본 논문은 진공흡착방식을 이용한 벽오르는 로봇에 탑재하기 위한 임베디드 시스템의 설계와 영상처리 알고리즘의 구현에 관한 연구이다. 벽면에서의 위험 요인 발견과 지능적인 처리를 위해 영상처리가 가능하고 원격의 스마트 단말기와 실시간 통신이 가능한 환경을 구축하였으며 이상 물질을 탐지하기 위해 색상성분을 정규화하고 특정객체를 탐지 후 영상을 전송하는 방법을 구현하였다. 이러한 기능은 무인로봇을 이용해 위험한 벽 환경에서의 균열이나 이상원인을 지능적으로 탐색하는 응용이 가능하다.
최근 들어 인공지능에 대한 발달과 많은 매체들로 인해 사람들의 관심이 증가하고 있다. 또한 GPS 나 Beacon 과 같이 위치 측위 기술이 증가함에 따라 실외 측위 기술이 많이 발달되었고, 실내에서도 사용자의 정확한 위치를 측정할 수 있는 기술들이 발달되고 있다. 본 논문에서는 RNN 알고리즘을 이용하여 비콘을 통해 수집된 사용자의 반복적이고 순차적인 위치정보, 타임스탬프 데이터를 학습시키고 ECG 를 결합하여 사용자 인증을 하여 사용자의 시간별 위치 예측과 이상 징후 탐지 시스템을 제안하고자 한다.
기존의 GrabCut 알고리즘은 자동 객체 추출이 아닌 사용자가 객체 영역에 사각형 윈도우를 설정해야하는 알고리즘이다. 본 논문에서는 자동 시스템으로 변환하기 위해 인간의 시각 시스템을 기반으로 영상에서 가장 눈에 띄는 영역을 탐지하는 방법을 연구하였다. 주의 시각 영역인 Saliency Map을 생성하기 위해서 인간이 색채를 감지하는 '적/녹' '황/청'의 대립색설을 기반으로 하는 Lab 색공간을 이용하여 생성한다. 생성된 Saliency Map을 주파수 공간으로 변환하여 저주파 영역에 국부적인 경계를 나타내고 경계를 탐지해내어 Saliency Point를 생성한다. 이렇게 생성된 Saliency Point의 좌표 값을 이용하여 윈도우를 자동으로 생성한 후 GrabCut 알고리즘을 기반으로 객체를 추출하였다. 다양한 영상에 제안한 알고리즘을 적용한 결과 객체 영역에 자동으로 윈도우가 생성되었고 객체가 추출되었다.
최근 IoT 기술의 발전을 통해 스마트홈 서비스가 사용자에게 활발하게 보급이 되고 있다. 스마트홈 서비스에서 발생하는 데이터는 개인정보를 내포하고 있으므로 보안이 매우 중요한 요소이다. 그러나 매해 스마트홈 해킹 신고가 증가하고 있으며 기존 네트워크 침입탐지 시스템은 관리자 계정을 탈취 당했을 경우 대응할 방법이 미비하다. 본 논문에서는 스마트홈 환경에서 발생하는 활동 데이터를 인공지능 알고리즘의 종류 중 하나인 랜덤포레스트를 통해 학습하고 분류모델을 구현했다. 구현한 모델은 87%이상의 높은 정확도로 측정되었다. 따라서 활동 데이터를 통해 분류를 시행하므로 네트워크에 이미 침입한 사용자를 탐지하여 대응할 수 있다.
ICT 기술의 빠른 발전과 함께 Internet of Things (IoT) 환경에서의 Internet Protocol (IP) 카메라의 사용률이 증가하면서, IP 카메라에 대한 개인정보 이슈와 제품의 보안성 검토 관련 소비자의 개인정보 유출 우려가 증가하고 있다. 본 논문에서는, IP 카메라에 대한 4개 종류의 Denial of Service (DoS) 공격을 통해 IP 카메라 이상 반응을 확인했다. 또한, 이 과정에서 수집한 공격 패킷 데이터를 기반으로, DoS 공격을 탐지하는 간단한 피쳐 구성과 머신러닝 모델을 제안하였다. 최종적으로, DoS 공격을 통해 실제 IP 카메라에 대한 가용성 테스트를 수행하였으며 머신러닝 알고리즘 4개 Decision Tree, Random Forest, Multilayer Perceptron, SVM에서의 DoS 공격 탐지 성능을 비교하였다.
접근 불능지역에 대한 표적의 변화 정보는 국가 안보의 측면에서 매우 중요하며 이상 징후에 조속히 대응하기 위해서는 신속하고 정확한 표적의 변화 탐지 결과 도출이 필수적이다. 위성 SAR는 기상 조건과 태양고도에 상관없이 높은 정확도의 영상을 취득할 수 있으며 최근 SAR 위성 수의 증가에 따라 동일 지역에 대하여 1일 미만의 시간 해상도로 영상획득이 가능해졌다. 이러한 장점으로 접근 불능지역에 대한 변화 탐지를 수행할 때 활용성이 크게 증대되었다. 위성 SAR에서 일반적으로 활용 가능한 정보는 강도와 위상 정보로 각각의 기술을 기반으로 변화 탐지 기술이 개발되었다. 강도기반 변화 탐지(ACD; Amplitude Change Detection), 긴밀도 기반 변화 탐지(CCD; Coherence Change Detection). 각각의 알고리즘은 정보의 특성 차이에 따라 변화탐지 기술 구현을 위한 전처리 과정이 다르고 각 알고리즘의 최종 탐지 결과물에 차이가 있다. 따라서 각각의 관측기술에 대한 학술적인 연구동향을 분석함으로써 각 변화탐지 기술의 장단점을 상호보완 할 수 있다. 본 논문의 목적은 위성 SAR 영상을 활용한 변화탐지와 관련하여 기존에 수행된 연구 문헌을 수집하고 동향을 파악하는 것이다. 이 연구는 지속적인 지표변화 탐지를 위한 필요 조건을 조사하여 향후 접근 불능지역에 대한 주기적 탐지 연구를 수행하는데 활용할 예정이다.
JPEG 영상을 이용하여 심층암호 통신을 하는 알고리즘의 대부분은 양자화 된 DCT 계수의 최하위 비트를 치환하여 메시지를 삽입하는데, 대표적인 심층암호 알고리즘으로는 Jsteg$^{(1)}$ , JP Hide & Seek$^{(2)}$ , F5$^{(3)}$ , OutGuess$^{(4)}$ 등이 있다. Jsteg, JP Hide & Seek 는 $\chi$$^2$-테스트$^{(4)}$ 로도 비밀데이터 삽입 여부를 탐지할 수 있지만, 탐지율이 낮은 편이다. 본 논문에서는 Fridrich의 블록 왜곡도 분석 기법$^{(5)}$ 을 보완하여 탐지과정을 단순화하였으며 탐지율도 기존의 방식보다 향상시켰다. 또한 Jsteg, JP Hide & Seek를 이용한 실험 결과, 데이터 삽입 여부를 100%로 탐지하였다.
본 논문에서는 원형배열 안테나의 위상차와 위상차 배열 패턴을 비교하여 전파 신호원의 방향을 찾는 방법을 연구하였다. 위상비교 방향탐지 방식에서는 안테나 기준선 길이가 입사신호의 0.5파장보다 길면 같은 위상차에서 두 개 이상의 방위가 계산되는 방위각 모호성이 발생한다. 본 논문에서는 0-360도 방위각에서 전파 신호가 입사될 때 5개 안테나에서 검출된 위상차 패턴을 융합하여 방위각 모호성을 제거한다. 개발된 모호성 제거 기법은 안테나가 5개인 균일원형배열 구조에서 안테나 기준선이 입사신호의 1.236파장 이하이면 방위각 모호성 없이 방향탐지를 정확하게 수행하였다. 본 알고리즘은 조난구조와 전자정보시스템의 방향탐지 장치 설계에 잘 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
스캐닝 웜은 네트워크 관리자가 미처 대응하기 전에 넓게 전파되므로 차단하기 힘들고 그 피해가 상당히 크다. 따라서 자동으로 스캐닝 웜의 발생을 탐지하고 이에 대응할 수 있는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 스캐닝 웜의 트래픽 특성을 분석하여 정상 트래픽과 이상 트래픽을 구분할 수 있는 탐지 알고리즘을 제안한다. 스캐닝 웜의 탐지를 위해 variance, VMR 및 correlation coefficient를 이용하는 방법을 제안하고, 시뮬레이션을 통해 기존의 방법과 성능을 비교하였다. 그 결과 기존의 방법에 비하여 간단한 계산을 통해 스캐닝 웜의 효율적인 탐지가 가능함을 확인하였다.
CW 도플러 레이더는 도플러 효과를 이용하여 특정한 물체의 상대 속도를 획득할 수 있다. 하지만 두 개 이상의 물체를 탐지하기 위해서는 CW 도플러 레이더에 FFT를 사용하여 주파수 영역에서 분석해야하며, 이러한 경우 주파수 영역에서는 물체의 개수와 속도를 구할 수 있지만 물체의 접근 또는 이탈 정보를 판단하기에는 어렵다는 단점이 존재한다. 본 논문에서는 두 개 이상의 물체를 탐지하기 위해 FFT를 사용할 경우 주파수 영역에서 물체의 접근 또는 이탈 정보를 효율적으로 판단하기 위한 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 주파수 영역에서 실수부와 허수부로 나눈 후 각 주파수들의 진폭을 합한 값이 주파수의 좌측에 있으면 이탈, 우측에 있으면 접근으로 판단한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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