본고에서는 제4차 산업혁명시대의 새로운 사이버보안 인텔리전스 서비스에 대응하는 지능형 정부 연구측면에서 바람직한 미래형 전자정부의 새로운 모습을 찾았다. 특히 제4차 산업혁명시대의 주요 특징인 중앙화 및 지능화의 측면에서 빅데이터 사이버보안기술에 주목하여 미래형 전자정부의 전략방안에 대해 고찰하였다. 연구결과 빅데이터를 활용한 보안분석기술이 적용되는 보다 고도화된 상관관계 분석을 통한 기존의 한계를 뛰어넘는 시스템 마련을 제시하였다. 제4차 산업혁명시대에 적합한 보안 정보 및 이벤트 관리 시스템 구축 측면에서 IT 시스템에서 발생하는 로그정보를 빅데이터 분석 기술을 적용해 보안 위협 여부를 선제적으로 탐지하는 인공지능과 같은 지능형의 고도화된 SIEM(Security Information & Event Management) 시스템 마련을 제안하였다. 제안된 시스템이 구현되면 제4차 산업혁명시대의 전자정부 보안에 있어 중앙화 및 집중화된 빅데이터 대상 확대, 증가된 데이터에 따른 처리속도 및 탐지 후의 대응까지 보다 지능화된 차원에서 선제적으로 기능할 수 있다.
탈중앙화 접근법은 기존 시스템의 데이터 프라이버시 결함을 보완하기 위해 산·학계에서 폭넓게 연구되고 있다. 블록체인은 기록된 데이터는 위조할 수 없으며 합의를 기반으로 의사결정을 이루고 전반적인 거래의 비용은 저렴한 특징을 가지고 있다. 연합학습은 데이터 집합을 공개적으로 노출하지 않고 다수의 장치를 집합적으로 사용 함으로서 딥러닝 모델을 개선할 수 있게 한다. 모델 구축을 위해서는 자원을 사용하도록 참여자들의 동기 부여를 위한 적절하고 참여 비율에 합당한 인센티브 제도가 필수적이다. 그러나 중앙집중화된 인센티브 메커니즘은 중간 계층에 의존하고 여전히 병목현상을 유발하기 때문에 연합학습에 적용하기에는 어려움이 있다. 따라서, 우리는 이더리움 스마트컨트랙트를 활용하여 연합학습 어플리케이션을 위한 인센티브 모델을 제안한다. 구현 결과는 설계 목표를 충족하였고, 마지막 절에서 연합학습에서 프라이버시 및 데이터 유출과 관련된 민감 데이터에 대한 본 구현을 실행할 때 발생할 수 있는 사항들을 설명한다.
암호화폐는 2009년 비트코인 소스 공개와 더불어 지속적으로 기술적 발전과 시장확대가 진행되고 있다. 최근에는 NFT 코인을 비롯해 메타버스 결제 서비스를 중심으로 새로운 응용성이 확장되고 있다. 특히, 중앙암호화폐거래소는 암호화폐 간 또는 기존 법정화폐와 암호화폐 간 중계 거래를 활발히 지원하고 있다. 이러한 중앙거래소에 기초한 암호화폐 거래 시장은 암호화폐의 투기 요인을 부추겨서, 암호화폐의 투기성과 무용론을 강하게 불러 일으켰다. 또한, 중앙암호화폐거래소는 사용자 및 가상자산의 집중화를 유도해서, 블록체인의 탈중화 및 보안성 강화 전략을 저해하고 있다. 따라서 본 연구는 현재 서비스 중인 중앙통제 기반의 중앙암호화폐거래소 현황 및 문제점을 기술하고, 거래소의 분산화 모델로서 분산암호화폐거래소 모델링 전략 및 주요 이슈를 제시한다. 본 연구는 블록체인의 기초한 암호화폐의 익명성, 분산화, 자치성 등을 강화할 수 있다.
전통적으로 전력시스템은 공급체계의 말단에 있는 소비자의 위치에서 보면 중앙집중화된 구조를 갖고 있다. 그러나 최근 수 십년간 지붕형 태양광, 영농형 태양광, 소형 풍력터빈, 배터리저장장치 및 스마트 가전품과 같은 분산에너지원의 등장을 보아왔다. 분산에너지원의 등장에 따라 배전계통 운전원의 역할도 확장된다. 확장된 분산전원의 진출은 배전망이나 송전망의 전통적인 계획과 운영에 영향을 주는 전력계통의 역조류와 예측성을 어렵게 할 수 있다. 이는 전형적인 계통계획, 정비 및 망관리, 정전할당 등 배전계통 운전원이 갖는 기능이 변경되어야 할 필요성을 증폭시킨다. 이 연구의 목적은 다중 분산전원을 갖는 미래 배전운전시스템을 설계하고 제안된 배전시스템 모델을 HILS로 구현 및 검증하는 것이다. 시험결과를 보면 제안된 배전시스템이 정상 영역에서 운전되고 배전선로 손실이 감소된다는 것을 보여준다.
도시집중화 현상으로 지하공간의 중요성과 활용이 증가하고 있으며 이에 따라 지하공간정보가 구축되고 있다. 지하공간정보는 국민의 생명과 안전에 직접 영향을 미치는 중요한 국가공간정보기반인프라이기 때문에 구축에 사용되는 지하공간 탐사기기의 정확도와 성능을 별도로 관리하고 있다. 이를 위해 공간정보관련 법령에 의거 국가에서는 지하시설물 측량기기 성능검사를 실시하고 있다. 현재 국내 국가공인 지하시설물 탐사장비 검사장으로는 국토지리정보원이 위탁운영을 허가한 성균관대학교 수원캠퍼스에 위치한 지하시설물 탐사장비 검사장이 유일하다. 하지만 지금의 성능검사장은 주로 금속관로를 대상으로 하고 있으며 절대위치측량 검사체계가 없으며 또한 지형측량에 따른 관로의 절대높이값을 확인할 수 있는 체계가 아니다. 이에 본 연구에서는 국내의 지형 및 지질조건과 매설된 지하시설물의 다양한 재료, 형태 등을 고려한 지하공간탐사기기 성능검사 테스트베드 모델을 제시한다. 본 연구를 통해 제시하는 지하정보정밀탐사 실증 테스트베드는 기존의 국내의 시험현장이 지닌 한계를 보완하고 최신 장비 성능 검증까지 가능한 시험장소로서의 활용 방안을 제시하였다.
현대 사회에서 스마트홈은 사람들의 일상생활의 한 부분이 되고 있다. 전통적인 스마트홈 시스템은 보안, 데이터 집중화, 위변조 같은 문제들을 내포하고 있으며, 이러한 문제들을 해결하는 기술로서 블록체인이 각광 받고 있다. 본 논문은 홈과 블록체인 네트워크 부분으로 구성된 블록체인 기반 스마트홈 시스템을 제안한다. 8개의 노드로 구성된 블록체인 네트워크는 도커 환경에서 하이퍼레저 패브릭 플랫폼에서 구현된다. 데이터 전송 보안을 위하여 ECC 암호화 기술이 사용되고, RBAC가 네트워크 회원의 인증을 관리한다. Raft 의사 결정 알고리즘은 분산처리 시스템의 모든 노드에서 데이터 일관성을 유지하고, 블록 발생 시간을 줄인다. 노드들이 스마트홈 데이터를 안전하고 효율적으로 접근하도록 스마트 컨트랙트가 쿼리와 데이터 전송을 제어한다. 실험 결과는 많은 동시 접근 하에서 안전한 평균 쿼리와 서브밋 시간이 84.5 [ms]와 93.67 [ms]로 유지되고, 모의 패킷캡쳐 공격에서 전송 데이터가 안전하다는 것을 보여준다.
지구온난화로 인한 기후변화에 따라 평균강수량과 증발량이 증가하며 강우지역 집중화와 강우강도가 높아질 가능성이 크다. 우리나라의 경우 협소한 국토면적과 높은 인구밀도로 기후변동의 영향이 크기 때문에 한반도에 적합한 유역규모의 수자원 예측과 대응방안을 마련해야 한다. 이를 위한 수자원 관리를 위해서는 유역에서 강수량, 유출량, 증발량 등의 장기적인 자료가 필요하며 경험식, 물리적 강우-유출 모형 등이 사용되었고, 최근들어 연구의 확장성과 비 선형성 등을 고려하기 위해 딥러닝등 인공지능 기술들이 접목되고 있다. 본 연구에서는 ASOS(동해, 태백)와 AWS(삼척, 신기, 도계) 5곳의 관측소에서 2011년~2020년까지의 일 단위 기상관측자료를 수집하고 WAMIS에서 같은 기간의 오십천 하구 일 유출량 자료를 수집 후 5개 관측소를 기준으로Thiessen 면적비를 적용해 기상자료를 구축했으며 Angstrom & Hargreaves 공식으로 잠재증발산량 산정해 3개의 모델에 각각 기상자료(일 강수량, 최고기온, 최대 순간 풍속, 최저기온, 평균풍속, 평균기온), 일 강수량과 잠재증발산량, 일 강수량 - 잠재증발산량을 학습 후 관측 유출량과 비교결과 기상자료(일 강수량, 최고기온, 최대 순간 풍속, 최저기온, 평균풍속, 평균기온)로 학습한 모델성능이 가장 높아 최적 모델로 선정했으며 일, 월, 연 관측유출량 시계열과 비교했다. 또한 같은 학습자료를 사용해 다층 퍼셉트론(Multi Layer Perceptron, MLP) 앙상블 모델을 구축하여 수자원 분야에서의 인공지능 활용성을 평가했다.
급격한 도시화는 전 세계적으로 도시화가 빠르게 진행되면서 교통 혼잡 및 환경오염, 소음 공해 등의 도시문제가 대두하고 있으며, 이러한 도시 집중화 현상으로 시간 낭비와 이로 인한 경제적 손실이 발생하고 있다. 이를 해결하기 위한 도심 항공 모빌리티(UAM; Urban Air Mobility)는 3차원 미래형 도시 교통수단으로, 도로·철도·개인교통수단과 연계한(Seamless) 교통서비스(MaaS; Mobility as a Service)로 스마트시티의 중요한 교통축으로 자리 잡을 전망이다. 그러나 2023년 7월 현재, UAM 운용을 위한 공역체계, 버티포트 설계, 항법, 통신 등과 관련된 연구는 활발히 이루어지고 있으나, 조종사 교육·훈련에 대한 개념 정립, 교육·훈련 프로그램에 대한 연구는 거의 이루어지고 있지 않은 것이 현실이다. 이에 본 논문에서는 미국과 유럽의 수직이·착륙(VTOL) 조종사 교육·훈련 프로그램을 SWOT 분석 방법을 통해, 국내 조종사 양성체계에 적합한 방안을 제시하고자 한다.
우리나라는 최근 이상기후로 유발되는 여름철 태풍과 집중호우로 인해 매년 심각한 홍수피해가 발생되고 있다. 또한, 도시화에 따른 자산 및 인구의 집중화로 인해 홍수피해 규모도 지속적으로 증가하고 있다. 이와 같은 재난 발생 시 위험도를 저감하기 위해서는 재난에 대한 예방이 선행되어야 한다. 한정된 예산에서 효율적인 재난관리의 일환으로 경제성 분석이 있는데, 이는 경제성이 높은 사업을 우선적으로 순위에 두고 시행하는 것이다. 다차원 홍수피해 산정법(이하 다차원법)은 2004년에 개발된 경제성 평가모형으로서, 예상피해액 산정 결과가 개선법에 비해 정확하다고 평가되고 있다. 하지만 다차원법에 적용되는 토지피복도는 동일한 구역에 있는 군집으로 나누어진 자료로 건물피해액 산정 시 도로면적까지 포함되는 경우가 있어 실제 피해액이 과대평가되는 문제가 있다. 이에 본 연구에서는 도로명주소 전자지도를 활용해 다차원법을 보완하고자 하였다. 여기서 도로명주소 전자지도는 폴리곤 객체 단위로 건물이 구현되는 공간분석 자료로 건물피해액 산정 방법을 개선할 수 있다. 본 연구에서는 경안천 유역의 홍수위험지도를 사용하여 도로명주소 전자지도와 토지피복도를 각각 적용했을 때 나타나는 경제성 분석 결과를 비교분석 하였다. 분석 결과, 기존의 토지피복도를 사용한 피해액 산정결과보다 개선된 공간분석 자료를 적용했을 때 더 정확한 예측피해액 산정결과를 얻을 수 있었다. 본 연구에서는 다차원법의 일반자산 피해항목 중 건물피해 산정방법만을 개선시켰는데, 향후 연구에서 농업지역, 산업지역, 공공시설물 피해 등의 산정방법의 보완이 필요할 것으로 사료된다.
산업혁명 이후 일자리를 찾기 위해 수많은 사람이 도시로 모여들어, 현재 세계 인구 50% 이상이 도시에 살고 있다. 이러한 도시 집중화는 앞으로도 급속히 전개되어 2035년에는 75% 인구가 도시에 살 것으로 전망된다. 대도시는 점점 높아지는 인구 밀도로 인하여 환경 오염, 심각한 교통 체증, 지나치게 빠른 에너지 고갈 및 자연 생태계 파괴 등 부작용이 발생하면서 지속가능성이 떨어지고 있다. 또한, 높은 범죄율과 안전사고, 불평등과 양극화로 인한 일과 삶의 불균형, 지나치게 경쟁적인 교육 등으로 대도시 시민들의 행복 지수 역시 떨어지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 공급자, 관리자 중심이 아닌 사용자와 시민 중심으로 설계, 운영, 관리되는 IT 기술 기반 미래형 도시 모델인 스마트시티가 탄생하게 되었다. 우리나라도 국가 중점 사업으로 스마트시티의 효율적인 건설 및 운영을 통해 도시 경쟁력을 향상하고 지속 가능한 발전을 촉진하려는 시도를 적극적으로 하고 있다. 이를 뒷받침하기 위해 본 연구는 국토종합계획 및 스마트도시 종합계획, 스마트시티 전략계획 등을 기반으로 세종시의 스마트도시서비스 기반 시설 등의 기본 방향 및 추진 전략을 검토하고, 관련 계획의 연관 관계를 조사하여 세종시 스마트시티 관련 사업 검토와 스마트도시 조성을 위한 추진 체계 및 정책을 제언하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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