자율운항선박을 IMO 자율화등급 3단계 이상으로 운용하기 위해서는 내·외부 통신시스템의 사이버보안뿐만 아니라 실시간으로 데이터를 교환하는 데이터 및 시스템 사이버안전에 대한 고려가 필수적으로 요구된다. 본 연구에서는 자율운항선박 사이버안전체계 구축방안에 대해서 살펴본다. 자율운항선박 사이버안전체계 구축을 위해서는 선박 내 사이버위협을 실시간으로 탐지하고 영향을 모니터링하는 통합 보안 시스템 구축이 필요하며, 선박 사이버안전 설계 타당성을 검증하는 사이버리스크평가 기술, 사이버안전체계를 검증하기 위한 CVE(Common Vulnerabilities Enumeration)기반 취약성 진단 및 침투테스트 기술, V-Model을 활용한 통합 소프트웨어 품질인증 기술, ISO 25024 기반 데이터 무결성 검증 기술 적용이 필요하다.
본 논문은 시스템 사용자가 시스템이 위치해 있는 장소에 직접 상주하지 않고도 자신의 개인 휴대폰을 이용해서 언제 어디서나 시스템을 모니터링하고 제어할 수 있는 방법에 대해 기술한다. 모바일 접속을 위한 컴퓨터 서버의 환경은 Apache 웹 서버와 PHP 및 MySQL ODBC를 연동해서 구축했다. 원격 모바일 접속을 위한 무선 인터넷 홈페이지는 Anybuilder 소프트웨어를 이용해 개발했고, 프로그램 개발을 위한 모바일 시뮬레이터는 Openwave SDK 6.2를 사용했다. 개발한 무선인터넷 접속 프로그램은 국내 이동통신 3사 모두에 대해 적용이 가능하며 본 논문에서 최종 테스트는 WAP 접속용 브라우저가 탑재된 KTF 단말기를 사용했다. 로컬 시스템에 대한 제어 및 모니터링 프로그램은 NI Labview 소프트웨어를 이용해서 개발했다. 원격으로 제어하고자 하는 로컬 시스템은 아날로그와 디지털 신호를 송. 수신 가능한 데이터 수집 장치와 신호 제어용 보드를 연결하여 소프트웨어에 의해 제어되게 했다. 휴대폰을 이용해 원격으로 제어가 가능함을 실험을 통해 확인했다.
수배전반의 경우 지면 또는 건물의 바닥 면에 바로 설치되며 지진과 같은 진동이나 외부 충격 발생 시 수배전반의 내부 전력기기, 배선 그리고 보호계전기 등의 전기부품 손상, 오동작 발생 가능성이 커지게 된다. 이러한 이유로 최근 내진형 수배전반의 필요성이 대두되고 있으며, 제진기능을 갖는 수배전반의 연구 개발 및 제품 출시가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 제진형 배전반의 진동, 온도, 습도 등을 측정할 수 있는 제진형 배전반의 진동 및 환경 데이터수집을 위한 IoT 시스템을 구현하였다. 제진형 배전반에 진동이 발생하였을 때 진동 정도 및 온습도 데이터를 측정하고 신뢰성 있는 메시징 전송을 위한 MQTT 프로토콜을 사용하였고, 모니터링과 데이터 저장은 Node-RED를 통해 MySQL DB에 데이터를 저장하고, 시각화를 진행하였다. 제진형 배전반에 IoT 기기를 부착하여 테스트를 진행 하였으며, 데이터를 실시간으로 수집하고 Node-RED의 대시보드 UI에서 진동 및 환경 데이터의 변화를 모니터링 하였다.
실내외 환경에서 실험을 수행할 때에 피험자의 상태를 모니터링 하여 위험한 상황을 미연에 방지하고, 실시간으로 처리해야 하는 데이터를 효과적으로 관리할 수 있는 시스템이 필요하다. 이전 연구에서 우리는 목적지까지 안전하게 보행할 수 있도록 하는 시각장애인용 보행안내 기기를 개발하였다. 이 기기는 실내외 특정 위치마다 POI (Point of Interest)를 설정하고 실내에서는 인공 표식(landmark), 실외에서는 직비(ZigBee) 모듈을 이용하고 보행 경로 탐색 알고리즘을 개발하여 사용자의 보행 위치를 추정할 수 있다. 실제 테스트베드에서는 시각장애인이나 안대를 착용한 일반인을 대상으로 실험을 수행하므로 실험 대상자가 위험 상황에 노출될 수 있고, 기기의 오작동으로 인해 문제가 발생할 수 있기 때문에 실험 대상자를 원격으로 모니터링 하는 것이 필요하고 대용량의 실내외 지도 데이터를 저장하고 관리하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 실험 대상자를 원격으로 모니터링 하고 대용량의 지도 데이터를 처리하는 제어 관리용 시스템을 소개한다. 실험을 수행할 때에 위험한 상황을 미연에 방지하고자 피험자의 상태를 모니터링 하고, 대량의 데이터를 효과적으로 관리할 수 있는 관리용 시스템을 제작하였고, 다양한 실험을 통하여 제안하는 시스템의 유효성을 입증하였다.
소프트웨어의 디버깅에 오류 발생의 시간을 기반으로 하는 많은 소프트웨어 신뢰성 모델이 제안되어 왔다. 무한고장 모형과 비동질적인 포아송 과정에 의존한 소프트웨어 신뢰성 모형을 이용하면 모수 추정이 가능하다. 소프트웨어를 시장에 인도하는 결정을 내리기 위해서는 조건부 고장률이 중요한 변수가 된다. 유한 고장 모형은 실제 상황에서 다양한 분야에 사용된다. 특성화 문제, 특이점의 감지, 선형 추정, 시스템의 안정성 연구, 수명을 테스트, 생존 분석, 데이터 압축 및 기타 여러 분야에서의 사용이 점점 많아지고 있다. 통계적 공정 관리 (SPC)는 소프트웨어 고장의 예측을 모니터링 함으로써 소프트웨어 신뢰성의 향상에 크게 기여 할 수 있다. 컨트롤 차트는 널리 소프트웨어 산업의 소프트웨어 공정 관리에 사용되는 도구이다. 본 논문에서 NHPP에 근원을 둔 로그 포아송 실행시간 모형, 로그선형 모형 그리고 파레토 모형의 평균값 함수를 이용한 통계적 공정관리 차트를 이용한 제어 메커니즘을 제안하였다.
소프트웨어의 디버깅과정에서 오류 발생의 시간을 기반으로 하는 많은 소프트웨어 신뢰성 모델이 제안되어 왔다. 무한고장 모형과 비동질적인 포아송 과정에 의존한 소프트웨어 신뢰성 모형을 이용하면 모수 추정이 가능하다. 소프트웨어를 시장에 인도하는 결정을 내리기 위해서는 조건부 고장률이 중요한 변수가 된다. 무한 고장 모형은 실제 상황에서 다양한 분야에 사용된다. 특성화 문제, 특이점의 감지, 선형 추정, 시스템의 안정성 연구, 수명을 테스트, 생존 분석, 데이터 압축 및 기타 여러 분야에서의 사용이 점점 많아지고 있다. 통계적 공정 관리 (SPC)는 소프트웨어 고장의 예측을 모니터링 함으로써 소프트웨어 신뢰성의 향상에 크게 기여 할 수 있다. 컨트롤 차트는 널리 소프트웨어 산업의 소프트웨어 공정 관리에 사용되는 도구이다. 본 논문에서 NHPP에 근원을 둔 로그 포아송 실행시간 모형, 즉,Musa-Okumo 모형과 파우어 로우(Power-law) 모형의 평균값 함수를 이용한 통계적 공정관리 차트를 이용한 제어 메커니즘을 제안하였다.
5G 시스템은 혁신적인 발전을 거듭하며 강력해진 기술 표준을 근간으로 초광대역 이동형 데이터 서비스, 대규모 사물통신 서비스 등을 제공하고 있다. 본 논문에서는 SW를 기반으로 한 5G의 기술 개발 방법론을 제안한다. 또, 실제 환경에서 차세대 모바일 네트워크의 성능 분석이 가능한 SW 기반의 시스템 레벨 테스트베드 및 모니터링 프로그램을 OAI(Openairinterface) 5G 연구 단체의 오픈소스를 이용하여 구현한다. 기존 하드웨어 위주의 단일 칩 시스템(SoC)을 이용한 구현은 손상되기가 쉽고 유지보수가 힘들다는 단점이 있다. 하지만 기존 하드웨어 칩을 소프트웨어 기반인 소스코드로 구현하면 유지 보수가 용이하다는 장점뿐만 아니라 하드웨어가 변경되더라도 다른 하드웨어에 호환되는 이식성 때문에 생산성이 높아지며 비용 절감의 효과도 기대할 수 있다.
본 논문에서는, 오류가 발생되어 심각한 피해와 문제의 우려가 있는 하드웨어에 대한 안정성 및 신뢰성을 높이기 위해 PC에서 결함 주입 방법을 이용한 검증시스템의 구현 방법을 제시한다. 검증시스템은 PC에 디지털 I/O 카드를 연결하여 대상 하드웨어 시스템에 소프트웨어 및 하드웨어 방법으로 신호를 입력할 수 있으며, 결함을 생성하여 입력할 수도 있다. 그리고 대상 하드웨어 시스템에서 출력되는 신호를 디지털 웨이브폼 그래프로 모니터링이 가능하도록 구현하여 입력 신호에 따른 출력 신호를 비교하여 신뢰성을 평가할 수 있다. 검증시스템을 이용하여 원자력 발전소 시스템 계통장치 FPGA 펌웨어를 테스트 및 검증하였으며, 소프트웨어 방법과 실장테스트 방법에서의 문제점을 해결하여 신뢰성 있는 결과를 얻을 수 있었다.
최근 온라인 게임 산업이 급속도로 확장됨과 더불어 Gamebot과 같은 비정상적인 프로그램으로 인한 게임 서비스 피해사례가 급격하게 증가하고 있다. 특히, 대표적인 게임 장르 중 하나인 FPS(First-Person Shooter)에서 Aimbot의 사용은 정상적인 이용자들에게 재미 요소를 잃어버리게 하고 상대적 박탈감을 일으켜 게임의 수명을 줄이는 원인이 된다. 비정상 게임 이용자의 근절을 위해서 메모리 변조 및 불법 변조 프로그램 접근 차단 기법과 불법 프로그램 사용의 패턴 모니터링과 같은 기법들이 제안되었지만, 우회 프로그램 및 새로운 패턴을 이용한 비정상적인 프로그램의 개발에는 취약하다는 단점이 있다. 따라서, 본 논문에서는 정상적인 게임 이용자의 패턴만 학습함으로써 비정상 이용자 검출을 가능하게 하는 딥러닝 기반 단일 클래스 분류 기법을 제안하며, 가장 빈번하게 발생하는 치트(Cheat) 유형인 FPS 게임 내 Aimbot 사용 감지에 초점을 두었다. 제안된 비정상 게임 이용자 감지 시스템은 정상적인 사용자의 마우스 좌표를 데카르트 좌표계(Cartesian coordinates)와 극좌표계(Polar coordinates)의 형태로 패턴을 추출하는 과정과 정상적인 마우스 동작 기록으로 부터 학습된 LSTM 기반 Autoencoder의 복원 에러에 따른 검출 과정으로 구성된다. 실험에서 제안된 모델은 FPS 게임 내 마우스 동작을 기록한 공개 데이터셋인 CSGO 게임 데이터셋으로 부터 학습되었으며, 학습된 모델의 테스트 결과는 데카르트 좌표계로부터 훈련된 제안 모델이 비정상 게임 이용자를 분류하는데 적합함을 입증하였다.
IoT 기반 센서네트워크에서 사용자 또는 센서노드가 원하는 서비스에 접근하기 위해서는 기본적으로 서비스 탐색이 요구된다. 기존의 서비스 탐색 관련 연구는 중앙집중적인 Resource Directory(RD) 서버나 P2P 방식을 이용한다. 그러나 이러한 방식들은 point-of-failure나 서비스 탐색 메시지 플러딩(flooding)을 초래한다. 따라서 본 논문에서는 기존의 CoAP 기반 서비스 탐색 방식에 Social Web of Things(SWoT) 개념을 접목함으로써 기존 방식의 단점을 극복하고 소셜 네트워크 서비스(SNS)를 바탕으로 키워드 기반 탐색과 위치 기반 탐색 등의 기능을 새롭게 추가하여 편의성을 제고하였다. 제안하는 SWoT 서비스 탐색 기술의 검증을 위해 테스트베드를 구축하여 시험하고 평가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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