역추적 기술은 해킹이 발생했을 때 해커의 실제적인 위치를 추적하는 기술이다. 해커의 위치를 추적하기 위해 현재 가장 널리 사용되는 방법은 시스템 관리자의 시스템 로그 분석과 시스템 관리자 사이의 상호 정보 교환을 통한 수동적인 역추적 방법이다. 그러나 수동적인 역추적 방법은 수작업으로 수행되는 시스템 로그 분석과 관리자의 개입으로 인하여 땀은 비용이 요구되고 추적 시간의 지연이 발생하기 때문에 이러한 수동적인 방법으로는 해커의 위치를 실시간으로 추적할 수 없다. 만약, 네트워크의 특정 패킷을 식별 가능한 형태로 가공할 수 있다면, 특정 패킷의 이동 경로를 효과적으로 추적할 수 있어 공격자의 위치를 실시간 역추적 하는데 활용될 수 있다. 본 논문에서는 네트워크의 특정 패킷에 의미적인 워터마크를 삽입하여 워터마크 패킷을 생성하는 워터마크 패킷 생성 시스템을 설계하고 구현한다. 이 시스템은 중간 경유지를 활용하여 우회 공격하는 공격자의 실제 위치를 실시간 역추적 하는 ACT 역추적 기법의 구현에 활용되었다.
수많은 CCTV에서 기록 보관되는 영상 데이터가 폭발적으로 증가하면서, 빅데이터 환경에 적합한 CCTV 영상 데이터의 처리와 응용이 큰 이슈가 되고 있다. 본 논문에서는 대규모 CCTV 영상 데이터를 하둡 기반으로 병렬처리하고, 이를 활용한 VRT(Vehicle Route Tracking) 시스템을 설계 구현한다. VRT 시스템은 대규모 차량 번호판 인식 시스템의 특성을 가지며, 구글 맵을 통해 특정 차량의 이동경로를 빠른 시간 내에 추적 가능케 한다. 그리고 VRT 시스템의 성능 평가를 위한 실험을 통하여 단일 PC와 하둡 환경에서 대규모 CCTV 영상 데이터의 번호판 인식 시간을 비교 분석한다.
서비스 반경이 1[km]이내인 마이크로셀 방식은 실제 이동국이 70[%]이상 전파 음영지역에 위치하기 때문에, 셀 반경내에 있는 지형과 구조물들에 의해 매우 큰 영향을 받는다. 그러므로, 셀내 지형지물의 형상에 따라 달라지는 전파경로를 추적하여 이동통신 전파환경을 분석함으로써 최적 기지국 위치를 선정할 필요가 있다. 따라서, 본 연구에서는 이동국이 가시거리 영역의 전파 음영지역 또는 가시거리 영역과 일정 경사각으로 기울어져 있는 비가시거리 영역에 위치한 경우로 구분하고, 삼각해석법에 의해 각 영역에서의 반사횟수의 전파 경로를 각각 연산처리하는 알고리즘을 개발하여 마이크로셀 PCS 이동통신 도심 전파환경에서 시뮬레이션하고, 그 결과를 분석함으로써 마이크로셀 이동통신 최적 기지국의 위치 선정 조건을 제시한다.
RFID 기술은 리더와 태그( Tag)라는 장치를 이용하여 정보를 인식하는 기술로 현재 대중교통 및 고속도로 하이패스 등에 사용되고 있다. 본 논문에서는 RFID 기술을 응용해 실내에서 물체의 위치를 추적하는 시스템을 설계하고자 한다. 대표적인 위치추적 시스템인 GPS는 비가 오거나 실내 공간 또는 지하에서는 효율이 좋지 않고 오차가 커지는 단점이 있다. 제안된 RFID 실험은 실내에서 배치된 물체의 이동에 따른 신호의 변화를 시뮬레이션 하고 실제 실험과 비교하여 위치추적에 필요한 데이터를 산출한 후 그 데이터를 근거로 이동경로와 오차를 분석하여 향후 추적시스템에 필요한 자료를 제공한다. 위치 추적에 필요한 시뮬레이션은 실제 물체의 이동 경로를 분석하여 수행하였고 실제 실험에서는 RFID 기술을 이용하여 실내 곳곳에 리더를 설치한 환경에서 위치를 알고자 하는 물체에 태그를 장착시키고 이동시킨 후 실험 장비에서 얻어낸 데이터를 분석하였다. 본 논문에서는 획득한 데이터를 분석하여 향후 실내 위치 추적이 필요한 시스템에 활용될 수 있도록 관련 분석값을 제시하였다. RFID를 통한 위치 파악 데이터는 위치에 따른 태그 판별 결과를 보여주며 분석된 데이터는 추후 실내 위치 파악 연구에 활용될 것으로 기대된다.
본 논문에서 4-구륜 2-자유도 이동 로보트의 체계적인 동적 모델링과 경로설계 및 추적 알고리즘을 제안한다. 실시간에서 이동 로보트의 위치 측정을 위해 관성측정장치중의 3가지 요소를 이용한다. 이러한 장치들은 지구의 회전속도 및 중력가속도 등의 여러 요인으로 인해 초기 오차를 가진다. 그래서 초기오차 모델을 유도하고, 실제 데이터와 유도된 모델의 추정 데이터의 확률적 특성을 분석 ${\cdot}$ 비교하여 적합도를 판정하여 사용한다. 관성측정장치의 동작특성은 오차모델과 칼만 필터와 연계된 경우와 배제된 일반적인 경우와 비교한다. 모의실험 결과들은 제안된 경로설계 및 추적 알고리즘이 기존의 방식과 비교하여 보다 유용함을 입증한다.
본 논문은 낙동강 하류 지역 부유쓰레기에 대한 실시간 이동 경로 추적과 수문기상환경 분석을 통해 구체적인 하구 유출 특성을 파악하고자 하였다. 부유쓰레기의 이동 및 하구 유출 경로를 파악하기 위해 위성 위치발신기를 장착한 소형 부이를 활용하였다. 그리고 수문기상환경을 파악하기 위해 하천 유량 및 하구둑 방류량변화, 하구역의 풍향에 대한 분석을 수행하였다. 향후 본 연구 결과는 집중호우시 낙동강 부유쓰레기의 연안유출 여부와 피해 범위를 파악하는데 기초 자료로 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
홍수시 강에서 유임되는 폐기물은 육상기인 해양폐기물의 상당량을 차지한다. 강에서 해양으로 유입된 폐기물은 침적폐기물과 부유폐기물로 구분되며, 부유폐기물은 바람이나 해수의 유통에 따라 타지역으로 이동 및 확산되는 특성이 있다. 본 시험은 낙동강에서 유입되는 부유폐기물의 이동경로를 조사하기 위하여, DGPS가 장착된 3개의 부위를 제작, 낙동강 하구에서 투척, 매시간 이동경로를 확인하였다. 시험결과 낙동강에서 유출된 부유 폐기물은 다대포 항주위에 집적되거나 부산항을 거쳐 동해안으로 이동하는 것을 확인하였으며, 조류에 의한 영향보다 바람에 의한 취송류와 해류에 의한 영향이 지배적이었다. 본 시험의 결과를 해양연구원 해양시스템안전연구소에서 개발한 부유폐기물 확산모델(MAPCNTR)과 비교한 결과 비교적 잘 일치하였다.
본 연구에서는 동기 구동형 이동 로봇의 제어를 위한 운동 방정식, 주어진 지도 내의 목표 지점으로의 최적 경로 생성과 경로 추적을 위한 경로 계획, 그리고 이동 로봇의 위치를 측정하기 위한 균등 군집 몬테카를로 위치 측정 기법을 제안하였다. 이동 로봇의 위치 측정 실험을 통해 총 73회 반복된 위치 측정에서 기존의 몬테카를로 위치 측정의 평균 수행 속도가 12.8ms로 측정된 반면, 균등 군집 관리 몬테카를로 위치 측정의 평균 수행 속도는 9.3ms로 측정되었다. 또한 기존의 몬테카를로 위치 측정 기법이 위치 측정에 실패하는 동일 환경에서 균등 군집 몬테카를로 기법은 올바른 일치 측정의 결과를 보임을 확인하였다.
본 논문에서는 복잡 배경을 포함한 비디오 영상에서 객체 변형 및 겹침에 강건한 칸투어 추적 방법을 제안한다. 복잡 배경에서의 칸투어 추출 문제를 해결하기 위해 텍스처 분석과 노이즈 필터링 과정을 거치며, 보다 객체 원형에 가까운 칸투어 추출을 위해 각 칸투어 포인터 간 최소 경로 측정 알고리즘을 적용한다. 객체 추적 방법에 있어서 추출된 칸투어 정보는 연속된 프레임 상에서 객체 움직임이 발생했을 때 추적 위치를 판별하기 위한 모션 벡터로 사용되며, 시점에 따라 형태가 변하는 상황을 포함한 팬, 틸트, 줌에도 안정적 추적이 가능하게 하기 위해, 폐곡선을 이루는 각 칸투어 포인터들의 움직임 벡터와 칸투어내 면적의 변화에서 측정되는 이동도 측정을 통하여 객체 위치 추적을 가능하게 하였다. 또한 매 추적 과정을 진행함에 있어서 다른 객체의 겹침 및 모양변형 발생여부 검사과정을 통하여, 안정적인 추적이 가능하게 하였다. 본 논문에서 제안한 방법의 성능을 검증하기 위해 다양한 배경을 갖는 복잡 배경에 존재하는 비정형 객체를 대상으로 실험하였고, 제안된 방법이 효율적임을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 자율 이동로봇이 장애물을 회피하며 목표하는 지점까지의 경로를 구성하여 찾아가는 두가지 알고리즘을 제안하고자 한다. 첫째는 PC를 이용하여 영상처리를 수행하고 로봇의 이동경로를 계산해 주는 간략화 된 알고리즘이다. 둘째는 PC등의 보조수단이 없는 자율 이동로봇의 이동을 위한 복합 알고리즘이다. 첫 번째 알고리즘은 CCD카메라로부터 획득한 영상신호를 RF an선 모듈을 이용하여 PC로 보내고 PC에서 영상 전처리 과정을 거친 후, 장애물로 인식되면 회피할 제어 신호를 이동로봇으로 전송하는 것이다. 이동로봇에 탑재된 CCD카메라에서 획득한 영상 정보는 매 샘플링 시간마다 캡쳐하여 PC로 전송하면 호스트는 화면에서 장애물이 차지하는 비율을 따져서 장애물의 유무를 판별한 후 좌 혹은 우로 회전하여 장애물을 회피하고 이동한 거리를 PC로 전송하는 시스템을 구현하여 초기에 지정한 목표지점까지 로봇이 갈 수 있도록 간략한 경로를 계획하여 추적해 나가는 알고리즘을 구현해 보고자 한다. 두 번째는 이동하고자 하는 입력 영상의 환경의 조명 조건이 불연속이거나 장애물의 크기나 색상이 다른 여러 가지 그레이 레벨을 갖는 분할된 장애물이 있을 때 로봇이 자율적으로 이동하도록 하여 장애물이 나타나면 회피하여 최종 목적지를 찾아가도록 하는 알고리즘을 제안하고자 한다. 여기에서는 영상 전처리 과정과 장애물을 인식할 수 있도록 Labeling과 Segmentation을 통한 pixel의 밀도 계산이 도입된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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