• 제목/요약/키워드: 자동 탐지 및 추출

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LANDSAT 영상을 이용한 해안선 자동 추출과 변화탐지 모니터링 (Automatic Coastline Extraction and Change Detection Monitoring using LANDSAT Imagery)

  • 김미경;손홍규;김상필;장효선
    • 대한공간정보학회지
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    • 제21권4호
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    • pp.45-53
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    • 2013
  • 지구 온난화와 이로 인한 해수면의 상승은 명백히 전 지구적으로 일어나고 있는 변화이며 해안선의 변화 또한 동반되고 있다. 해안선은 해수면의 상승뿐만 아니라 인위적인 활동에 의해서도 변화할 수 있으나 지구온난화에 의한 해안선 변화의 파악은 지구 온난화의 진행을 파악할 수 있는 지표로써 활용이 가능하다. 따라서 본 연구의 목적은 자동으로 해안선을 추출 및 변화를 파악하는 데에 있다. 본 연구에서는 자동으로 해안선을 추출하기 위해서 수분지수를 활용하여 물과 육지의 대조를 극대화하였으며, 해안선의 자동 추출이 용이하도록 하였다. 수분지수로 변환된 영상에서 자동으로 물과 육지를 분할하기 위하여 적정 임계값을 자동으로 찾을 수 있도록 영상처리 기법을 적용하였고, 경계선 검출 알고리즘을 통하여 해안선을 추출하였으며 추출된 해안선으로 변화를 탐지하는 방법론을 제시하고자 하였다. 자동으로 물과 육지를 분할하고 경계선을 찾는 영상처리 기법은 다른 자료의 도움 없이 LANDSAT 영상만을 이용하여 적용될 수 있으며 추출된 해안선 또한 기준자료로 이용된 NLCD(National Land Cover Database) 자료와의 비교를 통해 유사하다는 것을 확인할 수 있었다. 또한 지구 온난화의 지표로써의 활용 가치를 확인하기 위해 연구 대상지역을 지층의 온도가 연중 $0^{\circ}C$ 이하로 항상 얼어 있는 영구동토로 선정하여 영구동토의 해빙으로 인한 해안선 변화를 정량적으로 확인할 수 있었으며 해안선의 변화가 가속화한다는 사실을 확인할 수 있었다.

딥러닝 기술을 이용한 비정형 보안 위협정보 자동 탐지 및 추출 기술 연구 (A Study on Automatic Detection and Extraction of Unstructured Security Threat Information using Deep Learning)

  • 허윤아;김경민;이찬희;임희석
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.584-586
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    • 2018
  • 사이버 공격 기법이 다양해지고 지능화됨에 따라 침해사고 발생이 증가하고 있으며, 그에 따른 피해도 확산되고 있다. 이에 따라 보안 기업들은 다양한 침해사고를 파악하고 빠르게 대처하기 위하여 위협정보를 정리한 인텔리전스 리포트를 배포하고 있다. 하지만 인텔리전스 리포트의 형식이 정형화되어 있지 않고 점점 증가하고 있어, 인텔리전스 리포트를 수작업을 통해 분류하기 힘들다는 문제점이 있다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 개체명 인식 시스템을 활용하여 비정형 인텔리전스 리포트에서 위협정보를 자동으로 탐지하고 추출할 수 있는 모델을 제안한다.

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분산 에이전트 침입 탐지 시스템의 성능 평가 (Performance Evaluation of Intrusion Detection System with Attributed Agent)

  • 정종근;김용호;박찬호;이윤배
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2001년도 춘계학술발표논문집 (상)
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    • pp.387-390
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    • 2001
  • 최근 세계적으로 유수한 인터넷 사이트들의 해킹으로 인해 네트워크 보안의 중요성이 강조되고 있다. 네트워크 보안을 위해 방화벽보다는 좀더 신뢰성이 높은 네트워크 및 시스템에 대한 보안 솔루션으로 침입 탐지 시스템(Intrusion Detection System)이 차세대 보안 솔루션으로 부각되고 있다. 본 논문에서는 기존의 IDS의 단점이었던 호스트 레벨에서 확장된 분산환경에서의 실시간 침입 탐지는 물론 이기종간의 시스템에서도 탐지가 가능한 새로운 IDS 모델을 제안 설계하였다. 그리고, 프로토타입을 구현하여 그 타당성을 검증하였다. 이를 위해 서로 다른 이기종에서 분산 침입 탐지에 필요한 강사 파일을 자동적으로 추출하기 위해서 패턴 추출 에이전트를 이용하였다.

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패턴 추출 에이전트를 이용한 분산 침입 탐지 시스템 모델 설계 및 성능 평가 (Design and Performance Evaluation of Attributed Intrusion Detection System Model using Pattern Extracting Agent)

  • 정종근;편석범;이윤배
    • 대한전자공학회논문지TE
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    • 제37권5호
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    • pp.117-124
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    • 2000
  • 최근 세계적으로 유수한 인터넷 사이트들의 해킹으로 인해 네트워크 보안의 중요성이 강조되고 있다. 네트워크 보안을 위해 방화벽보다는 좀 더 신뢰성이 높은 네트워크 및 시스템에 대한 보안 솔루션으로 침입 탐지 시스템(Intrusion Detection System)이 차세대 보안 솔루션으로 부각되고 있다. 본 논문에서는 기존 의 IDS의 단점이었던 호스트 레벨에서 확장된 분산환경에서의 실시간 침입 탐지는 물론 이 기종간의 시스템에서도 탐지가 가능한 새로운 IDS 모델을 제안·설계하였다. 그리고, 프로토타입을 구현하여 그 타당성을 검증하였다. 이를 위해 서로 다른 이 기종에서 분산 침입 탐지에 필요한 감사 파일을 자동적으로 추출하기 위해 패턴 추출 에이전트를 이용하였다.

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자동 임계값 추출 알고리즘과 KOMPSAT-3A를 활용한 무감독 변화탐지의 정확도 평가 (Accuracy Assessment of Unsupervised Change Detection Using Automated Threshold Selection Algorithms and KOMPSAT-3A)

  • 이승민;정종철
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제36권5_2호
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    • pp.975-988
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    • 2020
  • 변화탐지는 서로 다른 시점에 촬영된 영상에서 일어난 변화를 관측하는 기술로 위성영상을 활용한 원격탐사 분야에서 중요한 기술이다. 변화탐지 기법 중 하나인 무감독 변화탐지 기법은 단시간 내에 변화지역을 추출할 수 있는 장점을 지니지만, 임계값을 통해 변화된 지역을 이진영상으로 나타내기 때문에 토지피복변화를 파악하기 어렵다는 단점이 있다. 본 연구는 이러한 무감독 변화탐지의 단점을 보완하기 위해 공간정보를 기반으로 생성된 격자 포인트를 이용하여 위성영상의 토지피복변화 및 정확도 평가를 수행하였다. 변화탐지 알고리즘은 Spectral Angle Mapper(SAM)를 사용하였으며, 김제자유무역지역 일대를 촬영한 KOMPSAT-3A(K3A) 위성영상을 대상으로 진행하였다. 변화탐지결과는 자동 임계값 추출 알고리즘들 중 Otsu, Kittler, Kapur, Tsai 방법을 사용하여 이진영상으로 나타냈다. 또한, 변화탐지에 사용된 두 시점의 위성영상은 계절에 의한 식생 변화가 존재하기 때문에 확률밀도함수를 통한 Differenced Normalized Difference Vegetation Index(dNDVI)의 임계값으로 계절적 영향을 받는 지역을 제거하였다. 연구 결과, 자동 임계값 추출 알고리즘 중 Otsu와 Kapur의 정확도가 58.16%로 나타났고, dNDVI를 통해 계절적 영향을 제거하였을 때 85.47%로 정확도가 개선된 결과를 보였다. 본 연구결과를 기반으로 생성된 알고리즘은 무감독 변화탐지를 수행할 때 정확도 평가와 토지피복변화를 정량적으로 파악하여 기존의 단점을 보완할 수 있다고 판단된다.

연관 어휘 추출을 통한 질의어 관련 이슈 탐지 (Query Related Issue Detection using Related Term Extraction)

  • 김제상;김동성;조효근;이현아
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2013년도 제25회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.133-136
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    • 2013
  • 근래 트위터와 페이스북 등의 SNS(Social Network Service)에서 일반 대중의 관심사나 트렌드 등의 이슈를 탐지하는 많은 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 검색어에 대한 연관 어휘 추출을 통해 검색어에 연관된 이슈나 화제를 트위터에서 추출하기 위한 방법을 제안한다. 본 논문에서는 연관성이 높은 단어는 서로 가깝게 발생할 것으로 기대하고, 단어 간 거리가 가까울수록, 공기빈도가 높을수록 커지는 단어연관도 계산법을 제안한다. 연관도 값이 임계치를 넘는 어휘를 연관 어휘로 보고 네트워크의 형태로 관련 이슈를 제시한다.

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패턴 추출 에이전트를 이용한 분산 침입 탐지 시스템 (Attributed Intrusion Detection System using Pattern Extracting Agent)

  • 정종근;이해군;허경;신숙경
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국해양정보통신학회 2008년도 춘계종합학술대회 A
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    • pp.658-661
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    • 2008
  • 최근 세계적으로 유수한 인터넷 사이트들의 해킹으로 인해 네트워크 보안의 중요성이 강조되고 있다. 네트워크 보안을 위해 방화벽보다는 좀 더 신뢰성이 높은 네트워크 및 시스템에 대한 보안 솔루션으로 침입 탐지 시스템(Intrusion Detection System)이 차세대 보안 솔루션으로 부각되고 있다. 본 논문에서는 기존의 IDS의 단점이었던 호스트 레벨에서 확장된 분산환경에서의 실시간 침입 탐지는 물론 이기종간의 시스템에서도 탐지가 가능한 새로운 IDS 모델을 제안 설계하였다. 그리고, 프로토타입을 구현하여 그 타당성을 검증하였다. 이를 위해 서로 다른 이기종에서 분산 침입 탐지에 필요한 감사 파일을 자동적으로 추출하기 위해서 패턴 추출 에이전트를 이용하였다.

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자동 연상 기억장치 신경망을 이용한 음향 표적의 신호 주파수선 탐지 (Detection of Signal Frequency Lines for Acoustic Target using Autoassociative Momory Neural Network)

  • 이성은;황수복;남기곤;김재창
    • 한국음향학회지
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    • 제15권5호
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    • pp.118-124
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    • 1996
  • 수동 소나 시스템에서 표적을 탐지, 식별하는데 가장 중요한 인자는 표적소음에서 나타나는 신호 주파수선 성분이다. 수중의 주변잡음과 표적소음이 복합된 환경에서 표적의 신호 주파수선 성분을 정확히 추출하는데는 신호 탐지 문턱값 설정이나 주변잡음의 변화 때문에 어려움이 따른다. 이 연구에서는 자동 연상 기억장치 신경망을 이용하여 신호 탐지 문턱값 설정이나 주변잡음의 변화에 강인한 음향 표적의 신호 주파수선 탐지 방식을 제안한다. 모의 실험 및 실제 표적 신호에 적용하여 제안한 방식이 우수한 신호 주파수선 탐지성능을 나타냄을 보인다.

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악성코드 침입탐지시스템 탐지규칙 자동생성 및 검증시스템 (Automatic Malware Detection Rule Generation and Verification System)

  • 김성호;이수철
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제20권2호
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    • pp.9-19
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    • 2019
  • 인터넷을 통한 서비스 및 사용자가 급격하게 증가하고 있다. 이에 따라 사이버 공격도 증가하고 있으며, 정보 유출, 금전적 피해 등이 발생하고 있다. 정부, 공공기관, 회사 등은 이렇게 급격한 사이버 공격 중 알려진 악성코드에 대응하기 위하여 시그니처 기반의 탐지규칙을 이용한 보안 시스템을 사용하고 있지만, 시그니처 기반의 탐지규칙을 생성하고 검증하는 데 오랜 시간이 걸린다. 이런 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 잠재 디리클레 할당 알고리즘을 통한 시그니처 추출과 트래픽 분석 기술 등을 이용하여 시그니처 기반의 탐지규칙 생성 및 검증 시스템을 제안하고 개발하였다. 개발한 시스템을 실험한 결과, 기존보다 훨씬 신속하고, 정확하게 탐지규칙을 생성하고 검증하였다.

적외선 영상을 이용한 Gradient Vector Field 기반의 표적 및 화염 자동인식 연구 (A Study of Automatic Recognition on Target and Flame Based Gradient Vector Field Using Infrared Image)

  • 김춘호;이주영
    • 한국항공우주학회지
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    • 제49권1호
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    • pp.63-73
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    • 2021
  • 본 논문은 공중 혹은 해상배경에 표적과 화염이 동시에 존재할 때, 무인항공기에 장착된 EOTS(Electro-Optical Targeting System; 전자광학 추적장비)가 표적을 추적하기 위해 화염의 영향에 강건하도록 표적을 자동 인식하는 기법을 제안한다. 제안한 기법은 표적과 화염의 적외선 영상을 Gradient Vector Field로 변환하고, 각 Gradient magnitude를 Polynomial Curve Fitting 도구에 적용하여 다항식 계수를 추출 및 얕은 신경망 모델에 학습함으로써, 표적과 화염을 자동으로 인식한다. 확보한 표적 및 화염의 다양한 적외선 영상 DB를 학습데이터, 검증데이터, 시험데이터로 분류하여 제안한 기법의 표적 및 화염 자동 인식 성능을 확인하였다. 본 알고리듬을 활용하여 무인항공기의 자동비행 중 충돌회피, 산불탐지, 공중 및 해상의 목표물을 자동탐지 및 인식하는 분야에 적용될 수 있다.