자율주행의 시대가 도래함에 따라, 딥러닝 모델에 대한 적대적 공격 위험이 함께 증가하고 있다. 카메라 기반 자율주행차량이 공격받을 경우 보행자나 표지판 등에 대한 오분류로 인해 심각한 사고로 이어질 수 있어, 자율주행 시스템에서의 적대적 공격에 대한 방어 및 보안 기술 연구가 필수적이다. 이에 본 논문에서는 GTSRB 표지판 데이터를 이용하여 각종 공격 및 방어 기법을 개발하고 제안한다. 시간 및 정확도 측면에서 성능을 비교함으로써, 자율주행에 최적인 모델을 탐구하고 더 나아가 해당 모델들의 완전자율주행을 위한 발전 방향을 제안한다.
TPS(Triple Play Service)를 통한 IP-TV,인터넷, 전화 등이 통합되는 추세에서, IPv6 상용네트워크가 수 년 안에 구축될 필연성을 공감하고 있다. 그러나 [1] 현재 IP-TV 서비스에서 Delay, Jitter,전송장애등 QoS에 대한 사용자 불만이 계속 발생하고 있다. 또한 현재 서비스중지 (DoS : Denial of Service)를 유발하는 [2] 인터넷 침해 사고가 월 평균 2157건 이상 발생하는 등, Security Issue의 증가 문제가 지속 되고 있다. IPv4/IPv6 듀얼 스택 멀티 캐스트 네트워크를 구현하여, 라우팅, 멀티캐스트(PIM-SM), QoS, Security 이슈에 대한, 최적의 방안을 도출하여, 라우팅 구현시 IPv6 라우팅 프로토클 간에 재분배(Redistribution) 장애 해결책, IPv6 특성에 따른 멀티캐스트 그룹주소 지정시의 장애대책을 제시하였고, QoS 에서는 기존의 QoS 정책의 문제점과 IPv6의 고유한 패킷 구조의 장점을 활용한 Adaptive QoS 방법을 제시하고, IPv6 멀티캐스트 서비스 중지 공격 유형을 정의하여, 최적화된 IPv6 멀티캐스트 구성 모델을 제시 하였다. 결론적으로 구현된 시스템에서 IPv6 패킷 분석을 통해서 최적화된 경로 통신 및 차별화된 IPv6 패킷의 QoS 방안을 제시하였으며, 서비스 중지공격을 대응하는 Security 보장성을 갖고 있음을 검증하여, 향후 상용화된 IPv4/IPv6 네트워크 구현을 위한 최적화 방안을 제시 하였다.
각 산업분야에 사용되는 시스템의 소프트웨어 비중이 늘어남에 따라 소프트웨어 안전성과 관련된 사고가 증가하고 있다. 철도, 항공, 의료 등의 주요 산업분야에서는 이를 해결하기 위해 IEC 61508 기반의 안전표준을 작성하여 따르는 것을 권고하고 있다. 항해 장비분야에는 안전표준이 마련되어 있지 않아 기능안전에 대한 확인을 위해 적절한 가이드가 필요하다. 본 논문에서는 정보통신산업진흥원의 기능안전성 공통 개발 가이드를 참고하여 항해 장비의 소프트웨어 기능안전성 확보를 위한 위험분석 단계의 절차와 산출물을 정의하였다. 선박에 탑재하여 수심을 측정하는 음향측심기를 대상으로 사례 연구를 하였다.
일반적으로 열차경합은 사고나 인프라고장(선로, 신호기, 선로전환기 등) 등의 외란 발생으로 인하여 본래의 스케줄에 따라 열차운영을 할 수 없는 상황으로 정의 되어진다. 열차경합관리의 주요 목적은 열차 운영 중에 발생하는 열차경합을 사전에 검지하고 해소하는 것이다. 경합의 검지 방법은 선후행 열차간 운행시격과 최소 열차운행시격, 허용가능 지연시간초과, 선로 폐쇄상태의 시스템 자동검지 등 다양하며 해소 방안 역시 속도조절, 대기시간변경, 교행/대피 순서변경, 플랫폼 사용 변경 등 여러 가지가 복합적으로 적용된다. 현재 대부분의 열차운행제어체계는 중앙집중방식이며 소규모 역에서의 경합관리역시 원격으로 중앙에서 하고 있으나 CTC 차원에서 모든 역 상황을 최적으로 통제하는 것은 무리가 있다. 또한, 입환과 같은 구체적인 작업들은 CTC차원에서 파악조차 힘들기 때문에 로컬에서 수행하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 경합관리를 계층적으로 라인경합관리, 역경합관리 2가지로 구분하고 경합검지 및 해소에서 각각의 역할분담 및 협조체계를 설계하였다. 또한, 각각의 경합관리에서는 수리모형에 기반한 최적화모델을 적용하여 현실적이고 합리적인 경합관리모델 구현방법을 제시한다.
전방 낙하물과 같은 돌발상황이 발생했을 때 신속하고 적절한 정보 제공은 도로 위 이용자들의 편의를 가져다주고 2차 교통사고 또한 효과적으로 줄일 수 있다. 도로 상의 돌발상황은 현재 국내에서 루프 검지기나 CCTV 등 ITS 기반 검지 체계를 사용하여 주로 검지하고 있다. 이러한 방식은 검지기의 검지 구간에서의 도로 위 데이터만을 얻을 수 있다. 때문에, 기존 ITS 기반 검지체계의 공간적 음영구간에서 돌발상황을 찾아내기 위하여 새로운 검지 수단이 필요하다. 이에 본 연구에서는 차량 내 설치된 단말기에서 촬영된 영상으로부터 돌발상황을 검지 및 분류하는 ResNet 기반 알고리즘을 제안한다. 국내 고속도로 전방 주행영상을 수집하였고, 돌발상황 유형을 클래스로 정의하여 각 데이터를 라벨링한 후, 제안한 알고리즘으로 데이터를 학습시켰다. 학습 결과, 개발한 알고리즘은 데이터 수가 상대적으로 적었던 일부 클래스를 제외하고 정의한 돌발상황 클래스에 대하여 높은 검지율을 보였다.
최근 들어 급증하고 있는 해양사고의 주요 원인은 인간의 수행 오류에 기인하고 있다. 이를 해결하기 위해 디지털 선박의 구축, 선박 정보의 모니터링 시스템 등의 다양한 연구가 진행되었다. 그러나 선박의 안전한 항해를 위해 다양한 형태의 대량 정보를 효율적으로 저장하고, 이용하고, 관리하는 시스템에 대한 연구가 미흡하다. 본 논문은 지능형 자율운항시스템의 아키텍쳐인 RVC 지능시스템 모델을 기반으로 하는 VWS(Virtual World System)을 제안한다. VWS는 선박의 안전 항해에 필요한 모든 정보를 저장하고 지능형 자율운항시스템의 부시스템에 정보를 서비스한다. VWS는 특정 문제 영역을 표현하기 위하여 토폴로지 데이터베이스를 이용하고, 실시간 처리 특성을 반영하기 위하여 스케줄링을 도입하였다. 또한 분산 처리 특성을 반영하기 위하여 가상세계 API를 정의하였다. 본 논문에서는 설계된 VWS를 지능형 선박 자율운항시스템에 장착하고 시뮬레이션을 통하여 그 효율성을 입증해 보였다.
현재 자율주행 차량 시장은 3레벨 자율주행 차량의 상용화를 넘어 4레벨 자율주행 차량을 연구, 개발하고 있다. 4레벨 자율주행 차량에서 가장 주목되는 부분은 차량의 안정성이다. 3레벨과 다르게 4레벨의 자율주행 차량은 긴급상황을 차량이 직접 대처해야 하기 때문이다. 본 논문에서는 긴급상황에서의 즉각적인 반응보다는 차량의 목적지가 정해진 순간 사고 가능성이 가장 낮은 경로를 결정하는 Optimized Vehicle Routing System (OVRS)을 제안한다. OVRS는 RSU 통신으로 수집한 도로와 주변 차량 정보를 분석하여 도로의 위험성을 예측하여 주행 중인 차량이 더 안전하고 빠른 길로 주행할 수 있도록 경로를 설정한다. OVRS는 네트워크 라우팅 방식처럼 도로에 있는 RSU를 통하여 도로 상황에 따른 경로 안내를 실행하기 때문에 차량의 안정성을 더욱 높일 수 있다. 실험 결과, OVRS모듈 중 하나인 ASICM의 RPNN은 CNN보다 약 17%, LSTM보다 약 40% 더 좋은 연산 시간을 보였다. 그러나 해당 연구가 PC를 이용한 가상환경에서 실행되었기 때문에, VPDM의 사고 가능성을 실제로 검증하지 못했다. 따라서 향후 사고 데이터 수집으로 인한 VPDM의 정확도 높은 실험과 실제 차량 및 RSU에서 실제 도로를 대상으로 한 실험이 진행되어야 한다.
본 연구에서는 기후변화 해결책 중 하나인 천연가스 복합화력발전소를 암모니아로 연료 전환 시 위험성을 파악하기 위해 ALOHA 전산 해석 프로그램을 이용하여 정량적 사고피해영향평가를 실시하였다. 국내 세종복합화력발전소를 대상으로 최악 및 대안의 사고 시나리오를 수립하고, 인화성, 복사열, 과압, 독성의 위험 요인에 대해 영향 범위를 산출한 결과, 암모니아 확산에 의한 독성 위험성이 가장 크게 나타났다. 특히, 천연가스-암모니아 혼소율에 따른 사고피해영향평가 분석 결과, 암모니아 저장 및 이송시스템으로부터 누출로 인한 독성의 피해 영향은 선형적 비례의 관계에 있음을 확인하였다. 정량적으로는 피어슨 상관계수가 LOC-1, LOC-2, LOC-3이 각각 0.991, 0.987, 0.989로 98% 이상의 높은 값을 나타냈으며, 선형계수는 LOC-1, LOC-2, LOC-3이 각각 133, 70, 29로 낮은 농도 기준일수록 암모니아 혼합 비율에 따른 피해 영향이 증가함을 확인하였다.
본 논문에서는 증강현실 기반의 협업적 교육 시스템을 설계하고 구현한다. 기존의 증강현실 교육 시스템이 협업성보다는 시스템과 학습자 간의 상호성만을 고려하였기 때문에 학습자들 간의 협력을 지원하고 장려하는 교육 시스템에 대한 효과적인 접근이 이루어지지 않았다. 협업적 교육은 학습자들이 해답을 찾기 위해 비판적인 사고와 협동의 작업을 통해 공동의 목적을 달성하는 교육 방식으로 학습자 간의 긍정적인 상호의존성, 적극적인 상호작용, 개인 및 그룹의 책임감, 팀워크 발달 등이 필요하다. 협업적 교육이 효과적으로 이루어지기 위해서는 교수자와 시스템의 역할이 중요하다. 교수자는 학습활동 초기에 프로젝트를 정의하고, 학습자 그룹을 형성하며, 그룹의 프로젝트에 대한 활동 평가 기준을 제공하여야 한다. 시스템은 상호작용 측면을 지원하고, 학습 활동을 촉진시켜야 한다. 또한 교수자는 학습자들의 상호작용 활동을 관리하고 평가할 수 있는 시스템을 제공하여야 한다. 본 논문은 이와 같이 협업적 교육 시스템에 대한 고려가 적용된 증강 현실 기반의 협업적 교육 시스템을 제안하고 구현한다.
원자력 발전소 계측 제어 시스템, 의료 관련 시스템, 항공 관련 시스템 등 실생활과 밀접한 시스템에 소프트웨어의 사용이 점차 증가하고 있다. 이러한 시스템에서 소프트웨어의 오류는 예기치 않는 사고를 유발하여 인명, 재산상의 심각한 타격을 줄 수 있다. 그러므로 고신뢰도 소프트웨어의 개발 시에는 반드시 시스템의 안전성을 보장해 주어야 한다. 역방향 안전성 분석 방법은 시스템의 안전성을 분석하는 한가지 방법으로서 시스템의 위험 상태를 정의하고 그 위험의 원인들을 추적, 분석함으로써 안전성에 대한 효율적인 분석을 수행할 수 있는 장점을 갖는다. 이 논문에서는 소프트웨어 개발 초기 단계에서 안전성을 분석할 수 있는 방법으로 Colored Petri Nets(CPN)에 기반을 둔 역방향 안전성 분석 방법을 제시한다. 또한 CPN 역방향 안전성 분석 도구인 SAC(Safety Analyzer for CPN)의 설계 및 구현에 대해 언급한다. SAC은 기존의 상용 CPN 모델링 도구인 Design/CPN과 연계하여 사용될 수 있으므로 CPN으로 모델링된 시스템의 안전성을 분석할 수 있다는 장점이 있다. 이 논문에서는 예제로 자동 교통 제어 시스템의 일부를 CPN으로 모델링하고 SAC을 이용한 분석 과정을 기술한다.Abstract In safety-critical systems such as nuclear power plants, medical machines, and avionic systems which are closely related with our livings, the usage of software in the controlling part is growing rapidly. Since software errors in safety-critical systems may cause serious accidents leading to financial or human damages, system safety should be ensured during and after development of a system. A backward safety analysis technique defines system hazards and tries to trace their causes by analyzing system states backward. In this paper, we provide a backward safety analysis technique based on Colored Petri Nets(CPN), which is applicable to the early software development phase. Also Safety Analyzer for CPN(SAC), the supporting tool, is designed and implemented. Since SAC is compatible with Design/CPN, a commercial tool for supporting CPN, it can be applicable to analyze safety in practical problems. As an example, we model a part of the traffic light control system using CPN and analyze safety properties of the model using the SAC tool.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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