스마트그리드는 기존 전력망의 비효율적인 운영, 이산화탄소 과다 배출, 전력피크의 문제를 해결하기 위한 방법으로 주목받고 있다. 하지만, 기존의 ICT가 도입되고 구조가 복잡해짐에 따라 개인정보를 침해 할 수 있는 가능성이 증가하게 되었다. 본 논문에서는 스마트그리드 내에서 개인정보를 다루는 기기, 시스템, 데이터와 같은 자산을 식별하여 공격자 입장에서의 공격 목표를 설정한 뒤, Attack Tree 방법을 통하여 세부적인 위협을 식별하였다. 분석 결과, 스마트그리드 환경은 기존의 ICT 기술이 접목되기 때문에 스마트그리드 구조상 발생할 수 있는 위협뿐 만 아니라 기존의 기술들에서 발생할 수 있는 위협도 함께 존재했다.
본 논문에서는 다양한 환경하에서 인간의 식별과 감정을 인식할 수 있는 감정 인식 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘을 구현하기 위해, 먼저, CCD 칼라 카메라에 의해 획득한 원 영상으로부터 피부색을 이용해 얼굴영상을 얻는 과정을 거친다. 그 다음, 주요 요소분석을 기본으로 하는 얼굴인식기술인 Eigenface를 사용하여 이미지들을 고차원의 픽셀공간으로부터 저차원공간으로의 변환하는 파정을 거친다. 제안된 개인에 대한 식별과 감성인식은 사용한 특징벡터들의 추출로 인한 Eigenface의 가중치와 상관관계를 통해 이루어진다 즉, 영상의 가중치로부터 개인에 대한 식별과 감성정보를 찾는 방법을 제안한다. 마지막으로, 실험을 통해 제안된 방법의 응용가능성을 보인다.
최근 해상교통량이 증가하고 연안 항해에 대한 관제 필요성이 요구되면서 선박 교통 관제구역이 점차 확대되는 추세이다. 이러한 관제구역의 확대는 관제사의 업무 부하를 초래하며, 이로 인해 교통 혼잡 시간대와 같이 교통량이 급증하는 경우 관제사가 위험 상황을 인지하지 못하는 상황도 발생하게 된다. 이러한 배경에서 본 논문에서는 관제 업무의 지원을 위해 이상 거동 선박을 자동으로 식별하는 방법을 제안하고자 한다. 제안하는 방법은 기계학습 기술을 기반으로 관제구역 내의 통항 패턴을 모델링하고, 이를 통해 이상 거동 선박을 식별하는 방법으로, 대상 항만의 누적된 AIS 데이터를 이용하여 모델을 학습하며, 실제 항적 및 시뮬레이션 데이터를 이용한 실험을 통해 선박교통관제시스템에의 활용 가능성을 고찰한다.
최근 건조되고 있는 선박에는 안전 운항을 위하여 엔진제어시스템, 선박자동항법장치, 선박자동식별장치, CCTV 등의 전자장치들이 선박네트워크로 연결되어 있으며, 위성을 통하여 선박의 엔진상태 등의 선박 운항정보를 실시간으로 원격지에서 모니터링 할 수 있다. 선박의 내부와 외부통신 체계는 대체로 폐쇄적인 네트워크로 구성되어 있으나, 선박고유식별번호, 선박명, 선박종류, 항로, 목적항, 입항예정일, 화물종류 등의 선박의 주요 정보를 전송하는 선박자동식별장치는 무선 VHF로 전송되고, 선원은 개인용 컴퓨터를 이용하여 인터넷에 접속이 가능하기 때문에 선박 정보의 해킹 또는 바이러스에 취약해질 수 있다. 컴퓨터 바이러스 또는 해킹 등의 외부 칩입으로 인하여 선박항해시스템의 오류가 발생할 가능성이 높아지고 있다. 본 논문에서는 선박통합네트워크에서 제어네트워크의 표준화 동향과 정보보호 기술의 필요성에 대하여 기술한다.
본 연구에서는 자율운항선박이 항만시설 중 정박구역이나 정박지를 항행하는 과정에서 정박 및 묘박 중인 선박들과의 예기치 못한 충돌 사고를 예방하며 안전하게 항행하기 위한 경로 생성 연구를 수행하고 있다. 정박구역과 같은 고밀집 영역 내 정박 또는 묘박 중인 선박들의 안전을 고려하여 자율운항선박의 경로를 생성하는 알고리즘을 설계하는 과정에서 필수적으로 고려되어야 하는 핵심 요소들을 식별하였다. 또한, 식별된 핵심 요소들을 알고리즘에 반영함과 동시에 자율운항선박의 항해 지원 적용 가능성을 검증하기 위한 알고리즘의 프레임워크를 설계하였다. 프레임워크 내 각 모듈별 관계와 모듈별 입출력 정보의 흐름을 체계화하였으며, 모듈들의 기능적 요소를 포함한 주요 성능을 검증하고자 모의 환경 구축을 위한 요소 모듈들을 식별하였다. 이를 기반으로 고밀집 영역 내에서 충돌을 회피하기 위한 경로 생성 알고리즘의 설계 방향성을 제안하였다.
최근 자동차는 자율주행차 혹은 스마트카로 진화하며 다양한 외부 통신 인터페이스를 포함하고 있습니다. 각 기능 통제를 위해 차량 소프트웨어의 복잡성과 자동차 기술 발전에 따라 통신 인터페이스의 증가로 인하여 자동차에 대한 사이버 공격 가능성 및 위험성이 꾸준히 증가하고 있습니다. 특히, 커넥티드카의 안전을 위한 V2X(Vehicle to Everything)통신이 보안 취약점을 가질 경우, 이는 탑승자의 생명에 직접적인 위협을 초래할 수 있습니다. 그러나, 지능형 교통 시스템에서는 익명성을 위해 일정 시간이 지나면 차량의 식별정보를 변경해 공격자를 찾는데 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 지능형 교통 시스템 내에서 이상행위를 유발하는 차량을 탐지하기 위해 V2X에 활용되는 표준 메시지 정보를 통해 식별하여 추적하는 기술을 제안하고자 한다.
인터넷 광고에서 부정 클릭을 식별하기 위해 제시된 모텔은 검색한 키워드, 광고 클릭 시간, 사이트 방문 시간, IP 등을 기준 변수로 한다. 이 방법은 클라이언트 IP를 기반으로 하고 사람이 부정 클릭을 행하는 것을 식별하는 것이기 때문에 자동화 도구 등을 이용하여 부정 클릭을 행하는 방법에 대한 식별 방법으로는 충분하지 않다. 본 논문에서는 자동화 도구를 이용한 부정 클릭을 보다 정확하게 식별하기 위해 각 정보의 조합을 핑거프린팅하여 그 값을 비교하는 방법을 제안하였다. 연구는 3단계로 나누어 진행되었다. 1단계에서는 IP 정보의 핑거프린팅, 2단계에서는 IP와 세션 정보의 핑거프린팅, 3단계에서는 세션 정보와 검색한 키워드의 핑거프린팅을 만든다. 결과 값을 통해 동일한 핑거프린팅 값을 갖는 것은 자동화 도구를 사용한 부정 클릭의 가능성이 높다고 판단한다. 본 연구에서 제시한 방법론은 부정 클릭 식별 모델을 만들기 위해 기존의 연구에서 사용하였던 개별 값의 비교에서 발전하여 DB에 저장된 각 로그의 값을 조합하여 사용함으로써 여러 가지 정보를 부정 클릭 식별을 위한 유의미한 값으로 사용할 수 있다는 점을 보여주고 있다.
저자명 식별이란 다른 이름으로 표기된 한 명의 개인을 식별하는 것과 같은 이름을 가진 서로 다른 저자들을 각기 구별된 개인으로 분류하는 것으로, 저자의 연구 목록 및 연구 업적 평가, 특정 분야의 전문가를 검색하거나, 인용색인과 같은 학술 정보 서비스의 원활한 운영을 위해 반드시 해결해야 할 문제이다. 본 연구는 단순 머신러닝만을 사용한 실험 결과와 휴리스틱 방식으로 데이터 셋의 오류 수정 및 정규화 작업을 이후 머신러닝의 처리 과정에 룰 베이스 기반의 규칙을 부여한 저자명 식별 실험의 결과의 비교를 통하여, 인간의 개입이 머신러닝의 단점을 보완하고 저자명 식별 성능을 향상시킬 수 있는지 알아보았다. 그 결과 F-measure 0.1 이상 향상시킨 정규화 된 email기반의 룰 베이스 저자식별 결과로 정규화 과정과 휴리스틱 설정에 필요한 인간의 패턴인식과 추론능력이 머신러닝의 단점을 보완해줄 수 있음에 대한 가능성을 나타내었다.
본 연구는 산업클러스터를 식별하기 위한 방법론을 탐색하고, 이에 기초하여 한국의 산업클러스터를 식별하는데 목적이 있다. 이를 위해 2000년 I/O자료를 활용하여 상관계수행열표가 일차적으로 분석되고, 다시 이를 요인분석함으로써 최종적으로 산업클러스터를 도출하는 방법을 취하였다. 분석의 결과, 요인으로 도출된 37개 가운데 분류가 불분명한 5개 요인을 제외한 32개 요인이 최종 산업클러스터로 식별되었다. 이를 식별한 산업클러스터는 다시 산업코드 간 전환과정을 거쳐 표준산업분류체계에 의한 산업클러스터로 재구성함으로써 정책에의 적용 가능성을 향상시켰다. 이와 같은 연구결과는 대개 사례연구에 기초하거나 정성적 분석에 기초한 그간의 클러스터 연구와 비교하여 보다 체계적이고 객관적인 연구의 수행에 기여할 것으로 기대된다.
본 논문은 천 커버링 연산의 개념과 알고리즘을 제안한다. 천 커버링은 물리 법칙에 기반을 둔 연산으로 사물을 덮는 천의 모양을 계산학적으로 흉내낸다. 천 커버링의 목적은 사물을 천으로 덮어 표면의 상세함을 감추고 개략적인 외형이 드러나도록 하는 것이다. 이 연산은 천의 뻣뻣한 정도를 제어하는 하나의 크기 인자를 가지며, 이를 통해 외부로 드러나는 사물에 대한 정보의 상세함을 조절한다. 제안하는 연산의 가능성을 보이기 위해 문서 영상에 사용된 언어를 식별하는 문제에 천 커버링을 적용하였다. 실험 결과 가우시안을 이용한 특징 추출 방법보다 천 커버링을 이용한 특징 추출 방법이 더 우수한 식별 성능을 보였다. 토론에서 제안하는 연산이 우수한 이유를 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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