국내 슈퍼컴퓨팅자원을 상호 연동하여 국가 과학기술 개발에 활용함으로써 공공 슈퍼컴퓨팅자원의 활용을 극대화 하기 위해 추진되고 있는 국가슈퍼컴퓨팅공동활용체제구축사업(PLSI)에서는 여러 기관의 자원을 국내 연구자들에게 서비스를 할 예정에 있다. PLSI사업에 참여한 기관들은 각자 환경에 적합한 시스템 모니터링 시스템을 구축하고 있으나 각 기관간에 서로 상이한 환경을 운영되고 있기 때문에 여러 기관들의 시스템 정보를 한번에 파악하기는 어려운 상태이다. 본고에서는 통합 관제센터에서 단일 GUI 환경을 통하여 PLSI 사업에 참여한 여러 기관들의 자원의 상태 및 사용자 작업 정보 등을 용이하게 파악하기 위한 통합 모니터링 시스템을 구축하였다.
최근 드론 산업의 규모가 커지면서 드론을 다양한 분야에 활용하려는 노력이 커지고 있다. 대규모 환경 모니터링, 재난 관리 등에 사용되기 위해서는 장시간 연속 비행이 필요하지만 드론의 배터리 용량 문제로 인해 사람이 직접 배터리를 교체해 주지 않으면 장시간 비행이 어렵다. 본 논문은 드론이 배터리 충전을 위해 자율적으로 착륙해 충전 후 이륙하는 가로등을 활용한 자율 충전 스테이션'을 제안한다. 단순한 무선 충전이 아닌 드론이 자율 비행을 통해 스테이션에 착륙하고 스테이션의 초음파 센서를 통해 착륙이 감지되면 스테이션의 송신부에서 전력을 공급해 드론의 무선 충전이 가능하다. 또한 스테이션의 구조를 원뿔형으로 만들어 드론이 스테이션의 중앙에 정확히 안착되도록 하였다. 자율 드론 충전 스테이션을 통해 배터리 용량 문제를 새로운 방식으로 해결할 수 있고, 업무에 필요한 인력을 최소화함으로서 드론 관제, 환경 모니터링 등 드론을 활용하는 다양한 분야에 도움을 줄 수 있을 것이다.
딥러닝을 비롯한 인공기능과 영상처리 분야의 접목은 기존 물리보안의 기술적 한계를 뛰어넘어 새로운 기회의 장을 마련하고 있다. 하지만 딥러닝 기반 영상분석 기술도 지능형 영상감시가 필요한 실제 현장에서는 다양한 환경의 제약사항으로 인해 성능이 저하될 가능성이 높다. 본 논문에서는 실제 CCTV 환경의 영상 데이터를 확보하여 신경망을 이용한 지속적인 학습을 통해 영상분석의 성능을 개선하는 클라우드 기반 지능형 영상보안 플랫폼을 소개한다. 클라우드 기반 지능형 영상보안 플랫폼은 지자체 통합관제센터에서 수집한 CCTV 영상을 학습 데이터로 활용하여, 현장에서 신뢰받을 수 있는 사람 검출, 사람/차량 재식별, 열악 차량번호판 탐지 등의 지능형 영상분석 서비스를 제공할 수 있다.
최초 사회공학기법의 발달로 해킹, 악성코드가 고도화, 첨단화 되어 기업에 대한 표적 공격인 APT(Advanced Persist ent Threat)공격이 급격히 증가하고 있다. APT공격의 가장 큰 특징 중 하나는 지속성이다. 공격자는 내외부에서 지속적으로 공격대상의 정보를 수집 및 활용한다. 보안관제 시스템(Enterprise Security Management)의 경우 이러한 지속적인 공격에 대하여 정상적인 접근 실패로 오인 공격을 받고 있음에도 별도의 경고를 할 수 없는 한계점이 있다. 이러한 오탐 데이터를 철저히 분석하기 위한 시스템 설계 및 연구가 필요하다. 본 논문에서는 데이터마이닝을 이용하여 지나칠 수 있는 오탐을 임계치 기준 분류하여, 산출된 비교 값을 기준으로 지속적으로 일어나는 공격에 대한 예측 및 공격에 대한 개선된 대응 방안을 제시한다. 제안 기법을 사용하여 장기적으로 시도되는 공격 데이터를 분류, 앞으로 일어날 수 있는 공격 징후 탐지가 가능하다.
최근 인간의 개입을 최소화하면서 임무를 수행할 수 있는 무인항공기에 대한 활용도가 높아지는 가운데 무인선(Uamanned Maritime Vessel) 운용에 대한 관심도 높아지고 있다. 국내에서 무인선(Uamanned Maritime Vessel) 관련 프로젝트는 오염 방제 지원, 불법조업 감시, 조난자 수색 구조 등의 감시 및 구난 방제 지원 임무와 수로조사, 해양 기상 모니터링, 적조 감시 등 해양 조사 등을 목적으로 무인선(Uamanned Maritime Vessel)을 개발하는 중이다. 무인선은 관제센터(Maritime Control Station) 또는 모선을 통하여 원격 통제로 임무를 수행하게 되며, 이를 위하여 다양한 정보가 무선통신을 통하여 유인선-무인선, 무인선-무인선, 무인선-관제센터 간에 실시간으로 제공될 것으로 예상되어진다. 본 연구에서는 ITU-R Study Group Woking Party 5B를 분석한 후, 국내 개발 예정인 무인선(Uamanned Maritime Vessel) 운용을 위하여 요구되는 통신 서비스를 구분하여 정의 및 분류하고, 이를 바탕으로 데이터 전송속도, 트래픽 이용시간, 교통량을 바탕으로 필요한 주파수 산정을 위한 기초자료를 제공하는데 목적이 있다.
해상교통 분석은 대상 해역의 환경 특성을 파악하고, 선박의 교통 패턴을 분석하는 일련의 과정을 일컫는다. 이는 최근 해상 교통량이 늘어나고 관제 영역이 확장됨에 따라 그 필요성이 증가하고 있으며, 실제로 해상교통관제(VTS, Vessel Traffic Service)와 항만 시설의 안전성 평가에 적용되기도 한다. 본 논문에서는 공간정보 분석 방법 중 히트맵(heatmap)과 중심점(centroid) 기법을 이용하여 선박의 통항패턴을 분석하는 방법을 제안한다. 이 방법은 시간에 따라 공간적 특성이 변하는 항적 데이터를 분석하기에 적합한 방법이며, 실제 목포항에서 수집된 항적 데이터를 이용한 실험을 수행하였다. 실험에서는 시간대별 교통 밀도와 중심점 분석을 수행하였고, 이를 통해 해상교통의 공간적 변화를 쉽게 식별할 수 있었으며, 제안하는 방법이 해상교통 분석법으로 활용될 수 있음을 확인하였다.
가축 질병 발생시 신속하게 대처를 하지 못할 경우 그 피해가 막대하기 때문에 가축 질병은 축산업에서 매우 중요한 이슈이다. 가축 질병 발생으로 인한 문제를 해결하기 위해서는 가축 질병상태를 조기에 진단하고 체계적이며 과학적인 가축 사양기술의 개발이 필요하지만 국내에는 이러한 기술에 대한 연구가 미흡한 실정이다. 본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅을 활용한 가축 질병 예찰 및 축사 통합 관제 시스템을 제안하고자 한다. 제안하는 시스템은 WSN과 어플리케이션을 통해 수집된 가축 및 축사관련 정보들을 데이터를 컬럼 지향 데이터베이스인 하둡 HBase를 이용하여 저장하고 관리하며, 맵리듀스 모델을 통한 병렬처리를 통해 가축 질병 예찰 및 축사 통합 관제 서비스를 제공한다. 또한 REST 기반의 웹서비스 제공을 통해 사용자는 PC, 모바일 기기 등 다양한 플랫폼으로 서비스를 제공받을 수 있다.
최근에 이르기까지 교통분야에서 차량에 관한 정보를 수집하기 위하여 사용되고 있는 검지쳬계는 유도식 루프검지기 (Inductive Loop Detector,ILD)이다. 유도식 검지기로 부터 수집되는 교통자료는 점유시간(차량이 검지기를 점유한시간)과 비점유시간(통행 차량과 차량간의 시간차)및 교통량이 기초 수집자료가 된다. 특히 점유 시간은 신호의 현시 길이를 결정 및 과포화제어를 위한 대기행렬예측 등 다양한 관제알고리즘에 있어서 핵심적인 자료이므로 높은 신뢰도가 요구된다. 이러한 신뢰도는 검지로 부터 수집될 수 있는 자료들을 토대로 통행 차종을 식별함으로써 향상시킬 수 있으며, 관련 관제 알고리즘의 신뢰도 향상은 물론 최근 관심이 고조되고 있는 무인자동감시 체계 및 교통정보 자동 수집장치의 개발을 유도할 수 있다. 본 논문에서는 통행하는 차량들에 대하여 수집 되는 기초자료를 기반으로 인식하기 위한 방법으로 통계적 클러스터링 방법 두 가지와 신경망 클러스터링 방법 등 세가지 방법을 제시하고, 결과로서 무인 자동감시 체계에 관한 활용 방법을 제시한다.
사이버 상의 공격과 범죄가 기하급수적으로 증가와 해킹 공격들이 지능화, 고도화되면서 해킹 공격방법 및 루트가 복자하고 예측 불가능하게 진화하고 있어 실시간으로 범죄 발생을 예측, 예방과 대규모의 지능적인 해킹 공격에 대한 선제적 대응력 강화하기 위해 스스로 학습해 이상 징후를 감시 및 공격을 차단하여 대응하는 인공지능을 활용한 차세대 보안 시스템 구축을 통한 인공지능기반 보안관제 플랫폼 개발 방안을 제시하고자 한다. 인공지능기반 보안관제 플랫폼은 데이터 수집, 데이터 분석, 차세대 보안체계 운영, 보안체계 관리 등의 기반으로 개발되어야 한다. 빅데이터 기반과 관제시스템, 외부위협정보를 통한 데이터 수집 단계, 수집된 데이터를 전처리 후 정형화시켜 딥러닝 기반 알고리즘을 통해 정·오탐 선별과 이상행위 분석 등을 수행하는 데이터 분석 단계, 분석된 데이터로 통해 예방·관제·대응·분석과 유기적 순환구조의 보안체계를 운영하여 신규위협에 대한 처리범위 및 속도향상을 높이고 정상기반과 비정상행위 식별 등을 강화시키는 차세대 보안체계 운영, 그리고 보안위협 대응 체계 관리, 유해IP 관리, 탐지정책 관리, 보안업무 법제도 관리이다. 이를 통해 방대한 데이터를 통합적으로 분석하고 빠른 시간에 선제적으로 대처가 될 수 있도록 방안을 모색하고자 한다.
본 연구는 공군에서 운영되고 있는 "항공관제통합관리"체계 내 최근 추가된 항공안전관리시스템(SMS) 안전자율보고를 통해 접수된 안전보고 사례를 분석하여, 위해요인을 식별하고, 해당 지역(기지)별 개선사항을 제시하여, 향후 데이터 기반의 안전관리를 수행할 수 있는 기초를 마련하기 위함이다. 위해요인 식별을 위해 자율보고체계 내 16개로 분류된 데이터를 기반으로 1차적으로 기지별 분류를 하였고, 기종 및 기술된 내용을 기반으로 세부적으로 2차 분류하였다. 가장 많은 보고가 이루어진 관제협조(306건) 항목에 대하여 RCIAA(Reporting, Category, Identification, Analysis, and Action, 이하 RCIAA)과정(연구자 작성)을 거쳐 위해요인을 분석하였으며, 분석한 결과를 토대로 위해요인을 크게 정보 공유, 규정, 절차 교육·훈련 및 장비 항목으로 나누어 개선사항을 도출하였다. 위해요인 및 특정 개선사항이 기지별(12개) 로 상이함을 확인할 수 있었으며, 통계적 분석을 바탕으로 기지(지역)별 운항관제분야 안전관리의 방향을 제시할 수 있는 근거로 활용할 수 있다. 또한, 민(民)·군(軍)을 통틀어 특정 기지(지역)별 데이터 기반의 위해요인 분석 연구가 부족한 점에 비추어 볼 때 데이터를 기반으로 한 안전관리의 중요성을 재확인 할 수 있는 결과로 제시할 수 있을 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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