• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06c
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• pp.295-297
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• 2012

내부자에 의한 위협이 증가됨에 따라, 기업 내 핵심기술이 유출되어 큰 피해가 발생하고 있다. 내부자들이 합법적인 권한을 통한 불법적인 정보유출을 시도하는 위험을 예측 관리하기 위하여, 본 논문에서는 내부자들의 위험도를 평가하기 적합한 위험분석 방법론 ISMS-AIR(ISMS - Against Insider Risk)을 제안하였다. 내부자 위협의 정의와 위험도 평가를 위한 기존 위험분석 방법론들을 연구하였으며, 기존 자산 중심의 위험분석 방법론인 ISMS에 사용자 중심의 행위 모니터링을 강화하여 위험도 산출하는 방법을 제안하였다. 이를 위하여 사용자 행위에 따른 프로파일링 데이터와 이상징후 시나리오를 적용하여 내부자들의 위험도를 산출하고, 주요 모니터링 대상을 선정하여 내부자들의 불법적인 정보유출 시도행위를 모니터링 할 수 있다.

• The Journal of Engineering Geology
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• v.23 no.4
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• pp.409-425
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• 2013

This study presents a prediction of a time-series of the area inundated by effluent from Heavenly Lake caused by ground behavior prior to a volcanic eruption. A GIS-based hydrological algorithm that considers the multi-flow direction of effluent, the absorption and storage capacity of the ground soil, the storage volume of the basin or the depression terrain, was developed. To analyze the propagation pattern, four hypothetical collapse zones on the cheonji ground were set, considering the topographical characteristics and distributions of volcanic rocks at Mt. Baekdu. The results indicate that at 3 hours after collapse, for both scenarios 1 and 2 (collapses of the entire/southern boundary of cheonji), a flood hazard exists for villages in China, but not for those on the North Korean side of the mountain, due to the topographical characteristics of Mt. Baekdu. It is predicted that villages in both North Korea and China would be significantly damaged by flood inundation at 3 hours elapsed time for both scenarios 3 and 4 (collapses on the southern boundary of cheonji and on the southeastern-peak area).

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.49 no.4
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• pp.315-325
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• 2016

Generally, a natural river discharge is highly regulated by the hydraulic structures, and the regulated flow is substantially different from natural inflow characteristics for the use of water resources planning. The natural inflow data are necessarily required for hydrologic analysis and water resources planning. This study aimed to develop an integrated model for more reliable simulation of daily dam inflow. First, a piecewise Kernel-Pareto distribution was used for rainfall simulation model, which can more effectively reproduce the low order moments (e.g. mean and median) as well as the extremes. Second, a Bayesian Markov Chain Monte Carlo scheme was applied for the SAC-SMA rainfall-runoff model that is able to quantitatively assess uncertainties associated with model parameters. It was confirmed that the proposed modeling scheme is capable of reproducing the underlying statistical properties of discharge, and can be further used to provide a set of plausible scenarios for water budget analysis in water resources planning.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.1097-1101
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• 2008

본 연구에서는 SLURP 수문모형을 이용하여 미래기후와 예측된 토지이용자료 및 식생의 활력도를 고려한 상태에서 하천유역의 유출 및 증발산량에 미치는 영향을 분석하였다. 경안천 상류유역($260.04\;km^2$)을 대상유역으로 선정하여 4개년(1999-2002) 동안의 일별 유출량 자료를 바탕으로 모형의 보정(1999-2000)과 검증(2001-2002)을 실시하였다. 모형의 보정 및 검정 결과 Nash-Sutcliffe 모형효율은 0.79에서 060의 범위로 나타났다. 미래 기후자료는 IPCC(Intergovernmental Panel on Climate Change)에서 제공하는 A1B 기후변화시나리오의 MIROC3.2 hires, ECHAM5-OM, HadCM3 모델의 결과값을 이용하였다. 먼저 과거 30년 기후자료(1977-2006, baseline)를 바탕으로 각 모델별 20C3M(20th Century Climate Coupled Model)의 모의 결과값을 이용하여 강수와 온도를 보정한 뒤 Change Factor Method로 Downscaling하였다. 미래 기후자료는 2020s(2010-2039), 2050s(2040-2069), 2080s(2070-2099)의 세 기간으로 나누어 분석하였다. 미래 토지이용은 과거 시계열 Landsat 토지이용도를 이용하여 CA-Markov기법으로 예측된 토지이용을 사용하였으며, 미래의 식생정보 예측을 위하여 NOAA/AVHRR 위성영상으로부터 추출된 월별 NDVI(1998-2002)와 월평균기온간의 선형 회귀식을 도출하여 미래의 식생지수 정보를 추정하였다. 모형의 적용결과, 미래기후변화에 따른 연평균 하천유출은 현재보다 최대 2020s는 23.9%, 2050s는 40.7%, 2080s는 39.5% 증가하였다. 봄 강수량 패턴의 변화로 유출량 증가하는 것으로 나타났으며 여름에는 유출량은 감소하고 증발산량은 증가하는 결과를 보였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06a
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• pp.92-94
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• 2012

안드로이드 운영체제는 애플리케이션들이 서로의 코드와 데이터를 공유할 수 있도록 애플리케이션 컴포넌트간의 통신을 지원한다. 또한 보안을 위해 컴포넌트간의 통신을 엄격하게 제어하기 위한 퍼미션을 제공한다. 하지만 개발자의 보안의식 부재에 따른 퍼미션의 잘못된 사용은 애플리케이션 컴포넌트를 노출시켜 검증되지 않은 애플리케이션이 코드와 데이터에 접근할 수 있게 만드는 문제를 야기할 수 있다. 특히, 노출된 컨텐트 프로바이더(content provider)는 악성 애플리케이션이 기존 탐지 툴을 회피하여 개인정보를 임시로 보관하는 저장소로 악용될 수 있다. 따라서 하나의 애플리케이션만을 분석하는 기존 탐지 툴로는 이와 같이 협력적으로 동작하는 악성 애플리케이션을 탐지 할 수 없다. 본 논문에서는 노출된 컨텐트 프로바이더를 이용한 협력적 개인정보 유출 공격 시나리오를 제시하고 이를 탐지하기 위한 기법을 제안한다. 제안한 기법을 토대로 만든 탐지 툴 사용해 총 189개의 안드로이드 애플리케이션을 분석하였고 그 결과로 컨텐트 프로바이더를 노출시킨 32개의 애플리케이션과 개인정보를 유출할 가능성이 있는 애플리케이션 4개를 탐지하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2006.05a
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• pp.795-798
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• 2006

국외의 경우 과거에 개발된 개념형 모형을 준분포형 모형으로 확장하고 GIS와 연계하여 모형을 적용하고 있으며, 이러한 경향은 이미 보편화되어 있다. 최근 국내 수자원 분야에서도 GIS를 이용한 모형의 적용이 많이 시도되어지고 있다. GIS와 연계된 모형을 이용할 경우, 기본입력자료로 DEM, 토지피복도, 토양도 등과 같은 수치주제도를 필요로 한다. 이러한 수치주제도는 전국 대분분 유역에 구축되어 있으나, 토양도의 경우 한강유역 휴전선 이북지역에 관한 정보가 아직 구축되어 있지 못한 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 토양도의 공간적인 정보와 그 속성정보가 준분포형 모형인 SWAT-K 모형에서 유출량에 미치는 영향을 파악하고자 하였다. 대상유역으로는 충주댐 유역을 선정하였으며, 토양도의 속성정보는 3가지 시나리오(유역면적평균, 전국평균A, B)를 가정하였다. 대상유역을 10개의 소유역으로 구분하여, 토양도 미구축 유역이 증가함에 따라 3가지 속성정보 시나리오에 따른 연유출량의 오차를 검토하였다. 그 결과, 대상유역의 토양도 속성정보를 면적평균하여 적용한 경우 가장 작은 오차를 보임을 확인하였으며, 미구축 유역이 약 30, 60 %일 경우에 각각 1.4, 3.5 mm의 RMSE값을 나타내었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.572-572
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• 2016

청미천 유역은 다양한 수계로 구성된 대유역에 해당되며 농업 및 공업활동에 따른 오염원을 가진다. 본 연구에서는 오염원 중 비점오염원이 가지는 특성을 기후변화 시나리오에 따라 모의 및 분석한다. 비점오염원의 모의를 위해서는 SWAT 모형이 이용된다. 기후변화 시나리오로는 RCP4.5 및 RCP8.5 시나리오가 적용된다. SWAT 모형은 유역 모의를 위한 모형으로 대규모의 복잡한 유역에서의 장기간 모의를 수행할 수 있으며 다양한 조건의 토양 및 토지이용 상태를 고려할 수 있는 장점을 가진다. 본 연구에서는 강유-유출모형과 수질모형 등을 GIS와 연계한 호환모형을 이용하며 유출에 따른 비점오염원의 거동을 해석하고자 한다. SWAT 모형을 이용한 모의를 위해 필요한 매개변수는 관측소 현황, 강우, 기온, 습도, 일사량, 풍속 등이다. 이중 일사량에 대한 정보를 가정하여 본 연구를 수행하였고 나머지 매개변수는 청미천 유역의 특성치를 조사하여 입력하였다. 청미천 유역의 수질 오염원에 대한 기여도를 분석하기 위해서 시설용량이 일정 크기 이상인 하수처리장을 조사하였고, 이에 대한 정보가 모의시 검토되었다. 청미천 유역 전체 오염원에 대한 점오원의 비율을 검토한 결과 홍수기에 점오염원의 영향이 낮다는 점을 확인할 수 있다. 이는 홍수기에 불특정 지점에서 유출되는 비점오염원의 기여도가 큰 것으로 이해할 수 있다. 하지만 소규모 산업단지의 배출량 등에 대한 자료가 보완될 때 보다 신뢰성 있는 모의 결과를 얻을 수 있을 것으로 판단된다. 총질소와 총인의 경우에도 하계 홍수기에 크게 증가하는 사실을 확인할 수 있으며 부유물질의 경우는 그 변동 폭이 다른 항목에 비해 크게 나타나며 9월에도 증가하는 경향을 나타낸다. 본 연구를 보다 고도화하기 위해서는 다양한 알고리즘을 통해 매개변수를 보정하는 과정이 필요하며 점오염원을 포함하여 다양한 오염원에 대한 정확한 정보가 구축되는 과정 역시 중요하다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.30 no.5
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• pp.539-548
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• 1997

A physically based model for rainfall runoff simulation in agricultural watershed equipped with tile drains is presented. This model is developed from the TOPMODEL which is based on the detailed topographic information provided by Digital Elevation Model (DEM). Nine possible flow generation scenarios in the tile drained basin are suggested and used in the development of the model. The model can identify the portions of the hydrograph resulting from tile flow, subsurface flow and surface flow. The performance of the model is assessed through a calibration and validation process. The results of the analysis show that the model describes the physical system well and provides a better insight into the hillslope hydrology of agricultural watersheds with tile drainage.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.04a
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• pp.404-405
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• 2015

최근 IT기술과 인터넷의 발전으로 시간과 공간에 제한을 두지 않고 업무를 처리해야 하는 상황으로 업무환경이 급격히 변화되고 있다. 특히 기업에서는 외부 네트워크와 정보교환의 필요성이 증가되었고, 구성원들의 잦은 외근, 출장 등 사무실 밖에서 업무를 처리하는 비중이 높아져, 내부뿐만 아니라 외부와의 정보공유를 하는데 있어 안전한 네트워크 구조를 요구하고 있다. 외부에서 효율적이고 안전하게 내부시스템에 접속할 수 있게 사용되는 것이 VPN(가상사설망: Virtual Private Network)으로, 기관 및 기업에서 VPN을 지속적으로 도입하여 운영하고 있다. 하지만 VPN에 인증이 성공되면 다양한 업무시스템에 접근이 용이하기 때문에, 악의적인 사용자로부터 정보유출이 손쉽게 이루어질 수 있다. 따라서 본 연구에서는 사용되고 있는 VPN에 대해 관리가 잘 이루어지는지 확인하는 실태점검 리스트를 제시하고, VPN에 대한 정보유출방지 모니터링을 위해 VPN의 접속로그를 분석하여 정보유출 보안위협행위를 탐지할 수 있는 시나리오를 도출하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.481-481
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• 2021

서울시는 '10년, '11년, '18년의 기록적인 호우로 인해 막대한 재산피해를 기록하였다. 이로 인해 서울시는 수재해 최소화 대책의 필요성을 인지하여 방재시설물 확충 등의 구조적 대책과 함께 침수지역 예측, 호우 영향 예보와 관련된 비구조적 대책 수립을 위해 노력하고 있다. 그 일환으로 2018~2019년 『서울시 강한 비구름 유입경로 및 침수위험도 예측 용역』 수행을 통해 레이더 실황강우 기반의 강한 비구름 이동경로 추정 기술, 강우시나리오 기반의 침수위험지역추정 기술이 적용된 서울시 도시침수 예측시스템을 개발하였다. 또한, 침수피해에 선제적으로 대응하기 위해 2019~2020년 『서울시 내수침수 위험지역 실시간 예측기술 개발』을 통하여 이류모델 기반의 예측강우정보 추정 기술, 예측강우정보 기반의 실시간 침수위험지역 추정기술을 적용하였다. 현재 서울시 도시침수 예측시스템은 서울시 전역의 강우 및 침수정보를 제공하며, 관로 113,286개(전체 385,768개), 맨홀 106,097개(전체 272,133개), 빗물펌프장 117개소(전체 121개소)가 반영되어 있다. 서울시 도시침수 예측시스템에서는 서울시 25개 자치구를 대상으로 실황 및 예측 강우정보, 강한 비구름에 대한 이동경로정보, 시나리오 및 실시간 침수정보를 제공하고 있다. 강우정보는 10분 및 1시간 단위 AWS 실황정보와 10분 단위 이류모델 기반 예측정보, 1시간 단위 LDAPS 기반 예측정보를 제공한다. 또한, 레이더 실황정보를 통해 판별된 강한 비구름에 대해 10분 단위 1시간 예측경로를 제공한다. 침수정보는 총강우량, 강우지속기간, 빗물받이효율 조건을 반영한 강우시나리오 기반의 6m 고해상도 격자단위 침수시나리오 정보와 자치구별 침수위험정보를 제공한다. 또한, 이류모델 기반의 레이더 예측정보를 이용하여 실시간 침수 예측정보를 제공한다. 향후 서울시 내 모든 수방시설물의 적용, 관로 유출구별 기점수위 반영, 관측자료를 이용한 도시유출 및 도시침수 모델 최적화 등 지속적으로 고도화를 수행하고자 하며, 서울시 도시침수 예측시스템을 통해 서울시 및 자치구 풍수해 담당자가 침수피해를 대비, 대응할 수 있을 것으로 기대된다.