사이버 작전은 가상의 사이버 전장 환경에서 수행되기 때문에, 지휘관이 사이버작전의 의사결정을 효과적으로 지원하기 위해서는 사이버 환경의 현황을 일관된 형태로 평가하고 가시화할 수 있는 평가지표를 정의하고 이를 측정할 수 있는 기술의 개발이 요구된다. 본 논문에서는 사이버 전장에서 수집할 수 있는 다양한 평가지표를 정의하고 이를 정규화하는 방법과 사이버 현황을 일관된 형태로 평가할 수 있는 기술을 제안한다. 제안하는 사이버 전장 상태 요소들의 통합 시계열 분석 및 도시 기술은 최상위에 정규화된 평가지표가 있으며, 해당 지표는 사이버 자산 관련 지표, 평가 대상망 관련 지표, 사이버 위협 관련 지표로 구성되는 각각의 지표들은 6개의 하위 지표를 가진다. 해당 지표들은 지휘관의 관심 영역에 따라 가중치를 부여하여 활용될 수 있고, 사이버 전장의 전체적인 현황을 파악할 수 있어 사이버 작전을 수행하는데 필요한 상황인식에 활용될 수 있을 것으로 예상된다.
최근 기후변화 및 환경변화로 인해 하천으로 유입되는 오염물질의 변화로 하천 오염원의 다양화가 발생되고 있다. 국내에서는 BOD, T-P 항목으로 수질을 관리하고 있으나, 중·소하천에서는 다양한 오염원의 영향이 나타나 BOD, T-P 항목의 관리는 한계가 발생한다. 따라서 수질오염 영향인자들을 고려한 하천의 종합적인 수질 평가 기법의 도입이 필요한 실정이다. 특히, 한강 유역의 경기도 지역은 인구밀도 및 불투수면적이 높고 중소하천의 분포가 넓은 유역으로 다항목 수질의 종합적인 평가가 필요하다. 국내·외에서는 하천의 종합적인 수질을 평가하고자 수질지수(Water Quality Index, WQI)를 점수 및 등급으로 산정하여 하천의 수질을 평가하였다. 수질지수는 평가 목적 및 계산 방법, 평가되는 수질 항목, 등급 체계의 차이로 다양한 종류의 수질지수가 개발되었다. 국내에서는 통계분석과 수질지수를 활용하여 하천의 시공간적 변화를 파악하고 하천 생활환경기준과 비교를 통해 수질지수의 적용성을 검토하는 효율적인 수질관리에 대해 연구 되고 있다. 국외에서는 주요 오염원 및 영향인자를 식별하기 위해 수질지수를 활용하여 하천의 수질 변화를 평가하였다. 하천의 주요 영향인자는 유역특성에 따른 차이가 발생하여 유역 특성에 적합한 수질지수를 활용한 맞춤형 수질관리가 필요하다. 본 연구에서는 도시하천의 효율적인 수질관리에 기여하고자 유역 특성을 반영한 수질지수를 활용하여 도시하천의 종합적인 수질을 평가하고자 한다. 군집분석을 활용하여 도시 유형을 분류하고 요인분석으로 도시하천의 수질 인자별 관계성을 도출하여 유역의 도시 현황별 영향인자를 파악하고자 한다. CCME WQI, NSFWQI 등 기존 국내·외에서 개발된 수질지수를 도시하천의 주요 영향인자로 산정하여 도시하천의 종합적인 수질을 평가하고자 한다. 산정된 수질지수의 점수 및 등급과 하천 생활환경기준의 적용성을 검증하여 도시하천에서 발생되는 수질오염 관리 및 대응의 의사결정 도구로서 활용될 것으로 사료된다.
질병을 앓고 있는 환자는 상태에 따라 병실, 주거지, 요양원 등 조호환경 내 생활 시 의료 인력의 지속적인 추적 및 관찰을 통해 신체에 이상이 생긴 경우 이를 감지하고, 신속하게 조치할 수 있도록 해야 한다. 의료 인력이 직접 환자를 확인하는 방법은 의료 인력의 반복적인 노동이 요구되며 실시간으로 환자를 확인해야 한다는 특성상 의료 인력이 상주해야 하기에 이는 곧, 의료 인력의 부족과 낭비로 이어진다. 해당 문제 해결을 위해 의료 인력을 대신하여 조호환경 내 환자의 상태를 실시간으로 모니터링할 수 있는 딥러닝 모델들이 연구되고 있다. 딥러닝 모델은 데이터의 수가 많을수록 강인한 모델을 설계할 수 있으며, 데이터셋의 배경, 객체의 특징 분포 등 다양한 조건에 영향을 받기 때문에 학습에 필요한 도메인을 가지는 많은 양의 전처리된 데이터를 수집해야 한다. 따라서, 조호환경 내 환자에 대한 데이터셋이 필요하지만, 공개된 데이터셋의 경우 양이 매우 적으며 이를 반전, 회전기법 등을이용할 경우 데이터의 수를 늘릴 수 있지만, 같은 분포의 특징을 가지는 데이터가 생성되기에 데이터 증강 기법을 단순하게 적용하면 딥러닝 모델의 과적합을 야기한다. 또한, 조호환경 내 이미지 데이터셋은 얼굴 노출과 같은 개인정보가 포함 될 수 있으며 이를 보호하기 위해 정보들을 비식별화 해야 한다는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 조호환경에서 수집된 데이터 증강을 위한 Style-Generative Adversarial Networks 기법을 적용하여 조호환경 데이터셋 수집에 효과적인 증강 기법을 제안한다.
해양 관측과 위성 원격탐사를 이용하여 시공간적으로 다양하게 변하는 생태 어장 환경 및 선박 관련 자료를 획득할 수 있다. 이번 연구의 주요 목적은 야간 불빛 위성 자료를 이용하여 광범위한 해역에 대한 어선의 위치 분포를 파악하는 딥러닝 기반 모델을 제안하는 것이다. 제안한 모델의 정확성을 평가하기 위해 야간 조업 어선의 위치를 포함하고 있는 AIS(Automatic Identification System) 정보와 상호 비교 평가 하였다. 이를 위해, 먼저 AIS 자료를 획득 및 분석하는 방법을 소개한다. 해양안전종합시스템(General Information Center on Maritime Safety & Security, GICOMS)으로부터 제공받은 AIS 자료는 동적정보와 정적정보로 나뉜다. 동적 정보는 일별 자료로 구분되어있으며, 이 정보에는 해상이동업무식별번호(Maritime Mobile Service Identity, MMSI), 선박의 시간, 위도, 경도, 속력(Speed over Ground, SOG), 실침로(Course over Ground, COG), 선수방향(Heading) 등이 포함되어 있다. 정적정보는 1개의 파일로 구성되어 있으며, 선박명, 선종 코드, IMO Number, 호출부호, 제원(DimA, DimB, DimC, Dim D), 홀수, 추정 톤수 등이 포함되어 있다. 이번 연구에서는 선박의 정보에서 어선의 정보를 추출하여 비교 자료로 사용하였으며, 위성 자료는 구름의 영향이 없는 깨끗한 날짜의 영상 자료를 선별하여 사용하였다. 야간 불빛 위성 자료, 구름 정보 등을 이용하여 야간 조업 어선의 불빛을 감지하는 심층신경망(Deep Neural Network; DNN) 기반 모델을 제안하였다. 본 연구의결과는 야간 어선의 분포를 감시하고 한반도 인근 어장을 보호하는데 기여할 것으로 기대된다.
본 연구는 인공지능(AI)을 사용하여 흉부 엑스레이 이미지에서 이물질을 탐지하는 방법을 탐구하였다. 의료영상학, 특히 흉부 엑스레이는 폐렴이나 폐암과 같은 질병을 진단하는 데 매우 중요한 역할을 한다. 영상의학 검사가 증가함에 따라 AI는 효율적이고 빠른 진단을 위한 중요한 도구가 되었다. 하지만 이미지에는 단추나 브래지어 와이어와 같은 일상적인 장신구를 포함한 이물질이 포함될 수 있어 정확한 판독을 방해할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 이물질을 정확하게 식별하는 AI 알고리즘을 개발하였고, 미국 국립보건원 흉부 엑스레이 데이터셋을 가공하여 YOLOv8 모델을 기반으로 처리하였다. 그 결과 정확도, 정밀도, 리콜, F1-score가 모두 0.91에 가까울 정도로 높은 탐지 성능을 보였다. 이번 연구는 AI의 뛰어난 성능에도 불구하고 이미지 내 이물질로 인해 판독 결과가 왜곡될 수 있는 문제점을 해결함으로써 영상의학 분야에서 AI의 혁신적인 역할과 함께, 임상 구현에 필수적인 정확성에 기반하여 신뢰성을 강조하였다.
현대 기술의 발전과 인터넷의 보급이 확대되면서 사이버 위협도 증가하고 있다. 이러한 위협에 효과적으로 대응하기 위해 CTI(Cyber Threat Intelligence)의 활용에 대한 중요성이 커지고 있다. 이러한 CTI는 과거의 사이버 위협 데이터에 기반하여 새로운 위협에 대한 정보를 제공하지만, 데이터의 복잡성과 공격 패턴의 변화 등 다양한 요인으로 인해 분석의 어려움을 겪고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 연구는 다차원적 관계를 포괄적으로 나타낼 수 있는 그래프 데이터의 활용하고자 한다. 구체적으로는 악성코드 데이터를 대상으로 이기종 그래프를 구축하고, metapath2vec의 노드 임베딩 방법을 활용하여 사이버 공격 그룹을 더 효과적으로 식별하고자 한다. 결론적으로 토폴로지 정보를 기존 악성코드 데이터에 추가로 활용하였을 때 탐지성능에 미치는 영향을 분석함으로써, 사이버 보안 분야에 새로운 실질적 적용 가능성을 제시하며, CTI 분석의 한계를 극복하는 데 기여하고자 한다.
Yeon-Hee Noh;Dong-Han Jung;Young-San Kim;Hyo-Jo Lee
한국컴퓨터정보학회논문지
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제29권1호
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pp.139-149
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2024
본 논문은 함정 전투체계 피아식별기 연동 소프트웨어에 대한 표준 연동 아키텍처를 제안한다. 제안된 표준 연동 아키텍처는 기존의 11종 피아식별기 연동 소프트웨어의 수정 공수 및 신뢰성시험 수행시간 단축을 위해 고안된 방법으로, 의존도가 높은 체계 및 장비 정보들을 식별하고 표준 요구사항 및 기능을 새로 정의하였다. 이를 기반으로 차기 함정전투체계 표준 연동 아키텍처(NSCP)를 적용해 1차 설계를 진행하였다. 이후 휘처 모델(Feature Model)을 통해 다중 체계 및 장비 연동에 대한 추가 공통요소와 가변요소를 도출하고 S.O.L.I.D 원칙을 고려해 최종 아키텍처를 설계하였다. 제안된 피아식별기 표준 연동 SW는 공통 아키텍처를 통한 관리 효율성 증대와 소스코드의 재사용성 및 확장성 증가, 신뢰성시험 수행시간 단축을 통한 개발비용 감소 효과를 기대할 수 있다.
해안쓰레기 문제는 전 세계적으로 환경에 대한 심각한 위협이 되고 있다. 본 연구에서는 딥러닝과 원격탐사 기술을 활용하여 해안쓰레기의 모니터링 방법을 개선하고자 하였다. 이를 위해 You Only Look Once (YOLO)v8 모델을 이용한 객체 탐지 기법을 적용하여 우리나라 주요 해안쓰레기 11종에 대한 대규모 이미지 데이터셋을 구축하고, 실시간으로 쓰레기를 탐지 및 분석할 수 있는 프로토콜(Protocol)을 제안한다. 낙동강 하구에 위치한 신자도를 대상으로 드론 이미지 촬영 및 자체 개발한 YOLOv8 기반의 분석 프로그램을 적용하여 해안쓰레기 성상별 핫스팟을 식별하였다. 이러한 매핑(Mapping) 및 분석 기법의 적용은 해안쓰레기 관리에 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
DECT의 다양한 에너지 스펙트럼 영상 구현기능을 적용하여 조영제와 석회화의 정량적 구분 가능성을 알아보기 위해 CNR과 SNR을 비교하여 화질의 변화를 분석하고, 기존 방법인 2회 스캔 적용 시와 실험에서 적용한 VNC 영상 구현 1회 스캔 시 선량 감소수준을 알아보았다. 그 결과 70 keV 영역에서 조영제와 석회화가 가장 잘 구분되었고, CNR, SNR도 우수하였으며 스캔 선량은 약 26.5% 감소효과가 있었다. 따라서 DECT 적용은 에너지별 가상 분광 영상 구현으로 석회화의 명암을 형성하여 시각적 그리고 정량적 구분에 매우 유의미한 결과를 도출할 수 있었다. 향후 환자의 나이, 성별 및 체형 등을 고려한 임상 연구를 시행하여 결과를 도출한다면 혈관 내 조영제가 유입된 상태에서도 석회화 정량 분석이 가능하여 환자의 검사 선량과 다 회 검사에 대한 부담감 감소에 큰 효과가 있을 것으로 사료된다.
도심항공 모빌리티 (UAM; urban air mobility) 서비스를 위한 한국의 K-UAM 운용개념서에서는 초기 운용 과정에서 항공음성통신 뿐만 아니라 4G 및 5G 이동통신의 활용을 고려하고 있다. 본 논문은 UAM 교통관리를 위한 통신 성능 요구사항을 설정하기 위한 방법론을 연구하였으며, 초기 UAM 운항을 위한 통신 성능 요구 항목과 수준을 제시하였다. 이를 위해 K-UAM 운용개념서와 미국 FAA 운용개념서의 UAM 발전 단계별 운영 시나리오를 분석하고, 다양한 UAM 이해관계자 간에 UAM 운용을 위해 전달해야 할 메시지의 종류를 식별하였다. 또한, 이러한 메시지의 전송을 위해 필요한 통신 링크 종류, 데이터 크기, 전송 주기, 허용 가능 지연, 가용성 등을 고려하여 통신 성능 요구사항 초안을 도출하였다. 본 연구 결과는 UAM 서비스를 위한 통신 요구사항 설정 관련 최초 연구로서 향후 UAM 전용 통신망 설계 및 필요 주파수 소요량 산출과 같은 분야에서 유용하게 활용될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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