본 논문은 사이버전과 연계된 전자전에 대한 전투피해를 평가하기 위한 프레임워크를 제안한다. 정보통신기술의 급격한 발전으로 사이버 공간에서 이루어지는 사이버전과 전자전의 중요도가 날로 증가하고 있다. 따라서 사이버 공간에서 이루어지는 사이버전, 그리고 이와 연계된 전자전에 대한 BDA (Battle Damage Assessment)는 군사 작전의 성공 또는 실패에 영향을 주는 중요한 요소이다. 본 논문에서는 전자전의 종류에 따라 전자전 시스템을 대/중/소분류로 구분하여 성능지표, 영향지표를 산출하는 방법을 정의하고 전자전 전투피해평가 지표 산출을 위한 프레임워크를 제안한다. 가상 시나리오를 설정하여 제안하는 프레임워크의 효용성을 보였다.
도심지 특성상 주변구조물에 근접한 발파로 발생되는 지반진동은 인체에 간접피해와 구조물에 물적피해를 줄 수 있다. 설계단계 또는 시공 전 민원발생 시 구조물의 피해정도를 평가하는 방법으로는 단순 진동파형을 정량적으로 표현하는데 가장 접근성이 좋은 시추공 발파시험이 주로 이용되고 있다. 본 연구는 소량의 폭약으로 인위적인 진동에너지를 발생시키는 발파시험에 전자뇌관 기폭시스템을 처음 적용하였다. 전기뇌관 시추공 발파와 전자뇌관 시추공발파의 뇌관 지연시차 상관관계, 시험장소의 터널본선과 유사 암층에 시설된 구조물에서 측정한 PPV와 서로 다른 매개 층을 포함한 터널상부 지상도로에서 측정한 PPV의 상관관계, 기존 연구결과 얻어진 시추공발파 및 터널발파 PPV와의 상관관계를 비교 분석하여 시추공 발파의 유용성과 뇌관 지연시차의 중요성을 언급하고자 한다.
정보통신기술(ICT) 고도화에 따라 PDF, MS Office, HWP 파일로 대표되는 전자 문서형 파일의 활용이 많아졌고, 공격자들은 이 상황을 놓치지 않고 문서형 악성코드를 이메일과 메신저를 통해 전달하여 감염시키는 피해사례가 많아졌다. 이러한 피해를 막고자 AI를 사용한 악성코드 탐지 연구가 진행되고 있으나, PDF나 MS-Office와 같이 전 세계적으로 활용성이 높은 전자 문서형 파일에 비해 주로 국내에서만 활용되는 HWP(한글 워드 프로세서) 문서 파일은 양질의 정상 또는 악성 데이터가 부족하여 지속되는 공격에 강건한 모델 생성에 한계점이 존재한다. 이러한 한계점을 해결하기 위해 기존 수집된 데이터를 변형하여 학습 데이터 규모를 늘리는 데이터 증강 방식이 제안 되었으나, 증강된 데이터의 유용성을 평가하지 않아 불확실한 데이터를 모델 학습에 활용할 가능성이 있다. 본 논문에서는 HWP 악성코드 탐지에 있어 데이터의 유용성을 정량화하고 이에 기반하여 학습에 유용한 증강 데이터만을 활용하여 기존보다 우수한 성능의 AI 모델을 학습하는 준지도학습 기법을 제안한다.
고도화, 정보화시대를 맞이하여 대형인버터, 컴퓨터 등 전력풀질을 저하시키는 비선형 부하의 보급이 확대되고 있으며, 이들 비선형부하에 의한 전력품질 저하시 공정제어기, 마이크로프로세서 등과 같이 전력품질에 매우 민감한 기기의 오동작 등으로 경제적 피해가 증대되고 있다. 따라서 중요부하 및 계통을 보호하기 위한 전력전자 기술을 응용한 전력품질 보상기기 적용이 필요하다. 이에 본 연구에서는 전력품질 향상기기 성능평가 텐 실증기술 개발을 위한 전력풀질 실증시험장 구축 및 전력풀질 향상기기 실계통 적용시 효과분석을 위한 해석기법을 확보하고자 하였다. DSTATCOM, DVR, SSTS 등 전력품질 향상기기의 성능평가를 위해서 실계통에서 발생되는 외란을 모의할 수 있는 외란발생장치 등 시험설비와 전력품질 향상기기 및 실증시험설비를 제어하는 S/W와 시험결과를 분석하기 위한 전력품질 측정 및 분석시스템을 구축하였다. 순간전압강하, 순간전압 상승 파형을 외란발생장치를 구현하고 전력품질 향상기기의 보강효과를 분석하였다. 또한 전력품질 향상기기(DVR, DSTATCOM, SSTS)와 부하 등 시험설비에 대하여 EMTDC 프로그램용 모델 및 해석기법을 개발하였다.
전 세계적으로 총기 사고는 인적이 드문 장소뿐만 아니라 사람들이 많이 모여 있는 공공장소에서도 빈번하게 일어난다. 특히, 권총과 같은 소형 총기 사고의 빈도수가 매우 높다. 그러므로 사람에 비해 상대적으로 매우 작은 크기의 객체인 권총을 가진 사람을 탐지하는 것은 사고의 피해를 최소화하는데 핵심적이다. '권총 든 사람'을 탐지하는 연구가 수행되고 있지만, 사람보다 권총은 상대적으로 크기가 작기 때문에 단일 객체만을 탐지하는 기존 객체 탐지 방법으로 '권총 든 사람'을 탐지하면 오류 발생 빈도수가 매우 높다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 권총으로 무장한 사람을 탐지하는 방법으로 APDA(Armed Person Detection Algorithm)를 제안한다. APDA는 입력 영상에서 합성곱신경망(Convolutional Neural Network, CNN) 기반의 인체 특징점 탐지 모델과 객체 탐지 모델을 병행하여 획득한 양 손목과 권총의 위치를 후처리 작업에서 이용하여 '권총 든 사람'을 탐지한다. APDA는 기존 방식보다 객관적 평가에서 재현율이 46.3% 향상되었고, 정밀도는 14.04% 향상되었다.
특수구조물 중에서 특히 높은 독립적 구조물은 낙뢰에 의한 뇌격을 받을 가능성이 높다. 특수 구조물은 대체적으로 국가 산업시설물에 속하므로 낙뢰로 인한 피해는 사회적 경제적 손실이 막대하다. 이러한 낙뢰 피해 방지를 위해 낙뢰 보호시설을 설치하였으나 2015년도에 서해 대교의 지지케이블에 낙뢰로 인한 화재가 발생하여 많은 경제적 손실을 초래하였다. 이에 낙뢰 보호 시스템의 설계는 구조물에 낙뢰 위험을 분석 한 후 보호 조치를 수립해야한다. 뇌격에 대한 위험도 평가에 대한 국제적 규격은 국제전기기술위원회(IEC) 규격이 전 세계적인 규격의 근간을 이루고 있으며, 특히 해외 국가규격이나 기준은 IEC 기준으로 낙뢰 위험도 평가를 실시하여 낙뢰 보호대책시 적용하고 있다. 국내에서도 KS C IEC 62305 규격을 적용하여 위험성평가와 피뢰보강을 위한 기초자료로 활용하고, 낙뢰 보호 시스템을 설계한다. KSC IEC 측정방법으로 국내 특수교 리스크 평가에 대한 결과로는 물리적 손상 및 전자계시스템 위험 특수교는 평가대상 전체 교량 77개 교량 중 7개 교량에서 허용위험도가 높은 것으로 보고되었다. 본 논문에서는 높고 독립적 구조물의 위치에 따라 낙뢰 수에 대한 실제 정보 수집 시스템을 운영하는 모델링 시스템을 제안하기 위해 실제적인 낙뢰 정보를 분석하고 기상 관측소에서 제공 한 낙뢰수와 높은 구조물에 직접 도달하는 위험한 낙뢰 수를 비교하여 검증하는 방법을 검토하였으며, 지상에 직접적으로 도달한 낙뢰수에 따른 낙뢰위험도 산출시 확률적 보정률을 모니터링하여 적용함으로써 실효적인 낙뢰위험도 평가를 할 수 있도록 제안하고자 한다.
교류 전원선로에서 발생하는 수 kHz에서 수십 MHz에 이르는 광대역의 주파수특성올 가진 전원노이즈는 전기, 전자장비의 정상적인 동작에 많은 장해요소가 되고 있으며 이들 전도노이즈를 억제하기 위한 부품으로 현재 써어지 억제부품과 필터가 적용되고 있다. 그러나 기존의 대책부품은 전력공급선과 노이즈 피해회로를 전기적으로 완전히 절연시킬 수 없기 때문에 전도 노이즈 중에서 가장 크게 발생하는 공통모드 노이즈 억제성능이 제한 되고 있다. 본 논문에서는 절연변압기의 절연 특성에 정전 차폐를 추가함으로써 전도노이즈 및 써어지 억제기능이 우수한 NCf의 설계방법올 제시하였으며, 설계 제작된 1[kVA] NCT 시작품의 모의 등가회로에 대한 써어지 해석결과와 실험 측정 결과를 상호 비교하여 제안된 모델의 특성을 비교 평가하였다.
최근 가짜 뉴스가 분야를 막론하고 전 세계에서 주목을 받고 있으며, 현대경제연구원에서는 이러한 가짜 뉴스로 인한 피해 규모가 연간 약 30조 900억원에 달하는 것으로 추산하였다. 정부에서는 "가짜 뉴스 찾기"를 주제로 "인공지능 R&D 챌린지" 대회를 개최하여 가짜 뉴스를 가려낼 인공지능 원천기술 개발에 대한 첫 걸음을 내딛고 있으며, 민간 차원에서도 다양한 분야에서 팩트 체크 서비스가 제공되고 있다. 학계에서도 가짜 뉴스를 탐지하기 위한 시도가 전문가 기반, 집단지성 기반, 인공지능 기반, 시맨틱 기반 등으로 활발하게 이루어지고 있다. 하지만 이러한 시도는 조작의 정밀도가 높을수록 뉴스 자체에 대한 분석만으로 진위 여부를 식별하기가 더욱 어렵다는 한계를 경험하고 있으며, 가짜 뉴스 탐지 모델의 정확도가 과평가된 경향을 보이고 있다. 따라서 본 연구에서는 가짜 뉴스 탐지 모델 정확도의 공정성을 확보하고, 뉴스의 내용뿐만 아니라 해당 뉴스에 대한 반응으로 자연적으로 발생한 광범위한 소셜 데이터를 활용하여 뉴스의 진위 여부를 판정하는 방안을 제안하고자 한다.
최근 사이버 테러는 국가와 민간을 넘나들며 그 경계가 제한되지 않고 있으며, 현대전의 양상은 사이버 공격을 활용하여 관련 정보를 유출하고 그 정보를 악의적으로 이용하여 국가 및 기업에 치명적인 피해를 끼치고 있다. 이에 정부는 2008년 7월 25일부터 지식경제부 산하 공공기관의 보안과 사고예방을 위하여 지식경제사이버안전센터를 운영하고 있다. 지식경제사이버안전센터는 보안관제센터로서 사이버공격 정보를 탐지 분석하여 즉시 대응 조치를 수행하고, 수집 탐지한 정보를 국가 사이버안전센터 및 회원기관과 공유한다. 또한 정보공유분석센터(ISAC, Information Sharing & Analysis Center)로서 전자적 제어 관리시스템을 포함한 주요정보통신기반시설에 대한 취약점분석 및 평가를 실시하고, 침해사고대응센터(CERT/CC, Computer Emergency Response Team/Coordination Center)로서 보안사고 예방활동 및 보안사고 대응서비스를 수행하고 있다. 이에 본 논문에서는 나날이 그 역할이 커지고 있는 지식경제사이버안전센터의 설립 목적 및 역할, 수행업무에 대한 서비스를 분석하고 문제점을 파악한 후에 개선 방안을 제시한다.
전 세계적으로 상해로 인한 사망자 중 1/3의 직접적인 사망 원인은 출혈성 쇼크이다. 그러나 초기 쇼크에서 이를 정확히 예측할 수 있다면 신속한 치료가 가능하여 그 피해를 줄일 수 있다. 본 논문의 목적은 흰쥐의 대퇴부정맥을 통해 일정량의 출혈을 시키면서 변화하는 생리적 변수인 심박수, 수축기 혈압, 평균 동맥압, 호흡수, 체온 데이터로 최적의 생존 예측 모델을 제시하여 출혈성 쇼크를 조기 진단하는 것이다. 예측 모델로는 최근 많이 연구되는 인공신경망과 지원벡터기계 방법을 사용하였다. 과대적합을 피하고 최적의 모델을 선정하기 위해 10-fold cross validation을 수행하였을 때, 인공신경망의 경우 은닉노드 수가 3개인 모델이 가장 우수한 성능을 보였고, 지원벡터기계에서는 가우시안 커널함수를 이용한 모델이 가장 우수한 성능을 보였다. 평가 데이터 세트를 이용하여 각각의 생존 예측 모델을 평가한 결과 인공신경망의 경우 민감도 88.9 %, 특이도 96.7 %와 정확도 92.0 %를 보였고, 지원벡터기계의 경우 민감도 97.8 %, 특이도 95.0 %와 정확도 96.7 %를 보였다. 따라서 출혈에 따른 흰쥐의 생존 예측에서 지원벡터기계가 인공신경망보다 더 우수한 성능을 보이는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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