• The Magazine of the IEIE
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• v.15 no.1
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• pp.57-64
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• 1988

이 글에서는 통신 전자전의 ESM과 ECM에 대한 일반적인 내용보다는, 그 중 한 특수 분야로서 전술 및 전략적으로 매우 큰 비중을 차지하고 있는 전파방향 탐지 및 방해기법을 위주로 하여 운용면 보다는 기술적 이론을 보안에 저촉되지 않는 한도내에서 상세히 설명하였다. 전파 방향 탐지 기법에 대해서는 주요 기법들의 분류 및 설명, 장비 구성방법을 비롯하여 이를 운용하며 방위각을 구하고 자동망에 의하여 위치표정을 하기까지의 주요 사항들을 항목별로 정리하였으며, 전파 방해 기법에 대해서는 기법별 특성에 대한 간략한 비교, 장비 구성방법과 필수 핵심부에 대한 분석 등을 수록하므로써 전파 방향 탐지 및 방해 기법의 전반에 걸친 내용을 다루었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2015.05a
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• pp.219-221
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• 2015

스마트폰의 확산으로 금융관련 결제는 어디서나 가능하게 되었기에 편리함이 증가하였다. 하지만, 위와 같은 편리함과 동시에 사용자의 단말이 해커의 공격에 취약하거나 분실할 경우 심각한 문제가 된다. 따라서, 위와 같은 부정행위가 있을 경우 이를 자동으로 탐지하는 시스템이 필요하다. 그러므로, 본 논문은 이러한 문제점을 고려하여 스마트폰을 이용한 금융업무를 처리할때 GPS정보를 적용한 이상금융거래탐지시스템(Fraud Detection System) 모델을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2000.11a
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• pp.502-505
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• 2000

본 논문에서는 상태 전이 분석과 연관 마이닝 기법을 이용하여 새로운 침입 탐지 알고리즘인 침입 시나리오 자동 생성 알고리즘(Automatic Generation Algorithm of the Penetration Scenarios : AGAPS)을 개발하고자 한다. 침입을 탐지하기 위하여, 먼저 상태 전이 기법을 이용하여 네트워크를 통해 전달된 명령어들에 대한 상태 테이블을 생성한다. 그리고 연관 마이닝 기법을 이용하여 명령어들의 연관 규칙을발견한 후, 이러한 명령어들이 불법 침입과 관련된 명령어들인지를 판별함으로서 불법 침입 여부를 판단한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04a
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• pp.392-394
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• 2003

침입이란 컴퓨터 자원의 무결성, 비밀성 및 가용성을 저해하고, 시스템의 보안정책을 파괴하는 행위로서, 지금까지 연구되어 온 호스트 기반, 다중 호스트 기반 및 네트워크 기반 침입탐지 시스템만으로는 침입이 발생한 사후에 판단, 추적이 어려우며, 침입 중 차단이 불가능하므로 대규모 분산 시스템에 대한 침입에 종합적으로 대응하기 어렵다. 따라서 본 글에서는 지능화된 공격에 자동대응이 가능하도록 하기 위해 공격의 심각도 및 피해정도 그리고 침입탐지시스템이 탐지능력의 신뢰도에 따라 대응 수준 및 대응방법이 결정되도록 하는 자동화된 침입대응 시스템 및 사용된 메커니즘에 대해 설명하고자 한다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.41 no.6
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• pp.99-108
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• 2004

In this paper, a new fast detection and clutter rejection method is proposed for CCD-image-based Automatic Target Detection System. For defence application, fast computation is a critical point, thus we concentrated on the ability to detect various targets with simple computation. In training stage, 1D template set is generated by regional vertical projection and K-means clustering, and binary tree structure is adopted to reduce the number of template matching in test stage. We also use adaptive skip-width by Correlation-based Adaptive Predictive Search(CAPS) to further improve the detecting speed. In clutter rejection stage, we obtain Fourier Descriptor coefficients from boundary information, which are useful to rejected clutters.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.6 no.6
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• pp.1062-1070
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• 2003

In this paper, we observe one of the aquatic insect, fish(Medaka)'s behavior which reacts to giving toxic chemicals until lethal conditions using automatic tracking sl$.$stem. For the result, we define the Pattern A is a normal movement of fish and Pattern B is after giving the chemicals. In order to detect the movement of fish automatically, these patterns are selected for the training data of the artificial neural networks. The average recognition rates of the pattern B are remarkably increased after inputs of toxic chemical(diazinon) while the Pattern A is decreased distinctively. This study demonstrates that artificial neural networks are useful method for detecting presence of toxicoid in environment as for an alternative of in-situ behavioral monitoring tool.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.05a
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• pp.474-475
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• 2018

전 세계적으로 9.11로 대표되는 자살테러, 비행기테러, 화학가스 테러 등에 의한 인명피해가 늘고 있다. 1986년 김포공항 폭발사고, 1995년 음진리교 지하철 사린가스 사건, 2001년 9.11 사건, 2003년 필리핀 공항 폭탄테러 사건 등의 큰 테러 외에도 작은 사건은 무수히 많다. 이러한 테러 사태를 미연에 방지하기 위한 지능형 영상 보안 감시 시스템이 사회적으로 연구되어왔고 도입되어 왔다. 기존의 지능형 영상 보안 시스템은 모션 디렉션 기반으로 금지구역의 침입자로 판단되는 사람을 찾는 기능 중심으로 발전해왔다. 또한 보안요원의 관찰 모니터를 통해 화면을 계속 주시하는 한계 시간의 존재와 모니터 증가에 따른 한계 시간은 더 급감하게 되는 것으로 판단되었다. 이에 본 연구를 통해 유기물 탐지의 자동화를 추구하고, 보안 요원의 감시 업무를 도와 국가 주요 시설물의 유기물 자동 탐지를 통해 테러로부터 안전하게 보호하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.04a
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• pp.892-895
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• 2017

본 논문에서는 비분할 비디오로부터 이 비디오에 담긴 사람의 행동을 효과적으로 탐지해내기 위한 심층 신경망 모델을 제안한다. 일반적으로 비디오에서 사람의 행동을 탐지해내는 작업은 크게 비디오에서 행동 탐지에 효과적인 특징들을 추출해내는 과정과 이 특징들을 토대로 비디오에 담긴 행동을 탐지해내는 과정을 포함한다. 본 논문에서는 특징 추출 과정과 행동 탐지 과정에 이용할 심층 신경망 모델을 제시한다. 특히 비디오로부터 각 행동별 시간적, 공간적 패턴을 잘 표현할 수 있는 특징들을 추출해내기 위해서는 C3D 및 I-ResNet 합성곱 신경망 모델을 이용하고, 시계열 특징 벡터들로부터 행동을 자동 판별해내기 위해서는 양방향 BI-LSTM 순환 신경망 모델을 이용한다. 대용량의 공개 벤치 마크 데이터 집합인 ActivityNet 비디오 데이터를 이용한 실험을 통해, 본 논문에서 제안하는 심층 신경망 모델의 성능과 효과를 확인할 수 있었다.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.27 no.4
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• pp.114-122
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• 2012

최근 CCTV(Closed Circuit Television)의 설치가 증가하면서 효율적인 모니터링을 위하여 지능형 영상분석 기술에 대한 관심이 높아지고 있다. 지능형 영상분석 기술은 영상의 정보를 분석하여 자동으로 이상 행위를 탐지하고 관리자에게 경보를 전송하는 기술로써, 사고를 사전에 예방하고 사고가 발생한 경우에는 신속하게 대응하여 피해를 줄일 수 있게 해준다. 본고에서는 지능형 영상분석 기술이 탐지할 수 있는 이상 행위, 즉 이벤트를 그 목적에 따라서 보안, 비즈니스 인텔리전스, 객체인식으로 구분하여 현재 기술 수준을 살펴볼 것이다. 그리고 앞으로 지능형 영상분석에서 이벤트 탐지 기술의 발전 방향을 사람의 행동인식, 행위 기반 이상 현상 탐지, 군중 환경에서 이벤트 탐지, 지능형 영상분석 구조의 변화 등의 관점으로 구분하여 살펴보고자 한다.

• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2008.03a
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• pp.231-236
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• 2008

본 연구에서는 이진 변화탐지 방법상 요구되는 수동적인 자료처리 단계들을 모듈화하고 통합한 '이진 변화탐지 컴포넌트'를 개발하였으며, 대전 지역의 IKONOS 다중시계열 위성영상의 2개 연구지역에 적용함으로써 그 성능을 검증하였다. 개발된 컴포넌트는 ESRI의 ArcGIS 9.x 상에서 설치 및 실행되며, Visual Basic과 GIS 객체 라이브러리의 결합을 통해 구현되었다. 적용된 모델은 Im. J.(2007)의 연구에서 제시된 '캘리브레이션 기법을 이용한 자동 이진 변화탐지 모델'을 확장 적용한 것으로, 변화영상 히스토그램의 비정규분포를 고려한 누적 생산자 및 사용자 정확도 평가 기법이 최적 임계치 결정에 사용되었다. 다양한 변화탐지 기술들, ID, IR, NCIs, CVA, PCA와 ID, IR의 결합이 실험을 통해 비교 분석되었다. 실험 결과, 개선된 캘리브레이션 기법 적용을 통해 기존 기법보다 향상된 분류정확도를 얻었으며, PC1의 ID가 연구지역의 변화탐지 상에서 가장 우수한 분류 능을 보여주었다.