지금까지 침입탐지 시스템에 대한 많은 연구와 개발이 수행되었음에도 불구하고 시스템에 불법적인 접속이나 공격방법은 역으로 침입탐지 시스템을 무력화시키거나 침입탐지 시스템의 취약성을 이용하는 등 지능화되고 다양해지고 있는 실정이다. 따라서 단일침입탐지 시스템으로 현재의 고도화되고 지능화된 침입과 공격들을 정확하게 탐지하거나 완벽하게 대응할 수 없다. 본 논문에서는 침입탐지 시스템의 취약점 분석과 더불어 단일 침입탐지 시스템의 단점을 보완하고자 침입탐지 감사자료의 다양화를 통한 다중센서 기반의 침입탐지 시스템에 대하여 제안하고자 한다.
공작기계가 생산시스템에 사용된 이후 생산시스템은 대량생산체제를 거쳐 소비자의 다양한 욕구에 부응하기 위한 Mass Customization 생산체제가 정립되었다. 이러한 생산시스템의 발전은 공작기계와 같은 다양한 생산장비들이 유기적으로 결합되어 유연성과 이식성을 부여하고, 이를 구현하기 위해 지능화된 제어시스템을 도입하게 되었다 지능화란 인간전문가가 생산장비를 운영하는 방법과 가공에 필요한 지식 및 이상상태에 따른 대처능력을 대상기계에 구현한 것이라고 할 수 있다.(중략)
현재 전력IT 과제로 개발 중인 배전지능화 시스템은 기존의 배전망 관리뿐만 아니라 154[kV]변전소 및 수용가까지의 모든 전력설비들에 대해 원격제어가 가능하며 각종 센서들을 내장하여 해당 설비들의 상태감시를 관리하고 분산전원 설비와 연계하여 통합운영이 가능한 시스템을 말한다. 오늘날 신재생애너지에 대한 관심 증가로 인해 향후 배전계통은 분산전원과 연계되어 운영 될 것이며 이에 따른 새로운 배전관리 시스템이 필요할 것이다. 본 논문은 배전지능화 시스템에서 분산전원 설비들의 정보를 모니터링하기 위한 데이터 연계 방안을 모색하고 분산전원별 주요 감시 데이터 항목 선정 및 분산전원 설비의 정보를 전달하기 위한 분산전원 연계용 FEP(Front-End Processor)를 설계하였다.
선박 업계의 항해 인력부족 현상을 해결하기 위한 방법으로 선박의 지능화 및 자동화에 관한 연구가 활발히 진행중이다. 선박의 지능화 및 자동화를 위해 지능형 자율운항제어시스템(Autonomous Ship Control System using Intelligence Techniques)이 개발되고 있다. 지능형 자율 운항제어시스템은 선박운항에 있어 항해계획을 수립하고 현재의 선박운항 상태를 파악하여 선박을 적절히 제어하는 항해 전문가의 능력을 전산화 한 것이다. 지능형 자율운항시스템은 항해, 충돌회피, 선체유지, 자료융합, 운동제어, 통합 아키텍처 시스템으로 구성되어 있다. 선박 운동제어시스템은 상위 레벨의 고수준제어 요구치를 하위레벨의 저수준제어치로 변환하는 제어기이다. 본 논문에서 선박의 물리적 특성을 모방하기위해 Oldenburger 제어 이론에 기반한 선박 제어기를 설계하고, 설계된 제어기의 성능검정을 위해 선박시뮬레이터에서 다양한 시나리오를 바탕으로 시뮬레이션 한다.
상황인식 컴퓨팅 환경에서 가장 핵심적인 부분은 서비스를 제공받는 객체의 상황(Context)을 인식하고 정보화하여 그 상황에 따라서 객체 중심의 지능화된 최적의 서비스를 제공해 주는 것이다. 이러한 지능화된 최적의 서비스를 제공하기 위해서는 최적의 상황을 인식하는 상황인식 컴퓨팅 기술 연구와 그 상황을 설계하는 모델링 기술이 중요하다. 또한, 인간과 컴퓨터간의 의사소통을 원활히 할 수 있는 최적의 상황을 인식해야 한다. 현재까지 연구된 대부분의 상황인식 컴퓨팅 기술은 상황정보로 객체의 위치정보와 객체의 식별정보만을 주로 사용하고 있다. 그러므로 지정된 공간에서 상황을 발생시키는 객체를 식별하는 일과 식별된 객체가 발생하는 상황의 인식에만 주된 초점을 두고 있다. 그러나 본 논문에서는 객체의 감정표현단어를 상황정보로 사용하여 감정인식을 위한 상황인식 미들웨어로서 ECAM의 구조를 제안한다. ECAM은 감정표현단어의 범주화 기술을 기반으로 온톨로지를 구축하여 객체의 감정을 인식한다. 객체의 감정표현단어 정보를 상황정보로 사용하고, 인간의 감정에 영향을 미칠 수 있는 환경정보(온도, 습도, 날씨)를 추가하여 인식한다. 객체의 감정을 표현하기 위해서 OWL 언어를 사용하여 온톨로지를 구축하였으며, 감정추론 엔진은 Jena를 사용하였다.
AI기술의 유용성과 발전 가능성은 다양한 분야에서 확인되어 왔고, 디스플레이 산업에도 AI 기술들이 적극 도입되고 있다. 디스플레이 산업에 도입된 기존의 AI 기술들은 주로 engineer나 불량 검사자의 업무를 자동화하는 목적이었으나, 최근에는 engineer의 업무를 대체하는 고도의 지능화된 AI 기술들이 도입되고 있다. 본 논문에서는 이러한 지능화된 AI 기술 중에서 강화 학습, 자연어 처리, Pattern Matching 기술의 원리와 적용 사례들을 다루어 보았다. 첫번째로 강화 학습의 기본 개념을 설명하고, 설비 control (scheduling), 재료 탐색, 그리고 회로 설계에서의 적용 사례를 살펴보았다. 두번째로는 자연어 처리에서는 기술의 기본 원리 및 다양한 적용 방법론들에 대하여 다루었고, 제조 검사 리포트 분석, 지식재산권 분석, 연구문헌 분석 등에서의 활용 사례를 살펴보았다. 마지막으로 Pattern Matching에서는 기술 개요와 최근의 기술 동향을 기술하였고, Object Detection과 Object Tracking 기술 비교와 함께 패널 설계 도면으로부터 engineer 가 관심을 가져야 할 pattern 탐색에 대한 적용 사례를 살펴보았다.
본 연구는 U-City 공간의 고도화된 설계 및 계획 활동 지원을 위해 필수정보인 지능화시설에 관한 충분한 정보를 계획가나 설계자에게 제공할 수 있는 레퍼런스 모델 구축을 목적으로 한다. 레퍼런스 모델의 핵심은 유비쿼터스 서비스 계획내용을 수행할 수 있는 지능화시설에 대한 정보의 포괄성 (Comprehensiveness)과 끊임없이 변화하는 관련정보의 최신성이라 할 수 있다. 이에 방대한 지능화 시설의 정보를 다루고 있는 조달청 물품정보시스템의 데이터베이스를 활용하는 방안을 제시하였다. 이를 위해 조달청 물품정보 활용을 위한 현황 및 문제점을 분석하여 적용사례로서 CCTV의 적정 배치를 위한 시뮬레이션을 실시하여 개선방안을 진단하였다. 현재로서 U-City계획 패러다임은 IT 기술중심에서 스마트 공간중심으로 변화함에 따라 U-서비스를 제공하는 지능화시설의 설치 및 배치 등에 관한 기준이나 정보의 부족과 같은 한계가 발생하고 있다. 하지만, 관련법제도 및 지침의 부재로 인해 지능화시설의 적정 배치 선정과 같은 계획활동은 효율적인 서비스 제공 측면에서 볼 때 미흡한 실정이다. 또한, U-City 계획 및 설계자에게 제공 가능한 IT기술 및 지능화 시설에 대한 정보의 부족으로 서비스 수준과 예산 등을 고려한 최적 계획 수립에는 많은 어려움이 있는 실정이다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 연구는 조달청 물품정보를 연계하여 활용하는 방안을 제시하였다. 조달청은 약 26만 건의 산업관련 DB를 기 구축하였으며, 지속적으로 갱신되어지고 있어 끊임없이 변화하는 U-City 산업의 핵심인 지능화시설과 관련 기술에 대한 정보수집처로서 매우 유익한 정보라 할 수 있다. 하지만, 현재 제공하고 있는 정보가 활용측면에서 내용적으로 다소 부족하고 정보 공개 측면의 제한성으로 인해 활용상에 어려움이 있다. 따라서 본 연구는 조달청 물품정보의 연계 및 활용을 위한 개선 방안을 제시함으로써 향후 U-City계획의 고도화 및 조달청 물품정보의 다부처 공동 활용을 위한 기초적 틀을 제공하였다는 것에 그 의의가 있다.
현대 사회의 발전이 급속하게 진행됨에 따라 이를 뒷받침 하는 사회 전반의 기술들도 전보다 한층 진보되고 지능화되고 있다. 특히 보안 분야에서도 기존의 공격보다 더 정교하고 지능화된 공격들이 새로 생성되고 있고 그 피해 상황도 전보다 몇 배나 크게 발생되고 있다. 기존의 침입에 대한 분류체계를 현시점에 맞게 재정립하고 분류할 필요가 있고, 현재 작동하고 있는 침입탐지 및 감지 시스템들에 이런 분류체계를 적용하여 지능화된 침입에 능동적으로 대응하여 침입 피해를 최소화하는 것이 요구되고 있다. 본 논문에서는 현재 지능적인 공격에 의해 발생하는 침입 유형을 분석하여, 목적하는 시스템의 서비스 안전성, 신뢰성, 가용성을 보장하기 위한 새로운 침입 상황분류 모델을 제안하고, 이 분류 모델을 사용하여 조기에 침입을 감지하여 침입 피해를 최소화하고 보다 능동적인 대응이 가능한 스마트한 침입 인지 시스템을 설계하고 구현하는 연구에 토대를 마련한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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