본 논문에서는 저압 배선 진단 시스템 개발에서 핵심 파트 중 하나인 지능형 차단 시스템 구축을 목표로 한다. 제안된 진단 시스템은 TFDR (Time-Frequency Domain Reflectometry) 알고리즘을 바탕으로 하여 실제 전압이 흐르는 배선에 대해 이상 거리 측정을 하게 된다. 그리고 배선으로부터 얻은 정보를 바탕으로 배선 이상의 종류를 분석하는 것이 지능형 차단 시스템의 목표이다. 효율적인 분석을 위해, 본 논문에서는 퍼지-베이시안 (Fuzzy-Bayesian) 알고리즘을 바탕으로 하여 시스템을 구성하였다. 실제 저압 배선에서 실험된 데이터를 바탕으로 한 실험을 통해 제안된 기술의 우수성을 입증하고자 한다.
본 논문에서는 진단부분에서 서버를 중심으로 받은 정보를 능동적으로 해석하고 이상 유무에 따른 차단 역할 수행하도록 하는 지능형 차단 시스템에 대한 알고리즘 개발을 목표로 하고 있다. 제안하고자 하는 분류 알고리즘이란, 저압 배선에서 받은 신호에 대한 해석과 더불어 이를 각 이상 정도에 따라 분류하는 것을 말한다. 일반적으로, TFDR을 통해 알아 낼 수 있는 이상 유무의 종류는 damage, open 그리고 short 등이다. 도선 이상의 종류 및 특성에 따른 분류를 위하여, 알고리즘 개발을 위한 사전 이론 조사 및 개요 구성을 목표로 하고 있다. 또한, 기존의 통신 선 상에서 이루어진 결과를 토대로 한 퍼지 분류 규칙 생성 및 분류 알고리즘 개발 역시 앞으로 수행 될 예정이며, 이를 통한 지능형 차단 시스템 구축이 최종 목표이다.
국내 이동통신 3사는 스팸피해로부터 가입자를 보호하기 위해 '지능형 스팸차단 서비스'를 부가서비스로 제공하고 있다. 이 서비스는 형태소 분석, 확률 계산 등을 통해 스팸일 가능성을 이통사 시스템이 판단하여 차단해주는 것으로, 청소년 보호에 효과가 높다. 이통3사는 2011년 6월, 청소년 대상으로 이 서비스의 일괄가입을 완료하였다.
본 논문에서는 저압 배선 진단 시스템 개발을 위한 지능형 차단 시스템을 제안한다. 제안된 배선 진단 시스템은 TFDR(Time-Frequency Domain Reflectometry) 알고리즘을 통해 배선이 어떤 상태인지를 보여 주는 시스템이다. 그리고 제안된 진단 시스템으로부터 얻은 신호를 분석하여 이상 종류에 따라 분류하는 시스템을 통해 지능형 차단 시스템을 제안한다. 일반적으로, TFDR을 통해 알아 낼 수 있는 이상의 종류는 damage, open 그리고 short 이다. 각 상황에 대한 효율적인 분류를 위하여 IF-THEN 규칙에 기반 한 분류기가 사용된다. 기존 TFDR이 수행되었던 통신선 케이블의 실험 데이터에 기반 한 실험을 통해 본 제안 내용의 우수성을 보이게 된다.
본 논문에서는 저압 배선 진단 시스템 구축을 위한 퍼지-베이시안 분류기 기반 지능형 차단 시스템 개발을 목표로 한다. Time-Frequency Domain Reflectometry (TFDR)방법이 바탕이 되어 도선의 이상 상태를 측정하게 되며, 진단 부분에서 받은 정보를 능동적으로 해석하고 이상 유무에 따른 차단의 역할을 수행하는 시스템 개발이 최종 목표이다. 제안하고자 하는 분류 알고리즘은 퍼지-베이시안 분류 알고리즘을 중심으로 구성되며, 분류하고자 하는 도선의 이상상태인 damage, open 그리고 short에 대한 분류 기준을 마련하고자 한다. 또한, 실제 저압 배선에서 얻어진 데이터를 바탕으로 퍼지 분류 규칙의 생성 및 분류 알고리즘 생성을 구체화하여 좀 더 나은 성능의 분류기를 개발하고자 하는 것이 본 논문의 목표이다.
본 고에서는 1.25 인터넷 대란과 같은 버퍼오버플로우를 이용해 침투하는 인터넷 웜 및 DOS (Denial of Service) 공격을 Secure OS(보안운영체제), IDS(Intrusion Detection System : 침입탐지시스템), Scanner(취약성진단도구), Firewall(침입차단시스템)의 지능형 상호연동 스킴을 이용해, 근본적인 대응이 가능한 지능형 다단계 정보보호체계를 제시하였다. 본 고에서 제시한 정보보호대응책은 고도로 지능화하고 있는 인터넷 웜 및 DoS(Denial of Service 서비스거부) 공격을 미연에 예방하고, 실시간으로 대응할 수 있는 시스템이 될 것이다.
현재 가정이나 사무실 및 공장 등 전력 수요가 증가하면서 전체 전력 사용량도 증가하고 있다. 전력사용의 증가는 에너지 절약에 대한 의식 변화가 나타나면서 대기전력에 대한 관심도도 높아졌다. 가정용 및 사무용 기기는 대기상태에서도 전력을 소모하고 있다. 이에 대기전력의 저감에 대한 필요성이 매우 커지고 있으며 대기전력 1W이하를 목표로 하고 있다. 지능형 콘센트는 근거리 무선망을 이용하여 홈네트워크에 연결하고 콘센트에 연결된 램프나 가전기기의 대기전력을 차단하거나 절감시키는 것이다. 본 연구에서는 근거리 무선망(Zigbee)를 이용하여 콘센트에 연결된 조명램프나 가전기기에서 사용하는 전기의 사용량을 원격으로 모니터링 하고 대기전력을 차단할 수 있는 모니터링 시스템과 지능형 콘센트을 개발하고자 한다. 또한, 개발하는 지능형 콘센트와 모니터링 시스템은 휴대용 장치(리모콘)를 이용하여 사용자가 손쉽게 대기전력을 차단할 수 있다.지능형 콘센트는 대기전력을 저감시킬 뿐만 아니라 화재 방재 시스템에도 응용 가능할 것이다. 대기하는 전력을 차단 하는 장치는 지능형 콘센트와 대기전력 차단 스위치를 포함하므로 누전과 화재를 방지할 것이다.
본 논문은 가정용 배전반 시스템을 디지털식으로 구현하고, 기존의 디지털식 배전반 시스템에 없는 월 수요전력량 예측과 화재발생의 원인 중에 하나인 옥내 전선선로의 결함을 신경회로망으로 검출하여 차단하는 인공지능형 가정용 배전반 시스템을 하드웨어로 구현하고 실험하였으며, 그 결과를 제시하였다.
최근 기존 정보보호시스템을 우회하는 공격 기법의 발달로 사용자가 인식하지 못하는 형태의 정보자산에 대한 지속적인 공격으로 위협이 되고 있다. 이는 기존 시스템의 단일 대응이 어려운 APT 공격, 우회접근공격 및 암호화 패킷에 대한 공격 등에 대한 침해예측 시도에 대한 즉각적인 대응을 지원하고 공격지표 위주의 방어 전략으로 정보보호 시스템에 대한 지속적인 모니터링의 수행이 요구되고 있다. 본 논문에서는 지능형지속위협 공격경로차단을 위해 정보자산에 대한 업무영향평가를 통한 예방통제로 중요한 자산 식별하고 위험을 미리 제거하기 위하여 취약성 분석, 위험분석을 통한 정보통제 정책을 수립하고 서버접근에 대한 내 외부 우회네트워크 통제, 암호화통신 감시를 통해 탐지통제를 수립하고 백업과 복구를 통해 연계 제어된 교정통제를 하여 지능화된 침해대응 할 수 있도록 중앙집중식 지능형 정보보호시스템을 제안한다.
기존의 침임자 대응방식을 보완하기 위해 지능형 관제 시스템과 CCTV 와 다수의 로봇들을 이용하여 객체 인식을 통해 침입자를 인식하고 추적하여 침입자의 좌표를 전송하고 시야에서 사라진 침입자의 위치를 추정하여 로봇들이 침입자의 퇴로를 차단하고 알고리즘을 통해 추정되는 위치를 순찰하며 침입자를 찾아내는 경비 시스템이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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