본 논문에서는 컴퓨터 비전을 사용하여 6가지 측정값(눌린 단자의 길이, 단자 끝의 치수(폭), 눌린부분(와이어 부분, 코어 부분)의 폭)을 계산하여 와이어 하네스의 결함을 정확하고 빠르게 탐지할 것을 제안한다. 두 가지 유형의 데이터에서 Harris 코너 검출을 활용하여 물체의 위치를 탐지하고 측정 영역별 특징과 배경과 물체 사이의 음영 차이를 활용하여 각 샘플의 기울기를 반영하는 측정값을 추출하기 위한 기준점을 생성한다. 이후 유클리드 거리 방법과 보정 계수를 사용하여 예측값을 계산하는 방법을 통해 와이어의 위치 변화에 관계 없이 측정값을 예측할 수 있다. 각 측정 유형별로 99.1%, 98.7%, 92.6%, 92.5%, 99.9%, 99.7% 정확도를 달성하였으며, 모든 측정값에서 평균 97%의 정확도로 우수한 결과를 얻었다. 해당 검사 방법은 기존 검사 방법인 육안 검사의 문제점을 보완하고, 작은 양의 데이터만을 이용하여 우수한 결과를 도출 가능하다. 또한 이미지 처리만 이용하기 때문에 딥러닝 방법보다 더 적은 데이터와 비용으로 적용 가능할 것으로 기대된다.
본 연구에서는 전방위 카메라(Omni-directional Camera)를 이용하여 과속방지턱(Speed Bump)을 탐지하고 Vision Based Approach 통한 실시간 과속 방지턱 데이터의 갱신 방안을 제시하는 것을 목적으로 한다. 카메라 영상정보에서 과속 방지턱을 검출하기 위해 잡음을 제거하고 이를 구성하는 형상과 패턴으로 여겨지는 점들을 우선적으로 탐지하여야 한다. 과속방지턱은 일정한 폭과 규칙적인 형태를 유지하며 흰색과 노란색의 영역을 가지고 있음에 착안하여 침식과 팽창을 이용한 형태학적 연산과 HSV칼라 모델을 적용하여 도로상의 과속방지턱을 추출하였다. 카메라에서 거대한 이미지 데이터를 수집하여 대상 객체를 검출하고 GPS 위치 정보를 이용하였다. 마지막으로 동시적 위치추정 및 지도작성 (SLAMs :Simultaneous Localization And Mapping) 시스템을 구현하여 탐지알고리즘과 취득결과의 정확성을 평가하였다.
인공위성 원격탐사를 이용한 선박탐지는 주요 적용 분야 중 하나로, 광역의 환경 감시와 해상보안에 적용되고 있다. 이를 통하여 어장을 포함한 해상교통을 모니터링할 수 있으며, 기름유출 선박을 찾기도 한다. 본 연구에서는, RADARSAT의 합성개구레이더(SAR) 영상을 기반으로 개발한 자동선박탐지기법을 제시하고, 2004년 8월 6일에 얻어진 영상에 적용을 하여 현장 자료와의 비교를 실시하였다. 선박탐지알고리듬은 보정, 랜드마스킹, 필터링, 위치 등록 그리고 식별의 5단계로 구성된다. 울산항을 중심으로 이루어진 위성 촬영시점의 풍속은 최대 0.4m/s이었다. 전장이 68m 이상인 묘박지의 선박을 중심으로 한 선박 탐지 결과는 울산 항만교통정보시스템의 레이더정보와 잘 일치하였다. 바지선과 같은 소형선박의 경우, SAR에 의한 선박 탐지 능력이 육상에 설치된 레이더보다 더 높은 경우도 있었다. 또한, SAR 레이더 산란 단면적(RCS)을 이용하여 선박의 길이와 폭을 계산하였으나, 레이오버와 그림자 효과 때문에 실제 값보다 비교적 높게 추정되었다.
본 논문에서는 음성위조공격탐지(Voice spoofing detection) 문제에 데이터 증강을 적용한다. ASVspoof 2017은 리플레이 공격 탐지에 대해 다루며 진짜 사람의 음성과 환경이나 녹음·재생 장치의 조건들을 다르게 하여 위조한 가짜 음성을 분류하는 것을 목적으로 한다. 지금까지 이미지 데이터에 대한 데이터 증강 연구가 활발히 이루어졌으며 음성에도 데이터 증강을 시도하는 여러 연구가 진행되어왔다. 하지만 음성 리플레이 공격에 대한 데이터 증강시도는 이루어지지 않아 본 논문에서는 데이터 증강기법을 통한 오디오 변형이 리플레이 공격 탐지에 어떠한 영향을 미치는지에 대해 탐구해본다. 총 7가지의 데이터 증강기법을 적용해보았으며 그 중 DVC, Pitch 음성 증강기법이 성능향상에 도움되었다. DVC와 Pitch는 기본 모델 EER의 약 8% 개선을 보여주었으며, 특히 DVC는 57개의 환경변수 중 일부 환경에서 눈에 띄는 정확도 향상이 있었다. 가장 큰 폭으로 증가한 RC53의 경우 DVC가 기본 모델 정확도의 약 45% 향상을 이끌어내며 기존에 탐지하기 어려웠던 고사양의 녹음·재생 장치를 잘 구분해냈다. 본 연구를 토대로 기존에 증강기법의 효과에 대한 연구가 이루어지지 않았던 음성 위조 탐지 문제에서 DVC, Pitch 데이터 증강기법이 성능 향상에 도움이 된다는 것을 알아내었다.
본 논문에서는 모노펄스 레이다용 cavity-backed 마이크로스트립 안테나를 설계 및 제작하고, 제작된 안테나의 측정 결과를 분석하여 레이다 시스템에 잘 적용될 수 있음을 보였다. 일반적인 마이크로스트립 안테나의 방위각 빔폭에 비해, 시스템에서 요구하는 방위각 빔폭이 상당히 넓기 때문에, 마이크로스트립 패치의 폭을 상당히 줄였으며, 이에 따른 대역폭의 감소는 유효 기판 두께를 증가시킴으로 보상하였다. 또한 각도에 따른 안테나 이득 변화에 대한 탐지 거리와 탐지 확률을 계산함으로써, 제작된 안테나가 이러한 레이다 시스템에 잘 적용될 수 있음을 보였다.
국내에서 하수관로 탐사장치는 200만 화소 이상의 고해상도 디지털 카메라를 이용한 제품이 개발되어 있으나 30만 화소 이하의 장치가 대부분 사용되고 있다. 특히, 10만화소 이하의 장치가 아직도 많이 사용되고 있어, 영상처리를 위한 환경이 매우 열악하다. 본 연구에서 다루는 하수관 영상은 매우 저해상도($240{\times}320$ = 76,800화소)로 균열탐지가 매우 어렵다. 국내에서 이러한 저해상도 하수관거 영상이 대부분이기 때문에, 이를 연구대상으로 선택하였다. 이러한 저해상도 영상으로 하수 관거의 균열을 자동으로 탐지하는 기법을 디지털 영상처리 기술을 이용하여 연구하였다. 총8단계를 거쳐 균열을 자동으로 탐지하는 프로그램을 개발하였으며, 기본적으로 Matlab 프로그램의 함수를 이용하였다. 2단계에서 최적의 임계값을 찾는 알고리즘과 5단계에서 균열을 판단하는 알고리즘을 개발하였다. 2단계는 자막이 흰색이기 때문에 자막이 없는 원래 영상보다 Otsu's 임계값(threshold)이 높게 계산이 되는 점에 착안하여 Otsu 임계값을 시작으로 0.01씩 감소시키면서 최적의 임계값을 찾는 방법 알고리즘이며, 5단계는 길이가 10mm(40픽셀) 이상이고 폭이 1mm(4픽셀) 이상으로 판단하여, 균열을 탐지하는 알고리즘이다. 해석 결과 매우 저해상도 영상임에도 불구하고 균열 탐지 결과가 우수한 것으로 판단된다.
본 논문에서는 은폐 물체 탐지를 위해 인체에 무해한 음향신호 중 파라메트릭 배열을 이용한 음향 탐지 시스템을 제안한다. 제안된 탐지 시스템은 파라메트릭 배열 현상으로부터 생성되는 고 지향성 Chirp 신호를 송신신호로 사용하고, Dechirp 처리 과정을 통해 수신신호의 신호 대 잡음비를 개선하여 거리 분해능을 향상시키는 기법을 사용한다. 제안된 파라메트릭 배열 시스템의 송신센서는 $8{\times}2$ 배열로 구축하였으며, 센서 배열의 빔 폭은 수평방향 약 $7^{\circ}$와 수직방향 약 $26^{\circ}$를 형성한다. 제안된 시스템을 검증하기 위해 물체 탐지 및 가시화를 위한 2축 구동 제어 선형 스테이지를 구축하였으며, 이를 이용하여 은폐된 물체에 대한 A-scan, B-scan 및 C-scan 실험을 진행하였다. 실험 결과, 천에 은폐된 동판과 파이프를 탐지하고 형상을 확인하였으며, 가시화된 형상에서 동판은 $0.015m^2$, 파이프는 $0.046m^2$의 오차를 보여주었다.
최근 기온변화 및 오염원 증가에 따른 수온 상승으로 수계 내에 부영양화가 진행되어 녹조가 다수 발생하고 있으며, 이러한 녹조의 발생과 감시를 위하여 위성영상을 이용한 연구가 많이 이루어지고 있다. 하지만 선행연구에서는 단일 지수만을 활용한 녹조탐지로 지역 수계의 광학적 특성을 고려하기 어려운 문제점 및 중·저해상도 위성영상을 활용하여 대규모의 녹조탐지를 수행함에 따라, 좁은 폭인 강에서의 녹조탐지에는 정확도가 떨어진다는 한계점이 존재한다. 따라서 본 연구에서는 Sentinel-2 위성의 고해상도 영상을 활용하여 NDVI, SEI, FGAI 단일지수 및 본 연구에서 개발한 두 개의 혼합지수들을 녹조탐지에 활용하였다. 본 연구에서는 녹조탐지 알고리즘의 정확도 평가를 위해 POD, FAR, PC 값을 활용하였으며, FGAI와 SEI를 혼합한 지수가 전체 정확도 PC에서 98.29%로 제일 높은 정확도를 보였다.
최근 기업 및 공공기관 정보시스템의 클라우드 전환이 가속화되면서 클라우드 환경에서 운영되는 웹 애플리케이션이 증가하고 있다. 클라우드 웹 애플리케이션에 대한 전통적인 네트워크 공격은 대량의 패킷으로 네트워크 자원을 고갈시키는 DoS(Denial of Service) 공격이 대표적이지만, 최근에는 애플리케이션 자원을 고갈시키는 HTTP DoS 공격도 증가하고 있어 이에 대응하기 위한 보안기술 마련이 필요하다. 특히, HTTP DoS 공격 중, 저대역폭으로 수행되는 공격은 네트워크 자원을 고갈시키지 않기 때문에 네트워크 메트릭을 모니터링 하는 전통적인 보안 솔루션으로 탐지하는 것이 어렵다. 본 논문에서는 클라우드 웹 애플리케이션에 HTTP DoS 공격을 주입하면서 웹 서버의 애플리케이션 메트릭을 수집하고, 이를 머신러닝 기반으로 학습하여 공격을 탐지하는 새로운 탐지 모델을 제안한다. 애플리케이션 메트릭으로는 아파치 웹 서버의 18종을 수집하였고, 5종의 머신러닝 모델과 2종의 딥러닝 모델을 사용하여 수집한 데이터를 학습하였다. 또한, 6종의 네트워크 메트릭을 추가로 수집 및 학습하고, 제안된 애플리케이션 메트릭 기반 모델과 성능을 비교함으로써 애플리케이션 메트릭 기반 머신러닝 모델의 우수성을 검증한다. HTTP DoS 공격 중, 저대역폭으로 수행되는 RUDY 공격과 고대역폭으로 수행되는 HULK 공격을 제안된 모델로 탐지한 결과, 두 공격 탐지에 있어서 애플리케이션 메트릭 기반 머신러닝 모델의 F1-Score가 네트워크 메트릭 기반의 모델보다 각각 약 0.3, 0.1 높은 것을 확인하였다.
본 연구에서는 소나무재선충병이 확산되어 있는 거제도를 대상으로 소나무재선충병 감염목 특성분석을 위하여 지상용 초분광 카메라를 활용하여 2012년과 2013년에 걸쳐 대상 임목을 촬영하였다. 영상 촬영은 소나무재선충병이 확산되는 시기인 6~9월 기간에 개체목 단위와 임분 단위로 구분하여, 개체목은 인위적으로 소나무재선충병을 주입한 공시목을 대상으로 실시하고, 임분은 소나무재선충병이 자연적으로 발생한 임분을 대상으로 실시하였다. 수백개의 파장대역 정보를 담고 있는 지상용 초분광 영상을 이용하여 소나무재선충병 감염단계에서부터 고사단계에 이르기까지 파장대역 변화와 특성분석을 진행하였다. 그 결과, 전체 파장대역 중 적색영역(550~700 nm)의 변화가 두드러지게 나타났으며 특히, 688 nm 전후의 파장대역에서 고사목과 정상목간의 가장 많은 변화폭이 관측되었다. 향후 초분광 항공사진을 활용한 소나무재선충병 감염목 탐지 활용가능성 판단을 위하여 개체목 단위 촬영영상보다 대면적의 임분단위 촬영영상을 활용한 분석이 진행되었다. 가장 큰 변화를 나타낸 688 nm 구간의 식생지수 활용을 위하여 Normalized Difference Vegetation Index(NDVI), Red Edge Normalized Difference Vegetation Index(reNDVI), Photochemical Reflectance Index(PRI), Anthocyanin Reflectance Index 2(ARI2) 식생지수에 대한 비교 분석을 실시하였다. 감염목 탐지에 효율성이 높다고 판단되는 지수는 NDVI와 reNDVI으로 나타났으며 688 nm를 NDVI와 reNDVI식 적색영역에 적용한 결과 688 nm를 포함하여 적용한 지수값에서 감염진행에 따른 가장 큰 변화폭을 나타내어 감염목 탐지에 가장 효율적인 것으로 판단되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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