본 논문에서는 기업의 IT시스템에 대한 위협에 대응하고자 하는 기업의 자산을 지켜주는데 매우 중요한 영역인 보안관제 위협정보를 확인하고자 한다. 보안관제는 보안 장비에서 발생한 이벤트, 로그를 중심으로 실시간 분석하여 위협을 판정하고 대응한다. 보안관제 업무에 있어서 우선적으로 위협정보를 평판정보와 분석정보로 구분하여 우선순위를 도출하고자 한다. 평판정보는 Hash, URL, IP, Domain으로 구성하였으며, 분석정보는 E-mail, CMD-Line, CVE, 공격동향정보로 구성하여 분석하였다. 연구결과, 평판정보의 우선순위가 상대적으로 높았으며 위협정보에 대한 정확성과 대응성을 높이는 것에 의의가 있다.
본 논문은 U-City 도시통합관제플랫폼과 U-서비스 시스템 간 상황 이벤트 ID 체계 수립 및 상황 이벤트 별 ID 설정, 상황 이벤트 우선순위 기준 수립 및 상황 이벤트 별 우선순위 설정 등을 통해 표준화된 연동 방법을 제시하였다. 또한 제시된 상황 이벤트 ID 체계 및 우선순위 설정 기준을 적용하여, 도시통합관제플랫폼에 수신된 상황 이벤트 리스트를 우선순위 순으로 디스플레이하여 먼저 처리될 수 있도록 구현하였다. 본 논문에서 제안된 상황 이벤트 ID 체계 및 우선순위 기준을 적용하면, 사고 및 재해 발생시 신속한 응급조치 및 대응을 통해 업무 중단시간을 단축시킬 수 있게 되며, U-City 사업에서 비용절감 및 구축 기간 단축 등의 효율성을 높일 수 있을 것으로 기대된다.
신청자가 스마트 기기를 이용하여 응급 상황 신고 또는 안심 귀가 서비스를 요청하면, 스마트 관제 서비스는 신청자의 위치 정보를 이용하여 신청자 주위의 CCTV(closed circuit television) 카메라들을 선택하고 신청자를 자동으로 추적하고 촬영할 수 있다. 지속적으로 전달되는 신청자의 위치 정보를 활용하여 주변의 CCTV 카메라가 신청자를 계속 촬영하고 모니터 요원에 의하여 실시간으로 관찰되기 때문에 스마트 관제 서비스는 신청자의 응급 상황 또는 안심 귀가에 많은 도움을 줄 수 있다. 기존의 스마트 관제 서비스는 응급 상황 신고 서비스와 안심 귀가 서비스의 우선순위를 고려하지 않아 안심 귀가 서비스에 의하여 카메라들이 선점되고 있는 경우에 응급 상황 신고 서비스의 신청자는 카메라에 의하여 촬영되지 못하는 경우가 발생할 수 있는 단점을 가지고 있다. 제안된 스마트 관제 서비스는 서비스 우선순위를 이용하여 이를 개선하였다.
본 연구에서는 소형선박과 일반 상선의 운항 특성을 분석하기 위하여 각 선박의 코스의 정침 정도를 분석하였다. 그 결과, 항해중인 일반 상선의 경우 코스의 변침정도가 표준 편차 1~2도 내외로 정규분포를 나타내고 있음을 알 수 있었다. 그러나 소형선박 특히 어선의 경우 조업 중일 때는 표준 편차가 50~100도, 항해 중일 때는 표준 편차가 5~10도 내외로 나타남을 확인할 수 있었다. 또한 선박 간 충돌위험 상황이 발생시 VTSO가 선박 간의 관제 우선순위와 여유시간에 따른 관제 건수를 설문하였다. 이 연구 결과를 토대로 VTS에서의 소형선박에 대한 충돌 위험도를 구하기 위한 기초 자료로 활용하고자 한다.
현대 사회에서 해상 운송은 전체 화물 운송의 약 80%를 차지하는 국제 무역 및 경제 활동의 핵심적인 요소이다. 이에 따라 선박 교통 관제는 해상 안전과 운송 효율성을 향상시키는 데 있어 아주 중요한 역할을 수행하고 있다. 보다 안전한 해상 운송을 지속하기 위해서는 효율적이고 스마트한 선박 교통 관제 시스템이 필수적이므로 본 연구에서는 선박 교통 관제 시스템인 VTS 운용 콘솔 상 해상교통위험도를 시각화하는 것을 제안한다. 우선, 현 관제사를 대상으로 시선 추적 실험을 실시함으로써 관제사의 시선 분포를 통해 주요 관찰 대상과 작업 우선순위 등을 살펴보았다. 이후 동일한 해역에 동일한 시간대의 교통 밀도와 해상 교통 위험도를 정량적으로 평가하고, 이를 관제사의 시선 추적 데이터와 비교 분석하였다. 분석 결과, 객관적인 데이터를 활용하여 관제사의 의사 결정과 수행 업무를 지원하는 것이 해상 교통 관리의 효율성과 안전성을 향상시킬 수 있음을 확인하였다. 이는 미래에 보다 안전하고 효율적인 해상 운송 시스템의 구현을 위한 실질적인 기여가 될 것으로 기대된다.
선박과 선박간의 사고 위험도를 예측하는 교통정보 생성 기술을 해상교통관제센터에 적용하기에는 위험도 정보의 정확성에 한계가 있다. 또한 대상 해역에 대한 교통 패턴을 파악하는 밀집도 및 혼잡도와 같은 교통정보 생성 기술은 위험 우선순위 선박을 도출하는 것이 불가능하다. 복잡한 교통 패턴을 보이는 해상교통관제 해역에서 위험 선박을 인지하여 관제사의 관제 업무를 지원하기 위해서는 새로운 접근이 필요하다. 본 연구에서는 관제대상해역의 교통 상황을 총체적으로 파악하고 위험 선박을 사전에 인지할 수 있는 교통정보 생성을 위해서 기계학습 기법을 검토하였으며, 기존의 인공지능 한계를 극복하기 위한 딥러닝 프레임워크 도입을 검토하였다. 해상교통관제센터의 이미지, 메시지, 음성 등 다양한 형태의 연속적 자료들을 통합하고 이를 토대로 총체적인 분석을 통해 관제 업무를 지원할 수 있는 교통 상황 인지 정보를 생성할 수 있을 것으로 파악되었다. 빅데이터 기반의 기계학습은 보다 의미 있는 상황 인지 정보를 생성할 수 있기 때문에 이를 위한 관제 센터의 각종 데이터 통합이 필요하다.
단지조성은 택지, 산업, 관광단지 등을 조성함에 있어 반드시 필요하다. 그러나 단지조성에서의 건설자동화기술 개발 및 적용은 다소 느린 편이다. 단지조성에 막대한 예산과 자원이 투입되는 만큼, 토공분야 건설자동화기술 적용을 통해 거둘 수 있는 긍정적 효과는 매우 크므로 단지조성 토공부문 건설자동화 기술을 우선적으로 개발해야 할 필요가 있다. 본 논문에서는 국내외 선진 토공 기술을 조사하여 개발 필요성이 있는 8가지 후보기술을 도출 하였으며, 이를 AHP와 연구개발부문 종사자를 주 대상으로 설문을 통해 기술 우선순위를 도출하였다. 그 결과 건설자동화 수준별 맞춤 관제 기술과 관제 플랫폼화 기술이 가장 높은 우선순위로 나타났으며, 민감도 분석을 통해서 평가 요인별 가중치에 따른 순위 변화 추이도 분석하였다. 이를 통해 단지조성 토공부문 건설자동화 기술의 연구개발 추진 및 로드맵을 수립하였다.
최근 항공교통량의 증가에 따라 보다 효율적인 항공교통흐름제어가 요구되고 있다. 이에 본 논문에서는 효율적인 항공교통흐름제어를 위한 알고리즘을 제안하였다. 항공통신 환경은 일반 통신 환경과는 다르게 스테이션(항공기) 사이에 직접적인 통신 기능이 필요하며, 안전성을 위한 메시지의 우선순위가 매우 엄격하게 요구된다. 게다가 넓은 서비스 지역은 높은 전파지연을 발생시킨다. 본 논문에서는 기존의 CSMA/CA 매체접속제어(MAC) 프로토콜을 사용하여 항공교통상황(혼잡 공항 지역, 접근관제구역, En route구역, 대양 항행)에 따라 메시지 우선순위를 설정하고, 이러한 우선순위가 높은 메시지가 보다 더 높은 접속 확률을 갖고 데이터를 전송하도록 하였다. 항공기 대수에 따른 시뮬레이션 결과, 교통량이 증가할수록 기존 방식보다 더 높은 채널 사용 효율 및 전송확률을 가짐을 확인하였다.
해상관제시스템에서 다양한 레이더 정보는 선박관제에 있어서 안전운항에 매우 중요한 역할을 수행한다. 하지만 각 로컬 사이트에서 운영되는 레이더 시스템들은 별도의 시스템으로 운영되거나 이를 통합한 시스템은 대부분 완제품 위주의 수입으로 기술경쟁력이 매우 취약한 상황이다. 특히, 최근에 융합기술수요가 전통산업을 중심으로 급격히 증가하면서 레이더 정보의 융합기술은 자동차/항공/해양/환경 등 다양한 산업분야에 매우 중요한 기술로써 부각되고 있다. 이 연구에서는 이러한 배경하에 다양한 레이더 정보 융합을 효율적으로 수행하기 위한 체계적 접근 방안과 고려사항들에 대해 논의한다.
다목적위성 관제 시스템의 한 부분만 위성운용 서브시스템의 실시간 처리 성능을 분석하기 위한 알고리즘과 이를 구현한 프로그램이 개발되었다. 이 프로그램은 위성운용 서브시스템에서 발생되는 event들과 이에 대한 response들의 속성에 관한 파라미터 값이 입력되었을 때, 각 event의 반응 시간과 스케줄 가능성을 계산하고 스케줄된 event들을 시각화한다. 실험 결과, event의 blocking delay, 주기 및 첫 action의 우선 순위가 해당 event 또는 다른 event의 반응 시간에 많은 영향을 준다는 것이 밝혀졌다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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