• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권5호
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• pp.163-171
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• 2023

The intelligent transportation system has made a huge leap in the level of human services, which has had a positive impact on the quality of life of users. On the other hand, these services are becoming a new source of risk due to the use of data collected from vehicles, on which intelligent systems rely to create automatic contextual adaptation. Most of the popular privacy protection methods, such as Dummy and obfuscation, cannot be used with many services because of their impact on the accuracy of the service provided itself, they depend on changing the number of vehicles or their physical locations. This research presents a new approach based on the shuffling Nicknames of vehicles. It fully maintains the quality of the service and prevents tracking users permanently, penetrating their privacy, revealing their whereabouts, or discovering additional details about the nature of their behavior and movements. Our approach is based on creating a central Nicknames Pool in the cloud as well as distributed subpools in fog nodes to avoid intelligent delays and overloading of the central architecture. Finally, we will prove by simulation and discussion by examples the superiority of the proposed approach and its ability to adapt to new services and provide an effective level of protection. In the comparison, we will rely on the wellknown privacy criteria: Entropy, Ubiquity, and Performance.

• 지능정보연구
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• 제25권3호
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• pp.63-88
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• 2019

북한의 변화와 동향 파악에 대한 연구는 북한관련 정책에 대한 방향을 결정하고 북한의 행위를 예측하여 사전에 대응 할 수 있다는 측면에서 매우 중요하다. 현재까지 북한 동향에 대한 연구는 전문가를 중심으로 과거 사례를 서술적으로 분석하여, 향후에 북한의 동향을 분석하고 대응하여 왔다. 이런 전문가 서술 중심의 북한 변화 및 동향 연구에서 비정형데이터를 이용한 텍스트마이닝 분석이 더해지면 보다 과학적인 북한 동향 분석이 가능할 것이다. 특히 북한의 동향 파악과 북한의 대남 관련 행위와 연관된 연구는 통일 및 국방 분야에서 매우 유용하며 필요한 분야이다. 본 연구에서는 북한의 신문 기사 내용을 활용한 텍스트마이닝 방법으로 북한과 관련한 핵심 단어를 구축하였다. 그리고 본 연구는 김정은 집권 이후 최근의 남북관계의 극적인 관계와 변화들을 기반으로 세 개의 기간을 나누고 이 기간 내에 국내 언론에 나타난 북한과 관련성이 높은 단어들을 시계열적으로 분석한 연구이다. 북한과 관련한 주요 단어들을 세 개의 기간별로 분류하고 당시에 북한의 태도와 동향에 따라 해당 단어와 주제들의 관련성이 어떻게 변화하였는지를 파악하였다. 본 연구는 텍스트마이닝을 이용한 연구가 남북관계 및 북한의 동향을 이해하고 분석하는 방법론으로서 얼마나 유용한 것이지를 파악하는 것이었다. 앞으로 북한의 동향 분석에 대한 연구는 물론 대북관계 및 정책에 대한 방향을 결정하고, 북한의 행위를 사전에 예측하여 대응 할 수 있는 북한 리스크 측정 모델 구축을 위한 연구로 진행 될 것이다.

• 한국안전학회지
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• 제32권5호
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• pp.168-178
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• 2017

In order to prevent major and chemical accidents, some of the plants which would like to install and operate hazard chemicals handling facilities must submit Off-site Consequence Analysis due to recent arisen leak accidents since 2015. A lot of chemical industrials choose gas detectors as mitigation equipment to early detect gas vapor. The way of placement of gas detectors has two methods; Code-based Design(CBD) and Performance-based Design. The CBD has principles for gas detectors to be installed with consideration for the place that is expected to accumulate gas, and the leak locations according to legal standards and technical guidelines, and has a possibility to be unable to detect by these rules to locate gas detectors by vapor density information. The PBD has two methods; a Geographic Method and Scenario based Method. The Scenario-based Method has been suggested to make up for the Geographic Coverage Method. This Scenario-based Method draw the best optimum placement of gas detectors by considering leak locations, leak speed information, leak directions and etc. However, the domestic placement guidelines just refers to the CBD. Therefore, this study is to compare existing placement location of gas detectors by the domestic CBD with placement locations, coverages and the number of gas detectors in accordance with the Scenario-based Method. Also this study has measures for early detecting interest of Vapor Cloud and suitable placement of gas detectors to prevent chemical accidents. The Phast software was selected to simulate vapor cloud dispersion to predict the consequence. There are two cases; an accident hole size of leak(8 mm) from API which is the highst accident hole size less than 24.5 mm, and a normal leak hole size from KOSHA Guide (1.8 mm). Detect3D was also selected to locate gas detectors efficiently and compare CBD results and PBD results. Currently, domestic methods of gas detectors do not consider any risk, but just depend on domestic code methods which lead to placement of gas detectors not to make personnels recognize tolerable or intolerable risks. The results of the Scenario-based Method, however, analyze the leak estimated range by simulating leak dispersion, and then it is able to tell tolerable risks. Thus it is considered that individuals will be able to place gas detectors reasonably by making objectives and roles flexibly according to situations in a specific plant.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.43-53
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• 2019

최근 몇 년간 실내 환경에서 발생하는 대기 위험 물질에 관한 피해사례가 많이 있었으며, 이에 대해 빠른 대처를 하지 못하여 큰 피해가 발생하곤 했다. 이에 관해 본 시스템은 대기 위험 물질 농도 안전 수치 초과시 사용자의 Mobile에 Push Message로 전송하는 시스템을 구축하고자 한다. 본 시스템은 아두이노(Arduino), 라즈베리 파이(Raspberry PI)와 같은 IoT System으로 데이터를 추출하고 Cloud Computing System에 구현된 MongoDB, MySQL을 통하여 Database를 구축하였다. 해당 Database는 NodeJS를 이용한 Application Server를 통해 데이터를 가져오며, Application에 전송하여 시각화하였다. 또한, IoT System에서 위험 상황에 관한 신호를 받으면 Google FCM 라이브러리를 이용하여 Push Message를 보낸다. Mobile Application은 Android Web View를 이용하여 개발하며, Web View에 들어갈 Page는 HTML5 (HTML, Javascript CSS)를 이용하여 개발한다. 본 시스템의 Application을 통하여 사용자가 실내 대기 위험 물질을 실시간 모니터링하며, 위험 상황 시 사용자의 Mobile에 실내/외 검출 위치와 농도에 대한 실시간 정보를 Push Message로 전송하여 사용자의 빠른 대처에 도움이 될 것이라 기대할 수 있다.

• 한국안전학회지
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• 제35권6호
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• pp.15-24
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• 2020

With the development of the chemical industry, the chemical accident is increasing every year, thereby increasing the risk of accidents caused by chemicals. The Ministry of Environment provides the criteria for determining shelter-in-place or outdoor evacuation by material, duration of accident, and distance from the toxic substance leak. However, it is hard to say that the criteria for determining the transition point are not clear. Transition point mean the time that evacuation method is switched from shelter-in-place to outdoor evacuation. So, the purpose of this study was to calculate appropriate transition point by comparing the cumulative toxic load. Namdong-gu in Incheon Metropolitan City was finally selected as the target area, considering the current status of the population of Incheon Metropolitan City in 2016 and the statistical survey of chemicals in 2016. The target materials were HCl, HF, and NH₃. Modeling was simulated by ALOHA and performed assuming that the entire amount would be leaked for 10 min. Residents' evacuation scenarios were assumed to be shelter-in-place, immediate outdoor evacuation, and outdoor evacuation at an appropriate time after shelter-in-place. Based on the above method, the appropriate transition point from residents located in A(800 m away), B(1,200 m away), C(1,400 m away) and D(2,200 m away) was identified. In HCl, appropriate transition point was after 15 min, after 16 min, after 17 min, after 20 min in order by A, B, C and D. In HF, appropriate transition point was before 1 min or after 16 min, before 4 min or after 19 min, before 5 min or after 20 min, before 14 min or after 26 min in order by A, B, C and D. In NH₃, appropriate transition point at A was before 4 min or after 16. Others are not in chemical cloud. This study confirmed the transition point to minimize the cumulative toxic load can be obtained by quantitative method. Through this, it might be possible to select evacuation method quantitatively that cumulative toxic load are minimal. In addition, if the shelter-in-place is maintained without transition to outdoor evacuation, the cumulative toxic load will increase more than outdoor evacuation. Therefore, it was confirmed that actions to reduce the concentration of chemicals in the room were necessary, such as conducting ventilation after the chemical cloud passed through the site.

• 한국지리정보학회지
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• 제27권2호
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• pp.34-44
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• 2024

최근 기후변화로 인한 이상기후로 인해 홍수, 산사태, 토사 유출과 같은 자연재난의 피해가 급증하고 있다. 우리나라는 국토의 63% 이상이 산지라는 지형적 특성 때문에 사면 재해에 취약하며, 특히, 토석채취지는 소단형성 과정에서 흙과 암석을 채굴하기 때문에 산사태가 발생할 확률이 높으며, 사업장 내부 뿐만 아니라, 외부까지 재해발생 위험이 높은 지역이다. 이에 따라, 본 연구는 토석채취지의 모니터링을 위해 UAV와 항공LiDAR를 활용하여 DEM을 구축하고 시계열 변화 분석을 수행하였으며, 토석채취지 모니터링을 위한 최적의 DEM 구축방법을 제안하였다. DEM 구축을 위해 UAV와 LiDAR 기반 Point Cloud 구축하고 Aggressive Classification(AC), Conservative Classification(CC), Standard Classification(SC) 등 세가지 알고리즘을 활용하여 지면부를 추출하였다. 알고리즘에 따라 구축한 UAV 및 LiDAR기반 DEM은 수치지형도 기반 DEM과의 비교를 통해 정확도를 평가하였다. 정확도 평가 결과, 알고리즘 방법간의 높이 차는 최대 1 m 내외로 차이가 거의 없었다. 또한, 음영기복도를 활용한 지면부의 질감을 시각적 비교해보았을 때 CC 알고리즘의 성능이 가장 우수하였으며, 산림지역에서 LiDAR 기반 DEM이 높은 정확도를 보였다. 구축한 최적의 DEM을 통해 토석채취지의 시계열 변화량을 비교한 결과, 토석채취지역, 소단 형성지역 등 시계열 변화에 따른 토석채취지의 변화지역 탐지가 가능하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.602-607
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• 2018

산림공간정보는 국가산림계획 및 산림정책 수립을 위한 기초자료로 주기적으로 구축 및 관리되고 있으며, 이 중 임야의 훼손에 대한 정보는 토사유출이나 산사태 등 추가적인 재해 발생의 위험이 있어 지속적인 관리가 필요하다. 하지만 기존의 목측 및 줄자에 의한 산림조사 방법은 많은 인력과 시간을 필요로 하기 때문에 업무의 효율성이 떨어진다. 최근 드론은 공간정보 구축 및 활용 분야에 효과적인 방법으로 관심이 증가하고 있으며, 드론 관련 산업 시장의 규모는 나날이 커지고 있다. 이에 본 연구에서는 드론을 활용하여 산림공간정보를 조사 및 분석함으로써 관련 업무의 효율성을 높이고자 하였다. 드론을 이용하여 연구 대상지역을 촬영하고, 데이터 처리를 통해 정사영상과 포인트클라우드 형태의 DSM(Digital Surface Model)을 생성하였으며, 성과물을 이용하여 훼손지역에 대한 분석을 수행하였다. 연구를 통해 임야훼손지역의 면적과 체적이 산출되었으며, 산림조사 분야에서 드론의 활용성을 제시할 수 있었다. 드론을 활용한 산림공간정보 조사 및 분석 방법은 기존 방법보다 인력과 시간을 절감할 수 있으며, 정량적인 분석이 가능하기 때문에 국가산림계획 및 정책 수립에 크게 기여할 것이다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권8호
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• pp.1797-1804
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• 2015

통합로그관리시스템은 보안 위험 사항을 예측하고 기관의 보안성 향상에 기여하여 적합한 보안 정책을 마련할 수 있도록 도와준다. 본 논문에서는 대용량의 로그 데이터를 저장할 수 있는 분산 데이터베이스 모델과 로그 수집 절차를 자동화하여 분석 시간을 줄일 수 있는 하둡 기반의 로그 분석 시스템을 설계하고 구현하였다. 제안하는 시스템에서는 HBase를 사용하여 데이터 용량에 따라 Scale-Out 방식으로 유연하게 저장할 수 있게 하였고 정규식을 이용하여 분석에 용이한 저장 기법을 제안하여 기존 시스템 대비 분석 속도를 높일 수 있다.

• 한국항공우주학회지
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• 제49권12호
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• pp.1027-1035
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• 2021

본 논문에서는 한반도 주변의 미세먼지 관측 임무를 위한 3U 큐브위성인 MIMAN 설계안을 제시하였다. MIMAN의 주요 임무 목표는 높은 공간 해상도로 한반도 주변의 미세먼지를 관측하는 것이다. 이를 통해 천리안위성 2B호 데이터에서 구름을 제거할 수 있는 보조 자료를 제공하는 것이 최종 목표이다. 본 연구에서는 임무를 정의하고 임무 요구조건 및 제한 조건을 도출하였다. 운용 개념을 정의하였으며, 안정적인 운용을 위해 통신 안정성을 고려하였다. 위성에 문제가 생겼을 경우, 이를 지상에서 해결할 수 있도록 모든 운용 모드에서 UHF 통신이 가능하도록 설계하였다. 임무와 운용 개념 설계 결과를 바탕으로 시스템 설계안을 도출하였다. 시스템 요구조건을 만족시킬 수 있는 시스템 설계안 및 인터페이스를 제시하였다. 시스템 인터페이스의 경우 각 하드웨어의 데이터 특성을 고려하여 설계하였다. 시스템 버짓 분석을 수행하였으며, 이를 통해 시스템 안정성을 확인하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권2호
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• pp.742-756
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• 2022

A flood of information has occurred with the rise of the internet and digital devices in the fourth industrial revolution era. Every millisecond, massive amounts of structured and unstructured data are generated; smartphones, wearable devices, sensors, and self-driving cars are just a few examples of devices that currently generate massive amounts of data in our daily. Machine learning has been considered an approach to support and recognize patterns in data in many areas to provide a convenient way to other sectors, including the healthcare sector, government sector, banks, military sector, and more. However, the conventional machine learning model requires the data owner to upload their information to train the model in one central location to perform the model training. This classical model has caused data owners to worry about the risks of transferring private information because traditional machine learning is required to push their data to the cloud to process the model training. Furthermore, the training of machine learning and deep learning models requires massive computing resources. Thus, many researchers have jumped to a new model known as "Federated Learning". Federated learning is emerging to train Artificial Intelligence models over distributed clients, and it provides secure privacy information to the data owner. Hence, this paper implements Federated Averaging with a Deep Neural Network to classify the handwriting image and protect the sensitive data. Moreover, we compare the centralized machine learning model with federated averaging. The result shows the centralized machine learning model outperforms federated learning in terms of accuracy, but this classical model produces another risk, like privacy concern, due to the data being stored in the data center. The MNIST dataset was used in this experiment.