• 한국수자원학회논문집
• /
• 제54권7호
• /
• pp.495-507
• /
• 2021

최근 도시와 산업의 발달과 함께 하천, 호소 등 수환경에서의 수질 오염사고가 빈번하게 일어나고 있어 어류폐사, 취수중단, 친수활동 저해 등 심각한 수생태계 및 사회경제적 피해가 발생하고 있다. 따라서 이에 대한 대응책으로 수질모델링을 통한 오염물질의 이동 및 확산에 대한 사전 예측이 필요하다. 본 연구에서는 2차원 하천흐름/수질해석 프로그램인 RAMS+의 현장 적용성 및 예측 정확도를 검증하기 위해 만곡하천인 섬강에서 현장실험을 수행하였다. 모의결과 흐름해석모형 HDM-2Di와 수질해석모형 CTM-2D-TX는 현장실험에서 관측된 2차원 흐름 특성과 오염물질의 거동 및 혼합 양상을 정확하게 재현하였다. 특히 하천의 양안과 만곡부에서 국부적으로 발생하는 저유속 흐름에 의해 오염물질의 거동이 지체되는 저장대 효과를 정확하게 모의하였다. 나아가서 하천 만곡부에서 이차류가 야기하는 오염물질 3차원적 혼합 양상을 2차원 분산계수를 통해 효과적으로 재현하였다. 오염물질의 위험농도 체류시간은 취수중단 기간을 결정하는데 있어 매우 중요한 요소이다. 본 연구에서는 CTM-2D-TX 모의결과를 기반으로 오염물질 위험농도 체류시간을 계산하였고, 위험농도 체류시간의 공간적 분포가 하폭방향으로 큰 편차를 지니고 있음을 확인하였다. 이러한 오염물질의 2차원적 체류 특성은 1차원 수질모형을 통해서는 예측이 불가능하기 때문에 효율적이고 정확한 수질사고대응을 위해 2차원 수질모형의 활용이 필요함을 본 연구의 결과는 시사하고 있다.

• 한국비블리아학회지
• /
• 제34권1호
• /
• pp.209-238
• /
• 2023

본 연구는 도서관의 이러닝 플랫폼 구축을 위한 주요 학습 내용과 기능 및 활성화 방안을 제안하고자 문헌연구와 사례분석 및 전문가 조사를 진행하였다. 문헌연구에서 도서관이 이러닝 생태계에 있는 이용자를 위해 질 높은 온라인 교육을 제공해야 함을 알 수 있었으며 선행연구를 통해 도서관의 이러닝 플랫폼 분석을 위한 학습기능 분석 도구를 도출하였다. 이를 기반으로 국내외 도서관 이러닝 플랫폼들의 학습 내용과 기능 및 특징을 분석하였으며 전문가 설문 조사 및 인터뷰를 수행하였다. 분석결과, 도서관의 지속 가능한 이러닝 서비스를 위해 학습 과정과 기술을 효과적으로 적용할 수 있는 플랫폼의 구축이 필수적이며 제공해야 할 학습 내용은 관 종에 상관없이 공통적으로 독서교육, 정보활용교육, 도서관이용교육, IT 최신기술 소개 등 도서관교육의 특성을 나타내는 주제가 도출되었다. 주요한 학습기능으로는 학습유형 중 영상강의와 실시간 수업을 진행할 수 있어야 하며 학습자료와 이용 가이드를 제공할 수 있는 학습활동지원 기능, 교육내용을 저장하고 공유할 수 있는 클라우드 플랫폼 지원 기능, 생애주기 맞춤형 콘텐츠를 제공할 수 있는 개인화 환경 지원 기능 등을 제시하였다. 또한, 도서관 사서의 기술력 향상을 위한 재교육, 이러닝 관련 팀의 구성과 전문사서의 도입을 제안하였다.

• 정보보호학회논문지
• /
• 제32권5호
• /
• pp.1019-1034
• /
• 2022

4차 산업혁명의 초연결사회에서 악성코드 공격은 더욱 기승을 부리고 있다. 이러한 악성코드 대응을 위해 인공지능기술을 이용한 악성코드 탐지 자동화는 새로운 대안으로 주목받고 있다. 그러나, 인공지능의 신뢰성에 대한 담보없이 인공지능을 활용하는 것은 더 큰 위험과 부작용을 초래한다. EU와 미국 등은 인공지능의 신뢰성 확보방안을 강구하고 있으며, 2021년 정부에서는 신뢰할 수 있는 인공지능 실현 전략을 발표했다. 정부의 인공지능 신뢰성에는 안전과 설명가능, 투명, 견고, 공정의 5가지 속성이 있다. 우리는 악성코드 탐지 모델에 견고를 제외한 안전과, 설명가능, 투명, 공정의 4가지 요소를 구현하였다. 특히 외부 기관의 검증을 통해 모델 정확도인 일반화 성능의 안정성을 입증하였고 투명을 포함한 설명가능에 중점을 두어 개발하였다. 변화무쌍한 데이터에 의해 학습이 결정되는 인공지능 모델은 생명주기 관리가 필요하다. 이에 인공지능 모델을 구성하는 데이터와 개발, 서비스 운영을 통합하는 MLOps 프레임워크에 대한 수요가 늘고 있다. EXE 실행형 악성코드와 문서형 악성코드 대응 서비스는 서비스 운영과 동시에 데이터 수집원이 되고, 외부 API를 통해 라벨링과 정제를 위한 정보를 가져오는 데이터 파이프라인과 연계하도록 구성하였다. 클라우드 SaaS 방식과 표준 API를 사용하여 다른 보안 서비스 연계나 인프라 확장을 용이하게 하였다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
• /
• 제11권3호
• /
• pp.73-82
• /
• 2022

오토-스케일링은 클라우드 컴퓨팅 기술이 ICT 핵심 기반 기술로 자리 잡을 수 있는 가장 중요한 기능 중 하나로써 사용자나 서비스 요청의 폭발적인 증가 또는 감소에도 시스템 자원과 서비스 인스턴스를 적절하게 확장 또는 축소하여 상황에 맞는 서비스의 안정성과 비용 대비 효과를 향상하는 기술이다. 하지만 특정 시스템 자원에 대한 모니터링 시점의 단일 메트릭 데이터를 기반으로 정책이 수립·실행되다 보니 이미 서비스에 영향이 있거나 실제 필요한 서비스 인스턴스를 세밀하게 관리하지 못하는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 본 논문에서는 시스템 자원과 서비스 응답시간을 다변량 시계열 분석 모델을 사용하여 분석·예측하고 이를 기반으로 오토-스케일링 정책을 수립하는 방안을 제안한다. 이를 검증하기 위해 쿠버네티스 환경에서 커스텀 스케쥴러를 구현하고, 실험을 통해 쿠버네티스 기본 오토-스케일링 방식과 비교 분석한다. 제안하는 기법은 시스템 자원과 응답시간 사이의 영향에 기반한 예측 데이터를 활용하여 예상되는 상황에 대한 오토-스케일링을 선제적으로 실행함으로써 시스템의 안정성을 확보하고 서비스 품질이 저하되지 않는 범위내에서 필요한 만큼의 인스턴스를 세밀하게 관리할 수 있는 결과를 보인다.

• 지능정보연구
• /
• 제28권1호
• /
• pp.29-43
• /
• 2022

데이터 경제는 현대 사회에서 디지털 혁신과 함께 빠르게 성장하고 있다. 기업은 다양한 유형의 데이터를 수집·활용하여 새로운 수익을 창출하길 희망하고, 개인정보를 포함한 데이터의 가치는 더욱 높아지고 있다. 하지만 데이터 산업 정책에 대한 연구 중 정보 주체에 대한 논의는 부족한 상황이다. 개인정보는 보호 가치를 넘어서 높은 유용성을 가지고 있다. 이러한 관점에서 데이터 신탁제도는 개인정보의 안전한 활용을 위한 좋은 해결책이다. 데이터 신탁을 활용한 구글의 토론토 스마트시티 구축 사례, 일본의 정보은행 사례, 국내 최초의 데이터 배당을 시도한 경기도의 사례를 소개한다. 데이터 신탁 사례와 동향 파악을 통해 데이터 신탁 개념을 명확히 하고 제도 활성화에 필요한 기술적 요인을 추출하고 비즈니스 모델을 제안하고자 한다. 이를 시사점으로 하여 데이터 신탁제도를 통해 안전한 데이터의 활용과 새로운 서비스 시장 창출뿐만 아니라 새로운 데이터 경제를 구성하는데 크게 기여할 것으로 기대한다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
• /
• 제8권2호
• /
• pp.1-11
• /
• 2018

최근 ICT와 함께 IoT, 클라우드, 인공지능 등의 신기술들이 정보화 사회를 폭발적으로 변화 시키고 있다. 그러나 APT(Advanced Persistent Threat), 악성 코드, 랜섬웨어 등 최신 위협과 개인정보 처리 위탁 업무 확대로 수탁사 관련 개인정보 유출 사고도 더욱 더 증가하고 있다. 따라서 수탁사 보안 강화를 위해 본 연구는 위수탁 개요 및 특징, 보안 표준 관리 체계, 선행 연구들을 현황 분석하여 점검 항목을 도출하였다. 그리고 수탁관련 정보통신망법, 개인정보보호법 등의 법률들을 분석 매핑한 후 최종 수탁사 개인정보 보호 관리 수준 점검 항목들을 도출하고 이를 토대로 AHP 모형에 적용하여, 점검 항목간 상대적 중요도를 확인하였다. 실증 분석 결과 내부관리체계 수립, 개인정보 암호화, 생명주기, 접근 권한 관리 등의 순으로 중요도 우선 순위가 나타났다. 본 연구의 의의는 수탁사 개인정보 취급시 요구되는 점검 항목을 도출하고 연구 모형을 실증함으로써 고객 정보 유출 위험 감소 및 수탁사의 개인정보 보호 관리 수준을 향상시킬 수 있으며, 점검 항목의 상대적 중요도를 고려하여 점검 활동을 수행한다면 투입 시간 및 비용에 대한 효과성을 높일 수 있을 것이다.

• 융합보안논문지
• /
• 제22권4호
• /
• pp.11-16
• /
• 2022

오늘날 과학기술의 발전은 사이버공간과 물리적 공간이 통합된 사이버-물리체계를 출현시켰다. 사이버공간과 물리적 공간은 별개의 공간이 아니라, 사이버-물리체계로 통합된 하나의 시스템으로 구현되고 있다. 현실은 멈춰진 것이 아니라, 끊임없이 변화하고 있고, 공간의 개념도 진화 중이다. 그러나 대부분의 연구는 아직도 사이버공간과 물리적 공간을 같은 관점으로 보지 못하고, 공간별 특성에 맞는 맞춤식 대응을 고수하고 있다. 변화된 현상을 반영하지 못하는 이론적 접근은 과거에 머물 수밖에 없으며, 진보된 현실을 반영하지 못하는 뜬구름 속 이야기로 전락할 위험이 크다. 본 연구는 물리적 공간에서 적용하는 림랜드 이론의 관점에서 사이버공간 통제방안을 제시하였다. 이러한 연구는 물리적 공간과 사이버공간으로 분리된 통제개념을 림랜드 이론의 단일한 관점에서 재해석할 수 있고, 사이버공간의 통제방안도 구체화할 수 있었다. 특히, 북한의 사이버전 공격사례를 인적요소를 포함한 림랜드 이론의 관점으로 접근하여 내·외부자 위협 공격에 대한 정책적 대안을 제시하기도 하였다. 단순함은 궁극의 정교함이다. 본 연구는 개별적으로 발전되어 온 물리적 공간과 사이버공간의 통제방안을 단일한 관점으로 통합하여 다가올 사이버-물리체계 시대에 대비하기 위한 통섭적 시각을 제시하는 등 변화된 현상을 이론적 관점에서 분석한 연구성과가 있다.

• 대한토목학회논문집
• /
• 제29권6B호
• /
• pp.551-560
• /
• 2009

본 논문은 GIS에 기반한 하천 네트워크에서 임의의 두 지점 사이의 우발적으로 유출된 오염물질의 이동과 거동을 모의하기 위해 새로이 개발된 모형인 ARPTM에 관해 기술한다. ARPTM 모형은 특히 ADCP자료로부터 계산된 하천의 동역학적인 계수인 종분산계수와 이송속도를 일차원 하천 이송-확산 모형에 적용하였다. ARPTM은 GIS 기술을 바탕으로 운영되도록 설계되어 자료의 준비에 있어 기존의 GIS 자료 및 기능들을 편리하게 이용할 수 있도록 하였고 효율적으로 모의 결과를 다양한 방식으로 도시하여 사용자들의 오염물질의 이동에 대한 이해의 편리를 도모하였다. ARPTM은 복잡한 하천 네트워크에서 오염물질의 유출지점으로부터 하류의 관심지점까지의 경로를 신속하게 계산하고 오염물질의 이송거리와 이송시간과 그리고 농도를 제공한다. ARPTM은 또한 자료의 제공 및 결과가 효율적으로 최근에 개발된 GIS에 기반한 Arc River 데이터베이스에 저장되도록 하여 궁극적으로 측정 자료, 모델링, 그리고 여러 사이버 툴을 통합하여 오염물질 이동을 시공간적으로 묘사하여 대단위 유역에서 오염물질 유출에 따른 경고시스템의 구축에 활용될 수 있다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제39권5_2호
• /
• pp.827-835
• /
• 2023

드론 라이다(Drone LiDAR)는 산지의 비탈면 정상부나 접근이 불가한 사면에 대해 근접 조사가 가능한 첨단 측량 기술로 산악지형에서 현장조사를 위한 활용이 높아지고 있다. 드론 라이다를 활용하여 지형 정보를 구축하기 위해서는 취득된 포인트 클라우드로부터 지면과 비지면 점들을 효과적으로 분리하는 전처리 과정이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 상업용 드론에 탑재된 항공 라이다를 이용하여 산악지형의 점군 자료를 취득하고, 지면분리 기법 중 하나인 cloth simulation filtering (CSF) 알고리즘을 적용하고 정확도를 검증하였다. 알고리즘을 적용한 결과, 지면과 비지면에 대한 분리 정확도는 84.3%, kappa 계수는 0.71로 나타났고 드론 라이다 데이터를 산악지형의 산사태 현장조사에 효과적으로 활용할 수 있음을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제28권12호
• /
• pp.147-153
• /
• 2023

인공지능 기술의 전 산업 분야로 확산되면서 기존 SaaS에 인공지능 서비스가 탑재된 AIaaS가 등장하고 있다. 특히 비IT 분야 기업들에서는 소프트웨어 전문가의 부재, 빅 데이터 모델 훈련의 어려움, 다양한 형태의 데이터들에 대한 수집 및 분석에 대한 어려움 등을 겪고 있다. AIaaS는 인공지능 소프트웨어 개발에 필요한 다양한 IT 자원들 뿐만 아니라 인공지능 소프트웨어에 필요한 기능들을 서비스 형태로 제공함으로써 사용자들에게는 보다 쉽고 경제적으로 시스템을 구축할 수 있게 한다. 따라서 이러한 클라우드 기반의 AIaaS 서비스에 대한 수요와 공급은 점점 급증할 것이다. 그런데 이처럼 AIaaS에 대한 수요와 공급이 증가함에 따라 요구되는 것이 AIaaS에서 제공하는 서비스들의 품질이 중요한 요소가 된다. 그러나, 현재 이를 측정하기 위한 포괄적이고 실용적인 품질 평가 메트릭에 대한 연구가 미흡하다. 따라서 본 논문에서는 AIaaS의 서비스 품질 측정 요소 중 재사용성 평가를 위해 AIaaS가 갖는 특징인 구현성, 편리성, 효율성, 접근성을 기반으로 재사용성 측정에 필요한 4가지 메트릭인 사용성, 교체성, 확장성, 홍보성 메트릭을 개발하여 제안한다. 제안된 메트릭은 AIaaS에서 제공하는 서비스들이 향후 잠재된 사용자들에게 얼마나 재사용할 수 있는지를 예측하는 도구로 사용될 수 있다.