• 제목/요약/키워드: 탐지 지표

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마이크로파 위성관측자료를 이용한 토양수분 산출 알고리즘 (An inversion algorithm for estimating soil moisture using satellite-based microwave observation)

  • 서애숙;신인철;박종서;홍성욱
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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    • pp.95-95
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    • 2011
  • 토양수분은 전 지구 및 기후 모델 연구, 전 지구 환경 감시, 기후변화, 대기-지표의 물과 에너지 상호교환 등 중요한 역할을 한다. 최근에는 수동형 마이크로웨이브 센서를 이용하여 토양수분을 탐지하고 있으며, NASA는 공식적인 전구 토양수분을 제공하고 있다. 특히, AMSR-E(Advandced Microwave Scanning Radiometer on EOS)의 6 GHz 영역에서 산출된 토양수분은 지표 토양층(0~5 cm)의 높으 정확도의 토양 수분 정보를 제공하고 있다. 지금까지의 위성관측을 이용한 토양 수분 알고리즘은 복잡한 선행모델과 관측된 경험식을 바탕으로 한다. 이 연구의 제안한 알고리즘은 위성에서 관측된 휘도온도 정보를 이용하여 역변환 방법을 이용하여 토양수분을 산출할 수 있기에, 복잡한 선행모델 사용을 최소화하는 장점이 있다. 본 연구에서 제시한 토양수분 산출 알고리즘은 각 채널(6.9 및 37 GHz)의 특성을 이용하여 거친 표면의 반사도를 산출한 후, 편광비율 특성을 이용한다. 아울러 반사도는 Hong 근사식을 이용하여 지표면 거칠기, 물질의 특성을 나타내는 유전상수를 산출하고 두 변수 사이의 관측된 경험적 관계식를 이용하여 전 지구적인 토양수분이 산출한다. 이 결과는 NASA에서 산출한 토양 수분과 현장관측 (SMEX03)의 오클라호마, 조지아 지역 관측 결과와 비교하였을 때, 사용자들이 요구하는 수준 (<0.06g/$cm^3$)의 정확도를 만족시킨다. 본 연구에서 제시된 토양수분 알고리즘은 단순성, 정확성, 물리적 기반을 바탕으로 하기에 현업용으로 그 활용 가치가 높다. 본 연구 결과는 향후 국외 토양수분산출 전용 위성들인 SMOS(Soil Moisture and Ocean Salinity)와 SMAP(Soil Moisture Active/Passive) 자료들을 생산하는데 활용된다면, 전 지구적 토양수분 정보제공에 기여할 수 있을 것으로 예산된다.

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IOA 기반의 지능형지속위협 대응 위한 지능형 정보보호시스템 (The IOA-Based Intelligent Information Protection System for Response of Advanced Persistent Threats)

  • 류창수
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제20권11호
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    • pp.2067-2072
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    • 2016
  • 최근 기존 정보보호시스템을 우회하는 공격 기법의 발달로 사용자가 인식하지 못하는 형태의 정보자산에 대한 지속적인 공격으로 위협이 되고 있다. 이는 기존 시스템의 단일 대응이 어려운 APT 공격, 우회접근공격 및 암호화 패킷에 대한 공격 등에 대한 침해예측 시도에 대한 즉각적인 대응을 지원하고 공격지표 위주의 방어 전략으로 정보보호 시스템에 대한 지속적인 모니터링의 수행이 요구되고 있다. 본 논문에서는 지능형지속위협 공격경로차단을 위해 정보자산에 대한 업무영향평가를 통한 예방통제로 중요한 자산 식별하고 위험을 미리 제거하기 위하여 취약성 분석, 위험분석을 통한 정보통제 정책을 수립하고 서버접근에 대한 내 외부 우회네트워크 통제, 암호화통신 감시를 통해 탐지통제를 수립하고 백업과 복구를 통해 연계 제어된 교정통제를 하여 지능화된 침해대응 할 수 있도록 중앙집중식 지능형 정보보호시스템을 제안한다.

이기종 측량자료의 융합기법을 통한 지상 라이다 자료의 분류 (Classification of Terrestrial LiDAR Data through a Technique of Combining Heterogeneous Data)

  • 김동문;김성훈
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제12권9호
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    • pp.4192-4198
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    • 2011
  • 지상라이다는 구조물과 자연사면의 거동이나 변화를 모니터링 할 수 있는 고정밀 측위기술이지만 측위자료를 대상으로 한 분류작업(지표면과 식생 또는 구조물과 식생)은 주관적인 수작업에 의존하게 된다. 그 결과 다양한 지형지물이 혼재해 있는 지표특성으로 인해 자료분류의 신뢰도는 떨어지며, 작업시간은 길어지는 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 지표면(식생 등)의 변화탐지 모니터링을 위한 주요한 지표로 사용되는 NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)를 이용하여 피복을 분류하고 그 결과를 지상라이다 자료와 융합하여 항목별로 분류하는 기법을 개발하였다. 개발기법을 적용한 결과, NDVI 자료는 항목 간 경계지점에서 0.003%의 오(誤) 분류가 있었으나 약 94%의 융합 정확도를 나타내었고 기존의 수작업에 비해 자료처리 시간이 짧아지며 정확도가 높아져 다양한 분야에 활용도가 높아질 것으로 판단된다.

ADS-B 데이터를 이용한 서울 TMA에서의 DAA Well Clear 기반 위험도 분석 (Risk Analysis of Aircraft Operations in Seoul TMA Based on DAA Well Clear Metrics using Recorded ADS-B Data)

  • 이학태;이현웅
    • 한국항행학회논문지
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    • 제24권6호
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    • pp.527-532
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    • 2020
  • 인천국제공항과 김포국제공항을 포함하는 서울 접근 관제 구역은 하루 1,000여 대의 항공기가 운용되어 혼잡할 뿐만 아니라 북쪽으로 공역이 제한되어있기 때문에, 항공기 간의 적절한 분리 유지를 통한 안전관리가 까다롭고 관제사의 업무 부하가 높은 편이다. 본 연구에서는 최근 3년간의 ADS-B (automatic dependent surveillance-broadcast) 항적 데이터를 기반으로, 관제사의 벡터링이 추가되지 않은 원래 비행계획 상의 항로와 절차를 예측하고, 이를 이용하여 서울 접근 관제 구역 내 항공기 운용의 구조적인 안전도를 분석하였다. 안전 지표로서는 대형 무인항공기의 탐지 및 회피 시스템에 적용하기 위해 개발된 DWC (detect and avoid well clear) 지표가 사용되었으며, 이를 통하여 가장 위험도가 높은 지역들을 판별하였다. 활주로 방향에 무관하게 인천국제공항의 서쪽 지역을 사용하는 이/착륙 절차 주변이 가장 위험도가 높게 나타났다. 이외에 도착 절차들의 합류 지점과 출/도착 절차들의 교차 지점이 상대적으로 위험도가 높게 나타났다.

위성영상의 방사적 특성을 고려한 구름 탐지 방법 개발 (Development of Cloud Detection Method Considering Radiometric Characteristics of Satellite Imagery)

  • 서원우;강홍기;윤완상;임평채;이수암;김태정
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제39권6_1호
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    • pp.1211-1224
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    • 2023
  • 구름은 광학위성을 이용한 국토 관측 및 재난 대응, 변화 탐지 등 지표의 현상을 관측하는데 있어 많은 어려운 문제를 야기한다. 구름의 존재는 영상 처리 단계 뿐만 아니라 최종적으로는 데이터의 품질에 영향을 미치므로 이를 반드시 식별하고 제거하는 과정이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 위성영상 내 구름의 분광패턴에 가장 근접한 화소를 탐색 및 추출해 최적의 임계값을 선정하고 임계값을 바탕으로 구름 산출물을 제작하는 일련의 과정을 자동으로 수행하는 새로운 구름 탐지 기법을 개발하고자 하였다. 구름 탐지 기법은 크게 세 단계로 구성된다. 첫 번째 단계에서는 Digital Number (DN) 단위 영상을 대기상층 반사율 단위로 변환하는 과정을 수행한다. 두 번째 단계에서는 대기상층 반사율 영상을 이용하여 Hue-Value-Saturation (HSV) 변환 및 삼각형 임계 처리, 최대우도 분류 등의 전처리를 적용하고 각 영상별로 초기 구름 마스크 생성을 위한 임계값을 결정한다. 세번째 후처리 단계에서는 생성된 초기 구름 마스크에 포함된 노이즈를 제거하고 구름 경계 및 내부를 개선한다. 구름 탐지를 위한 실험 자료로 구름의 공간적, 계절적 분포의 다양성을 보여주는 4~11월 시기에 한반도 지역에서 촬영된 국토위성 L2G 영상을 사용하였다. 제안 방법의 성능을 검증하기 위해 단일 임계화 방법으로 생성된 결과를 비교하였다. 실험 결과, 제안 방법은 기존 방법과 비교하여 전처리 과정을 통해 각 영상의 방사학적 특성을 고려할 수 있어 보다 정확하게 구름을 검출할 수 있었다. 또한, 구름 개체를 제외한 나머지 밝은 물체(판넬식 지붕, 콘크리트 도로, 모래 등)의 영향을 최소화하는 결과를 보여주었다. 제안 방법은 기존 방법 대비 F1-score 기준으로 30% 이상의 개선된 결과를 보여주었으나 눈이 포함된 특정 영상에서 한계점이 있었다.

방사성 노블가스 측정을 위한 최소검출방사능 산출의 조절인자 (Factors Affecting the Minimum Detectable Activity of Radioactive Noble Gases)

  • 박지영;고영건;김현철;임종명;이완로
    • 방사성폐기물학회지
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    • 제16권3호
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    • pp.301-308
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    • 2018
  • 핵분열로 인해 생성되는 방사성 노블가스는 주변국의 핵활동을 감시할 수 있는 중요한 지표 핵종이다. 특히 제논은 생성량이 많고 반감기가 짧아 핵실험 탐지에 적합하며 크립톤은 핵연료 재처리 탐지의 추적자로 활용되고 있다. 방출된 방사성 노블가스는 막대한 대기에 희석되어 농도가 감소하고 일부는 시간에 따라 방사능이 감쇠하기 때문에 대기 중에는 매우 극미량으로 존재하게 된다. 따라서 측정을 통해 의미 있는 데이터를 얻기 위해서는 가능한 낮은 수준의 MDA를 설정하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 방사성 제논과 크립톤을 동시 포집 할 수 있는 장비인 BfS-IAR시스템을 활용하여 이론을 통해 MDA를 산출하였다. 또한 MDA 산출방식의 변화, 신뢰수준의 정도는 물론 계측 조건의 변화에 따른 영향을 확인하고 MDA를 저감하기 위한 방안들을 모색하였다. 그 결과 배경농도가 극미량인 제논의 경우 전처리과정의 효율화와 안정적인 계측 성능유지가 가장 중요한 요소로 판단되었으며, 크립톤의 경우 제논과 달리 시료의 방사능이 높기 때문에 MDA 재설정을 통한 분석조건이나 시스템 최적화를 통해 효율적인 분석을 수행할 수 있을 것으로 판단된다.

물리탐사를 이용한 국내 유류오염지역 조사 사례 (A geophysical survey result over a hydrocarbon contaminated site)

  • 송윤호;박삼규;설순지;조성준;정승환
    • 한국지구물리탐사학회:학술대회논문집
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    • 한국지구물리탐사학회 2001년도 정기총회 및 제3회 특별지포지움
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    • pp.122-140
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    • 2001
  • 유류오염물질의 매립 및 국부적인 유류누출에 의한 토양오염지역에서 시험탐사구역을 설정하고 전기, 전자탐사 기술을 위주로 물리탐사 기술을 적용하여 매설물 탐지 및 오염범위 규명 가능성을 시험하였다. 먼저 매설관로 및 매립지역의 탐지에는 GPR 탐사와 더불어 다중주파수 이동송수신 전자탐사가 매우 효과적인 것으로 판명되었다 한편 수직 및 수평구배 측정방식 자력탐사의 경우 지표에 많이 존재하는 금속 파편 등에 의한 반응이 우세하여 매설관로 등의 탐지는 어려웠다. 유류오염 범위의 규명을 위해서는 전기비저항 탐사와 전자탐사, GPR 탐사가 적용되었다. 먼저 전기비저항 탐사자료의 2차원 역산 결과 및 공간 필터링을 적용한 후의 전자탐사 자료의 1차원 역산 결과로부터 각각 심도별 전기비저항 분포 영상을 작성하였다. 유류오염대가 주변 실트층에 비해 전기비저항이 높다는 가정하에 고비저항 이상대의 분포범위를 해석하였는데, 전기비저항 탐사와 전자탐사자료가 서로 잘 일치하였으며, 시료분석에 의한 오염범위와 대체적으로 일치하였다. GPR 탐사에서는 이 지역의 오염 특성상 유류오염 Plume에 의한 반사신호 등은 기록되지 않았으며, 단지 신호 에너지의 투과심도로부터 오염지역을 추정하였는데, 전기 및 전자탐사자료 해석의 보조적인 정보 제공 수준이었다 이러한 결과로부터 유류오염부지 조사를 위한 물리탐사기술의 적용성을 정리하였고 효과적인 탐사 흐름도를 제시하였다.

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구조물의 균열 진전 탐지를 위한 광섬유 브래그 격자 센서 (Fiber Optic Bragg Grating Sensor for Crack Growth Detection of Structures)

  • 권일범;서대철;김치엽;윤동진;이승석
    • 비파괴검사학회지
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    • 제27권4호
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    • pp.299-304
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    • 2007
  • 구조물의 주요 부재들은 임의의 부분에 과대 하중이 작용하거나 반복 하중을 받아서 재료가 열화되면 균열이 발생한다. 이러한 균열은 구조물의 안전성을 평가할 수 있는 중요한 인자이며 균열의 진전 여부가 구조물의 안전성을 평가하기 위한 중요한 지표로 사용할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 구조물의 기존 균열이 진전하는지를 감시하기 위하여 광섬유 브래그 격자 센서를 개발하였다. 이 센서 시스템은 탐촉자, 파장제어 광원부 및 광수신부, 그리고 가진부로 구성된다. 센서 탐촉자 부분은 광섬유 브래그 격자 소자만으로 구성된다. 파장제어 광원부는 전류공급회로와 DFB(distributed feedback) 레이저 다이오드로 구성되고 파장 제어 회로는 레이저 다이오드의 온도를 바꾸어 파장을 제어한다. 또한 가진부는 강체 낙하구에 의하여 구현한다. 이렇게 구성된 센서의 성능은 알루미늄판에 임의의 균열을 만들고 센서를 작동시키면서 출력 신호를 검토하면서 확인하였다. 광섬유 브래그 격자 센서의 출력 신호의 변화는 균열 길이 변화에 따라서 크게 변화되어 나타나므로 균열 진전 탐지 가능성이 충분함을 확인할 수 있었다.

이산화 전처리 방식 및 컨볼루션 신경망을 활용한 네트워크 침입 탐지에 대한 연구 (A Research on Network Intrusion Detection based on Discrete Preprocessing Method and Convolution Neural Network)

  • 유지훈;민병준;김상수;신동일;신동규
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제22권2호
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    • pp.29-39
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    • 2021
  • 새롭게 발생되는 사이버 공격으로 인해 개인, 민간 및 기업의 피해가 증가함에 따라, 이에 기반이 되는 네트워크 보안 문제는 컴퓨터 시스템의 주요 문제로 부각되었다. 이에 기존에 사용되는 네트워크 침입 탐지 시스템(Network Intrusion Detection System: NIDS)에서 발생되는 한계점을 개선하고자 기계 학습과 딥러닝을 활용한 연구 이뤄지고 있다. 이에 본 연구에서는 CNN(Convolution Neural Network) 알고리즘을 이용한 NIDS 모델 연구를 진행한다. 이미지 분류 기반의 CNN 알고리즘 학습을 위해 기존 사용되는 전처리 단계에서 연속성 변수 이산화(Discretization of Continuous) 알고리즘을 추가하여 예측 변수에 대해 선형 관계로 표현하여 해석에 용이한 데이터로 변환 후, 정사각형 행렬(Square Matrix) 구조에 매칭된 픽셀(Pixel) 이미지 구조를 모델에 학습한다. 모델의 성능 평가를 위해 네트워크 패킷 데이터인 NSL-KDD를 사용하였으며, 정확도(Accuracy), 정밀도(Precision), 재현율(Recall) 및 조화평균(F1-score)을 성능지표로 사용하였다. 실험 결과 제안된 모델에서 85%의 정확도로 가장 높은 성능을 보였으며, 학습 표본이 적은 R2L 클래스의 조화평균이 71% 성능으로 다른 모델에 비해서 매우 좋은 성능을 보였다.

GOCI 근적외선 채널을 활용한 화산재 퇴적지역 탐지 (Detection for Region of Volcanic Ash Fall Deposits Using NIR Channels of the GOCI)

  • 선종선;이원진;박순천;이덕기
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제34권6_4호
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    • pp.1519-1529
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    • 2018
  • 대규모의 화산이 분출하면 화산재는 수 킬로미터 이상 퍼져 나갈 수 있고 도시 지역과 교통수단에 피해를 줄 수 있다. 이러한 화산 재해에 대응하기 위해서는 화산재의 확산 면적을 효율적으로 추정할 필요가 있다. 이 연구에서는 2016년 10월 7일 16시 40분(UTC) 일본의 아소산 분화의 관측 자료와 위성 영상의 분석 결과를 비교하였다. 정지궤도 천리안 위성 GOCI(Geostationary Ocean Color Imager) 센서의 근적외선(Near-Infrared) 채널로 주성분 분석과 임계값 설정 방법 및 일련의 형태학적 필터링(Eroded, Opening, Dilation, Closing)을 각각 적용하였다. 또한, 2016년 아소산 분화에 관한 일본 기상청(JMA)의 보고서에 명시된 현장 관측 자료를 비교하였다. 그 결과, 약 $380km^2$의 화산재 퇴적 지역을 위성영상으로 탐지하였다. 전통적인 방법에서의 화산재 퇴적 지역 탐지는 직접 측정 및 소문 증거와 같은 인간 활동에 의해 추정되었지만 이는 비효율적이며 시간소모적이다. 하지만 이 연구를 통해 분연주 높이가 높거나 분화지수가 큰 화산 분화의 피해 지역을 신속하게 추출할 수 있으며 지표 변화 분포도를 작성하여 화산 활동으로 인한 피해 정책 수립 등 다양한 방면으로 활용 가능하다.