본 논문에서는 갑판침입수의 유동특성을 단순화된 2차원 모델을 이용하여 고찰하였다. 기본방정식으로 천수파 모델에 기초한 보존형의 비선형 쌍곡선방정식이 도출되었고, 이를 계산하기 위한 시간영역 수치해법으로 predictor-corrector법과 2종 상류차분법을 채용한 유한차분법을 개발 적용하였다. 보아를 수반하는 몇가지 단순한 경우들에 대한 계산결과를 해석해와 비교하였으며, 본 수치해법이 갑판침입수의 유동해석에 유용한 방법임을 보였다. 갑판침입수의 유동 시뮬레이션 에들에서, 갑판침입수는 확산파의 형태로 감판상에 유입되며 갑판상의 구조물에 부딪힌 후 보아형태로 발달해 감이 보여지고 있다. 또한, 침입수 유동에 영향을 줄 수 있는 중요요소로서 갑판의 기울기, 상방향 가속도등이 다루어 졌고, 이들이 갑판 침입수의 유동에 상당한 영향을 미침을 확인하였다.
본 논문에서는 행위 기반의 침입 탐지와 탐지한 트래픽을 차단하는 기능을 갖는 시스템을 프로세스 기반 사건 중심 시뮬레이션 시스템인 SSFNet을 기반으로 구현하고, 다양한 시뮬레이션을 통해 구현된 시스템의 성능 및 실세계 반영 모습을 시뮬레이션 하였다. 제안된 시스템은 능동적인 패킷 분석을 통한 유해 트래픽을 구분하는 기능을 포항하고 있다. 시뮬레이션에서는 실제 사파이어 웜을 구현하여 시스템의 성능 검증을 하였으며, 기타 기본적인 네트워크 공격에 대한 행위도 구현 하여 시스템의 성능을 검증하였다.
경기도 화성시 일대에서 미기록 침입외래식물인 서양전동싸리(Melilotus dentatus)를 발견하여 보고하고자 한다. 본 종은 아시아, 유럽 원산이며, 주로 경작지와 공원, 정원 등의 인공적인 환경에서 발견된다. 국내에서 발견된 서양전동싸리는 경작지 내 작물의 종자와 함께 국내로 유입된 것으로 추정되며, 농수로를 따라 인근 주변에서 약 15개체의 생육이 확인되었다. 국내 전동싸리속은 모두 외래식물로 현재 4종(M. suaveolens, M. albus, M. indicus, M. officianalis)이 보고되었으며 탁엽 기부가 엽병에 합착되고, 3출 우상복엽이며, 긴 총상화서, 난형 또는 난상타원형 열매를 가지는 공통된 형태적 특징으로 서양전동싸리와 혼동되기 쉽다. 그러나 본 종은 탁엽이 피침형이고, 소엽이 장타원형이며, 거치가 뚜렷하고, 배주가 2개이며, 종자의 색이 녹갈색인 특징으로 국내 근연 종들과 구분된다. 본 연구에서는 서양전동싸리의 실체와 생육환경을 확인하고, 그 결과를 바탕으로 형태학적 기재 및 화상자료를 비롯하여 주변식생 목록과종 식별을 위한 검색표를 제시하고자 한다.
후천적진주종의 형성에 있어서 고막의 Shrapnell부분과 외이도후상부 상피의 상고 실내 침입 및 고막 중심성천공의 margin으로부터 상피가 침입하는 이른바 immigration설과 이밖에 metaplasia설이 있다. 임상적으로 진주종이 상고실에 형성된다는 사실은 알려져 왔으나 그 발생기전에 대한 해명은 충분하지 않는 실정이다. 연자 등은 최근에 중이수술을 시행한 진주종 170례에 대하여 검토를 가하였다. 수술소견에 있어서 진주종의 primary focus가 상고실에 있을 때 Shrapnell부위의 marginal 및 central perforation 2가지 형의 천공이 관찰되었으며 Prussak's space안으로 retraction 및 Rivinus notch의 골벽결손 등을 볼 수 있었고 진주종이 있었던 36례중 Shrapnell부위의 중심성천공을 동반한 경우 5례, Rivinus notch의 골벽이 결손된 경우와 Shrapnell부위의 후상부 marginal perforation이 있고 진주종을 형성한 경우 21례, 그중 Shrapnell부위의 중심성천공을 동반한 경우 3례였다. 결론적으로 상고실 진주종이 잘 생기는 이유는 1) 상고실은 염증성분필물을 배설하는 구씨관입구와의 거리가 있고 2) 고막 Shrapnell부위의 고유층은 collagen fiber가 긴장부에 비해서 엷고 탄력성섬유가 많기 때문에 표피층의 각화증식을 일으킬 경우 Prussak's space내로 retraction을 일으키기 쉽다. 3) Shrapnell부위의 상부에 위치한 Rivinus notch에 부착한 epidermis는 각화증식에 의하여 Rivinus notch margin과 여기에 부착하고 있는 고막연의 margin사이를 파괴하여 상고실로 상피가 침입하게 된다.
2018년 7월 13일부터 2019년 10월 29일까지 1년 3개월 동안, 총 306개 국외 발 국내 입항 선박을 대상으로 한국 미분포 편승자 해충(not-distributed hitchhiker insect pests in Korea)에 대한 모니터링을 실시하였다. 그 결과, 총 805개체의 편승자 해충을 확보하였으며, 이를 통합 분류학적 종동정 방법(integrative identification method)을 이용하여 총 12목 78과 379종으로 동정하였다. 이 중 7목 21과 42종 67개체의 한국 미분포종이 확인되었는데, 10종이 다중검출된 것으로 나타났으며, 그 중 7종은 2018년도에 이어 2019년도에도 검출된 것으로 확인되었다. 또한, 농림축산검역본부에 관리해충으로 등재되어 있는 Erthesina fullo (Pentatomidae, Hemiptera)와 Tessaratoma papilosa (Tessaratomidae, Hemiptera)가 검출되었다. 이에 따라, 검출된 미분포종의 사전 조사 및 모니터링 방안 마련뿐만 아니라 침입종(invasive species) 내지 침입 가능종(invasive likelihood species)에 대한 위험성 평가를 위한 data sheet를 제공하였다.
2015년부터 2022년도까지 6개목(딱정벌레목, 노린재목, 나비목, 벌목, 파리목, 총채벌레목) 곤충들에 대해서 식물검역현장 검출실적과 국내 보고된 미기록종을 분석하였다. 해당기간 동안 국경검역에서 6개목 곤충은 총 45,084건이 검출되었다. 같은 기간 국내에서는 총 545종이 미기록종으로 보고되었으며, 이중 9종은 국경검역에서도 검출된 것으로 확인되었다. 검역현장에서는 딱정벌레목, 총채벌레목, 노린재목이 높은 검출률을 보였으며, 국내 미기록종 중에서는 벌목이 176종으로 가장 많이 보고되었다. 본 연구를 통해 침입압력(국경검역 검출)과 실제 침입(국내 미기록종 발견) 사이에 비동시성이 확인되었다. 향후 보다 장기적인 분석이 필요할 뿐만 아니라 지속적인 식물검역시스템 개선이 필요할 것으로 판단된다.
최근 세계적으로 유수한 인터넷 사이트들의 해킹으로 인해 네트워크 보안의 중요성이 강조되고 있다. 네트워크 보안을 위해 방화벽보다는 좀 더 신뢰성이 높은 네트워크 및 시스템에 대한 보안 솔루션으로 침입 탐지 시스템(Intrusion Detection System)이 차세대 보안 솔루션으로 부각되고 있다. 본 논문에서는 기존의 IDS의 단점이었던 호스트 레벨에서 확장된 분산환경에서의 실시간 침입 탐지는 물론 이기종간의 시스템에서도 탐지가 가능한 새로운 IDS 모델을 제안 설계하였다. 그리고, 프로토타입을 구현하여 그 타당성을 검증하였다. 이를 위해 서로 다른 이기종에서 분산 침입 탐지에 필요한 감사 파일을 자동적으로 추출하기 위해서 패턴 추출 에이전트를 이용하였다.
컴퓨터네트워크의 확대와 인터넷 이용자의 증가에 따른 부작용으로 컴퓨터 보안 문제가 중요하게 대두되고 있다. 따라서 침입자들로부터 위험을 줄이기 위한 침입 탐지 시스템에 관한 연구가 활발하다. 이동에이전트를 이용하는 제안된 컴퓨팅 패러다임의 잇점은 네트워크의 지연시간 극복. 네트워크 부하 감소, 비동기적이고 자율적인 실행, 동적인 적합성과 이기종 환경에서의 운영이다. 많은 정보 보호 모델들은 agent-to-agent, agent-to-platform, 그리고 platform-to-agent 위험한 요소들을 완화하기 위하여 제안되었다. 본 논문에서는 침입 탐지 시스템의 개발을 통해서 이동 에이전트의 성능을 분석하여 관리함으로써 데이터가 최상의 환경을 유지하도록 하였다.
승차 공유, 카풀, 렌터카의 이용률이 증가하면서 많은 사용자가 동일한 차량에 로컬 액세스 할 수 있는 시나리오가 더욱 보편화됨에 따라 차량 네트워크에 대한 공격 가능성이 커지고 있다. 차량용 CAN Bus Network에 대한 DoS(Denial of Service), Fuzzy Attack 및 Replay Attack과 같은 공격은 일부 ECU(Electronic Controller Unit) 비활성 및 작동 불능 상태를 유발한다. 에어백, 제동 시스템과 같은 필수 시스템이 작동 불가 상태가 되어 운전자에게 치명적인 결과를 초래할 수 있다. 차량 네트워크 침입 탐지를 위하여 많은 연구가 진행되고 있으나, 기존 화이트리스트를 이용한 탐지 방법은 새로운 유형의 공격이 발생하거나 희소성이 높은 공격일 때 탐지하기 어렵다. 본 논문에서는 인공신경망 기반의 CAN 버스 네트워크 침입 탐지 기법을 제안한다. 제안하는 침입 탐지 기법은 2단계로 나누어 진다. 1단계에서 정상 패킷 분포를 학습한 VAE 모형이 이상 탐지를 수행한다. 이상 패킷으로 판정될 경우, 2단계에서 인코더로부터 추출된 잠재변수와 VAE의 재구성 오차를 이용하여 공격 유형을 분류한다. 분류 결과의 신뢰점수(Confidence score)가 임계치보다 낮을 경우 학습하지 않은 공격으로 판단한다. 본 연구 결과물은 정보보호 연구·개발 데이터 첼린지 2019 대회의 차량 이상징후 탐지 트랙에서 제공하는 정상 및 3종의 차량 공격시도 패킷 데이터를 대상으로 성능을 평가하였다. 실험을 통해 자동차 제조사의 규칙이나 정책을 사전에 정의하지 않더라도 낮은 오탐율로 비정상 패킷을 탐지해 낼 수 있음을 확인할 수 있다.
우리나라 하안역에서 외래식물 침입은 고유식물을 대체함으로써 생물다양성을 위협하는 가장 중요한 요인 중에 하나이다. 우리나라 고유 하안식생에 침입하는 두가지 주요 침입외래종인 가시박 (Sicyos angulatus)과 털물참새피 (Paspalum distichum var. indutum)가 고유 하안식생에 미치는 영향을 파악하기 위하여, 이 두 식물이 침입한 전국 하천의 22개 조사지점에서 식물상과 식생구조를 조사하였다. 가시박은 한반도 중부지방에 주로 침입하였다. 이 외래식물은 수로를 따라서 왕성하게 덩굴을 형성함으로써 제방 사면과 높은 고수부에서 교관목과 장경 초본의 고유식생을 피압하여 하천관리자에게 문제가 되고 있는 초본식물이다. 털물참새피는 한반도 남부지방에서 점차 확산되고 있다. 얕은 지하경과 왕성하게 분지하는 포복경을 가지고 있는 이 침입식물은 정체되거나 유속이 느린 물 위를 덮는 치밀한 매트를 형성하여 경쟁력이 약한 고유 침수식물이나 단경 정수식물을 위협하였다. 하천 하안지역에서 새로운 침입종의 도입을 방지하고 침입한 외래종을 방제하여 고유 하안식생을 보전하기 위해서는 이곳에서 인위 교란을 방지하고 적절한 외래식물 관리가 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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