현재의 인터넷 환경에서는 트래픽 폭주 공격, 웜 공격 등으로 인해 많은 경제적 손실이 발생하고 있으며 이러한 문제들은 향후 IP 주소의 고갈로 인해 IPv6로 대체되었을 경우 더욱 심각해질 것이다. 따라서, 본 논문에서는 IPv6 환경에서 발생할 수 있는 공격을 예상하여 이러한 공격을 탐지할 수 있는 트래픽 분석 도구를 설계하고 구현하였다 제안한 트래픽 분석 도구는 패킷 생성 모듈, 패킷 수집 모듈, 판별 모듈, X 윈도우 기반 디스플레이 모듈로 구성되며, 실험 결과, IPv6 환경에서 DAD-NA 메시지 공격, TCP SYN 플러딩 공격, UDP 플러딩 공격, ICMP 플러딩 공격 등을 효과적으로 검출할 수 있었다.
본 연구는 국가 치수계획의 효과적 수립에 필요한 각종 홍수정보의 효율적인 획득을 위한 것으로 최근 효율성과 정확성이 입증되고 있는 항공 LiDAR데이터를 이용하여 대상지역에 대한 지형정보를 구축하고 유역조건, 홍수사상의 빈도규모 그리고 홍수방어시설의 붕괴의 조건을 설정하여 범람 발생형태에 따른 가상홍수 시나리오를 작성하였으며 이에 따른 시간대별 침수심 및 최대 침수심의 분석과 특정 지점에 대한 시간대별 수심/수위 변화를 측정하여 홍수 발생시 범람의 진행과정을 모니터링 하였다. 또한 홍수범람 분석 결과와 연구대상지역의 홍수방어 구조물, 취약지점 및 파제예상지점등의 자료를 이용하여 홍수지도를 작성하였다. 본 연구의 결과는 홍수의 원인과 범람의 과정의 파악과 홍수로 인한 대피 및 방재 등 홍수재난관리 목적에 이용될 수 있을 것이며 유역치수계획수립, 홍수예·경보 그리고 홍수예상지역의 토지이용계획 및 도시계획수립의 기초자료로서 활용 가능하리라 사료된다.
In this study, dual drainage system based runoff model was established for W-drainage area in G-si, and considering the various rainfall characteristics determined using Huff and Mononobe methods, the degree of flooding in the target area was analyzed and the risk was compared and analyzed through the risk matrix method. As a result, the Monobe method compared to the Huff method was analyzed to be suitable analysis for flooding of recent heavy rain, and the validity of the dynamic risk assessment considering the weight of the occurrence probability as the return period was verified through the risk matrix-based analysis. However, since the definition and estimating criteria of the flood risk matrix proposed in this study are based on the return period for extreme rainfall and the depth of flooding according to the results of applying the dual drainage model, there is a limitation in that it is difficult to consider the main factors which are direct impact on inland flooding such as city maintenance and life protection functions. In the future, if various factors affecting inland flood damage are reflected in addition to the amount of flood damage, the flood risk matrix concept proposed in this study can be used as basic information for preparation and prevention of inland flooding, as well as it is judged that it can be considered as a major evaluation item in the selection of the priority management area for sewage maintenance for countermeasures against inland flooding.
Deep-sea fishing vessel No. 501 Oryong was fully flooded through its openings and sunk to the bottom of the sea due to the very rough sea weather on the way of evasion after a fishing operation in the Bearing Sea. As a result, many crew members died and/or were missing. In this study, a full-scale ship flooding and sinking simulation was conducted, and the sinking process was analyzed for the precise and scientific investigation of the sinking accident using a highly advanced Modeling & Simulation (M&S) system of the Fluid-Structure Interaction (FSI) analysis technique. To objectively secure the weather and sea states during the sinking accident in the Bering Sea, time-based wind and wave simulation at the region of the sinking accident was conducted and analyzed, and the weather and sea states were realized by simulating the irregular strong wave and wind spectrums. Simulation scenarios were developed and full-scale ship and fluid (air & seawater) modeling was performed for the flooding sinking simulation, by investigating the hull form, structural arrangement & weight distribution, and exterior inflow openings and interior flooding paths through its drawings, and by estimating the main tank capacities and their loading status. It was confirmed that the flooding and sinking accident was slightly different from a general capsize and sinking accident according to the simple loss of stability.
본 연구는 서울시를 대상으로 인공신경망을 활용하여 침수발생가능성과 침수위험지역을 도출하고, 위험지역 내 도시기반시설 현황을 살펴보았다. 분석결과, 강남구, 송파구, 서초구, 서대문구 등에서 침수발생가능성이 높은 위험지역을 많이 포함하고 있었다. 교통시설의 $4.17km^2$이상이 위험지역에 분포하여 우선 관리시설로 나타났고, 강남구 지역은 침수위험이 높은 기반시설을 $0.85km^2$이상 포함하고 있었다. 본 연구는 인공신경망 모델을 침수발생가능성 분석에 활용하여 그 적용가능성을 확인하였으며, 평가결과는 다양한 계획과정에 반영될 수 있을 것이다.
사이버 위협은 기술의 발전에 따라 진화되고 정교해지고 있으며, DDoS 공격으로 인한 서비스 장애를 발생 이슈들이 증가하고 있다. 최근 DDoS 공격은 특정 서비스나 서버의 도메인 주소에 대량의 트래픽을 유입시켜 서비스 장애를 발생시키는 유형이 많아지고 있다. 본 논문에서는 대역폭 소진 공격의 대표적인 공격 유형인 Syn Flooding 공격의 데이터를 생성 후, 효과적인 공격 탐지를 위해 Random Forest, Decision Tree, Multi-Layer Perceptron, KNN 알고리즘을 사용하여 비교 분석하였고 최적의 알고리즘을 도출하였다. 이 결과를 토대로 Syn Flooding 공격 탐지 정책을 위한 기법으로 효과적인 활용이 가능할 것이다.
An experimental work was conducted to investigate the characteristics of the onset of flooding in vertical annuli with a direct injection mode using air and water. The onset of flooding was determined by means of pressure drop measurement while the air velocity was increased gradually under fixed liquid flow rates. Data of the onset of flooding were collected for various combinations of the tube size and the nozzle number. A theoretical analysis of the onset of flooding was also performed based on an envelope theory. The result shows that the onset of flooding in small-scale annuli can be predicted relatively well by the theory. A modified Wallis parameter was used to investigate the scaling effect of flooding phenomena in the annuli, indicating a relatively reasonable result. The number of nozzle has no effect on the flooding velocity when liquid was injected through 2, 3, 4 and 6 nozzles but the initiation of flooding was significantly expedited when 12 nozzles were employed for liquid injection.
최근 우리나라의 강수량과 호우의 발생 일수는 증가 추세를 보이고 있다. 이에 따라 홍수 재해의 피해액도 증가하고 있다. 본 연구에서는 SWMM과 FLUMEN 모형을 이용하여 부산의 수영과 망미 지구에 대한 침수 상황을 분석하였다. 수영과 망미 지구는 1995년 이래 침수위험지구였다. 이 지역의 최근 침수는 2009년 7월 7일과 16일의 호우에 의하여 발생하였고, 본 연구에서는 16일의 침수 상황을 분석하였다. 계산의 첫 번째 단계는 SWMM을 이용하여 우수관거를 흐르는 홍수 수문 곡선을 산정하는 것이다. 관거의 용량을 초과하여 범람한 유량은 FLUMEN을 이용하여 침수 분석에 사용되었다. 침수 분석의 결과는 연구 지역의 실제 침수 상황과 비교 분석되었다. 실제 최대 침수심은 7월 16일에 1.0 m 정도일 것으로 추정된다. 그에 반해 계산 결과는 최대 침수심이 약 1.2 m에 이르러, 다소 크게 추정하고 있다. 오차의 원인은 홍수유출량 산정의 오차와 FLUMEN을 이용한 모의에서 건물의 지하층으로 유입된 수량을 적절히 반영하지 못한 것 때문으로 추정된다. 본 연구에서 침수 분석에 사용한 모형과 일련의 분석 과정은 호우에 따른 침수와 배수 능력을 검토하는 데 적용될 수 있다.
Recently, the interests in safety and prevention from disaster are increasing. In particular, lifeline networks such as water line and sewerage, electricity, gas, and road would be damaged from a disaster. If the lifeline networks do not work in normal, national public service will not properly function. Researches in social network analysis have been conducted for analyzing the interdependency between individuals since 1970s. These network analysis are utilized to investigate a spread of information and disease. However, it is hard to discover the analyzed cases including characteristics of nodes of networks in the area of transportation and disaster. Therefore, this study conducts network analysis of flooded road with flooding scenarios, investigates safe evacuation routes in flooded road network, and suggests efficient approaches for preventing damages from a flooding.
서비스 거부 공격은 침입을 위한 침입시도 형태로 나타나며 대표적인 공격으로 Syn Flooding 공격이 있다. Syn Flooding 공격은 신뢰성 및 연결 지향적 전송서비스인 TCP의 종단간에 3-way handshake의 취약점을 이용한 공격이다. 본 논문에서는 네트워크 기반의 지능적 침입 방지 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 Syn Flooding 공격을 탐지하기 위하여 패킷 정보를 수집하고 분석한다. 이 모델은 퍼지인식도(Fuzzy Cognitive Maps)를 적용한 결정모듈의 분석 결과를 활용하여 서비스 거부 공격의 위험도를 측정하고 공격에 대응하도록 대응모듈을 학습시킨다. 제안하는 모델은 Syn Flooding 공격의 위험을 격감 또는 방지하는 네트워크 기반의 지능적 침입 방지 모델이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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