수중음장의 공간적인 분포를 측정하거나 해양에서 음파의 도래방향을 탐지하기 위하여 수중청음기 배열을 사용하고 있다. 그런데 수중청음기 배열은 일반적으로 규모가 크고 가격도 고가이다. 그래서 수중청음기 배열을 다루기가 편리하지 못하고, 구입하기도 쉽지 않다. 수중청음기 배열을 간편하게 구성하여 수중음파를 수신하는 데 사용할 목적으로 수중청음기와 데이터 로거가 일체형인 수중청음기 로거를 개발하였다. 그리고 수중청음기 로거로 구성된 수중청음기 배열 시스템을 개발하였다. 이 논문에서는 개발된 수중청음기 로거 및 수중청음기 배열 시스템의 구성에 대하여 보고한다. 또한 수중청음기 로거의 수조실험 결과 및 수중청음기 배열 시스템에 의한 해수중 주위잡음의 측정 예에 대하여 고찰한다. 그리고 이 수중청음기 배열 시스템을 사용할 때 편리한 점에 대해 기술한다.
자율주행 자동차의 안전한 운행을 위해 카메라, RADAR(RAdio Detection And Ranging), 초음파 센서 중 중추적인 역할을 하는 LiDAR(Light Detection And Ranging) 센서는 360도에서 사물을 인식하고 탐지할 수 있다. 하지만 이러한 LiDAR 센서는 레이저를 통해서 거리를 측정하기 때문에 공격자에 노출되기 쉬우며 다양한 보안위협에 직면해있다. 따라서 본 논문에서는 LiDAR 센서를 대상으로 한 여러 가지 보안 위협인 Relay, Spoofing, Replay 공격을 살펴보고 물리적 신호교란(Jamming) 공격의 가능성과 그 영향을 분석하며, 이러한 공격이 자율주행 시스템의 안정성에 미치는 위험을 분석한다. 실험을 통해, 물리적 신호교란 공격이 LiDAR 센서의 거리 측정 능력에 오류를 유발할 수 있음을 보여준다. 개발이 진행 중인 차량 간 통신(Vehicle-to-Vehicle, V2V), 다중 센서 융합과 LiDAR 비정상 데이터 탐지를 통해 이러한 위협에 대한 대응방안과 자율주행 차량의 보안 강화를 위한 기초적인 방향을 제시하고 향후 연구에서 제안된 대응방안의 실제 적용 가능성과 효과를 검증하는 것을 목표로 한다.
정보보호를 위해 다양한 종류의 시스템을 구축하고 운영하는 시대는 지나가고 이제는 구축한 시스템을 얼마나 잘 연동하고 활용하느냐가 중요한 시대가 되었다. 기업과 기관은 지속적이고 능동적인 APT 공격에 노출되어 있으며, 시그니처 기반의 보안시스템을 우회하고 회피하는 기술이 발달하여 침입 사실을 인지하지 못하고 침해사고를 당하는 일이 발생되고 있다. 과거 백신과 IPS, IDS 등을 이용하여 단순 보안관제를 통해 침입 대응이 가능하였다면 이제는 수십여종의 보안 솔루션과 시스템을 모니터링하고 관제하여야 한다. 이러한 시점에서 본 논문은 수십여 종에 달하는 단위 보안시스템을 융합하고 상호 연관분석에 필요한 기반환경에 대하여 알아보고 시그니처 기반의 공격탐지 기법에서 벗어나 APT 공격을 인지할 수 있는 기법과 방법 그리고 날로 늘어가는 정보자산의 정보와 보안이벤트를 통합하고 모니터링할 수 있는 방법을 연구해 보고자 한다. 또한 통합자원정보 수집과 네트워크 정보 등의 정보를 상호 융합하여 어떠한 효과를 얻을 수 있는지에 대하여 실 사례 통해 알아보고 향 후 발전해 나가야 할 방향에 대하여 논 하고자 한다.
인공지능 기법들은 특히 영상분류(image classification), 객체탐지(object detection), 영상분할(image segmentation)에 효과적으로 사용되고 있다. 특히, 딥러닝(deep learning)은 최근 컴퓨팅 파워의 증대와 함께 깊고 두터운 네트워크 구성이 가능해지고 보다 효율적인 활성함수(activation function)와 옵티마이저(optimizer)를 활용한 특징맵(feature map)의 생성을 통해 상당히 높은 정확도를 도출할 수 있다. 본고에서는 최근 다양한 원격탐사 분야에서 활용성이 확대되고 있는 딥러닝 영상인식 기법인 Convolutional Neural Network (CNN) 기반 모델 및 Transformer 기반 모델에 대한 기술동향 및 사례연구를 검토하고, 우리나라에서 이들 기법의 활용방안 및 발전방향 등을 제시하고자 한다. 향후 원격탐사 기반의 재난 상황 대응을 위해서는 위성영상의 적시성 확보와 실시간 딥러닝 처리, 그리고 위성, 드론 및 Closed-circuit Television (CCTV) 영상이 함께 활용되는 영상 빅데이터 플랫폼도 개발되어야 할 것이다.
본 연구에서는 인공신경망 기법을 이용하여 산사태 발생원인에 대한 가중치를 구하였다. 여름철 집중호우시 산사태가 많이 발생하는 강원도 강릉시 사천면 사기막리 와 주문진읍 삼교리에 해당한다. 산사태가 발생할 수 있는 요인으로 지형도로부터 경사, 경사방향, 곡률, 수계추출을, 정밀토양도로부터 토질, 모재, 배수, 유효토심, 지형을, 임상도로부터 임상, 경급, 영급, 밀도를, 지질도로부터 암상을, Landsat TM 영상으로부터 토지이용도와 추출하여 격자화 하였으며, 아리랑1호 영상으로부터 선구조를 추출하여 l00m 간격으로 버퍼링 한 후 격자화 하였다. 이렇게 구축된 산사태 발생 위치 및 발생요인 데이터 베이스를 이용하여 인공신경망 기법을 적용하여 산사태 발생 원인에 대한 상대적인 가중치를 구하였다. 인공신경망의 역전파 알고리즘을 이용한 사기막리 지역과 삼교리 지역의 산사태 가중치를 보면 GPS를 이용한 현장조사와 위성영상을 이용한 변화탐지 기법모두의 경우모두와 훈련지역을 실제 산사태 발생 지역과 경사도가 0°인 지역, 실제 산사태 발생 지역과 Frequence ratio를 이용하여 작성한 취약성도에서 산사태 발생이 낮을 것으로 예상되는 지역, Frequence ratio를 이용한 취약성도에서 산사태 발생이 높을 것으로 예상되는 지역 과 낮을 것으로 예상되는 지역의 경우에서도 경사도는 1.5~2.5배정도 높은 상대적 가중치를 나타냈다. 이러한 가중치는 산사태 취약성도를 작성하는데 활용될 수 있다.
무인기의 수요가 많아지고 기술이 발달되면서 가까운 장래에 무인기가 유인기 공역에 진입할 날도 머지않았다. 무인기는 조종사 없이 비행이 이루어지므로 사전에 장애물을 탐지하여 자동회피하는 장치가 반드시 필요하다. 이에 따라 유인기가 사용하는 충돌회피장치인 TCAS II의 동작원리와 인터페이스틀 분석하여 무인기에 사용여부를 확인하고 문제점을 판단한다. 결론적으로 TCAS II의 탑재 방향성 안테나는 정밀하지 못하여 표적의 정확한 방위각을 FCC에 제공하지 못하므로 단독으로 사용할 수는 없고 표적의 정확한 방위각을 제공하는 타 장비와 함께 활용되어야 한다.
인터넷을 통해 전송되는 트래픽의 양이 점점 더 많아지고 있고, 이에 따라 트래픽의 양을 알아내는 것이 중요해지고 있다. 트래픽을 측정하는 기법에 대한 많은 연구가 있었으며, 주로 적은 양의 메모리를 사용해서 측정의 정확도를 높이는 방향으로 연구가 진행되고 있다. 이 논문에서는 기존 기법들에서는 제공하지 않는 플로우 라벨링 기법을 제안한다. 이 기법을 통해서 관리자는 특정 값 이상의 트래픽을 생성한 플로우의 라벨을 실시간으로 알아낼 수 있으며, 기존의 기법이 가지는 카운팅의 상한선을 확장시킬 수 있다. 가장 최근에 발표된 CSM (Counter Sharing Method)에 이 기법을 적용하고, CAIDA 데이터셋을 이용해서 성능을 분석해 본다.
본 논문에서는 시스템이 비정상적인 상태에 진입하였는지를 판단하여 공격에 대한 탐지를 효율적으로 수행할 수 있는 하드웨어 기반 보안 모니터링 기술에 대해 소개한다. 먼저 이벤트 기반으로 커널을 보호하는 모니터링 기법들에 대해 알아볼 것이다. 최종적으로 다양한 이벤트를 유연하게 모니터링할 수 있는 기법을 살펴보고, 이를 바탕으로 보안 하드웨어 모니터링 기법의 향후 연구방향을 모색하고자 한다.
인터넷의 급속한 발전과 함께 정보 시스템의 보안 위협인 침입 사고도 급증하고 있다. 보다 강 화된 보안 메커니즘이 요구되고 있다. 시스템 로그 분석은 이런 침입 사실을 탐지하고 침입 자를 추적하 기 위해 필수적인 과정이나 로그 자료의 종류와 형태의 다양함으로 인해 자동화된 로그 수 집 및 분석이 현실적으로 어려운 상태이다. 우리는 침입 추적에 필요한 로그 자료의 형태를 정의하고 방 대한 로그 자 료로부터 효율적으로 로그수집, 분석할수 있는 도구를 설계 및 구현하였다. 이 논문에서는 개발된 도구 를 사용하여 실제 침입 추적을 한 경험을 소개하고 도구의 향후 개선 방향을 제시한다 Widespread use of Internet despite numerous positive aspects resulted in increased number of system intrusions and the need for enhanced security mechanisms is urgent. Systematic collection and analysis of log data are essential in intrusion investigation. Unfortunately existing logs are stored in diverse and incompatible format thus making an automated intrusion investigation practically impossible. We examined the types of log data essential in intrusion investigation and implemented a tool to enable systematic collection and efficient analysis of voluminous log data. Our tool based on RBDMS and SQL provides graphical and user-friendly interface. We describe our experience of using the tool in actual intrusion investigation and explain how our tool can be further enhanced.
원격탐사(remote sensing)란 관측 대상과의 접촉 없이 멀리서 정보를 얻어내는 기술을 말한다. 기상관측분야에는 이미 소다(SODAR) 장비가 폭넓게 사용되거 왔으나 최근 풍력자원평가(wind resource assessment)를 위한 풍황측정에 SODAR와 더불어 라이다(LIDAR)가 적극적으로 활용되기 시작하고 있다. 참고로 SODAR(SOnic Detection And Ranging)는 수직 및 동서 남북 방향으로 음파를 발생시키고 대기유동에 의해 산란 반사된 에코를 수신하여 진동수 변화와 반사에코 강도를 측정하여 각 방향의 에코자료를 벡터 합성함으로써 풍향 및 풍속을 산출하는 원리이다. 반면 LIDAR(Light Detection And Ranging)는 비교적 최근에 풍황측정 용도로 개발된 레이저 탐지에 바탕을 둔 원거리 센서로, 공기입자(먼지, 수증기, 구름, 안개, 오염물질 등)에 의해 산란된 레이저 발산의 도플러 쉬프트(Doppler shift)를 이용하여 풍향 및 풍속을 측정하는 원격탐사 장비이다. 풍력자원평가 측면에서 라이다는 그 정확도가 IEC61400-12에 의거한 풍황탑(met-mast) 측정자료 다수와의 비교검증 실측평가(Albers et al., 2009)를 통하여 입증된 바 있다. 한편 한국에너지기술연구원에서 운용 중인 라이다 시스템은 그림 1의 우측 그림과 같이 1초에 $360^{\circ}$를 스캔하여 50지점에서 반사되는 레이저를 스펙트럼으로 측정하되 설정된 관측높이에서 풍속은 샘플링 부피(sampling volume)의 평균값으로 정의된다. 그런데 샘플링 부피는 설정된 관측높이로부터 상하 12.5m, 총 25m의 높이구간에서 관측한 스펙트럼의 평균값을 그 중앙지점에서의 풍속으로 환산하는 알고리듬(algorithm)을 채택하고 있다. 따라서 비선형적으로 변화하는 풍속연직분포 관측 시 풍속환산 알고리듬에 의한 측정오차가 개입될 가능성이 존재하는 것이다. 이에 본 연구에서는 라이다에 의한 풍속연직분포 측정 시 샘플링 부피의 구간 평균화 과정에서 발생하는 불확도(uncertainty)를 정량적으로 분석함으로써 라이다에 의한 풍속연직분포 관측의 불확도를 정량평가하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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