국가핵심기술 연구데이터 보호를 위한 딥러닝 기반 얼굴인식 기술을 반영한 물리보안(출입통제) 개선방안에 대한 연구

국문 초록 (Abstract)

4차 산업혁명 시대를 맞아 미래성장 동력을 위한 핵심기술의 중요성이 커지고 있으며 세계적인 기술격차가 줄어들고 있는 상황에서 주요기업들은 미래를 담보할 핵심기술을 지키기 위하여 투자 및 보호활동을 강화해 나가고 있다.
국가경쟁력 및 4차산업의 핵심이 되는 전기자동차용 배터리 연구데이터 보호를 위해 딥러닝 기반의 얼굴인식 기술모형을 L사 연구소에서 실제 운영 중인 물리보안 출입통제 장비에 반영하여 운영해 보고자 한다. 기존의 물리보안 출입통제 장비의 취약요소를 알아보고 핵심기술의 유출예방을 위하여 물리적 보안 중심으로 개선방안에 대해 연구해 보고자 한다.

핵심기술 보호를 위해 딥러닝 기반의 얼굴인식 분석방법을 통해 실제 운영 중인 물리보안 검색 및 출입통제에 대한 정확성을 높이고 핵심기술 보호를 위한 복합적인 정보보안 대책수립이 가능하도록 해당 분석방법을 X-ray, CCTV 등의 영상 분석 등으로 확대 적용하여 주요 반출위험 요소인 저장매체, 종이문서 등을 통한 유출 위험을 줄일 수 있는 기대효과가 있다.

본 논문은 딥러닝을 통한 얼굴인식 기술을 적용하여 Untact 시대흐름에 따라 물리보안(출입통제)을 강화하여 국가핵심기술 보호방안을 제언하였다는 점에서 의의가 있다.

목차 (Table of Contents)

• 제 1 장. 서 론 1
• 제 1 절. 연구배경 및 목적 1
• 제 2 절. 연구의 방법 및 내용 2
• 제 3 절. 논문구성 2
• 제 2 장. 이론적 배경 및 기존연구의 문제점 3
• 제 1 절. 국가핵심기술 3
• 1.국가핵심기술의 이해 3
• 2.국가핵심기술 보호 필요성 4
• 3.국가핵심기술 보호를 위한 물리적 보호 대책 5
• 제 2 절. 딥러닝 기반 얼굴인식 기술 8
• 1. 얼굴인식 기술 동향 8
• 2. 딥러닝(Deep Learning) 개념 8
• 3. 대표적인 딥러닝 기반 얼굴인식 구조 10
• 4. 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network) 개념 12
• 제 3 절. 주요 보안사고 현황 및 분석 15
• 1. 최근 핵심기술 유출사고 현황 15
• 2. 데이터 유출사고 발생원인 분석 18
• 제 4 절. 지능형 물리보안 20
• 1. 물리보안의 개념 20
• 2. 지능형 물리보안 현황 21
• 3. 물리보안 출입통제 장비 취약요소 22
• 4. 주요시설 보안등급 기준 및 필요성 23
• 제 3 장. 제안방법과 분석결과 25
• 제 1 절. 국가핵심기술 보호를 위한 물리보안 출입통제 강화 25
• 1. 연구데이터 발생 flow Chart 및 Weak Point 25
• 2. 물리보안 출입통제 장비 설치 현황 26
• 제 2 절. 실험환경 구축 28
• 1. 시스템 구축 모형 28
• 2. Pilot Test 결과 분석 31
• 제 4 장. 결론 및 향후 연구과제 41
• 제 1 절. 연구의 의의와 시사점 41
• 제 2 절. 향후 연구과제 43
• 참고문헌 44