미국 911 테러 발생 이후로, 국가 기반시설(예: 송/배전 전력망, 석유/가스 파이프라인, 원자력 발전소, 정보통신 시설, 교통 시설, 금융 시설, 매스미디어 시설 등)에 대한 테러리스트의 사보타지 리스크를 관리하는 도전문제에 정부 차원이나, 기업 차원에서 국내외적으로 뜨거운 이목이 집중되고 있다. 그 가운데 에너지 시스템, 특히 원자력 발전소의 물리적 보안은 국가 안보 차원에서 매우 중대한 이슈가 되고 있다. 이는 사보타지로 인한 이러한 시스템의 파손이 국민, 작업자, 또는 외부 환경에 방사성물질 누출과 같은 중대한 결말을 초래할 수 있기 때문이다. 원전과 같은 복잡 시스템에서 설계 기준 위협이 초래할 수 있는 이러한 결말은 그 시스템의 특정 핵심 표적(예: 부품, 구역, 자산, 행위, 인원)의 방호를 통해 효과적으로 방어될 수 있다. 다시 말하면, 표적 인식에서는 어떻게 방어할 것인가에 앞서서 무엇을 방어할 것인가를 다루려는 것이다. 이 연구의 주요 목적은 여태까지 개발된 다양한 표적 인식 기법의 개발 추세를 소개하고 향후 전망을 제시하는 데에 있다. 이를 통해 표적 인식 기법의 수월성, 신뢰성, 및 경제성을 제고할 수 있으리라 본다. 표적 인식 기술의 활용성 측면에서 볼 때, 표적 인식은 하드웨어 적이거나 소프트웨어적인 방호 시스템의 설계에 필수적이므로, 신뢰성 높은 표적 인식은 다음과 같은 긍정적인 파급 효과를 줄일 수 있다: 1) 사보타지 리스크 감소에 직간접적으로 기여할 수 있다; 2) 제한적인 보안 재원을 효율적으로 할당할 수 있다; 3) 보안 대응군대의 훈련 시나리오를 개발할 수 있다; 4) 발전소 규제요건인 안전조치 계획을 비용이나 보안 측면에서 향상시켜 국민 안심(public easiness)을 도모할 수 있다. 향후에는 보다 더 광의적인 복잡 시스템 사이에서 상호 연계적인 사보타지에 대한 표적 인식의 기법들이 점검될 필요성이 있다고 본다.
미국 911 테러 발생 이후로, 국가 기반시설(예: 송/배전 전력망, 석유/가스 파이프라인, 원자력 발전소, 정보통신 시설, 교통 시설, 금융 시설, 매스미디어 시설 등)에 대한 테러리스트의 사보타지 리스크를 관리하는 도전문제에 정부 차원이나, 기업 차원에서 국내외적으로 뜨거운 이목이 집중되고 있다. 그 가운데 에너지 시스템, 특히 원자력 발전소의 물리적 보안은 국가 안보 차원에서 매우 중대한 이슈가 되고 있다. 이는 사보타지로 인한 이러한 시스템의 파손이 국민, 작업자, 또는 외부 환경에 방사성물질 누출과 같은 중대한 결말을 초래할 수 있기 때문이다. 원전과 같은 복잡 시스템에서 설계 기준 위협이 초래할 수 있는 이러한 결말은 그 시스템의 특정 핵심 표적(예: 부품, 구역, 자산, 행위, 인원)의 방호를 통해 효과적으로 방어될 수 있다. 다시 말하면, 표적 인식에서는 어떻게 방어할 것인가에 앞서서 무엇을 방어할 것인가를 다루려는 것이다. 이 연구의 주요 목적은 여태까지 개발된 다양한 표적 인식 기법의 개발 추세를 소개하고 향후 전망을 제시하는 데에 있다. 이를 통해 표적 인식 기법의 수월성, 신뢰성, 및 경제성을 제고할 수 있으리라 본다. 표적 인식 기술의 활용성 측면에서 볼 때, 표적 인식은 하드웨어 적이거나 소프트웨어적인 방호 시스템의 설계에 필수적이므로, 신뢰성 높은 표적 인식은 다음과 같은 긍정적인 파급 효과를 줄일 수 있다: 1) 사보타지 리스크 감소에 직간접적으로 기여할 수 있다; 2) 제한적인 보안 재원을 효율적으로 할당할 수 있다; 3) 보안 대응군대의 훈련 시나리오를 개발할 수 있다; 4) 발전소 규제요건인 안전조치 계획을 비용이나 보안 측면에서 향상시켜 국민 안심(public easiness)을 도모할 수 있다. 향후에는 보다 더 광의적인 복잡 시스템 사이에서 상호 연계적인 사보타지에 대한 표적 인식의 기법들이 점검될 필요성이 있다고 본다.
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문제 정의
목록 접근법; 2) 논리 다이어그램 접근법. 여기서는 주로 대형 시스템의 VAI 기법으로 사용되고 있는 논리 다이어그램 접근법의 연구 개발 현황을 소개하고자 한다. 이는 표적 인식 기술과 관련된 문헌 가운데 입수 가용한 연구 개발 자료의 검토를 통해 수행되었다.
여기서는 주로 대형 시스템의 VAI 기법으로 사용되고 있는 논리 다이어그램 접근법의 연구 개발 현황을 소개하고자 한다. 이는 표적 인식 기술과 관련된 문헌 가운데 입수 가용한 연구 개발 자료의 검토를 통해 수행되었다.
이 기법은 미국 Northern States Power Company(NSP)가 운전하고 있는 몬티첼로 원자력 발전소의 방어 요건(예: 10 CFR 73의 55절, 부록 B, 부록 C)을 수정하는 데에 사용하기 위해 개발되었다. 1999년도에 발표된 문헌[기에 따르면, 방사성 물질 누출 대신으로 대용 결말인 노심 손상이 사용되었다"여기서는, DBT로 발전소 계통/부품의 기능.
제안 방법
둘째, 특징 추출단계에서는 대용 표적(surrogate targets)을 구성한다. 특징 집합에서부터 몇 가지 주요 특징 요소들을 추출하고, 이들로 대표되는 대용 표적을 구성한다. 실제적으로는 이러한 대용 표적이 다뤄진다.
누출 대신으로 대용 결말인 노심 손상이 사용되었다. 제안된 VAI 절차는 5-단계로 구성되었다. 모델링 단계에서는 레벨 1 PSA 결과를 활용하면서 이러한 노심 손상 FT가 구축된다.
이론/모형
여기서는 노리 모델로 FT 대신에 신뢰도 블록 다이어그램(RBD)이 사용되었다. 이러한 TEPA 기법은 5-단계로 분류되어 적용되었다: 1) 논리 모델 개발 및 단절 집합 산출; 2) 방지 기준설정; 3) MCS별 방지 기준 적용 및 논리식 산출; 4) 방지 집합 산출; 5) 선별 판단 기준(예: 비용 최소화)에 따른 방지 집합의 선정 및 최소 방지 집합(MPS) 산출.
모델링 단계에서는 SFT가 구축된다. 이 기법에서는 기존의 PSA FT 모델 사용 대신에 신규 모델링이 수행되었다. 그 이유는 표적 사보타지 사건에 대하여 고장 수목이 상대적으로 단순하고 요건이 기존 PSA의 요건과는 상이하기 때문이다.
후속연구
1) 향후 표적 기법은 분산성 정도가 높은 표적을 고려하여 개발되어야 한다. 분산된 표적을 다룰 수 있는 기법의 하나로 에이전트-기반 모델링(agent-based modeling; ABM) 기법이 적용될 수 있다.
2) 향후 표적 기법은 상호의존성 정도가 높은 위협을 고려하여 개발되어야 한다. 상호의존적 위협을 다룰 수 있는 기법으로는 ABM 기법, 시스템 다이내믹스(system dynamics; SD) 기법, 인공 신경망 기법 등이 적용 가능하다.
3) 향후 표적 기법은 시간의존성 정도가 높은 표적을 고려하여 개발되어야 한다. 동태적 표적을 다룰 수 있는 기법으로는 ABM 기법, SD 기법 등이 적용 가능하다.
이러한 표적 인식 기술의 연구개발 정책이 장래에 나아가야 할 방향은, 비록 다른 요소(예: 타 분야의 표적 기술로의 접목 활용성 정도)에서도 가능하지만, 여기서는 세 가지 기술 평가 요소(즉, 분산성, 상호의존성, 시간의존성)의 관점에서 제안되었다. 향후 나타나는 표적 인식 기술은 이러한 삼요소인 분산성, 상호의존성, 시간의존성의 조합으로 구성된 기술 가치 매트릭스 안에서 정성적으로 평가될 수 있으며, 계량 지표가 개발된다면 또한 정량적인 평가도 가능하다고 볼 수 있다.
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