음향 탐지나 항적 탐지 등을 이용하여 표적을 추적하는 유도 어뢰는 개념 설계 단계에서부터 군 요구를 분석하고 군요구에 따른 어뢰의 개략 설계 사양 도출을 필요로 한다. 이를 위해 이산 사건/이산 시간 혼합형 시뮬레이션 모델 구조를 적용하여 어뢰가 목적하고 있는 탐지 임무의 정량적인 달성 정도를 나타내는 탐지 효과도를 분석하였다. 어뢰의 탐지효과도 분석을 위해 초기 개념 설계 단계에서 주어지는 어뢰의 개략적인 설계 변수를 바탕으로 어뢰와 표적의 수학 모델을 설정하였으며, 이와 함께 이산 사건/이산 시간 혼합형 시뮬레이션 모델 구조를 적용하여 아 잠수함 모델, 어뢰 모델, 표적 모델을 구성하였다. 특히 어뢰 모델에는 유도 어뢰의 특성을 고려하여 탐색 운동 방법, 음향 탐지 방법 등을 적용하였으며. 각 모델을 구성하는 설계 변수에는 오차 모형을 반영하였다. 이를 바탕으로 어뢰가 표적을 탐지하는 과정에 대해 반복 시뮬레이션을 수행하여 설계 변수 변화에 따른 어뢰의 탐지 효과도를 분석하였다.
현재의 침입탐지 시스템의 문제점들을 개선하기 위해 침입탐지 정보의 축약기술 및 연관성 분석 기법들에 대한 연구들이 진행 중이다. 또한 최근에는 침입탐지 정보의 연관성 분석 시스템에 대한 효과성 검증에 대한 연구도 진행 중이다. 본 논문에서는 침입탐지 정보의 축약기술 및 연관성 분석 시스템의 효과성을 검증하기 위한 평가방안을 제안하였다 즉, 침입탐지 정보의 연관성 분석 시스템에 필요한 기능 요구사항을 제시하고, 그러한 기능을 객관적으로 평가할 수 있는 방법으로 가중치 및 행렬에 의한 방법을 제안하였다.
본 논문에서는 multistatic 소나망의 효과도 분석을 하였다. 특히 본 논문에서는 multistatic 소나망의 탐지 성능 분석을 통해 효용성을 알아보았다. Multistatic 소나망은 송/수신기가 분리된 일종의 다중 분산 센서 시스템으로, 최적의 탐지 성능을 갖기 위해서는 적절한 융합 규칙 및 센서 배치가 필요하다. 분산 센서 융합 기법으로 bayesian 결정 기법을 기반으로 한 융합 기법을 적용하였으며, 실제 해양 환경하에서의 탐지 성능 분석을 위해 개선된 bistatic 표적 강도 모델과 거리 종속 전송 손실 모델을 이용한 multistatic 소나망 탐지 모델을 제안하였다. 기존 소나망과의 모의 비교 실험을 통해 multistatic 소나망의 우수성을 입증하였다.
미래전장에서 대화력전(Counter Fire)의 중요성은 더욱 부각되고 있다. 대화력전은 적 화력자산과 이를 지휘통제하는 모든 요소를 타격하여 적의 화력자산의 능력과 전투지속능력 및 전의를 약화시키는 화력전투를 말한다. 대화력전은 크게 공세적 (Proactive) 대화력전과 대응적(Reactive) 대화력전으로 구분된다. 지금까지의 연구들을 보면 공세적 대화력전의 탐지수단인 UAV(Unmanned Aerial Vehicle:무인항공기)에 대한 운용효과 연구는 지속적으로 발전되고 있지만, 대응적 대화력전 탐지수단인 포병 표적탐지 레이더에 대한 운용효과를 계량적으로 분석한 결과는 없는 실정이다. 이에 본 연구에서는 운용중인 포병 표적탐지 레이더의 운용효과를 C2(Command & Control : 지휘통제)이론과 행위자 기반 시뮬레이션인 MANA(Map Aware Non-uniform Automata)모델을 이용하여 계량적으로 분석 제시함으로써 표적탐지레이더 운용 효과를 구체적으로 보여주었다.
함정 교전이 수상, 수중, 공중의 적에 대한 동시다발적인 복합전 형태로 발전함에 따라 함정의 복합전 대응을 위한 체계성능 및 전술 분석의 중요성 또한 커지고 있다. 특히, 복합전을 효과적으로 분석하기 위해서는 함정에 탑재된 탐지체계의 제한된 성능자원을 적절히 활용할 수 있는 시뮬레이션 연구가 필요하다. 본 연구는 함정의 복합전 분석을 위해 DEVS(Discrete Event Systems Specifications) 형식론 기반의 시뮬레이션 모델을 제안한다. 제안 모델은 다양한 복합전 상황을 시뮬레이션 하기 위해 전투 플랫폼과 무장 객체를 일반화한 모델을 포함한다. 또한, 제한된 탐지자원을 활용하여 임무를 수행해야 하는 복합전의 특성을 고려하여 탐지성능 할당 알고리즘을 제안하고 함정의 탐지체계 모델에 적용한다. 시뮬레이션 실험으로 수상, 공중, 육지의 적 세력에 대한 복합전 상황을 가정하여 제안 모델을 적용하였다. 탐지체계의 탐지자원 할당 강도, 적군의 규모, 아군의 출항위치를 변경한 시나리오에 대하여 복합전의 효과도 분석을 수행하였고, 자원할당 기능이 교전 시간 및 성공에 미치는 영향을 결과로 제시하였다. 제안 모델의 연구 결과가 향후 다양한 복합전 상황에 대한 함정의 전술 분석에 공학적 근거로 활용되기를 기대한다.
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.
수중음향 채널환경에서 운영되는 검파시스템 성능분석은 실험의 제약으로 인해 모의 도구를 활용하여 시스템 성능을 결정한다. 본 논문은 수중음향 채널에 대한 탐지 효과도 분석을 위하여 수중환경 데이터베이스를 기반 수중음향 탐지 효과도 분석 모의 도구를 제안한다. 먼저, HYCOM 수중환경 데이터베이스 기반으로 수중 환경을 구축하고, 음선이론을 이용하여 수중음향 전달 경로/음압 계산을 통한 다중경로 지연 특성을 고려하였다. 또한, 실 환경에서 발생하는 수중 잡음 특성을 반영하기 위해 운용 주파수에 따른 수중청음기/수중음향 채널 잡음 특성인 열잡음/수중 주변 잡음을 적용하였다.
전투 모의 환경 하에서 실제 모의 대상의 탐지 성능 데이터를 모의 개체에 적절히 입력하는 것은 모의분석 결과에 큰 영향을 미친다. 주요 전투 시뮬레이션 도구에서 개체의 탐지 능력을 모의하기 위한 표적획득모델로 ACQUIRE-Target Task Performance Metric(TTPM)-Target Angular Size(TAS) 모델을 사용하며, 이 모델은 전투 개체의 조우 조건을 입력으로 받아 해당 개체 센서의 분해 곡선을 추정하고, 표적 유형에 따른 탐지 거리를 출력한다. 그런데 사용자가 입력을 원하는 새로운 탐지 개체의 성능을 표적획득모델에 적용하는 것은 쉽지 않다. 사용자는 탐지 거리를 표적획득모델에 입력하길 원하지만, 표적획득모델은 조우 조건에 따른 센서의 분해 곡선 데이터가 필요하기 때문이다. 본 논문에서는 표적에 대한 탐지 거리를 입력으로 하여 표적획득모델의 센서 분해 곡선 데이터를 역으로 도출하는 기법을 제안한다. 여기서 해당 센서 분해 곡선 데이터는 인원, 지상차량, 항공기의 3종류 표적 유형에 대한 각각의 탐지 거리를 동시에 만족한다. 마지막으로 여러 정찰 장비의 탐지 거리를 탐지 개체에 적용하여, 정찰 장비에 따른 탐지 효과도를 분석한다.
본 논문은 금융 사용자의 거래 행태를 반영한 이상거래 탐지 규칙 개선방안을 제시하고, 실제 적용된 사례를 분석하여 효과성을 검증하였다. 이상거래를 정상거래로 판단한 미탐분석은 전자금융사고 사례를 분석하여 사고유형과 거래행위를 파악하였고, 반대로 정상거래를 이상거래로 판단한 오탐 분석은 특정 기간 추가 인증 또는 차단 후 아웃바운드 안내 전화 실시 내역 전수 조사를 통해 수행하였다. 또한, 이상거래와 정상거래 행태 간 분류 기준을 정교화하기 위해 추가적인 탐지 규칙을 도출하였다. 특히, 아웃바운드 안내 전화 과정 중 탐지 규칙 정교화를 위한 추가 질의를 실시하여 금융 사용자의 거래 행태에 대한 다양한 통찰을 획득하였고, 이를 기반으로 기존 탐지규칙을 개선하였다. 그 결과 정상거래를 이상거래로 오탐하여 추가 인증 또는 차단하는 비율과 이상거래를 정상거래로 분류하여 실제 사고가 발생한 비율이 동시에 감소하였다. 본 논문에서 제안한 거래 행태에 기반한 이상거래 탐지 규칙 개선 방법은 이상거래 탐지의 효과성을 향상시키고 지속적인 탐지규칙 개선 방법론을 제공할 것으로 기대한다.
침입탐지시스템은 네트워크 데이터 분석을 통해 네트워크 침입을 탐지하는 역할을 수행하고 침입탐지를 위해 높은 수치의 정확도와 탐지율, 그리고 낮은 수치의 오경보율이 요구된다. 또한 네트워크 데이터 분석을 위해서는 전문가 시스템, 데이터 마이닝, 상태전이 분석(state transition analysis) 등 다양한 기법이 이용된다. 본 연구의 목적은 데이터 마이닝을 이용한 네트워크 침입탐지기법인 두 기법의 탐지효과를 비교하는데 있다. 첫번째 기법은 기계학습 알고리즘인 SVM이고 두번째 알고리즘은 인공 신경망 모형 중의 하나인 FANN이다. 두 기법의 탐지효과를 비교하기 위해 침입 탐지에 많이 쓰이는 KDD Cup 99 훈련 및 테스트 데이터를 이용하여 탐지의 정확도, 탐지율, 오경보율을 계산하고 비교하였다. 정상적인 데이터를 침입으로 간주하는 오경보율의 경우 SVM보다 FANN이 약간 많은 오경보율을 보이나, 탐지의 정확도 및 침입을 찾아내는 탐지율에서 FANN은 SVM보다 월등한 탐지효과를 보여준다. 정상적인 데이터를 침입으로 간주했을 때의 위험보다는 실제 침입을 정상적인 데이터로 인식할 때의 위험도가 훨씬 큰 것을 감안하면 FANN이 SVM보다 침입탐지에 훨씬 효과적임을 보이고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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