Cybersecurity for distribution state estimation and data integrity
연구 내용
배전계통 상태추정 모듈에서 허위정보주입 공격을 탐지·방어하기 위해 강화학습 기반 대응 전략을 개발하는 연구
배전계통 상태추정 모듈에 대한 허위정보주입 공격을 가정하고, 잘못된 데이터 탐지와 토폴로지 추정을 강화학습 기반으로 수행합니다. 이를 통해 사이버-물리시스템 환경에서 관측 데이터의 이상 징후를 조기에 식별하고, 상태추정 결과의 신뢰성을 높이는 방어 절차를 구성합니다. 또한 송전선로 HV-PTL의 지중화 사업에 대해 공공의 위험 인식과 재산 손실 인식이 지불의사에 미치는 영향을 분석해 인프라 확충 과정에서의 위험 커뮤니케이션 설계 근거를 함께 제공합니다.
관련 연구 성과
관련 논문
1편
관련 특허
0건
관련 프로젝트
2건
연구 흐름
사이버 보안 관점의 초기 연구는 배전계통 상태추정 모듈을 대상으로 허위정보주입 공격을 모델링하고, 강화학습 기반 탐지·방어 전략을 개발하는 흐름으로 진행되었습니다. 이후 가상물리시스템 보안 관점에서 토폴로지 추정과 잘못된 데이터 탐지의 연계 성능을 다루는 방향으로 확장되었습니다. 한편 전력 인프라 의사결정 측면에서는 HV-PTL과 지중화 전환에 대한 공공 태도를 잠재계층 모형과 조건부 가치평가로 구분하여 지불의사를 설명하는 연구를 병행해 사회적 수용성의 정량화 기반을 확보했습니다.
활용 가능성
활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.
관련 논문
구분
제목
Heterogeneous public attitudes toward high-voltage power transmission lines and willingness to pay for undergrounding projects
관련 프로젝트
구분
제목
배전계통 상태추정모듈 대상 허위정보주입 사이버 공격에 대한 인공지능 강화학습 기반의 탐지, 방어방법 연구
배전계통 상태추정모듈 대상 허위정보주입 사이버 공격에 대한 인공지능 강화학습 기반의 탐지, 방어방법 연구