• 한국지반공학회:학술대회논문집
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• 한국지반공학회 2002년도 가을 학술발표회 논문집
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• pp.27-43
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• 2002

This paper described two case studies on large scale failure of cutting slope. The kind of rock in both sites predominated limestone and shale respectively. These cutting slopes located in northern area of Gyongbug Province are composed of very complicated and various rock mass. Geological characteristics, causes of failure, proceeding of security diagnose, maintenance method etc. of two sites were carried out to check the cutting slope stability and to provide reasonable maintenance method. This paper may provide the useful data for engineers related with design and construction of large cutting slope.

• 디지털융복합연구
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• 제16권6호
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• pp.205-212
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• 2018

본 연구에서는 국가 전략적 차원에서 보안 거버넌스를 효율화시키기 위한 새로운 개념의 정보보안 거버넌스 모델 설계 방법을 제안한다. 이를 위해 우리의 운영 경험을 진단하고, 새로운 모델 설계 방법을 도출하였다. 그동안 국가 정보보안 활동은 지식 전달 위주로 인식되었고 활동의 동기 부여와 실행력 확보가 취약하였다. 결과적으로 보안 사각 지대가 늘어나고 대형 보안 사고가 빈발하여 해결이 필요한 과제로 대두되었다. 국가 사이버보안 거버넌스는 국가 리더의 책임하에 상단의 정책에서 하단의 실행까지 총체적으로 시스템화되어야 한다. 본 연구는 이같은 접근 방법에 기반하여 한국형 보안 거버넌스 모델의 종합 프레임워크를 제시하고 이를 비전, 목표, 과정, 수행 등 4개의 아키텍처 설계로 구체화시킴으로써 국가 거버넌스 모델 설계의 기반을 도출하였다. 라이프 사이클 흐름상의 문제점 진단, 환경변화에 기초한 보안 정책, 모든 주체의 참여가 반영되는 새로운 틀에 대하여는 계속적인 연구가 필요하다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권11호
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• pp.165-170
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• 2021

Discrete event systems interact with the external environment to decide which action plan is adequate. Some of these interactions are not predictable in the modelling phase and require consequently an adaptation of the system to the metamorphosed behavior of the environment. One of the challenging issues is to guarantee safety behavior when failures tend to derive the system from normal status. In this paper we propose a framework to combine diagnose technique with adaptive control to avoid unsafe sate an maintain the normal behavior as long as possible.

• KEPCO Journal on Electric Power and Energy
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• 제6권4호
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• pp.399-404
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• 2020

There are many attempts to apply AI technology to diagnose facilities or improve the work efficiency of the power industry. The emergence of new machine learning technologies, such as deep learning, is accelerating the digital transformation of the power sector. The problem is that traditional power systems face security risks when adopting state-of-the-art AI systems. This adoption has convergence characteristics and reveals new cybersecurity threats and vulnerabilities to the power system. This paper deals with the security measures and implementations of the power system using machine learning. Through building a commercial facility operations forecasting system using machine learning technology utilizing power big data, this paper identifies and addresses security vulnerabilities that must compensated to protect customer information and power system safety. Furthermore, it provides security guidelines by generalizing security measures to be considered when applying AI.

• 전기전자학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.672-678
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• 2021

시간이 지날수록 새로운 맬웨어는 계속 증가하고, 점점 고도화되고 있다. 악성 코드를 진단하기 위해 실행파일에 관한 연구는 다양하게 진행되고 있으나, 비실행 문서파일과 악성 URL, 문서 내 악성 매크로 및 JS 등을 악용하여 이메일에 악성 코드 위협을 내재화한 공격은 탐지하기 어려운 것이 현실이다. 본 논문에서는 악성 이메일 공격의 사전 탐지 및 차단을 통한 이메일 보안을 위해 악성 코드를 분석하는 방법을 소개하고, AI 기반으로 비실행 문서파일의 악성 여부를 판단하는 방법을 제시한다. 다양한 알고리즘 중에 효율적인 학습 모델링 방법을 채택하고 Kubeflow를 활용하여 악성 코드를 진단하는 ML 워크플로 시스템을 제안하고자 한다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제10권4호
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• pp.22-29
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• 2021

For web application vulnerability diagnosis, from the development stage to the operation stage, it is possible to stably operate the web only when there is a policy that is commonly applied to each task through diagnosis of vulnerabilities, removal of vulnerabilities, and rapid recovery from web page damage. KISA presents 28 evaluation items for technical vulnerability analysis of major information and communication infrastructure. In this paper, we diagnose the vulnerabilities in the automobile goods shopping mall website and suggest security measures according to the vulnerabilities. As a result of diagnosing 28 items, major vulnerabilities were found in three items: cross-site scripting, cross-site request tampering, and insufficient session expiration. Cookie values were exposed on the bulletin board, and personal information was exposed in the parameter values related to passwords when personal information was edited. Also, since the session end time is not set, it was confirmed that session reuse is always possible. By suggesting security measures according to these vulnerabilities, the discovered security threats were eliminated, and it was possible to prevent breaches in web applications and secure the stability of web services.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 추계학술대회
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• pp.347-350
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• 2016

소프트웨어의 취약점분석에 대한 위험이 발생하고 있다. 소프트웨어의 취약점을 통해 물질적, 금전적인 피해가 발생함에 따라 보안강화의 중요성이 대두되고 있다. 위험잠재요소가 있는 소프트웨어를 사용하는 경우 제조한 기업뿐만이 아닌 해당 소프트웨어를 사용하는 기업 및 개인까지 손실의 위험이 크기 때문에 본 논문에서는 소프트웨어의 취약점을 진단하고, 진단원을 양성하는 교육과정과 진단가이드를 제시하며, 소프트웨어의 취약점 보안성 강화방식을 제안하고자 한다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2009년도 추계학술대회 논문집
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• pp.291-292
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• 2009

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권12호
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• pp.98-106
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• 2022

A condition of the retina known as hypertensive retinopathy (HR) is connected to high blood pressure. The severity and persistence of hypertension are directly correlated with the incidence of HR. To avoid blindness, it is essential to recognize and assess HR as soon as possible. Few computer-aided systems are currently available that can diagnose HR issues. On the other hand, those systems focused on gathering characteristics from a variety of retinopathy-related HR lesions and categorizing them using conventional machine-learning algorithms. Consequently, for limited applications, significant and complicated image processing methods are necessary. As seen in recent similar systems, the preciseness of classification is likewise lacking. To address these issues, a new CAD HR-diagnosis system employing the advanced Deep Dense CNN Learning (DD-CNN) technology is being developed to early identify HR. The HR-diagnosis system utilized a convolutional neural network that was previously trained as a feature extractor. The statistical investigation of more than 1400 retinography images is undertaken to assess the accuracy of the implemented system using several performance metrics such as specificity (SP), sensitivity (SE), area under the receiver operating curve (AUC), and accuracy (ACC). On average, we achieved a SE of 97%, ACC of 98%, SP of 99%, and AUC of 0.98. These results indicate that the proposed DD-CNN classifier is used to diagnose hypertensive retinopathy.

• 정보보호학회논문지
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• 제28권6호
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• pp.1585-1594
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• 2018

데이터 주도 시대가 형성되면서 경제적 활용가치가 높은 정보의 수집과 분석, 생산과 유통에 관한 안전성 확보를 위한 정보보호 관리의 중요성이 날로 높아지고 있다. 이러한 환경에서 기업은 정보보호 관리체계(ISMS) 인증을 통해 정보보안에 대한 신뢰를 보장받고 있으나 관리체계를 구성하는 세부영역에 대한 수준 평가와 활용은 제한적이다. 이에 반해 보안 성숙도 모델은 기업의 정보보호 수준을 단계적으로 진단할 수 있고 시급히 개선해야 할 영역을 판단할 수 있음은 물론 기업의 특성과 수준에 맞는 목표 설정을 지원하는 도구가 된다. 본 논문에서는 성숙도 모델을 바탕으로 정보보호 분야에 특화되어 개발, 활용되고 있는 보안 성숙도 모델의 사례인 C2M2를 국내 ISMS인증과 비교, 분석하여 정보보호 관리 수준을 점검하기 위한 모형을 벤치마크 하고 ISMS인증의 정보보호대책 세부영역을 구성하는 점검항목 간 우선순위를 도출하여 단계적으로 정보보호 관리수준을 점검하고 구축을 지원할 수 있는 방법을 살펴본다.