엘에스웨어, DailyGrid AppSec Conference 다녀왔습니다.
지난 주에 올렸던 DailyGrid AppSec Conference 초대글 보셨나요?
바로 어제 5월 30일 화요일 오후 1시부터 삼성동 코엑스 그랜드 컨퍼런스룸 308호에서 열린
제10회 AppSec 컨퍼런스에 다녀왔습니다.
컨퍼런스룸 앞에는 소규모 부스가 설치되어 있어 전시회 관련 제품에 대한 정보를 보거나 시연할 수 있었습니다.
정말 많은 분들이 강연을 열심히 듣고 계시는 것을 볼 수 있었습니다.
저희 엘에스웨어에서는 신동명 박사님께서
‘프로슈머간 전력거래의 신뢰성 확보를 위한 스마트그리드 보안기술’ 을 주제로 강연해 주셨습니다.
강연 내용에 대해 설명 드리겠습니다~
아파트 단지, 단독주택, 빌딩 등에서 태양광, 풍력 발전 시설로 개인 등이 생산한 소규모 전력을
직접 사고 팔 수 있는 전력 시장을 프로슈머라고 하는데요. 실제로 활발한 거래가 이루어지고 있습니다.
이러한 시대에서 더 발전된 전력 거래를 위해서는 정확한 데이터를 수집하고 예측하고 측정하는 것이 중요합니다.
에너지를 향한 다양한 보안 공격의 위험성이 대두되고 있어
위험성을 낮출 수 있는 “이상 징후 탐지 기술”이 새롭게 각광받는 추세입니다.
이 기술에 대해 좀 더 설명 드릴게요~
기존 시장에서는 이러한 전력 데이터를 수집할 때
통계량의 변화를 시간의 움직임에 따라서 포착하고 이 것을 계열화하는 시계열 이라는 통계방법을 사용하였고,
최근에는 시계열 방식에서 나아가 딥 러닝[deep learning] 기술로 발전하는 추세입니다.
다량의 데이터나 복잡한 자료들 속에서 핵심적인 내용 또는 기능을 요약할 수 있으며,
그러한 통계를 통해 스스로 인지·추론·판단할 수 있는 기술입니다. 스스로 학습이 가능하다는 말인데요.
엘에스웨어는 그 중에서 주요한 딥러닝 기술 패러다임인
LSTM-RNN(Long Short-Term Memory – Recurrent Neural Network)을 기반으로
이상 징후 탐지 기술을 구현해냈답니다.
이 기술에 대한 전반적인 설명을 기반으로 강연이 진행되었습니다.
장·단기 기억 네트워크를 통해 지속적으로 데이터를 관찰 할 수 있고
갑작스러운 오류나 장애에 유연하게 대처가 가능하기 때문에 더 정확한 데이터를 기대해 주셔도 좋습니다.^^
개념자체가 어려운 기술이기때문에 어렵지 않을까 걱정했는데,
개념을 쉽게 설명해주셔서 마케터인 저도 이해할 수 있었답니다.
약간 긴장하신 모습이었지만, 열정적으로 강연해주신 신동명 박사님께 박수를 보냅니다^^
그리고 엘에스웨어 발표에 많은 관심을 갖고 들어주셔서 감사합니다.
더 궁금하신 내용은 엘에스웨어 메일을 통해 문의 주시기 바랍니다.
