BcN에서의 침입감내를 위한 네트워크 디자인 연구

박현도(Hyundo Park),김수(Soo Kim),이희조(Heejo Lee),임채태(Chaetae Im),원유재(Yoojae Won) 한국정보과학회 2007 정보과학회논문지 : 정보통신 Vol.34 No.5

Broadband Convergence Network (BcN) is the network which unifies telephone network, the Internet and broadcasting networks. Threats to each network can bring serious problems in BcN environment since the whole network can be damaged by various types of attack. The purpose of this study is to suggest the prototype of intrusion-tolerant network design of BcN to guarantee the continuous operation of BcN services against malicious attacks. First, BcN service components, selected by analysis of service time and coverage importance, are classified into three groups by their type: server type, gateway type and hybrid type. Second, the necessity of applying intrusion tolerance on BcN services is deduced by possible attack scenarios on BcN. Finally, we suggest the intrusiontolerant network design suitable to BcN, using hardware redundancy and secure policies. Also, we present that the suggested network design can increase the intrusion tolerance of BcN. 광대역통합망(Broadband Convergence Network, BcN)은 전화, 인터넷, 방송 네트워크 등 개별적으로 운용되어오던 네트워크들을 하나의 통합망으로 구축, 구동, 관리하는 차세대 네트워크이다. 개별적으로 운용되어오던 네트워크들이 하나로 통합되면서 서비스 별로 산재해 있던 네트워크의 위협요소는 하나의 통합망에서 더욱더 위력적인 요소로 다가올 것이다. 본 논문에서는 BcN 서비스들이 악성 공격에 대해 지속적인 서비스 운영을 보장하기 위한 네트워크 디자인 방법을 제안한다. 본 연구는 서비스 시간과 공간 중요도를 바탕으로 BcN 필수 서비스 구성요소를 도출하고, 구성요소의 형태에 따라 서버 형태, 게이트웨이 형태, 복합 형태의 세 가지 타입으로 구분한다. BcN 환경에서 발생 가능한 공격 시나리오들을 통해 BcN 필수 서비스의 침입감내 기술 적용 방안을 모색한다. 이를 통하여 하드웨어 중복성과 Policy 서버의 보안 정책 설정을 통한 BcN 침입감내 네트워크 디자인을 제안한다. 본 논문에서는 제안한 프로토타입 네트워크를 BcN에 적용하기 전과 적용한 후 BcN에서 공격이 발생되었을 때의 시나리오를 통하여 BcN의 침입감내를 가능케 함을 보인다.

랜덤성을 이용한 알려지지 않은 신종 웜에 대한 탐지 기법

박현도(Hyundo Park),이희조(Heejo Lee) 한국정보과학회 2005 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.32 No.1

인터넷에서 일어나는 침해사고 중에서 웜에 의한 피해가 가장 심각하다. 2001 년 Code Red 웜의 출현과 2003 년 SQL Slammer 웜의 출현 이후로 웜에 감염된 이후에 행동 양상을 탐지하여 대응하는 것은 웜의 피해를 최소화 하기에는 역부족이다. 웜에 의해서 감염이 되기 이전에 웜을 탐지하여 조기에 대처하는 것이 무엇보다 중요하다. 또한 이미 알려져 있는 웜에 대한 행동양상을 이용한 웜의 탐지는 신종 웜의 출현 주기가 급격히 짧아지는 현실에 능동적으로 대처할 수 없다. 현재까지 발생한 인터넷 웜은 감염시킬 대상을 선택함에 있어서 랜덤 생성기를 사용하였으며, 향후 나타날 웜도 빠른 확산과 자신의 위치를 드러내지 않기 위해 랜덤 스케닝 방식을 사용할 것이다. 본 연구는 네트워크의 연결들을 행렬로 표현하고, 이 행렬의 랭크(rank)값을 구하여 랜덤성 체크를 하는 방식으로, 웜으로 인한 트래픽에서 발생하는 랜덤성을 탐지할수 있도록 하였다. 이 방법은 네트워크에서 알려지지 않은 신종 웜을 탐지하도록 하므로, 웜에의한 확산을 조기 탐지할 수 있게 하고, 더불어 웜의 피해를 최소화 하는 것을 목적으로 한다.

CFD를 이용한 low-pressure microbubble system 최적 운전

박현도(Hyundo Park),유엽(Yup Yoo),정재억(Jaeouk Jung),문일(Il Moon),김정환(Junghwan Kim),조형태(Hyungtae Cho) 대한환경공학회 2020 대한환경공학회 학술발표논문집 Vol.2020 No.11

CFD를 활용한 크래프트 회수보일러 내부 노즈 아치 구조에 따른 열교환 효율 분석

장용호 ( Yongho Jang ),박현도 ( Hyundo Park ),임경필 ( Kyung Pil Lim ),박한신 ( Hansin Park ),김정환 ( Junghwan Kim ),조형태 ( Hyungtae Cho ) 한국공업화학회 2021 공업화학 Vol.32 No.2

크래프트 회수보일러(kraft recovery boiler)는 펄프 공정에서 생성된 흑액을 연소하여 발전용 스팀을 생산하는 장치이다. 특히 연소로 상단부에 존재하는 과열기(superheater)는 포화 증기가 연소가스와 열교환을 통해 과열 증기로 전환되는 구간으로, 연소가스와 포화 증기 사이의 열교환 효율 향상은 발전용 과열 증기 생산량 증가 및 발전 효율이 증가하므로 매우 중요하다. 과열기 하단부에 위치한 노즈 아치는 과열기의 부식의 원인이 되는 연소로에서 발생한 복사열을 막는 중요한 역할을 하지만, 연소가스 유동을 방해하여 포화증기와 열교환이 끝난 저온의 연소가스가 과열기를 나가지 못하고 재순환되어 열교환 효율을 저하시키는 직접적인 원인이 된다. 따라서 본 연구에서는 CFD를 활용하여 노즈아치 구조에 따른 재순환 영역의 크기와 연소가스 출구 온도를 비교하였다. 결과적으로 노즈 아치 하단부 각도를 106.5°에서 150°로 변경할 경우 연소가스의 재순환 영역이 감소하여 연소가스와 과열기 사이의 열교환 효율이 10.3% 향상되는 것을 확인하였다. A kraft recovery boiler produces steam for power generation by the combustion of black liquor from the kraft pulping process. Since saturated steam became superheated in a superheater above the furnace, it is important to increase the heat exchange efficiency for the superheated steam production and power generation. A nose arch at the bottom of the superheater is important for blocking radiation from the furnace which causes corrosion of the superheater. But the nose arch is the main reason for creating a recirculation region and then decreasing the heat exchange efficiency by holding cold flue gas after the heat transfer to saturated steam. In this study, the size of recirculation region and the temperature of flue gas at the outlet were analyzed by the nose arch structure using computational fluid dynamics (CFD). As a result, when the nose arch angle changed from 106.5° (case 1) to 150° (case4), the recirculation region of flue gas decreased and the heat exchange efficiency between the flue gas and the steam increased by 10.3%.

복합 대기오염물질 제거를 위한 LPMB 시스템 scale-up 효과 검증

유엽(Yup Yoo),박현도(Hyundo Park),문일(Il Moon),김정환(Junghwan Kim),조형태(Hyungtae Cho) 대한환경공학회 2020 대한환경공학회 학술발표논문집 Vol.2020 No.11

Computational Fluid Dynamics를 활용한 점/접착 생산 공정 내 Jacketed Vessel 설계 최적화

주종효 ( Chonghyo Joo ),박현도 ( Hyundo Park ),조형태 ( Hyungtae Cho ),김정환 ( Junghwan Kim ) 한국공업화학회 2020 공업화학 Vol.31 No.6

점/접착제 생산 공정은 배합 과정에서 mineral insulated (MI) cable을 통해 내부 용액을 76 ℃까지 가열 및 혼합 후 제품출하를 위해 30 ℃까지 상온 냉각을 진행한다. MI cable을 이용한 반응기의 경우, 냉각시간이 평균 10 h 소요되어 생산효율이 낮은 문제점이 있지만, jacketed vessel을 설치하면 위의 문제를 효과적으로 해결할 수 있다. 그러나 jacketedvessel의 종류가 다양해 jacket을 설치하기 전, 배합 공정조건에 적합한 종류를 찾아야 한다. 본 연구에서는 생산효율에 영향을 주는 냉각시간을 최소화하기 위해 computational fluid dynamics (CFD)를 이용하여 jacket 종류에 따른 냉각시간을 비교해 공정에 적합한 jacketed vessel 모델을 개발하고, 점/접착제 생산 공정에 최적화된 jacketed vessel을 설계하였다. 연구 결과, jacket의 높이가 같을 때, half-pipe coil jacket보다 plain jacket의 냉각 성능이 32.7% 더 우수하였고, plainjacket에 60% spiral baffle을 설치하여 냉각 공정에 이용할 경우 냉각시간을 80.4%, 작업시간을 25.1% 단축 가능하다. Blending process of adhesive production has a cooling process to cool down the temperature of the solution which was heated up to 76 ℃ with a mineral insulated (MI) cable by 30 ℃ at room temperature. Using a MI cable in the adhesive production process makes the production inefficient because it takes about 10 h for the cooling process. If a jacketed vessel is used instead of the MI cable, it would shorten the cooling downtime without any additional cooling system by using cold water. However, there are various types of jacketed vessels, and thus the most suitable type should be found before set up. In this study, we designed the optimized jacketed vessel for the adhesive production process by calculating the cooling downtime, which impacts production efficiency, as a function of the jacket types using computational fluid dynamics. As a result, the cooling performance of the plain jacket was 32.7% superior to that of the half-pipe coil jacket with the same height. In addition, the plain jacket with 60% spiral baffle reduced the cooling downtime and operating time by 80.4% and 25.1%, respectively.

DRDoS 증폭 공격 기법과 방어 기술 연구

최현상(Choi, Hyunsang),박현도(Park, Hyundo),이희조(Lee, Heejo) 한국정보전자통신기술학회 2015 한국정보전자통신기술학회논문지 Vol.8 No.5

DDoS 공격은 주요 정부기관 및 기업의 서비스 시스템 및 웹사이트를 마비시키는 사이버 공격의 수단으로 지속적으로 이용되고 있다. 최근에는 증폭기법을 이용한 DDoS 공격이 지속적으로 발생하고 있는데 공격의 특징상 다수의 정상적으로 동작하고 있는 서버들에서 공격 트래픽이 발생하므로 정상 트래픽과의 구분이 어렵고 수백 Gbps 이상의 대규모의 공격 트래픽을 발생시킬 수 있으므로 탐지를 하더라도 방어를 하는 것이 매우 어려운 상황이다. 그리고 공격에 이용되는 프로토콜들 중에서 SSDP, SNMP등 일부 프로토콜들은 IoT 장비들에서 널리 사용되는 프로토콜이기 때문에 앞으로 공격에 이용될 수 있는 서버들도 크게 증가할 것으로 예측된다. 본 논문에서는 최근에 인터넷에 커다란 위협이 되고 있는 증폭 기법을 이용한 DDoS 공격들에 대해 이용되는 프로토콜별로 공격 기법을 분석한다. 또한, 공격에 효과적으로 대응하기 위해 공격을 방어하는 네트워크에 공격자가 존재하는 경우, 공격에 사용되는 서버가 존재하는 경우, 공격 대상이 존재하는 경우들로 나누어 각각의 상황에 취할 수 있는 대응 방법을 제안한다. DDoS attacks have been used for paralyzing popular Internet services. Especially, amplification attacks have grown dramatically in recent years. Defending against amplification attacks is challenging since the attacks usually generate extremely hugh amount of traffic and attack traffic is coming from legitimate servers, which is hard to differentiate from normal traffic. Moreover, some of protocols used by amplification attacks are widely adopted in IoT devices so that the number of servers susceptible to amplification attacks will continue to increase. This paper studies on the analysis of amplification attack mechanisms in detail and proposes defense methodologies for scenarios where attackers, abused servers or victims are in a monitoring network.

머신 러닝 기반 촉매 설계 연구 동향

노지원 ( Jiwon Roh ),박현도 ( Hyundo Park ),김정환 ( Junghwan Kim ),노인수 ( Insoo Ro ) 한국공업화학회 2023 공업화학전망 Vol.26 No.1

최근 들어 다양한 분야에서 머신 러닝을 적용하는 연구들이 많이 증가하고 있다. 이러한 발전 배경으로 컴퓨터 기술의 발달과 다양한 알고리즘의 등장 등이 있다. 머신 러닝을 이용한 모델은 기존에 오래 걸렸던 계산, 분석을 대체하고, 방대한 양의 데이터를 기반으로 패턴과 상관관계를 찾아 분석하여 기존에 파악하지 못했던 인과관계 도출 및 분석 결과를 토대로 최적의 의사 결정과 예측 값을 빠르고 효과적으로 제시한다. 이러한 머신 러닝의 장점을 이용하여 촉매 분야에서도 머신 러닝을 이용하여 계산화학의 계산 비용을 절약하거나 반응 실험 등의 결과를 미리 예측하는 연구들이 진행되고 있다. 본 총설에서는 머신 러닝을 이용한 모델 개발 방법과 DFT 데이터와 실험데이터를 이용한 각각의 머신 러닝 적용 촉매 연구 사례들을 소개했다. 마지막으로 머신 러닝을 적용한 촉매 연구들의 방향에 대해 제시하고자 한다.

CFD를 이용한 진공가압함침공정 내 유해가스 배출시스템 설계

장준규 ( Jungyu Jang ),유엽 ( Yup Yoo ),박현도 ( Hyundo Park ),문일 ( Il Moon ),임백규 ( Baekgyu Lim ),김정환 ( Junghwan Kim ),조형태 ( Hyungtae Cho ) 한국화학공학회 2021 Korean Chemical Engineering Research(HWAHAK KONGHA Vol.59 No.4

진공가압함침공정(Vacuum Pressure Impregnation, VPI)은 발전기, 전동기 등 대형 회전기에 사용되는 고정자 권선에 에폭시 계열의 레진을 코팅시켜 물성을 강화하는 공정이다. VPI 공정 중 진공과 가압과정에서 에폭시 레진의 기화에 의해 레진 가스가 발생하고, 함침공정이 끝나고 경화를 위해 탱크 개방 시 레진 가스가 제거되지 않고 탱크 밖으로 유출된다. 유출된 레진 가스가 작업장 전체에 확산 시 화재, 폭발 및 호흡기 문제와 같은 안전 환경 문제가 있으므로 공정 내 레진 가스 배출시스템이 필요하다. 따라서, 본 연구에서는 VPI 공정에서 발생한 레진 가스를 배출하는 시스템을 설계하기 위해 전산유체역학(Computational Fluid Dynamics, CFD)을 이용하여 공기 유입구·배출구의 위치에 따른 배출효율에 대한 사례연구를 진행하였다. 본 연구의 최적의 배출시스템을 활용 시 1,800초 이내 90%이상의 레진 가스를 배출할 수 있으며, 레진 가스의 폭발하한계(Low Explosive Limit, LEL)이하로 레진 가스의 분율을 낮출 수 있었다. Vacuum Pressure Impregnation (VPI) is a process that enhances physical properties by coating some types of epoxy resins on windings of stator used in large rotators such as generators and motors. During vacuum and pressurization of the VPI process, resin gas is generated by vaporization of epoxy resin. When the tank is opened for curing after finishing impregnation, resin gas is leaked out of the tank. If the leaked resin gas spreads throughout the workplace, there are safety and environmental problems such as fire, explosion and respiratory problems. So, exhaust system for resin gas is required during the process. In this study, a case study of exhaust efficiency by location of vent was conducted using Computational Fluid Dynamics (CFD) in order to design a system for exhausting resin gas generated by the VPI process. The optimal exhaust system of this study allowed more than 90% of resin gas to be exhausted within 1,800 seconds and reduced the fraction of resin gas below the Low Explosive Limit (LEL).

증류탑을 위한 머신러닝 기반 플랫폼 개발

오광철 ( Kwang Cheol Oh ),권혁원 ( Hyukwon Kwon ),노지원 ( Jiwon Roh ),최영렬 ( Yeongryeol Choi ),박현도 ( Hyundo Park ),조형태 ( Hyungtae Cho ),김정환 ( Junghwan Kim ) 한국화학공학회 2020 Korean Chemical Engineering Research(HWAHAK KONGHA Vol.58 No.4

본 연구는 증류탑 분리공정 시스템 최적화를 위하여 인공지능 머신러닝이 적용된 소프트웨어 플랫폼을 개발하였다. 증류탑 분리공정은 석유화학 산업의 대표적이고 핵심적인 공정이다. 하지만 다양한 운전조건과 연속식공정 특성으로 인하여 안정적인 운전이 어려우며 운전자 숙련도에 의하여 공정효율에 차이가 발생된다. 이를 해결하기 위하여 이론적 시뮬레이션을 활용한 제어방법이 개발되어 사용되고 있지만 특수하거나 복잡한 반응이 포함된 공정에는 적용이 어려우며, 거대한 시스템에 대하여 분석이 이루어질 경우 계산비용 증대로 인하여 실시간 제어와 연동이 어려운 한계점을 지니고 있다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 머신러닝을 기반으로 한 경험적 시뮬레이션 모델을 개발하고 이를 통하여 최적의 공정운영방법을 제시하고자 한다. 경험적 시뮬레이션 개발은 실제 공정에서 수집된 빅 데이터, 데이터마이닝을 통한 특성추출, 공정을 대표하는 데이터 선별, 화학공정 특성에 맞는 모델 선정으로 이루어졌으며, 현장검증 및 테스트를 통하여 증류탑 분리공정 플랫폼이 개발되었다. 최종적으로 개발된 플랫폼을 통하여 운전 조작변수의 예측이 가능하며, 최적화된 운전조건을 제공하여 효율적인 공정운영을 달성할 수 있다. 본 논문은 머신러닝 기법을 화학공정에 적용한 기초연구로서 이후 다양한 공정에 적용하여 4차 산업의 스마트 팩토리의 초석이 되어 널리 활용될 수 있을 것이라 판단된다. This study developed a software platform using machine learning of artificial intelligence to optimize the distillation column system. The distillation column is representative and core process in the petrochemical industry. Process stabilization is difficult due to various operating conditions and continuous process characteristics, and differences in process efficiency occur depending on operator skill. The process control based on the theoretical simulation was used to overcome this problem, but it has a limitation which it can’t apply to complex processes and real-time systems. This study aims to develop an empirical simulation model based on machine learning and to suggest an optimal process operation method. The development of empirical simulations involves collecting big data from the actual process, feature extraction through data mining, and representative algorithm for the chemical process. Finally, the platform for the distillation column was developed with verification through a developed model and field tests. Through the developed platform, it is possible to predict the operating parameters and provided optimal operating conditions to achieve efficient process control. This study is the basic study applying the artificial intelligence machine learning technique for the chemical process. After application on a wide variety of processes and it can be utilized to the cornerstone of the smart factory of the industry 4.0.