• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권12호
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• pp.157-167
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• 2009

최근 인터넷 상에서 빈번하게 발생하는 내부 정보와 개인 정보 유출과 같은 보안 사고들은 보안을 고려하지 않고 개발된 웹 애플리케이션의 취약점을 이용하는 방법으로 빈번하게 발생한다. 웹 애플리케이션의 공격들에 대한 탐지는 기존의 방화벽과 침입 탐지 시스템들의 공격 탐지 방법으로는 탐지가 불가능하며 서명기반의 침입 탐지 방법으로는 새로운 위협과 공격에 대한 탐지에 한계가 있다. 따라서 웹 애플리케이션 공격 탐지 방법에 대한 많은 연구들이 웹 트래픽 분석을 이동하는 비정상행위 기반 탐지 방법을 이용하고 있다. 비정상행위 탐지 방법을 사용하는 최근의 웹 방화벽에 관한 연구들은 웹 트래픽의 정확한 분석 방법, 패킷의 애플리케이션 페이로드 검사로 인한 성능 문제 개선, 그리고 다양한 네트워크 보안장비들의 도입으로 발생하는 통합관리 방법과 비용 문제 해결에 중점을 두고 있다. 이를 해결하기 위한 방법으로 통합 위협 관리 시스템이 등장 하였으나 부족한 웹 보안 기능과 높은 도입 비용으로 최근의 애플리케이션 공격들에 대해 정확한 대응을 하지 못하고 있는 현실이다. 본 연구에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해 웹 클라이언트의 요청에 포함된 파라미터 값의 길이에 대한 실시간 분석을 이용하여 공격 가능성을 탐지하는 비정상행위 탐지방법을 제안하고, 애플리케이션 데이터 검사로 발생하는 성능 저하 문제를 해결할 수 있는 다중 계층 웹 필터를 적용한 웹 애플리케이션 방화벽 시스템을 설계하고 구현하였다. 제안된 시스템은 저가의 시스템이나 레거시 시스템에 적용 가능하도록 설계하여 추가적인 보안장비 도입으로 야기되는 비용 문제를 해결할 수 있도록 하였다.

• 한국식품위생안전성학회지
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• 제38권6호
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• pp.483-488
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• 2023

2022년 8월부터 12월까지 시중에서 유통되는 고추씨기름 4건과 고추맛기름 36건에 대한 잔류농약 실태를 조사 하였다. 총 40건의 시료에 대해 179종의 농약을 모니터링한 결과 39건에서 14종의 농약이 검출되었으며 검출범위는 0.01-2.16 mg/kg이었다. 고추씨기름에선 10종의 농약이 27회 검출되었고 검출범위는 0.02-2.16 mg/kg 이었으며 고추맛기름은 9종의 농약이 94회 검출되었고 검출범위는 0.01-0.80 mg/kg 이었다. 가장 빈번하게 검출된 농약은 tebuconazole, ethion, difenoconazole이었으며 중국산 원재료를 사용한 제품에서 ethion이 다수 검출되었다. 국내 미등록 농약인 ethion은 경기도에서 최근 10년간 검출된 적이 없는 농약성분으로, ethion이 검출시 중국산 제품으로 판단할수 있는 지표물질로 활용이 가능할 것으로 사료된다. 고추는 농약이 많이 사용되는 대표적인 농산물 중 하나로, 고추씨로 전이된 농약이 제거되지 않을 경우 고추씨기름에서 다양한 종류의 농약이 검출될 확률이 매우 높다. 따라서 고추씨기름의 안전성을 보장하기 위해선 지속적인 연구조사가 필요할 것으로 사료된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_1호
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• pp.1353-1369
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• 2023

해상에서는 재난·재해 사고가 발생했을 시 바람 등에 의한 기상영향과 해류, 조류와 같은 해상영향에 의해 피해 규모가 달라지게 되며, 빠른 현장 파악을 통해 적합한 방제 방안을 세워 피해 규모를 최소화할 의무가 있다. 특히, 해상에 유출되는 오염물질 중 상대적으로 낮은 점도와 표면장력으로 인해 해수면에서 얇은 막으로 존재하는 오염물질은 육안으로 식별하기 어렵다. 따라서 본 연구에서는 현장에서 쉽게 활용 가능한 촬영장비를 활용하여 RGB 이미지에서 해수면의 부유성 오염물질을 탐지하는 알고리즘을 개발하고, 실 해역에서 획득된 입력자료를 활용하여 알고리즘의 성능을 평가하고자 한다. 개발된 알고리즘은 영상 강화 기법을 활용하여 오염물질과 일반 해수면의 강도값 대비를 향상시키고, 히스토그램(Histogram) 분석을 통해 배경 임계값을 찾아 오염물질 이외의 부유물질을 제거하여 최종적으로 오염물질을 분류한다. 본 연구에서는 개발된 알고리즘의 성능평가를 위해서 대체물질을 이용한 실 해역 테스트를 수행하였으며, 대부분의 부유성 해양오염물질은 탐지되었으나 파도가 강한 곳에서는 오탐지 영역이 발생하였다. 그러나 기존 알고리즘에서 단일 임계값을 사용한 탐지 방법보다 약 3배 이상의 개선된 탐지 결과를 보여준다. 본 연구개발 결과를 통해 기존 현장에서 육안으로 식별이 어려웠던 부유성 해양오염물질을 탐지함으로써 현장에서의 방제 대응 활동에 유용하게 사용될 것으로 기대된다.

• 한국산림과학회지
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• 제29권1호
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• pp.20-53
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• 1976

주요(主要) 조경수목(造景樹木)의 $SO_2$에 대(對)한 감수성(感受性) 및 저항성(抵抗性)을 구명(究明)하여서 우수(優秀)한 조경수종(造景樹種) 및 대기오염(大氣汚染) 정화수종(淨化樹種)을 선발(選拔)하는데 있어서의 학리적(學理的) 근거(根據)를 얻을 목적(目的)으로 가스 접촉시험(接觸試驗)과 아울러 공기오염도(空氣汚染度)가 극심(極甚)한 서울시내(市內) 각처소(各處所)에서 생육(生育)하고 있는 주요(主要) 가로수(街路樹)에 대(對)하여 계절(季節)에 따른 엽내(葉內) S함량(含量)의 증가현상(增加現象)을 조사(調査)하여 공기중(空氣中) 아황산(亞黃酸)가스에 대(對)한 내성(耐性)과 가스흡수(吸收)에 의(依)한 공기정화능력(空氣淨化能力)에 대(對)하여 연구(硏究)한 결과(結果) 다음과 같은 결론(結論)을 얻었다. 1. 아황산(亞黃酸)가스 접촉(接觸)에 대(對)한 수종별(樹種別) 감수성(感受性) 1) 공시수종(供試樹種) 범위(範圍)에 있어서 피해엽(被害葉) 연반면적(煙斑面積)의 크기를 기준(基準)으로 한 아황산(亞黃酸)가스 접촉(接觸)에 대(對)한 내성순위(耐性順位)는 대체(大體)로 무궁화, 은행나무, 개나리, 수수꽃다리, 일본(日本)잎갈나무, 리기다소나무의 순위(順位)이며 특(特)히 무궁화와 은행나무는 아황산(亞黃酸)가스에 대(對)하여 강(强)하고 리기다소나무와 일본잎갈나무는 약(弱)하며 수수꽃다리와 개나리는 그 중간(中間)에 속한다. 2) 엽중(葉中) 유황함량(硫黃含量)은 접촉(接觸)가스의 농도증가(濃度增加)에 따라서 증가(增加)하며 수종별(樹種別)로는 침엽수종(針葉樹種)이 활엽수종(濶葉樹種)에 비(比)해서 함량(含量)이 적은 경향(傾向)이나 침엽수종중(針葉樹種中)에서도 은행나무는 그 함량(含量)이 활엽수(濶葉樹)와 비등(比等)하게 높다. 3) 수목(樹木)의 생장초기엽(生長初期葉)(6월접촉(月接觸))은 1ppm을 한계(限界)로 하는 각농도(各濃度)에서 모든 수종(樹種)에서 엽내(葉內) S함량(含量)이 가스농도(濃度)에 정비례적(正比例的)인 증가경향(增加傾向)을 보이나 농도간(濃度間)의 격차(隔差)는 그리 크지 않았다. 4) 생장후기엽(生長後期葉)(10월(月) 접촉(接觸))은 모든 수종(樹種)에서 전체적(全體的)으로 생장초기엽(生長初期葉)보다 엽내(葉內) S함량(含量)이 많아지며 또한 각농도(各濃度)에 있어서 모든 수종(樹種)의 엽내(葉內) S함량(含量)의 농도(濃度)에 따른 격차(隔差)가 심(甚)한 동시에 가스농도(濃度)에 따라서 정비례적(正比例的)인 증가(增加)를 보이지 않고 S흡수농도(吸收濃度)에 한계(限界)가 있음을 나타낸다. 즉(即) 활엽수종(濶葉樹種)인 수수꽃다리, 무궁화, 개나리의 S흡수한계농도(吸收限界濃度)는 0.6mg/L부근이다. 따라서 S흡수한계농도(吸收限界濃度) 구명(究明)에는 성숙엽(成熟葉)을 재료(材料)로 사용(使用)함이 가(可)함을 말해준다. 5) 무궁화, 수수꽃다리, 개나리는 부정아(不定芽) 발생(發生)에 의(依)한 맹아재생력(萠芽再生力)이 강(强)해서 전체엽(全體葉)이 피해(被害)를 받아도 회복(回復)되는 힘이 강(强)하다. 6) 연반(煙斑)의 색조(色調)는 수종(樹種)에 따라 상이(相異)하며 은행나무는 선명(鮮明)한 황갈색(黃褐色), 무궁화는 백색(白色), 수수꽃다리는 오갈색(汚褐色), 리기다소나무는 선명(鮮明)한 황갈색(黃褐色) 또는 적갈색(赤葛色)을 보인다. 7) 엽부위별(葉部位別) 감수성(感受性)은 엽록(葉緣)이 감수성(感受性) 부위(部位)였고 주맥(主脈)의 부착점(附着點)의 엽신부(葉身部) 즉(即) 엽저부분(葉底部分)이 현저(顯著)한 내성(耐性)을 띠운다. 또한 은행나무와 일본잎갈나무에 있어서는 신엽(新葉)이 성숙엽(成熟葉)(2년생엽(年生葉))에 비(比)해서 내성(耐性)이 더 강(强)하다. 2. 서울시내(市內) 각처소(各處所)의 조경수목(造景樹木)의 엽내유황(葉內硫黃) 함량(含量)과 대기오염(大氣汚染) 1)서울시내(市內) 각처소(各處所)의 조경수목(造景樹木)의 엽내(葉內) 유황함량(硫黃含量)은 비오염지(非汚染地)의 대조엽(對照葉)에 비(比)하여 보다 현저(顯著)히 큰 수치(數値)를 나타내며 각(各) 수종(樹種)의 유황(硫黃) 흡수능(吸收能)은 그 대조수목(對照樹木)의 비오염지(非汚染地)에서의 엽내(葉內) 유황함유도(硫黃含有度)에 비례(比例)하여 크며 능수버들, 은행나무, 가중나무, 양버즘나무, 미류나무등(等)이 그 흡수능(吸收能)이 높았다. 2) 엽중(葉中) 유황함량(硫黃含量)의 순위(順位)를 종합(綜合)하면 함량(含量)이 가장 많은 처소(處所)가 서울역전(驛前), 아현동(阿峴洞)고개, 이화여대(梨花女大) 입구(入口)등이며, 동숭동(東崇洞), 동대문(東大門), 을지로(乙支路) 입구(入口), 서대문(西大門)등이 그 중간(中間)이며 덕수궁(德壽宮), 경복궁(景福宮), 창덕궁(昌德宮), 창경원(昌慶苑), 혜화동(惠化洞) 로타리 등이 가장 적은 처소(處所)이다.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.163-177
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• 2019

스마트폰이 널리 보급되고 현대인들의 생활 속에 깊이 자리 잡으면서, 스마트폰에서 수집된 다종 데이터를 바탕으로 사용자 개인의 행동을 인식하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 타인과의 상호작용 행동 인식에 대한 연구는 아직까지 상대적으로 미진하였다. 기존 상호작용 행동 인식 연구에서는 오디오, 블루투스, 와이파이 등의 데이터를 사용하였으나, 이들은 사용자 사생활 침해 가능성이 높으며 단시간 내에 충분한 양의 데이터를 수집하기 어렵다는 한계가 있다. 반면 가속도, 자기장, 자이로스코프 등의 물리 센서의 경우 사생활 침해 가능성이 낮으며 단시간 내에 충분한 양의 데이터를 수집할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 점에 주목하여, 스마트폰 상의 다종 물리 센서 데이터만을 활용, 딥러닝 모델에 기반을 둔 사용자의 동행 상태 인식 방법론을 제안한다. 사용자의 동행 여부 및 대화 여부를 분류하는 동행 상태 분류 모델은 컨볼루션 신경망과 장단기 기억 순환 신경망이 혼합된 구조를 지닌다. 먼저 스마트폰의 다종 물리 센서에서 수집한 데이터에 존재하는 타임 스태프의 차이를 상쇄하고, 정규화를 수행하여 시간에 따른 시퀀스 데이터 형태로 변환함으로써 동행 상태분류 모델의 입력 데이터를 생성한다. 이는 컨볼루션 신경망에 입력되며, 데이터의 시간적 국부 의존성이 반영된 요인 지도를 출력한다. 장단기 기억 순환 신경망은 요인 지도를 입력받아 시간에 따른 순차적 연관 관계를 학습하며, 동행 상태 분류를 위한 요인을 추출하고 소프트맥스 분류기에서 이에 기반한 최종적인 분류를 수행한다. 자체 제작한 스마트폰 애플리케이션을 배포하여 실험 데이터를 수집하였으며, 이를 활용하여 제안한 방법론을 평가하였다. 최적의 파라미터를 설정하여 동행 상태 분류 모델을 학습하고 평가한 결과, 동행 여부와 대화 여부를 각각 98.74%, 98.83%의 높은 정확도로 분류하였다.