• 한국GIS학회:학술대회논문집
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• 한국GIS학회 2003년도 공동 춘계학술대회 논문집
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• pp.349-353
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• 2003

최근 관심이 증대되고 있는 국토모니터링과 관련하여 기존의 SPOT, IRS, KOMPSAT, LANDSAT 등의 중ㆍ저해상도 위성영상과 IKONOS 등의 고해상도 위성영상을 이용하여 국토의 변화를 탐지하고자 하는 시도가 활발히 진행되고 있다. 이 때 영상의 기하보정은 필수적인 과정이며 영상의 기하보정시 기준점을 취득하는 과정에 많은 시간과 작업비용이 소요된다. 현재 기준점 취득은 수치지도 등을 통해 기존의 지상기준점을 이용하는 방법과 GPS를 이용한 현지 측량방법이 활용되고 있는데 동일지역에 대해 매번 사업 때마다 수행되고 있는 실정이다. 따라서 이러한 과정을 보다 효율적으로 수행하기 위한 하나의 방안으로 본 연구에서는 image chip을 이용하여 GCP를 취득하고 이를 데이터베이스로 구축하여 기존의 작업을 자동화, 체계화하고자 하였다. 이를 통하여 중복측량 방지와 데이터의 균질성을 기할 수 있었다. Image Chip의 영상 정합을 위해서는 상관계수법과 최소제곱정합법을 이용하여 부영상소 단위까지 정합결과를 얻을 수 있었으며 위성의 header 정보로부터의 영상의 표정각과 입사각에 대한 정보를 이용하여 축척과 회전요소를 고려함으로써 영상 정합시 보다 정확한 기준점 정보를 취득할 수 있었다. 또한, 이종 센서간 영상정합 가능성에 대해서 연구한 결과 KOMPSAT과 SPOT간에는 신뢰할 만한 수준의 정합 결과를 얻을 수 있었으나 고해상도 영상의 경우에는 항공사진과 IKONOS의 영상 정합시 센서의 방사학적 특성의 차이로 신뢰할 안한 결과를 얻을 수 없었다. 영상 정합시 정확도에 영향을 미치는 인자들에 관한 실험 결과 센서의 파장, 계절, Chip 영상의 크기 등이 큰 영향을 미쳤으며 영상정합을 위해 영상 GCP를 데이터베이스에서 검색할 때 이에 대한 고려가 우선적으로 이루어져야 할 것으로 사료된다.n of hub-and-spoke system, integration of logistics bases, introduction of (automatic) parking building, diversification of transportation mode, and etc. At the same time, we constructed three practically executable scenarios based on those ideas. The first is "Center Hub" scenario, the second is "Metropolitan Hub" scenario. The third and last scenario is "Regional Consolidation of Warehouses (distribution centers)".f worldly desire' and 'cordiality' that one could be deserved his diligency becoming a part of the harmonious idealistic living place. Fourthly, on the character of story teller. Originally he is a incomer of "Gang-Ho" from real world. so that reason, he is showing dualism not to deny the loyalty oath to his king, while he intends to satisfy with the life in "Gang- Ho" separating himself from real world. As a gentry, at that time, the loyalty oath is inevitable one and that is found from wr

• 전자공학회논문지
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• 제52권3호
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• pp.173-180
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• 2015

외곽 침입 탐지를 위한 전자보안 펜스 시스템은 광망, 장력, 자력 등 다양한 시스템이 개발되어 국가 보안시설에 설치되고 있으나, 실외에 설치가 되는 시스템으로 환경 잡음에 따른 오경보의 발생에 따라 현장적용에 불편함이 크다. 본 논문에서 연구하는 마찰대전 방식의 전자보안펜스 시스템은 침입에 따른 감지 성능뿐 아니라, 경제성, 시공편리성, 유지보수 측면에서 많은 장점을 가지고 있으나, 환경 잡음에 따른 신뢰성 개선이 필요하다. 본 연구의 목적은 환경 잡음에 따른 오경보 감소에 대한 연구를 하는 것이다. 기존의 마찰대전 방식 전자보안펜스 시스템은 펜스 침입 신호의 크기를 분석하여 침입 경보를 결정했으나 강풍과 같은 환경잡음에 의해서도, 동일한 신호의 크기가 발생되어 오경보의 해석에 어려움이 있었다. 오경보 감소방안 연구를 위해 서울시립대학교 교내의 온실 실험실 Fence 위에 시스템을 설치하였고, 환경잡음 신호와의 관계를 분석하기 위해 온도, 풍속, 습도 등에 대한 데이터를 별도로 수집하였다. 수집된 신호는 고속푸리에 변환 FFT(Fast Fourier Transform)를 이용해 주파수 특성을 분석하여, 침입신호와 환경잡음신호를 구분하는 알고리즘으로 개선하였다. 제안된 신호침입 알고리즘의 적용 전 후 데이터를 수집, 분석한 결과, 알고리즘 적용 후, 약 98%의 개선이 있음을 확인하였다. 실제 주요보안 시설에 설치할 경우 주변 잡음신호에 대해 신뢰성을 향상할 수 있는 알고리즘인 것을 확인하였다.

• 시큐리티연구
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• 제60호
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• pp.9-31
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• 2019

드론 기술의 발달과 대중화로 인하여 드론을 범죄나 테러 등에 악용하는 소위 '비열한 드론 (dirty drone)'이 사회문제화가 되고 있으며, '드론의 역습'을 심각하게 고려할 시점이 되었다. 실제로 드론으로 인한 위협 사례는 지상 시설물에 대한 위협은 물론, 항공 안전 위협, 최근에는 대규모 행사나 집회 및 특정 인사를 겨냥한 범죄, 테러에 이르기까지 그 악용 범위가 넓어지고 있다. 본 연구는 드론이 범죄, 테러 등에 악용되면서 새로운 형태의 사회 안전 위협요인으로 등장한 반면, 이에 대한 대응은 아직 충분하지 못하고 있는 상황에서 안티드론의 개념을 명확하게 규정하고자 하였다. 이를 통하여 효과적인 안티드론 시스템 구축방안을 제시하고자 하였다. 안티드론의 주요 쟁점 요소들에 대하여 분석을 하였으며, 안티드론은 "드론으로 인해 야기되는 범죄나 테러 등 공공의 안녕과 질서를 침해하는 행위를 예방, 탐지, 차단하기 위해 법집행기관, 관련 기술 및 산업 주체 등이 상호 유기적으로 결합하여 수행하는 법적, 제도적, 기술적 차원의 종합적 대응 활동"으로 정의하였다. 비열한 드론에 대한 효과적인 대응을 위하여 법집행 기관의 권한 부여와 관련 법률의 제정 등을 제시하였다. 앞으로 직접적인 데이터 (primary data)를 활용하여 안티드론에 대한 종합적이고 체계적인 후속 연구가 이어져야 할 것이다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제45권6호
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• pp.34-51
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• 2008

인터넷이 일상생활에서 중요한 위치를 차지함에 따라 인터넷에서 발생되는 트래픽의 특성을 밝히는 것은 매우 중요한 연구과제로 주목을 받고 있다. 그러나 인터넷 트래픽은 대용량이므로 쉽게 다룰 수 없다. 이러한 문제는 인터넷 트래픽 측정 연구에 가장 큰 장애다 많은 연구자들은 다양한 샘플링 기법을 통해 트래픽을 다를 수 있는 양으로 샘플링하여 분석하고 있다. 본 연구에서는 기존의 인터넷 측정 연구에서 사용된 샘플링 기법을 비교 분석하고, 가장 효과적인 샘플링 방안을 제시하고자 한다. 연구에 비교 사용된 샘플링 기법은 규칙적 샘플링, 단순 랜덤 샘플링, 층화 샘플링이며, 샘플링 단위는 1/10, 1/100, 1/1000을 사용하였다. 분석한 항목은 트래픽 크기 분석, 엔트로피 분석, 패킷 크기 분석이다. 단순 랜덤 샘플링은 무난한 결과를 보였고, (간격을 패킷 개수로 설정한) 규칙적 샘플링은 대상과 샘플링 강도에 상관없이 고른 결과를 보였다. 한편, 간격을 시간으로 설정한 규칙적 샘플링은 매우 좋지 않을 결과를 나타내었다. 전송층 프로토콜을 기준으로 층화 샘플링 수행할 경우 더욱 좋은 결과를 얻을 수 있었다. 연구 결과를 통해 샘플링 기법이 시간에 따른 트래픽의 흐름을 얼마나 잘 유지하는가가 샘플링 성능을 좌우함을 알 수 있었다. 또한 엔트로피 분석은 샘플링에 강하고, 이상 트래픽 탐지에 매우 적절함이 확인되었다. 그러나 병목 현상에 의한 트래픽 크기 감소는 잘못된 엔트로피 분석 결과를 유발할 수 있음을 발견하였다. 마지막으로, 패킷 크기 분포는 패킷 샘플링 방식이나 강도에 영향을 받지 않음을 발견하였다.

• 지능정보연구
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• 제18권1호
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• pp.91-107
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• 2012

인터넷의 성장과 개인의 참여는 사생활 정보 보호에 관련된 비효율적 관리 방안에 대한 문제의식을 불러일으키고 있으며 이를 해결하기 위한 여러 연구들이 이루어지고 있다. 본 연구에서는 기존에 존재하는 문서 분류 방법론을 이용하여 개인의 사적 공간을 나타내는 프라이버시의 항목 중 개인을 식별할 수 있거나 개인이 민감해 할 수 있는 사생활 정보를 담고 있는 문서를 탐지 혹은 분류하는 방법에 대해서 다룬다. 논문의 실험에서 기존의 학습데이터에 추가적으로 개인정보의 유형에 관련된 하위 학습 데이터를 추가함으로써 자동 문서 분류 알고리즘의 성능 측정치를 높이는 것을 시도하였다. 또한 개인정보의 유형에 따라 알고리즘에 효과적으로 적용하는 방향을 제시하기 위하여 기존 논문에서 나타난 개인정보의 유형들을 분석하였다. 개인정보 관련 문서로 분류된 학습 대상과 함께 개인정보에 영향력이 있는 개인정보 유형들을 추가 학습시켜 알고리즘이 학습하는 문서 자질(feature)의 질(quality)을 높였다. 높아진 학습 자질의 질로 인하여 기존의 Na$\ddot{i}$ve Bayes 방법론을 이용한 평가 측정치가 높아질 수 있었다.

• 정보보호학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.295-310
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• 2014

발전소 주제어시스템(DCS, Distributed Control System)은 원격지의 설비를 계통현황에 따라 실시간 조작, 감시 및 운전 효율성을 향상시키기 위해 튜닝을 하도록 구현된 자동화 시스템이다. DCS는 IT 기술의 발전과 함께 점차 지능화, 개방화되고 있다. 많은 전력회사들이 DCS에 설비 관리용 패키지 시스템을 접목하여 예측진단을 통한 유지 보수 및 Risk Management를 실현시키기 위한 투자를 확대하고 있다. 하지만, 최근 해외사례에서 보듯이 원전 전력망 등 국가 주요기반 시설인 산업 제어시스템(ICS)을 마비시키고 파괴할 목적으로 개발된 최초의 사이버 전쟁무기인 스턱스넷이 출현하는 등, 폐쇄형 시스템으로 구성된 발전소 주제어시스템도 점차 외부 공격으로부터 위협의 대상이 되고 있음을 알 수 있다. 높은 수준의 가용성(낮은 고장빈도와 신속한 복구)과 운영 신뢰성의 이유로 10년 이상 장기 사용이 요구되는 발전소 주제어시스템의 경우 전적으로 해외 기술에 의존하고 있고 패치 업데이트 등 주기적 보안관리가 이뤄지지 못해 잠재된 취약점이 노출될 경우 심각한 우려가 예상된다. 본 논문에서는 국내 발전회사에서 사용 중인 Ovation 1.5 버전의 간이 시뮬레이터 환경에서 범용 취약점 분석툴인 NESSUS를 활용하여 인가된 내 외부 사용자의 악의적 행위(모의해킹)를 수행하였다. 이를 통해 취약점 탐지 및 발전소 제어시스템 내 사이버 침해사고 발생 시 효과적으로 대응 할 수 있는 취약점 분석 및 로그분석 방안을 제시하고자 한다.

• 한국가스학회지
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• 제12권2호
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• pp.48-52
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• 2008

산업의 성장으로 가스사용량이 증가함에 따라 가스설비, 화학플랜트 등 시설 또한 점차로 증가하고 있으나, 가스에 대한 안전관리는 여전히 미흡한 실정이다. 공장과 가정에서 많이 사용되고 있는 메탄은 천연가스의 주성분으로 가연성이면서 폭발성가스이어서 그에 대한 안전관리도 매우 중요하다. 그 한 가지 방안으로 $3.2\;{\mu}m$ 중적외선 영역의 LED 및 PD를 이용하여 메탄가스누출검지시스템을 개발하고자 한다. 이 파장대역의 센서로 레이저를 이용할 경우 고열이 발생하여 초저온 냉각장치가 필요하나 LED는 상온에서 동작함으로 냉각장치가 필요 없다. 그래서 초소형이나 휴대용으로 구현이 가능하다. $3.2\;{\mu}m$ 부근의 파장대역은 $1.67\;{\mu}m$에 비하여 메탄흡수강도가 강하여서 극미량의 가스탐지가 가능하고 응답성 또한 빠르다. 본 연구에서는 이를 상용화하여 매설 및 노출배관 등 가스설비의 가스누출을 보다 정확하고 신속히 검지함으로써 사고를 미연에 방지하고 그 피해를 최소화하고자 한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제11권3호
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• pp.101-116
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• 1995

최근 안전성과 경제성을 고려한 교통자료획득 방법으로 인공위성 영상자료를 사용하는 기술이 논의되어졌다. 본 논문은 인공위성영상을 이용한 고속도로 교통량 측정 자동화에 관한 연 구로서, 현재 사용되고 있는 교통량 측정방법의 단점 및 문제점을 평가, 분석하였으며, 본 보고서 에서 제안된 인공위성영상을 이용한 방안의 적용 및 가능성을 연구, 분석 하였다. 기존 인공위성 영상자료의 해상도가 교통자료획득에 적합하지 않으므로, 사진영상에 제안된 방 안을 도입하여, 실효성에 바탕을 둔 적용 여부를 검증하였다. 차량종류 및 교통량 측정에 필요한 인공위성영상의 해상도를 구하기 위하여 세 단계 (1m, 2m, 3,)의 사진영상해상도가 검토되었으며, 본 연구에서 제안된 일련의 영상처리 결과를 분석하였다. 전색성(panchromatic) 영상에서 도로와 차량의 반사율이 유사함으로, 도로상에서 차량을 탐지하 기 위하여 차량의 반사율을 이용하지않고 차량그림자의 반사율을 이용하였으며, 두가지 처리방법 이 제시되었다. 또한 차량종류를 구분하기위하여 여러가지 형태계수를 개발, 적용하였으며, 처리 과정을 상세히 설명하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권5_1호
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• pp.871-884
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• 2021

본 연구의 목적은 항공 및 위성영상을 활용한 토지피복 관련 인공지능 학습 데이터를 구축, 검증 및 알고리즘 적용의 효율화 방안을 연구하였다. 이를 위하여 토지피복 8개 항목에 대하여 고해상도의 항공영상 및 Sentinel-2 인공위성에서 얻은 이미지를 사용하여 0.51 m 및 10 m Multi-resolution 데이터셋을 구축하였다. 또한, 학습 데이터의 구성은 Fine data (총 17,000개) 와 Coarse data (총 33,000개)를 동시 구축 및 정밀한 변화 탐지 및 대규모 학습 데이터셋 구축이라는 2가지 목적을 달성하였다. 학습 데이터의 정확도를 위한 검수는 정제 데이터, 어노테이션 및 샘플링으로 3단계로 진행하였다. 최종적으로 검수가 완료된 학습데이터를 Semantic Segmentation 알고리즘 중 U-Net, DeeplabV3+에 적용하여, 결과를 분석하였다. 분석결과 항공영상 기반의 토지피복 평균 정확도는 U- Net 77.8%, Deeplab V3+ 76.3% 및 위성영상 기반의 토지피복에 대한 평균 정확도는 U-Net 91.4%, Deeplab V3+ 85.8%이다. 본 연구를 통하여 구축된 고해상도 항공영상 및 위성영상을 이용한 토지피복 인공지능 학습 데이터셋은 토지피복 변화 및 분류에 도움이 되는 참조자료로 활용이 가능하다. 향후 우리나라 전체를 대상으로 인공지능 학습 데이터셋 구축 시, 토지피복을 연구하는 다양한 인공지능 분야에 활용될 것으로 기대된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권11호
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• pp.41-49
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• 2021

악성코드를 포함한 모든 응용프로그램은 실행 시 API(Application Programming Interface)를 호출한다. 최근에는 이러한 특성을 활용하여 API Call 정보를 기반으로 악성코드를 탐지하고 분류하는 접근방법이 많은 관심을 받고 있다. 그러나 API Call 정보를 포함하는 데이터세트는 그 양이 방대하여 많은 계산 비용과 처리시간이 필요하다. 또한, 악성코드 분류에 큰 영향을 미치지 않는 정보들이 학습모델의 분류 정확도에 영향을 미칠 수도 있다. 이에 본 논문에서는 다양한 특성 선택(feature selection) 방법을 적용하여 API Call 정보에 대한 차원을 축소시킨 후, 핵심 특성 집합을 추출하는 방안을 제시한다. 실험은 최근 발표된 안드로이드 악성코드 데이터세트인 CICAndMal2020을 이용하였다. 다양한 특성 선택 방법으로 핵심 특성 집합을 추출한 후 CNN(Convolutional Neural Network)을 이용하여 안드로이드 악성코드 분류를 시도하고 결과를 분석하였다. 그 결과 특성 선택 알고리즘에 따라 선택되는 특성 집합이나 가중치 우선순위가 달라짐을 확인하였다. 그리고 이진분류의 경우 특성 집합을 전체 크기의 15% 크기로 줄이더라도 97% 수준의 정확도로 악성코드를 분류하였다. 다중분류의 경우에는 최대 8% 이하의 크기로 특성 집합을 줄이면서도 평균 83%의 정확도를 달성하였다.