• Title/Summary/Keyword: 수행중 탐지

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딥 러닝 기반 다중 카메라 영상을 이용한 해상 장애물 탐지 추적에 관한 연구

  • 박정호;노명일;이혜원;조영민;손남선
    • Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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    • 2022.11a
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    • pp.186-186
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    • 2022
  • 과거에는 선박을 운용하기 위해서 많은 인원이 필요하였으나 최근 들어 선박 운용에 필요한 인원이 줄어들고 있으며, 더 나아가 자율적으로 운항하는 선박을 만들기 위한 연구가 활발히 수행되고 있다. 자율 운항 선박을 구성하는 여러 요소 중 인간의 시각을 대체하기 위한 자율 인지 시스템은 가장 선행되어야 하는 연구 분야 중 하나이다. RADAR (RAdio Detection And Ranging) 및 AIS (Automatic Identification System) 등의 전통적인 인지 센서를 활용한 연구가 진행 중이지만 사각지대나 탐지 주기 등의 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 다중 카메라 (광학, 열상, 파노라마)를 이용하여 전통적인 인지 센서의 한계를 보완하는 새로운 인지 시스템을 고안하였으며, 이를 기반으로 해상 장애물을 추적하여 동적 운동 정보를 얻었다. 먼저 실해역에서 수집한 이미지를 바탕으로 해상 장애물 탐지를 위한 데이터를 구성하고, 딥 러닝 기반의 탐지 모델을 학습시켰다. 탐지 모델을 이용하여 탐지한 결과는 직접 설계한 칼만 필터 기반의 적응형 추적 필터를 통과시켜 해상 장애물의운동 정보 (궤적, 속력, 방향)를 계산하는데 활용되었다. 또한 본 연구는 카메라를 센서로 활용했을 때의 한계를 보완하기 위하여 동 시간대에 다중 카메라에서 추적한 각각의 정보를 융합하였다. 그 결과 단일 카메라를 활용하는 경우, RADAR의 오차 범위 이내에 추적 결과가 수렴하는 양상을 보였으며, 다중 카메라를 활용하는 경우에는 단일 카메라보다 정확한 추적이 가능함을 확인하였다.

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An Empirical Comparison of Monitoring Filtering Techniques for Dynamic Data Race Detection in Parallel Programs with OpenMP Directives (OpenMP 디렉티브 병렬프로그램에서의 동적 자료경합 탐지를 위한 감시 필터링 기술의 실험적 비교)

  • Cho, Ahra;Ha, Ok-Kyoon
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2016.07a
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    • pp.1-2
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    • 2016
  • 다중 스레드 기반 병렬 프로그램에서의 자료경합 탐지는 동시에 수행되는 스레드 간의 비결정적인 상호작용 때문에 탐지하기 어려운 것으로 잘 알려져 있다. 동적 분석기술을 사용하여 자료경합을 탐지할 경우 프로그램 수행의 감시와 충돌하는 모든 메모리 연산의 분석을 위해 추가적인 오버헤드가 발생한다는 단점이 있다. 이러한 동적 분석의 추가적인 오버헤드를 줄이는 방법으로 감시 필터링 기술이 소개되고 있으며, 본 논문에서는 동적 자료경합 탐지를 위한 감시 필터링 기술 중 OpenMP 디렉티브 병렬 프로그램에 적용 가능한 두 기술을 대상으로 실용성과 효율성을 실험적으로 비교한다.

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An Efficient Scheme for Creating Concurrency Information in OpenMP Programs (OpenMP 프로그램을 위한 효율적 병행성 정보의 생성기법)

  • Ha, Ok-Kyoon;Kim, Sun-Sook;Jun, Yong-Kee
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2010.06c
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    • pp.534-539
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    • 2010
  • OpenMP 프로그램의 수행 중에 발생하는 자료 경합과 같은 병행성 오류는 디버깅을 위하여 반드시 탐지되어야만 한다. 그러나 이를 탐지하는 것은 어려운 일이다. 접근사건의 발생 후 관계를 기반으로하는 경합 탐지 기법은 프로그램의 수행 중에 발생하는 스레드의 병행성 정보를 식별하기위한 레이블을 생성하고, 생성된 스레드의 레이블을 기반으로 공유변수에 접근하는 사건을 접근역사를 통해 감시함으로써 경합을 탐지한다. 이러한 경합 탐지의 방법에서 레이블 생성을 위한 NR 레이블링 기법은 병행성 정보생성 시에 지역자료 구조를 사용함으로써 병목현상이 발생하지 않으며, 접근역사에 저장하는 레이블의 크기가 상수 값을 갖는 공간적 효율성을 제공한다. 또한 부모스레드의 정보역사를 정렬된 리스트 형태로 가져 병행성 정보 비교 시에 이진탐색이 가능하므로 시간적 효율성을 가지는 우수한 기법이다. 그러나, NR 레이블링은 레이블의 생성시에 부모스레드의 정보역사를 유지하기 위해서 내포 병렬성의 깊이에 의존하는 시간적 비용이 요구된다. 본 논문에서는 부모스레드의 정보역사 유지를 위해 상수적인 시간 및 공간적 복잡도를 갖도록 NR 레이블링 기법을 개선한다. 합성 프로그램을 이용하여 실험한 결과에서 개선된 기법은 최대 병렬성의 증가에 따라 레이블의 생성과 유지시 기존의 기법보다 평균 4.5배 빠르고, 레이블링을 위해 평균 3배 감소된 기억공간을 요구하며, 내포 병렬성에 의존적이지 않음을 보인다.

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Study on optimal image processing and identifying threshold values for automatic extraction of the damaged areas (피해지역 자동추출을 위한 공간영상 피해 항목별 최적 영상처리 및 임계치 결정에 관한 연구)

  • Seo, Jung-Taek;Kim, Kye-Hyun;Nam, Gi-Beom;Kim, Tae-Hoon
    • Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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    • 2010.06a
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    • pp.121-127
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    • 2010
  • 본 연구에서는 피해 전 후 고해상도 항공영상을 이용하여 풍수해 피해정보를 자동 추출하는데 있어 결과물의 신뢰성 제고 방안에 대해 연구하였다. 연구 대상지역은 2008년 집중호우로 인해 큰 피해를 입은 경상북도 봉화지역을 선정하였으며, 해당 지역 중 특히 피해가 집중된 서벽리, 애당리 지역에 대하여 피해 전 후 영상을 확보하고 자동탐지를 수행하였다. 피해 지역의 자동탐지 수행 전 Normalizing, 대비강조, Equalizing 등의 영상처리를 수행하고, 자동추출 결과의 정확도를 비교하여 피해항목별 최적의 영상처리를 결정하였다. 최적의 영상처리가 적용된 영상에 대하여 피해 항목별 피해형태를 파악하였으며, 가장 정확한 결과물이 추출되는 최적의 임계치를 결정하였다. 도로 항목의 경우 Normalizing 영상처리를 수행하고 임계치를 120으로 부여하여 자동탐지를 수행한 경우 가장 정확한 추출 결과가 나타났으며, 농경지 항목의 경우 대비강조 영상처리와 임계치가 100으로 부여된 경우 피해 지역의 추출이 가장 정확하게 나타났다. 본 연구결과는 향후 유사한 재해 발생 시 초기 신속한 피해규모 산출이 가능하게 하여 적절한 후속 조치를 취할 수 있도록 한다. 또한, 다중밴드 피해 전 후 영상 확보가 가능할 경우 추가적인 피해 항목의 최적 영상처리와 임계치 결정이 가능해지며, 토지피복 분류를 거쳐 피해지역 자동탐지 수행 시 원하는 피해항목만을 선택적으로 추출하는 것도 가능할 것으로 판단된다.

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악성코드 변종 탐지를 위한 코드 재사용 분석 기법

  • Kim, TaeGuen;Im, Eul Gyu
    • Review of KIISC
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    • v.24 no.1
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    • pp.32-38
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    • 2014
  • 본 논문은 수년간 급격하게 증가되어 많은 피해를 초래하고 있는 악성코드를 탐지하기 위한 기법을 제안한다. 악성코드 제작자로부터 생산되고 인터넷에 유포되는 대부분의 악성코드는 처음 개발된 제로-데이 악성코드의 코드 일부를 그래도 재사용하는 경우가 많다. 이러한 특징에 의해 악성코드 변종들 사이에는 악의적 행위를 위해 사용되는 함수들 중 공통으로 포함되는 코드들이 존재하게 된다. 논문에 저자는 이점에 착안하여 코드 재사용 검사 여부를 통한 악성코드 변종 탐지 기법을 제안하고 있다. 그리고 변종 샘플을 이용한 변종 탐지의 가능성을 증명하는 실험과 실제 공통으로 존재하는 재사용 코드 일부(함수) 추출 정확성을 알아보는 실험을 수행하여 주장을 뒷받침한다.

A Study on Detection Improvement Technique of Black Hole Node in Ad Hoc Network (Ad Hoc Network에서 블랙 홀 노드 탐지 향상 기법에 관한 연구)

  • Yang, HwanSeok;Yoo, SeungJae
    • Convergence Security Journal
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    • v.13 no.6
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    • pp.11-16
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    • 2013
  • Mobile node must move optionally and perform the router and the host functions at the same time. These characteristics of nodes have become a potential threatening element of a variety of attacks. In particular, a black hole which malicious node causes packet loss among them is one of the most important issues. In this paper, we propose distributed detection technique using monitoring tables in all node and cooperative detection technique based cluster for an efficient detection of black hole attack. The proposed technique performs by dividing into local detection and cooperative detection process which is composed of process of step 4 in order to improve the accuracy of the attack detection. Cluster head uses a black hole list to cooperative detection. The performance of the proposed technique was evaluated using ns-2 simulator and its excellent performance could be confirmed in the experiment result.

Accuracy Enhancement of Determining File Encryption Status through Divided Shannon Entropy (분할된 Shannon 엔트로피 값을 이용한 파일 암호화 판별 정확성 향상에 대한 연구)

  • Ko, Ju-Seong;Kwak, Jin
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2018.10a
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    • pp.279-281
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    • 2018
  • 랜섬웨어는 사용자의 중요 파일을 암호화한 후 금전을 요구하는 형태의 악성코드로, 전 세계적으로 큰 피해를 발생시켰다. 안드로이드 환경에서의 랜섬웨어는 앱을 통해 동작하기 때문에, 앱의 악의적인 암호화 기능 수행을 실시간으로 탐지할 수 있는 방안에 대한 연구들이 진행되고 있다. 자원 제한적인 안드로이드 환경에서 중요한 파일들에 대한 암호화 수행 여부를 실시간으로 탐지하기 위한 방안으로 Shannon 엔트로피 값 비교가 있다. 하지만 파일의 종류에 따라 Shannon 엔트로피 값이 크게 달라질 수 있으며, 암호화 기능 수행에 대한 오탐이 발생할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 파일에 대한 분할된 Shannon 엔트로피 값을 측정하여 암호화 기능 수행 탐지의 정확성을 높이고자 한다.

Study of a underpass inundation forecast using object detection model (객체탐지 모델을 활용한 지하차도 침수 예측 연구)

  • Oh, Byunghwa;Hwang, Seok Hwan
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2021.06a
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    • pp.302-302
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    • 2021
  • 지하차도의 경우 국지 및 돌발홍수가 발생할 경우 대부분 침수됨에도 불구하고 2020년 7월 23일 부산 지역에 밤사이 시간당 80mm가 넘는 폭우가 발생하면서 순식간에 지하차도 천장까지 물이 차면서 선제적인 차량 통제가 우선적으로 수행되지 못하여 미처 대피하지 못한 3명의 운전자 인명사고가 발생하였다. 수재해를 비롯한 재난 관리를 빠르게 수행하기 위해서는 기존의 정부 및 관주도 중심의 단방향의 재난 대응에서 벗어나 정형 데이터와 비정형 데이터를 총칭하는 빅데이터의 통합적 수집 및 분석을 수행이 필요하다. 본 연구에서는 부산지역의 지하차도와 인접한 지하터널 CCTV 자료(센서)를 통한 재난 발생 시 인명피해를 최소화 정보 제공을 위한 Object Detection(객체 탐지)연구를 수행하였다. 지하터널 침수가 발생한 부산지역의 CCTV 영상을 사용하였으며, 영상편집에 사용되는 CCTV 자료의 음성자료를 제거하는 인코딩을 통하여 불러오는 영상파일 용량파일 감소 효과를 볼 수 있었다. 지하차도에 진입하는 물체를 탐지하는 방법으로 YOLO(You Only Look Once)를 사용하였으며, YOLO는 가장 빠른 객체 탐지 알고리즘 중 하나이며 최신 GPU에서 초당 170프레임의 속도로 실행될 수 있는 YOLOv3 방법을 적용하였으며, 분류작업에서 보다 높은 Classification을 가지는 Darknet-53을 적용하였다. YOLOv3 방법은 기존 객체탐지 모델 보다 좀 더 빠르고 정확한 물체 탐지가 가능하며 또한 모델의 크기를 변경하기만 하면 다시 학습시키지 않아도 속도와 정확도를 쉽게 변경가능한 장점이 있다. CCTV에서 오전(일반), 오후(침수발생) 시점을 나눈 후 Car, Bus, Truck, 사람을 분류하는 YOLO 알고리즘을 적용하여 지하터널 인근 Object Detection을 실제 수행 하였으며, CCTV자료를 이용하여 실제 물체 탐지의 정확도가 높은 것을 확인하였다.

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Design of Intrusion Detection Immune System Model (침입탐지면역시스템모델 설계)

  • Kim, Kang;Lee, Keon-Ik;Jeon, Young-Cheol
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2009.01a
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    • pp.369-372
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    • 2009
  • 컴퓨터의 확대 및 컴퓨터 이용의 급격한 증가에 따른 부작용으로 컴퓨터 보안문제가 중요하게 대두되고 있다. 이에 따라 침입자들로부터 침입을 줄이기 위한 침입탐지시스템에 관한 연구가 활발하다. 더욱이 보안을 요구하는 시스템들의 환경이 다양하여 그에 적합한 보안정책을 수립하여 관리하기가 어려워지고 있다. 따라서 침입자들로부터 위험을 줄이기 위해 침입탐지 및 대응 위한 보안정책기반 모텔에 관한 연구가 활발하다. 본 논문은 오늘날의 정보통용용에서 침입 탐지요구사항의 복잡한 문제를 해결하기 위한 침입탐지 메카니즘의 설계 방안을 제시한다. 탐지대상을 특권프로세스가 수행할 때 발생하는 시스템 호출 순서 중 비정상적인 시스템 호출을 탐지하여 이를 분산된 각각의 침입탐지 시스템들아 서로 동적으로 공유하여 침입에 대한 대응력을 향상시키는 침입탐지시스템을 설계하고 프로토타입으로 구현하고자 한다.

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A Study on Detection Characteristic of Fiber Optic ROTDR Sensor for Real-Time Mornitoring (실시간감시를 위한 광섬유 ROTDR센서의 탐지특성 연구)

  • Park, Hyung-Jun;Kim, In-Soo
    • Journal of IKEEE
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    • v.20 no.4
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    • pp.367-372
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    • 2016
  • We Designed and Conduct a study on the basic intrusion detection research for outside intruder, which can determine the location and the weight of an intruder into infrastructure, by using Fiber-Optic ROTDR( Rayleigh Optical Time Domain Reflectometer) sensor, which are buried in the sand, were prepared to respond the intruder effects. The signal of ROTDR was analyzed to confirm the detection performance. The weight could be detected as 4 grades, such as 20kg, 40kg, 60kg, and 80kg. which used long distance fiber for intruder detection on wide area. This sensor was possible for application of real-time monitoring of infrastructures.