2011년 9월 30일부터 개인정보보호법 제29조 및 개인정보의 안전성 확보조치 기준 제7조 5항에 따라 공공 및 민간 기업의 개인 정보처리 자가 내부 망에 고유 식별 정보를 저장하는 경우, 위험도 분석 기준결과에 따른 암호화의 적용여부 및 적용범위를 정하여 시행할 수 있다. 2012년 12월 31일까지 암호화 기술의 적용 또는 이에 상응하는 조치를 완료해야한다. 행정안전부 및 한국인터넷진흥원에서 제공한 개인정보 위험도 분석 기준을 토대로 해당 시스템에서 개인정보 처리 시 위험도분석 기준을 제시 하는 지원 도구를 개발 및 연구 하였다.
To meet the growing needs from a variety of stakeholders, the development of modern systems is getting more complex and thus, the systems failure in the actual operations can potentially become more serious. This is why several international or military standards on systems safety have been published. In spite of the importance of meeting those standards such as IEC 61508 and ISO 26262 in the systems development, the associated practical methods seem deficient since those standards do not provide them. The objective of this paper is to present a method to identify potential hazards in fulfilling the requirements of the safety standards. In particular, the approach taken here is based on applying the functional analysis that covers several levels of the system under development. Note, however, that in the most of the conventional methods for hazards identification, the analysis has been focused on the failure at or underneath the component level of the system. The hazards identification method in this paper would cover the level up to the system by utilizing the functions-oriented approach. The case study of the safety enhancement for locomotive cabs is also discussed.
품질보증활동은 양산단계에서 위험 식별을 기반으로 품질에 영향을 주는 인자를 확인할 수 있다. 위험 식별은 고장 분석을 통해 이루어지며, 회전익 항공기 착륙장치에 대한 고장 분석 방법은 고장 유형 영향 분석(FMEA)으로 선정하였다. FMEA는 고장 유형에 대해서 심각도, 발생도, 검출도에 대한 정보를 결합하여 품질에 영향을 미치는 인자를 확인하는 방법이다. FMEA 결과는 위험도를 통해 고장 우선순위를 결정한다. 하지만 심각도, 발생도, 검출도에 대한 중요도는 동일하게 구성된다. Dempster-Shafer 증거 이론은 경험과 주관이 반영된 의견에 대해서 불확실성 분석을 수행한다. 또한, Dempster-Shafer 증거 이론은 믿음 함수와 개연성 함수를 구성할 수 있으며, 믿음 함수와 개연성 함수를 통해 가설의 믿음 정도, 신뢰도를 확인할 수 있다. 회전익 항공기 착륙장치는 이륙 및 착륙 시 충격을 받는 구성품으로, 양산단계에서 고장 유형을 관리하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 회전익 항공기 착륙장치의 고장 유형에 대한 위험도 분석을 위해 Dempster-Shafer 증거 이론을 이용한 FMEA를 제안하고, 고장 우선순위를 결정한다. 결과는 믿음 함수 및 개연성 함수 곡선을 통해 도출한다.
내장형 실시간 시스템은 점차 소형화, 다기능화 하여 그 복잡도가 증가하고 있다. 또한 제약사항이 일반적인 정보시스템 보다 더 까다롭다. 신뢰성 있고 안정적인 내장형 실시간 시스템을 구현하기 위해서 소프트웨어 공학의 적용이 필요하며, 특히 소프트웨어 아키텍처의 적용을 필요로 한다. 이에 본 논문에서는 내장형 실시간 시스템 개발 중 최적의 소프트웨어 아키텍처를 선정하기 위해서 필요한 소프트웨어 아키텍처 평가 절차를 제시한다. 측정기법(Measuring Techniques)과 질문기법(Questioning Techniques)을 혼합하여 분석을 수행한다. 측정기법을 위해서는 실 프로토타이핑(Real Prototyping)을 사용하여 질문기법을 위해서는 체크리스트를 사용한다 이를 통하여 소프트웨어 개발 생명주기의 초기단계에서 이리 목표시스템의 품질을 예측하고 위험을 미리 식별할 수 있다.
연구목적: 수소충전소의 위험성 평가의 한계를 보완하고자 운영중 발생 가능한 사고에 대한 안전성 및 사업연속성을 강화하기 위한 방안으로 기업재해경감활동을 적용을 제안한다. 연구방법: 수소충전소 설치 및 운영의 시간 흐름에 따라 위험을 구분하고, 핵심업무를 식별, 위험시나리오를 도출하여 이를 분석, 평가, 처리하는 과정을 통해 위험을 경감, 제거,전가, 수용할 수 있는 기업재해경감활동의 일부적용을 탐구해 보았다. 연구결과:수소충전소 설치전 단계에 시행하고 있는 위험평가는 기존의 연구 결과가 적절히 적용되고 있다. 그러나 운영단계에서 발생 가능한 위험에 대해서는 한계가 있어 몇 가지 예시 시나리오를 가지고 기업재해경감활동을 적용해 보니 안전성과 사업연속성 강화 방안으로 적용이 가능하다는 결과를 도출하였다. 결론:현재 시행중인 수소충전소 위험성평가는 모두 적절하게 활용되고 있다. 그러나 운영단계에서 발생 가능한 위험에 대한 평가와 대응방안으로 다양한 위험시나리오를 적용하는 기업재해 경감활동을 제안한다.
카메라나 레이더에 비해 높은 인지 성능을 제공하는 라이다 센서는 높은 가격으로 의해 ADAS나 자율주행에 적용되기 어려웠으나, 최근 가격이 빠르게 낮아지고 있어 라이다를 활용한 기존 자율주행 기능 개선에 관한 기대가 높아지고 있다. 레벨3 자율주행자동차의 경우, 센서의 결함 또는 한계 등 인지시스템에 위험한 상황이 발생했을 때 운전자에게 수동모드로의 제어권 전환을 요청하며, 만약 이러한 요청에도 운전자가 반응하지 않을 경우 MRM 즉 최소위험기동을 구현하여야 한다. 본 연구에서는 이러한 배경을 바탕으로 인지 시스템에서 생기는 위험으로 인해 LKS의 정상작동이 힘든 경우에 대한, 라이다 기반의 MRM 알고리즘을 개발하였다. 본 논문의 LKS MRM 기술은 라이다에서 수집된 포인트 클라우드 데이터를 기반으로 객체 군집화를 통해 전방에 있는 차량의 이동 경로를 생성하고, 이를 자차량의 목표 경로점으로 변환하여, 카메라 기반의 LKS가 정상 작동을 할 수 없는 경우 라이다 기반의 경로 추종제어를 통해 최소위험기동을 수행한다. 제안된 알고리즘의 성능을 검증하기 위하여 HAZOP 기법을 사용하여 위험원을 식별하였고 이를 바탕으로 검증용 시나리오 3가지를 도출하여, 뵨 연구에서 구축한 시뮬레이션 환경에서 알고리즘 검증을 수행하였다. 그 결과 본 연구에서 제안한 라이다 기반 LKS MRM 알고리즘이 여러 가능한 인지시스템의 위험 상황에 대해 차선이탈을 방지하고 이를 통해 교통사고를 방지하는 것을 확인할 수 있었다.
인공지능의 발전으로 산업계 전반에서 시스템의 자동화를 위해 인공지능을 도입하고 있다. 해양산업분야에서도 자율운항선박이라는 패러다임을 통해 인공지능을 단계적으로 적용하고 있다. 이러한 흐름에 따라 ABS와 DNV에서는 자율운항선박에 대한 가이드라인을 발표하였다. 하지만 선급의 가이드라인은 선박의 운항 및 해양 서비스 관점에서 요구사항을 기술하고 있으므로, 인공지능의 위험에 대해서는 충분히 고려되지 못했을 가능성이 있다. 그래서 본 연구에서는 ISO/IEC JTC1/SC42 인공지능 분과에서 제정한 표준들을 활용하여 선급 요구사항을 위험의 원인으로 분류하고, 위험원인과 인공지능 메트릭(metrics)의 조합을 통해 위험을 평가할 수 있는 척도로 사용하고자 한다. 본 연구에서 제안한 인공지능의 위험 원인과 이를 평가하기 위한 특성의 조합을 통해 해양 시스템에 인공지능이 도입됨으로써 발생하는 위험을 정의하고 식별하는 데 도움이 될 수 있을 것으로 생각되며, 선급을 포함한 다양한 기구에서 자율운항선박을 위한 안전 요구사항을 더욱 자세하고 구체적으로 작성하는 데 도움을 줄 수 있을 것으로 기대한다.
최근 국내외 무인기 시장이 급속도로 성장하고 UAM과 같은 도심 내 UAV 운용의 중요성이 증가함에 따라 UAV의 고장으로 인한 인명 및 재산 피해에 대한 안전 관리 및 규제 체계가 부각되고 있다. 본 연구에서는 안전한 UAM 비행 경로 계획을 위해 운용 지역의 위험을 평가하는 위험 비용 모델들을 비교 분석하고, 각 모델의 주요 한계점을 식별하여 향후 모델 개발 시 고려해야 할 사항들을 도출하였다. 본 연구는 UAM 운용의 안전성 향상을 위한 기초적인 모델을 제공함으로써, UAM 비행 경로 계획 관련 분야의 기술적 개선과 정책 결정에 중요한 기여를 할 것으로 기대된다.
지난 몇년간 발생된 수많은 정보시스템 해킹중 국가적 위험을 불러일으킬만한 사이버공격은 핵시설과 원전에 대한 사이버공격일것이다. 그중 대표적인 것이 이란 핵시설 스턱스넷 공격과 한국의 한수원 사이버위협이라고 할 수 있다. 전자는 직접적인 사이버공격으로 인해 원전이 멈출 수 있다는 것을 보여주었고, 후자는 사이버해킹 위협만으로도 국민을 공포에 떨게 할 수 있다는 것을 보여주었다. 이 사건들 이후 산업 제어시설에 대한 사이버공격 위험성이 알려져서 보안이 강화되기 시작하였다. 원전 발전소도 이전의 소극적인 인터넷과 분리된 네트워크로 안전하게 운영된다는 개념에서 벗어나서 악성코드 등 사이버테러로 인해 공격을 받을 수 있다는 개념으로 변했다. 두 가지 개념의 차이점은 제어시설도 사이버공격으로 침해될 수 있다는 가능성에 기초하여 대응하기 위한 전략으로 세워졌다는 것이다. 그 점에서 미국은 이미 제어시설에 대한 보안프레임워크를 설정하여 대비하고 있다. 본 논문에서는 제어시설에 대한 사이버보안 공격사례 및 공격 시나리오를 식별하고, 각 시나리오별로 위험요소에 대한 대처방안을 분석한다. 이를 통해 국내 보안프레임워크 설계시 참조해야할 사항을 식별하여 보안성을 강화하고 설계시 안정성을 확보하고자 한다.
정보시스템에서 다루는 정보 및 정보시스템은 조직의 기능을 유지함과 동시에 임무를 완수하는데 필요한 중요 자원이므로, 정보의 비인가된 누출, 변경, 손실 혹은 정보시스템의 침해로부터 파생되는 문제점은 경제적 손실뿐만 아니라 조직의 지속성 차원에서도 중요한 의미를 갖게 된다. 경쟁관계에서의 생존을 위해 신속성, 정확성 측면에서 중요한 역할을 수행하여 온 정보시스템에 치명적 오류 혹은 침해가 발생하는 경우, 해당 정보시스템에 의존하고 있는 조직의 생존성은 지대한 영향을 받을 수 있다. 따라서 각 조직은 중요 정보시스템을 안전하게 보호하기 위해 상당한 투자를 아끼지 않고 있으며, 이러한 노력은 몇 가지 특징들을 나타내면서 발전되어 왔다. 이러한 중요 정보시스템을 보호하기 위해서는, 먼저 누가 정보시스템에 대해 위협을 가할 수 있는지를 파악하여야 하며, 위협을 야기하는 위협원의 특징에 따라 보안대책을 수립하여야 한다. 본 논문에서는 중요 정보시스템에 위협을 가할 수 있는 위협원들을 식별하고, 이들의 특징을 정리하였으며, 위협원의 위험성을 가시적으로 표시하기 위해 가중치를 부여하는 방법을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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