• 한국산학기술학회논문지
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• 제10권11호
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• pp.3104-3109
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• 2009

정보수집용 ELINT 장비에서 전파의 방위를 정확하게 찾는 기술은 매우 중요하다. 신호도착 시간차(TDOA)를 이용하는 방위탐지 장치는 수신용 배열 안테나와 시간차 측정장치로 구성된다. TDOA 기술은 에미터 신호가 수신용 배열 안테나 시스템의 각각의 안테나에 도달하는 시간차를 계산하여 에미터의 방위를 산출하는 방법이다. TDOA 방식은 광대역 주파수에서 사용 가능하며 위상변별기나 주파수 측정기와 같은 복잡한 장치가 필요하지 않기 때문에 구성이 간단하다. 그러나 방위 탐지정확도를 높이기 위해서는 시간 측정 분해능이 좋아야하고 수신 안테나 배열간격이 길어야 한다. 본 논문에서는 실제 환경과 유사한 잡음을 고려한 환경에서 방위탐지 정확도를 모사하고 그 결과를 분석하였다.

• 대한공간정보학회지
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• 제13권2호
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• pp.3-12
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• 2005

토지피복 변화탐지는 광범위한 지역을 일정한 주기로 변화 과정에 대해 묘사할 수 있다는 장점 때문에, 군사적, 행정적, 연구적 측면에서 중요한 의미를 갖는다. 변화탐지 시, 어떤 방법을 사용하여 변화탐지를 할 것인가는 중요한 의사결정 사항이다. 또한 변화/비변화에 대한 임계값 설정 역시 중요하다. 지금까지 변화탐지 방법을 선택할 때, 주로 사용자의 경험에 따라, 또는 사용자의 변화탐지 대상에 따라 변화탐지 방법을 선택하였으며, 임계값의 설정 역시 경험적, 실험적으로 결정하는 경우가 많았다. 이러한 경우, 변화탐지 연구 사례 중에서 정확도가 높았던 변화탐지 방법을 선택하는 과정과 임계값 선택과정을 지원할 수 있는 시스템의 필요성이 제기되었다. 또한, 변화탐지 방법 간의 탐지결과에 차이가 있기 때문에 변화탐지 방법 간의 특성을 통합하여 특정 변화탐지 대상에 상관없이 정확도 및 시각적 효과를 향상시킬 수 있는 변화탐지 통합분석 역시 필요하게 되었다. 이에 본 연구에서는 변화탐지 방법과 임계값 선택에 있어서 의사결정을 지원하고, 변화탐지 사례를 제공하는 변화탐지 의사결정과정을 제안하고, 각 변화탐지의 특성을 통합하는 변화탐지 통합분석 방법을 제안 평가하고자 한다.

• 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.

• 한국전자파학회논문지
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• 제29권8호
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• pp.640-647
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• 2018

본 논문은 전투기 레이다의 표적 추적정확도(추적오차)를 분석하는 방법에 대한 연구이다. 레이다 측정 시 발생하는 측정오차, 탐지실패, radar cross section(RCS) 요동은 측정 품질을 열화시키며, 이는 추적정확도에 영향을 미치는 요인이 될 수 있다. 따라서 정확한 추적성능분석을 위해 이러한 레이다 측정 특성을 고려하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 측정오차, 탐지확률, RCS 요동과 같은 레이다 특성을 복합적으로 활용하여 추적정확도를 분석하는 방법에 대해서 제안한다. 제안한 분석 방법을 활용한 실험을 통해 탐지확률과 RCS 요동에 의한 추적정확도 열화를 확인할 수 있었다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2011년도 제42회 하계학술대회
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• pp.533-534
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• 2011

머레이루프 시험의 경우 기본적인 시험회로 구성을 위해 고장상과 인접한 건전상이 존재하여야 하는 단점이 있지만 써지 진행파를 이용하지 않기 때문에 크로스본딩 시스템과 무관하게 개략 고장점탐지를 할 수 있는 방법이란 측면에서 크로스본딩 시스템의 지중케이블 고장점 탐지방법으로 추천가능한 방법이라 할 수 있다. 본 논문에서는 머레이루프 시험시 인접선로에 의한 유도전류의 영향, 시스템 시스접지에 의한 영향, 고장점 고장저항 등에 따른 머레이루프 실증시험을 시행하여 각각의 고장상황에 대한 고장점 탐지 정확도를 살펴보고 실 고장점 탐지 시험시 머레이루프 시험 방안을 제시하고자 한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.1-10
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• 2018

혼잡한 돈방에서 사육되는 이유자돈들의 공격적인 이상행동들은 축산농가의 경제적 손실을 야기할 뿐만 아니라 동물복지입장에서도 바람직하지 않다. 이러한 문제점의 해결책으로, 최근 IT기반의 연구들이 소개되고 있으나 혼잡한 돈방에서의 돼지 객체 탐지는 여전히 도전적인 문제로 알려져 있다. 본 논문에서는 개별 돼지의 탐지를 위한 키넥트 카메라와 딥러닝 기반의 새로운 모니터링 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 다음과 같다. 1) 키넥트 카메라로부터 취득한 깊이 영상에서 배경 차영상 기법과 깊이 임계값을 이용하여 서있는 돼지만을 탐지한다, 2) 딥러닝 알고리즘 중 최근 가장 빠르고 높은 정확도를 보이는 YOLO(You Only Look Once)를 이용하여 서있는 돼지들을 탐지한다. 본 연구의 실험 결과에 의하면, 제안된 시스템은 경제적인 비용(저가의 키넥트 센서)과 시스템 정확도(평균 99.40% 객체 검출율과 탐지 정확도)로 개별 돼지 객체들을 실시간으로 탐지할 수 있음을 실험적으로 확인하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권12호
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• pp.863-871
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• 2018

본 논문에서는 기존의 취약점 분석 도구들의 미탐지, 오탐지, 과탐지를 발생시켜 정확한 취약점 탐지를 어렵게 하는 문제점을 해결하고 분석 대상이 되는 어플리케이션의 위험도를 평가하여 안전한 어플리케이션을 개발하거나 관리할 수 있는 정적 및 동적 분석을 이용한 크로스 체크기반의 취약점 탐지 기법을 제안한다. 또한 각각의 취약점이 가지고 있는 자체 위험도를 계산하고 정확도를 높인 취약점 탐지 기법을 바탕으로 최종적인 어플리케이션의 위험도를 평가, 제시함으로서 안전한 어플리케이션의 개발 및 운영을 돕는다. 제안하는 기법은 정적 분석 및 동적 분석 기법을 사용하는 도구들의 상호작용을 통해 각 기법의 단점들을 극복하여 취약점 탐지 정확도를 향상시킨다. 또한 기존의 취약점 위험도평가 시스템은 취약점 자체 위험도에 대해서만 평가하였으나, 제안하는 위험도 평가는 취약점 자체 위험도와 탐지 정확도를 복합적으로 반영하여 어플리케이션이 얼마나 위험에 노출되어 있는지를 평가한다. 제안하는 기법은 CWE에서 SANS top 25의 상위 10위 항목을 기준으로 기존의 분석 도구들과 탐지 가능한 목록, 탐지 정확도를 비교분석하였으며, 기존의 취약점 위험도에 대한 정량적 평가 시스템과 제안하는 어플리케이션 위험도 평가 결과를 비교 분석 및 평가하였다. 제안하는 기법으로 프로토타입 분석 툴을 구현하여 실험을 통해 어플리케이션의 취약점을 분석하였을 때, 기존의 분석 도구들의 취약점 탐지 능력보다 우수한 것으로 나타났다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.2-2
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• 2023

기후변화가 가속화로 인해 수재해의 빈도와 강도 예측이 어려워짐에 따라 실시간 홍수 모니터링에 대한 수요가 증가하고 있다. 합성개구레이다는 광원과 날씨에 무관하게 촬영이 가능하여 수재해 발생시에도 영상을 확보할 수 있다. 합성개구레이다를 활용한 수체 탐지 알고리즘 개발이 활발히 연구되어 왔고, 딥러닝의 발달로 CNN을 활용하여 높은 정확도로 수체 탐지가 기능해졌다. 하지만, CNN 기반 수체 탐지 모델은 훈련시 높은 정량적 정확성 지표를 달성하여도 추론 후 정성적 평가시 경계와 소하천에 대한 탐지 정확성이 떨어진다. 홍수 모니터링에서 특히 중요한 정보인 경계와 좁은 하천에 대해서 정확성이 떨어짐에 따라 실생활 적용이 어렵다. 이에 경계를 강화한 적대적 학습 기반의 수체 탐지 모델을 개발하여 더 세밀하고 정확하게 탐지하고자 한다. 적대적 학습은 생성적 적대 신경망(GAN)의 두 개의 모델인 생성자와 판별자가 서로 관여하며 더 높은 정확도를 달성할 수 있도록 학습이다. 이러한 적대적 학습 개념을 수체 탐지 모델에 처음으로 도입하여, 생성자는 실제 라벨 데이터와 유사하게 수체 경계와 소하천까지 탐지하고자 학습한다. 반면 판별자는 경계 거리 변환 맵과 합성개구레이다 영상을 기반으로 라벨데이터와 수체 탐지 결과를 구분한다. 경계가 강화될 수 있도록, 면적과 경계를 모두 고려할 수 있는 손실함수 조합을 구성하였다. 제안 모델이 경계와 소하천을 정확히 탐지하는지 판단하기 위해, 정량적 지표로 F1-score를 사용하였으며, 육안 판독을 통해 정성적 평가도 진행하였다. 기존 U-Net 모델이 탐지하지 못하던 영역에 대해 제안한 경계 강화 적대적 수체 탐지 모델이 수체의 세밀한 부분까지 탐지할 수 있음을 증명하였다.

• 한국측량학회지
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• 제30권4호
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• pp.397-404
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• 2012

농업과 관광이 주요 산업인 제주지역은 소득 증대를 위해 노지재배에서 시설재배로의 전환이 활발하게 진행되고 있으므로 하우스재배지에 대한 지속적인 현황 파악이 필요하다. 이에 본 연구에서는 고해상도 위성영상을 이용하여 하우스재배지 탐지를 위한 효과적인 영상분류 방법을 제시하고자 하였다. Formosat-2 위성영상을 대상으로 감독분류와 규칙기반분류 방법을 적용하여 하우스재배지를 분류하였으며, 두 가지 결과를 연계하여 하우스재배지 탐지를 위한 정확도 향상 방안을 모색하였다. 각 분류 방법별 결과는 육안 탐지 결과와의 비교를 통해 정확도를 산출하였다. 연구 결과, 감독분류 방법 중 마하라노비스 거리법이 가장 높은 탐지 결과를 얻을 수 있었으며 감독분류 결과와 규칙기반분류 결과의 연계 시 탐지 정확도가 향상됨을 확인하였다. 향후 감독분류 결과와 규칙기반분류 결과의 연계 과정에 대한 추가적인 연구가 이루어진다면 하우스재배지의 효율적인 탐지가 가능할 것으로 기대된다.

• 융합정보논문지
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• 제7권5호
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• pp.83-88
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• 2017

본 논문은 F-16 전투기 축소모델을 사용한 위상비교 방향 탐지 장치의 방위각 정확도 시험에 대해서 기술하였다. 전투기 하부면에 안테나를 배치하면 항공기 구조물에 의한 전파 반사가 일어나서 방위각 측정오차가 발생한다. 본 연구에서는 F-16 전투기를 5:1로 축소 모델링하고 전투기 하부면에 5개 안테나를 원형으로 설치한 다음 $0-360^{\circ}$ 방위각에서 $1^{\circ}$ 간격으로 전파를 수신하였다. 이 때 5개 안테나에 수신되는 전파의 위상을 수치해석으로 계산하여 방향 탐지정확도 시험을 실시하였다. 축소모델을 사용해서 시험한 위상비교 방향 탐지 방식의 방위각 오차는 신호잡음세기가 0dB 이상인 경우 평균 $0.5^{\circ}$ 이하로 측정되어서 전투기의 위상비교 방향 탐지 장치 설계에 유용하게 활용할 수 있을 것으로 판단된다.