• 화약ㆍ발파
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• 제40권3호
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• pp.19-32
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• 2022

수소는 다른 연료에 비해 에너지효율이 높고 유해물질이 배출되지 않아 미래의 청정에너지원으로 인식되고 있다. 그러나 수소는 밀도가 낮아 운반 및 저장시에 부피가 커서 압축하거나 특별한 운반체를 사용해야 하며, 공기중에 노출 시 화재나 폭발의 위험성이 있다. 수소-공기 혼합물의 폭발에 관한 실험이나 수치해석적 연구가 진행되어 오고 실물 수소 충전소를 대상으로 한 폭발 시뮬레이션에 관한 연구사례는 극히 드물다. 본 연구에서는 실제 수소 충전소를 대상으로 Lidar 스캐닝을 수행하여 point cloud 데이터를 획득하고 수소 충전소 3 차원 구조 모델을 작성한다. 3 차원 구조모델은 Ansys 사 AUTODYN 에 적용되어 수소 충전소의 수소폭발을 가정한 TNT 등가량의 폭발 시뮬레이션을 실시하고 주변에 전파하는 폭발압력을 계산하여, 수소 충전소 폭발에의한 주변 보안 건물의 안전거리에 관한 정보를 제공한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.39-48
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• 2022

전 세계적으로 사이버 공격은 계속 증가해 왔으며 그 피해는 정부 시설을 넘어 민간인들에게 영향을 미치고 있다. 이러한 문제로 사이버 이상징후를 조기에 식별하여 탐지할 수 있는 시스템 개발의 중요성이 강조되었다. 위와 같이, 사이버 이상징후를 효과적으로 식별하기 위해 BGP(Border Gateway Protocol) 데이터를 머신러닝 모델을 통해 학습하고, 이를 이상징후로 식별하는 여러 연구가 진행되었다. 그러나 BGP 데이터는 이상 데이터가 정상 데이터보다 적은 불균형 데이터(Imbalanced data)이다. 이는, 모델에 학습이 편향된 결과를 가지게 되어 결과에 대한 신뢰성을 감소시킨다. 또한, 실제 사이버 상황에서 보안 담당자들이 머신러닝의 정형적인 결과로 사이버 상황을 인식시킬 수 없는 한계도 존재한다. 따라서 본 논문에서는 전 세계 네트워크 기록을 보관하는 BGP(Border Gateway Protocol)를 조사하고, SMOTE(Synthetic Minority Over-sampling Technique) 활용해 불균형 데이터 문제를 해결한다. 그 후, 사이버 공방(Cyber Range) 상황을 가정하여, 오토인코더를 통해 사이버 이상징후 분류하고 분류된 데이터를 가시화한다. 머신러닝 모델인 오토인코더는 정상 데이터의 패턴을 학습시켜 이상 데이터를 분류하는 성능을 92.4%의 정확도를 도출했고 보조 지표도 90%의 성능을 보여 결과에 대한 신뢰성을 확보한다. 또한, 혼잡한 사이버 공간을 가시화하여 효율적으로 상황을 인식할 수 있기에 사이버 공격에 효과적으로 방어할 수 있다고 전망된다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.24-32
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• 2023

현행 5G 특화망 이용절차는 신청, 심사, 이용, 이용 점검의 단계를 거치며 주파수 할당 전 절차로 신청, 심사단계, 주파수 할당 후 절차로 이용, 이용점검 단계로 구분할 수 있다. 5G 특화망 신청을 위해서는 여러 종류의 서류 제출이 필요하며, 서류 심사 과정과 5G 특화망 주파수 이용을 위한 무선국 검사로 인해 5G 특화망 신청 사업자가 실질적으로 특화망을 사용하기까지의 절차가 복잡하고, 상당한 시간이 소요된다. 본 논문에서는 현행 프로세스보다 신속하고, 간소화된 5G 특화망 주파수 할당을 위해 블록체인 플랫폼을 사용한 5G 특화망 주파수 할당 프로세스를 제안하였다. 블록체인 플랫폼과 NFT(Non-Fungible Token) 활용을 통해 주파수 할당 과정에서 필요한 데이터의 신뢰성과 무결성을 확보하였고, 주파수 이용 정보의 보안 유지와 신뢰 가능한 5G 특화망 주파수 할당 프로세스를 구축하였다. 또한 사람의 개입을 최소화하는 RPA 시스템을 적용하여 5G 특화망 할당 과정에서의 공정성을 확보하였다. 마지막으로 모의실험을 통하여 이더리움 블록체인 기반의 5G 특화망 주파수 할당 프로세스를 수행하였다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.39-47
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• 2009

최근 특정 기업 또는 웹사이트에 대한 분산 서비스 거부 공격(DDoS:Distributed Denial of Service) 위협이 증가함에 따라 많은 기업들이 DDoS 공격 방어를 위한 보안 솔루션을 도입하고 있다. DDoS 공격은 대량의 트래픽을 네트워크에 전송함으로써 자원을 고갈시키고 정상적인 서비스 제공을 불가능하게 한다. DDoS 공격은 사전 탐지가 힘들고 효율적인 방어가 매우 어렵다. 본 연구에서는 이러한 상황을 고려하여 모델링 시뮬레이션을 통한 DDoS 공격에 대한 유연한 대응 방법을 연구하고자 한다. 특히, 서버의 개수를 변경할 경우 나타나는 DDoS 공격에 대한 동적 특성을 분석하고, DDoS 공격으로 인한 피해 규모의 객관적 산정을 위해 DDoS 탐지 시스템 운영 여부에 따른 손실 비용을 산정하는 방법을 제시한다. DDoS 공격 시뮬레이션은 OPNET Modeler를 이용하여 모델링하고, 시뮬레이션 결과를 통해 DDoS 공격으로 인한 서비스 가능 시간을 도출하여 네트워크 구조에 따른 서비스 가능여부를 확인 할 수 있다. 본 논문에서 수행하는 DDoS 공격 시뮬레이션은 현재의 네트워크 구성을 평가하고 신규 장비의 설치 또는 네트워크 구조 변경 시 발생 가능한 문제점을 예측하는 데에 활용가능하다.

• 한국전자거래학회지
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• 제27권2호
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• pp.65-77
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• 2022

전자금융서비스가 활성화됨에 따라 전자금융 거래 건수와 거래액은 매년 증가하고 있으며, 선불전자지급 과정에서의 사이버 금융범죄도 증가하고 있다. 본 논문에서는 머신러닝 알고리즘을 이용한 선불전자지급수단의 이상금융거래 탐지모델을 제시한다. 이를 위하여 실제 선불전자거래 데이터를 익명화하여 수집하였으며, 데이터의 효과적인 특성을 추출하기 위한 전처리 작업을 수행하였다. 제안된 모델은 거래내역 기반과 이용자 ID 기반 접근법을 이용하였다. 거래내역 기반 모델 분석에서는 원데이터 기반 거래내역 분석과 특성 항목을 추가한 2차 분석을 수행하였으며, 이용자 ID 기반 모델에서도 도메인 특성에 맞는 특성 항목을 추출하여 분석에 활용하였다. 이상치 탐지를 위해 의사결정나무, 인공신경망 및 서포트 벡터 머신 알고리즘을 활용하여 비교 분석하였다. 분석결과 거래내역 기반의 탐지모델보다 이용자 ID 기반의 탐지모델이 선불거래지급수단 이상탐지에 더 효과적임을 확인할 수 있었으며, 이용자 ID 기반 모델에서는 신경망 알고리즘이 가장 좋은 성능을 나타내었다. 제안된 방법론은 향후 이상금융거래 탐지시스템 분석에 활용함으로써 전자금융사고 피해를 줄이는데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제28권1호
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• pp.29-43
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• 2022

데이터 경제는 현대 사회에서 디지털 혁신과 함께 빠르게 성장하고 있다. 기업은 다양한 유형의 데이터를 수집·활용하여 새로운 수익을 창출하길 희망하고, 개인정보를 포함한 데이터의 가치는 더욱 높아지고 있다. 하지만 데이터 산업 정책에 대한 연구 중 정보 주체에 대한 논의는 부족한 상황이다. 개인정보는 보호 가치를 넘어서 높은 유용성을 가지고 있다. 이러한 관점에서 데이터 신탁제도는 개인정보의 안전한 활용을 위한 좋은 해결책이다. 데이터 신탁을 활용한 구글의 토론토 스마트시티 구축 사례, 일본의 정보은행 사례, 국내 최초의 데이터 배당을 시도한 경기도의 사례를 소개한다. 데이터 신탁 사례와 동향 파악을 통해 데이터 신탁 개념을 명확히 하고 제도 활성화에 필요한 기술적 요인을 추출하고 비즈니스 모델을 제안하고자 한다. 이를 시사점으로 하여 데이터 신탁제도를 통해 안전한 데이터의 활용과 새로운 서비스 시장 창출뿐만 아니라 새로운 데이터 경제를 구성하는데 크게 기여할 것으로 기대한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_1호
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• pp.1185-1193
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• 2023

위성 영상을 활용하여 정확한 토양 수분도를 산정하는 연구는 원격탐사 응용 분야에 포함되는 중요한 기본 연구 주제 중 하나이다. 이 연구의 목적은 KOMPSAT-3/3A 영상과 KOMPSAT-5 SAR 영상을 적용하여 시험 지역에 대하여 토양수분도를 제작하고 산정된 결과를 정확도 검증 차원에서 미국 NASA에서 제공하는 Soil Moisture Active Passive (SMAP)의 토양수분 자료와 정량 비교하는 것이다. 한편 농림 식생 지대를 중심으로 토양수분도를 산정하기 위하여 환경공간정보서비스에서 제공하는 토지피복지도를 연구에 적용하였다. 시험 연구 지역은 이 연구에 적용한 수분 구름 모델(Water Cloud Model)에 기반한 토양수분 산정 알고리즘 적용에 필요한 입력 자료가 모두 가용한 제주 서부 지역을 선정하였다. 토양수분도 제작에 사용한 Synthetic Aperture Radar (SAR) 영상은 KOMPSAT-5 HV와 Sentinel-1 VV 영상이며, 식생지수는 KOMPSAT-3 영상의 지표반사도를 사용하였다. 이 연구에서 산출한 토양수분도 산정 결과와 SMAP (L-3) 자료를 차분 연산으로 비교하면 차이 값이 평균 4.13±3.60p%의 높은 일치도를 보이는 것으로 나타났고, SMAP (L-4) 자료와의 차분 연산 결과는 평균 14.24±2.10p% 수준의 일치도를 보였다. 이 연구를 통하여 향후 우리나라 위성영상과 공공 제공자료를 이용하여 정확도가 높은 정밀 토양수분도를 제작할 수 있는 가능성을 제시하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.17-27
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• 2023

오늘날 AI(Artificial Intelligence) 기술이 발전하면서 실용성이 증가함에 따라 실생활 속 다양한 응용 분야에서 널리 활용되고 있다. 이때 AI Model은 기본적으로 학습 데이터의 다양한 통계적 속성을 기반으로 학습된 후 시스템에 배포되지만, 급변하는 데이터의 상황 속 예상치 못한 데이터의 변화는 모델의 성능저하를 유발한다. 특히 보안 분야에서 끊임없이 생성되는 새로운 공격과 알려지지 않은 공격에 대응하기 위해서는 배포된 모델의 Drift Signal을 찾는 것이 중요해짐에 따라 모델 전체의 Lifecycle 관리 필요성이 점차 대두되고 있다. 일반적으로 모델의 정확도 및 오류율(Loss)의 성능변화를 통해 탐지할 수 있지만, 모델 예측 결과에 대한 실제 라벨이 필요한 점에서 사용 환경의 제약이 존재하며, 실제 드리프트가 발생한 지점의 탐지가 불확실한 단점이 있다. 그 이유는 모델의 오류율의 경우 다양한 외부 환경적 요인, 모델의 선택과 그에 따른 파라미터 설정, 그리고 새로운 입력데이터에 따라 크게 영향을 받기에 해당 값만을 기반으로 데이터의 실질적인 드리프트 발생 시점을 정밀하게 판단하는 것은 한계가 존재하게 된다. 따라서 본 논문에서는 XAI(eXplainable Artificial Intelligence) 기반 Anomaly 분석기법을 통해 실질적인 드리프트가 발생한 시점을 탐지하는 방안을 제안한다. DGA(Domain Generation Algorithm)를 탐지하는 분류모델을 대상으로 시험한 결과, 배포된 이후 데이터의 SHAP(Shapley Additive exPlanations) Value를 통해 Anomaly score를 추출하였고, 그 결과 효율적인 드리프트 시점탐지가 가능함을 확인하였다.

• 정보관리학회지
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• 제41권2호
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• pp.245-268
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• 2024

데이터의 가치에 대한 인식이 높아지면서 데이터를 관리, 보존, 활용하는 데 있어서 데이터 리포지토리의 역할이 점점 더 중요해지고 있다. 본 연구에서는 CoreTrustSeal(CTS) 인증 획득을 한 리포지토리의 신청서를 비교분석하여, 데이터 리포지토리의 신뢰성을 높이는 방법을 조사한다. 데이터 리포지토리에 대한 신뢰는 데이터 보호뿐만 아니라 리포지토리와 이해관계자 간의 신뢰를 구축하고 유지하는 데에도 중요하며, 이는 결과적으로 데이터 보존 및 활용에 대한 연구자의 결정에 영향을 미친다. 먼저, 본 연구에서는 신뢰할 수 있는 데이터 리포지토리에 대한 국제 인증인 CTS를 조사하여 리포지토리의 신뢰성과 효율성에 미치는 영향을 분석한다. 그리고 한국과학기술정보연구원(KISTI)이 운영하는 국내 최초 CTS 인증 리포지토리인 DataON을 사례로 CTS 인증을 획득한 4개 리포지토리를 비교 분석한다. 여기에는 DataON, NASA의 PO.DAAC, 제네바 대학의 Yareta 및 독일의 DARIAH-DE 리포지토리가 포함된다. 본 연구에서는 이러한 리포지토리가 CTS가 정한 필수 요구 사항을 어떻게 충족하는지 조사하고, 데이터 리포지토리의 신뢰성을 향상시키기 위한 전략을 제안한다. 주요 조사 결과에 따르면, CTS 인증을 획득하려면 데이터 리포지토리는 조직 인프라, 디지털 객체 관리 및 기술 측면에서 정책, 시스템, 자원 관리 등을 체계적이고 효율적으로 수행하고 있고, 이를 CTS인증서에 명확하게 서술하고 근거를 보여주어야 한다. 본 연구는 투명한 데이터 프로세스, 강력한 데이터 품질 보증, 향상된 접근성 및 유용성, 지속 가능성, 보안 조치, 법적 및 윤리적 표준 준수의 중요성을 강조한다. 이러한 전략을 구현함으로써 데이터 저장소는 신뢰성과 효율성을 향상시킬 수 있으며 궁극적으로 과학 분야에서 더 폭넓은 데이터 공유 및 활용을 촉진할 수 있다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.71-81
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• 2024

세계 공항 산업은 코로나19 팬데믹에 대응하여 방역과 여객 안전을 위한 4차 산업혁명 기술 기반 시스템을 적극적으로 도입하고 있고, 공항 인프라와 자원을 활용한 테스트베드 구축과 사전 검증이 활발히 이루어지고 있다. 최근 사례들을 분석해 보면 공항 이용객의 여행 패턴을 변화시키고 공항 서비스에 대한 요구도 다양화되고 있음에도 불구하고, 대부분의 테스트베드 구축 연구는 여전히 공급자 중심에 초점을 맞추고 있으며 작업의 우선순위 결정도 의사 결정권자의 주관적 판단에 의존하는 경향이 있다. 본 연구는 공항산업 혁신을 주도하는 최초 진출 기업(First Mover)으로 도약을 위한 실무적인 방안을 모색하기 위해 다양한 고객 서비스 요구와 변화를 반영한 서비스 관점의 테스트베드 구축을 위한 과제 선정과 우선순위를 도출하였다. 계층화 분석법 등을 활용한 연구 결과는 접근 교통 및 주차 서비스(29.2%), 보안 검색 서비스(23.4%), 출국 서비스(21.8%) 순으로 우선순위가 도출되었으며, 이러한 분석 결과는 공항 산업에서 테스트베드 구축의 혁신성이 중요한 요소임을 보여주고 있다. 특히, 스마트 주차와 UAM 교통 테스트베드 구축은 공항을 기술 혁신의 중심지로 강화시키는 데 도움이 될 뿐만 아니라 기업, 연구기관, 정부와의 협력을 촉진하며 새로운 기술과 서비스를 시험 및 개발할 수 있는 환경을 제공할 수 있는 토대가 될 수 있다. 본 연구를 통해 산출된 결과물과 시사점들은 국내·외 공항 실무자들이 테스트베드를 구축하고 전략을 수립하는 데 유용한 가이드라인이 될 수 있다.