최근 인터넷 상에서 빈번하게 발생하는 내부 정보와 개인 정보 유출과 같은 보안 사고들은 보안을 고려하지 않고 개발된 웹 애플리케이션의 취약점을 이용하는 방법으로 빈번하게 발생한다. 웹 애플리케이션의 공격들에 대한 탐지는 기존의 방화벽과 침입 탐지 시스템들의 공격 탐지 방법으로는 탐지가 불가능하며 서명기반의 침입 탐지 방법으로는 새로운 위협과 공격에 대한 탐지에 한계가 있다. 따라서 웹 애플리케이션 공격 탐지 방법에 대한 많은 연구들이 웹 트래픽 분석을 이동하는 비정상행위 기반 탐지 방법을 이용하고 있다. 비정상행위 탐지 방법을 사용하는 최근의 웹 방화벽에 관한 연구들은 웹 트래픽의 정확한 분석 방법, 패킷의 애플리케이션 페이로드 검사로 인한 성능 문제 개선, 그리고 다양한 네트워크 보안장비들의 도입으로 발생하는 통합관리 방법과 비용 문제 해결에 중점을 두고 있다. 이를 해결하기 위한 방법으로 통합 위협 관리 시스템이 등장 하였으나 부족한 웹 보안 기능과 높은 도입 비용으로 최근의 애플리케이션 공격들에 대해 정확한 대응을 하지 못하고 있는 현실이다. 본 연구에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해 웹 클라이언트의 요청에 포함된 파라미터 값의 길이에 대한 실시간 분석을 이용하여 공격 가능성을 탐지하는 비정상행위 탐지방법을 제안하고, 애플리케이션 데이터 검사로 발생하는 성능 저하 문제를 해결할 수 있는 다중 계층 웹 필터를 적용한 웹 애플리케이션 방화벽 시스템을 설계하고 구현하였다. 제안된 시스템은 저가의 시스템이나 레거시 시스템에 적용 가능하도록 설계하여 추가적인 보안장비 도입으로 야기되는 비용 문제를 해결할 수 있도록 하였다.
최근 화학물질을 사용하는 시설이 증가하면서 취급양도 급속하게 증가하고 있다. 그러나 화학물질 누출사고는 꾸준히 발생되고 있으며 때에 따라 다량의 화학물질이 누출되는 경우에는 큰 피해로 이어질 가능성이 크다. 이러한 산업단지에는 수많은 센서로부터 얻는 정보를 이용해 누출 발생지역을 감지 감시하고 있으며, 기존의 고정식 센서를 로봇이나 드론에 적용하여 산업현장에 이용되고 있다. 이에 따라 화학물질을 취급하는 공정의 누출조건, 환경조건을 반영한 다양한 누출 시나리오를 토대로 빠른 감지와 대응을 위해 경계면의 센서 배치 방안을 제시할 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 화학물질이 누출되는 경우에 대해 COMSOL을 사용하여 주요 파라미터를 적용, 실질적인 사고 시나리오를 해석하였다. 그리고 사고 시나리오를 바탕으로 센서의 감지 확률, 감지시간과 감지시나리오 수의 각 항목마다 중요도를 부여하여 이동식 센서의 위치별 속도가 산출되도록 목적함수를 선정하였다. 또한 예상치 못한 누출사고에 대해 신뢰성 분석을 통해 제안방법의 타당성을 확인하였다. 이상의 결과로부터 추후 적용될 이동식 센서의 농도 데이터를 기반으로 누출원의 역추적에도 도움을 줄 수 있을 것으로 기대한다.
대다수의 기업은 유무형의 자산을 보호하기 위한 방안으로, IT서비스망에 다양한 보안 장비를 구축하여 정보보호 모니터링을 수행하고 있다. 그러나 서비스 망 고도화 및 확장 과정에서 보안 장비 투자와 보호해야 할 자산이 증가하면서 전체 서비스망에 대한 공격 노출 모니터링이 어려워지는 한계가 발생하고 있다. 이에 대응하기 위한 방안으로 외부자의 공격과 장비 불법통신을 탐지할 수 있는 다양한 연구가 진행되었으나, 대규모 서비스망에 대한 효과적인 서비스 포트 오픈 감시 및 불법 통신 모니터링 체계 구축에 대한 연구는 미진한 편이다. 본 연구에서는 IT서비스망 전체 데이터 흐름의 관문이 되는 네트워크 백본장비의 'Netflow 통계 정보'를 분석하여, 대규모 투자 없이 광범위한 서비스망의 정보 유출 및 불법 통신 시도를 감시할 수 있는 프레임워크를 제안한다. 주요 연구 성과로는 Netflow 데이터에서 운영 장비의 텔넷 서비스 오픈 여부를 6개의 ML 머신러닝 알고리즘으로 판별하여 분류 정확도 F1-Score 94%의 높은 성능을 검증하였으며, 피해 장비의 불법 통신 이력을 연관하여 추적할 수 있는 모형을 제안하였다.
지하 공동구 화재 발생에 따른 직·간접적 피해는 사회 전반에 매우 큰 영향을 미치므로 이를 사전에 예방 및 관리하기 위한 노력이 필요하다. 화재의 발생 원인 중 케이블 자체에서 발생하는 경우는 단락, 누전, 과전류에 의한 발화 및 도체 접속부 과열, 절연체의 졀연 파괴에 의한 스파크 발생으로 인한 발화가 대부분이다. 지하 공동구의 특성에 의해 발생하는 이러한 원인을 조기에 찾아내기 위해서 지하 공동구는 영상분석을 활용한 감지 시스템을 통해 재난 및 안전사고 방지를 위한 상시 관리를 하기 위한 노력을 하고 있으며, 이 중에서 CCTV 기반의 딥러닝 영상분석 기술을 적용한 화재 감지 시스템 개발사례가 보고되고 있다. 하지만 CCTV의 경우는 사각지대가 존재하기 때문에 이를 좀 더 보완하기 위해서 스파크 발생으로 불꽃이 발생하기 전 스파크 소리를 사전에 감지해 화재 예방을 할 수 있는 고성능의 음향 기반 딥러닝 모델을 개발하고자 한다. 본 연구에서 마이크 센서를 이용하여 지하 공동구 환경에서 음향을 수집을 할 수 있는 방안을 프로토타입 모듈 개발과 실험을 통해 제안하며, 결로가 많은 지하 공동구 환경에서 음향 센서를 배치하고 기능 이상 없이 실시간으로 정보 수집 여부에 대한 가능성을 검증한다.
본 연구에서는 의료용 선형가속기로부터 발생되는 명목상 가속전압 6 MV선의 검출특성을 확인하기 위하여 유전체 물질을 사용한 평행판 검출기를 제작하였다. 제작한 검출기의 전극은 단면이 크롬으로 코팅되어 있는 FEP유전체 필름(두께: 100 $\mu\textrm{m}$)을 사용하였고 두 전극 사이에 PTFE유전체 필름(두께 : 100 $\mu\textrm{m}$)을 삽입하였다. 측정을 위하여 선원-팬텀 표면간의 거리 100 cm, 그리고 팬텀의 표면으로부터 깊이 5 cm되는 지점에 방사선 유도전하를 획득하기 위한 제작검출기를 놓았다. 방사선 조사시 제작검출기의 유용성을 알아보기 위하여, 영점 변동, 누설 전류, 인가전압에 따른 검출기의 반응, 재현성, 선형성, 조직최대선량비 등을 측정하였다. 측정결과 검출기의 영점 변동 전류 (I$_{Z}$ )는 8.3 pA, 누설 전류(I$_{I}$)는 10 pA 이었다. 제작 검출기는 인가전압에 대한 선형성을 보였으며, 또한 재현성실험에서는 조사된 선량에 대하여 1% 오차 범위 내에서 일치하였다. 검출기의 선량에 대한 선형성은 3% 이내의 오차범위에서 일치하면서 선량율 의존성이 있음을 확인하였다. 조직최대선량비분포에 대한 제작 평행판 검출기와 비교검출기간의 선량오차는 팬텀내의 최대 선량점으로부터 7.5 cm까지 3% 이내에서 일치하였다. 본 연구결과 유전체 필름을 이용한 평행판 검출기는 선량계로서의 기본적인 특성들을 허용 가능한 범위에서 만족스러워 상대선량측정을 위한 검출기로 사용할 수 있음을 확인할 수 있었다.
전자기적인 방법을 이용한 비파괴검사는 금속의 표면 및 표면 근방의 균열을 탐상하는데 매우 유용하다. 그러나, 강자성체, 상자성체 또는 강자성체와 상자성체 조직이 혼재되는 경우가 발생하여 기존의 비파괴검사법에 의하면 탐상신호의 해석에 어려움이 많다. 또한, 경우에 따라서는 국부적인 자성체의 존재를 유사결함으로 오해 또는 큰 결함을 국부적인 자성체의 존재로 오해할 수 있다. 한편, 원자력 발전소의 구조물 소재로 중요하게 사용되고 있는 Inconel은 결함 발생시 Nickel로 피막 처리한 후 연장 사용하게 된다. 이때, 상자성체인 Inconel과 강자성체인 Nickel의 혼재에 의하여 결함을 탐상하기 곤란하다. 본 연구에서는 Inconel 부재, Nickel 코팅부위 및 경계면에 존재하는 결함을 탐상하기 위한 방법으로써, 복합 유도전류-누설자속법과 고밀도 홀센서 배열을 이용한 라인스캔형 자기카메라를 제안하고, 탐상 가능 결함의 깊이 및 정량 평가 가능성에 대하여 보고한다.
최근 디지털 방사선 영상획득을 위한 평판형 X선 검출기에 이용되는 광도전체(a-Se, $HgI_2$, PbO, CdTe, $PbI_2$ 등)에 대한 관심이 증대되고 있다. 본 연구에서는 $HgI_2$ 와 a-Se 필름 변환체에 대해 X선에 대한 전기적 신호검출 특성을 조사하였다. 수백 마이크로의 두꺼운 광도전체 필름 제작을 위해 $HgI_2$는 입자침전방법을 이용하였고, a-Se은 종래의 진공열증착법을 이용하였다. 제작된 시편에 대한 전기적 특성 실험은 누설전류, 신호응답 특성, 민감도 등을 측정하였다. 실험결과로부터, $HgI_2$는 상용화된 a-Se에 비해 낮은 동작전압특성과 우수한 신호 발생율을 보임을 알 수 있었다.
항공기 엔진, 풍력발전기, 모터 등 회전기기에서 발생하는 많은 문제들은 진동이나 소음과 같은 신호 데이터를 측정하여 이상감지를 할 수 있으며, 주파수 분석 등 여러 가지 신호처리가 데이터 전처리 단계에서 필요하다. 본 논문에서는 진동 데이터를 분석하여 설비 이상상태를 감지하는 기법을 소개한다. 정상상태 데이터를 기반으로 마할라노비스 거리를 측정하여 이상상태 유무를 모니터링 하는 방식을 사용한다. 특히 신호 데이터의 전처리 기법들을 도입하여 이상상태 감지의 성능을 개선할 수 있음을 보여준다. 전처리 단계에서 신호 데이터 수집 과정에서 발생한 누설오차(leakage)를 없애기 위해 해밍 윈도우(Hamming window)를 적용하고, 신호 데이터의 원신호인 포먼트(formant)를 분리하기 위하여 켑스트럼(cepstrum) 분석을 실시한다. IMS 베어링 진동 공개데이터를 대상으로 시간 구간별로 6가지 통계지표를 추출한 후 마할라노비스 거리 분류기를 적용하여 성능을 검증하였다. 제시된 신호처리 전처리 기법을 적용함으로써 성능이 획기적으로 향상되는 것을 실험에서 보여주었다.
연구목적: 공동 성장과정 모니터링은 일반 및 관찰등급을 대상으로 공동의 규모 및 토피의 변화를 주기적으로 관찰하여 공동의 크기 변화를 관측하는 것으로서, 일반 및 관찰등급 공동을 비파괴적인 방법으로 평가하여 체계적인 공동관리방안 수립을 위한 것이다. 연구방법: GPR탐사 장비를 활용하여 취득한 노면영상 및 주변현황 영상을 시험 대상 공동조사서에 표기되어 있는 주변 현황과 GPR 탐사 레이더그램에서 해당위치의 심도별 평면과 종단 및 횡단면을 분석한다. 최초 발견 공동의 노면영상에 나타난 거리와 주변 표식을 활용하여 정확한 위치를 선정하고, 해당위치의 레이더그램을 호출하여 시험 공동을 분석한다. 연구결과: 일반 및 관찰등급의 공동 30개소에서 모니터링 시험을 실시한 결과, 9개소가 복구가 완료되었으며, 시험공동 21개소에서 규모의 변화가 나타났고, 13개소에서 규모 및 등급의 변화가 동시에 발생하였다. 결론: 노면하부 공동은 매설관의 손상, 시공불량, 지하수 유출에 의한 토사유출, 폐기물, 지반진동 등의 다양한 원인으로 발생되나, 장기적인 모니터링을 통한 시험 결과, 지하수 및 국지성 호우 등의 환경적 외부 요인이 주된 영향임을 판단 할 수 있다.
기술의 발전으로 스마트 선박과 관련된 다양한 연구가 진행되고 있으며, 기관실을 무인으로 순찰할 수 있는 기관실 순찰 로봇도 이러한 연구 중의 하나이다. 순찰로봇은 인공지능을 통해 학습된 정보를 기반으로 기관실을 이동하며 기기 정상 유무 및 누수, 누유, 화재 등의 이상 유무를 파악한다. 기관실 순찰로봇에 관한 연구는 인공지능을 이용한 객체 검출에 관한 연구가 주로 진행되고 있으나, 순찰로봇의 이동 및 제어에 관한 연구는 부족한 상황이다. 이는 순찰로봇이 객체를 검출하더라도 검출한 객체까지 이동할 방법이 없다는 문제를 야기한다. 이에 본 논문에서는 기관실 이상상황 발생 시 빠르게 이상 유무를 파악할 수 있는 기동성을 확보하기 위해, A* 알고리즘을 적용하여 순찰로봇이 최단경로를 탐색할 수 있는지를 확인하였다. 라이다를 장착한 소형차를 이용하여 선박 기관실을 주행하며 데이터를 얻어, SLAM으로 매핑하여 지도를 만들었다. 매핑한 지도에서 순찰로봇의 출발 지점과 목표 지점을 설정하고, A* 알고리즘을 적용하여 출발 지점부터 목표 지점까지 최단 경로를 탐색하는지를 확인하였다. 시뮬레이션 결과 매핑된 지도에서 출발 지점부터 목표 지점까지의 장애물을 회피하며 최단 경로를 잘 탐색함을 확인 할 수 있었으며, 기관실 순찰로봇에 적용하면 선박안전에 도움이 될 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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