• 대한공간정보학회지
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• 제19권1호
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• pp.79-86
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• 2011

최근 수치표고모델(DEM : Digital Elevation Model)을 구축하기 위한 목적으로 항공레이저측량(LiDAR : Light Detection And Ranging) 기술이 주목받고 있다. DEM은 항공레이저측량으로부터 획득된 라이다 데이터에서 지면점만 추출한 수치지면자료(DTD : Digital Terrain Data)의 정확성에 의해 그 품질이 좌우된다. 하지만 원시자료에서 수치지면자료를 추출하기 위한 자동 필터링 작업은 필터링 알고리즘의 한계 및 라이다 데이터의 고유한 특성으로 인하여 항상 오분류 영역이 발생한다. 따라서 이를 보완하기 위해서는 작업자에 의한 수동분류 작업이 반드시 필요하다. 본 연구에서는 수동 작업이 원활하게 이루어 질 수 있도록 자동 필터링 작업에서 얻어진 수치지면자료에서 오분류 될 가능성이 있는 영역을 자동으로 탐지하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 2D 격자 구조를 적용하였으며 'Slope Angle', 'Slope DeltaH', 'NNMaxDH(Nearest Neighbor Max Delta Height)'로 명명한 매개변수를 사용하였다. 실험 결과, 제안된 알고리즘은 지형형태나 라이다 데이터 평균 점밀도에 제한받지 않는 안정적인 결과를 보여주었다.

• 정보보호학회논문지
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• 제28권4호
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• pp.919-928
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• 2018

OOB(Out-Of-Bounds)는 힙 메모리에서 발생하는 취약점 중 가장 강력한 취약점 중 하나이다. OOB 취약점을 이용하면 Array의 길이를 속여 해당 길이만큼의 메모리를 읽기 혹은 쓰기가 가능하기 때문에 공격자는 기밀 정보에 대한 무단 액세스를 악용할 수 있다. 본 논문에서는 동적 기호 실행과 쉐도우 메모리 테이블을 활용하여 힙 메모리에서 발생하는 OOB 취약점을 자동으로 탐지하는 방법을 제안한다. 먼저, 힙 메모리 할당 및 해제 함수 후킹을 통해 쉐도우 메모리 테이블을 구축한다. 이후 메모리 액세스가 발생할 때, 쉐도우 메모리를 참조하여 OOB가 발생할 수 있는지를 판단하고, 발생 가능성이 존재할 경우 크래시를 유발하는 테스트케이스를 자동으로 생성한다. 제안하는 방법을 활용할 경우, 취약한 블록 탐색에 성공한다면 반드시 OOB를 유발하는 테스트케이스를 생성할 수 있다. 뿐만 아니라 전통적인 동적 기호 실행과는 다르게 명확한 목표 지점을 설정하지 않더라도 취약점 탐색이 가능하다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.420-420
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• 2023

하천의 유량 자료는 하천 관리에 필수적인 요소로, 지속적인 유량측정을 위해 국가 유량 측정망을 구성하여 주요 지점을 대상으로 유량 측정을 수행하고 있다. 측정된 유량자료는 일반적으로 수위-유량 관계곡선식을 개발하여 제공되고 있으며, 홍수파와 배수 영향 등으로 인해 수위-유량 관계곡선식에서 발생하는 산포로 인한 신뢰도에 문제가 우려되는 경우에는 실시간의 정확한 유량자료를 제공하기 위해 H-ADCP를 설치하여 지표유속법 기반의 실시간 유량 자료 생산하여 제공하고 있다. 그러나 H-ADCP를 이용한 유량 측정 방법은 장비의 한계로 인해 상대적으로 규모가 작고 수심이 얕은 하천에 적용하기 어려운 문제가 있다. 따라서, 최근에는 자동유량관측소 지점 확대를 위해 비접촉식 유속계를 활용한 자동유량관측소 운영이 점차 고려되고 있다. 이에 따라 비접촉식유속계를 이용한 유량 측정 결과의 검증 및 유지 관리를 위한 소프트웨어가 필요하다. 이에 본 연구에서는 비접촉식유속계 중 전자파를 이용하여 수표면의 표면유속을 측정할 수 있는 장비인 RQ-30의 측정결과를 분석하기 위해 Microsoft Visual Studio(C#) 사용하여 측정결과의 검토 및 자료 관리를 위한 후처리 소프트웨어를 개발하였다. 개발한 소프트웨어는 측정 원시자료를 읽고, 도시하여 측정 결과를 확인할 수 있으며, 머신러닝 기반의 알고리즘을 적용하여 수위 및 유속 시계열 자료에서 발생하는 이상치를 탐색할 수 있도록 개발하였다. 그리고 탐지된 이상치에 대한 보정을 위해 선형보간, LOESS, SuperSmoother를 사용하여 이상치를 보정하여 결과를 도출할 수 있도록 개발하였다. 추후 본 연구를 통해 개발된 프로그램을 활용하여 측정 자료의 유지 관리 효율성을 증대시킬 수 있을 것으로 기대되며, 지속적인 프로그램의 개선을 통해서 실무적으로 활용이 가능할 것으로 판단된다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.451-457
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• 2018

본 연구는 인공지능 분야의 딥러닝 기술을 기반으로 한 하수관 손상의 자동 탐지 분류 시스템을 제안한다. 성능의 최적화를 위하여 DB 획득 시 발생된 조도 및 그림자 변화와 같은 다양한 환경변화에 강인한 시스템을 구현하였다. 제안된 시스템에서는 Convolutional Neural Network(CNN) 기반의 균열 탐지 및 손상 분류 기법을 구현하였다. 최적의 결과를 위하여 $256{\times}256$ 픽셀 해상도의 CCTV 영상 9,941개를 이용하여 CNN모델을 적용하여 손상부위에 대한 딥러닝을 수행하였고 그 결과 98.76 %의 인식률을 획득하였다. 기계학습을 통한 딥러닝 모델을 기반으로 다양한 환경의 하수도 DB에서 $720{\times}480$ 픽셀 해상도의 646개의 이미지를 추출하여 성능 평가를 수행 하였다. 본 시스템은 다양한 환경에서 구축된 하수관 데이터베이스 에서 손상 유형의 자동 탐지 및 분류에 최적화된 인식률을 제시한다.

• 자원환경지질
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• 제52권4호
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• pp.313-322
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• 2019

SAR (Synthetic Aperture Radar) 원격탐사 관측 자료는 폭우나 태풍으로 인해 넓은 지역에 걸쳐 발생할 수 있는 산사태 피해 지역을 신속하게 탐지하는데 매우 유용한 도구이다. 본 연구의 목적은 산사태 발생 이후에 관측이 수행된 다중 편광 SAR 자료를 이용하여 산사태 지역을 자동으로 분류하는 효과적인 알고리즘을 개발하는 것이다. 실험적인 분석을 바탕으로 SAR 관측 자료로부터 산사태를 탐지하기 위해서는 SAR 영상의 스펙클 현상을 줄여주는 스펙클 필터와 경사진 지형에서의 기하왜곡을 보정하는 정사보정이 필수적임을 확인하였고, IDAN 필터를 적용하여 스펙클을 줄이고 다중 편광 파라미터를 추정한 후에 정사보정을 수행하는 것이 산사태 탐지를 위해 적합한 처리 과정임을 제시하였다. 또한 다양한 다중 편광 파라미터에 대한 탐지 성능 분석을 통해 entropy 파라미터가 산사태 탐지에 좋은 성능을 보임을 파악하였다. 이러한 분석을 토대로 다중 편광 파라미터에 대한 자동적인 문턱값 설정과 DEM을 보조적으로 사용하는 산사태 탐지 알고리즘을 제안하였다. 탐지 알고리즘은 2011년 9월 태풍 탈라스에 의해 발생한 산사태에 대해 관측을 수행한 ALOS-2위성의 PALSAR-2 자료를 이용하여 실험적인 평가를 수행하였고, 약 82%의 탐지율과 3%의 오경보율로 산사태를 탐지 할 수 있음을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제28권4호
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• pp.211-227
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• 2022

오늘날 온라인 도박 사이트를 통한 불법 도박이 큰 사회문제가 되고 있다. 인터넷 기술의 발전과 스마트폰 보급으로 시공간의 제약이 사라지고 불법 온라인 도박을 누구나 쉽게 접근할 수 있게 되었기 때문이다. 이를 막기 위해 국내에서는 자체 모니터 요원의 탐지, '누리캅스'와 같은 제보 시스템 등을 활용해 불법 사이트를 탐지하고 있지만 이러한 수동적인 프로세스로는 인력부족 같은 한계로 모든 불법 사이트를 탐지하기 어려운 실정이다. 이에 여러 학자들이 인공지능 기반의 자동 불법 도박 사이트 탐지 기술을 연구해왔다. Xu et al. (2019)은 가짜 사이트들의 HTML Tag 구조에는 차별적인 특징이 있다는 점을 발견하였다. 이는 HTML Tag 구조가 불법 사이트를 탐지하는데 주요한 특징정보가 될 수 있음을 시사하지만, 불법 사이트 탐지 모델에 HTML Tag 구조를 반영하여 모형의 성능을 제고하고자 하는 연구는 지금까지 거의 시도되지 않았다. 이러한 배경에서 본 연구는 HTML Tag 구조를 특징화하여 모형의 성능을 향상시키고자 하였고, HTML Tag 구조를 적절하게 벡터화하기 위한 방법론으로 Doc2Vec을 변형한 Tag2Vec을 제안한다. Tag2Vec 기반 모델의 효과를 검증하기 위해 '더 치트'의 유해 사이트 목록과 Google 검색을 통한 정상 사이트 목록을 데이터 세트로 활용하여 실증분석을 수행하였다. 그 결과 비교 모델로 설정된 URL 기반 탐지 모델보다 본 연구에서 제안하는 Tag2Vec 기반 탐지 모델이 분류 정확도, Recall, F1_Score에서 모두 향상된 성능을 보임을 확인할 수 있었다. 이러한 본 연구의 제안모델은 향후 지능형 기술을 통해 우리 사회의 건강도를 제고하는데 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제25권4호
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• pp.189-200
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• 2022

도심지 도로에서의 지하공동 붕괴로 인한 지반침하 문제는 인명 및 재산 피해로 이어질 수 있기 때문에 이를 예방하기 위해서는 사전에 지하공동을 탐지하고 복구하는 과정이 필요하다. 지하공동 탐지는 주로 지표투과레이더(ground penetrating radar, GPR) 탐사를 통해 이루어지는데, 방대한 탐사 자료로 인해 해석에 많은 시간이 소모되고 전문가의 숙련도와 주관에 따라 해석 결과가 달라질 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 GPR 자료 해석 자동화 및 정량화 기법들이 연구되어 왔으며, 최근에는 딥러닝 기반의 해석 기법들이 많이 활용되고 있다. 이 연구에서는 딥러닝 기반의 GPR 자료해석 기법 중 쌍곡선(hyperbola) 신호를 탐지하는 과정에 대해 기존 연구에서 개발된 기법을 단계별로 실증 예제를 통해 설명하였다. 먼저, 쌍곡선 신호를 자동으로 탐지하기 위해서 딥러닝 기반 YOLOv3 객체탐지 기법을 적용했다. 다음으로는 column-connection clustering (C3) 알고리즘을 통해 쌍곡선 신호만을 추출하였고, 최종적으로 회귀분석을 통해 지하공동의 수평위치를 결정했다. YOLOv3 객체탐지 기법을 이용한 쌍곡선 신호 탐지 성능은 AP50 기준으로 정밀도 84%, 재현율 92%를 달성했다. 지하공동 수평위치 정확도는 4개 샘플에 대해 실제 위치와 약 0.12 ~ 0.36 m 정도의 차이를 보였다. 이를 통해 지하공동에 의해 나타나는 쌍곡선 신호에 대한 딥러닝 기반 탐지 기법의 적용성을 확인할 수 있었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.47-54
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• 2014

여러 가지 역공학 방지기술들 중 하나인 안티 디버깅 기술은 특정 프로그램을 대상으로 공격자나 분석가가 디버거를 사용하여 분석을 하지 못하도록 하기 위한 기술로써, 예전부터 악성코드 및 분석을 방지하고자 하는 여러 가지 프로그램들에 적용이 되었으며 현재까지도 많이 사용이 되고 있는 기술이다. 본 논문에서는 이러한 안티 디버깅 루틴에 대한 자동화 탐지 방법을 제안한다. 탐지는, 디버거 및 시뮬레이터를 통해 실행 명령어 및 API(Application Program Interface)에 대한 트레이스 정보들을 추출하고, 추출된 정보들을 비교하여 안티 디버깅 루틴으로 의심이 가는 지점을 찾는 방식으로 진행된다. 실험 결과, 알려진 25가지의 안티 디버깅 기법들 중 21가지에 대하여 정상적으로 탐지가 이루어졌다. 이와 같이, 본 기법은 특정 안티 디버깅 기술에 의존적이지 않으며, 추후 개발 및 발견되는 안티 디버깅 기술들에 대한 탐지의 경우에도 적용이 가능할 것으로 예상된다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제9권6호
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• pp.27-35
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• 2008

무선 장치의 확산으로, 무선 애드 혹 망(MANETs, Mobile Ad-hoc NETworks)은 매우 흥미롭고 중요한 기술이 되고 있다. 그러나 MANET은 유선망 보다 더 견고하지 못하다. 유선망을 위하여 설계된 기존의 보안 메커니즘은 새로운 패러다임에서 재 설계되어야 한다. 본 논문에서, 우리는 MANET에서 비정상 행위 탐지 문제를 논의한다. 우리의 연구의 초점은 새로운 또는 알려지지 않은 공격을 탐지할 수 있는 비정상 행위 탐지 모델을 자동적으로 구축하는 기법에 있다. 제안하는 방법은 정상 트래픽에서 특징간 상관 관계 패턴을 포착하기 위하여 러프 집합에 기초한 교차 특징 분석을 수행한다. 제안하는 방법의 성능은 시뮬레이션을 통하여 평가되었다. 그 결과, 제안하는 방법의 성능이 특징 속성값의 확률에 기반 하는 교차 특징 분석을 사용하는 Huang의 방법 보다 성능이 우수함을 보였다. 따라서 제안하는 방법이 비정상 행위를 효율적으로 탐지한다는 것을 알 수 있었다.

• 한국측량학회지
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• 제25권5호
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• pp.383-392
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• 2007

본 연구는 초분광 영상을 이용한 변화탐지 기법의 전처리 과정 중 하나인 영상간 기하보정과 밴드선택에 초점을 맞추고 있다. 최근 그 성능이 입증된 SIFT(Scale-Invariant Feature Transform) 기법을 이용하여 자동화된 기하보정을 수행하였으며, 분광정보의 불변 특성을 반영하는 PIF(Pseudo-Invariant Feature)를 추출하여 영상의 잡음을 추정함으로써, 변화탐지를 위한 유효 밴드를 선택하였다. 또한, 기대최대화(Expectation-Maximization) 기법을 이용한 객관적인 밴드선택 방법을 구현하였다. 제안된 기법들을 실제 적용하기 위해 Hyperion 영상을 사용하였으며, 영상에 나타나는 보정되지 않은 밴드 및 Striping 잡음의 특성을 부가적으로 제거하였다. 결과를 통해, 변화탐지를 위한 최소한의 요구조건인 0.2화소 이내의 정확도(RMSE)를 만족하는 신뢰도 높은 기하보정을 수행할 수 있었으며, 시각적인 판단에 의존하던 밴드선택을 PIF를 통해 객관화할 수 있음을 확인하였다.