본 논문은 소프트웨어의 취약점을 표현하기 위한 방법으로 단위 취약점을 기반으로 한 의미기반 취약점 식별자 부여 방법을 제안하고 있다. 의미기반 취약점 식별자 부여를 위해 기존의 취약점 단위를 DEVS 모델링 방법론의 SES 이론에서 사용되는 분할 및 분류(Decomposition/Specialization) 절차를 적용하였다. 의미기반 취약점 식별자는 취약점 점검 규칙 및 공격 탐지 규칙과 연관 관계를 좀 더 낮은 레벨에서 맺을 수 있도록 해주고, 보안 관리자의 취약점에 대한 대응을 좀더 편리하고 신속하게 하는 데 활용될 수 있다. 특히, 본 논문에서는 Nessus와 Snort의 규칙들이 의미기반 취약점 식별자와 어떻게 맵핑되는 지를 제시하고, 보안 관리자 입장에서 어떻게 활용 될 수 있는 지를 3가지 관점에서 정리하였다. 본 논문의 기여점은 의미기반 취약점 식별자 개념 정의 및 이를 기반으로 한 취약점 표현과 활용 방법의 제안에 있다.
이 연구는 대전광역시의 응급의료 취약지를 도출하고 그 지역의 보건학적 특성을 규명하기 위해 시행하였다. 응급의료 취약지는 GIS의 비용가중분석 기법을 이용하여 분석하였으며, 응급의료센터로부터 30분 이내에 접근이 어려운 지역으로 정의하였다. 응급의료 취약 여부에 따른 보건학적 특성은 SPSS 17.0을 이용하여 교차분석을 시행하였다. 연구 결과, 대전광역시의 응급의료 취약지는 12개의 행정동을 포함하고 있으며 이 지역에 약 8,100명이 거주하고 있었다. 응급의료 취약지여부에 따른 보건학적 특성의 차이를 교차 분석한 결과, 농어임업 인구, 국민기초생활수급권자 수, 장애인 수, 노인인구의 수가 카이제곱검정에서 유의하였다(p<0.05). 이번 연구를 통해 대전광역시의 응급의료 취약지를 선정할 수 있었으며 GIS 분석 시도로데이터를 적용하여 기존의 Buffer 방식(단순반경거리)보다 더 정확하고 현실적으로 응급의료 취약지를 선정할 수 있었다. 하지만 이 연구는 대전광역시에 국한되어 시행했기 때문에 향후에는 이 연구에 적용한 GIS 분석 기법과 응급의료 취약지 선정기준 등을 활용하여 전국을 대상으로 한 연구가 필요하다.
본 연구에서는 한국보건사회연구원과 국민건강보험공단의 한국의료패널 2008-2016년 연간 데이터(Version 1.5)를 이용해 임신, 출산, 산후기 여성의 구급 이송 서비스 이용 특성을 분석하였다. 분석 결과를 요약하면, 첫째, 임신, 출산 및 산후기 여성의 119 구급차, 민간 구급차 등 구급 이송 서비스 이용률은 12.0%로 전체 구급 이송 서비스 이용률 18.9%보다 상대적으로 낮았다. 둘째, 임신, 출산 및 산후기 여성의 응급에서 분만이 38.7%로 가장 큰 비중을 차지하였으며, 진통 및 분만의 합병증이 20.0%, 유산된 임신이 17.3% 등의 순으로 나타났다. 셋째, 임신, 출산 및 산후기 여성의 구급 이송 서비스 이용 특성 중 연 평균 가구소득, 응급실 도착 소요시간, 응급실 도착 지연 인식 등에서 구급 이송 서비스의 이용자 집단과 비이용자 집단 사이에 통계적으로 유의한 차이가 나타났다. 따라서 저출산과 고령 산모로 인하여 분만 취약지가 늘어날수록 임신, 출산, 산후기 여성을 위한 사회안전망으로서 구급 이송 서비스의 양적 확대와 질적 제고는 더욱 시급한 과제가 될 것이다.
최근에 자원의 효율적 사용과 비용 절감을 위해 클라우드 컴퓨팅 서비스가 크게 이슈화 되고 있다. 하지만, 클라우드 컴퓨팅 서비스에 대한 보안 안전성이 제대로 검증이 되지 않아 대중적으로 사용하기엔 한계가 있다. 특히, Guest OS에 대해 보안 취약점이 그대로 드러나 있어 좀비 PC로 활용되어 서비스 거부 공격을 유발시킬 가능성이 점차 증대되고 있다. 본 논문에서는 Xen으로 구현된 클라우드 시스템에서 Guest OS 취약점으로 인해 좀비PC로 사용되어 발생될 수 있는 내부 서비스 거부 공격에 대해 Xen에서 발생되는 하이퍼콜 빈도수를 이용한 침입 탐지 방안에 대해 제안 한다. 실험을 통해서 K-means와 EM을 사용하여 제안된 방법이 2분, 5분, 10분, 30분 동안 수집한 두 데이터가 2분, 5분일 때 90%이상 10분 이상일 때 100% 분류율을 보이며 성공적으로 분류가 가능함을 보였다.
최근 국내 외 여러 산업분야에서는 사물 인터넷(internet of things)과 클라우드 컴퓨팅 서비스(cloud computing service), 빅 데이터(big data) 등과 같은 융합 IT기술들의 등장으로 보안에 대한 중요성이 점차 높아지고 있다. 이러한 가운데 산업 보안(Industrial Security) 시장은 점차 커질 것으로 전망하고 있으며, 보안 기술의 진화뿐만 아니라 취약성 또한 증가할 것으로 예상되고 있다. 따라서 다양한 IT 환경으로의 진화로 인한 물리적 취약요인의 증가는 여러 산업분야들의 보안성을 결정짓는 잣대가 된다고 해도 과언이 아니다. 이에 대해 본 논문은 융합 IT환경에서의 물리 보안 기술들과 적용 사례, 물리적 취약요인들에 대해 조사 및 분석해 봄으로써, 향후, 물리적 침해 및 공격에 대한 대응 방안 마련에 활용될 것으로 기대한다.
연구목적: 이 연구는 지진 옥외 대피장소를 대상으로 생활인구(유동인구)를 측면에서 공간적 접근성을 분석한 후, 접근성 취약지역에 추가 신규 대피장소를 확충할 경우의 모의분석을 하여 개선효과를 비교함으로써 시사점을 도출하는 것을 목적으로 한다. 연구방법: GIS 네트워크분석 기반의 최적화 모형인 입지배분모형을 적용하여 접근성을 분석하고 취약지역을 식별하였다. 입지배분방법은 일정한 시간 내에 신속한 이동이 중요한 대피시설의 성격에 비추어 'Maximize Coverage(수요영역 최대화)' 방법을 적용하였고, 대피를 위한 한계 거리 및 시간기준은 보행속도를 고려하여 500m(7.5분), 1,000m(15분), 1,500m(22.5분)의 세 가지로 구분하여 분석하였다. 사례분석 대상지역은 지진 발생 시 신속한 대피와 일시적인 체류를 위한 옥외 대피장소의 기능을 고려하여 거주인구에 비해 생활인구가 월등히 많고 대피장소로 활용할 수 있는 가용공간이 크게 부족한 고밀 도심지역으로서 서울 중구지역을 선정하였다. 연구결과: 분석 결과, 전반적으로 거주 인구에 비해 생활인구 기준으로 볼 때 접근성이 취약한 집계구 수와 인구 수가 훨씬 많고 비율도 높았으며, 접근성 취약지역에 가용한 신규 대피장소를 확충할 경우의 모의분석에서 접근성이 크게 개선됨을 확인할 수 있었다. 다만, 고밀 도심지역으로서 가용지가 절대적으로 부족한 대상지역의 특성상 잠재적인 대피인구 전체의 접근성을 완전히 해소하지는 못하였다. 결론: 유동인구로 인해 주·야간 인구 차이가 심한 서울 도심의 지역 특성을 반영하기 위하여 생활인구 첨두시간대를 적용하여 실제 대피수요를 고려할 필요가 있으며, 입지배분모형을 이용하여 접근성이 불리한 취약지역을 식별하고 신규 대피장소 설치의 우선순위를 부여함으로써 과학적 근거 기반의 의사결정이 필요하다.
우리나라의 소방행정력은 도심지역에 집중 배치되어 지역적 불균형을 나타내고 있는 실정이다. 모든 시민들에게 균등한 서비스가 공급되는 것이 가장 이상적인 형태이나 지역적 여건이나 예산 등과 같은 문제로 인해 이를 실현하기에는 한계가 있다. 부산시의 경우 전체 건축물의 절반가량이 구조대가 5분 이내에 도달이 어렵다는 결과가 도출되었는데, 특히 관할면적이 상대적으로 넓은 권역은 구조대의 접근성이 더욱 더 취약했다. 기존 119구조대의 접근 취약성을 평가한 결과, 현재 구조대 권역의 지리적 위치 때문에 관할 권역의 조정에 따른 개선 효과는 사실상 미비할 것으로 예측되었는데, 이에 따라 본 연구에서는 추가적인 구조대의 신설을 제시하였다. 구조대 증설을 통해 접근 취약성을 해결한 권역은 북부, 강서, 금정, 기장, 해운대 순으로 나타났는데, 해당지역 내 건축물 수는 총 53,546개소로 나타났다.
위급상황 발생시 국민의 안전을 위해 신속히 대피할 수 있는 대피소가 전국에 약 2만 5,724개소가 지정되어 있으며, 서울시의 경우 약 3,870개소가 지정되어 있다. 전국에 설치된 대피소는 신속한 대피를 위해 주변 반경 5분 이내에 도착할 수 있는 위치에 지정되어 있으며, 서울시의 대피소 수용능력은 서울인구의 285%를 수용할 수 있다. 하지만 문제는 보행자의 나이, 신장, 건강상태, 신체조건 등과 같은 개인차에 의한 보행속도를 고려하였을 경우 5분 이내에 도착할 수 있는 대피소가 얼마나 되는지는 알 수 없다. 또한 대피소의 공간적 배분 및 분포에 따라 수용 가능한 서비스 영역이 달라지며, 이에 따른 취약지가 발생 할 수 있다. 이에 본 연구에서는 선행연구사례를 통해서 보행자의 유형별 보행속도를 1m/s, 1.3m/s, 2m/s 정의하였고, 서울시에 지정된 대피소와 도로망을 이용하여 입지할당모형의 네트워크 분석을 실시하였다. 그 결과 서울시 행정구역별로 보행속도에 따른 대피소의 서비스 지역과 취약 지역을 알 수 있었으며, 노약자의 경우 대피소에 도달할 수 없는 취약 지역이 빠른 걸음의 성인남녀에 비해 2배 이상 큰 것으로 분석되었다.
연구목적: 이 연구는 서울시 10개 수소충전소의 공간적 접근성 분석을 실시하고, 접근이 어려운 지역을 식별하였다. 입지의 형평성과 안전성 측면에서 신규 입지를 추가하여 접근성을 분석을 다시 수행한 후, 개선 효과 비교를 통해 시사점을 도출하는 것을 목적으로 한다. 연구방법: ArcGIS 프로그램의 네트워크 분석 기반의 입지배분(Location-Allocation) 모형과 이용권역(Service Area) 모형을 적용하여 접근이 취약한 지역을 식별하였다. 입지선정 방분석 기반의 입지배분(Location-Allocation) 모형과 이용권역(Service Area) 모형을 적용하여 접근이 취약한 지역을 식별하였다. 입지선정 방법은 부족한 수소충전소에 신속한 도착이 필요한 점을 고려하여 '최소시설 수로 최대수요를 확보하도록 함(Minimize Facilities)' 방법을 적용하였다. 특정한 시간 내의 도착을 위한 한계 거리는 서울시 2022년 평균 차량통행속도(23.1km/h, 서울시 열린데이터 광장)를 적용하여 10분 이동가능 거리인 3,850m과 5,775m(15분) 그리고 7,700m(20분)의 세 가지로 분하여 분석하였다. 신규 입지는 수소충전소 설치에 대한 갈등을 최소화하기 위하여 산업통상자원부의 특례기준1)을 적용하여 기존의 주유소, LPG/CNG 충전소 중에서 수소충전소 추가 설치가 가능한 후보지를 도출하였다. 연구결과: 분석 결과, 최종적으로 상세 현황 검토를 통해 추가 후보지 5개소가 도출되었다. 기존 10개의 수소충전소에 20분 이내 접근이 취약한 지역을 중심으로 상대적으로 안전한 기존 주유소와 LPG/CNG 충전소에 신규 수소충전소 5개소를 설치하면 접근성이 크게 개선됨을 확인할 수 있었다. 그럼에도 불구하고 여전히 접근이 어려운 지역이 있는 것으로 나타났다. 결론: 입지배분모형을 이용하여 수소충전소 접근이 어려운 지역을 식별하고, 설치의 우선순위를 부여한다면 과학적 근거 기반 수소충전소 입지 선정을 위한 의사결정을 지원할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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