• 대한전자공학회논문지SP
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• 제40권6호
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• pp.98-105
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• 2003

본 논문은 유전자 알고리즘을 이용한 새로운 레이더 펄스열 탐지 기법을 제안하며, 전자전 시스템의 위협식별을 위한 펄스열 분리에 사용될 목적으로 개발되었다. 기존의 펄스열 탐지는 히스토그램 혹은 연속 웨이브렛 변환을 이용한 결정론적 접근이 일반적이었으나, 전자전 신호환경에서 빈번히 발생하는 신호누락, 잡음 및 대전자전 레이더 신호에 대해서는 탐지 신뢰성이 떨어진다. 제안한 기법은 펄스 도래시간만을 이용하는 펄스열 탐지 기법으로서 유전자 알고리즘의 확률론적 특성을 이용하여 설계되었다. 본 기법에서는 펄스의 도래 시간차를 초기 염색체로 구성하였으며, 펄스위상을 정의하여 이를 이용한 적합도 검증을 수행하였다. 그리고 다중 신호원의 분리를 목적으로 하는 레이더 펄스열 탐지를 위해서 비용함수를 이용한 조기 종료 및 그룹화를 적용하였다. 제안한 기법을 이용하여 모의 레이더 신호에 대해 실험한 결과 기존의 방법에 비해 탐지 위협개수 및 펄스 반복 주기의 탐지 정확도가 향상되었음을 확인하였다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제24권2호
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• pp.59-66
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• 2018

본 논문에서는 주행 중 가속도 센서와 카메라로부터 데이터를 실시간으로 수집, 분석하여 자동으로 도로 포장의 다양한 손상을 탐지하는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 도로의 포장 손상을 탐지하는 즉시 해당 이미지와 가속도 신호, GPS좌표를 도로관리자에게 전송하며 이를 서버에도 전송하여 데이터베이스에 이력화한다. 이를 통해, 도로 포장 손상 탐지 시스템은 도로관리자로 하여금 1) 신속, 정확, 편리하게 도로의 상태를 관리할 수 있게 하며, 2) 다양한 종류의 도로 포장 손상을 조기에 발견하여 관리할 수 있도록 하며, 3) 도로의 포장 손상을 추적 관리할 수 있도록 한다. 결과적으로, 제안하는 시스템은 10번의 고속도로 주행 실증 평가에서 평균 100 km/h로 주행 중 74%의 민감도와 84%의 정밀도로 도로 포장의 손상을 탐지하여 그 유효성이 입증되었다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제29권4호
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• pp.73-84
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• 2020

인터넷이 대중화되기 시작하면서 해킹 및 시스템과 네트워크에 대한 공격이 있어 왔고, 날로 그 기법들이 진화되면서 기업 및 사회에 위험과 부담감을 주었다. 그러한 위험과 부담감을 덜기 위해서는 조기에 해킹 및 공격을 탐지하여 적절하게 대응해야 하는데, 그에 앞서 반드시 네트워크 침입탐지의 신뢰성을 높일 필요가 있다. 본 연구에서는 네트워크 침입탐지 정확도를 향상시키기 위해 가중치 초기화와 가중치 최적화를 KDD'99 데이터셋에 적용하는 연구를 하였다. 가중치 초기화는 Xavier와 He 방법처럼 가중치 학습 구조와 관련된 초기화 방법이 정확도에 영향을 준다는 것을 실험을 통해 알 수 있었다. 또한 가중치 최적화는 현재 가중치를 학습률에 반영할 수 있도록 한 RMSProp와 이전 변화를 반영한 Momentum의 장점을 결합한 Adam 알고리즘이 정확도면에서 단연 돋보임을 네트워크 침입탐지 데이터셋의 실험을 통해 확인하였다.

• 한국지반신소재학회논문집
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• 제18권4호
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• pp.107-114
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• 2019

본 논문에서는 진원지 주변에서 빠르고 정확한 지진 조기 경보를 수행하기 위한 선착 P파 다중 탐지 시스템과 이를 구동하기 위한 지진파 초동 탐지 및 경보 알고리즘을 개발하였다. 공용 중인 5개소(포항지역 4개소)의 건축물을 선정하여 개발한 계측 시스템을 설치하였고, 지반 진동을 실시간 모니터링하며 실증시험을 진행하였다. 실증 모니터링 중 2019년 9월 26일 포항 지역에서 규모 2.3의 지진이 발생하였다. 포항지역에 설치된 총 4개소의 시스템 중 3개소에서 P파 초동 탐지 알고리즘이 작동되어 지진동 이벤트로 기록되었다. 진원지로부터 5.5 km로 가장 가까운 계측소는 지진 발생 후 1.2초 후 P파 초동이 감지되었으며, P파 도달 후 약 1.02초 후 S파가 도달하여 다소의 경보시간을 제공해주었다. P파가 탐지된 3곳의 최대 가속도는 각각 6.28gal, 6.1gal, 5.3gal로 기록되었으며, 이벤트 경보 발령을 위한 최대 지반 가속도의 임계값(25.1gal)을 초과하지 않아 경보 알고리즘이 작동하지 않았다. 향후 지속적인 모니터링 및 분석을 통해 추가 검증이 이루어진다면 국내 실정에 맞는 실효성 높은 지진 경보 시스템으로 활용 될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 하계학술대회
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• pp.660-661
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• 2020

본 논문에서는 기존 인공 신경망 기반 시계열 학습 기법인 Recurrent Neural Network (RNN)의 많은 연산량 및 고 사양 시스템 요구를 개선하기 위해 랜덤 포레스트 (Random Forest)기반의 새로운 시계열 학습 기법을 제안한다. 기존의 RNN 기반 방법들은 복잡한 연산을 통해 높은 성능을 달성하는 데 집중하고 있다. 이러한 방법들은 학습에 많은 파라미터가 필요할 뿐만 아니라 대규모의 연산을 요구하므로 실시간 시스템에 적용하는데 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는, 효율적이면서 빠르게 동작할 수 있는 시계열 다층 랜덤 포레스트(Time series Multilayered Random Forest)를 제안하고 산불 조기 탐지에 적용해 기존 RNN 계열의 방법들과 성능을 비교하였다. 다양한 산불화재 실험데이터에 알고리즘을 적용해본 결과 GPU 상에서 방대한 연산을 수행하는 RNN 기반 방법들과 비교해 성능적인 한계가 존재했지만 CPU 에서도 빠르게 동작 가능하므로 성능의 개선을 통해 다양한 임베디드 시스템에 적용 가능하다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2015년도 제52차 하계학술대회논문집 23권2호
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• pp.71-72
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• 2015

WSN의 센서 노드는 제한된 자원으로 인해 보안상의 취약성을 가지며 공격자는 쉽게 임의의 데이터를 삽입하는 허위 데이터 주입 공격을 할 수 있다. WSN에서는 이러한 공격이 치명적이기 때문에 허위 데이터를 가능한 빨리 여과해야 한다. 허위 데이터 주입 공격을 탐지하는 기법으로 동적 여과 기법이 제안되었는데 이 기법은 초기 분배된 비밀키에 대한 재분배가 이루어지지 않아 같은 공격에 계속 노출될 경우 불필요한 에너지 소모가 발생한다. 본 논문에서 제안하는 기법은 효율적인 키 재분배를 통해 허위 데이터를 빨리 감지하고 에너지 효율성을 향상시킨다. 전달 노드에서 허위 데이터가 탐지되면 정의된 알람 메시지를 통해 베이스 스테이션에 보고되고 키 재분배를 수행하여 더 효율적으로 허위 데이터를 감지한다. 그러므로 제안 기법은 기존 기법과 비교하였을 때 허위 데이터를 조기에 감지하고 전체 네트워크의 에너지를 절약한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.652-654
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• 2021

침입 탐지 시스템에 의해서 DDoS와 같은 공격을 탐지되며 조기에 차단할 수 있다. 의사 결정 트리를 이용하여 DDoS 공격 트래픽을 분석하였다. 중요도가 높은 결정적인 속성(Feature)을 찾아서 해당 속성에 대해서만 의사 결정 트리를 진행하여 정확도를 확인하였다. 그리고 위양성 및 위음성 트래픽의 내용을 분석하였다. 그 결과 하나의 속성은 98%, 두 가지 속성은 99.8%의 정확도를 각각 나타냈다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.441-442
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• 2022

교통사고 예측은 차량의 블랙박스 동영상을 통해 사고 발생을 최대한 빨리 예측하는 것을 목표로 한다. 이는 안전한 자율주행 시스템을 보장하는 데 중요한 역할을 한다. 다양한 교통 상황과 카메라의 제한된 시야로 인해 프레임에서 사고 가능성을 조기에 관찰하는 것은 어려운 도전이다. 예측의 핵심 기술은 객체의 시공간 관계를 학습하는 것이다. 본 논문에서는 블랙박스 동영상에서 사고 예측을 위한 계산 모델을 제안한다. 이것을 사용하여 사고 예방을 강화한다. 이 모델은 사고 위험에 대한 운전자의 시각적 인식에서 영감을 받았다. 객체 탐지기는 동영상 프레임에서 다양한 객체를 탐지한다. 탐지한 객체는 노드 생성기와 특징 추출기 동시에 통과한다. 노드 생성기에서 생성한 노드는 GCN 실행기를 사용한다. GCN 실행기는 각 프레임에 대한 객체의 3D 위치 관계를 계산한 후 공간 특징을 취득한다. 동시에 공간 특징과 특징 추출기에서 얻은 객체의 특징은 GRU 실행기로 보내진다. GRU 실행기 안에 시공간 특징을 암기하고 분석하여 교통사고 확률을 예측한다.

• 수산해양기술연구
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• 제22권1호
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• pp.6-10
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• 1986

우리 나라 주변어장에서의 주요 어자원중 조기류가 수동어탑을 위한 대표적 어종으로 부각되었다. 음원수준을 150~180dB로 가정했을 때 선배열 형의 수동어탐기에 탐지될 수 있는 거리는 최저 3km에서 최대 20km 이상으로 추정되어 어탐거리의 획기적 증대가 기대된다. 뿐만 아니라 조기류가 내는 700~800Hz 사이의 tocal noise의 특성은 수동형 어탐기에 의한 어종식별 거리 및 정밀도를 보다 향상시킬 것임이 분명하다. 다만, 이 수동소나를 조기류외에 대형어군을 이루는 멸치, 칼치, 명태류, 쥐취류, 오징어 등에 적용 여부를 가늠하기에는 보다 많은 정량적 자료가 수집된 연후에 가능할 것으로 믿어진다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.525-530
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• 2023

최근 소셜 네트워크 서비스(SNS) 및 모바일 서비스가 증가함에 따라 사용자들은 다양한 종류의 위험에 직면하고 있다. 특히 온라인 그루밍과 온라인 루머 같은 위험은 한 개인의 삶을 완전히 망가뜨릴 수 있을 정도로 심각한 문제로 자리 잡았다. 그러나 많은 경우 이러한 위험들을 판단하는 시점은 사건이 일어난 이후이고, 주로 법적인 증거채택을 위한 위험성 판별이 대다수이다. 따라서 본 논문은 이러한 문제를 사전에 예방하는 것에 초점을 맞추었고, 계속적으로 발생하는 대화와 같은 event를 실시간으로 감지하고, 위험을 사전에 탐지할 수 있는 Real-Time Early Risk Detection(RERD) 문제를 정의하고자 한다. 온라인 그루밍과 루머를 실시간 조기 위험 감지(RERD) 문제로 정의하고 해당 데이터셋과 평가지표를 소개한다. 또한 RERD 문제를 정확하고 신속하게 해결할 수 있는 강화학습 기반 새로운 방법론인 RT-ERD 모델을 소개한다. 해당 방법론은 RERD 문제를 이루고 있는 온라인 그루밍, 루머 도메인에 대한 실험에서 각각 기존의 모델들을 뛰어넘는 state-of-the-art의 성능을 달성하였다.