최근 들어 4차산업 연관기술인 사이버물리시스템(CPS) 구축을 위해 물리 모델과 제어회로 시뮬레이션을 위한 가상 제어시스템 구축 작업이 다양한 산업 분야에서 요구가 점점 증가하고 있다. 전자 문서화 되지 않은 문서들에 대한 직접입력을 통한 변환은 시간과 비용이 많이 소모된다. 이를 위해 이미 출력된 대량의 도면을 인공지능을 이용한 객체 인식을 통해 디지털화 작업은 매우 중요하다고 할 수 있다. 본 논문에서는 도면내 객체를 정확하게 인식하고 이를 다양한 응용에 활용할 수 있도록 하기 위하여 도면내 객체의 특징을 분석하여 인공지능을 활용한 인식 기법을 제안하였다. 객체 인식의 성능을 높이기 위하여 객체별 인식 후 그 정보를 저장하는 중간 파일을 생성하게 하였다. 그리고 인식 결과를 도면에서 삭제하여 다음 인식 대상의 인식률을 향상시켰다. 그리고 그 인식 결과를 표준화 포맷 문서로 저장하여 이를 제어시스템의 다양한 분야에 활용할 수 있도록 하였다. 본 논문에서 제안한 기법의 우수한 성능은 위해 실험을 통해 확인할 수 있었다.

인터넷과 웹 기술이 모바일 장치 중심으로 발전하면서 이미지 데이터는 사람, 텍스트, 공간 등 다양한 유형의 민감정보를 담고 있다. 이러한 특성과 더불어 SNS 사용이 증가하면서 온라인 상의 개인정보가 노출되고 악용되는 피해 규모가 커지고 있다. 그러나 개인정보보호를 위한 다중 유형 객체 탐지 기반의 비식별화 기술에 관한 연구는 미흡한 상황이다. 이에 본 논문은 기존의 단일 유형 객체 탐지 모델을 병렬적으로 이용하여 다중 유형의 객체를 탐지 및 비식별화하는 인공지능 모델을 제안한다. Cutmix 기법을 통해 사람과 텍스트 객체가 함께 존재하는 이미지를 생성하여 학습 데이터로 구성하고, 사람과 텍스트라는 다른 특징을 가진 객체에 대한 탐지 및 비식별화를 수행하였다. 제안하는 모델은 두 가지 객체가 동시에 존재할 때 0.724의 precision과 0.745의 mAP@.5 를 달성한다. 또한, 비식별화 수행 후 전체 객체에 대해 mAP@.5 가 0.224로, 0.4 이상의 감소폭을 보였다.

디지털 정보는 정보통신의 발달로 지속적으로 증가 및 다양화되는 추세이며, 이를 악용한 범죄 또한 증가하고 있다. 하지만, 국내의 디지털증거에 대한 처리 및 분석을 위한 환경 구축 사례는 미비한 실정이다. 조직마다 할당된 예산이 상이하고 고질적인 문제인 공간 확보의 어려움을 해소하지 못한 상태에서 구축된 디지털증거분석실은 초기 구성단계에서부터 참조할 수 있는 기준이 없다. 본 논문은 디지털증거분석실 구축 시에 필요한 사항을 도구·장비 중심으로 탐색적 연구를 진행하였다. 연구방법으로 디지털증거분석실 구축 경험 또는 디지털포렌식 분야 근무 경험이 풍부한 전문가 15명을 대상으로 포커스 그룹 인터뷰를 수행하였다. 그 결과 네트워크 구성, 분석관 컴퓨터, 개인 도구·장비, 이미징 장치, 전용 SW, 오픈소스 SW, 공용 도구·장비, 액세서리, 기타 고려사항의 9가지 영역에 대해 전문가들의 의견을 수렴하고 디지털증거분석실의 도구·장비 목록을 도출하였다. 나아가 디지털증거분석실 구축 발전방안으로 공간/도구·장비 목록표준화, 디지털포렌식 도구·장비 민간 지원·위탁 체계 수립, 미래 디지털증거분석실 인프라 구조를 제시하였다. 이는 향후 디지털포렌식 기능을 신설하고 디지털증거분석실을 구축하고자 하는 기관/조직이 도구·장비 및 인프라 설계 등에 기여할 것이다.

도시집중 현상이 가속화되고 도시 자원 및 인프라 부족, 교통 혼잡, 에너지 문제 등 이러한 도시 문제를 해결하고 4차 산업혁명에 선제적으로 대응하기 위해 스마트 시티의 필요성이 전 세계적으로 대두 되고 있는 상황에서 전 세계 스마트시티 기술의 보안이 위험한 상태라는 분석이 지배적이다. 이에 본 논문에서는 스마트시티에 대한 주요 보안 이슈를 대표적인 서비스인 스마트 그리드, 스마트 빌딩, 스마트 교통 부분에 국한하여 기술 및 보안 위협 및 대응에 대해 분석하였다. 향후 스마트시티 구축의 다양한 기술에 대한 분석 및 사이버보안에 대한 연구가 활발히 진행됨에 있어 본 논문이 해결방안 마련의 시작이 될 것으로 기대한다.

자동차 분야의 사이버보안은 자동차 생애주기 중 핵심적인 요소로서 전 세계적으로 사이버보안 평가 기준이 강화되고 있다. 또한 자동차의 설계 및 생산을 수행하는 제조사만이 아니라 복잡한 컴포넌트와 다양한 부품으로 이루어진 자동차의 특성상 전체 공급망에 참여하는 기업들의 사이버보안 관리체계 구현 수준이 평가되고 관리되어야만 사이버보안의 안전성을 확보할 수 있다. 이에 본 연구에서는 자동차 사이버보안을 평가하는 대표적인 기준인 ISO/SAE 21434와 TISAX의 요구사항을 분석하여 총 7개 영역, 54개 사이버보안 관리체계를 평가할 수 있는 항목을 도출하였고 이를 국내/외 기업 보안담당자 및 유관 전문가 대상으로 진행한 설문조사를 통해 우선순위 및 업종에 따른 적합성, 타당성 검토를 거쳐서 6개 영역, 45개 평가 기준을 도출하여 최종 평가항목으로 제시하였다. 본 연구는 자동차 공급망에 참여하는 기업이 ISO/SAE 21434와 TISAX 전반의 통제 프로세스를 일률적으로 도입하기 전에 우선 적용하여 해당 기업의 현재 사이버보안 관리 수준을 평가할 수 있는 모델을 제시했다는 점에서 연구로서의 의의가 있다고 할 수 있다.

본 연구의 목적은 인공지능의 연구동향을 분석하는 것이다. 입체적인 분석을 위하여 인공지능에 대한 사회과학에서의 연구방향과 공학에서의 연구방향의 차이를 객관적으로 비교하여 제시하고자 시도하였다. 연구방법은 빅데이터 분석방법론 중에서 토픽모델링을 활용하였으며, 분석데이터는 학술연구정보시스템에서 인공지능(AI)라는 키워드로 검색된1000개의 영문 논문을 활용하였다. 분석결과 사회과학분야에서는 인공지능에 대하여 '인간', '영향', '미래'라는 키워드를 중심으로 형성된 그룹을 확인할 수 있었고, 공학분야에서는 '인공지능 기반의 기술개발', '시스템', '위험-보안' 등의 그룹이 형성되었다.

기후변화 및 식량자원안보가 전 세계적으로 이슈화 되어 지고 있는 지금 스마트팜은 이를 해결할 수 있는 대안으로 떠오르고 있다. 또한 1차 산업에 있어 생산 환경의 변화는 모든 1차 산업(농업, 축산업, 어업)에 종사하는 사람들의 주요 관심사 이며, 이로 인해 발생하는 식량부족 문제는 우리 모두가 해결해야 할 중요문제이다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 1차 산업에서는 ICT 및 BT등 4차 산업 혁명과 기술인 IoT 빅데이터 및 인공지능 기술을 활용하여 스마트팜을 도입함으로 해서 생산성 향상을 통해 식량부족 문제를 해결하려는 노력이 민관을 통해 이루어지고 있다. 본 논문은 스마트팜의 발전 및 활용, 지속 가능한 농업경영 시스템구축을 위한 스마트팜 데이터 수집 시스템이 갖추어야 할 최소요건 및 순차적인 시스템 구축 방안, 목적성을 갖는 효율적이고 활용 가능한 데이터 수집 시스템 등에 관해고찰 하고자 한다. 특히 한계에 부딪치고 있는 한국형 스마트팜 표준모델 구축을 위한 데이터수집시스템의 문제점을 농축산(양돈)분야의 심층적인 조사와 다양한 사례분석을 기반으로 분석하고 개선하여 효율적이고 활용 가능한 빅데이터 수집시스템 구축을 목표로 빅데이터 수집방안을 제안하고자 한다.

본 연구의 목적은 국가핵심기술을 보유하고 있는 기업들의 물리보안수준이 보안성과와 업무효율성에 미치는 영향을 분석하는데 있다. 이를 위해 보안요원 200여명을 대상으로 한 달 동안 설문조사를 실행하였다. 설문조사에서 독립변수는 물리보안수준, 매개변수는 보안성과, 종속변수는 업무효율성으로 선정하였다. 신뢰도 분석과 타당성분석, 판별타당성분석 등을 SPSS를 통해 인과관계를 분석한 결과 "물리보안수준 ⇒ 보안성과, 보안성과 ⇒ 업무효율성"는 채택되었으나 "물리보안수준 ⇒ 업무효율성"은 기각되었다. 따라서 물리보안수준이 매개변수인 보안성과를 거쳐 업무효율성에 영향을 주는 것으로 조사되었으나 물리보안수준이 직접 업무효율성에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 향후 업무효율성을 향상시키기 위해서는 보안성과를 높이는 것이 우선되어야 할 것이다.

4차 산업혁명 시대의 본격적인 시작으로 새로운 산업과 사회의 빠른 변화로 인한 교육적 수요의 변화와 급속히 감소하는 학령인구로 인한 생존경쟁에서 대학교육의 질 향상을 위한 노력 즉 혁신적인 대학교육을 위한 고도화 방안이 요구되고 있다. 특히 학생들의 대학 입학부터 졸업까지 대학생활적응진단을 통해 학생상담 및 지도 관리를 위한 시스템 적용이 필요한 실정이다. 이에 각 대학에서는 빅데이터(Bigdata), 인공지능(AI) 등 4차 산업혁명 시대 핵심기술을 기반으로 과정 연계형 통합 플랫폼 고도화 사업을 추진하고 있다. 따라서 본 연구에서는 정보보호학전공 분야를 바탕으로 혁신적 대학교육을 위한 학생관리시스템 고도화 방안을 제시하고자 한다.

육·해·공군은 다영역작전에서 활용할 수 있도록 4차 산업혁명 기술을 접목한 무기체계 개발을 위해 다양한 노력을 하고 있다. 새로운 기술이 적용된 무기체계를 통해 통합 전투력을 효과적으로 발휘하기 위해서는 각각의 무기체계가 정보를 원활하게 송·수신할 수 있는 네트워크 환경의 구축이 필요하다. 이를 위해선 각 무기체계의 정보교환요구량(IER, Information Exchange Requirement)에 대한 분석이 필수적이나, 현재까지 진행된 많은 정보교환능력 분석 연구는 실제 네트워크의 다양한 고려 요소를 충분히 반영하지 못하고 있다. 따라서 본 연구는 기존의 정보교환 요구능력분석 연구들의 연구 방법과 결과를 면밀하게 분석하여 IER 분석시에는 메시지 자체의 크기와 네트워크 프로토콜 헤더의 크기, 전술네트워크의 송수신 구조, 정보 유통 과정, 메시지의 발생 빈도 등을 고려해야 할 필요성을 제기한다. 이어서 향후 IER 예측시에 활용이 가능하도록 푸아송 분포와 확률생성함수를 이용하여 정보교환요구량을 확률 분포로 계산하는 기법을 제시한다. 메시지 목록과 네트워크 토폴로지의 샘플을 이용하여 확률 분포의 계산 결과와 Network Simulator 2를 활용한 시뮬레이션 결과를 상호 비교하여 이 기법의 타당성을 입증한다.

AR/VR 기반의 교육훈련 체계는 전장 환경과 유사한 실전적 훈련 효과뿐 아니라 사고 예방 및 예산 절감에도 큰 기여를 할 것으로 평가되고 있다. AR/VR을 학습에 활용하기 위한 연구는 꾸준히 진행되고 있으며, 교육과 훈련에 활용할 경우 실세계에서 발생할 수 있는 실패의 경험 없이도 기술을 향상시킬 수 있다. 국방 주요선진국들은 이러한 AR/VR 기술의 이점을 일찍부터 인식하고, 개인의 무기체계 운용 숙달에서부터 종합 전투훈련 체계, 전쟁사 교육, 외상 후 스트레스 치료 등 다양한 분야에서 AR/VR을 개발하고 적용하는 노력을 하고 있다. 한국군도 최근 AR/VR 활용 교육훈련 적용방안을 적극적으로 검토하고 있다. 이에 본 연구의 목적은 국방 선진국의 AR/VR 적용 교육훈련 사례들을 살펴보고 한국군에 적용할 시사점을 도출하는 것이다.

본 연구는 포괄안보 관점의 국가위기관리와 국가방위요소간의 작동관계를 연구한 것이다. 국가방위요소는 통합방위법에서 제시하고 있다. 따라서 통합방위의 원칙과 문제, 그리고 대안을 제시하여 국가위기 시 국민의 생명과 재산을 지키고 국가안보를 굳건히 하기 위한 목적으로 연구하였다. 이론적 배경으로 '총체적 위기관리 모델'과 '국가위기관리기본지침'의 위기관리 4단계를 근거로 분석틀을 구상하였다. 이를 통해 국내외 4가지의 사례연구를 진행하였다. 연구결과 국가위기관리 단계별 국가방위요소가 잘 작동하기 위해서는 관련법규, 주관기관, 국민의식이 구비되어야 함을 확인할 수 있다. 국가위기관리의 완전성을 위해서 국가위기관리기본법 제정과 관련법률의 정비, 통합방위계획의 수립, 연계된 훈련, 소통을 위한 C4I구비, 지자체장 능력강화, 소방의 국가방위요소화가 필요함을 제시하였다.

호국군은 비록 짧은 역사였지만 대한민국 예비군제도의 효시라는 점에서 큰 의미를 가진다. 이러한 호국군에 대한 연구는 그동안 소극적으로 진행되어 왔다. 그나마도 진행된 연구는 역사적 관점에서 단편적인 서술에만 국한되어 왔고 호국군의 성격을 규명하지는 못하였다. 따라서 본 연구에서는 호국군이 존재했던 시대적 배경을 살펴본 다음 법적·제도적, 군사적, 정치적 관점의 새로운 시선에서 호국군의 성격을 규명하고자 노력하였다. 연구결과를 종합해보면 호국군은 법률적 지지를 받으면서 전시에 대비한 효율적인 제도로 탄생하였다. 그리고 선진국형 모병제도인 지원병제를 채택했다는 점, 호국군만의 별도 사관학교를 통해 장교를 양성했으며 후방지역작전에 기여했다는 점은 군사적 측면에서 높이 평가된다. 반면, 호국군을 창설하는 과정부터 정치권과 비군사단체가 결탁하였다는 점은 부정적이다. 끝으로 본 연구를 계기로 6.25전쟁 이전에 존재했던 예비전력에 관한 연구가 좀 더 활발해지기를 기대한다.

북한의 핵 및 미사일 위협, 전쟁 양상의 변화, 저출산에 따른 병역자원의 감소 등 국방환경이 급격하게 변화하고 있다. 이러한 변화에 능동적으로 대응하기 위해 우리 군은 국방혁신 4.0을 추진하고 있으며 인공지능, 빅데이터 분석 등과 같은 첨단과학기술을 적용한 과학기술 강군을 육성하고자 노력하고 있다. 이에 본 연구에서는 경계작전을 위해 최첨단 과학기술이 적용된 레이더 기반 AI 과학화 경계시스템의 효과를 계층분석적 의사결정방법(Analytic Hierarchy Process, AHP)을 활용하여 분석하고자 한다. 이를 위해 우선 과학화 경계시스템의 효과를 평가할 수 있는 평가요소를 선정하고, 그 상대적 중요도를 분석한다. 각각의 평가요소들은 경계시스템의 작동 및 운용의 핵심 개념으로부터 핵심 요소를 도출하고, 각 요소와 경계작전의 효과 사이의 상관관계에 대한 전문가들의 자문을 통해 선정되었다. 평가요소들의 중요도를 토대로 레이더 기반의 AI 과학화 경계시스템과 기존의 과학화 경계시스템의 상대적 효과를 알아본다.

최근 봇넷의 광범위한 확산과 고도의 정교함은 기업과 사용자뿐만 아니라 국가 간 사이버전에도 심각한 결과를 초래하고 있다. 이 때문에 봇넷을 탐지하고자 하는 연구는 꾸준히 되고 있다. 하지만, DGA 기반의 봇넷은 기존의 시그니처 및 통계 기반의 기술로는 탐지율은 높지만, 오탐율 또한 높은 한계가 있다. 이에 본 논문에서는 DGA 기반의 봇넷을 탐지하고자 문자 기반의 n-gram을 활용한 탐지모델을 제안한다. 제안한 모델을 통해 기존의 탐지 기술의 한계인 탐지율을 높이고 오탐율을 최소화할 수 있다. 다양한 DGA 봇넷에서 사용하는 대규모의 도메인 데이터셋과 정상 도메인에 대한 실험을 통해 기존의 모델보다 성능이 우수함을 확인하였다. 제안된 모델의 오탐율은 2~4% 미만이며 전체 탐지 정확도와 F1 점수는 모두 97.5%임을 확인하였다. 이처럼 본 논문에서 제안한 모델을 통해 DGA 기반의 봇넷에 대한 탐지 및 대응 능력이 향상될 것을 기대한다.