PLC(Programmable Logic Controller)는 기반시설 운영 현장의 다양한 환경을 견딜 수 있도록 설계된 소규모 산업용 컴퓨터로써, 많은 제어시스템에서 사용되고 있다. 과거의 PLC가 장치 제어를 위한 목적으로 제한된 필수 프로그램만을 사용하였다. 하지만 최근의 PLC는 ethernet 등의 네트워크를 기반으로 다양한 IT 기술들이 적용되고 있다. PLC 기반의 제어시스템은 운영자 및 관리자에게 편의성을 제공하지만 여러 보안 취약점들이 내재되어 있을 수 있다. 취약점들이 공격자에게 노출되어 사이버 위협을 받을 경우, 심각한 보안 사고를 일으킬 수 있으므로, 이러한 취약점들을 찾고 보안 대책을 마련하여 적용하는 것이 필요하다. 그러나 PLC의 특성 및 운용 환경 등이 IT 장비들과는 상이한 점이 있어 IT 장비들을 위한 취약점 분석 방법을 그대로 PLC에 적용하는 것은 한계가 있다. 따라서, 본 논문에서는 PLC의 특성 및 운용 환경 등을 고려한 PLC 취약점 분석 방법에 대해서 제안하고자 한다.
최근 기반시설의 제어시스템을 대상으로하는 악성코드와 취약점 등이 지속적으로 보고됨에 따라 기반시설의 사이버위협에 대한 긴장감 고조되고 있다. 이와 같은 최신 사이버위협들을 예방하기 위해서는 주기적인 취약점 점검 및 제거가 필수적이다. 이를 위해서는 먼저 해당 제어시스템에 대해 기 알려진 취약점 정보를 수집할 필요가 있다. 이에 본 논문에서는 공개 취약점 정보들을 활용해 제어시스템과 관계된 취약점 정보의 수집, 관리 및 활용을 위한 제어시스템 취약점 정보관리시스템의 설계 및 구축 방안용 제시하였다. 또한, 정보관리시스템 구축 시 필수디지털자산의 정보유출 사고를 예방을 위해 고려해야할 사항을 제안한다.
본 논문은 3레벨 NPC 인버터의 중성점 전위 변동 시 퍼지제어기를 이용한 중성점 전위 제어 방법을 제안한다. 오프셋 전압을 퍼지제어기의 입력으로 하여 공간벡터의 스위칭 타이밍의 조절변수를 출력함으로써 기존의 오프셋 전압의 복잡한 수학적 모델링 없이 쉽고 간단하게 중성점 전압을 제어한다. 제안하는 제어기법의 우수성을 보이기 위하여 10kW급 계통연계 3-레벨 NPC인버터 모델을 기반으로 시뮬레이션을 수행하였다.
원거리에서 로봇 핸드를 제어하는 일은 어려운 일이다. 이를 WWW 데이터를 이용 데이터의 불분명확한 점을 사용하여 데이터가 덜 명확한 점이 있더라도 이를 제어 시스템의 데이터로서 사용할 수 있는 점을 이용하여 원거리에서 데이터를 WWW를 이용하여 수신하고 이를 좀더 발전시켜 로봇 제어를 할 수 있겠끔 데이터의 유동성을 보장하는 계층적 분석 방법에 접목시켜 로봇 제어를 할 수 있겠끔 하였다. 불분명확한 제어 데이터를 사용하는 대신 계층적 알고리즘을 사용하여 이를 보완 할 수 있는 보완 시스템을 구성하였다라고 말할수 있다. 단순한 WWW데이터 만으로 제어가 되지 않는다는 것을 확인하고 이를 계층적 분석 방법에 사용하므로써 보강할수 있는 점을 확인하고 WWW데이터를 사용하지 않는 방법과도 결과를 비교 검토한다.
로봇의 지능적 작업을 위해서는 3차원 공간에 대한 감각기능이 필수적이며, 이러한 목적으로 시각장치가 사용되었을 경우 보정은 여타 절차에 선행하게 된다. 실제 보정 과정중 중요한 것은 제어점들과 그들의 영상점을 획득하는 일과 이를 이용한 광학적, 기하학적 카메라의 파라메터 결정에 있다. 본 논문에서는 빔프로젝터와 컴퓨터에 의해 제어되는 양안시 장치를 활용하여 많은 수의 3차원 제어점들과 이들의 영상좌표값들을 간편하게 획득하는 방법을 서술한다. 또, 위치가 고정된 카메라의 경우와 달리 능동 카메라 장치는 그 파라메터의 일부가 변수가 되는데, 이 경우에 유용한 선형의 보정 기법을 제안한다.
최근 사이버 공격으로 인해 발생한 우크라이나 대규모 정전 사태를 비롯하여 국가 기반시설에 대한 사이버 공격이 지속해서 발생하고 있다. 이에 따라 ICS-CERT 취약점이 작년보다 두 배 이상이 증가하는 등 원자력 시설 등의 산업제어시스템에 대한 취약점이 날로 증가하고 있다. 대부분의 제어시스템 운영자는 미국의 ICS-CERT에서 제공하는 산업제어시스템 취약점정보원을 바탕으로 취약점 대응 방안을 수립한다. 그러나 ICS-CERT는 연관된 모든 취약점 정보를 포함하지 않으며, 국내 제조사 제품에 대한 취약점을 제공하지 않아 이를 국내 제어시스템 보안에 적용하기 어렵다. 따라서 본 연구에서는 ICS-CERT에서 제공하는 제어시스템 취약점 정보(1,843건)를 기준으로 해당 취약점과 관련된 CVE, CWE, CAPEC, CPE 정보를 통합한 취약점 분석 프레임워크를 제시한다. 또한 원자력 시설의 자산을 CPE를 이용하여 식별하고 CVE와 ICS-CERT를 이용하여 취약점을 분석한다. 기존의 방법론으로 취약점 분석 시 임의의 국내 원자력 시설 자산 중 ICS-CERT에는 단 8%의 자산에 대한 취약점 정보를 탐색하였지만, 제안하는 방법론을 이용하면 70% 이상의 자산에 대해 취약점 정보를 탐색할 수 있다.
비주얼 서보잉이란 로봇팔 등과 같은 제어기의 폐루프에서 입력단에 영상을 이용하는 것이다. 영상에 나타난 정보는 특징점을 통해 얻을 수 있으며, 매시간 이 특징점의 위치를 추적함으로써 제어기의 출력값을 결정한다. Optical flow를 이용하는 가나데 특징점 추적기는 특징점 추적기 중에서 성능이 우수하다고 알려져 있다. 본 논문에서는 가나데 특징점 추적기를 이용하여 실시간으로 로봇팔을 제어하고 결과를 분석하도록 한다. 실험에 이용되는 로봇팔은 전체 6축이며 기존의 5축 상용로봇의 end-effector에 ccd카메라를 좌우로 회전가능하도록 기구부를 추가하였다. 6DOF를 갖도륵 변형된 로봇팔을 기구적으로 분석하고 자코비안을 획득한 후, 로봇팔의 end-effector에 설치된 카메라를 통하여 특정 영상이 얻어지도록 로봇의 end-effector의 속도를 생성해내고, 자코비안의 역행렬을 통해 로봇의 각 관절을 제어하는 과정을 기술하고 분석한다.
3-레벨 중성점 다이오드 클램프(NPC) 컨버터는 high-power medium voltage(MV)에서 많이 응용된다. 하지만 3-레벨 중성점 다이오드 클램프(NPC) 컨버터는 각 스위치 소자에서 손실이 불균형하게 발생하게 되어 스위치 소자 간 성능이 불균형하게 된다. 따라서 본 논문에서는 단상 3-레벨 중성점 다이오드 클램프(NPC) 컨버터의 기존 모델 예측 제어의 스위칭 패턴을 분석 및 스위칭 순환방식을 이용한 효율적인 스위칭 상태를 갖는 모델 예측 제어를 제안한다. 이를 통해 PI 제어기 기반의 펄스 폭 변조 방법과 기존 모델 예측 제어 방법의 손실 비교를 통하여 제안하는 모델 예측 제어 성능을 검증한다.
본 논문에서는 비전 기반 3차원 얼굴 모델의 자동 표정 생성 시스템을 제안한다. 기존의 3차원 얼굴 애니메이션에 관한 연구는 얼굴의 움직임을 나타내는 모션 추정을 배제한 얼굴 표정 생성에 초점을 맞추고 있으며 얼굴 모션 추정과 표정 제어에 관한 연구는 독립적으로 이루어지고 있다. 제안하는 얼굴 모델의 표정 생성 시스템은 크게 얼굴 검출, 얼굴 모션 추정, 표정 제어로 구성되어 있다. 얼굴 검출 방법으로는 얼굴 후보 영역 검출과 얼굴 영역 검출 과정으로 구성된다. HT 컬러 모델을 이용하며 얼굴의 후보 영역을 검출하며 얼굴 후보 영역으로부터 PCA 변환과 템플릿 매칭을 통해 얼굴 영역을 검출하게 된다. 검출된 얼굴 영역으로부터 얼굴 모션 추정과 얼굴 표정 제어를 수행한다. 3차원 실린더 모델의 투영과 LK 알고리즘을 이용하여 얼굴의 모션을 추정하며 추정된 결과를 3차원 얼굴 모델에 적용한다. 또한 영상 보정을 통해 강인한 모션 추정을 할 수 있다. 얼굴 모델의 표정을 생성하기 위해 특징점 기반의 얼굴 모델 표정 생성 방법을 적용하며 12개의 얼굴 특징점으로부터 얼굴 모델의 표정을 생성한다. 얼굴의 구조적 정보와 템플릿 매칭을 이용하여 눈썹, 눈, 입 주위의 얼굴 특징점을 검출하며 LK 알고리즘을 이용하여 특징점을 추적(Tracking)한다. 추적된 특징점의 위치는 얼굴의 모션 정보와 표정 정보의 조합으로 이루어져있기 때문에 기하학적 변환을 이용하여 얼굴의 방향이 정면이었을 경우의 특징점의 변위인 애니메이션 매개변수를 획득한다. 애니메이션 매개변수로부터 얼굴 모델의 제어점을 이동시키며 주위의 정점들은 RBF 보간법을 통해 변형한다. 변형된 얼굴 모델로부터 얼굴 표정을 생성하며 모션 추정 결과를 모델에 적용함으로써 얼굴 모션 정보가 결합된 3차원 얼굴 모델의 표정을 생성한다.
시각센서 기반 자율주행 시스템 중 소실점을 이용한 제어기법은 자율주행에 있어 가장 보편적인 방법이다. 그러나 차선이 존재하지 않거나 소실된 경우, 차선검출과 소실점 추정이 매우 어렵다. 본 논문에서는 카메라 영상 이미지를 CNN에 적용하여 도로의 소실점과 소실점을 만드는 좌, 우측의 소실점 라인을 예측하고, 예측된 결과로부터 자율주행을 위한 조향 제어기를 설계하였다. 모의실험 결과 CNN을 적용한 제안한 방법이 실선 차선의 유무와 관계없이 도로의 중심을 잘 추종하였으며, 일반적인 소실점을 사용한 제어기법보다 성능이 뛰어남을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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