항만 산업의 동향은 적극적인 4차 산업 기술을 도입하여 자동화 항만, 스마트 항만 등 새로운 항만의 형태로 발전하고 있다. 그러나 항만의 발전 이면에는 항만 및 컨테이너 터미널 내 사이버 보안 사고 및 위협 가능성 또한 높아지고 있다. 이에 항만 내 사이버 보안 강화와 관련된 연구가 필수적이나 국내에서 진행되는 관련 연구는 미비한 실정이다. 이에 본 연구는 국내 대표 항만인 부산항 중 가장 4차 산업 기술을 적극적으로 도입하는 컨테이너 항만을 중심 사이버 보안 강화를 위한 요인을 도출하고 향후 강화 방안을 도출하고자 하였다. 연구결과 부산항 컨테이너 터미널 사이버 보안 강화를 위한 요인은 네트워크 구축 및 정책 지원, 교육 표준화 및 인력 양성, 법·제도적 요인으로 분류되었다. 이후 도출된 요인을 바탕으로 다중회귀 분석을 실시하였으며 분석 결과를 바탕으로 향후 부산항 컨테이너 터미널의 안전성 확보 및 강화, 신뢰성 확보 및 강화, 성과 및 만족도 향상을 위한 세부 요인을 도출하였다. 본 연구는 점차 증가하는 항만 및 컨테이너 터미널 내 사이버 보안 공격에 대응하여 부산항 컨테이너 터미널의 사이버 강화를 위한 방향성을 제시했다는 점에서 의의를 지닌다.
Kang, Yong Goo;Yoo, Jeong Do;Park, Eunji;Kim, Dong Hwa;Kim, Huy Kang
한국컴퓨터정보학회논문지
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제25권3호
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pp.65-72
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2020
정보 기술의 발달과 시스템 및 네트워크의 규모가 증가함에 따라 사이버 위협 및 범죄가 꾸준히 증가하고 있다. 이러한 위협에 대응하기 위해서 실질적인 공격과 방어 기반의 사이버 보안 훈련이 필요하다. 그러나 사이버 보안 훈련은 전문가의 분석과 공격 수행능력을 요구하므로, 비용 및 시간적인 측면에서 비효율적이다. 본 논문에서는 공격 기법들을 자동으로 수행하는 사이버 공격 시뮬레이터를 제안한다. 이 시뮬레이터는 구현 가능하도록 모델링 된 공격 기법들을 조합하여 공격 시나리오를 도출하고, 도출된 시나리오들을 순차적으로 수행함으로써 공격을 수행한다. 제안하는 공격 시뮬레이터의 유효성을 검증하기 위해 실제 환경에서 예시 공격 목표와 시나리오를 설정하여 실험하였다. 이 공격 시뮬레이터는 5 가지 공격 기법을 자동으로 수행하여 관리자 권한을 획득하는 공격에 성공하였다.
1960년대에 유럽에서 출발한 식물공장은 종자학, 양액 기술, 환경제어 기술, 자동화시스템 등 관련 기술의 발전에 힘입어 완전인공광형 식물공장의 형태로 발전했으며, 최근에는 ICT 기술과의 융합을 통해 작물 재배의 효율성을 늘려가고 있다. 국내에서도 식물공장에 관한 성과가 도출되면서 식물공장에 대한 관심이 높아지고 있으나 산업 생명주기로 볼 때 여전히 도입기에 머물러 있으며 정부 투자는 점점 줄어들고 있다. 연구자는 식물공장과 관련한 정책, 기술, 사업 분야의 전문가를 대상으로 설문조사를 실시하여 식물공장의 투자 가치를 재분석하고, 식물공장의 경쟁력 강화 방안을 도출하고자 하였다. 본 연구는 식물공장 산업의 기회와 위험요인을 식별하고, 식물공장의 고부가가치 창출을 위한 전략을 제시했다는 점에서 연구 의미를 가질 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구는 근미래 기술 융복합 환경에서 온라인 리서치 업무의 개선 방법 모색을 목적으로 하며, 향후 인공지능 기술 응용 및 활용을 위한 기초적인 학문적 토대를 제시한다. 구체적인 연구 방법 및 결과는 다음과 같다. 첫째, 이론적 고찰을 통해 리서치의 패러다임 변화, 온라인 리서치 플랫폼, 인공지능 기술들을 살펴보고 연구의 근거를 확보했다. 둘째, 사례를 수집하여 온라인 리서치 플랫폼의 리워드, 실행, 시각화 3가지 유형을 도출하였다. 셋째, 사례 분석을 통해 종합적인 인공지능 활용 동향과 방향성을 도출했다. 연구 결과 인공지능 기술이 가장 많이 사용되고 있는 단계는 분석, 시각화, 실행, 섭외, 설계, 매칭 순서였으며, 인공지능의 활용 방향성은 크게 업무 효율화, 인간의 사고 보조, 리서치 방식의 변화로 나눌 수 있다. 그러나 리서치 단계 중 계획 단계에는 인공지능 비롯하여 제공되는 기능이 온라인 리서치 플랫폼에서 전반적으로 부족했으며, 사용자 및 제품의 다양화에 따라 리서치 계획이 중요해지고 있는 시점에서 향후 인공지능을 활용한 리서치 계획 방안 개발 및 연구가 필요한 실정이다. 본 연구는 온라인 리서치 플랫폼 방법의 개선에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 기대하며, 향후 인공지능 기반의 리서치 플랫폼과 시스템 연구 개발의 기틀을 마련하고자 한다.
최근 시각 관련 측정기 개발에 대한 관심이 높아지고 있다. 이에 본 연구는 자동 시각 굴절력 곡률계의 전자 부문 소프트웨어를 개발하였다. 만약 자동화된 시스템이 광학계로부터 나오는 영상을 이용하여 내부 처리를 거친 후 정확한 시각 측정치를 검사자에게 알려줄 수 있다면 잘못 측정되는 측정 횟수를 크게 줄일 수 있을 것이다. 본 연구는 형태학적 필터링(morphological filtering)과 그레이-레벨의 신호 강조(signal enhance) 기술들을 이용하여 자동 시각 굴절력 측정 시스템에 연동될 측정 알고리즘을 개발하였다. 알고리즘에서는 광학계로부터 도출된 영상으로부터 첫째로 형태학적 필터링 처리를 행한다. 이 과정은 처리가 어려운 원 영상을 좀 더 다루기 쉬운 상태로 바꿔주는 역할을 하게 된다. 둘째는 일차 처리된 영상에 가해주는 그레이 수준 한계 기법을 통한 신호 강조 기법으로서 이는 영상의 그레이 값 분포가 다양함으로 인해서 발생되는 오차를 줄이기 위해서 사용된다. 그리하여 본 전자 부문 소프트웨어는 정확한 측정값 도출이 어려운 시각 영상에 적용되어 효과적으로 오차를 줄임으로써 보다 효율적인 시각 측정을 가능하게 하였다.
본 연구에서는 다양한 수문 모형에 적용을 위한 입력자료 도출 기반을 마련하고자 보다 편리하고 체계적인 유역특성자료 분석시스템을 개발하였다. PRMS 모형을 이용하여 유출분석 수행시 입력자료 생성을 위해 사용되는 USGS WEASEL을 참고하여 시스템 개발항목을 도출하고, 체계적이고 효율적인 시스템 개발 및 유지관리를 위하여 UML을 이용한 객체지향 시스템을 설계하였다. 또한, 편리한 사용자 인터페이스 제공 및 다양한 수질 수문 모형에 적용하기 위하여 GIS 컴포넌트 기반인 ArcGIS ArcObjects를 이용하여 유역특성자료 분석시스템을 개발하였다.
효율적인 수자원 관리를 위하여 전국유역조사, 수자원 장기종합계획 등 다양한 사업이 수행되고 있으며, 이를 위하여 유출해석은 필수적인 항목이라 할 수 있다. 유출해석을 위하여 수문모형 또는 관측소의 유량자료가 활용되고 있으나, 이는 기존에 관측된 유량자료를 바탕으로 구축된 수위-유량관계 곡선식(Rating-curve)을 활용하여 재생산된 자료라 할 수 있다. 즉, 수위자료는 매시간 관측소에서 측정이 되지만, 유량자료의 경우 측정이 어려울 뿐만 아니라 변동성 및 불확실성이 크기 때문에 시계열 수위를 곡신식을 통해 유량으로 변환하여 활용하고 있다. 이와 같이 수위-유량관계 곡선식의 정확성이 수문자료 생산에 핵심 요소임에도 불구하고 이에 대한 연구는 제한적이며, 특히 홍수터 등의 영향을 고려하여 분할된 곡선의 천이점 접합시 곡선식의 정확도 향상을 위한 연구도 드문 편이다. 따라서 본 연구에서는 구간 분할된 곡선의 최적 천이점 선정을 위하여 Particle Swarm Optimization(PSO)기법을 활용하였으며, 총 5개 구간까지 구간별 목적함수로 RMSE, RSR, 결정계수 적용시 특성변화에 대한 연구를 수행하였다. 구간에 대하여 절대적인 오차를 산정하는 RMSE를 활용하는 경우 저수위 부분에 대한 오차가 증가하는 것을 확인할 수 있었으며, 상대적인 오차인 RSR, 결정계수를 활용하는 경우 전체 구간에 대한 오차를 보완할 수 있는 것으로 나타났다. PSO기법을 활용하여 도출된 곡선식에 대해서는 구간 및 전체구간에 대한 오차(RMSE, 결정계수, RSR, MAPE)를 활용하여 불확실성을 검토할 수 있도록 하였고, 잔차분석을 통한 이상치 및 회귀곡선에 대한 정규성 검토를 수행할 수 있는 툴을 개발하였다. 레이팅 커브를 작성하는데 있어 최적화 알고리즘을 활용하여 구간분할시 천이점 선정의 자동화로 천이점 선정에 소요되는 시간을 대폭 감축할 수 있을 뿐만 아니라, 구간별 오차를 종합적으로 고려하여 우수한 품질의 레이팅 커브를 도출할 수 있는 기반을 구축하였다.
본 연구에서는 컨테이너 터미널의 변화요인(터미널 운영, 안전 및 법규, 조직문화, 기술발달, 사회외부적환경변화)이 컨테이너 터미널의 인력운영에 미치는 인과관계를 파악하고자 한다. 연구를 위해 부산, 광양항에 종사하는 터미널 관계자를 대상으로 300부의 설문지를 배포하였으며, 수집된 설문지 중 무응답 및 부실하게 응답한 설문지 53부와 결측치가 있는 16부의 설문지를 제거한 유효 설문지 231부를 통해 5가지 요인을 추출하였다. 이후 탐색적요인분석과 다중회귀분석을 진행하였으며 다음과 같은 결론을 도출할 수 있었다. 첫째, 컨테이너 터미널의 변화요인 중 기술발달(자동화), 조직문화, 사회·외부적환경 변화 요인이 컨테이너 터미널 인력운영에 유의미한 영향을 미친다는 사실을 도출해 낼 수 있었다. 둘째, 컨테이너 터미널 인력운영체계의 변화에 기술발달과 사회·외부적환경변화가 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 인력구성(사무직/현장직)에 기술발달과 사회·외부적환경변화, 그리고 안전 및 보안이 영향을 미치는 것으로 나타났다. 넷째, 인력감소에 기술발달이 영향을 미치는 것으로 나타났다. 마지막으로 인력의 전문화 및 교육시스템에 기술발달과 사회·외부적환경변화, 그리고 터미널 운영이 영향을 미치는 것으로 나타났다.
소프트웨어 프로젝트 계획 생성 과정은 (1)프로젝트를 수행하기 위한 작업 구조(WBS)를 작성하고, (2)각 작업에 필요한 공수를 예측한 뒤, (3)작업에 인력을 할당하여, (4)전체 일정을 예측하는 과정으로 이루어진다. 프로젝트의 규모가 커질수록 가능한 작업 구조, 공수, 인력 할당의 조합의 수가 급격히 많아지며 이에 따라 프로젝트 계획 생성 과정의 복잡도가 매우 높아지게 된다. 따라서 이를 지원하기 위한 프로젝트 계획 생성 지원 기법이 필요하다. 본 연구에서는 실무 전문가 그룹과의 논의를 통해 소프트웨어 프로젝트 계획 생성 지원 기법에서 고려해야 할 여러 실무 요구사항들을 도출했다. 도출된 실무 요구사항을 고려하여 개발된 프로젝트 계획 생성 지원 도구 APP(Automatic Project Planner)는 개발 조직의 과거 지식 데이터를 활용한 공수 예측을 지원하며, 실무 이슈가 고려된 자동 인력 할당을 제공한다. 본 도구를 통해 합리적이고 현실적인 프로젝트 계획의 기반을 마련할 수 있다.
건설업은 옥외이동생산, 주문제작 생산이라는 특징을 지니고 있어 기계화나 자동화가 어렵기 때문에 인력에 대한 의존도가 높은 산업이다. 따라서 양질의 기능인력 확보와 양성이 중요하지만 과거부터 수요에 비해 공급이 지속적으로 부족한 실정이다. 특히 청년층 인력은 높은 노동강도, 임시직 일용직 고용구조, 불투명한 미래비전 등으로 인해 건설업 취업을 더더욱 기피하고 있다. 현재 국내에는 청년층 기능인력을 양성하기 위한 기관으로 특성화 고등학교 건설 관련학과가 편성되어 있으나, 졸업 후 건설업으로 취업하는 비율이 낮으며, 기능역량도 낮은 실정이다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 개선하기 위해 특성화 고등학교의 교육 훈련실태를 분석하여 문제점을 도출하고, 교육체계의 중점개선사항을 도출하였다. 또한 분석 결과에 대한 개선방안으로 교육 훈련경력 인정방안의 마련, 기업체와의 산학협력 확대, 외부 교육기관과의 연계 확대를 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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