• 한국재난정보학회 논문집
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• 제14권3호
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• pp.280-287
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• 2018

연구목적: 본 연구는 아파트에서 실제 운영한 점검 실태를 비교 검토하고 기존에 설치된 안전물에서 한층 개선된 풀 푸르프 안전관리를 제시하는 것을 목적으로 한다. 연구방법: 연구를 위해 공동주택인 아파트에 대한 선행 연구를 토대로 주택관련법령에 근거와 주택법에 근거한 보고서에 나타난 실태와 문제점을 제시하였다. 연구결과: 건축물의 안전관리계획 및 안전점검을 실시하고 수립해서 보안해야 하고 건축물 점검시 내외관에 대한 시설물의 추적관리가 되어야 한다. 특히, 소방, 승강기, cctv등에 자체관리시스템이 24시간 필요하다. 결론: 본 연구를 통해 아파트 등의 건물안전관리에 입주자 대표 등 관리상의 문제를 확인하고 그에 대한 대책을 수립해야 한다.

• 융합보안논문지
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• 제19권1호
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• pp.97-101
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• 2019

운영 체제의 코어에 Intel PT가 포함된 경우, 크래시 발생 시 디버거는 프로그램 상태를 검사할 수 있을 뿐만 아니라 크래시를 발생시킨 제어 플로우를 재구성할 수 있다. 또한, 커널 패닉 및 기타 시스템 정지와 같은 상황을 디버그하기 위해 실행 트레이스 범위를 전체 시스템으로 확장할 수도 있다. 2세대 PT인 WinIPT 라이브러리는 Windows 10 (버전 1809/Redstone 5)에서 제공하는 IOCTL 및 레지스트리 메커니즘을 통해 프로세스 별 및 코어 별 트레이스를 실행할 수 있는 추가 코드가 포함된 Intel PT 드라이버를 포함하고 있다. 즉 기존 1세대 PT에서 비정규화된 방식으로만 제한적인 접근이 가능했던 PT 트레이스 정보를 2세대 PT에서는 운영 체제에서 제공하는 IOCTL 및 레지스트리 메커니즘을 통해 프로세스 별 및 코어 별 트레이스를 실행할 수 있게 되었다. 본 논문에서는 1/2세대 PT를 이용하여 윈도우 환경에서 PT 데이터 패킷의 수집 저장 디코딩 및 악성코드 검출을 위한 방법을 비교 설명하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권8호
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• pp.1052-1057
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• 2020

ICT 신기술의 발달과 함께, 차량용 스마트키도 ICT 기술이 적용된 단말기이다. 따라서 차량과 스마트키가 RF통신을 할 때, 사이버 해킹공격이 가능하다. 스마트키에 대한 사이버 공격으로 차량 탈취 및 차량 통제권의 위협을 가져다줄 수 있다. 따라서 자율주행차량용 스마트키에 대한 해킹 공격 및 취약점에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 차량과 스마트키에 대한 RF 통신에 대한 사이버공격 사례를 분석한다. 그리고 스마트키에 대한 실제 RF 사이버공격을 시행하고, 동일 주파수대역의 전파 복제에 대한 취약점을 찾는다. 본 논문에서는 차량과 스마트키의 RF통신의 취약점을 분석하고, 사이버보안 대응방안을 제안한다. 향후 자율주행차량의 대중화로 사이버 공격 및 보안성 강화 방안은 인간 및 차량의 안전을 지킬 수 있는 기초자료가 될 것이다.

• 정보보호학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.135-144
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• 2010

프라이버시 보호는 기업의 온/오프-라인 데이터 처리 시스템 안에서 프라이버시 정책들을 수행할 수 있을 때에 달성될 수 있다. 프라이버시 정책 모델 중에는 P-RBAC과 목적모델, 의무모델이 있다. 그러나 이들 각각의 모델들만으로는 급변하는 기업환경에 능동적으로 대처하기 어렵다. 동일한 역할에 속해있는 사용자 중 최적의 조건을 만족하는 자만을 선발하여 일정기간 새로운 임무를 부여할 수 있어야하고, 풍부한 접근제약조건 표현을 허용하여 프라이버시 보호를 강화할 수 있어야 한다. 이를 위해 우리는 목적모델과 P-RBAC 모델, 의무모델을 통합시킨 통합형 프라이버시 보호 모델을 제안한다. 그리고 우리의 모델이 구현플랫폼과 응용에 종속적이지 않고 자동화될 수 있도록 XML 기반 정책언어모델을 정의한다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권4호
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• pp.420-426
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• 2022

Breast cancer is among the cancers that may be healed as the disease diagnosed at early times before it is distributed through all the areas of the body. The Automatic Analysis of Diagnostic Tests (AAT) is an automated assistance for physicians that can deliver reliable findings to analyze the critically endangered diseases. Deep learning, a family of machine learning methods, has grown at an astonishing pace in recent years. It is used to search and render diagnoses in fields from banking to medicine to machine learning. We attempt to create a deep learning algorithm that can reliably diagnose the breast cancer in the mammogram. We want the algorithm to identify it as cancer, or this image is not cancer, allowing use of a full testing dataset of either strong clinical annotations in training data or the cancer status only, in which a few images of either cancers or noncancer were annotated. Even with this technique, the photographs would be annotated with the condition; an optional portion of the annotated image will then act as the mark. The final stage of the suggested system doesn't need any based labels to be accessible during model training. Furthermore, the results of the review process suggest that deep learning approaches have surpassed the extent of the level of state-of-of-the-the-the-art in tumor identification, feature extraction, and classification. in these three ways, the paper explains why learning algorithms were applied: train the network from scratch, transplanting certain deep learning concepts and constraints into a network, and (another way) reducing the amount of parameters in the trained nets, are two functions that help expand the scope of the networks. Researchers in economically developing countries have applied deep learning imaging devices to cancer detection; on the other hand, cancer chances have gone through the roof in Africa. Convolutional Neural Network (CNN) is a sort of deep learning that can aid you with a variety of other activities, such as speech recognition, image recognition, and classification. To accomplish this goal in this article, we will use CNN to categorize and identify breast cancer photographs from the available databases from the US Centers for Disease Control and Prevention.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.49-58
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• 2022

군장병의 일과 후 병 휴대전화 사용을 전면 허용함에 따라 휴대전화 개통시 통신사에서 개인정보 직접 수집을 최소화 하여 군장병의 개인정보 안정성 확보가 필요한 시점이다. 국방부는 일과 후 군장병의 휴대전화 사용을 도입하기에 앞서 사이버 불법도박, 게임중독, 음란물 시청 등 일부 역기능에 대한 우려 및 보안사고 예방을 위해 휴대전화 촬영기능을 차단하는 등의 보안통제 체계를 구축해 왔다. 이동통신사는 통신대리점에 휴대전화 개통 등 개인정보 처리업무를 위탁하고 개인정보 보호조치 실태점검 등 관리감독을 수행하지만 통신대리점에서 위탁업무 목적외로 개인정보의 수집하는 행위가 발견되고 있다. 군장병이 휴대전화를 개통할 경우 개인정보 이동권을 활용하여 개인정보관리 전문기관을 신설하고 개인정보관리 전문기관에 군장병의 개인정보 전송을 요구하는 체계를 제시한다.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제12권2호
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• pp.689-700
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• 2017

This paper presents an effective approach for wind turbine (WT) condition assessment based on the data collected from wind farm supervisory control and data acquisition (SCADA) system. Three types of assessment indices are determined based on the monitoring parameters obtained from the SCADA system. Neural Networks (NNs) are used to establish prediction models for the assessment indices that are dependent on environmental conditions such as ambient temperature and wind speed. An abnormal level index (ALI) is defined to quantify the abnormal level of the proposed indices. Prediction errors of the prediction models follow a normal distribution. Thus, the ALIs can be calculated based on the probability density function of normal distribution. For other assessment indices, the ALIs are calculated by the nonparametric estimation based cumulative probability density function. A Back-Propagation NN (BPNN) algorithm is used for the overall WT condition assessment. The inputs to the BPNN are the ALIs of the proposed indices. The network structure and the number of nodes in the hidden layer are carefully chosen when the BPNN model is being trained. The condition assessment method has been used for real 1.5 MW WTs with doubly fed induction generators. Results show that the proposed assessment method could effectively predict the change of operating conditions prior to fault occurrences and provide early alarming of the developing faults of WTs.

• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.83-86
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• 2015

본 논문에서는 수처리 시설용 광대역 통합망 연계 실시간 계측관리 시스템 UI 개발을 제안한다. 수처리시설용 광대역 통합망을 통해 서버로 수신된 센서 및 영상 데이터를 Web과 연동하기 위한 프로그램을 개발하며, 이와 별도로 독립적으로 운영이 가능한 UI를 개발한다. 전송된 센서 및 영상데이터를 원격 모니터링 하기 위한 웹 서버를 구축하며 센서 데이터, 영상 데이터를 Web기반의 UI를 통해 감시 및 제어가 가능하도록 개발하였다. 제안하는 수처리 시설용 광대역 통합망 연계형 실시간 계측관리 시스템을 통하여 센서를 통한 측정시간, 농도, 수심 계면 등의 현재 상태를 파악할 수 있으며 영상 모니터링을 통하여 실시간으로 수처리 시설의 정상적인 동작여부와 보안 및 화재 등의 인명피해 여부를 확인 할 수 있다. 뿐만 아니라 실시간 계측 관리 시스템을 실시간으로 모니터링 할 수 있는 UI 개발로 인해 실시간으로 정보를 한눈에 볼 수 있다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제6권5호
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• pp.45-56
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• 2005

컴퓨터 네트워크의 확대 및 인터넷 이용의 급격한 증가에 따라 네트워크 서비스 품질의 보장과 네트워크의 관리가 어려울 뿐만 아니라 네트워크 보안의 취약성으로 인하여 해킹 및 정보유출 등의 위협에 노출되어 있다. 특히 시스템 침입의 보안 위협에 대한 능동적인 대처 및 침입 이후에 동일하거나 유사한 유형의 사건 발생에 대해 실시간에 대응하는 것이 중요하므로 침임 탐지 시스템에 대한 많은 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 시스템 호출을 이용하여 이상 침입 탐지 시스템의 성능을 향상시키기 위해, 특징 선택과 가변 길이 데이터를 고정 길이 학습 패턴으로 변환 생성하는 문제를 해결하기 위한 사운덱스 알고리즘을 적용한 신경망 학습을 통하여 이상 침입 탐지의 연구를 하고자 한다. 즉, 가변 길이의 순차적인 시스템 호출 데이터를 사운덱스 알고리즘에 의한 고정 길이의 행위 패턴을 생성하여 역전파 알고리즘에 의해 신경망 학습을 수행하였다. 역전파 신경망 기법을 UNM의 Sendmail Data Set을 이용하여 시스템 호출의 이상 탐지에 적용하여 성능을 검증하였다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제10권2호
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• pp.43-50
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• 2024

본 논문에서는 지구온난화 문제를 해결하기 위해 새로운 에너지원을 만드는 것보다 기존 에너지을 효율적으로 활용하는 인공지능 기반의 에너지 플랫폼 시스템을 제안한다. 이를 위해 공공정보 데이터 포털 및 기상청 데이터를 수집하고 분석하여 최근 5년간 에너지 사용량 및 온실가스 배출량 등 전반적인 에너지 데이터를 전력공급자와 사용자에게 제공하여, 사용자 친화적인 인터페이스를 통해 실시간 에너지 정보 제공 및 효율적인 분산전원 시스템을 제공하고자 한다. 또한 기존 에너지 플랫폼의 한계점을 극복하기 위해 강력한 보안 및 개인정보 보호 기능을 제공하고 있다. 구축된 에너지 플랫폼을 통해 전력 공급자와 사용자의 편의성을 향상 시키고, 불필요한 과잉 전력 생산을 방지하여 지구온난화 문제에 기여하고자 한다. 본 논문에서는 시스템의 설계부터 구현까지의 내용을 상세하게 설명하고, 향후 보완 및 개선 방향을 제시한다.