능동소나는 은밀하게 기동하는 수중 물체를 탐지하기 위해 음파를 송신하여 표적에서 반사되어 돌아오는 신호를 탐지한다. 그러나 능동소나의 수신 신호에는 표적의 반향음 외에도 해저면/해수면의 잔향, 생물 소음 및 기타 잡음 등이 섞여 있어 표적 인식을 어렵게 한다. 기존의 문턱값 이상의 신호를 탐지하는 기법은 설정한 문턱값에 따라 오탐지가 발생하거나 표적을 놓치는 경우가 발생할 뿐 아니라 다양한 수중환경마다 적절한 문턱값을 설정해야하는 문제가 있다. 이를 극복하기 위해 Constant False Alarm Rate(CFAR) 등의 기법을 이용한 문턱값의 자동산출과 진보된 형태의 추적 필터 및 연계 기법을 적용한 연구가 수행되었지만, 상당수의 탐지가 발생하는 환경에서는 그 한계가 있다. 최근 심층학습 기술이 발달함에 따라 수중 표적 탐지분야에도 이를 적용하기 위한 노력이 있었으나, 분류기 학습을 위한 능동소나 데이터의 획득이 매우 어려워 데이터가 희소할 뿐 아니라, 극소수의 표적과 상대적 다수의 비표적으로 인한 데이터의 불균형성으로 어려움이 있다. 본 논문에서는 탐지 신호의 에너지 분포 영상을 이용하되, 데이터의 불균형성을 고려한 방식으로 분류기를 학습하여 표적과 비표적을 구분하는 기법을 기존 소나처리 기법에 추가하여 표적의 오분류를 최소화하면서 비표적을 제거하여 능동소나 운용자의 표적 인식을 용이하게 하였다. 그리고 동해에서 수행한 해상실험에서 획득한 능동소나 데이터를 통해 제안 기법의 유효성을 검증하였다.
연안 환경에서 소형 표적의 탐지에는 고주파 능동소나가 적합하다. 연안 환경에서 고주파 능동소나를 사용할 경우 해양 생물 소음, 선박 소음, 항적 등에 의한 클러터로 인하여 오경보율이 매우 높다. 본 논문에서는 연안 환경에서 능동 소나에서 클러터에 강인한 탐지 알고리듬을 제안한다. 제안된 알고리듬은 측정치 추출 시 신호의 통계적인 특징을 이용하는 Constant False Alarm Rate(CFAR)와 클러스터링 알고리듬을 이용하여 클러터 제거율을 높인다. 제안 된 탐지 알고리듬은 해상 시험을 통하여 검증하였으며, 약 96 % 이상의 클러터를 제거하였다.
최근 7.7 DDoS 대란과 폭발적인 SPAM 발송과 같은 다양한 봇넷의 악성행위는 정보 시스템에 막대한 악영향을 미친다. 특히, 봇넷의 구조적 특징인 좀비PC의 제어는 네트워크 환경에서는 다양한 악성 행위를 유발한다. 때문에, 봇넷 탐지와 관련한 다양한 연구가 시도되었지만, 탐지의 한계점을 지니고 있다. 즉, 기존의 봇넷 탐지 방법은 임의의 임계값을 설정하고, 그 값을 벗어나는 시점에서 경고를 보내어 탐지하게 된다. 하지만, 전문가에 의한 임계값 설정은 자칫 오탐율과 미탐율을 야기할 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 봇넷 탐지를 보다 능동적으로 하기 위하여 특정 타임 윈도우 구간동안의 봇넷이 유발하는 네트워크 트래픽을 분석하고 마르코프 체인을 응용한 학습을 하여 능동적으로 적용 가능한 임계값을 측정 방법론에 대하여 고찰하고자 한다.
능동 합성개구면소나에 의한 해저부설 소형물체 탐지처리 기술은 공간적 제약을 받는 소형 무인화 시스템에서 짧은 센서어레이 사용이 가능하므로 개구면 합성처리에 의해 탐지성능을 올릴 수가 있다. 하지만 플렛폼의 정속도 직선기동에 의한 제한조건은 여러 가지 외부 환경요인과 정확한 위상차 합성 처리에 있어서 많은 오차를 유발하게 된다. 본 연구에서는 이러한 시스템에 탑재되는 능동형 합성개구면처리에 대한 적용 가능성을 분석하고, 전용 시뮬레이터를 구성하여 진행경로 변동에 의해 발생되는 위상차 부정합에 따른 탐지해상도 성능변화를 비교 검토하고자 한다. 시뮬레이션은 코히어런트 초점처리 모델에 경로변동 모듈을 추가하여 실행하였으며, 결과에서 알 수 있듯이 합성개구면처리에 의한 해저 소형물체 탐지성능은 플렛폼의 경로변동에 의한 위상차 부정합 및 S/N비 변화에 의해 많은 변화가 있음을 알 수 있었다.
본 논문에서 제안하는 알고리즘은 수중에서 협대역 지속파 능동 소나를 이용하여 표적 반향음을 탐지하는 문제를 다루고 있다. 능동 소나에서 표적 탐지를 위해 방사한 핑 신호는 주변의 많은 산란체에 의해 반사되는 신호를 만들어내며, 이를 잔향이라 한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 잔향 환경에서 낮은 도플러의 표적 반향음을 탐지하는 것을 목표로 한다. 제안하는 알고리즘은 빔공간 다채널 비음수 행렬 분해 기법을 기반으로 하여 방위, 주파수, 시간 기저를 추정하며, 특히 기저를 두 개의 기저집단 -잔향음 기저집단과 반향음 기저집단으로 나누어 독립적으로 추정한다. 제안하는 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여 합성된 잔향 신호를 이용하여 시뮬레이션을 진행하였으며, 시뮬레이션 결과 제안하는 알고리즘이 기존의 알고리즘에 비해 향상된 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.
능동-소나를 이용하여 수중표적을 탐지하는데 있어 소나탐지 성능은 잔향음에 많은 제한을 받는다. 해상풍은 해양에서 기포 형성에 중요한 역할을 한다. 그리고 기포는 유효한 산란체로서 잔향음에 기여한다. 본 연구에서는 중주파수 선저 고전형 능동소나를 운용 시 풍성기포가 음파전달에 미치는 영향을 연구하였다. 주파수 5, 7.5, 10kHz에 대해 기포층을 고려한 음원수심 3, 5, 10m에서의 능동 신호초과비 (Active Signal Excess:ASE)를 계산하였다. 해수면 부근의 음속변화는 해수면 잔향음 준위를 증가시키며, 능동 신호초과비를 변화시킨다 풍속이 10m/s에서 해수면 부근의 최대 탐지거리가 3km 이상 감소하였다. 그 원인은 풍성기포에 의한 해수면 방향으로의 굴절로 분석되었다.
능동형 Secure OS 시스템은 운영체제 커널에 접근 제어, 사용자 인증, 감사 추적, 암호화 파일 시스템, 신뢰 채널, 동적 구성 등의 보안 기능을 추가 구현하여 시스템에 발생 가능한 해킹을 방지하고 차단하는 시스템을 말한다. 이러한 능동형 Secure OS 시스템은 시스템 해킹을 탐지하거나 시스템 해킹을 감지하였을 때 동적으로 구성을 바꾸는 등의 조치를 취하는 시스템 기능이 필요하다. 본 고에서는 능동형 Secure OS의 주요 기능과 함께 핵심 기술의 구현 내용을 기술하며, 시스템내의 감사 추적 기능에 의해 능동적으로 시스템을 구성하고 실시간 조치가 가능하도록 한 능동형 Secure OS 시스템을 소개한다.
능동소나를 이용한 대잠전 환경에서 클러터는 표적탐지 및 추적성능을 저하시키는 가장 큰 원인 중 하나이다. 본 논문에서는 중주파수 능동소나에서 표적 피크 신호의 통계적 특징을 이용한 단일 핑 클러터 제거 기법을 제안한다. 기존의 표적 피크 영역을 제외한 잔향 존재 영역에서 오탐지율을 줄이는 기법이나 여러 핑을 누적하여 기동 패턴을 분석하여 표적과 클러터를 구분하는 기법들의 단점을 보완하기 위하여 단일 핑 데이터의 표적 피크 영역에서 통계적 특징 정보를 이용하여 클러터와 표적신호를 구분한다. 실제 표적을 이용한 해상실험에서 성능을 검증하였으며 기존 대비 클러터가 약 80 % 이상 제거되는 것을 확인하였다.
효율적인 네트워크의 보호를 위해 네트워크를 경유한 공격에 대하여 알려진 공격과 새로운 공격에 대한 빠른 탐지와 적절한 대응을 할 수 있는 침입 탐지 시스템(Intrusion Detection System: IDS)에 대하여 최근 관심이 증대되고 있다. 기존의 침입 탐지 시스템들은 다양한 침입에 대한 능동적인 탐지에 어려움이 있다. 본 논문에서는 기존의 침입 탐지 시스템이 가지고 있는, 성능(fidelity) 문제, 자원 사용 문제 및 신뢰성 문제를 해결하기 위하여, 호스트에서 내부 센서를 사용하는 메커니즘에 대하여 고찰하고 분석한다. 그리고 침입 탐지 프레임워크를 구축하기 위한 내부 센서의 개념, 특징 및 능력에 대하여 기술한다.
영구히 장착된 배열 압전 능동 센서를 사용하여 복합재 보강판의 볼트 구멍에 있는 층간분리 손상을 탐지하였다. 다양한 신호처리 기법을 사용하여 국부적인 수직하중에 의하여 발생한 볼트 구멍 주위의 눈에 보이지 않는 작은 층간분리를 탐지하였다. 배열 압전 센서를 사용하여 진단신호를 생성하였으며, 응답신호를 측정하였다. 응답신호를 신호 처리하여 손상에 민감한 특성들을 추출하였다. 이 특성들을 사용하여 손상 지수를 계산하였고, 손상 지수를 사용하여 손상의 유무와 위치를 추정하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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