한국원자력연구원은 심부 암반의 수리/지화학 특성 분석을 위해 KURT (KAERI Underground Research Tunnel)를 건설하였고, 다수의 조사용 시추공을 시추하여 각종 시험을 수행 중이다. 시추공 조사에서 목적에 적합한 조사 구간 선정은 매우 중요하며 수리 유동 파악 및 지하수 채수가 목적인 경우, 유량이 풍부한 구간이 조사 목적에 부합한다. 본 연구에서는 이러한 구간을 수리 이상점으로 정의했으며, 심도 1km 수준의 시추공 물리검층 자료(온도, 전기전도도)를 활용하여 이를 탐지하고자 하였다. 체계적이고 효율적인 이상점 탐지를 위해 기계학습 알고리즘 중 DBSCAN, OCSVM, kNN, isolation forest을 적용하고 그 적용성을 파악하였다. 데이터 전처리와 알고리즘 최적화를 수행했으며, 그 결과 네 가지 알고리즘은 각각 55, 12, 52, 68개의 수리 이상점을 탐지하였다. 본 논문을 통해 기계학습 알고리즘의 활용 가능성을 확인했으나, 학습에 활용된 입력자료가 제한적이었기 때문에, 향후 추가적인 검증과 보완이 바람직한 것으로 판단된다.
본 논문에서는 실제 환경을 고려하여 비행 중인 소형 무인기를 탐지할 수 있는 기법을 제안한다. 소형 무인기는 일반적으로 시가지 혹은 산악 지형 내에서 저고도 비행을 수행하므로 클러터(clutter)에 의해 자주 가려지게 된다. 따라서 우수한 탐지 성능 획득을 위해서는 잡음뿐만 아니라, 클러터를 고려한 탐지가 필수적이며, 각각의 클러터 제거 기법에 따른 성능 분석이 요구된다. 제안된 탐지 과정은 클러터 제거 기법 및 펄스 합성 기법을 통해 클러터 및 잡음을 억제한 후, CFAR 검출기를 통해 소형 무인기 탐지를 수행한다. 이때, 3가지 클러터 제거 기법을 적용한 후, 각 기법에 따른 소형 무인기 탐지 성능을 분석한다. 실제 야외 환경에서의 실험을 통한 측정 데이터(data)를 토대로 소형 무인기 탐지에 적합한 클러터 제거 기법을 도출할 수 있었다.
도심지에는 많은 지중 매설관이 설치되어 있으며, 이러한 지중 관로의 위치(깊이, 방향 등)은 굴착을 수행하기 전에 특정되어야 한다. 지중 매설관을 탐지하기 위해 다양한 지구물리학적인 방법을 사용할 수 있으나, 지반의 불균질성으로 인해 정확한 위치정보를 파악하는 것은 어렵다. 다양한 비파괴 탐사 방법 중 GPR (ground penetrating radar)는 고속으로 실험이 가능하며, 다른 탐사 방법에 비해 상대적으로 저렴한 탐사비용 등의 장점을 갖는다. 그러나 GPR의 탐사 데이터는 해석이 직관적이지 않아 상당한 전문적 지식이 요구된다. 최근 딥러닝을 이용한 탐사 데이터의 자동판독 기술에 대한 연구가 증가하고 있으나, 매설물의 위치를 정확히 알고 있는 탐사 데이터가 부족하여 학습모델 구축에 어려움이 있다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 이러한 문제를 FDTD (finite difference time domain)수치해석을 통해 해결하고 자동탐지 학습 모델의 성능을 향상시키기 위한 기초연구를 수행하였다. 첫째, 단일유전율로 구성된 균질지반을 구성하고 해석을 수행하였다. 불균질 지반의 경우 프랙탈 기법을 이용하여 모델을 구성하고 해석을 수행하였다. 둘째, 합성곱 신경망을 이용하여 딥러닝 학습을 수행하였다. Model-A는 균질 지반 해석 데이터만 이용하여 학습을 수행하였으며, Model-B는 균질 및 불균질 지반 해석 데이터를 이용하여 학습을 수행하였다. 그 결과 Model-B가 Model-A보다 탐지성능이 우수한 것을 확인하였다. 이는 자동탐지 모델의 학습 시, 지반의 불균질성을 포함하여 학습을 수행하면 탐지 모델의 성능이 개선됨을 의미한다.
수동형 감시시스템과 같은 TDOA(Time Difference Of Arrival) 기반의 위치탐지시스템은 다수의 수신기를 이격 설치 후에 수신기 간 시각동기화를 수행하여 동일한 시각으로 설정하고, 수신기에 수신되는 목표 신호의 도래시간차인 TDOA를 이용하여 쌍곡선(또는 쌍곡면)의 교점을 구함으로써 목표의 2차원(또는 3차원) 위치를 추정한다. 시각동기화를 수행하기 위해서는 다수의 수신기 중에 하나가 주수신기(Master)가 되어 나머지 종수신기(Slave)들의 시간을 보정하기 위한 기준을 제공해야 한다. TDOA 기반의 위치탐지 시스템은 서로 이격되어 배치되어 있는 다수의 수신기 중에 선택되는 주수신기에 따라 위치추정정확도가 달라진다. 따라서 다수의 수신기 중에 최적의 수신기를 주수신기로 선택해야 고려하는 시스템의 배치구조에서 최적의 위치추정 성능을 도출할 수 있다. 본 논문에서는 목표와 수신기의 기하학적 배치 기반의 DOP(Dilution Of Precision) 정보를 이용하여 낮은 복잡도와 짧은 수행시간을 가지면서 시스템 내에 자동화가 용이한 주수신기 선택 방법을 제안한다.
센서네트워크의 다양한 응용분야에서 보안성은 대단히 중요하다. 침입탐지는 공격에 대한 방어기법 중의 하나 이지만 기존의 정형화된 침입탐지기술은 제한된 자원으로 운영되는 센서네트워크에는 적절하지 않다. 본 논문에서는 전송되는 패킷의 이상행위를 관찰하는 침입탐지시스템에서 탐지노드의 선정 및 운영에 관한 방법과 함께 침입탐지시스템의 수명을 최대화하는 노드 스케줄링 방안을 제안하였다. 제안된 최적화식에 대하여 유전자 알고리즘을 이용한 해를 개발하고 시뮬레이션을 수행하여 효율성을 확인하였다.
드론산업과 센서의 발전에 따라 드론이 수행할 수 있는 능력이 넓어지고 있다. 본 논문에서는 드론에 장착되는 장비 중 카메라에 객체 탐지 기능을 넣어 퇴치할 대상을 인지하고 인식할 수 있음을 검증하고자한다. 이는 여러 산업에 새로운 패러다임을 제안하게 될 수 있는 방법이 될 것 이라 기대된다.
북극해 지역은 해수면의 변화와 다양한 환경적 요인들로 인해 유빙들이 형성되고 이는 자원 개발을 위한 해양시스템 및 운항선박과의 충돌사고에 의한 피해를 유발하고 있다. 극지방의 유빙은 운항중인 석박뿐만 아니라 한 장소에서 오랜 기간 작업을 수행하는 해양자원 시추 및 생산 시스템에 대한 잠재적 사고요인이 된다. 유빙과의 충돌사고 방지를 위해 북극해의 해양자원 시추 및 생산 시스템과 북극 항로를 운항하는 선박에서는 위성 영상 정보 및 탐지 레이더를 이용하여 유빙을 탐지하고 있다. 하지만 가시광선 위성영상은 야간 활용이 불가능하고, 레이더에 의한 탐지도 소형 유빙에 대해서는 탐지확률이 현격히 저조해지는 문제가 있다. 본 연구에서는 유빙의 탐지를 위해 주야간 운용이 모두 가능한 열화상 시스템의 이용 방안에 주목하고 유빙의 탐지특성에 관한 실험적 연구를 수행하였다. 열화상 시스템의 야간 운용성을 파악할 수 있도록 실험조건을 설정하고 계측 각도 변화에 따른 열화상을 계측하였으며, 실험과 동일 조건에 대한 유빙과 해수의 복사에너지를 이론적으로 계한함으로써 계측 결과와의 상호 관계를 파악하였다.
다중경로가 존재하는 수중환경에서 표적으로부터 발생되는 신호의 도래방위를 정확히 예측하기 위한 방법으로써. 최근 이론이 정립된 Inverse beamforming(역빔형성) integral equation의 해인 역빔형성기에 대한 이론적 고찰 및 simulation에 의한 방위탐지 성능분석을 수행하였고, 표적 도래방위의 좌우 구분을 위한 Cardioid 빔형성에 역빔형성 알고리즘을 적용한 IBF -Cardioid 빔형성기법을 고안하여 성능분석을 수행하였다. 이상적인 조건하에서 역빔형성기는 Conventional beamformed고전빔형성기)에 비해 array noise gain 3dB 이상 향상됨을 이론적으로 검증하고. simulation을 통하여 이를 입증하였다. 도래방위 탐지의 정확도를 나타내는 빔폭도 고전빔형성기에 의한 빔폭의 0.68배 정도인 것으로 입증하였다. 역빙형성 알고리즘이 적용된 Cardioid 빔형성(IBF -Cardioid 빔형성)기법은 고전 알고리즘에 의한 탐지성능에 비해 탐지의 정확도, 분해능 의 탐지성능이 우세함을 입증하였고, 특히, endfire 방향에 대한 정확한 방위탐지와 탐지성능이 향상됨을 입증 하였다.
최근 몇 년 동안 이루어진 네트웍 및 인터넷 시장의 발전과 더불어 빈번히 발생하는 시스템에 대한 침입으로 이를 방어하기 위한 여러 도구들이 개발되어왔다. 이러한 도구들 중 침입탐지시스템은 시스템 방어에 핵심적인 역할을 하는데, 현재까지 이를 평가하기 위한 자동화된 온라인 평가도구는 없는 실정이다. 보안관련 시장이 발달한 미국에서는 DARPA의 지원아래 관련된 연구가 진행되어 1998년부터 2000년까지 대규모의 침입탐지시스템 평가가 이루어졌으나, 이때의 평가들은 당시의 침입 수준만을 고려한 것으로 새로운 침입 환경에 대한 확장은 용이하지 않기 때문에, 급속도로 증가하는 침입 기술에 대응하기 위한 새로운 방법이 필요하다. 본 논문에서는 기존 침입코드를 이용하여 새로운 침입을 만들어 내어 침입탐지 평가도구에 적용할 수 있는 모듈 위치변환과 더미코드 삽입을 제안한다. 모듈 위치변환은 알려진 u2r코드를 모듈 단위로 나누고 나뉘어진 모듈의 위치 변환을 통해 새로운 침입을 만들어낸다. 또한 더미코드 삽입은 침입코드의 모듈 사이에 침입과 관련 없이 수행되는 정상 모듈을 삽입하여 새로운 침입을 만든다. 모듈 위치변환을 통해 평균 6.1%의 침입 변환율과 더미코드 삽입을 통해 새로운 침입을 만들었다.
최근 들어, 모바일 기기의 시스템을 장악하여 중요 정보를 빼내는 등의 악성 행위를 위해 Code Reuse Attack (CRA) 이 널리 사용되고 있다. 이러한 CRA 를 막기 위한 방법으로 branch 의 trace 를 분석하여 CRA 고유의 특성을 찾아내는 Signature 기반 탐지 기술이 있다. 이러한 탐지 기술을 효율적으로 지원하기 위하여, 본 논문에서는 ARM 프로세서용 바이너리를 분석하여, signature 분석을 위해 필수적으로 분석되어야 하는 gadget 의 크기를 빠르게 접근할 수 있는 meta-data 를 생성하는 기술을 제안한다. 이러한 meta-data 를 활용하는 방식은 gadget 의 크기를 계산하는 추가적인 코드의 수행을 제거해 주므로, 더욱 효율적으로 CRA 를 탐지할 수 있도록 도와준다. 실험 결과, 이러한 meta-data 는 본래의 바이너리 코드 대비 9% 만의 크기 증가를 일으키는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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