• 정보보호학회논문지
• /
• 제33권6호
• /
• pp.1043-1053
• /
• 2023

악성코드 분석가들은 다양한 경로로 배포되는 악성코드를 분석하고 대응하기 위해 많은 노력을 기울이고 있다. 그러나 악성코드 개발자들은 분석을 회피하기 위해 다양한 시도를 하고 있다. 대표적인 방법으로는 패킹과 난독화 기법 등이 있다. 기존 연구들은 일반적인 프로그램 언패킹 방법을 제안했으나, 최근의 패커들이 사용하는 OEP 난독화나 API 난독화 기법 등에 대한 대응이 부족하여, 언패킹 과정에서 실패하는 경우가 있다. 본 논문에서는 다양한 패커들이 사용하는 OEP 및 API 난독화 기법을 분석하고, 이를 자동으로 역난독화하는 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 패킹된 프로그램의 메모리를 덤프하여 OEP와 API 난독화에 사용되는 트램폴린 코드를 탐지한다. 이후 트램폴린 코드의 패턴을 분석하여 난독화된 정보를 탐지하고, 언패킹된 프로그램으로 재구성한다. 실험 결과, 제안 시스템이 다양한 패커에 의해 OEP와 API 난독화 기법이 적용된 프로그램을 효과적으로 역난독화할 수 있음을 확인하였다.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제20권11호
• /
• pp.305-313
• /
• 2019

최근 드론을 이용한 공간정보 구축이 활성화되면서 공간정보 산업발전에 많은 기여를 하고 있다. 하지만 드론 공간정보는 카메라의 중심투영에 의한 발생하는 폐색영역 뿐 아니라 가로수, 보행자, 현수막과 같은 적치물에 의한 폐색 영역이 필연적으로 발생한다. 이러한 폐색영역을 효율적으로 해결하기 위한 다양한 방안이 연구되고 있다. 본 연구에서는 폐색영역 해결을 위해 원초적인 재촬영이 아닌 딥러닝 알고리즘을 적용하기 위한 다양한 알고리즘별 조사 및 비교 연구를 수행하였다. 그 결과, 객체 검출 알고리즘인 HOG부터 기계학습 방법인 SVM, 딥러닝 방식인 DNN, CNN, RNN까지 다양한 모델들이 개발 및 적용되고 있으며, 이 중 영상의 분류, 검출에 가장 보편적이고 효율적인 알고리즘은 CNN 기법임을 확인하였다. 향후 AI 기반의 자동 객체 탐지와 분류는 공간정보 분야에서 각광받는 최신 과학기술이다. 이를 위해 다양한 알고리즘에 대한 검토와 적용은 중요하다. 따라서, 본 연구에서 제시하는 알고리즘별 적용 가능성은 자동으로 드론 영상의 폐색영역을 탐지하고 해결할 수 있어 공간정보 구축의 시간, 비용, 인력에 대한 효율성 향상에 기여할 것으로 판단된다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제34권2_2호
• /
• pp.393-406
• /
• 2018

매년 해양에서 많은 사고가 빈번하게 발생하고 불법 조업이 성행하고 있으며, 그 규모와 빈도도 증가하고 있다. 이로 인한 인명이나 재산 피해를 경감시키기 위하여 신속한 원격 감시 수단이 필요하다. 이러한 감시 수단의 효과적인 플랫폼으로써 무인항공기가 주목을 받고 있다. 해양 사고나 불법 조업이 이루어지는 상황에서 주된 감시 대상은 선박이 될 것이다. 이에 본 연구에서는 무인항공기 기반 선박 감시 체계를 제안하고, 무인항공기 센서 데이터를 이용하여 선박 위치를 결정하는 방법을 제시하고자 한다. 제안된 방법에서 먼저 사전에 수행된 시스템 캘리브레이션 결과와 영상 취득 시각에 취득된GPS/INS데이터를 이용해서 개별 영상을 취득한 위치와 자세를 결정한다. 또한, 개별 영상으로부터 선박을 자동 또는 반자동으로 탐지한 후 탐지된 지점들의 절대좌표를 결정한다. 제안된 방법을 200 m, 350 m, 500 m 고도에서 취득된 실측 데이터에 적용한 결과로 각각 4.068 m, 8.916 m, 13.374 m의 정확도로 선박 위치를 결정할 수 있었다. 수로측량의 최소기준에 따라 항해에 덜 중요한 해안선 및 지형 위치 항목에서 200 m 데이터의 선박위치결정 결과는 특등급, 350 m와 500 m 데이터의 결과는 1a등급을 만족한다. 제안된 방법은 다양한 목적의 해양 감시 또는 측량에 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 판단한다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제38권6_1호
• /
• pp.1257-1271
• /
• 2022

최근 많은 수의 지구관측용 광학위성이 개발되어 위성영상에 대한 수요가 증가하고 있다. 따라서, 위성영상의 활발한 활용을 위해서 신속한 전처리 과정이 요구된다. 위성영상 정합은 두 영상을 하나의 특정한 좌표계로 변환하여 등록하는 기술로서 원격탐사 분야에서 영상정합 기술은 서로 다른 대역의 영상을 정렬하거나, 두 위성영상 간의 상대적인 위치 오차를 수정하는데 사용된다. 본 논문에서는 서로 다른 Ground Sample Distance (GSD)를 가지는 위성영상 간의 자동 영상정합 방법을 제안하였다. 제안방법은 개선된 특징점 매칭방법과 강인한 변환모델 추정기법을 기반으로 하며, 다음과 같이 5가지 처리과정으로 구성된다: 중첩 영역 계산, 개선된 특징점 탐지, 특징점 매칭, 강인한 변환모델 추정, 영상 리샘플링. 특징점 탐지를 위해서 중첩영역을 추출하여 두 영상의 GSD가 유사하도록 영상 리샘플링을 수행하였다. 특징점 매칭 단계에서는, Oriented FAST and Rotated BRIEF (ORB) 알고리즘을 사용하여 영상정합 성능을 향상시켰다. 영상정합 실험은 KOMPSAT-3A와 RapidEye영상을 실험대상으로 수행되었으며 제안방법의 성능검증은 정성적, 정량적 두 가지 방법으로 수행되었다. 영상정합의 재투영오차는 RapidEye GSD를 기준으로 1.277 (8.3 m)에서 1.608 (10.452 m)의 픽셀 정확도를 보였다. 즉, 결론적으로, 제안방법을 통해 이종해상도 위성영상의 영상정합 가능성을 확인하였다.

• 지적과 국토정보
• /
• 제53권1호
• /
• pp.47-63
• /
• 2023

서울시는 도시에서 발생하는 다양한 문제를 해결하고 대시민 서비스 등을 위해 디지털트윈 기반의 도시 공간정보를 구축 및 운영하고 있다. 이러한 디지털트윈 도시 구현을 위한 공간정보의 안정적인 활용을 보장하기 위한 필수요소 2가지는 자료의 최신성과 품질이다. 그러나 높은 품질의 도시 공간정보에 대해 지속적인 최신성을 유지하는 것은 많은 시간과 비용이 필요하다. 이를 극복하기 위하여 효율적인 도시 공간정보 구축 기술과 구축 데이터의 운영, 관리 및 갱신 절차를 연구하였다. 우선, 최신 하이브리드센서를 활용한 포인트 클라우드 중심의 자동 3차원 건물 제작 기술을 실증하여 적용하였고, 고점밀도 항공라이다 성과를 이용하여 수준 높은 건물 모델을 자동제작이 가능함을 확인하였으며, 효율적인 데이터 관리 방안을 수립하였다. 지역별 차별화된 제작 방법의 적용, 공간 객체 고유 관리번호를 통한 도시 변화지역 탐지 지원하고, 수준별 국제표준자료 제작으로 도시 공간정보의 활용성을 강화하였다. 본 연구를 통해 디지털트윈 기반의 도시 공간정보 활성화를 고민하는 지방자치단체 및 관련 기관의 사업 추진에 좋은 선례가 될 수 있을 것으로 판단되며, 도시 단위 디지털트윈 구현의 인프라 정보로써 공간정보의 구축 및 관리에 대한 논의가 지속적으로 이루어 질 것을 기대한다.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제22권4호
• /
• pp.83-98
• /
• 2021

본 연구는 서울소방재난본부의 IoT 소방시설관리시스템에 기록된 실시간 화재알람 발생 데이터를 분석하여, 화재알람 발생 영향요인을 규명하고 이를 바탕으로 효과적인 화재사고 예방체계를 구축하기 위한 학술적 시사점을 제시하는데 있다. 도심지역을 중심으로 고층·복합건물의 수가 증가하고 기존 건물도 고도화되면서, 화재 등 비상상황 발생 시 상주인원의 신속한 대피와 초동대응을 돕는 자동화재탐지설비의 설치가 늘어나고 있다. 그러나 화재상황을 잘못 탐지하여 정확성이 낮아지면 상주인원의 불편이 늘어나고 신뢰성도 줄어들기 때문에, 효율적인 점검과 건물 환경 조사를 통해 시스템을 개선할 필요가 있다. 이번 연구는 잘못된 화재탐지가 용도나 시간 등 건물 특성 및 외부 환경에 기인함을 밝히고, 이에 근거하여 효율적인 시스템 점검과 건물 환경 개선이 필요함을 강조하는 것에 목적을 두고자 하였다. 분석 결과, 건물의 규모(연면적)가 화재알람 발생에 가장 큰 영향을 끼쳤고 민간 건물, R형 수신기인 건물, 고장일수 또는 경종차단일수가 많은 건물에서 화재알람 발생이 높아지는 것으로 나타났다. 또한 건물의 주용도에 따라 화재알람 발생의 영향요인이 다르게 나타나기도 하였다. 시간적으로는 평일 주간 사람들의 일상 활동 패턴(오전 9시~오후 6시)을 거의 그대로 따르는 것으로 나타났으며, 오전 10시 경, 오후 2시 경에 각각 최고치를 기록했다. 연구를 통해 시스템 내부 점검과 함께 화재알람 발생에 영향을 끼치는 건물 환경 조사도 필요함을 강조하고, 후속 연구와 시스템 고도화를 위해 실시간 건물 환경 정보를 추가 데이터화하는 방안 등의 제안을 하였다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제39권6_1호
• /
• pp.1211-1224
• /
• 2023

구름은 광학위성을 이용한 국토 관측 및 재난 대응, 변화 탐지 등 지표의 현상을 관측하는데 있어 많은 어려운 문제를 야기한다. 구름의 존재는 영상 처리 단계 뿐만 아니라 최종적으로는 데이터의 품질에 영향을 미치므로 이를 반드시 식별하고 제거하는 과정이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 위성영상 내 구름의 분광패턴에 가장 근접한 화소를 탐색 및 추출해 최적의 임계값을 선정하고 임계값을 바탕으로 구름 산출물을 제작하는 일련의 과정을 자동으로 수행하는 새로운 구름 탐지 기법을 개발하고자 하였다. 구름 탐지 기법은 크게 세 단계로 구성된다. 첫 번째 단계에서는 Digital Number (DN) 단위 영상을 대기상층 반사율 단위로 변환하는 과정을 수행한다. 두 번째 단계에서는 대기상층 반사율 영상을 이용하여 Hue-Value-Saturation (HSV) 변환 및 삼각형 임계 처리, 최대우도 분류 등의 전처리를 적용하고 각 영상별로 초기 구름 마스크 생성을 위한 임계값을 결정한다. 세번째 후처리 단계에서는 생성된 초기 구름 마스크에 포함된 노이즈를 제거하고 구름 경계 및 내부를 개선한다. 구름 탐지를 위한 실험 자료로 구름의 공간적, 계절적 분포의 다양성을 보여주는 4~11월 시기에 한반도 지역에서 촬영된 국토위성 L2G 영상을 사용하였다. 제안 방법의 성능을 검증하기 위해 단일 임계화 방법으로 생성된 결과를 비교하였다. 실험 결과, 제안 방법은 기존 방법과 비교하여 전처리 과정을 통해 각 영상의 방사학적 특성을 고려할 수 있어 보다 정확하게 구름을 검출할 수 있었다. 또한, 구름 개체를 제외한 나머지 밝은 물체(판넬식 지붕, 콘크리트 도로, 모래 등)의 영향을 최소화하는 결과를 보여주었다. 제안 방법은 기존 방법 대비 F1-score 기준으로 30% 이상의 개선된 결과를 보여주었으나 눈이 포함된 특정 영상에서 한계점이 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제19권9호
• /
• pp.103-115
• /
• 2014

본 논문은 다양한 버그 추적 시스템으로부터 추출한 데이터를 통합하여 단일 저장소 모델을 제공하는 UniBAS(Unified Bug Analysis System)를 제안한다. UniBAS는 MSR(Mining Software Repositories) 연구 과정에서의 저장소 추출, 데이터 가공이나 모델 생성과 같은 공통적인 반복 작업을 줄이고, 관련 연구자가 상위 수준의 연구에 보다 집중할 수 있도록 함으로써 해당 연구 수행에 발생하는 복잡도와 비용을 줄여준다. 또한, UniBAS는 데이터 추출 뿐 아니라 질의 기반 분석에 필요한 테이블, 뷰 및 저장 프로시저 등을 자동 생성하며, 수집한 데이터 관리와 외부 도구와의 연동을 위해 다양한 형식의 파일을 생성할 수 있다. 사례 연구로 UniBAS의 유용성을 검증하기 위해 Mozilla사이트의 Firefox프로젝트를 대상으로 실제 중복 버그 리포트를 탐지하는 실험을 진행하였다. 이 과정에서 자동 추출된 자료를 대상으로 질의와 분석이 유연하게 이루어질 수 있었으며, 다양한 자연어 처리 알고리즘 적용을 통해 유효한 실험 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국항행학회논문지
• /
• 제18권5호
• /
• pp.461-467
• /
• 2014

AQM은 라우터에서 사용되고 있으며 큐의 순간적 길이나 평균길이를 관찰하여 혼잡을 예측하고 탐지하는 알고리즘이며, 평균 큐길이가 임계 값을 초과하면 혼잡이 발생하였다고 추론하고 라우터로 유입되는 패킷을 미리 폐기시키거나 패킷 전송 노드에게 혼잡을 미리 알림으로써 전송노드에서 전송률을 줄여 혼잡을 피하도록 한다. AQM 알고리즘의 하나인 RED (random early detection)는 패킷을 무작위로 폐기시켜 혼잡제어를 하는 큐 기반의 혼잡 제어기술이다. RED는 TCP의 시간경과 및 큐 지연을 줄이며 링크 활용도를 높이고 버스트한 트래픽이 유입되는 것을 관리하는 기술로써 널리 사용되어지고 있으며 혼잡도의 정도를 큐의 평균 길이로 추정한다. 그러나 파라미터($P_{max}$, $TH_{min}$)값들이 고정되어 있어서 특정한 네트워크 환경에서는 동작을 잘 못한다. 본 논문에서는 네트워크 상태를 지속적으로 감지함으로써 $P_{max}$와 $TH_{min}$의 값을 네트워크 상태에 적합한 값으로 자동적으로 바꾸어줌으로서 다양한 환경에서도 동작을 잘할 수 있는 확장 RED를 제안한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제31권9호
• /
• pp.1161-1170
• /
• 2004

본 논문에서는 군집화 알고리즘을 사용하여 피부색 영역을 분할하는 방법을 제안한다. 기존의 군집화 알고리즘들의 대부분은 주로 구형의 군집을 검출하고, 배치형으로 수행되며, 군집의 개수를 미리정해야 한다는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 대표적인 타원형 군집화 알고리즘인 EM 알고리즘을 변형하여, 온라인으로 학습가능하며, 군집의 개수를 자동적으로 찾아낼 수 있는 EAM 알고리즘을 사용하였다. EAM 알고리즘외 유효성은 피부색 영역 분할에 대해 증명되었다. 실험결과는 군집의 개수가 미리 주어지지 않더라도, EAM 알고리즘은 주어진 영상에 대해 자동적으로 옳은 군집의 개수를 찾아냈고, EM 알고리즘과 비교하여 더 좋은 분할 결과를 보여주고 있다. 영역에 대한 조건부 확률을 이용하여 성공적인 피부색 영역의 탐지 및 분할 결과를 얻었다. 또한 사람이 포함된 영상을 분류하는 문제에도 적용하여 좋은 분류 결과를 얻었다.