• 한국지형학회지
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• 제27권2호
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• pp.65-80
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• 2020

This paper deals with risk assessment of life in a landslide-prone area by a GIS-based modeling method. Landslide susceptibility maps can provide a probability of landslide prone areas to mitigate or proper control this problems and to take any development plan and disaster management. A landslide inventory map of the study area was prepared based on past historical information and aerial photography analysis. A total of 550 landslides have been counted at the whole study area. The extracted landslides were randomly selected and divided into two different groups, 50% of the landslides were used for model calibration and the other were used for validation purpose. Eleven causative factors (continuous and thematic) such as slope, aspect, curvature, topographic wetness index, elevation, forest type, forest crown density, geology, land-use, soil drainage, and soil texture were used in hazard analysis. The correlation between landslides and these factors, pixels were divided into several classes and frequency ratio was also extracted. Eventually, a landslide susceptibility map was constructed using a logistic regression model based on entire events. Moreover, the landslide susceptibility map was plotted with a receiver operating characteristic (ROC) curve and calculated the area under the curve (AUC) and tried to extract a success rate curve. Based on the results, logistic regression produced an 85.18% accuracy, so we believed that the model was reliable and acceptable for the landslide susceptibility analysis on the study area. In addition, for risk assessment, vulnerability scale were added for social thematic data layer. The study area predictive landslide affected pixels 2,000 and 5,000 were also calculated for making a probability table. In final calculation, the 2,000 predictive landslide affected pixels were assumed to run. The total population causalities were estimated as 7.75 person that was relatively close to the actual number published in Korean Annual Disaster Report, 2006.

• 대한토목학회논문집
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• 제31권3B호
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• pp.243-252
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• 2011

최근의 기후변화로 인한 강우패턴의 변화는 우리나라에서 가뭄의 발생확률을 증가시키고 있다. 가뭄의 발생은 다른 자연재해와는 달리 지속기간이 길고, 피해지역이 광범위하여, 사회경제적으로 겪는 피해가 다른 자연재해보다 크다. 현재 가뭄의 심도를 평가하기 위해서 기후학적 인자를 우선적으로 고려하는 가뭄지수가 주로 사용되고 있다. 본 연구에서는 기후학적 인자를 고려한 가뭄지수와 재해에 취약한 사회경제적 요소를 고려하여 가뭄위험지도를 작성함으로써 좀 더 현실적인 가뭄평가 방법을 제시하고자 한다. 경상도 지역에 대한 가뭄의 공간적인 위험도 평가를 수행하기 위해, 가뭄위험도를 노출성 지수와 취약성 지수의 결합으로 정의하여 분석하였다. 가뭄의 노출성 지수는 가뭄지수를 이용하여 GIS를 기반으로 공간적 범위에 분포시켰으며, 가뭄의 취약성 지수는 사회경제적인 5가지 인자를 이용하여 산정하고, 표준화를 통하여 공간적 범위에 분포시켰다. 그 결과 대상지역인 경상도 내 시군구 지역별 가뭄에 대한 위험도의 차이를 비교할 수 있었으며, 같은 강도의 가뭄이 발생하여도 경상도 내 행정구역별 지역적 특성에 따라 가뭄위험도를 평가할 수 있었다.

• 한국지리정보학회지
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• 제21권2호
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• pp.1-23
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• 2018

본 연구에서는 열환경 개선 정책을 효율적으로 수립하기 위해 정책과 연계한 열 취약성 평가 방법을 제시하였다. 평가지표 선정을 위해 국내 17개 도시의 열환경 개선 정책과 국내 외 35개 선행연구의 열환경 평가지표를 고찰하였고, 최종적으로 열환경 개선정책과 연계된 15개 열취약성 평가지표를 선정하였다. 선정된 지표는 열지수, PM10 농도, 지표면 온도, 건물 표면적, 5세 미만 인구, 심혈관 질환자 수 등이 있다. 또한, 선정된 평가지표에 대한 이론적 근거를 확보하였다. 평가지표의 적용을 위해 사례지역인 대구광역시의 열환경 취약성 평가를 실시하였다. 평가를 위한 기초자료는 $30m{\times}30m$ 해상도를 기준으로 수집하였다. 이후 Z-Score와 매트릭스 방법을 활용하여 4개 등급으로 구분된 대구광역시의 열환경 취약성 평가 결과를 도출하였다. 분석 결과, 대구광역시에서 열에 가장 취약한 1등급의 면적 비율이 가장 높은 지역은 동구였으며, 그 다음으로 달서구, 북구 순으로 높았다. 또한, 대구광역시의 139개 동 중에서 열취약성 1등급의 면적비율이 가장 높은 동은 동구의 안심1동이었는데, 15개 지표의 표준화 지수를 살펴본 결과 열취약성과 가장 높은 관계성을 가지는 요인이 되는 것은 기초생활수급자의 수, 심혈관 계통 사망자의 수, 열지수, 지표면온도 순 이었다. 이에 따라, 안심1동의 열환경을 개선하기 위해 우선적으로 시행해야하는 정책은 무더위 쉼터의 확충과 관리, 온열환자 감시체계 및 DB 구축, 도심내 그늘 확대 등의 정책이 우선적으로 시행되어야 한다. 본 연구는 열환경 개선 정책과 평가지표를 연계시켜 활용함으로써 도시 군관리계획, 지구단위계획 등에서 전략적이며 효율적인 열환경 개선 정책을 수립하는데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 농촌계획
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• 제21권2호
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• pp.11-21
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• 2015

This study carried out evaluation of vulnerability in accessability and functionality using road network that was extracted from Intelligent Transportation System(ITS) and digital map. It was built in order to figure out accessability that locational data which include community center, public facilities, medical facilities and highway IC. The method for grasping functionality are Digital Elevation Model(DEM) and land slide hazard map provided by Korea Forest Service. The evaluation criteria for figure out accessability was set to related comparison of average time in urban area. Functionality value was calculated by the possibility of backing the vehicle possibility of snowfall and landslides. At last, this research computed weighting value through Analytic Hierarchy Process (AHP), calculated a vulnerable score. As the result, the accessability of rural village came out that would spend more time by 1.4 to 3.2 times in comparison with urban area. Even though, vulnerability of the road by a snowfall was estimated that more than 50% satisfies the first class, however, it show up that the road were still vulnerable due snowing because over the 14% of the road being evaluated the fifth class. The functionality has been satisfied most of the road, however, It was vulnerable around Lake Daechung and Piban-ryung, Yumti-jae, Suriti-jae where on the way Boeun. Also, the fifth class road are about 35 km away from the city hall on distance, take an hour to an hour and a half. The fourth class road are about 25 km away from the city hall on distance, take 25 min to an hour. The other class of the road take in 30 min from the city hall or aren't affected of weather and have been analyzed that a density of road is high. In A result that compare between distribution and a housing density came out different the southern and the eastern area, so this result could be suggested quantitative data for possibility of development.

• 생물환경조절학회지
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• 제26권2호
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• pp.87-99
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• 2017

최근 빈번하게 발생하고 있는 이상기후에 의한 기상재해로 온실의 피해가 크게 발생하고 있다. 이에 자연재해가 발생하는 근본적인 요인인 기상과 이상기후 현상에 대한 정량적인 분석을 통해 시설재배에 취약한 지역을 검토하여 피해를 사전에 최소화할 수 있는 대책수립 및 관리가 필요하다. 본 연구에서는 전라도 지역을 대상으로 시설재배의 기상재해와 관련된 대리변수를 산정하여 기상재해에 의한 시설재배의 취약지역을 분석하였으며, GIS를 이용하여 공간적인 분포분석을 통해 기상재해에 취약한 시설재배지역을 지도로 나타내었다. 그리고 본 연구에서 작성된 시설재배의 취약지도와 대상지역에서 발생된 온실의 실제 재해기록과 비교 검토하였다. 본 연구에서 최종적으로 작성된 기상재해에 대한 시설재배 취약지도와 실제 온실의 피해기록을 비교해보면, 광주광역시, 나주시, 영암군, 장성군, 함평군 그리고 해남군 등 대상지역의 약 50% 정도가 본 연구의 취약지도와 실제 재해기록과 일치하는 경향이 나타났다. 이에 반해 군산시, 김제시, 목포시 그리고 무안군 등은 기상조건이 취약등급에 포함이 됨에도 불구하고 재해피해가 낮게 나타났다. 이러한 결과는 지역에 따라 다른 온실의 구조적인 설계 및 관리측면이 변수로 작용한 것으로 판단된다. 본 연구에서는 온실의 자연재해의 주요 원인인 기상자료를 분석하여 기상재해에 대한 시설재배의 취약지도를 작성하였고, 과거 재해기록과 비교하여 대상지역 내에서 취약한 지점을 확인하였다. 이 연구는 온실의 설계 및 관리측면에서 기상재해에 의한 피해를 경감 및 예방하기 위한 기초자료를 제공할 수 있을 것이다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제9권10호
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• pp.1145-1152
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• 2014

RFID(Radio-Frequency IDentification)시스템은 무선으로 사물을 식별하는 기술로 물류, 운송, 유통, 재고관리 등과 같은 물품관리를 획기적으로 개선할 수 있는 새로운 방법이다. 그러나 무선을 사용하고 있는 RFID는 통신구간에 대한 보안의 취약성 때문에 정보 누출 및 변조 같은 위험성을 가지고 있다. 우리는 이런 RFID 통신 시스템에 복잡계의 대표적인 계인 Tent-Map을 적용하여 새로운 인증 프로토콜을 설계하였다. 복잡계의 대표적인 특징인 초기치 민감성과 불규칙성을 RFID의 Reader 와 Tag에 적용하여 보다 견고하고 간략한 인증시스템을 설계하였다. 본 논문에서 보인 복잡계를 이용한 RFID 인증 프로토콜 설계는 기존의 Hash 함수나 난수에 의존되었던 인증 시스템에 차별화된 새로운 방법으로 그 활용성을 검증하는데 그 목적이 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.745-751
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• 2012

빈번한 재난의 발생으로 인해 사회적인 피해가 증가함에 따라 국가에서는 더욱 체계적인 방재시스템을 구축하기 위해 노력하고 있다. 특히, 이를 위해 전자재해지도와 같은 GIS기반의 재난정보시스템을 구축하여 활용하고 있다. 하지만 대부분 특정지역만을 고려하는 독립적인 형태의 데이터체계와 정보제공이 이루어지고 있기 때문에 다른 시스템과의 연계 및 활용측면에서는 취약점을 가진다. 또한, 재난정보서비스를 구축할 경우 데이터의 작업과정이 별도로 필요하기 때문에 많은 시간과 노력이 투입되어야 한다. 따라서 본 논문에서는 재난데이터의 인덱스코드에 대한 연구와 인터넷 포털사이트에서 제공하고 있는 지도 및 마이크로블로그 서비스 활용하여 더욱 신속하고 체계적인 재난정보서비스를 구현하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제29권1호
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• pp.117-125
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• 2019

최근 다양한 분야에서 활용중인 딥러닝은 적대적 공격 가능성의 발견으로 위험성이 제기되고 있다. 본 논문에서는 딥러닝의 이미지 분류 모델에서 악의적 공격자가 생성한 적대적 샘플에 의해 분류 정확도가 낮아짐을 실험적으로 검증하였다. 대표적인 이미지 샘플인 MNIST데이터 셋을 사용하였으며, 텐서플로우와 파이토치라이브러리를 사용하여 만든 오토인코더 분류 모델과 CNN(Convolution neural network)분류 모델에 적대적 샘플을 주입하여 탐지 정확도를 측정한다. 적대적 샘플은 MNIST테스트 데이터 셋을 JSMA(Jacobian-based Saliency Map Attack)방법으로 생성한 방법과 FGSM(Fast Gradient Sign Method)방식으로 변형하여 생성하였으며, 분류 모델에 주입하여 측정하였을 때 최소 21.82%에서 최대 39.08%만큼 탐지 정확도가 낮아짐을 검증하였다.

• 융합보안논문지
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• 제20권4호
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• pp.197-208
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• 2020

지식정보사회에서 발전된 네트워크 인프라를 바탕으로 전산망의 구조는 보안성을 확보한 다양한 형태의 망 구성을 구축하여 운영하고 있다. 국가·공공기관 전산망의 경우 각 기관별 특성과 연계 기관까지 고려한 기술적, 관리적 보안환경 구축이 필요하며, 이를 위해 기관별 특성에 따른 사이버 위협을 분류 및 위협 지도를 바탕으로 기술적·관리적 취약점 및 사이버 위협을 분석 등을 통한 사이버 훈련을 위한 기본 연구의 중요성이 대두되고 있다. 따라서 본 연구에서는 인터넷망과 국가정보통신망의 이원적 인프라 망을 기반으로 구축되어진 국가·공공기관 전산망의 내·외부 사이버 위협에 따른 유형별 분석을 사례 기반의 시나리오를 통해, 실질적인 사이버 위협 요소를 도출 및 분석하여 사이버보안 훈련 요소 도출용 사이버 위협 MAP을 제시하고자 한다.

• 한국지형학회지
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• 제27권3호
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• pp.87-103
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• 2020

The purpose of this study is to evaluate the risk of cropland and man-made infrastructures in a landslide-prone area using a GIS-based method. To achieve this goal, a landslide inventory map was prepared based on aerial photograph analysis as well as field observations. A total of 550 landslides have been counted in the entire study area. For model analysis and validation, extracted landslides were randomly selected and divided into two groups. The landslide causative factors such as slope, aspect, curvature, topographic wetness index, elevation, forest type, forest crown density, geology, land-use, soil drainage, and soil texture were used in the analysis. Moreover, to identify the correlation between landslides and causative factors, pixels were divided into several classes and frequency ratio was also extracted. A landslide susceptibility map was constructed using a bayesian predictive model (BPM) based on the entire events. In the cross validation process, the landslide susceptibility map as well as observation data were plotted with a receiver operating characteristic (ROC) curve then the area under the curve (AUC) was calculated and tried to extract a success rate curve. The results showed that, the BPM produced 85.8% accuracy. We believed that the model was acceptable for the landslide susceptibility analysis of the study area. In addition, for risk assessment, monetary value (local) and vulnerability scale were added for each social thematic data layers, which were then converted into US dollar considering landslide occurrence time. Moreover, the total number of the study area pixels and predictive landslide affected pixels were considered for making a probability table. Matching with the affected number, 5,000 landslide pixels were assumed to run for final calculation. Based on the result, cropland showed the estimated total risk as US $ 35.4 million and man-made infrastructure risk amounted to US $ 39.3 million.