시스템 통합(SI) 서비스

고객의 요구에 최적화 된

솔루션 기반 IT시스템 개발 및 구축 서비스

시스템 통합(SI) 서비스

이노코어가 보유한 솔루션 및 개발, 기술지원, 운영 역량을 기반으로 고객의 요구에 최적화 된

IT시스템을 개발 및 구축하고 안정적인 운영이 유지될 수 있도록 지원합니다.

CASE STUDY
  • 사이버 자산 수집·분석 시스템
  • 머신러닝 기반 위협탐지 시스템
  • 철도차량 영상관제 시스템
다중센서를 통한 사이버 자산 수집 및 수집된 데이터를 융합·분석하여 시각화하는 시스템
사이버 공간에 연결된 네트워크·컴퓨팅 자산정보를 다중센서를 통해 수집하고 빅데이터 저장소에 저장하여 자산 간의 상관관계 분석을 통해 망내 운용되는 자산을 분석하고 시각화하는 시스템
특징
  • 자산 정보 수집 기술
  • 네트워크 스캔, 트래픽 데이터 수집, SNMP 통신, 시스템 정보 수집 등 다양한 방식을 사용하여 자산정보를 수집하는 기술
  • 자산 정보 종합 기술
  • 다양한 자산정보 수집센서로부터 수집하는 자산정보를 분산 처리하는 기술 및 정보 간 상관관계 분석을 통해 자산정보를 가공하고 최적화하여 빅데이터 DB에 저장하는 기술
  • 자산 분석 기술
  • 식별된 자산정보 간 상관관계를 자동으로 분석하고, 자산의 중요도와 취약점을 분석하는 기술
  • 모니터링·제어 기술
  • 사용자 인터페이스를 통해 센서의 능동적인 정책변경 및 모니터링 등 다양한 시스템 관리를 수행하는 기술
머신러닝 기반 위협탐지 시스템
머신러닝 기반의 위협분석을 통해 알려지지 않은 사이버 공격을 탐지하는 시스템
머신러닝 기반 위협탐지 시스템은 윈도우, 리눅스 시스템의 상태정보와 망내 발생하는 트래픽 상태정보를 수집하고 수집된 데이터에 대해 머신러닝 기반 위협분석을 수행하여 알려지지 않은 사이버 공격을 탐지하는 시스템입니다.
수집된 상태정보는 전처리를 거쳐 빅데이터 저장소에 저장되며, 지도학습 기반의 머신러닝 모델을 통해 기존의 사이버공격 및 사이버공격으로 의심될만한 알려지지 않은 사이버공격을 탐지합니다. 탐지된 사이버공격은 위협 인텔리전스 기반의 분석을 통해 탐지 당시의 의미있는 수집정보 및 근거자료를 제시하고 이를 시각화 인터페이스를 통해 사용자에게 제시하게 됩니다.
특징
  • 수집된 자산정보를 클러스터링 구조의 빅데이터 기반 DB에 저장
  • 지도학습 머신러닝 알고리즘에 기반한 위협 탐지를 통해 알려지지 않은 사이버 공격의 탐지
  • 탐지 당시의 시스템 상태정보와 네트워크 상태정보를 제시하여 위협분석의 근거로 활용
  • 머신러닝 모델링과 위협 인텔리전스간 상관관계를 통해 탐지된 위협의 판단 근거 제시
철도차량 영상관제 시스템 (객실영상관리 소프트웨어)
제한된 대역폭을 가진 무선환경에서 무인 차량의 실시간 객실 모니터링을 수행하는 영상관제 시스템
인천도시철도 2호선은 무인자동운전 시스템으로 운영되기 때문에 차량 운행은 물론 승객 안전을 위해 객실 내에서 발생할 수 있는 평상시·비상시 상황에 대한 실시간 모니터링이 매우 중요합니다.
하지만 제한된 무선대역폭 내에서 운행 중인 모든 차량의 영상 데이터를 실시간으로 모니터링하는 것은 기존의 IP 기반 영상관제 시스템에서는 물리적으로 불가능합니다.
이노코어의 객실감시 영상관제 시스템은 18GHz대역의 주파수 범위 내에서 이동중인 차량의 객실감시 영상을 다중영상 전송시스템을 통해 실시간 모니터링이 가능하도록 했으며, 차상 데이터의 수집을 통해 차량에서 수집되는 각종 정보 및 알람을 중앙에서 효과적으로 대응할 수 있습니다.
특징
  • 차량 내 IP 카메라의 영상을 중앙의 다중영상 전송시스템을 통해 수집 및 분배하므로, 다수의 영상 관제 시스템의 접속에 대해서도 안정적인 실시간 모니터링이 가능
  • 차량 내 IP 카메라의 영상을 주어진 스케줄에 맞춰 시간대별로 전송하므로, 운행 차량이 증가하더라도 안정적인 영상 전송 및 모니터링이 가능
  • 차량 내 운행 데이터 수집 시스템과 연동하여 차량의 운행정보 및 알람을 중앙에서 모니터링하고 차량 내 운용중인 시스템의 상태정보를 관리
  • 모니터링 중인 영상을 저장 및 재생