본 연구의 목표는 스마트시티에 대한 연구 동향을 파악하고 이를 바탕으로 스마트시티에 대한 정책적 산업적 학술적 방향성을 제시하는 데 있다. 산업화와 더불어 급격하게 진행된 도시화 및 도시인구 증가로 세계 주요 도시들은 대부분 교통, 환경, 주거 등 다양한 도시문제에 직면하고 있다. 세계 각 도시는 이러한 도시문제를 해결하여 시민 삶의 질을 향상시킨다는 공통된 목표를 추구하기 위해 스마트시티의 도입을 서두르고 있다. 하지만 스마트시티에 대한 다양한 개념적 접근은 정책 목표 설정 및 추진전략 수립을 위한 방향성 도출에 불확실성을 야기하고 있다. 본 연구는 이러한 문제 인식하에 스마트시티 정책에 대한 방향성을 제시하고자 Scopus DB 및 Springer DB에서 스마트시티와 관련된 학술논문 11,527건의 제목과 초록, 발행연도 등의 정보를 수집하여 연구현황, 연구주제, 연구분야 추이 등을 LDA기반 토픽모델링 기법을 활용하여 분석하였다. 분석결과, 스마트시티 관련 연구주제는 크게 서비스 및 애플리케이션 분야, 기술 분야, 시민 사용자 관점의 8가지 세부주제로 유형화되었으며, 이중 '시민중심 스마트시티 추진을 통한 지속가능성의 확보'와 관련된 주제가 가장 많이 언급된 주제로 분석되었다. 또한 주제 간 연관관계를 분석한 결과, 데이터와 프라이버시 관련 연구의 중심성이 가장 높게 나타났다. 이는 데이터가 전반적인 스마트시티의 공동기반으로서 역할을 하며 기술, 서비스, 정책과 관련된 다양한 의사결정에 영향을 미치는 한편, 위치정보 등 개인 정보가 수집되는 과정에서 프라이버시 침해 등이 잠재적인 위협요인이 될 수 있음을 암시한다. 스마트시티 연구현황에 대한 객관적 분석을 통해 스마트시티 개념의 발전 방향을 이해하고 향후 대응방안을 모색함으로써, 스마트시티 추진 및 연구에 정책적, 산업적, 학술적 근거자료를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 실내에서 화재 발생시 시각 장애인들을 지원하기 위한 영상 기반의 화재감지기를 제안한다. 건물 내에 화재가 발생하는 비상 상황 발생시 시각 장애인은 일반인보다 상황을 인지하는 것이 늦기 때문에 위험한 상황에 노출되기 쉽다. 기존의 연기 감지기와 같은 현재의 화재 감지 방법은 화재 발생시 발생하는 화학 센서 기반 기술을 사용함으로써 감지가 상대적으로 늦으며 화재가 확산된 후에 감지가 되는 등 낮은 신뢰성이 문제가 될 수 있다. 이를 보완하기 위해 영상 기반의 화재 감지 기술이 개발되었지만 낮은 정확도가 문제가 되어 실용화되지 못하였다. 최근 인공 지능을 위한 심층 학습 분야의 큰 발전으로 영상 내의 물체 인식률이 높아짐에 따라 관련 연구가 활발히 진행되고 있다. 따라서 본 연구에서는 보안 카메라 영상을 사용하여 화재를 감지할 수 있는 심층 학습 기반의 화재 감지기를 제안한다. 심층 학습 기반의 접근법은 영상에서 자동으로 특징을 학습할 수 있으므로 일반적으로 복잡한 상황에 대해서도 일반화가 가능하다. 본 논문에서는 화재감지 정확도와 속도 측면의 균형을 고려하여 두 개의 심층 합성곱 신경망 모델을 제안하였다. 실험을 통해 두 모델 모두 99%의 평균 정밀도로 화재를 감지할 수 있으며 첫 번째 모델은 초당 30장의 처리 속도와 76%의 정확도를 나타냈다. 두번째 모델은 초당 50장의 처리 속도와 61%의 정확도를 나타낸다. 또한 두 개의 모델의 메모리 사용량을 서로 비교하였으며 다양한 실제 화재 시나리오에서 테스트하여 신뢰할 수 있는 모델임을 증명하였다. 본 논문에 제안한 영상 기반 화재 감지기가 상용화된다면 상대적으로 실내 화재에 취약한 시각 장애인들의 안전에 도움이 될 것이다.
대한민국은 심각한 자살시도에 휘말려 2003년 이후 지금까지 OECD 회원국 가운데 자살률 통계에 있어 상위권을 차지하고 있으며, 전년 대비 -5.0% 소폭하락 했지만 여전히 사망 요인 중 10세 이상 전 연령에서 자살이 가장 높으며, 이것은 반드시 해결해야 할 매우 중요한 사안들이다. 자살 수단별 사망률의 변화추이를 살펴보면 추락 및 투신을 통한 자살이 큰 비중을 차지하고 있으며, 국내뿐만 아니라 해외에서도 이에 대한 근본적인 대책마련이 없어 쉽게 해결할 수 없는 심각한 문제로 대두되고 있다. 대표적인 예로 미국의 금문교에 최근 2억 달러를 들여 자살방지 그물망을 설치하고 있으며, 뉴질랜드의 경우 교량에 철망을 철거했다가 치솟은 자살률로 인해 디자인을 바꿔 다시 설치했으며, 캐나다와 호주의 경우도 교량에 철책을 둘러쌓아 교량의 미관을 포기한 채 투신자살만을 방지하고 있다. 따라서 본 논문은 국내 외의 자살방지 시스템과 관련된 특허기술에 대한 비교평가를 제안하고, 보안시설 및 제한구역에서의 접근차단, 특수시설에서의 월담방지와 추락 및 투신자살을 효과적으로 방지하기 위한 기계적 기술적 시스템인 롤린더 시스템을 제시하고자 한다. 마창대교는 롤린더 시스템 설치 전인 2016년 까지 8년간 33명이 자살시도를 하였으나, 2017년 롤린더 시스템 설치 후에는 자살시도의 획기적인 감축효과를 거두었다.
국내 방산분야의 기술적 성장과 수출 증대가 괄목함에 따라, 국가안보적 위협을 방지하기 위한 방위산업 분야 기술보호의 중요성이 강조되고 있으므로 기술보호 제도의 확립 및 수행이 필요하다. 특히 무기 시스템으로부터 중요기술을 불법으로 탈취하는 Tampering 시도에 대응하기 위한 Anti-Tampering 기법의 도입 필요성이 대두되고 있으나, 아직까지는 관련제도가 갖춰지지 않았고 기술자료 유출 예방 위주 수준의 활동이 이루어지고 있다. 선행연구로서 특정 기술 보호기법에 대한 기술적 연구와 동향 분석, 일부 절차를 적용한 Anti-Tampering 적용방안 등이 발표되었으며, 최근에는 위험관리 절차를 기반으로 보호대상 기술을 선정하는 방법이 연구되었다. 하지만 기존 연구들은 무기 시스템의 Life-cycle 차원에서 획득 프로세스와 연계하기에 용이하지 않거나, 실제로 개발 및 평가에서 활용하기는 어려운 것으로 판단된다. 이러한 문제를 해결하는 한 방법으로, 본 논문에서는 Anti-Tampering 적용이 결정된 무기 시스템의 개발에 직접적으로 활용될 수 있는 Anti-Tampering 요구사항의 도출에 대하여 연구하였다. 구체적으로, 암호 모듈의 개발 및 검증에 적용되는 CMVP 표준인 ISO/IEC 19790을 기반으로 무기 시스템 개발에 필요한 요구사항 항목들을 도출하였으며, 기술검토회의 및 시험평가 등에서의 활용방안을 제시하였다. 귀납적 추론 및 비교평가를 통해 연구결과의 유용성을 확인하였다. 본 연구의 결과들을 활용하면, 국내개발 무기 시스템의 본격적인 기술보호 활동 수행에 도움이 될 것으로 기대된다.
최근 국내 자연 및 사회재해가 증가하고 있으며, 코로나19, 싱크홀 등 새로운 재난과 자연재해와 사회재난이 결합된 대규모 재난이 빈번하게 발생하고 있다. 재난으로 인한 피해를 감소시키고 재난에 효과적으로 대응하기 위해서는 재난상황에 대한 인식과 기능적 대처과정을 숙지해야 하므로 재난안전교육의 중요성이 대두되고 있다. 행정안전부는 54개 전문 재난안전교육기관을 통해 재난안전 종사자를 대상의 재난안전교육을 실시하고 있으나 표준재난안전교육과정의 부재로 기관별로 다른 커리큘럼을 운영하고 있으며 기관별 교육내용이 중복되고, 재난안전체험시설도 부족하다. 이는 재난안전요원이 실제 재난현장에 대한 경험이 부족하여 재난에 효과적으로 대응하기 어렵게 만든다는 문제점이 있다. 또한 다른 교육 분야와 달리 재난안전교육 콘텐츠 분야와 인공지능(AI) 등 신기술 간의 연계가 아직 부족한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 자연재난을 중심으로 국내 재난안전교육기관 및 내용의 현황과 문제점을 조사 및 분석하였다. 이를 바탕으로 통일된 재난안전 표준 교육과정 수립, 가상현실 기술 및 인포테인먼드 기술을 활용한 재난안전교육 체험 콘텐츠 제작 및 보급, 모바일 AI 튜터링 서비스 개발 등의 국내 재난안전교육 콘텐츠의 개선방안을 제시하였다.
의료정보는 의료기기뿐만 아니라 카메라 등의 기기로부터 다양하게 생성된다. 최근 의료빅데이터 수집 및 관리에서부터 환자의 상태분석을 위한 의료인공지능 제품 및 관련 융합기술들이 급격히 증가하고 있지만, 실용화까지의 절차들이 산재되어 있어 실적용에 어려움을 겪고 있다. 본 논문에서는 의료인공지능 기술 연구, 개발 및 실용화 절차를 간소화하고, 관련 산업 발전 가속화를 위한 지능형 병원정보시스템 모델을 제안한다. 제안한 모델은 의료기관에서 (1)다양한 기기로부터 환자 데이터의 실시간 관리, (2)의료인공지능 기술 개발에 특화된 데이터 정제 및 관리, (3)개발된 의료인공지능 기술의 실시간 적용을 통합 지원한다. 이를 이용하여 환자모니터링기기로부터 실시간 생체데이터 수집 및 의료인공지능 특화 데이터 생성 사례와 기 개발된 카메라 기반 환자 보행분석 및 뇌MRA 기반 뇌혈관질환분석 기술의 구체적 적용사례를 소개한다. 제안한 모델을 기반으로 인공지능 개발에 필요한 데이터의 보안성 증대 및 일관된 인터페이스의 플랫폼화를 통한 실용화 증대로 병원정보시스템 개선에 활용되기를 기대한다.
정보 관리가 조직의 핵심 역량으로 인식되면서, 조직들은 정보 관리 및 보호를 위한 정책 및 기술에 대한 자원 투입을 높이고 있다. 특히, 정보보안 활동의 경우, 내부자에 의한 정보 노출 사고가 지속해서 발생함에 따라 조직 내부자 관리에 관심 수준이 높아지고 있다. 본 연구는 조직이 구축한 정보보안 환경 및 지원 구조가 정보보안 준수의도에 미치는 영향을 확인하고자 한다. 본 연구는 조직이 구축한 정보보안 환경 및 지원 구조가 정보보안 준수의도에 미치는 영향을 확인하고자 정보보안 정책 운용 조직 실무자의 설문조사로 수행하였으며, 421개의 표본을 활용하여 구조방정식 모델과 Process 3.1을 활용하여 가설 검증을 하였다. 분석 결과, 정보보안 환경 구축 요인인 진성 리더십과 공정성 분위기, 정보보안 준수 지원 요인인 커뮤니케이션과 피드백이 보안 준수의도에 긍정적인 영향을 주었다. 또한, 진성 리더십, 처벌, 커뮤니케이션, 그리고 피드백이 정보보안 공정성 분위기의 긍정적 영향을 강화하는 것으로 나타났다. 연구 결과는 조직 차원에서 내부자의 보안 행동 강화를 위해 추진해야 할 구조 설계 방향을 전체적으로 제시하였다는 측면에서 조직 정보보안 수준 달성에 기여한다.
사물인터넷 등을 통하여 각종 기기들이 인터넷으로 연결되어 있고 이로 인하여 인터넷을 이용한 공격이 발생하고 있다. 그러한 공격 중 악성 URL를 이용하여 사용자에게 잘못된 피싱 사이트로 접속하게 하거나 악성 바이러스를 유포하는 공격들이 있다. 이러한 악성 URL 공격을 탐지하는 방법은 중요한 보안 이슈 중에 하나이다. 최근 딥러닝 기술 중 뉴럴네트워크는 이미지 인식, 음성 인식, 패턴 인식 등에 좋은 성능을 보여주고 있고 이러한 뉴럴네트워크를 이용하여 악성 URL 탐지하는 분야가 연구되고 있다. 본 논문에서는 뉴럴네트워크를 이용한 악성 URL 탐지 성능을 각 파라미터 및 구조에 따라서 성능을 분석하였다. 뉴럴네트워크의 활성화함수, 학습률, 뉴럴네트워크 모델 등 다양한 요소들에 따른 악성 URL 탐지 성능에 어떠한 영향을 미치는 지 분석하였다. 실험 데이터는 Alexa top 1 million과 Whois에서 크롤링하여 데이터를 구축하였고 머신러닝 라이브러리는 텐서플로우를 사용하였다. 실험결과로 층의 개수가 4개이고 학습률이 0.005이고 각 층마다 노드의 개수가 100개 일 때, 97.8%의 accuracy와 92.94%의 f1 score를 갖는 것을 볼 수 있었다.
산업제어 시스템에서 많이 사용되는 PLC(Programmable Logic Controller)는 마이크로 컨트롤러, 실시간 운영체제, 통신 기능들과 통합되고 있다. PLC들이 인터넷에 연결됨에 따라 사이버 공격의 주요 대상이 되고 있다. 본 논문에서는, 데스크톱에서 개발한 uC/OS-II 기반 펌웨어를 PLC로 다운로드 하기 전, 펌웨어 코드의 보안성을 향상시켜 주는 새니타이저를 개발한다. 즉, PLC용 임베디드 펌웨어를 대상으로 버퍼의 경계를 넘어선 접근을 탐지하는 BU 새니타이저(BU sanitizer)와 use-after-free 버그를 탐지하는 UaF 새니타이저(UaF sanitizer)를 제안한다. BU 새니타이저는 대상 프로그램의 함수 호출 그래프와 심볼 정보를 기반으로 제어 흐름 무결성 위배도 탐지할 수 있다. 제안한 두 새니타이저를 구현하고 실험을 통해 제안 기법의 유효성을 보였으며, 기존 연구와의 비교를 통해 임베디드 시스템에 적합함을 보였다. 이러한 연구결과는 개발 단계에서 의도하지 않은 펌웨어 취약점을 탐지하여 제거하는데 활용할 수 있다.
침입 탐지 시스템(IDS: Intrusion Detection System)은 보안을 침해하는 이상 행위를 탐지하는 기술로서 비정상적인 조작을 탐지하고 시스템 공격을 방지한다. 기존의 침입탐지 시스템은 트래픽 패턴을 통계 기반으로 분석하여 설계하였다. 그러나 급속도로 성장하는 기술에 의해 현대의 시스템은 다양한 트래픽을 생성하기 때문에 기존의 방법은 한계점이 명확해졌다. 이런 한계점을 극복하기 위해 다양한 기계학습 기법을 적용한 침입탐지 방법의 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 다양한 네트워크 환경의 트래픽을 시뮬레이션 장비에서 생성한 NGIDS-DS(Next Generation IDS Dataset)를 이용하여 이상(Anomaly) 탐지 정확도를 높일 수 있는 데이터 전처리 기법에 관한 비교 연구를 진행하였다. 데이터 전처리로 패딩(Padding)과 슬라이딩 윈도우(Sliding Window)를 사용하였고, 정상 데이터 비율과 이상 데이터 비율의 불균형 문제를 해결하기 위해 AAE(Adversarial Auto-Encoder)를 적용한 오버샘플링 기법 등을 적용하였다. 또한, 전처리된 시퀀스 데이터의 특징벡터를 추출할 수 있는 Word2Vec 기법 중 Skip-gram을 이용하여 탐지 정확도의 성능 향상을 확인하였다. 비교실험을 위한 모델로는 PCA-SVM과 GRU를 사용하였고, 실험 결과는 슬라이딩 윈도우, Skip-gram, AAE, GRU를 적용하였을 때, 더 좋은 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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