• 대한전자공학회논문지SP
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• 제40권6호
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• pp.41-50
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• 2003

디지털 워터마킹 기술은 디지털 콘텐츠의 불법 복제를 방지하기 위해 디지털 데이터에 사람이 감지할 수 없는 정보를 은닉한다. 본 논문에서는 3차원 메쉬 모델(mesh model)에 대한 적응형 워터마킹 방법을 제안한다 본 논문에서 제안한 방법에서는 서로 이웃하는 꼭지점 좌표들 사이의 공간적 상관성에 따라 워터마크를 삽입하며, 이는 사람의 눈에 잘 감지되지 않는 지역에 워터마크를 강하게 삽입하고 그렇지 않은 지역에는 약하게 삽입하는 적응형 워터마킹 기술이다., 우선, 3차원 메쉬 모델을 운행(traversing)하여 삼각형 스트립(triangle strip)을 생성하고, 모든 꼭지점 좌표를 구 좌표계(spherical coordinate system)로 변환시킨다. 그리고, 3차원 모델의 지역적 외관을 결정하는 꼭지점 좌표 값들의 변화량을 계산한 후, 워터마크 신호를 계산한 변화량의 크기에 따라 유연하게 꼭지점 좌표 값에 삽입시킨다. 본 논문에서 제안한 워터마크 방법이 워터마크 신호의 비지각성(imperceptibility)을 크게 개선시킬 수 있음을 실험을 통해 검증했으며, 제안한 방법의 강인성 (robustness)에 대한 BER (bit error rate) 결과를 제시하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2004년도 춘계종합학술대회
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• pp.391-394
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• 2004

인터넷의 급속한 확장으로 인해 네트워크 공격기법의 패러다임의 변화가 시작되었으며 새로울 공격 형태가 나타나고 있으나 대부분의 침입 탐지 기술은 오용 탐지 기술을 기반으로 하는 시스템이주를 이루고 있어 알려진 공격 유형만을 탐지하고, 새로운 공격에 능동적인 대응이 어려운 실정이다. 이에 새로운 공격 유형에 대한 탐지력을 높이기 위해 인체 면역 메커니즘을 적용하려는 시도들이 나타나고 있다. 본 논문에서는 데이터 마이닝 기법을 이용하여 네트워크 패킷에 대한 정상 행위 프로파일을 생성하고 생성된 프로파일을 자기공간화 하여 인체면역계의 자기, 비자기 구분기능을 이용해 자기 인식 알고리즘을 구현하여 이상행위를 탐지하고자 한다. 자기인식 알고리즘의 하나인 Negative Selection Algorithm을 기반으로 anomaly detector를 생성하여 자기공간을 모니터하여 변화를 감지하고 이상행위를 검출한다. DARPA Network Dataset을 이용하여 시뮬레이션을 수행하여 침입 탐지율을 통해 알고리즘의 유효성을 검증한다.

• 디자인융복합연구
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• 제16권5호
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• pp.125-140
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• 2017

본 연구는 머신러닝의 기법이 도시 형태를 분석 및 추론하는 복잡한 과정에 적용 되었을 때, 도시 공간의 변화를 감지하고 분석하며 예측 할 수 있는 가능성을 사례 연구의 근거를 통해 제시하고자 한다. 사례 연구는 미국 보스톤의 메인 스트리트를 대상으로 도시 형태를 분석하는 과정에 머신러닝의 기법을 적용 실험하여 그 효용성을 예증했던 2006년의 선행 연구의 결과를 2016년 도시 형태와 현상을 비교 재해석하여, 10년간의 변화를 도시적 관점, 정보 환경의 관점, 기술적 관점에서 분석하고 이에 유효한 도시 모니터링의 시사점을 도출했다. 먼저, 다중 참여형 정보 수집의 플랫폼이 열리면서 대용량 데이터를 실시간으로 수집할 수 있는 기술적으로 가능해 졌다. 로봇이나 드론 등 인공지능이 탑재된 기계들을 사용하여 도시 정보를 취득하고 개입할 수 있는 가능성과 신산업의 요구에 맞추어 도시 정보 체계를 바꿀 수 있는 가능성이 열려있다. 결론적으로, 현 도시의 당면 문제에 집중하고 각 지역의 특성에 맞는 모니터링 전략을 세우는 것이 중요하며, 국내에서는 최근 도시 재생의 관점이 강조되고 있으므로 그 실천적인 연구가 필요하다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2012년도 추계학술대회
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• pp.435-438
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• 2012

요즘 모든 분야에서 실세계의 상황정보 인지를 통해 전자공간과 물리공간을 결합할 수 있는 유비쿼터스 컴퓨팅의 기반 기술을 사용하여 센서와 무선 통신 기술을 결합한 무선 센서 네트워크에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있는 추세이다. 또한 선박에서도 유무선 기술을 융합하여 지능형 선박에 적합한 Ship Area Network(SAN) 연구가 진행되고 있으나, 다양한 유무선 네트워크 연동 SAN-브릿지 기술, 이종 센서, 제어기기를 자율적으로 구성관리하거나 상호연동, 원격제어 하는 자율 SAN 구성관리 기술 등의 필요성이 제기되고 있는 실정이다. 선박에서의 모니터링 분야인 구조적 안전과 화물 관리를 위한 모니터링 외에도 선원을 포함한 모든 주변 환경을 안전하게 유지하는 것이다. 이에 본 논문에서는 기후 변화에 대한 감지나 여러 구조물에 대한 온도, 압력 등의 모니터링 시스템을 효율적으로 설계하기 위해 무선 센서 네트워크에서의 에너지 효율을 이용한 라우팅 및 데이터 병합을 위한 기술 동향을 파악하고 자기 구성 클러스터링 방법을 분석하여 선내의 무선 센서 네트워크 구성에 대해 연구하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.1506-1514
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• 2015

본 논문에서는 상황 인식 센서를 활용한 화재 발생 예측 및 탐지 방법을 제안한다. 기존 기상 및 비전 센서 기반의 산불 방재 시스템의 경우 카메라 센서로 획득한 영상을 조명변화에 강인한 색상공간인 HSI(Hue, Saturation, Intensity) 모형으로 변환시켜 처리하여 산불영역에 대한 특징을 추출하고 있다. 그러나 이 경우 단일 카메라 센서가 넓은 범위에 화재를 감지하기 때문에 넓은 범위의 화재가 발생하기 전까지는 화재발생을 감지하는데 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 센서를 활용하여 실시간으로 온도, 습도, Co2, 불꽃유무정보를 습득하여 화재를 판단하는 알고리즘과 그에 따른 화재의 확산경로와 속도예측 및 안전구역 확보 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 복합적 인 상황에 따라 부여된 가중치를 수집된 데이터에 부여하여 화재를 판단하고, 시간에 따른 상황인식 분석을 통해 화재 이동방향과 속도를 예측하여 안전구역을 확보하는 기법이다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제13D권6호
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• pp.775-788
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• 2006

무선 통신 기술의 발달과 무선기기의 소형화, 그리고 환경에 대한 감지와 제어를 수행하는 센서 네트워크 기술의 확산으로 환경오염, 터널 및 건축물의 붕괴, 홍수, 태풍, 지진 등의 재난에 대비하기 위한 재해 감시 시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 재해 감시 시스템은 원격지의 상태 정보를 검출하고, 재해 상황을 판단하기 위한 규칙 처리 과정 후, 인식된 상황에 따라 방재작업을 지원한다. 그러나 기존의 모니터링 시스템들은 주로 현재 데이터를 위주로 간단한 집계함수 및 연산자만을 지원하기 때문에, 재해를 미리 예측하고 방재하기에는 부족한 점이 있다. 따라서 이 논문에서는 실외 센서 네트워크 및 공간 정보를 고려하여 재해 위험 지역을 미리 예측하는 재해 방지 시스템을 설계, 구현한다. 제시된 위험 지역 예측 기법은 현재 센서 데이터를 토대로 시간에 대한 공간 정보의 변화를 고려하여 미래에 재해 위험이 있는 지역을 추정하여 제시한다. 이로 인해 재해를 미리 예측하고 방비할 수 있게 되고, 재해 피해 감소 및 복구비용을 줄일 수 있다. 제시된 재해 방지 시스템과 위험 지역 예측 기법은 센서네트워크를 기반으로 하는 다양한 재해 방지 시스템에 활용되어 재해 예방 및 피해 감소에 많은 도움을 줄 수 있다.

• Journal of Astronomy and Space Sciences
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• 제25권4호
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• pp.435-444
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• 2008

우주 방사선은 인공위성의 오동작을 유발하거나 수명을 단축하는 주된 요인 중 하나다. 반 알렌벨트라고 불리는 전하를 띤 고에너지 입자들이 지구 자기장에 포획된 공간은 이 지역에서 운용되는 인공위성뿐만 아니라, 지구 자기장을 따라 저고도까지 도달하므로 저궤도 위성들에게도 위협이 된다. 2003년 발사된 과학기술위성 1호에는 자세 제어를 위해 사용된 태양 센서가 탑재되었다. 태양 센서에는 빛을 감지하기 위한 검출기로 실리콘 태양 전지가 사용되었는데, 이 태양 전지의 합선 전류가 시간이 지남에 따라 감소하는 것이 관측되었다. 이 연구에서는 이러한 태양전지의 특성 변화가 어떠한 요인에 의해 발생하는지 지상에서의 방사능 실험을 통해 밝히고자 한다. 이를 위해 과학기술위성 1호에서 사용된 것과 동일한 태양 전지에 여러 에너지 대역의 고에너지 전자와 양성자를 조사하고 이 때 변하는 합선 전류를 측정하였다. 그리고 NOAA POES위성 데이터를 이용하여 과학기술위성 1호에 피폭되었을 방사선량을 예측하였다. 연구 결과, 과학기술위성 1호에 나타난 실리콘 태양 전지의 감쇠 현상은 700keV에서 1.5MeV의 에너지를 갖는 양성자에 의한 것으로 밝혀졌다. 이 연구 결과는 우주에서 태양 전지의 수명을 예측하기 위한 자료로 활용될 수 있다.

• 비파괴검사학회지
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• 제35권5호
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• pp.291-298
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• 2015

본 논문에서는 외부에서의 탐촉자 스캐닝이 어려운 금속배관의 긴 축방향 결함이나 두께감육 등과 관련된 건전성을 감시하기 위하여 펄스와전류 신호의 피크치와 피크(발생)시간을 이용하는 배열형 탐촉자를 제안하였다. 탐촉자는 관을 따라 외삽형 코일들을 배열하고, 금속배관의 상태를 반영하는 자계는 와전류에 의해 생성되는 자계이므로 원천자계가 직접적으로 센서신호에 영향을 미치는 것을 막기 위하여 코일의 외부를 페라이트로 차폐하였다. 여자코일과 센서코일은 자동적으로 연속해서 위치를 이동하게 되므로 사람이 직접 탐촉자를 주사할 필요는 없다. 두 코일의 위치가 고정되어 있을 때 센서에서 감지되는 펄스와전류 신호에서 피크치와 피크시간을 추출하고, 모든 위치에서 추출되는 이 데이터들을 축적하여 배열형 피크치 신호와 배열형 피크시간 신호를 생성하였다. 수치 모사는 시간영역은 후향차분법으로, 공간은 유한요소법을 사용하여 수행되었다. 모사 결과는 결함의 깊이나 길이가 증가함에 따라 펄스와전류 신호에서 피크치가 증가하며 피크는 더 일찍 나타난다는 것을 보여 주었으며, 이를 활용하여 본 연구에서 제안한 배열신호들은 배열형 탐촉자 내부에서 결함의 깊이나 길이 변화뿐만 아니라 결함의 위치를 반영하는데에도 탁월함을 증명하였다.

• 한국응용곤충학회지
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• 제60권1호
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• pp.135-143
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• 2021

항공 및 지리 공간 기술은 연구자 및 농업관련 실무자들이 더욱더 쉽게 접근할 수 있게 되었으며, 이러한 기술은 농업과 임업에 있어 현재 병해충 관리의 변화에 중추적인 역할을 할 수 있다. 지난 20년 동안 위성, 유무인항공기, 스펙트럼 센서들, 정보 시스템 및 자동화 현장 장비들의 기술들은 병해충을 감지하고, 특정 지점에 대한 병해충을 방제하는데 사용되어져 왔다. 빅 데이터 기반한 인공 지능과 함께 항공 및 지리 정보 기술의 가용함에도 불구하고 이러한 기술을 사과 IPM에 적용하는 것은 아직 실현되지 않았다. 본 논문은 사과연구소에서 수행한 사례 연구를 통해 사과 IPM 개선에 활용할 수 있는 항공 및 지리 정보기술의 발전과 한계에 대해 논하고자 한다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제24권3호
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• pp.247-262
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• 2022

국내 200 m 이상 연장의 터널에서는 CCTV 설치가 의무화되어 있으며, 터널 내 돌발 상황을 자동으로 인지한 다음 터널 관리자에게 알릴 수 있는 터널 영상유고시스템의 운영이 권고된다. 여기서 터널 내 설치된 CCTV는 터널 구조물의 공간적인 한계로 인해 낮은 높이로 설치된다. 이에 따라 이동차량과 매우 인접하므로, 이동차량과 CCTV와의 거리에 따른 원근현상이 매우 심하다. 이로 인해, 기존 터널 영상유고시스템은 터널 CCTV로부터 멀리 떨어질수록 차량의 정차 및 역주행, 보행자 출현 및 화재 발생과 같은 터널 내 유고상황을 인지하기 매우 어려우며, 100 m 이상의 거리에서는 높은 유고상황 인지 성능을 기대하기 어려운 것으로 알려져 있다. 이 문제를 해결하기 위해 관심영역 설정 및 역 원근변환(Inverse perspective transform)을 도입하였으며, 이 과정을 통해 얻은 변환영상은 먼 거리에 있는 객체의 크기가 확대된다. 이에 따라 거리에 따라 객체의 크기가 비교적 일정하게 유지되므로, 거리에 따른 객체 인식 성능과 영상에서 보이는 차량의 이동속도 또한 일관성을 유지할 수 있다. 이를 증명하기 위해 본 논문에서는 터널 CCTV의 원본영상과 변환영상을 바탕으로 동일한 조건을 가지는 데이터셋을 각각 제작 및 구성하였으며, 영상 내 차량의 실제 위치의 변화에 따른 겉보기 속도와 객체 크기를 비교하였다. 그 다음 딥러닝 객체인식 모델의 학습 및 추론을 통해 각 영상 데이터셋에 대한 거리에 따른 객체인식 성능을 비교하였다. 결과적으로 변환영상을 사용한 모델은 200 m 이상의 거리에서도 객체인식 성능과 이동차량의 유고상황 인지 성능을 확보할 수 있음을 보였다.