이 논문에서는 초등학생의 위험 상황을 자동으로 판단하기 위한 행위네트워크 설계 기법을 제안한다. 초등학생이 가지고 있는 스마트폰 센서로 주변 상황을 측정하고 측정한 값은 행위네트워크에 적용한다. 행위네트워크는 자동으로 위험상황을 인지하기 위해서 베이지안 확률을 도입한다. 반복적인 위험 상황을 학습함으로써 긴급시 빠르게 대처할 수 있다.
본 논문에서는 Internet Service Provider(이하 ISP)의 네트워크에 위험이 발생할 경우 위험의 출현으로 인한 ISP의 자산손실을 추정하는 방법을 제안한다. ISP의 네트워크를 구성하는 자산들의 가치를 서비스 측면에서 분석하고, 개별 자산이 생산하는 서비스 가치를 근사할 수 있는 방법론을 제시함으로써 네트워크의 장애로 인한 손실액을 추정 가능함을 보인다. 또한, 네트워크의 부하 분산, 우회 경로 및 백업 시스템 등 서비스 연속성을 확보를 위한 잉여 설계가 있을 경우, 자산가치 특성함수를 사용한 손실액 추정모델을 제안한다.
본 논문은 다양한 시스템이 존재하는 컴퓨터 네트워크 상의 위험을 분석 평가하기 위한 방법을 소개한다. 실시간으로 위험을 구성하는 요소들의 상태가 변화하는 상황에서 자산의 강도 평가, 위협 가능성 분석, 취약성에 대한 기존 통제 분석이 필요하다. 기존 통제 구성은 네트워크 토폴로지를 이용한 네트워크 베이스, 응용 어플리케이션에 기반한 호스트 베이스 통제가 있으며, 이들은 컴퓨터 네트워크상의 실질적인 취약성을 효과적으로 식별하는데 도움을 준다. 또한 가능성 분석은 위험평가 과정에서 불필요한 위협 정보를 효과적으로 제거하여 줄 수 있을 것이다.
기업 네트워크 환경 및 인터넷 상에서 발생할 수 있는 보안상의 취약점들은 악의를 가진 내외부의 공격자들에게 악용될 가능성이 있다. 이러한 상황은 기업으로 하여금 정보 자산의 유출 및 파괴 등의 물리적인 피해와 더불어 복구를 위한 인력 및 시간의 소요 등 금전적인 손해를 야기시킨다. 이에 정확한 네트워크 보안 위험을 분석하여 이러한 피해의 가능성을 사전에 파악하고, 예방할 수 있는 방안을 마련하여 최대한의 보안성을 확보하여야 한다. 본 고는 이를 해결하기 위한 네트워크의 보안 수준을 측정하고 분석할 수 있는 방법론을 살펴보고, 적절한 평가 절차 및 평가 수행 방법, 점검 항목을 해외이 대표사례와 국내 업체의 위험 분석 방법론 관하여 살펴본다.
본 논문에서는 센서 네트워크에서 군집 그룹의 관리 방안이다. 위험 지역을 탐색하는 네트워크의 경우, 군집 그룹의 운영에 의해 임무 수행에 대해 영향을 미치게 된다. 그룹 네트워크를 이끄는 이동 싱크 시스템은 그룹 센서 노드들에서 수집되는 위험 데이터에 따라 네트워크 형성을 달리할 수 있다. 동적인 네트워크 관리는 위험 상황에 대응하기 위하여 이동 싱크의 임무에서 중요한 역할을 제공한다.
1979년 Herman과 Prigogine에 의해 제안된 Two-fluid Model은 도시부 네트워크의 운영성을 설명하는 거시적인 모형으로서 네트워크 내 정지차량 비율과 평균 주행속도의 관계에 기초하고 있다. 이러한 Two-fluid Model의 파라미터는 교통류 특성에 따라 변화하므로 파라미터를 통한 운영성 분석 시 교통류 상태 변화를 규명하는 단계가 수반되어야 한다. 이에 본 연구는 Two-fluid Model의 파라미터를 활용하여 강우에 따른 교통사고 위험도를 비교하였고, 이로 인한 주행 행태가 도시부 네트워크의 운영성에 영향을 미침을 확인하였다. 먼저 Two-fluid Model 파라미터 추정결과, 맑은 날 대비 비가 온 날의 네트워크 운영성이 저하된 것으로 나타났다. 이후 운전자의 교통사고 위험인지 모형 계수를 산출하고 강우 여부에 따른 교통사고 위험도와 그에 따른 주행 행태 변화를 분석하였다. 오전·오후 시간대 모두 운전자는 맑은 날과 동일한 속도를 유지하였을 때 비가 온 날의 교통사고 위험도가 높을 수 있기 때문에, 위험도를 낮추기 위해 주행속도를 감속하는 경향을 보였다. 그러나 맑은 날 보다 비가 온 날의 위험도는 여전히 높은 것으로 파악되었다. 향후에는 도시부 교통망의 거시적 운영성과 사고 위험도 간의 관계를 보다 다양한 네트워크에서 분석하고 동시에 개선할 수 있는 방안을 연구해볼 필요가 있겠다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제22권2호
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pp.217-225
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2011
정신장애 질병과 관련된 위험인자를 찾는 것은 매우 중요한 일이다. 또한 질병과 관련된 위험인자들의 연관성을 나타내는 위험비는 의학에서 주된 관심이 된다. 따라서 우리는 정신장애 질병과 위험인자 간의 연관성을 살펴보기 위해 오즈비를 활용한다. 본 논문에서는 베이지안 네트워크를 정신장애질병인 섬망자료에 적용하여 선별된 주요 위험인자들의 오즈비를 찾았다. 특히 선별된 주요 위험인자들이 단일로 존재할 때의 오즈비와 위험인자가 복합적으로 존재할 때의 오즈비를 통하여 섬망에 가장 위험한 영향을 미치는 위험인자를 규명하였다.
네트워크 포트스캔 공격은 내부 네트워크에 있는 시스템에서 열려 있는 포트를 알아내기 위한 방법이다. 기존 대부분의 침입탐지시스템(Intrusion Detection System; IDS)들은 단위 시간당 시스템 또는 네트워크에 몇 번의 패킷을 보냈는지의 횟수를 기록하여 전송한 패킷의 횟수가 임계치보다 높은 소스 인터넷 주소(source IP address)에 대해서 포트스캔 공격이 수행되었다고 간주하였다. 즉, 네트워크 포트스캔 공격을 수행한 소스 인터넷 주소에 대한 위험 정도는 IDS들이 기록한 포트스캔 공격횟수에 의존하였다. 그러나 단순히 포트스캔 공격 횟수에 기반을 둔 위험성의 측정은 느린 포트스캔 공격에 대해 거짓 부정(false negative)이 높아져 포트스캔 탐지율이 낮아진다는 문제가 있다. 본 연구에서는 네트워크 포트스캔 공격에 대해 좀 더 정확하고 포괄적인 구분을 하기 위해 4가지 형태의 정보를 요약한다. 포트스캔 공격에 대한 위험성을 집약적으로 나타내기 위하여 주성분분석(principal component analysis, PCA)에 의해 이러한 정보들을 정량화한 위험지수를 제안한다. 실험을 통해 제안한 위험지수를 이용한 탐지가 포트스캔 탐지율에 있어서 Snort보다 우수하다는 것을 보인다.
ISP 네트워크의 보안수준 진단과 대응방안을 수립하기 위해서는 네트워크상의 정보자산에 대한 취약점과 위협 요인을 식별하고, 피해 발생시 예상되는 손실의 정도를 산정하는 위험분석 절차가 필수적이다. 하지만, 기존의 위험분석 방법론 및 도구들은 대부분 방법론적 분석절차와 수단만을 제공하며, 개별 시스템의 취약점 및 위협요인의 변동정보를 실시간으로 반영할 수가 없다. 따라서. 본 논문에서는 네트워크 침입탐지 시스템과 취약점 분석 시스템의 탐지 정보들을 실시간으로 수집, 분석하여 네트워크 자산에 발생할 수 있는 위험의 가능성을 찾아내고, 정량적인 위험수준을 평가하는 시스템을 제안한다. 또한, 실험을 통해 시스템의 성능수준을 제시하였다.
재난관리 및 대응 분야에서는 무인기의 낮은 운영비용과 자유로운 이동능력의 장점을 토대로, 무인기를 활용한 다양한 재난대응 방안이 연구되고 있다. 본 논문은 무인기를 통해 획득한 항공영상에 대하여, 기계학습 기반의 영상분석을 통한 사람 검출 및 사람 위험 감지 기술을 제안한다. 제안하는 기법은 사람 검출을 위한 딥러닝 네트워크와 범람지역 검출을 위한 딥러닝 네트워크로 구성된다. 제안하는 기법에서 사용하는 두 개의 딥러닝 네트워크를 통해, 사람의 단순 검출뿐만 아니라, 범람지역과 같은 위험지역 검출을 통해, 사람의 위험도를 판단할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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