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앵커 7

물리적 방호시스템 유효성 - 솔루션 및 서비스

인프라 유효성 분석 프로세스

디지털트윈 모델을 활용하여 수행하는 물리적방호시스템 유효성 평가 프로세스는 다음과 같습니다.

 

먼저 상용도구를 활용하여 사이트 3D 디지털트윈 모델을 생성합니다. 생성된 디지털트윈 모델에 물리적방호시스템 요소를 특성화하여 반영합니다. 탐지시스템, 지연을 위한 장애물 시스템, 대응조치를 위한 방호인력, 적과 방호인력의 무장상태, 적이나 침입자가 공격대상으로 삼는 목표물, 적이 목표달성을 위한 선택한 전략과 전술 등을 반영합니다. 특성화가 끝나면 베이스라인 시뮬레이션을 수행하여 현재 물리적방호시스템이 가정한 위협대비 어떤 취약성이 있는지를 구체적으로 산출합니다. 탐지는 어디에서 이루어지었는지, 저지는 누가 했는지, 무력화가 이루어진 지점은 어디이고, 누구 어떤 이유로 무력화 되었는지, 무력화에 이르기까지 걸린 시간은 얼마인지와 같은 상세한 지표를 알 수 있습니다.

 

이러한 분석결과를 기초로 다양한 What-if 분석을 수행하며, 변경된 요소로 인한 유효성의 차이를 기준으로 비용효과 분석을 수행할 수 있습니다. 

물리적방호시스템 디지털트윈 프로세스.png

물리적방호시스템 디지털트윈은 물리적방호시스템 구성요소인 탐지, 지연, 대응요소 각각을 특성화하여 사이트의 GIS 및 인공구조물 3차원 모델 속에 배치하는 것으로 시작됩니다. 가시적인 모델이 생성되고 나면, 모델 속에 보호해야할 핵심자산과 그에 대한 위협시나리오를 설정하여 시뮬레이션을 수행합니다. 과학적이고 계량적인 결과를 얻기 위해서는 모델 속에 배치된 모든 구성요소에 대한 정확한 성능데이터가 뒷받침되어야 합니다. 이렇게 생성된 유효성 수치는 사이트 물리적방호시스템에서 가정한 위협이 발생했을 경우 얼마나 안전하게 핵심자산을 보호할 수 있는지를 통계적 방법으로 산출한 것입니다.

 

다음은 유효성 시뮬레이션을 하기 위해 만들어진 디지털트윈 모델의 예로서 원자력 발전소 사이트를 보여줍니다.

AVERT 원자력 발전소 사이트 유효성 시뮬레이션

유효성 분석도구  AVERT

디지털트윈 도구 AVERT는 미 국토안보부(DHS), 국방부(DoD), 에너지부(DOE)가 인정하고 승인한 물리보안 도구로 유효성 평가 및 검증에 사용됩니다. 2021년초 기준으로 미 상용원전의 65% 가 디지털트윈 도구 AVERT을 사용하여 SRA(Security Risk Assessment)에 활용하고 있습니다. 미국 상용원전 고객 중의 하나인 PSEG 는 디지털트윈 도구 AVERT를 사용하여 물리적방호시스템 유효성을 낮추지 않고서도 14개 방호 초소를 줄이거나 재배치하여 2019년 미국 원자력에너지연구소(Nuclear Energy Institute, NEI)가 수여한 최고 혁신 프랙티스상을 받았습니다.

 

국내에서는 한국원자력통제기술원에서 방호비상훈련목적으로 AVERT를 도입하여 적용한 바 있고, 한국중부발전과 한국동서발전에서도 취약성분석을 위해  AVERT가 활용되었습니다.

AVERT SRA.png

AVERT 활용 : 유효성 평가와 검증

디지털트윈 도구 AVERT PS를 활용하게 되면 물리적방호시스템의 유효성을 계량화하여 평가할 수 있습니다.

AVERT 유효성 계량화 평가

AVERT PS.png

각 위협 경로별로 물리적방호시스템의 유효성 수치를 확인할 수 있을 뿐 아니라 하여 접근 레벨별로도 구분해서 유효성을 비교 평가해 볼 수 있습니다. 탐지, 저지, 무력화 확률을 구분해서 볼 수도 있고, 어떤 탐지장비가 탐지를 했는지, 누가 어디에서 저지를 했는지, 무력화지점까지 적이 어떤 경로를 얼마나 짧은 시간에 이동하게 되었는지를 확인할 수 있습니다. 구체적인 경로별 발생 이벤트를 하나하나 점검하게 되면, 취약하거나 부족한 것이 무엇인지, 어떤 것을 어떻게 보강해야 하는지를 판단할 수 있게 됩니다. 디지털트윈 도구 AVERT를 사용해서 평가하고 검증한 결과를 반영하여 필요한 변경을 한다면 어떻게 결과가 달라질 것인지도 미리 예측해 볼 수 있습니다. 현실속에는 물리적인 제한과 비용때문에 실행이 어려운 시나리오를 디지털트윈 도구 AVERT를 사용하면 최적화 해결 대안을 손쉽게 찾아서 현실에 반영할 수 있습니다.

유효성 평가와 검증.png

디지털트윈 도구 AVERT를 사용한 평가와 검증을 하려면 사이트의 상황이나 관리수준을 반영한 평가가 이루어져야 합니다. 성능이 좋은 카메라를 가지고 있다고 할지라고 수풀이 우거져 시야가 확보되지 않으면 탐지확률은 낮아질 수 밖에 없습니다. 이러한 사이트 특성이 반영된 성능값은 전문가 컨설팅이나 측정 값을 활용하여 반영할 수 있습니다. 예를 들면, 경비원 역량은 착용하고 있는 보호구와 무기, 사용 통신장비, 교육훈련수준을 종합하여 결정할 수 있습니다. 아래 그림은 이러한 성능값에 영향을 주는 다양한 현장관리상황을 예시한 것입니다.

현장관리상황.png

디지털트윈 도구 AVERT의 시뮬레이션에는 지능적인 전투행위가 묘사될 수 있습니다. 전략과 경로의 선택, 엄폐, 교대전진, 협공등과 같이 다양한 인간의 지능적인 행동을 다룰 수 있습니다.

물리적방호시스템의 핵심 자산에 대한 위협은 통상 설계기준위협(Design Based Threat, DBT)을 정의하여 판단되지만, 경우에 따라서는, DBT 이상의 화재나 자연 재해가 발생한 상황을 가정하여 평가와 검증을 할 수도 있습니다. 아래 그림은 침투 경로와 탐지 후 사격 상황을 보여주는 것으로 구체적인 발생 상황을 시간대 별로 살펴보거나, 기간을 설정하여 벌어진 사건을 Playback해 볼 수도 있습니다.

설계기준위협.png

AVERT 활용 : 테이블탑 연습과 가상현실 훈련

디지털트윈 도구 AVERT TableTop과 AVERT VR을 활용하게 되면 테이블탑 연습과 가상현실 훈련을 해 볼 수 있습니다. 디지털트윈 테이블탑 모델에서, 방호요원, 기동타격대 요원, 지휘통제 요원들이 각자가 맡은 임무에 따라 가상의 사건발생시 어떻게 대처해야 하는 지를 훈련해 볼 수 있습니다. 디지털트윈 가상현실 모델을 사용하면 물리적인 제약이 있는 현장상황을 가상현실 모델 속에서 1인칭관점에서 훈련해 볼 수 있습니다. 다음 비디오는 디지털트윈 도구 AVERT TableTop 연습과 AVERT VR 훈련에 디지털트윈이 활용되는 것을 보여줍니다.

AVERT  TableTop 연습

AVERT VT.png

AVERT VR 가상현실 훈련

AVERT VR (Train).png

AVERT 활용 : 지휘 통제 C2

디지털트윈 도구 AVERT C2를 활용하게 되면 실제 발생한 상황에 대한 센서 감지, 실시간 상황인지, 의사결정, 여러 기관 간의 협업을 지원할 수 있을 뿐 아니라, 발생 가능한 상황을 가정하여 예측, 연습과 훈련, 의사결정. 기관 간 공조와 같은 지휘 통제 시나리오를 수행해 볼 수 있습니다.

AVERT  지휘통제

AVERT C2 (Respond).png

디지털트윈 도구 AVERT MPO를 활용하게 되면 로봇 임무계획 및 운영에 디지털트윈을 활용할 수 있습니다. 로봇, 보초 드로이드, 드론 등 지능화된 에이전트에게 임무를 부여 및 통제하고 일정에 따른 임무수행을 제어합니다. 또, 위험현장에서의 데이터 수집과 전파를 담당하게 하고 방호인력과 통합된 형태로 운영할 수 있습니다.

AVERT 활용 : 로봇 임무 계획 및 운영

디지털트윈 도구 AVERT MPO를 활용하게 되면 로봇 임무계획 및 운영에 디지털트윈을 활용할 수 있습니다. 로봇, 보초 드로이드, 드론 등 지능화된 에이전트에게 임무를 부여하고 통제하며, 일정에 따른 임무수행을 제어할 수 있습니다. 또한, 위험현장에서의 데이터 수집과 전파를 담당하게 하고, 방호인력과 통합된 형태로 운영할 수 있습니다.   

AVERT  로봇임무 계획 및 운영

AVERT MPO (Operations).png

AVERT 활용 : 드론 시나리오

AVERT  드론 시나리오

AVERT MPO에서 드론 시나리오를 적용하여 정찰, 폭탄 투하, 그물 던지기, 전자기 무기 사용, 화학 물질 투하 등 다양한 임무에 활용할 수 있습니다.

물리적방호시스템 유효성 분석 서비스 

디지털트윈 도구 AVERT 를 사용한 서비스의 종류는 크게 3 가지 종류가 있는데, 사용목적과 활용도 측면에서 다시 세부적인 서비스로  제공됩니다.   

물리적방호시스템 디지털트윈 서비스.png

Note 
1: 디지털트윈 모델 구성(사이트면적, 건물수, 건물복잡도, 모델링 LOD(Level of Development)수준, 탐지/지연/대응 특성화 요소수등)에 따라 + / - 차이
2: 시설운영목적, 사이트 핵심자산, 보안등급에 따라 분석목표, 위협시나리오 종류에 따라 차이   

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