• 융합보안논문지
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• 제16권4호
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• pp.17-24
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• 2016

많은 기업과 조직에서는 LTE 망을 활용한 모바일 오피스 환경을 구축하고 있으며 공공 안전과 국가 방위에서도 모바일 환경의 국가재난망과 공군 LTE망을 구축하고 있다. 하지만 최근의 모바일 정보보안 위협은 정보유출 공격에서 서비스를 무력화 시키는 DDoS 공격으로 위협이 진화되고 있다. 특히, 스마트폰, 스마트패드, 태블릿PC 등 단말기의 종류와 수가 기하급수적으로 증가하고, 모바일 단말기의 사양 및 회선 속도가 빠르게 발전함에 따라 모바일 환경에서 DDoS 공격은 더욱 위협적으로 진화하고 있다. 현재 DDoS 공격 대응은 네트워크 또는 서버 앞 단계에서 차단하는 방법이 보편적이지만 모바일 네트워크 상에 DDoS 공격 트래픽이 유통되어 네트워크 자원을 소비하는 문제점은 계속 상존하고 있다. 그러므로 본 논문에서는 단말기 단계에서부터 DDoS 공격을 선제적으로 차단하기 위해 국가재난망 및 공군 LTE망과 같은 사설 모바일 네트워크에서 유통되는 트래픽 유형을 분석하여 DDoS 공격을 차단하는 방안을 제시한다. 하지만 국가재난망과 공군 LTE망에서 유통되는 트래픽을 직접적으로 분석하는 것은 제한되므로 유통되는 정보유형이 유사한 마인크래프트 게임의 전송 트래픽과 동영상 파일 업로드 전송 트래픽을 대상으로 시계열 분석하여 사설 모바일 네트워크에서의 DDoS 공격 탐지 기준을 정립하고 DDoS 공격을 탐지 차단하는 APP을 시범 구현하여 그 실효성을 검증하였다.

• 지능정보연구
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• 제18권1호
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• pp.91-107
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• 2012

인터넷의 성장과 개인의 참여는 사생활 정보 보호에 관련된 비효율적 관리 방안에 대한 문제의식을 불러일으키고 있으며 이를 해결하기 위한 여러 연구들이 이루어지고 있다. 본 연구에서는 기존에 존재하는 문서 분류 방법론을 이용하여 개인의 사적 공간을 나타내는 프라이버시의 항목 중 개인을 식별할 수 있거나 개인이 민감해 할 수 있는 사생활 정보를 담고 있는 문서를 탐지 혹은 분류하는 방법에 대해서 다룬다. 논문의 실험에서 기존의 학습데이터에 추가적으로 개인정보의 유형에 관련된 하위 학습 데이터를 추가함으로써 자동 문서 분류 알고리즘의 성능 측정치를 높이는 것을 시도하였다. 또한 개인정보의 유형에 따라 알고리즘에 효과적으로 적용하는 방향을 제시하기 위하여 기존 논문에서 나타난 개인정보의 유형들을 분석하였다. 개인정보 관련 문서로 분류된 학습 대상과 함께 개인정보에 영향력이 있는 개인정보 유형들을 추가 학습시켜 알고리즘이 학습하는 문서 자질(feature)의 질(quality)을 높였다. 높아진 학습 자질의 질로 인하여 기존의 Na$\ddot{i}$ve Bayes 방법론을 이용한 평가 측정치가 높아질 수 있었다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제19권3호
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• pp.665-672
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• 2023

연구목적: 지하공동구는 도시 지하에 전기, 수도, 가스 등의 인프라를 공동 수용하는 시설로 공기 흐름이 부족하여 계절에 상관없이 결로가 자주 발생한다. 결로는 전기 설비의 누전 화재를 일으키는 원인이 되므로 지하공동구 내의 조명 등 각종 시설물 관리를 위해 필요한 제어반은 결로에 노출되지 않도록 문이 닫힌 상태로 관리되어야 한다. 본 논문에서는 딥러닝 객체인식 기술을 활용하여 수km 거리에 반복 배치된 공동구 제어반의 문 열림 여부를 이동 카메라 조건과 조명이 꺼진 조건에서도 인식하고자 한다. 연구방법: 지하공동구를 순찰하는 로봇이 촬영한 영상데이터를 이용하여 딥러닝 객체인식 모델인 YOLO를 모자이크 이미지 증강기법으로 학습시켜 제어반 문 열림과 문 닫힘을 인식한다. 연구결과: 모자이크 이미지 증강기법으로 학습시킨 모델과 사용하지 않은 모델의 성능을 비교한 결과, 모자이크 학습 모델이 더 우수한 성능(모든 클래스에 대한 mAP가 0.994 이상임)을 보이는 것을 확인하였다. 결론: 지하공동구의 조명이 꺼진 상태에서도, 공동구 내부 시설물이 복잡한 환경에서도 제어반의 문열림 여부를 우수한 성능으로 인식하여 지하공동구 재난안전관리에 도움이 될 것으로 기대된다.

• 전기전자학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.1457-1460
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• 2019

본 논문에서는 위치추적과 방사선 측정이 가능한 일체형 방사선 피폭 방호 소방관 인명구조 경보기의 혼합형 센서부 개발을 제안한다. 방사선피폭선량을 측정하기 위하여 크기와 무게를 최소화 할 수 있는 반도체형 방사선 측정 센서인 PIN-Diode 방사선 측정 센서모듈을 사용한다. PIN-Diode 방식의 방사선 측정 센서 특성을 높이기 위하여 누설전류를 제거하기 위한 설계를 수행한다. IMU 센서모듈을 사용하여 3축에 대한 데이터와 가속도에 대한 수치를 합산하여 사고추정과 동시에 현재 소방관의 위치를 추정한다. 제안된 일체형 방사선 피폭 방호 소방관 인명구조 경보기를 위한 혼합형 센서부의 효율을 판단하기 위하여 공인시험기관에서 실험하였다. 누적선량 측정범위는 세계 최고 수준인 10μSv~10mSv 범위에서 측정이 되었다. 정확도는 ±6.3%~±9.0%(137Cs) 측정 불확도가 측정되어 국제 표준인 ±15% 이하에서 정상동작 됨이 확인되었다. 또한 위치정확성은 ±10% 이내로 측정되어 높은 수준의 결과가 도출되어 그 효용성이 입증되었다. 따라서 보다 많은 소방관에게 성능이 우수한 일체형 방사선 피폭 방호 소방관 인명구조 경보기 보급이 될 수 있으리라 기대된다.