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.
천해 환경에서 음파가 장거리 전파되는 경우, 해저면의 비균질성으로 인해 일반적으로 사용하는 Rayleigh reflection 모델을 적용한 음파전달 모의 결과보다 더 큰 전달손실을 보이는 것으로 알려지고 있다. 이에 따라 미 해군은 경험식 기반의 해저면 반사손실(High-Frequency Bottom Loss, HFBL) 모델을 적용하여 음파 전달을 예측하고 있다. 본 연구에서는 여름철 동해 천해환경에서 중주파수(2.3 kHz, 3 kHz)를 이용한 해상실험 전달손실 측정 및 분석이 수행되었다. BELLHOP 모델을 통해 고유음선을 추적한 결과, 임계각보다 낮은 수평입사각에 대해서만 음파가 수 km 이상 장거리 전파되었으며, Rayleigh reflection 모델 기반의 전달손실 예측값과 실측 전달 손실 값과의 차이는 전달거리가 증가함에 따라 점차 증가하는 경향을 보였다. 큰 수평입사각 영역에서 Rayleigh reflection 모델과 HFBL 모델을 비교하여 HFBL의 입력값인 해저면 province 값을 추정한 후, 이를 적용한 전달 손실을 모의하여 실측 전달 손실 값과 비교하였다. 그 결과 BELLHOP 모델의 반사 손실 모델로 경험식 기반의 HFBL을 적용하여 전달 손실을 모의했을 때, 실측 전달 손실과 일치하는 것을 확인할 수 있었다.
본 연구의 목적은 토픽모델링과 언어네트워크분석을 활용하여 한국의 스마트팜 분야 연구 동향과 지식구조를 파악하는 것이다. 연구목적을 달성하기 위하여 KCI(Korea Citation Index)의 스마트팜 관련 국내 학술지 104편을 대상으로 핵심어와 핵심어들의 연결 관계를 분석하고, LDA 토픽모델링 기법을 이용하여 연구주제와 관련된 토픽들을 분석하였다. 언어네트워크분석 결과, 국내 스마트팜 관련 연구 분야의 주요핵심어는 '환경', '시스템', '사용', '기술', '재배' 등이 나타났으며, 연결중심성, 매개중심성, 위세중심성 결과도 제시하였다. 토픽모델링분석결과, Topic 1은 '스마트팜 도입 분석', Topic 2는 '친환경 스마트팜과 스마트팜의 경제적 효율성', Topic 3은 '스마트팜 플랫폼 설계', Topic 4는 '스마트팜 생산 최적화', Topic 5는 '스마트팜 생태계', Topic 6은 '스마트팜 시스템 구현', Topic 7은 '스마트팜 관련 정부 정책'으로 나타났다. 본 연구는 국내 스마트팜 관련 연구 동향을 살펴봄으로써, 향후 국내의 스마트팜을 발전시키는 데 필요한 정책개발과 연구 방향성을 설정하는데 기초자료가 될 것으로 기대한다.
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.
본 연구는 인공지능 서비스과정에서 개인정보를 포함한 데이터가 처리되고 있고, 그 과정에서 발생 가능한 개인정보 침해사고를 방지하기 위한 해결방안으로 개인정보 침해요인에 대응하는 위기관리 컴플라이언스를 마련하고자 한다. 이를 위해 먼저, 문헌조사 및 전문가 Delphi를 거쳐 처리과정을 범주화를 하였는데, 인공지능서비스 제공과정을 서비스기획·데이터 설계 및 수집과정, 데이터 전처리 및 정제과정, 알고리즘 개발 및 활용과정으로 구분하고, 3개 과정을 9단계의 개인정보처리단계로 다시 세분화하여 개인정보 침해요인을 구성하였다. 둘째, 조사한 개인정보 침해요인을 전문가 대상의 FGI, Delphi 등을 통해 선정하였다. 셋째, 각 개인정보 침해요인에 대한 심각도 및 발생가능성에 대해 전문가대상으로 설문조사하였으며, 94명의 응답결과에 대해 타당성 및 적정성을 검증하였다. 넷째, 인공지능 서비스에서의 개인정보 침해요인에 대한 적절한 위기관리 컴플라이언스를 제시하기 위해, 개인정보의 자산가치, 개인정보 침해요인, 개인정보침해사고 발생가능성을 활용하여 개인정보 침해위험도 산정방식을 마련하였으며, 이를 통해 점수등급에 따라 위험정도에 따른 개인정보 침해사고 대응방안을 제시하였다.
전 세계적으로 과학기술의 발달에 따라 육·해·공·우주에 이어 사이버공간이라는 영역 또한 전장 영역으로 인식되고 있다. 이에 따라 육·해·공·우주에서 이루어지는 물리적 작전뿐만 아니라 사이버공간에서 이루어지는 사이버 작전 수행을 위한 정의, 체계, 절차, 계획 등 다양한 요소를 설계·수립해야 한다. 본 연구에서는 사이버 작전의 표적처리(Targeting) 중 표적개발 및 우선순위 부여 단계에서 중간표적개발을 통해 선정한 사이버 표적 목록에 대한 우선순위를 부여할 때 고려할 수 사이버 표적의 중요성을 고려 요소로 선정하여 이에 대한 점수를 산출, 사이버 표적 우선순위 선정 점수의 일부로 활용하는 방안을 제시한다. 이에 따라, 사이버 표적 우선순위 부여 과정에서 사이버 표적 중요성 범주를 설정하고, 사이버 표적 중요성 개념 및 기준항목을 도출한다. 도출된 기준항목별 점수산정 및 종합을 위해 PageRank 알고리즘을 기반으로 Event Prioritization Framework 등의 매개변수를 종합한 TIR(Target Importance Rank) 알고리즘을 제안한다. 그리고 스턱스넷 사례 기반 네트워크 토폴로지 및 시나리오 데이터를 구성하여 제안된 알고리즘으로 사이버 표적 중요성 점수를 도출하고 사이버 표적의 우선순위를 선정하여 제안된 알고리즘을 검증한다.
이동약자가 집에서 밖으로 나오는 순간부터 이동에 대한 어려움을 겪는 경우가 있다. 보호자들 또한 시간적 여유가 없어 사회적 약자인 가족을 보호시설에 위탁하게 되는 경우 피보호자의 위치를 알기 위해서는 보호자가 직접 확인할 수밖에 없다. 이러한 보호자의 불안감과 수고를 덜어주고, 보호시설 관계자와 이용자의 편의성을 제공하기 위해 AI 홈케어 솔루션에 대한 설계를 하게 되었다. 비영리재단, 보호시설에 서비스를 무료로 배포하여 사용하는 시설이 많아진다면 보호자의 걱정이 줄어들고, 시설 이용자들을 관리해야 하는 시설 관계자의 부담도 줄어들게 될 것이다. 본 논문에서는 이동약자를 고려하여 이동과 관련한 모든 데이터인 보호자에게 피보호자의 위치, 상태 알람뿐만 아니라 위급한 일이 발생하면 보호자에게 긴급 알림서비스 기능을 제공한다. 나아가 시설 관계자의 편의와 부담을 덜어주기 위해 내비게이션 기능을 사용하여 최적의 경로를 추천해주는 서비스 기능도 제공할 필요가 있다. 이동약자가 이용하는 셔틀의 위치, 승하차 시간 등 보호자에게 필요한 정보를 제공하여 불안감을 덜어줄 필요가 있다. 또한 서비스를 무료로 제공하면서 시설 관리자는 봉사의 질, 이동약자는 서비스의 질을 높여주는 데 목표가 있다.
무 설치 프로그램(이하 '포터블 프로그램'이라 한다.)은 일반적 소프트웨어와는 다르게 설치과정 없이 사용할 수 있는 프로그램이다. 별도의 설치 과정이 없기 때문에 포터블 프로그램은 높은 이동성을 가지며 다양하게 활용된다. 예를 들어, 다수의 PC의 초기 설정이 필요할 때 하나의 USB 드라이브에 다양한 포터블 프로그램을 저장하여 초기설정을 할 수 있다. 또는 PC에 문제가 발생하여 정상적인 부팅이 어려울 때 USB 드라이브에 Windows PE를 구성하고 저장된 포터블 프로그램으로 PC 복구에 사용될 수 있다. 그리고 포터블 프로그램은 레지스트리 값 변경 등 PC 설정에 직접적인 영향을 끼치지 않으며 흔적을 남기지 않는다. 이는 다시 말해, 포터블 프로그램이 높은 보안성을 가진다는 것을 의미한다. 포터블 프로그램을 사용 후 삭제하면 일반적인 방식으로의 행위분석에 어려움이 존재한다. 만약 사용자가 악성 행위에 포터블 프로그램을 사용하였다면 일반적인 방식으로의 분석으로는 증거 수집에 한계가 따른다. 따라서 포터블 프로그램은 일반적인 설치 소프트웨어와는 다른 새로운 방식의 행위분석이 이루어져야 한다. 본 논문에서는 가상머신 상에서 Windows 10 운영체제를 설치한 후 Opera, Notepad++의 포터블 프로그램으로 시나리오를 진행한다. 그리고 이를 운영체제의 파일분석, 메모리 포렌식 등의 다양한 방법으로 분석하여, 프로그램 실행시간, 횟수 등의 정보를 수집하고, 사용자의 구체적 행위분석을 실시한다.
본 논문에서는 IEEE 802.11b/g/n 규격의 2.4GHz 대역 통신 기반의 스마트 벽스위치를 제안한다. 4차 산업 시대로 진화하면서 스마트 홈 솔루션 개발이 활발히 진행 중이며 스마트 벽스위치에 대한 적용사례가 증가하고 있다. 가격 경쟁력을 통해 시장을 선점하고 있는 중국 제품은 대부분 블루투스와 지그비 통신 방식의 스위치를 사용하고 있다. 하지만, 지그비 통신은 저전력인데 반해 블루투스보다 통신속도가 늦고 별도의 허브를 통한 네트워크 구성이 추가적으로 요구되는 단점이 있다. 블루투스 방식은 와이파이 통신에 비해 통신 범위와 속도가 낮고 통신 대기시간이 비교적 길며 보안성이 취약한 것이 문제점이다. 본 연구에서는 와이파이 통신 기술을 적용한 IEEE 802.11b/g/n 스마트 벽스위치를 개발하였다. 또한, 2선식 구조를 통하여 건물 내 별도의 중선선 시공을 통한 추가 비용이 발생하지 않게 설계하였다. 연구의 결과물은 기존 벽스위치에 비해 30%이상 저렴하여 기술 경쟁력뿐만 아니라 가격 경쟁력에서도 시장을 선점할 수 있을 것으로 판단한다.
건물에서 재난이 발생할경우, 건물 내 인원을 신속히 구조하여 사상자를 최소화하는 것은 단연 최우선순위가 된다. 이러한 구조활동을 위해서는 건물내 어디에 몇 명이 있는지를 알아야 하는데, 실시간으로 알기가 어렵다보니 주로 건물주나 경비원 등 관계자의 진술이나 층별 면적, 수용 인원과 같은 기초자료에 의존하는 실정이다. 따라서 빠르고 정확하게 재실인원 정보를 파악하여 현장에 대한 불확실성을 낮추고 골든타임내 효율적인 구조활동을 지원하는 것이 반드시 필요하다. 본 연구는 컴퓨터 비전 알고리즘을 활용하여 이미 건물에 설치되어 있는 여러대의 CCTV 가 촬영한 이미지 로부터 건물 위치별 재실인원을 계수하는 방법론을 제시한다. 계수 방법론은 (1)카메라별 관심선(LOI) 설정을 통한 다중카메라 네트워크 환경구축, (2)딥러닝을 활용한 모니터링 구역내 사람 탐지 및 추적, (3)다중 카메라 네트워크 환경을 고려한 인원 합산 세단계로 구성된다. 제안된 방법론은 5층 건물을 대상으로 세 개의 시간대 별로 수행된 현장 실험을 통해 검증되었다. 최종 결과는 89.9%의 정확도로 재실자를 인식하는 것으로 나타났으며, 층별, 구역별 합산결과도 93.1%, 93.3%의 정확도로 우수했다. 층별 평균MAE와 RMSE는 각각 0.178과 0.339이었다. 이 처럼 실시간으로 제공하는 건물내 재실자 정보는 초기 재난 대응단계에 신속하고 정확한 구조활동을 지원 할 수있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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