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.
트위터와 페이스북 같은 소셜 네트워크 서비스가 급격히 성장하면서, 소셜 네트워크 분석에 관련된 연구들도 많은 관심을 받고 있다. 특히 최근에는 트위터 상에 사용자가 관찰한 방대한 양의 정보가 실시간으로 생산된다는 점에 착안하여, 트위터 데이터 분석을 통한 이벤트 감지를 시도하는 연구가 진행되어왔다. 이를 통해 지진 발생을 감지하여 알려주는 시스템이나 지역 축제를 탐지하는 시스템의 개발 등 다양한 연구가 있었다. 그러나 이러한 시스템은 이벤트 발생위치를 탐지할 때 사용자가 제공한 위치정보나 트윗 작성위치를 사용하면서도 그 정확성에 대한 분석은 수행하지 않았다. 본 논문에서는 이벤트 감지 시스템 개발의 사전연구로써, 사용자가 입력한 프로필의 위치정보와 트윗에 포함된 GPS 좌표 사이의 관계와 신뢰성을 분석한다. 이 실험을 위해 52 만개 이상의 국내 사용자 계정과 280 만개 이상의 해외 사용자 계정을 분석하였고, 그 결과 국내 사용자의 경우 49.73%가, 해외 사용자의 경우 90.64%가 프로필 위치에서 주로 트윗을 작성한 것으로 나타났다. 이러한 분석 결과를 통해 사용자 위치정보의 신뢰성 수준을 알 수 있었으며, 이 결과는 추후 트위터의 위치정보를 활용하는 응용을 개발할 때 참고할 수 있을 것으로 기대한다.
본 논문은 현재 이슈화 되고 있는 CCTV 에서 광역 감시를 위한 지능형 영상보안 기술에 대해 서술한다. 광역영상보안시스템은 단일 CCTV 에서 일부 지역에 대한 감시를 벗어나 지역과 지역을 연계하여 보다 넓은 지역을 하나의 시스템으로 연동하여 신변의 안전 서비스를 제공하는데 목적을 갖는다. 본 시스템에서는 광역영상보안시스템 환경에서 요구하는 지능형 영상보안 기술로써 마스킹 기술, 이벤트 탐지 기술, 그리고 연동 기반의 객체 추적 기술, 객체 검색 기술 및 증거영상 생성 기술을 제시한다.
본 논문에서는 넓은 개활지역에서의 신속한 재난 감시 및 탐지를 위하여 대규모 공중무인기로 구성된 협업 감시 네트워크를 고려한다. 관제센터의 한정된 자원은 다수의 공중무인기의 개별 제어에 제한이 있으며 이는 감시네트워크의 성능 저하를 가져온다. 따라서 공중무인기 기반 감시네트워크는 자율적 이동센서네트워크 구축, 재난지역 감시 범위 최대화, 재난발생 특성에 따른 효과적인 대형 변화 방안이 요구된다. 본 논문에서는 가상력을 이용한 대규모 공중무인기의 네트워크 구축 및 효율적 제어 알고리즘을 제안한다. 공중무인기의 회전 움직임을 바탕으로 감시범위의 확장과 네트워크의 분할과 합병을 통해 재난 지역의 효과적인 감시가 가능하다. 시뮬레이션을 이용하여 대규모 공중무인기 기반 협업 감시네트워크는 공중무인기 간 자율적 감시네트워크 구축, 네트워크의 신속한 지역 이동 그리고 넓은 지역의 효율적 감시가 가능하고 높은 이벤트 탐지율(Event Detection Ratio) 획득이 가능함을 보인다.
다양한 응용에서 사용되고 있는 무선 센서 네트워크(WSN)는 저가의 센서 노드를 구성하기 위해 배터리, 메모리 크기, MCU, RF transceiver 등과 같은 하드웨어에서 제약을 갖고 있다. 특히, 센서 노드의 제한된 에너지는 네트워크 수명과 직접적인 관련이 있기 때문에 네트워크 수명을 연장하기 위한 효율적인 알고리즘이 요구된다. 군 환경에서 침입자를 탐지하기 위한 감시 정찰 응용은 이벤트 구동형(event-driven) 전송 모델로써, 이벤트 발생 빈도가 드물고(rare), 폭발적(bursty), 지역적(local)으로 발생하는 특징이 있다. 이와 같은 응용에서는 Data Aggregation의 장점이 있는 클러스터링 알고리즘을 이용하는 것이 각 노드가 개별적으로 데이터를 전송하는 것 보다 데이터 전송량을 줄여 에너지 효율을 높일 수 있다. 하지만 기존의 클러스터링 알고리즘은 감시 정찰 응용의 이벤트 발생에 대한 특징을 고려하고 있지 않기 때문에 여러 문제가 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 개선한 감시 정찰 응용에서의 에너지 효율적인 클러스터링 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 타깃을 탐지한 노드들이 각각 Cluster Head Election Window (CHEW)를 생성하여 지역적 경쟁 방식으로 클러스터를 구성하고, 타깃의 이동성을 고려하였다. 시뮬레이션 결과에서는 타깃의 이동에 따라 클러스터가 형성되는 자취를 분석하고, 에너지 효율이 증가되는 것을 증명하였다.
센서 네트워크는 습도, 온도, 조도 등의 다양한 정보를 수집할 수 있는 센서들을 특정한 지역이나 광범위한 지역에 분포하여 특정 이벤트를 탐지하거나 계속적으로 환경을 관찰하여 수집된 정보를 효율적으로 Base Station으로 전송하는 일종의 애드 혹 네트워크이다. 본 논문은 센서 네트워크의 라우팅 프로토콜 중 PEGASIS와 동심원 형태의 클러스터링 방법에 대해 취약점을 알아보고, 이를 해결하기 위한 방법으로 클러스터 헤드 선출을 위한 두 가지 기준을 정하고, 퍼지 이론을 기반으로 적절한 선택 값을 도출하여 효율적인 클러스터 헤드를 선출하는 방법을 제안한다. 이 방법은 각 센서 노드들의 남아있는 에너지를 고려할 수 있으며, 각 레벨에서 클러스터 헤드들은 가깝게 위치하게 되어 Multi-hop으로 데이터 전송 시 기존의 방법들보다 전송 거리를 줄일 수 있는 장점을 가지고 있다.
본 논문에서는 MMORPG에서 각 캐릭터의 소지금 증가/감소 이벤트 로그 데이터를 위주로 플레이어의 액션 로그 데이터를 조사하여 게임봇을 탐지하는 기계 학습 기반의 새로운 접근 방법을 제안한다. 게임봇 계정과 일반 계정을 구분하는 주요 피쳐를 추출하기 위해 밀도 기반 군집화 알고리즘의 하나인 DBSCAN (Density Based Spatial Clustering of Application with Noise)를 이용하였다. DBSCAN 알고리즘을 통해 각 플레이어의 소지금 증가/감소 위치 좌표를 클러스터링하고, 그 결과 생성된 클러스터의 수, 코어 포인트의 비율, 멤버 포인트의 비율, 노이즈 포인트의 비율과 같은 공간적 특성을 나타내는 값들을 추출하였다. 해당 피쳐들을 사용하면 게임봇 개발자들이 게임봇 탐지 시스템의 원리를 알더라도 넓은 지역을 돌아다니며 사냥을 하도록 게임봇 프로그램을 제작하는 것은 매우 비효율적이기 때문에 탐지 시스템을 우회하기 어렵게 된다. 결과적으로, 게임봇은 소지금 변동 좌표 데이터로부터 추출한 공간적 특성에서 일반유저와 명확한 차이를 보였다. 예를 들면, DBSCAN 클러스터링 결과 중 노이즈 포인트의 비율에서 게임봇은 5% 이하의 낮은 값을 가지는 반면에 일반 유저들은 대부분 높은 값을 갖는다. 실제 MMORPG의 액션 로그 데이터를 이용한 게임봇 탐지에서, 본 논문에서 제안된 시스템은 높은 탐지율의 우수한 성능을 보였다.
위성 탑재 라이다 시스템이 관측하는 후방산란 신호는 대기 에어러솔의 3차원 공간적인 분포 특성 및 시간적인 변화를 탐지할 수 있게 한다. 본 연구에서는 Cloud-Aerosol LIDAR and Infrared Pathfinder Satellite Observation(CALIPSO) 위성에 탑재된 Cloud-Aerosol LIDAR with Orthogonal Polarization(CALIOP) 라이다 관측자료를 이용하여 2012년 한 해 동안의 동북아시아 지역(북위 20도 - 50도, 동경 110 도 - 140 도)의 대기 에어로졸의 시공간 분포를 분석하였다. 입자 소산계수와 편광소멸도의 통계 분석으로부터 각 고도별 에어러솔 입자의 광학 특성정보를 분석하였고, 각 계절별 에어러솔 광학 특성값의 연직분포정보를 정량화할 수 있었다. 또한, 편광소멸도 자료는 연중 0.5 이상의 큰 값을 보이고 있어 지역 대기에는 비구형성 입자에 의한 영향이 많이 받고 있음을 알 수 있었다. 본 연구는 지역적 규모의 3차원 에어러솔 분포 정보에 대한 기초연구로서, 향후 추가 자료 조사를 통하여 보다 다양한 이벤트성 사례와 에어러솔 기후학적 정보를 생산할 것이다.
센서 네트워크는 이벤트 감지와 통신 기능이 있는 다수의 센서 노드들과 하나 이상의 싱크 노드들로 이루어진 시스템이다. 센서 네트워크는 배치된 지역에 있는 사물의 인식 정보와 주변의 환경 정보를 수집하여 사용자에게 제공한다. 센서 노드의 자원 제약과 무선통신 사용, 기반 시설의 부재로 인해 센서 네트워크는 여러 보안 위협에 취약하다. 센서 네트워크 보안과 관련한 대부분의 기존 연구는 한 가지 공격을 탐지하고 방어하는 것을 목표로 진행되어왔다. 그러나 실제 센서 네트워크에서는 언제 어떠한 공격이 발생할 지 미리 예측할 수 없으며 동시에 여러 가지 공격이 함께 발생할 가능성도 존재한다. 본 논문에서는 센서 네트워크에서 발생 가능한 공격인 허위 보고서 공격과 웜홀 공격을 방어할 수 있는 보안 라우팅 기법을 제안한다. 제안 기법은 기존 보안 기법을 개선 및 결합함으로써 실험 결과 기존 기법보다 높은 공격 검출 성능을 보인다.
InSAR (Interferometry SAR) 기술은 복소수 데이터를 활용해 두 개 이상의 SAR 이미지 자료에서 위상차 정보를 얻어 고해상도 영상추출, 지표면 변화 탐지, 표고 측정, 빙하 변화 관측을 할 수 있는 기술이다. 많은 국가에서 InSAR기술을 활용한 화산활동 탐지, 남극의 빙하관측, 지반침하 및 지표변화 분석 등 다양한 분야에서 InSAR 기술에 관한 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 지하수위 저하로 인해 지반침하가 발생한 사례에 대하여 InSAR기술로 분석된 지반침하량을 수치해석기법, 계측결과와 비교·분석하였다. 분석결과 InSAR기술결과와 수치해석기법을 이용하여 추정한 침하양상이 상당히 유사한 것으로 나타났으며, 주요 침하구간에서 발생한 최대침하량이 InSAR기술과 계측결과가 유사한 것으로 나타나 InSAR기술의 신뢰성을 확인할 수 있었다. 본 사례연구를 통해 과거 발생한 지역의 시계열적 지반침하 이력과 터널 및 지하공간 건설 중 갑작스런 이벤트 발생으로 인한 계측이 수행되지 않은 인접구간의 침하특성 파악 등에 InSAR 기술이 핵심기술로 활용될 수 있을 것으로 판단되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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