최근에 시스템의 불법적인 침입, 정보 유출 등의 보안 사고가 많아지면서 컴퓨터 보안을 위한 많은 방법들이 제시되고 있다. 그 중에서도 컴퓨터 시스템 자체에 존재하는 보안상의 결함을 막기 위한 노력들이 있어왔다. 그러나 시스템의 보안 결함은 기본적으로 운영체제나 어플리케이션 자체의 버그에 기인하므로 끊임없이 출현하는 실정이다. 따라서, 시스템 관리자가 이를 일일이 확인하여 보안 결함을 체크하고 대응하는 것은 상당히 힘든 일일 것이다. 본 논문에서는 HTTP 프로토콜을 이용하여 클라이언트 시스템의 보안 결함을 원격으로 점검해 주는 주문형 보안 결함 탐지 서버(Security On Demand)에 대해 설명한다. 주문형 보안 결함 탐지 서버(이하 SOD 서버)는 서버-클라이언트 모델로서 클라이언트가 원하면 보안 결함을 탐지하는 코드를 전송하여 클라이언트 측에서 실행되도록 한다. 그러므로 SOD서버 측에만 새로이 출현한 보안 결함 탐지코드를 추가하면 클라이언트는 최신의 보안 결함에 대한 점검이 가능하다. 또한 코드 자체가 클라이언트로 전송되어 수행되기 때문에 클라이언트측의 보안 결함 정보가 서버로 유출되지 않는 장점이 있다.
현재 인공위성 영상은 지구에서 일어나는 변화를 탐지하기 위한 매우 효율적 수단으로 활용되고 있다. 지표에 대한 변화탐지는 원격탐사영상으로부터 지표변화를 찾아내 정량화하는 과정이 필요한데 이러한 정보를 추출하기 위해 본 연구에서는 웨이블렛을 이용한 텍스쳐 분석의 효율성이 연구되었다. 분석된 영상은 0.6m급 고해상도 위성영상으로 지진 전후로 하여 지진피해 지역을 탐지하기 위해 영상에서 관찰되는 풍부한 텍스쳐 정보를 활용하는 방법에 관한 연구가 이루어 졌다. 텍스쳐 특징을 추출하기 위해 GLCM이 이용되었는데 직접적인 GLCM의 적용보다는 웨이블렛변환 후 GLCM의 적용이 텍스쳐 특징을 보다 효과적으로 분리할 수 있는 방법임이 검사되었다. 이러한 웨이블렛 텍스쳐 특징 추출 후 상관관계에 기반한 변화탐지 기법을 적용하면 피해지역을 매핑할 수 있다.
이 논문에서는 리눅스 기반VDPM(Virus Detection Protection Management)시스템을 제안하고 개발한 응용SW로 감지, 차단 및 관리 방법을 제시한다. 제안된 LVPM시스템은 첫째특정탐색 및 전체탐색 알고리듬에 의하여 개발된 VDPM시스템은 신종 바이러스까지 탐지하는 모든 종류의 바이러스 탐지(VDPM_hawkeye) 모듈, Virus첵크하는 감시 및 Virus첵크후 친정, 제거하는 방지(VDPM_medic)모듈, DB를 update하는 기능을 가지는 관리(VDPM_manager)모듈과 원격 DB관리 및 Virus결과 보고 기능 (VDPM_reporter) 모듈로 되어 있으며 지능적인 Virus방지 시스템, 둘째 네트워크 패킷을 분석하여 네트워크를 통한 침 바이러스 탐지 및 대응 시스템과 셋째 네트워크 패킷을 분석하여 네트워치를 통한 네트워크형 악성 소프트웨어 대응 시스템을 포함한 바이러스 보호 통합 시스템을 구현하였다. 더불어 호스트와 네트웍기반의 통합적인 IDS가 방화벽(Firewall)시스템과 연동하여 IDS 단독 차단이 불가능한 공격을 차단하는 소프트웨어 시스템을 개발하는 것이며 관리자가 사용하기 쉬운 GUI환경으로 구현하였고 대규모 분산 네트워크 환경에서 효율적인 리눅스기반 침입탐지방지관리 솔루션을 제시한다.
기존의 아날로그 방식의 카메라 감시 시스템은 활용 거리와 데이터를 저장하기 위해 필요한 총간의 제약으로 인해 다양한 응용 시스템으로 개발되는데 많은 제약이 있었다. 그러나, 네트워크과 컴퓨터 기술의 발전으로 카메라 감시 시스템은 웹 브라우저를 사용하여 공간적인 제약 없이 원격으로 제어 될 수 있게 되었다. 뿐만 아니라, 디지털 데이터 압축 기술 및 관리 기술을 이용하여, 많은 양의 데이터를 효율적으로 처리하고 저장하고 인출할 수 있게 되었다. 본고에서는 인덱스 탐색 알고리듬이라는 효율적인 데이터베이스 관리 및 검색 방식을 사용한 원격 카메라 감시 시스템을 제시하고 움직임 탐지의 효율적인 알고리듬을 제안한다. 이 새로운 알고리듬을 이용하여 웹캠이라 불리는 리눅스 기반 시스템을 개발하였고, 사용자 인증을 통해 원격지에서 동시에 여러 대의 카메라를 제어하고, 카메라를 통해 얻어진 디지털 이미지 및 탐색 로그를 저장 및 재생할 수 있는 실용적인 원격 카메라 보안 시스템을 제시한다.
최근 조식동물로 인한 갯녹음 현상으로 인해 연안 생태계 및 어장환경의 황폐화가 가속화되고 있다. 이러한 갯녹음 현상을 모니터링하고 방지대책을 세우기 위해서는 광범위한 해역에 대한 원격탐사 기반의 모니터링 기술 도입이 필요하다. 본 연구에서는 수중에서 촬영된 동영상으로부터 조식동물을 탐지하고 모니터링하기 위한 딥러닝 기반 객체 탐지 모델의 강인성(robustness)을 비교 분석하였다. 우리나라 연안의 대표적인 조식동물 7종을 대상으로 이미지 데이터셋을 구축하였으며, 이를 활용하여 딥러닝 기반 객체 탐지 모델인 You Only Look Once (YOLO)v7과 YOLOv8을 훈련시켰다. 총 6개의 YOLO 모델(YOLOv7, YOLOv7x, YOLOv8s, YOLOv8m, YOLOv8l, YOLOv8x)에 대해 탐지 성능과 탐지 속도를 평가하였으며, 수중환경에서 촬영 시 발생할 수 있는 다양한 이미지 왜곡에 대해서 강인성 평가를 실시하였다. 평가결과 YOLOv8 계열 모델이 파라미터(parameter) 수 대비 더 높은 탐지 속도(약 71-141 FPS [frame per second])를 보였다. 탐지 성능에 있어서도 YOLOv8 계열 모델(mean average precision [mAP] 0.848-0.882)이 YOLOv7 계열 모델(mAP 0.847-0.850)에 비해 더 높은 성능을 보이는 것을 확인하였다. 모델의 강인함에 있어서 형태 왜곡에 대해서는 YOLOv7 계열 모델이 YOLOv8 계열 모델에 비해 강인한 것을 확인하였으며, 색상 왜곡에 대해서는 YOLOv8 계열 모델이 상대적으로 강인한 것을 확인 하였다. 따라서 실해역에서 수중 영상 촬영 시, 형태 왜곡은 발생 빈도가 낮으며 색상 왜곡은 연안에서 빈번하게 발생한다는 점을 고려했을 때, 연안해역에서 조식동물 탐지와 모니터링을 위해서는 YOLOv8 계열 모델을 활용하는 것이 타당한 것으로 판단된다.
정보 통신 기술의 발달로 인터넷 사용자의 수는 매우 증가하였으나, 컴퓨터 시스템 침입에 대한 역기능으로 엄청난 피해가 속출하고 있다. 이러한 피해를 줄이기 위해 네트워크 및 시스템 보안 메카니즘들이 다양하게 개발되어 있으며, 침입 탐지 시스템(IDS : Intrusion Detection System)이 이들 중 하나의 보안 기법으로 상용화되어 있다. 본 논문에서는 네트워크 기반으로 하는 침입탐지에 대해 기술하고, 침입 모델을 기반으로 하는 분류 중 오용(Misuse) 탐지 모델을 이용하여 불법적인 침입을 탐지하는 침입 탐지 시스템을 설계 및 구현하였다. 구현된 침입 탐지 시스템은 다양한 침입 유형을 탐지할 수 있으며, 침입 발견시 관리자에게 경고메시지와 메일을 전송하는 메카니즘들을 제공함으로써 원격지에서 관리, 감독이 가능하도록 구현하였다.
본 논문은 원격탐사 기법을 활용하여 제주도 주변 해역에서 발생하는 해저 용천수 분포 지역을 탐지하는 것이다. 연구지역인 김녕항을 대상으로 열화상카메라를 탑재한 무인비행선을 이용하여 해수면 온도 분포를 파악한 후, 해저 용천수 발생 온도 분포 범위와 비교하여 용천수 발생 위치를 탐지하였다. 일반적으로 해저 용천수의 온도 범위는 지하수 온도와 비슷하여 약 $15{\sim}17^{\circ}C$ 사이에 분포하고 있다. 열화상카메라로 감지된 김녕항의 해수면 온도 분포를 파악한 결과 연구 대상지역의 남서쪽 지역이 해저 용천수 발생 지역으로 탐지하였다.
대축척(1:50,000)지도의 산림 정보는 산림지역 보호에 중요한 자료로 이용된다. 그러나 대상지역인 인도 Tamil Nadu의 Eastern Ghats(EG) 지역에는 대축척 지도를 사용할 수 없기 때문에 위성 데이터를 이용한 산림의 변화 탐지를 적용하여 분석하였다. 대상지역의 1990년과 2003년의 산림의 변화에 대한 연구 결과 약 10가지의 산림종류가 관측되었으며 가장 변화가 큰 지역은 상록수와 낙엽수지역에서 관측되었다.
본 논문은 위성영상을 이용한 변화정보를 취득하는데 있어 중요한 과정인 임계값 결정에 관한 새로운 기법을 제안하고 있다. 화소간 유사도 측정을 통해 도출된 결과 값을 일정 간격으로 누적 계산하고, 급격하게 변하는 지점을 임계값으로 결정하였다. 의사영상을 통해 기대최대화 기법, 교점방법과 성능을 비교하였으며, 두 시기의 ALI 영상과 Hyperion 영상에 실제 적용하여 변화탐지 결과를 확인하였다. 제안된 기법은 기존의 기법과 비슷한 수준의 변화탐지 결과 정확도를 확보할 수 있었으며, 기대최대화 기법에 비해 간단하게 적용할 수 있고, 교점방법과 달리 최빈 값을 둘 이상 가지는 히스토그램에도 적용할 수 있는 장점이 있어 향후 변화유무 정보 취득에 효과적으로 사용할 수 있을 것으로 기대한다.
중심투영 기하를 가진 항공사진과 마찬가지로 IKONOS 위성 영상도 CCD 라인에서 중심투영 기하를 갖는다. 이로 인해 건물, 지형 등에 의한 영상 폐색이 존재하지만, IKONOS 영상의 정사보정을 위해 RPC 표정정보를 이용하여 폐색을 감지하는 것은 쉽지 않다. 따라서 본 연구에서는 영상 취득시의 위성 고도각과 방향각을 이용하여 폐색 영역을 탐지하고 중복 영상을 활용한 폐색 영역의 영상복원을 수행하여, 실제적인 IKONOS 정사 영상을 제작하였다. 그리고, 생성된 정사 영상의 위치정확도로부터 폐색 탐지 알고리즘의 적합성을 평가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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