• 디지털융복합연구
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• 제19권2호
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• pp.1-12
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• 2021

최근 4차 산업혁명으로 빅데이터의 성장과 가치는 지속적으로 증가하고 있으며, 정부에서도 공공데이터 개방과 활용에 적극적으로 노력하고 있다. 하지만 여전히 시민들의 공공데이터 활용 요구수준에는 미치지 못하는 상황이며, 현 시점에서 공공데이터 분야의 연구동향 파악과 발전 방향을 모색할 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 공공데이터와 관련된 연구 동향을 파악하기 위해서 텍스트 마이닝 기법에서 주로 활용되는 토픽 모델링을 활용하여 분석하였다. 이를 위해 국내외 학술논문 중 '공공데이터', 'Public Data'의 키워드가 포함된 논문(국내 1,437건, 국외 9,607건)을 수집하여 LDA 알고리즘 기반의 토픽 모델링을 수행하였으며, 국내외 공공데이터 연구 동향을 비교 분석하여 정책적 시사점을 제시하였다. 분석 결과 국내의 경우 공공분야 정책 연구가 주를 이루고 있으며, 국외는 의료, 건강 관련 연구가 높게 나타났다. 토픽별 시계열로 살펴보면 국내는 '개인정보보호', '공공데이터 관리', '도시 환경' 분야의 연구가 증가하였으며, 국외는 '도시정책', '세포 생물학', '딥러닝', '클라우드·보안' 분야 연구가 활성화되고 있음을 확인할 수 있었다.

• 대한치과의료관리학회지
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• 제7권1호
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• pp.39-43
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• 2019

Smartphone usage has become so common that it has reached 2 billion people in the last year. As a result of this, hospitals have started making use of smartphones at various medical sites and research services for patients. This study aimed to establish support for developing a long distance program for patients with implants who have difficulty visiting clinics or with busy modern lives, by using smartphones for oral hygiene management instruction. The data were collected for 12 weeks, from July 24 to October 21, 2015, for patients who agreed to participate in the study. Although the subjects found the process of transferring photos via smartphone to be cumbersome (75%), the satisfaction level of the oral hygiene management program was excellent for all participating patients, and they all wanted to continue with further management using this process. The results from the phone satisfaction survey showed that oral hygiene self-management after oral hygiene control training by smartphones was mostly equal to previous habits (87.5%) or had partially increased but had not decreased. The need for data on more varied age groups and the issues of protecting the security of personal information on smartphones require further study. However, our study confirmed the efficacy of using electronic media (smartphones) for oral hygiene management in patients with a dental implant due to their improvement of oral hygiene performance as evidenced by less bleeding from probing on post-program visit.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제10권4호
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• pp.117-122
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• 2021

최근 태풍, 지진, 산불, 산사태, 전쟁 등 다양한 재난 상황으로 인한 인명피해와 자금 손실이 꾸준히 발생하고 있고 현재 이를 예방하고 복구하기 위해 많은 인력과 자금이 소요되고 있는 실정이다. 이러한 여러 재난 상황을 미리 감시하고 재난 발생의 빠른 인지 및 대처를 위해 본 논문에서는 인공지능 기반의 재난 드론 시스템을 설계 및 개발하였다. 본 연구에서는 사람이 감시하기 힘든 지역에 여러 대의 재난 드론을 이용하며 딥러닝 기반의 객체 인식 알고리즘과 최적 경로 탐색 알고리즘을 적용해 각각의 드론이 최적의 경로로 효율적 탐색을 실시한다. 또한 드론의 근본적 문제인 배터리 용량 부족에 대한 문제점을 해결하기 위해 Ant Colony Optimization (ACO) 기술을 이용하여 각 드론의 최적 경로를 결정하게 된다. 제안한 시스템 구현을 위해 여러 재난 상황 중 산불 상황에 적용하였으며 전송된 데이터를 기반으로 산불지도를 만들고, 빔 프로젝터를 탑재한 드론이 출동한 소방관에게 산불지도를 시각적으로 보여주었다. 제안한 시스템에서는 여러 대의 드론이 최적 경로 탐색 및 객체인식을 동시에 수행함으로써 빠른 시간 내에 재난 상황을 인지할 수 있다. 본 연구를 바탕으로 재난 드론 인프라를 구축하고 조난자 탐색(바다, 산, 밀림), 드론을 이용한 자체적인 화재진압, 방범 드론 등에 활용할 수 있다.

• 융합정보논문지
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• 제12권1호
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• pp.76-82
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• 2022

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.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제20권6호
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• pp.299-312
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• 2021

V2X를 활용한 자율주행차량은 기존의 자율주행차량보다 더욱 많은 정보를 바탕으로 자율주행차량의 센서 커버리지 밖의 영역의 정보를 통하여 안전한 주행이 가능하다. V2X 기술이 자율주행차량의 핵심 구성 요소로 부각되면서 V2X 보안 문제에 대해 연구가 활발히 진행되고 있지만 자율주행차량이 V2X의 의존도가 높은 자율주행시스템에서 V2X 통신의 고장으로 인한 위험성에 대한 부분은 상대적으로 부각되고 있지 않으며 관련 연구도 미진한 편이다. 본 논문에서는 자율주행차량의 교차로 시나리오를 제시하여 V2X를 활용한 자율주행시스템의 서비스 시나리오를 정의 하였으며 이를 기반으로 기능을 도출하고 V2X의 위험 요인을 분석하여 오작동을 정의하였다. ISO26262 Part3 프로세스를 활용하여 HARA 및 고장 주입 시나리오의 시뮬레이션을 통해 V2X 모듈의 고장으로 인한 위험성과 이를 확인하는 검증 과정을 제시하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제20권4호
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• pp.377-388
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• 2022

최근 실감형 가상공간 기술인 메타버스(Metaverse) 기술이 화두가 되고 있다. 하지만, 메타버스 환경에 대한 제도적 체계가 미흡해서 메타버스 내 생산, 저장, 가공, 이전되는 디지털 자산을 포함한 산업기밀 유출 문제에 대한 우려가 대두되고 있다. 사이버 공간의 해킹 공격을 방어하기 위한 디지털 포렌식 기술은 메타버스 공간에서 활용이 불가하고, 피해 범위 산정 및 책임 추적의 근거가 마련되어 있지 않아서 인력 유출 및 사이버 해킹에 대한 효과적인 대응이 어렵다. 본 논문에서는 메타버스에서 발생 가능한 산업기밀 정보의 범위와 유출 시나리오를 정의하고, 메타버스 내 유출 시나리오 별 발생가능한 문제점을 기반으로 메타버스 시대의 산업기밀 유출 대응을 위한 정책적·제도적 방안을 제안한다. 연구결과, 메타버스 내 산업기밀 유출 대응을 위해서는 역외 압수·수색 문제에 대한 표준화된 법률 마련 및 가상화폐 증거 수집 제도 마련이 필요한 실정임을 확인할 수 있었다. 본 연구를 통해 메타버스 기술에서 발생 가능한 문제에 사전 대비를 함으로써 산업 기술 발전에 기여할 수 있을 것이다.

• 융합정보논문지
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• 제12권5호
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• pp.116-125
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• 2022

최근의 테러의 양상은 수단, 대상, 지역 등에 있어 다양한 특징이 있다. 특히 2001년 발생한 미국 911 테러로 인해 각국의 테러에 대한 패러다임이 바뀌었으며, 한국도 이에 동참하여 2016년부터 테러방지법을 제정·시행하고 있다. 이를 기반으로 화생방테러가 일반테러에 포함되어 경찰청에서 컨트롤타워 역할을 수행하며 환경부 등 관련 유관기관에서 지원하는 체계가 구축·운용 중이다. 하지만 경찰 내 화생방테러에 대비한 조직체계, 인력구성, 운용 중인 장비·물자 등에서 제한사항이 확인하였다. 이를 바탕으로 화생방테러 역량을 강화할 수 있는 개선방안으로 경찰청 내 화생방테러 전담조직 및 연구조직의 신설, 화생방테러 특성에 맞는 전자식 장비의 확충등을 제안하였다. 화생방테러 대응의 한계를 극복하기 위해 제시된 개선방향을 통해 경찰의 현장대응역량이 강화될 수 있을 것으로 기대된다.

• 융합정보논문지
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• 제11권5호
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• pp.30-37
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• 2021

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.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.39-48
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• 2022

전 세계적으로 사이버 공격은 계속 증가해 왔으며 그 피해는 정부 시설을 넘어 민간인들에게 영향을 미치고 있다. 이러한 문제로 사이버 이상징후를 조기에 식별하여 탐지할 수 있는 시스템 개발의 중요성이 강조되었다. 위와 같이, 사이버 이상징후를 효과적으로 식별하기 위해 BGP(Border Gateway Protocol) 데이터를 머신러닝 모델을 통해 학습하고, 이를 이상징후로 식별하는 여러 연구가 진행되었다. 그러나 BGP 데이터는 이상 데이터가 정상 데이터보다 적은 불균형 데이터(Imbalanced data)이다. 이는, 모델에 학습이 편향된 결과를 가지게 되어 결과에 대한 신뢰성을 감소시킨다. 또한, 실제 사이버 상황에서 보안 담당자들이 머신러닝의 정형적인 결과로 사이버 상황을 인식시킬 수 없는 한계도 존재한다. 따라서 본 논문에서는 전 세계 네트워크 기록을 보관하는 BGP(Border Gateway Protocol)를 조사하고, SMOTE(Synthetic Minority Over-sampling Technique) 활용해 불균형 데이터 문제를 해결한다. 그 후, 사이버 공방(Cyber Range) 상황을 가정하여, 오토인코더를 통해 사이버 이상징후 분류하고 분류된 데이터를 가시화한다. 머신러닝 모델인 오토인코더는 정상 데이터의 패턴을 학습시켜 이상 데이터를 분류하는 성능을 92.4%의 정확도를 도출했고 보조 지표도 90%의 성능을 보여 결과에 대한 신뢰성을 확보한다. 또한, 혼잡한 사이버 공간을 가시화하여 효율적으로 상황을 인식할 수 있기에 사이버 공격에 효과적으로 방어할 수 있다고 전망된다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권11호
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• pp.449-456
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• 2021

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.