현대의 인공지능은 사회를 구성하는 필수적인 기술로 여겨지고 있다. 특히, 인공지능에서 프라이버시 침해 문제는 현대 사회에서 심각한 문제로 자리 잡고 있다. 개인정보보호를 위해 2019년 MIT에서 제안된 분할 학습은 연합 학습의 기술 중 하나로 개인정보보호 효과를 지닌다. 본 연구에서는 데이터를 안전하게 관리하기 위해 알려진 차분 프라이버시를 이용하여 안전하고 정확한 분할 학습 모델을 연구한다. 또한, SVHN과 GTSRB 데이터 세트를 15가지의 차등적인 차분 프라이버시를 적용한 분할 학습 모델에 학습시키고 학습이 안정적으로 되는지를 확인한다. 최종적으로, 학습 데이터 추출 공격을 진행하여, 공격을 예방하는 차분 프라이버시 예산을 MSE를 통해 정량적으로 도출한다.
본 논문에서는 벡터 기반 데이터 증강 기법(Data augmentation)을 제안하여 학습 데이터를 구축한 뒤, 이를 합성곱 신경망(Convolutional Neural Networks, CNN)으로 실제 균열과 가까운 패턴을 표현할 수 있는 프레임워크를 제안한다. 건축물의 균열은 인명 피해를 가져오는 건물 붕괴와 낙하 사고를 비롯한 큰 사고의 원인이다. 이를 인공지능으로 해결하기 위해서는 대량의 데이터 확보가 필수적이다. 하지만, 실제 균열 이미지는 복잡한 패턴을 가지고 있을 뿐만 아니라, 위험한 상황에 노출되기 때문에 대량의 데이터를 확보하기 어렵다. 이러한 데이터베이스 구축의 문제점은 인위적으로 특정 부분에 변형을 주어 데이터양을 늘리는 탄성왜곡(Elastic distortion) 기법으로 해결할 수 있지만, 본 논문에서는 이보다 향상된 균열 패턴 결과를 CNN을 활용하여 보여준다. 탄성왜곡 기법보다 CNN을 이용했을 때, 실제 균열 패턴과 유사하게 추출된 결과를 얻을 수 있었고, 일반적으로 사용되는 픽셀 기반 데이터가 아닌 벡터 기반으로 데이터 증강을 설계함으로써 균열의 변화량 측면에서 우수함을 보였다. 본 논문에서는 적은 개수의 균열 데이터를 입력으로 사용했음에도 불구하고 균열의 방향 및 패턴을 다양하게 생성하여 쉽게 균열 데이터베이스를 구축할 수 있었다. 이는 장기적으로 구조물의 안정성 평가에 이바지하여 안전사고에 대한 불안감에서 벗어나 더욱 안전하고 쾌적한 주거 환경을 조성할 것으로 기대된다.
실시간 소프트웨어 설계 구조 중의 하나인 시간 구동 구조 (TTA: Time-Triggered Architecture)는 미리 정해진 시간에 따라 특정 태스크를 수행하기 때문에 소프트웨어의 동작을 예측하기 쉽지만 이의 적용을 위해서는 시스템의 시간 제약성을 만족시키는 설계 과정이 필수적이다. 반면 이벤트 구동 구조 (ETA: Event-Triggered Architecture)는 외부의 이벤트가 발생함에 따라 대응되는 태스크를 수행하는 방식으로 소프트웨어의 구조가 직관적이고 이벤트에 대한 반응 시간이 빠르며 확장이 용이하다. 그러나 이 구조는 다양한 이벤트 발생 상황에 대한 시스템 동작의 예측이 어려워서 높은 안전도가 필요한 시스템 구현에 많이 사용되고 있지 않다. 많은 관련 연구에서 높은 안전도가 필요한 안전 지향 시스템에 TTA를 적용 할 것을 권장되지만, 실제 구현에 있어서는 이의 적용에 필요한 실시간성 분석에 많은 노력이 소요되고, 소프트웨어 공학기술 적용에 대한 인식 부족으로 TTA의 적용이 많지 않은 실정이다. 본 논문은 인간의 생명과 직결되어 이에 따른 실시간성과 안전성이 요구되는 인공심장 제어 시스템에 내장된 소프트웨어 구조를 TTA 기반으로 개선한 연구를 기술한다. 본 연구에서는 인터럽트 측정 소프트웨어를 구현하여 기존에 내장된 실시간 소프트웨어가 가진 태스크의 시간적 속성을 파악하고 RMA (Rate-Monotonic Analysis) 실시간 분석 기법을 통해 시스템의 실시간성을 만족할 수 있도록 설계를 개선하였다. 또한, 이를 바탕으로 인공심장 제어 소프트웨어의 구현을 개선하여 다양한 실험을 통해 개선된 TTA 기반의 소프트웨어를 탑재한 인공심장 시스템은 시스템의 동작 예측도를 획기적으로 높여주면서 기존의 인공심장 시스템과 동일하게 동작함을 확인하였다.
VPN은 원격지에서의 접속에 안전성을 부여할 수 있어 원격지에서의 이동 사용자 지원이 필수적으로 요청되는 오늘날 기업의 기본 커뮤니케이션 수단으로 VPN이 자리매김하고 있다. 본 연구에서는 VPN 소프트웨어 분야의 기반 기술을 조사하고 VPN 소프트웨어 시장 동향 및 표준을 조사하며 VPN 소프트웨어의 평가모델을 개발하고자 한다. 이를 위해 VPN 소프트웨어의 특성을 조사/분석하고 시장 동향 및 표준을 조사/분석하며 이를 기반으로 VPN 소프트웨어에 평가항목의 도출과 평가모델을 개발한다.
오늘날 자동차 산업의 화두 중 하나는 자율주행차량이다. 국제자동차기술자협회(SAE International)가 정의한 레벨 3이상을 달성하기 위해서는 자율주행 기술과 커넥티드 기술의 조화가 필수적이다. 현재의 차량은 자율주행과 같은 새로운 기능을 가지게 됨에 따라 전장 부품의 수뿐 만 아니라 소프트웨어의 양과 복잡성도 늘어났다. 이로 인해 공격 표면(Attack surface)이 확대되고, 소프트웨어에 내재된 보안 취약점도 늘어나고 있다. 실제로 커넥티드 기능을 가진 차량의 보안 취약점을 악용하여 차량을 강제 제어할 수 있음이 연구자들에 의해 증명되기도 했다. 하지만 차량에 적용 되어야 하는 필수적인 보안 요구 사항은 정의되어 있지 않는 것이 현실이다. 본 논문에서는 실제 공격 및 취약점 사례를 바탕으로 차량내부네트워크(In-Vehicle Network)에 존재하는 자산을 식별하고, 위협을 도출하였다. 또한 보안요구사항을 정의 하였고, 위험 분석을 통해 사이버 보안으로 인한 안전 문제를 최소화하기 위한 필수 보안 요구 사항을 도출하였다.
디지털 시대에 클라우드 서비스가 급성장함에 따라 데이터 보호 및 보안에 대한 지속적인 관심이 요구되고 있다. 수많은 클라우드 서비스들의 필수 구성 요소인 인메모리 키-밸류 스토어 (Key-Value Store)는 데이터 컨텐츠 캐싱부터 공유 상태유지에 이르기까지 다양한 작업을 처리한다. 인메모리 KVS가 클라우드 서비스에서 차지하는 비중을 고려할 때 이러한 인메모리 KVS는 특히 신뢰할 수 없는 클라우드 서비스 제공자 혹은 외부 공격자로부터의 위협 시나리오에서 데이터 침해의 주요 대상이 된다. 본 논문에서는 인메모리 KVS와 관련된 설계, 구현 및 보안 위협 대응의 발전 동향과 최근 기술들을 소개한다.
본 논문에서는 주행 중 안전운전에 영향을 미칠 수 있는 운전자의 행동을 찾아 분석한 뒤 세분화 하여 분류하고, 주의분산을 유발하는 운전자의 운전행동 구분을 바탕으로 차량을 주행함에 있어 위험요소를 찾아내도록 한다. 이를 통해 향후 자동차사고를 줄이기 위한 제도개선 및 문제점 보완에 기여할 수 있다. 운전 중 운전자의 주의분산을 유발하는 디바이스가 늘어나는 상황에서 본 논문의 분석결과는 운전자의 필수적이지 않은 위험행동을 줄이도록 유도하는 방안을 모색할 수 있다.
무인항공기의 비행조종컴퓨터는 비행 안전에 필수적인 장비로써 개발 단계에서부터 신뢰성과 안전성의 확보가 필수적이며, 고장 발생 시에도 정상적으로 기능을 수행할 수 있는 다중화 기반의 고장관리 설계가 요구된다. 무인기의 경우에는 비용, 무게, 전력소모 등을 감소하기 위하여 비행조종시스템의 이중화 설계를 고려하지만, 고장관리를 위한 고장 검출 및 분리 설계에 많은 제약이 있다. 본 논문에서는 무인기용 이중화 비행조종컴퓨터의 신뢰성을 향상시키기 위한 고장 검출 및 고장 분리를 위한 고장관리 설계 방안을 제안한다. 그리고 고장관리 설계를 적용해 개발한 비행조종컴퓨터는 통합시험환경에서 기능 시험을 수행하고 HILS 환경에서 고장 영향성 확인 시험을 수행한 후 무인기에 탑재하여 비행시험을 통해 그 신뢰성을 검증하였다.
본 논문에서는 SCADE를 사용하여 항공기 안전필수 시스템인 공중충돌회피시스템(TCAS-II)을 위한 통합 시뮬레이터를 설계한다. 이 TCAS-II시뮬레이터는 기존의 충돌회피 알고리즘의 문제점을 분석하고 실제 공중충돌 상황을 더욱 현실성 있게 시스템 평가에 반영할 수 있도록 편리한 통합시뮬레이션 환경을 반영하여 구현한다. 또한 안전 필수요건인 소프트웨어 국제표준 신뢰성 요건을 만족하면서 실제로 실험할 수 없는 상황에 대한 TCAS-II의 성능분석 및 새로운 충돌회피 로직 연구를 위한 시나리오 편집기를 제시하고 이를 사용하여 전형적인 공중충돌 시나리오에 대한 시뮬레이션을 통해 그 성능을 검증한다.
현재 자동차 산업계에서 AUTOSAR는 효율적인 차량용 소프트웨어 개발을 위해 필수로 적용되고 있으며 자동차의 실시간 요구사항을 만족시키기 위해 실시간 운영체제를 사용한다. 하지만 AUTOSAR에서 제공하는 코어 간 클라이언트-서버 통신은 클라이언트 태스크에서 보낸 서비스 요청을 FIFO 순서로 처리하기 때문에 우선순위가 높은 태스크의 서비스가 낮은 태스크의 서비스 때문에 늦게 처리될 수 있다. 이는 우선순위 역전 현상이며 서비스의 처리 결과를 기다리느라 우선순위가 높은 태스크의 응답시간이 지연되므로, 이 태스크가 차량 안전에 있어 중요하다면 치명적일 수 있다. 이 논문에서는 서비스의 처리 순서가 결과에 무관한 경우에 한해 우선순위 큐를 도입함으로써 이 문제를 해결하였다. 제안된 기법은 Infineon 사의 TC297 MCU와 ETAS 사의 AUTOSAR 소프트웨어에서 실험했으며 우선순위가 높은 태스크의 응답시간이 1.42%의 오버헤드를 통해 1.26배 감소하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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