• 한국지반환경공학회 논문집
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• 제22권10호
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• pp.13-19
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• 2021

아스팔트 포장의 균열은 날씨의 변화나 차량에 의한 충격으로 발생하며, 균열을 방치할 경우 포장 수명이 단축되고 각종 사고를 불러 일으킬 수 있다. 따라서 아스팔트 도로 포장의 균열을 빠르게 감지하여 보수조치를 취하기 위하여 이미지를 통해 균열을 자동으로 탐지하기 위한 연구들이 지속되어 왔다. 특히 최근들어 Convolutional Neural Network를 사용하여 아스팔트 도로 포장의 균열을 탐지하려는 모델들이 많이 연구되고 있으나, 고성능의 컴퓨팅 파워를 요구하기 때문에 실제 활용에는 한계가 있다. 이에 본 논문에서는 모바일 기기에 적용 가능한 스몰 딥러닝 모델을 적용하여 아스팔트 도로 포장의 균열을 탐지하는 모델의 개발을 위한 프레임워크를 제안한다. 사례연구를 통해 제안한 스몰 딥러닝 모델은 일반적인 딥러닝 모델들과 비교 연구되었으며, 상대적으로 적은 파라미터를 가지는 모델임에도 일반적인 딥러닝 모델들과 유사한 성능을 보였다. 개발된 모델은 모바일 기기나 IoT에 임베디드 되어 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보기술학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.103-114
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• 2019

주파수변조연속파형(FMCW) 레이더 시스템을 사용하는 이동 객체탐지가 최근 각광을 받고 있다. 레이더 객체탐지는 탐지범위 내 존재하는 고정된 객체 및 클러터들로부터 반사되는 잡음신호로 인해 매우 도전적인 문제이다. 본 논문에서는 FCMW 레이다를 이용하여 잡음배경하 이동객체탐지를 위해 강인한 주성분분석법(RPCA)을 이용한다. 먼저 원 레이더 입력신호에 보상과 보정을 적용한다. 다음 경사하강법을 사용하는 RPCA가 저계수의 성질을 갖는 잡음배경 모델을 구하기 위해 사용된다. 본 논문에서는 RPCA 계산을 위해 소요계산량이 적은 새로운 업데이트 알고리즘을 제안한다. 마지막으로 이동객체는 자동 다중스케일에 기반한 피크 탐지법에 의해 정위한다. 모든 단계는 슬라이딩 윈도우 방법 기반하여 처리된다. 제안된 방법을 타 RPCA 기반의 방법들과 다양한 실험 시나리오 상에서 비교했을 때, 처리 속도와 정확도 척도에서 우수한 결과를 보였다.

• 융합보안논문지
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• 제23권5호
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• pp.65-72
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• 2023

본 논문에서는 LSTM(Long Short-Term Memory)을 기반으로 하는 Deep Learning 모델을 구축하여 인간의 습관적 특성을 고려한 악성 도메인 탐지 방법을 제시한다. DGA(Domain Generation Algorithm) 악성 도메인은 인간의 습관적인 실수를 악용하여 심각한 보안 위협을 초래한다. 타이포스쿼팅을 통한 악성 도메인의 변화와 은폐 기술에 신속히 대응하고, 정확하게 탐지하여 보안 위협을 최소화하는 것이 목표이다. LSTM 기반 Deep Learning 모델은 악성코드별 특징을 분석하고 학습하여, 생성된 도메인을 악성 또는 양성으로 자동 분류한다. ROC 곡선과 AUC 정확도를 기준으로 모델의 성능 평가 결과, 99.21% 이상 뛰어난 탐지 정확도를 나타냈다. 이 모델을 활용하여 악성 도메인을 실시간 탐지할 수 있을 뿐만 아니라 다양한 사이버 보안 분야에 응용할 수 있다. 본 논문은 사용자 보호와 사이버 공격으로부터 안전한 사이버 환경 조성을 위한 새로운 접근 방식을 제안하고 탐구한다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제28권4호
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• pp.489-497
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• 2001

차세대 정보전에서는 자신의 정보 시스템에 대한 침해방지, 복구 등의 수동적인 형태의 보호뿐만 아니라 상대방의 정보 기반구조(Information Infrastructure)에 대한 공격과 같은 적극적인 형태의 보호가 요구된다. 침입이 발생함과 동시에 시스템에 대한 피해를 최소화하고 침입자 추적 등의 즉각적인 대응을 하기 위해 정보보호시스템이 인간의 개입없이 자동적으로 대응하는 기능을 제공할 필요가 있다. 본 논문에서는 자기확장 모니터링 기법과 이를 기반으로 설계된 침입자동대응 모델을 제시한다. 또한 제안된 모델에 의해 설계, 구현된 침입자동대응 시스템인 ARTEMIS(Advanced Realtime Emergency Management Identification System)를 소개한다. 자기보호 기능을 가진 모니터링과 복제를 이용한 자기확장 모니터링은 모니터링 정보수집과 침입자 추적에 대한 공간적인 제약을 최소화하여 침입탐지와 침입자 추적의 정확도를 높인다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제16권3호
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• pp.337-344
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• 1995

방사선 치료에 있어서 치료전 및 치료도중에 치료부위를 확인하기 위한 수단으로 보편적으로 사용되고 있는 포탈필름은 높은 에너지를 이용하여 촬영되는 것이므로 영상이 매우 흐리며 어둡다는 구조적인 문제점이 있다. 이러한 영상을 개선하기 위하여는 치료필드와 그 주변필드로 영상을 먼저 분할한 후, 각 필드 별로 영상처리를 해야만 한다. 본 연구에서는 소벨 탐지자, 레이블링 기법을 이용하여 최적의 문턱치를 찾아내어 포탈영상을 분할 한 후 형태학적 세선화기법들을 적용하여 포탈영상 분할하는 알고리즘을 제안하였다. 이 알고리즘은 포탈영상에서 불필요한 에지들은 제거하고 치료필드 에지만을 탐지하며 촬영조건이 수시로 변하는 임상적 환경에서 얻어지는 포탈영상들에 적용하여도 균일한 결과를 얻을 수 있다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제10권2호
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• pp.77-83
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• 2010

차량 애드 혹 망 (Vehicular Ad Hoc Networks: VANETs)은 일반적으로 이동성이 높은 차량 노드들로 구성되어 매우 짧은 시간 망 위상이 지속되므로 불안정한 통신 링크를 갖는 자기 조직화 P2P 망이다. VANETs은 고정된 인프라 구조나 중앙 통제 라우팅 장비 없이 자동적으로 망구조를 구성하고, 차량 노드들은 시간에 따라 고속으로 이동하며 망에 결합하거나 이탈하는 개방 망이므로 중앙 집중식 제어 없이 누구나 접속을 허용하기 때문에 망상에 해롭고 비정상 행위 노드들에 대한 침입에 매우 취약하다. 본 논문에서는 이러한 VANETs에서의 노드들의 활동에 대한 비정상 행위를 효율적으로 식별할 수 있는 러프집합기반 비정상 행위 탐지방법을 제안하고, 그 성능을 모의실험을 통해 임계 허용 오차에 대한 비정상 행위 탐지율과 거짓 경고율로 평가하였다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제48권4호
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• pp.47-52
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• 2011

CFAR(constant false alarm rate)는 능동 소나 시스템에서 사용되는 자동 탐지 신호처리 알고리듬이다. CFAR 알고리듬 중에서도 OS(ordered statistics) CFAR는 CA(cell averaging), SO(smallest of), GO(greatest of)에 비해 비균일 환경에서 탐지 성능이 우수하다. 그러나 OS CFAR는 다중 표적 상황에서 일정 개수 이상의 표적이 나타나면 탐지 성능이 나빠지는 단점을 갖고 있다. 이에 본 논문에서는 다중 표적 환경에서 OS CFAR보다 좀 더 강인한 OSR(ordered statistics ratio) CFAR 알고리듬을 제안하고 컴퓨터 모의실험을 통하여 간섭 표적 개수에 따른 성능을 기존의 CFAR 기법과 비교 분석하였다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제11C권7호
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• pp.993-998
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• 2004

웜 바이러스 및 분산서비스거부 공격의 등장으로 침해사고의 공격대상 및 피해범위는 특정 시스템이나 서비스에서 벗어나 네트워크 자체의 장애 및 마비로 확대되고 있다. 이러한 공격 형태는 가장 강력하고 빈번하게 발생하고 있으며, 특히 공격의 경유지로 이용될 인터넷서비스제공자들은 심각한 피해를 입을 수 있다. 그러나 이러한 웜 바이러스 및 분산서비스거부 공격의 빠른 전파속도로 인해 다수의 시스템에서 동시에 발생하는 것이 일반적인 반면에 네트워크 차원의 대응은 네트워크 관리자에 의한 수동적으로 이루어져 대응 속도가 느리고 전체 발생량을 처리할 수 없는 형편이다. 이에 따라 본 논문에서는 원 바이러스 및 분산서비스거부 공격 발생 여부 및 공격자(공격자 IP 주소)를 자동으로 탐지 할 수 있는 방안을 제시한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2005년도 춘계학술발표대회
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• pp.1103-1106
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• 2005

IPv4 프로토콜의 주소 고갈 문제를 해결하기 위하여 IPv6 프로토콜이 제안되었고 한국전산원의 발표에 의하면 2010년 이후에는 IPv6 프로토콜이 광범위하게 사용될 것이라고 한다. 이러한 IPv6 프로토콜은 IPv4 프로토콜의 단점들을 해결하기 위하여 ND(Neighbor Discovery) 메커니즘, 주소자동설정, IPsec 등의 기술을 지원하며, 특히 IPv6 프로토콜은 보안 문제를 해결하기 위해서 인증, 데이터 무결성 보호를 위한 IPsec 기술을 사용한다. 이러한 IPsec 기술은 패킷 정보를 보호하기 위한 목적으로 사용되기 때문에 불특정 다수의 사용자를 대상으로 하는 네트워크에 행해지는 분산 서비스 거부 공격과 같은 비정상 대용량 트래픽에 대한 탐지 및 차단에 어려움이 있다. 현재 IPv6 프로토콜을 지원하는 네트워크 공격 대응 기술로 IPv6 네트워크용 방화벽/침입탐지 시스템이 개발되어 제품으로 판매되고 있지만, 대용량의 비정상 트래픽 대응 기술을 탐지하고 차단하기에는 한계가 있다. 본 논문에서는 IPv6 네트워크 환경에서 이러한 대용량의 비정상 트래픽을 제어할 수 있는 프레임워크를 제시한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제25권1B호
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• pp.62-70
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• 2000

본 논문에서는 지능형 차량에서 사용되는 레이더 센서 사이의 상호 간섭 억제 방법을 제안한다. 이 연구는 표준화된 펄스형 레이더에서 동기형 간섭 신호의 억제 방안에 관한 것이다. 레이더 펄스의 방사는 ON-OFF 제어되며, OFF 구간에서 수신된 간섭 신호는 각 레이진 별로 분석되어 저장되며 이를 이용하여 ON 구간에서의 거짓 반사파의 위치를 예측하며, 이로써 ON 구간에서의 동기형 간섭 신호를 제거한다. I-Q 변복조 방식의 레이더 시스템에서, Rayleigh 분포와 Rician 분포의 잡음에서의 오경보 확률과 미탐지 확률을 유도하였다. 펄스 신호 유무의 판별 시의 임계값을 적응적으로 조절함으로써 오경보 확률은 감소시키고 미탐지 확률의 저하를 억제하는 방법을 제시하였으며, 시뮬레이션 결과 오경보 확률은 최고 10\sup 4\배 감소하였고 미탐지 확률의 저하는 무시할 정도였다.