본 논문에서는 나날이 발전하는 대규모 서비스거부공격에 대해 고전적인 방식의 DDoS 대응시스템에서 벗어나, 4차 혁명 시대의 핵심기술 중의 하나인 인공지능 기반의 기술을 활용해 지능화된 서비스거부공격을 효율적으로 감내 할 수 있는 서비스모델 개발방안을 제안하였다. 즉, 다수의 보안장비, 웹서버로부터 수집된 다량의 데이터를 대상으로 머신러닝 인공지능 학습을 통해 서비스거부공격을 탐지하고 피해를 최소화할 수 있는 방안을 제안하였다. 특히, 인공지능기술을 활용하기 위한 모델을 개발은 일정한 트래픽 변화를 반복하며 안정적 흐름의 데이터를 전송이 이루어지다가 서비스거부공격이 발생하면 다른 양상의 데이터 흐름을 보인다는 점에 착안하여 서비스서부공격 탐지에 인공지능기술을 활용하였다. 서비스거부공격이 발생하면 확률기반의 실제 트래픽과 예측값과의 편차가 발생하기 때문에 공격성 데이터로 판단하여 대응이 가능하다. 이 논문에서는 보안장비나 서버에서 발생하는 로그를 기반으로 데이터를 분석하여 서비스거부공격 탐지모델을 설명하였다.
겨울철 도로 결빙으로 인한 사고는 대부분 큰 사고로 이어진다. 이는 운전자가 도로의 결빙을 사전에 자각하기 어렵기 때문이다. 본 연구에서는 AutoML과 CNN의 앙상블 모델을 이용하여 도로교통 이머징 리스크를 정확하게 탐지하는 방법을 연구한다. 비정형 데이터인 이미지를 이용한 CNN 이미지 특징 추출 기반 도로교통 이머징 리스크 분류 모델과 정형 데이터인 기상 데이터를 이용한 AutoML 기반 도로교통 이머징 리스크 분류 모델을 각각 학습시킨다. 그 후 모델들에서 도출된 확률값을 입력하여 CNN 기반 분류 모델을 보완하도록 앙상블 모델을 설계한다. 이를 통해 도로교통 이머징 리스크 분류 성능을 향상하고 더 정확하고 빠르게 운전자에게 경고하여 안전한 주행이 가능하도록 한다.
기능 블록 다이어그램(Function Block Diagram, FBD) 프로그램이 안전 필수 시스템 구현에 널리 사용되면서 FBD 프로그램에 대한 효과적인 테스트가 중요해졌다. 뮤테이션 테스팅은 오류 기반 테스팅 기술로, 오류 탐지에 매우 효과적이지만 비용이 많이 든다. 본 연구에서는 FBD 프로그램 테스터를 지원하기 위한, FBD 프로그램 대상 자동 뮤턴트 생성기를 제안한다. MuGenFBD 도구는 뮤턴트 생성 비용과 동등 뮤턴트 문제를 고려하여 설계되었다. MuGenFBD 도구의 성능을 평가하기 위해 실제 산업 사례에 대한 실험을 수행한 결과, MuGenFBD를 활용하여 뮤턴트 생성 시 동등 뮤턴트를 생성할 비율이 낮으며 적은 비용으로 FBD 프로그램 대상 뮤턴트를 효과적으로 자동 생성할 수 있음을 확인하였다. 제안하는 도구는 FBD 프로그램에 대한 뮤테이션 분석 및 뮤테이션 충분성 기준을 만족시키는 테스트 생성을 효과적으로 지원할 수 있다.
우주물체 레이저 추적(DLR : space Debris Laser Ranging) 시스템은 인공위성까지의 거리를 측정하는 인공위성 레이저 추적(SLR : Satellite Laser Ranging) 시스템의 확장형이라고 할 수 있다. 레이저를 발사하여 수신하는 광자 왕복하는 시간을 측정하여 궤도 결정하는 시스템이다. 거리 정밀도는 mm급 단위로 측정 가능하고 현존하는 시스템 중 가장 정밀한 시스템이다. 현재 한국천문연구원은 인공위성 레이저 추적 시스템을 세종 및 거창에 구축하였고, 나로호 과학위성, 다목적 실용위성 5호의 정밀궤도를 검증하기 위해 SLR 데이터를 활용하였다. 최근 몇 년간 우주쓰레기의 추락 또는 충돌로 인해 자국의 위성이 위협받고 있고, 이는 안보적인 측면에서 자국 우주자산 보호, 국민의 안전을 보호하기 위해 우주물체 레이저 추적이 지대한 관심을 받고 있다. 본 논문에서는 인공위성 레이 추적, 우주물체 레이저 추적을 고려한 다목적형 레이저 추적 시스템의 시스템 설계를 위하여 1.5m 급 주경을 적용하였다. 그리고 주요 구성품의 성능(레이저 파장, 레이저 출력) 등을 고려하여 링크버짓 분석을 통해 시스템 예비 성능 분석을 수행하였다.
In this paper, we propose an algorithm for detecting convective initiation (CI) using GEO-KOMPSAT-2A/advanced meteorological imager data. The algorithm identifies clouds that are likely to grow into convective clouds with radar reflectivity greater than 35 dBZ within the next two hours. This algorithm is developed using statistical and qualitative analysis of cloud characteristics, such as atmospheric instability, cloud top height, and phase, for convective clouds that occurred on the Korean Peninsula from June to September 2019. The CI algorithm consists of four steps: 1) convective cloud mask, 2) cloud object clustering and tracking, 3) interest field tests, and 4) post-processing tests to remove non-convective objects. Validation, performed using 14 CI events that occurred in the summer of 2020 in Korean Peninsula, shows a total probability of detection of 0.89, false-alarm ratio of 0.46, and mean lead-time of 39 minutes. This algorithm can be useful warnings of rapidly developing convective clouds in future by providing information about CI that is otherwise difficult to predict from radar or a numerical prediction model. This CI information will be provided in short-term forecasts to help predict severe weather events such as localized torrential rainfall and hail.
최근 자율주행에 관한 기술은 고부가가치 신기술로서 주목받고 있으며 활발히 연구가 진행되고 있는 분야이다. 상용화 가능한 자율주행을 위해서는 실시간으로 정확하게 진입하는 객체를 탐지하고 이동속도를 추정해야 한다. CNN(Convolutional Neural Network) 기반 딥러닝 알고리즘과 밀집광학흐름(Dense Optical Flow)을 사용하는 기존 방식은 실행 속도가 느려 실시간으로 객체를 탐지하고 이동속도를 추정하기에는 한계가 존재한다. 본 논문에서는 트램에 설치된 카메라를 통해 획득된 주행영상에서 딥러닝 알고리즘인 YOLOv5 알고리즘을 활용하여 실시간으로 객체를 탐지를 수행하고, 탐지된 객체영역에서 기존의 밀집광학흐름(Dense Optical Flow) 대신 연산량을 개선한 부분 밀집광학흐름(Local Dense Optical Flow)을 사용하여 객체의 진행 방향과 속력을 빠르게 추정하는 방식을 제안한다. 이를 바탕으로 충돌 시간과 충돌 지점을 예측할 수 있는 모델을 설계하였으며, 이를 통해 트램(Tram)의 주행 중 전방 충돌사고를 방지할 수 있는 시스템에 적용하고자 한다.
군사훈련을 지원하는 워게임 모델은 환경요소가 매우 중요하다. 한국군의 대부분 워게임 모델들은 동일한 기상을 모든 작전지역에 적용하고 있다. 이에 따라 충실도가 높은 모의결과를 도출하지 못하고 있다. 이러한 실정에 비추어 본 연구는 분포형 합성환경 모델링 자료를 군사시뮬레이션에 적용할 수 있는 충실도 높은 워게임을 위한 요소기술을 개발 하는 것이다. 그것은 본 연구를 위해 개발한 2D GIS기반의 "단순 탐지확률 모델"과 이 모델에 지역별로 상이한 분포형 강수량 자료의 적용 기술이다. 이로써 군사시뮬레이션 수행 시 모델 해상도(전구급~공학급), 용도(훈련용, 분석용), 묘사 수준(군단급~대대급)에 따라 다양하게 작전지역별 상이한 국지기상을 반영하는 분포형 합성환경의 제공과 사용이 가능해졌다.
무선 센서 네트워크는 저가의 한정된 자원들을 갖는 수많은 센서 노드들로 구성된다. 보편적으로 대부분의 센서들은 안전하지 않거나 제어할 수 없는 환경에 배치되며, 만일 넓은 목표 지역에 센서 노드들을 무작위로 배치할 때에는 센서 노드들의 정확한 위치를 파악하기 매우 어렵다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위한 방안으로서 효율적인 키 분배 기법을 제안하고자 한다. 이에 제안된 기법을 통해 센서 노드들이 선-분배 된 키들을 사용하여 안전한 링크를 확립한 후 근접한 이웃 노드들과 서로 정보를 교환할 수 있도록 하였다. 또한 제안된 기법에서는 센서 노드의 위치 정보를 이용함으로써 노드 간에 공통키를 발견할 수 있는 확률을 높일 수 있게 하였다. 마지막으로 성능평가를 통해 우수함을 보이고자 한다.
Bridge hangers, such as those in suspension and cable-stayed bridges, suffer from cumulative fatigue damage caused by dynamic loads (e.g., cyclic traffic and wind loads) in their service condition. Thus, the identification of damage to hangers is important in preserving the service life of the bridge structure. This study develops a new method for condition assessment of bridge hangers. The tension force of the bridge and the damages in the element level can be identified using the Bayesian optimization method. To improve the number of observed data, the additional mass method is combined the Bayesian optimization method. Numerical studies are presented to verify the accuracy and efficiency of the proposed method. The influence of different acquisition functions, which include expected improvement (EI), probability-of-improvement (PI), lower confidence bound (LCB), and expected improvement per second (EIPC), on the identification of damage to the bridge hanger is studied. Results show that the errors identified by the EI acquisition function are smaller than those identified by the other acquisition functions. The identification of the damage to the bridge hanger with various types of boundary conditions and different levels of measurement noise are also studied. Results show that both the severity of the damage and the tension force can be identified via the proposed method, thereby verifying the robustness of the proposed method. Compared to the genetic algorithm (GA), particle swarm optimization (PSO), and nonlinear least-square method (NLS), the Bayesian optimization (BO) performs best in identifying the structural damage and tension force.
Purpose: Nowadays, the risk assessment system is widely used in many industrial and public areas to reduce the possible risks. The system is used to determine the priorities of the government quality assurance works in Defense Agency for Technology and Quality. However, as the risk assessment system is used for other purposes, there are some items that need improvement, and in this study, we propose improvement plans by benchmarking the risk assessment systems of other institutions. Methods: In this paper, first, the procedures of risk assessment system used in many industrial sites were reviewed, and how each institution specialized and applied the system. Afterwards, by benchmarking various risk assessment systems, an improvement plan on how to operate the risk assessment system in the case of government quality assurance for centrally procured military supplies was presented, and practical application cases were presented to prove the usefulness of the improvement plan. Results: The proposed risk assessment system differs from the existing system in five major aspects. First, inputs, outputs, and key performance indicators were specified from the systematic point of view. Second, risk analysis was analyzed in four dimensions: probability of occurrence, impact, detection difficulty. Third, risk mitigation measures were classified, control, transfer, and sharing. Fourth, the risk mitigation measures were realized through document verification, product verification, process verification, and quality system evaluation. Finally, risk mitigation measures were implemented and the effectiveness of the risk mitigation measures was evaluated through effectiveness evaluation. Conclusions: In order for the risk assessment procedure proposed in this study to be applied to actual work, it is necessary to obtain the consent of the person involved in the work due to the increased time for risk identification and preparation of the government quality assurance log, and a change in the information system that performs the actual work is required. Therefore, the authors of this study plan to actively perform internal seminar presentations and work improvement suggestions to apply these research outputs to actual work.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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