해양 안전 사고 관련 연구에 의하면 선박 충돌 사고의 약 60%는 인적 요인에 의한 운용상의 실수로 인해 발생되고 있으며, 특히 항해사의 견시 소홀로 인한 사고는 인적 요인으로 인한 사고의 66.8%에 달하는 것으로 보고되고 있다. 그러므로 주야간을 막론하고 우천이나 안개 속에서도 거의 변함없는 화질을 보이는 IR 영상으로부터 자동으로 물표를 탐지하고 추적할 수 있다면 항해사의 근무 피로를 경감시키면서 인간 시각 특성의 불완전성을 보완할 수 있어 선박의 안전항행을 위한 중요 정보로 사용할 수 있다. 본 논문에서는 해양 IR 영상으로부터 선박, 암초, 부이와 같은 해상 물표를 탐지하기 위한 기법을 제안한다. 해양 영상에서 대부분의 에지 방향은 수평이며, 수직 방향의 에지는 대부분 물표 영역에서만 집중적으로 발견된다. 또한 물표와 해수면이 만나는 영역에는 수평 방향의 에지가 존재한다. 제안된 방법은 물표 추출을 위해해양 환경에서만 발견되는 이런 에지의 특징을 이용한다. 먼저 주어진 입력 IR 영상으로부터 에지를 추출하여 수평, 수직 에지로 분리한 다음 고립되어 있는 에지들을 제거한다. 그런다음 수직 에지에 대하여 모폴로지 닫힘 연산을 이용하여 물표를 구성하는 수직 에지들을 서로 연결하여 물표 후보 영역을 얻는다. 물표 후보 영역 중 아래에 수평에지 영역이 존재하는 영역은 해수면 바로 위의 물표를 의미하기 때문에 물표 후보 영역과 바로 아래의 수평 에지를 통합하여 기준 영역으로 삼고, 이 기준 영역을 기준으로 좌, 우, 위의 물표 후보 영역들을 통합하여 최종 물표를 얻는다.
원자력 발전소 계측 제어 시스템, 의료 관련 시스템, 항공 관련 시스템 등 실생활과 밀접한 시스템에 소프트웨어의 사용이 점차 증가하고 있다. 이러한 시스템에서 소프트웨어의 오류는 예기치 않는 사고를 유발하여 인명, 재산상의 심각한 타격을 줄 수 있다. 그러므로 고신뢰도 소프트웨어의 개발 시에는 반드시 시스템의 안전성을 보장해 주어야 한다. 역방향 안전성 분석 방법은 시스템의 안전성을 분석하는 한가지 방법으로서 시스템의 위험 상태를 정의하고 그 위험의 원인들을 추적, 분석함으로써 안전성에 대한 효율적인 분석을 수행할 수 있는 장점을 갖는다. 이 논문에서는 소프트웨어 개발 초기 단계에서 안전성을 분석할 수 있는 방법으로 Colored Petri Nets(CPN)에 기반을 둔 역방향 안전성 분석 방법을 제시한다. 또한 CPN 역방향 안전성 분석 도구인 SAC(Safety Analyzer for CPN)의 설계 및 구현에 대해 언급한다. SAC은 기존의 상용 CPN 모델링 도구인 Design/CPN과 연계하여 사용될 수 있으므로 CPN으로 모델링된 시스템의 안전성을 분석할 수 있다는 장점이 있다. 이 논문에서는 예제로 자동 교통 제어 시스템의 일부를 CPN으로 모델링하고 SAC을 이용한 분석 과정을 기술한다.Abstract In safety-critical systems such as nuclear power plants, medical machines, and avionic systems which are closely related with our livings, the usage of software in the controlling part is growing rapidly. Since software errors in safety-critical systems may cause serious accidents leading to financial or human damages, system safety should be ensured during and after development of a system. A backward safety analysis technique defines system hazards and tries to trace their causes by analyzing system states backward. In this paper, we provide a backward safety analysis technique based on Colored Petri Nets(CPN), which is applicable to the early software development phase. Also Safety Analyzer for CPN(SAC), the supporting tool, is designed and implemented. Since SAC is compatible with Design/CPN, a commercial tool for supporting CPN, it can be applicable to analyze safety in practical problems. As an example, we model a part of the traffic light control system using CPN and analyze safety properties of the model using the SAC tool.
본 논문에서는 계산 효율적이고 노이즈에 강건한 비디오 객체 분할 알고리즘을 제안한다. 움직임 분할과 색 분할을 효율적으로 결합한 시공간 분할 방법의 구현을 위해 SOM 기반의 계층적 군집 방법을 도입하여 특징 벡터들의 군집 관점에서 분할 과정을 해석함으로써 기존의 객체 분할 방법에서 정확한 분할 결과를 얻기 위해서 요구되어지는 많은 연산량과 노이즈에 의한 시스템의 성능 저하 문제를 최소화한다. 움직임 분할 과정에서는 움직임 추정 에러에 의한 영향을 최소화하기 위해서 MRF 기반의 MAP 추정 방법을 이용하여 계산한 움직임 벡터의 신뢰도를 이용한다. 또한 움직임 분할의 성능 향상을 위해서 움직임 신뢰도 히스토그램을 이용한 노이즈 제거 과정을 거칠 뿐만 아니라 자동으로 장면 내에 존재하는 객체의 수를 구하기 위해서 군집 유효성 지표를 이용한다. 객체 추적의 성능 향상을 위해 교차 투영 기법을 이용하며, 분할 결과의 시간적 일관성 유지를 위해 동적 메모리를 이용한다. 다양한 특성을 가지는 비디오 시퀀스들을 이용한 실험을 통해 제안하는 방법이 계산 효율적이고 노이즈에 강건하게 비디오 객체 분할을 수행함은 물론 기존의 구현 방법에 비해 정확한 분할 결과를 얻을 수 있음을 확인하였다.
현재 운행중인 대형 선박들은 해상에 쓰이는 전자 해도를 응용하여 자동항해 및 해상 상태 확인 시스템 ECDIS를 이용하여 운행을 하고 있다. ECDIS 시스템은 과거에 선박들을 대상으로 사용이 되어 왔지만, 근래에 들어 배를 타고 바다로 나가지 않더라도 컴퓨터를 이용하여 육지에서 해상의 정보 등을 수집 및 확인하는 방법으로 사용되고 있다. 시중에 판매되고 있는 ECDIS 시스템은 해상 근로자들을 운영하는 회사들이 보편적으로 사용하고 있는데, 이 시스템이 현재, 해상 근로자들에게 업무적으로 불편함을 안겨주고 있다. 근로자들은 사무실에서 시스템의 상황을 보고 해상으로 출동하였는데, 파도와 바람 등 날씨로 인하여 해당 좌표에 해상장치가 없는 경우가 발생한다. 이럴 경우 근로자들은 다시 육지로 돌아가 해상장비를 다시 추적해야 하는 번거로움이 발생하고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고자 모바일을 이용하여 해상에서도 해상장치의 위치 및 전자해도를 확인할 수 있는 시스템을 개발 하고자 한다. 제안하고자 하는 시스템은 시스템 자체 내에서 다양한 종류의 해상장치들의 프로토콜들을 통합하고 지원하여 데이터를 송 수신하는 기능과 스트리밍을 이용하여 모바일로도 데이터를 확인할 수 있는 시스템이다.
조종사가 수행하는 조종 업무는 여러 정보를 동시에 지각하여 처리하여 야 하는 복잡한 작업으로 구성되어 있어, 조종사에게는 고도의 인간성능이 요구되고 있다. 또한 조종기술을 습득하기 위해서는 많은 훈련시간과 비용 이 소요되며, 조종사의 실수는 치명적인 사고를 초래한다. 따라서 조기에 비행 부적격자를 판별하고, 미흡한 조종 적성을 함양시킬 수 있는 교육 . 훈련 프로그램을 조종 후보생에게 적용시키는 분석적 조종적성 진단 체계 개발은 조 종사의 도태율 감소, 효율적인 비행훈련, 비행 안전사고 감소 등의 측면에서 절실하게 요구되고 있다. 본 연구에서는 조종 업무 수행시 요구되는 여러 인간 기능의 중요도 차이를 조종 적성 평가 체제에 적용하기 위해서, 각 적성 검사 항목들의 상대적 중요도를 분석하고 이의 타당성을 평가하였다. 적성검사 항목의 상대적 중요도 분석은 조종적성검사 계층구조의 각 수준별 쌍체 비교 평가와 AHP(Analytic Hierarchy Process) 분석에 의한 상대적 중요도 산출 및 평가, 그리고 일관성 지수(Consistency Index)에 의한 분석 결과의 조정을 통해 이루어 졌다. 적성검사 항목의 쌍체 비교 평가는 심리기능검사, 비행자질 검사 등 총 29개 적성검사 항목에 대해 검사를 받았고 또한 초등비행 훈련과정을 수료한 조종 학생들에 의해 이루어 졌다. 상대적 중요도를 분석한 결과 심리기능 검사(W=0.30)가 다른 검사에 비하여 조종적성 평가에 중요한 검사로 나타났으며, 세부 항목으로는 주의 분배력(W=0.13), 추적능력(0.06) 등이 상대적으로 중요한 검사 항목으로 나타났다. 또한 상대적 중요도 결과를 적용한 적성검사 성적이 적용하지 않은 적성검사 성적에 비해 비행성적에 대한 예측 능력이 좋은 것으로 평가되었다.al age)가 있다는 것을 의미하는 것이다. 한편, 생산현장에서는 자동화, 기계화가 진보되어 육체적인 노동이 경감된 결과, 중고령자라도 할 수 있는 작업이 많아지고 있다. 또, VDT (Visual Dislay Terminal) 작업과 같은 정보처리 작업의 수요가 증가하여 그 인재의 부족이 지적되고 있다. 따라서 중고령자의 기능을 조사하여 어떠한 작업에 적합한가를 판단하는 것이 중요한 과제로 되었다. 그러나 노동에는 많은 기능이 관여 하고, 그 내용에 따라서 요구되는 기능이 서로 다르기 때문에 노동적응능력의 기본적인 기능으로 보여지는 것에 좁혀서 작업능력의 연령증가 변화에 대하여다원적 평가를 하는 것이 실제적이라고 할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 인간이 가지고 있는 다수의 기능중에서 수지교 치성과 연령증가와의 관계를 조사한다. 만약 연령증가 만으로 수지교치성을 평가 할 수 없는 경우에는 어떠한 요인이 수지기민성의 변화에 영향을 미치는가를 검토한다.t list)에서 자동적으로 사건들의 순서가 결정되도록 확장하였으며, 설비 제어방식에 있어서도 FIFO, LIFO, 우선 순위 방식등을 선택할 수 있도록 확장하였다. SIMPLE는 자료구조 및 프로그램이 공개되어 있으므로 프로그래머가 원하는 기능을 쉽게 추가할 수 있는 장점도 있다. 아울러 SMPLE에서 새로이 추가된 자료구조와 함수 및 설비제어 방식등을 활용하여 실제 중형급 시스템에 대한 시뮬레이션 구현과 시스템 분석의 예를 보인다._3$", chain segment, with the activation energy of carriers from the shallow trap with 0.4[eV], in he amorphous regions.의 증발산율은 우기의 기상자료를 이용하여 구한 결과
자동 TDR 시스템을 이용하여 약 0.54 헥타 크기의 2개 현장에서 오염물질의 거동을 모니터링하였다. 오염물질의 수직적 플륨을 관측하기 위하여 추적자로서 $CaCl_2$를 순간주입(Pulse)방식으로 투입하였으며 오염물질 이동시간의 공간적 이질성과 현장규모의 운송모델 개념을 파악하기 위하여 횡방향으로 24개 지점과 5개의 다른 깊이, 즉 120개 지점에 50 cm 길이의 TDR 탐사침을 설치하여 잔존수 농도를 측정하였다. TDR에 의해 관측된 전기전도도를 검정하기 위하여 3가지의 다른 방법을 사용하였다. 깊이별 24개 지점에서 얻어진 평균 BTC 자료를 이용하여 CDE 모델과 CLT 모델의 파라미터를 추정한 결과 TDR 방법은 실내실험 뿐만아니라 현장에서의 오염물질 거동 분석에 유용하다는 결론을 얻었다. 또한 3가지 검정방법은 BTC 모양과 특히 오염물질의 첨두운송시간과 관련된 파라미터에 큰 영향을 미치지 않으며 사용된 검정방법 중 SLM 방법이 수평적으로 설치된 TDR 탐사침에 대해서 가장 적합한 것으로 나타났다.
본 논문은 모바일 상에서 GPS와 전자지도를 이 용하여 차량 영상의 번호판 및 이동물체의 위치를 실시간 및 시뮬레이션 동작 모드로 전자지도상에 보여주는 시스템을 구현하였다. 또한, 모바일 단말기 일종의 하나인 PDA에 부착되어 있는 카메라를 통하여 입력되는 차량의 전, 후면의 번호판을 자동으로 인식, 검증하는 모바일 영상처리 기술을 이용하여 차량 번호를 검출하고 무선 통신망을 통해 원격 서버에 차량 번호와 모바일 단말기의 위치 정보를 함께 전송함으로써 GPS에 의하여 지형 및 위치 정보를 측정하고 PDA와 무선 통신을 이용하여 실시간으로 전송함으로써 차량의 정보를 효과적으로 획득할 수 있다. 이는 위치 정보의 획득과 차량의 번호판을 영상 처리하여 실시간으로 중앙관제소에 텍스트 형태로 전송하고 이를 도면화 한다. GPS에 의한 위치 정보획득과 PDA에 의한 영상처리를 활용하여 정확한 차량의 위치 및 위치 정보를 측정하고 중앙관제소로 전송하여 관제소에서 차량의 유형, 이상여부 및 위치 정보를 실시간으로 획득하여 각종 정보에 이용하며, 이러한 특성 정보를 통해 적합한 위치를 추적이 가능한 임베디드형 시스템을 구현한다.
최근 광범위하게 유포되고 있는 랜섬웨어는 단순 파일 암호화 후 금전을 요구하는 기존 방식의 공격에서 벗어나 신 변종 유포, 사회공학적 공격 방법을 이용한 표적형 유포, 광고 서버를 해킹해 랜섬웨어를 대량으로 유포하는 멀버타이징 형태의 유포, RaaS 등을 통해 더욱 고도화, 지능화되고 있다. 특히, 보안솔루션을 우회하거나 파일암호화를 통해 파라미터 확인을 불가능하게 하고, APT 공격을 접목한 타겟형 랜섬웨어 공격 등으로 공격자에 대한 추적을 어렵게 하고 있다. 이와 같은 랜섬웨어의 위협에서 벗어나기 위해 다양한 탐지기법이 개발되고 있지만 새롭게 출몰하는 랜섬웨어에 대응하기에는 힘든 상황이다. 이에 본 논문에서는 시그니처 기반의 탐지 패턴 제작 및 그 문제점에 대해 알아보고, 랜섬웨어에 보다 더 능동적으로 대처하기 위해 일련의 과정을 자동으로 진행하는 랜섬웨어 감염 탐지 패턴 자동화 모델을 제시한다. 본 모델은 기업이나 공공 보안관제센터에서 다양한 응용이 가능할 것으로 기대된다.
안개는 전자광학센서를 활용한 탐지, 추적, 인식 등의 다양한 영상처리 알고리즘 성능을 저하시키는 요인이다. 실외 환경에서 사용되는 전자광학센서 기반 무인 시스템의 안정적인 작동을 위해서는 안개를 효과적으로 제거할 수 있는 기술이 필요하다. 단일 전자광학센서의 영상을 이용한 안개 제거 방법으로는 전자광학센서의 통계적 속성을 활용한 dark channel prior가 가장 널리 알려져 있다. 기존의 방법들은 dark channel prior를 활용하여 전달량을 구할 때 정방형 필터를 사용하였다. 정방형 필터 사용 시 필터의 크기가 커질수록 안개 제거의 효과가 작아지며, 필터의 크기가 과도하게 작아질 경우 과포화가 발생하여 영상의 색 정보가 손실된다. 필터의 크기가 알고리즘의 성능에 크게 영향을 끼치기 때문에, 일반적으로는 비교적 큰 크기의 필터를 사용하거나 영상에 따라 과포화가 일어나지 않는 범위에서 작은 크기의 필터를 사용한다. 본 논문에서는 컬러영상분할을 활용한 향상된 안개 제거 방법을 제안하였다. 컬러영상분할의 파라미터를 영상의 정보 복잡도에 따라 자동으로 조정하고, 이를 바탕으로 전달량을 추정하여 과포화 현상은 일어나지 않으며 뛰어난 안개 제거의 성능을 확보하였다.
무선통신기반 열차제어시스템은 차상과 지상과의 양방향 무선통신을 기반으로 실시간 열차간격제어가 가능하므로 운전시격 단축 효과가 있으며 궤도회로를 사용하지 않기 때문에 설비투자를 절감 할 수 있다. 무선통신기반 열차제어시스템에서 가장 중요한 부분인 자동열차방호(ATP: Automatic Train Protection)는 실시간 열차위치 추적을 기반으로 선행열차와 후행열차간의 안전한 간격제어를 수행한다. 본 논문은 도시철도용 무선통신기반 열차제어시스템의 열차간격제어를 위한 전체적인 ATP 열차간격제어 알고리즘과 ATP의 처리속도 향상을 위해 전처리 기반 속도프로파일 계산 알고리즘을 제안한다. 제안된 속도프로파일 계산 알고리즘은 사전에 선로와 열차의 영구속도제한에 해당하는 프로파일을 미리 계산하여 가장제한적인 속도프로파일로 활용한다. 만약 운행 중 특정 노선 구간에 임시속도제한이 발생하는 경우 미리 계산된 영구속도프로파일에 임시속도제한을 반영하여 해당 구간의 속도프로파일을 업데이트함으로써 계산효율을 높일 수 있다. 제안된 속도프로파일 계산 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 시간복잡도 O-notation으로 분석하였으며 그 결과 기존에 비해 시간 복잡도를 개선할 수 있음을 확인하였다. 또한 ATP 열차간격제어 검증을 위해 열차간격제어 시뮬레이터를 제작하였으며 실험결과를 통해 다양한 운영상황에서 안전한 열차간격제어가 이루어지고 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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