• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제19권5호
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• pp.813-827
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• 2017

터널 내의 CCTV 영상은 동적으로 변화하는 요소들에 의해 영향을 받는 다양한 영상들을 촬영한다. 또한, 카메라의 상태 또한 관리 및 배치가 쉽지 않아 터널 내부 환경 변화에 따라 영상이 달라지는 경향이 있다. 본 논문에서는 터널 내에 설치된 CCTV 카메라 영상을 이용해 차량을 탐지하고 그 차량을 지속적으로 추적하는 새로운 방법을 소개한다. 터널 내 CCTV 카메라 영상은 모션블러 효과와 먼지로 인한 렌즈 흐려짐 효과로 인해 바로 차량을 탐지할 수 없다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이를 극복하기 위해 차영상/비-최대 억제 기법과 Haar Cascade 기법 등에 대한 효과 검토 실험을 제안하고 수행하였다. 본 논문에서 제안하는 방법을 통해 터널 내에 설치된 CCTV에서 차량의 탐지와 추적을 효과적으로 수행할 수 있으며 다양한 터널 유고상황을 자동으로 파악하기 위한 중요 정보를 확보할 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 춘계학술발표대회
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• pp.293-296
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• 2021

K-water에서는 다목적댐의 관리를 위해 실시간으로 댐수위, 하천 수위 및 강우량 등을 계측하고 있으며, 계측된 값들은 댐을 효과적으로 운영하는데 필요한 데이터로 활용되고 있다. 특히 댐수위 이상 데이터를 탐지하지 못한 채 그대로 사용할 경우 댐의 방류 시기와 방류량 등을 결정하는 중요한 의사결정을 그르칠 수 있으므로 이를 신속히 탐지하는 것이 매우 중요하다. 현재의 자동화된 이상 데이터 탐지방법 중 하나는 현재 데이터가 최댓값과 최솟값을 초과할 때, 다른 하나는 현재 데이터와 일정 시간 동안의 평균값 간의 차이가 관리자가 정한 특정 값을 벗어났을 때를 기준으로 삼고 있다. 전자는 상한과 하한의 초과 여부만 판단하므로 탐지가 쉬우나 정상범위 내에서 발생한 이상 데이터는 탐지가 불가하다. 후자는 관리자의 경험을 통해 판단 조건을 정하기 때문에 객관성이 결여되는 문제가 있다. 특히 방류와 강우가 복합적으로 댐수위에 영향을 미치는 홍수기에 관리자의 경험에 기초한 이상 데이터 판별은 신뢰성의 문제가 있을 수 있다. 따라서 본 연구에서는 기계학습을 최초로 적용하여 이상 데이터를 탐지하고자 하였다. 댐수위, 누적강우량 및 누적방류량 데이터와 댐수위데이터를 가공하여 생성한 댐수위차, 댐수위차평균, 댐수위평균 등 자질들의 다양한 조합을 만든 후 이를 Random Forest, SVM, AdaptiveBoost 및 다층퍼셉트론(MLP) 등과 같은 여러 가지 기계학습모델 등을 통해 이상 데이터를 판별하는 실험(분류)을 하였다. 실험결과 댐수위, 댐수위차, 댐수위-댐수위평균, 누적강우량, 누적방류량 및 댐수위차평균을 사용하였을 때 MLP에서 가장 우수한 성능을 보였다. 이 연구를 통해서 댐수위 이상 데이터를 기계학습의 분류기능을 통해 효과적으로 탐지할 수 있다는 것과 모델의 성능은 실험에 사용한 자질의 수뿐 아니라 자질의 종류에도 큰 영향을 받는다는 것을 알 수 있었다.

• 인지과학
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• 제32권3호
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• pp.117-139
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• 2021

짧은 시차를 두고 출현하는 기억과 검사배열 사이에 차이 항목의 유무를 찾아내는 변화탐지 원리는 검사배열 출현 시 기억항목들과 견주어 차이가 있는 한 항목을 탐색한다는 점에서 시각탐색 원리와 닮아있다. 본 연구는 두 과제 사이의 이러한 유사성을 배경으로, 시각단기기억 기반 변화탐지 과제에서 변화의 출현 가능성 증감이 변화탐지 반응의사결정에 미치는 영향 즉 변화출현확률 효과의 양상을 조사했다. 이를 위해 네 개의 색상 사각형에 뒤이어 출현한 또 다른 네 개의 색상 사각형 사이의 색상들을 비교해 색상 변화 항목의 유무를 판단하는 단순세부특징 변화탐지 과제를 실시했다. 변화 항목의 출현 가능성은 전체 시행 대비 20, 50 및 80% 확률로 처치되었으며 그에 따른 변화탐지 수행 오류와 탐지민감도 및 반응시간을 분석했다. 그 결과 변화 항목의 출현 가능성이 증가할수록 오경보는 증가하고 실수 반응은 감소했으며 정기각 반응시간 또한 지연된 것이 관찰되었다. 이 변화출현확률 효과는 시각탐색 과제에서 표적의 출현 가능성 증감에 따라 관찰되는 표적출현확률 효과와 매우 유사했으며 이는 두 효과를 초래하는 배경 원리가 서로 닮아있을 가능성을 시사한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.248-254
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• 2013

신호원으로부터 발생하는 전파를 이격된 다중 센서에서 수신하여 신호원의 위치를 추정하는 시스템에서는 신호원의 위치와 센서들의 위치에 따라 위치탐지 정확도가 저하되는 현상이 나타난다. 이러한 현상을 기하학적 정밀도 저하(GDOP) 효과라 하며, 이러한 효과를 최소화하여 위치탐지 정확도 성능을 향상시키기 위한 방법에 대해 연구가 필요하다. 본 논문에서는 이격 배치된 센서들의 방위 정보를 이용하여 GDOP 효과의 발생 가능성을 추정하고, 위치 추정에서 오차 요인이 되는 센서를 제거하여 GDOP 효과로 인한 성능 저하를 최소화하는 방법에 관한 연구 결과를 서술하겠다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 2004년도 춘계공동학술대회 논문집
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• pp.515-518
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• 2004

최근 들어 네트워크 침입탐지시스템은 정보시스템 보안에서 매우 중요하게 인식되고 있다. 네트워크침입시스템에 데이터마이닝 기법들을 활용하는 연구들이 활발하게 그 동안 활발하게 진행되어 왔다. 하지만 단순한 데이터마이닝 기법의 적용만으로는 침입탐지시스템의 효과를 극대화 할 수 없다. 침입탐지시스템은 오류의 종류에 따라 조직에 미치는 영향이 매우 상이한 특징을 갖는다. 따라서 본 연구에서는 침입탐지시스템의 오류의 특징에 따른 각기 다른 데이터마이닝 기법을 적용하는 방안을 제시하였다. 또한 국내에서 사용된 실제 네트워크를 통한 침입공격에 관한 데이터를 수집하고, 신경망, 귀납적 학습법, 러프집합을 적용하여 국내 데이터 특성을 고려한 네트워크 침입탐지모형을 제시하였다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2001년도 추계학술발표논문집
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• pp.662-665
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• 2001

기존의 규칙기반 침입탐지 시스템은 사후처리시 규칙 추가로 인하여 새로운 변종의 공격을 탐지하지 못한다. 본 논문에서는 규칙기반 시스템의 한계점을 극복하기 위하여, 시간지연 신경망(Time Delay Neural Network; 이하 TDNN) 침입탐지 시스템을 제안한다. 네트워크강의 패킷은 바이트 단위를 하나의 픽셀로 하는 0에서 255사이 값으로 이루어진 그레이 이미지로 볼 수 있다. 이러한 연속된 패킷이미지를 시간지연 신경망의 학습패턴으로 사용한다. 정상적인 흐름과 비정상적인 흐름에 대한 패킷 이미지를 학습하여 두 가지 클래스에 대한 신경망 분류기를 구현한다. 개발하는 침입탐지 시스템은 알려진 다양한 침입유형뿐만 아니라, 새로운 변종에 대해서도 분류기의 유연한 반응을 통하여 효과적으로 탐지할 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (A)
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• pp.383-385
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• 2003

침입 탐지 시스템에 이상 탐지 기법(anormal detection)을 적용할 때 정상적인 시스템호출 순서에 대한 훈련이 필요하다. 이 때 발생하는 가장 큰 문제점중 하나는 침입 없는 훈련 데이터의 확보이다. 훈련 데이터에 침입이 있으면 이 침입을 정상으로 간주해서 이후에 같은 침입이 일어나도 이를 탐지해 내지 못하기 때문이다. 하지만, 침입 없는 훈련 데이터를 얻는 것은 매우 어렵다. 본 논문에서는 훈련 데이터에 침입이 포함되어 있더라도 효과적으로 침입을 탐지할 수 있는 시스템 호출 기반 침입 탐지 기법을 제안한다. 제안 기법은 훈련 데이터에 침입이 존재할 경우 침입 부분에서 빈도가 매우 적은 데이터들이 연속적으로 나타나는 성질을 이용한다. 이를 위해 훈련 데이터를 일정 개수씩 블록으로 묶은 뒤 평균 빈도를 계산해서 그 값이 임계치보다 작은 경우 이를 침입 데이터로 간주하여 훈련 데이터에서 제외하는 방법을 사용하였다. 실험 결과 블록 크기를 적절하게 잡았을 경우 기존의 Eskin 기법보다 향상된 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2005년도 추계종합학술대회
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• pp.845-851
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• 2005

웹 서비스는 매우 가깝고 편리한 인터넷 서비스중의 하나이다. 이러한 웹 서비스의 이용이 증가함으로써 웹을 이용한 공격과 취약점 분석으로 위한 위험성이 급격하게 증가하고 있다. 이는 웹 서비스가 가지고 있는 공개성 때문이다. 이에 본 논문에는 웹 공격과정에서 필요한 정보를 얻거나 어플리케이션의 취약점을 찾는 웹 스캔공격을 탐지하기 위한 방법으로 웹 서버의 파일 리스트를 이용하는 방법을 제안하고자 한다. 시스템의 설계와 구현을 위해 사용한 감사 데이터는 Snort에서 일차적으로 탐지된 것을 제외한 웹 서버의 접근로그를 사용한다. 생성된 감사 데이터와 파일 리스트를 비교하여 사용자 요청의 존재여부로 공격을 탐지하도록 설계하였다. 이와 같은 방법은 제안시스템의 실험을 통하여 웹 스캔 공격의 탐지에 효과가 있는 것으로 밝혀졌다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 춘계학술발표논문집 (하)
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• pp.927-930
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• 2002

본 논문에서는 중요 프로세스(privileged process)의 시스템 호출 순서(system call sequence)를 이용한 침입탐지 시스템을 제안한다. 기존 연구의 정상행위 기반 침입탐지 시스템은 정상행위를 모델링하여 시스템을 구성하고, 이와 비교를 통해 프로세스의 이상(anomaly) 여부를 결정한다. 이러한 방법은 모델링되지 않은 미지의 행위에 대한 적절한 판단을 행할 수 없으므로, 높은 오류율(false-positive/negative)을 보인다. 본 논문에서는 현재까지 알려진 공격에서 공통적으로 나타나는 윈도우들을 수집하여 침입예상윈도우를 구축하고, 이를 기존의 침입탐지 시스템에 부가적으로 사용하여 효과적으로 오류율(false-positive/negative)을 낮출 수 있음을 보인다. 실험 결과 제안된 방법을 통한 침입탐지는 기존의 방법에 비해 공격 탐지율은 증가하고 정상행위에 대한 오류율은 감소하였다.

• 감성과학
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• 제23권3호
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• pp.47-62
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• 2020

뱀 탐지 이론은 영장류가 천적인 뱀과 경쟁하면서 뱀을 효과적으로 탐지할 수 있는 시각 체계를 갖추게 되었다고 설명한다. 구체적인 가설 중 하나는 먼지세포 중심의 피질하 시각 경로가 사람으로 하여금 심적 자원을 사용하지 않고서도 자동적으로 뱀의 위협을 탐지할 수 있게 한다는 것이다. 이에 본 연구는 뱀 영상에 대한 인간 참가자의 반응을 공포 표정의 얼굴 및 꽃에 대한 반응과 비교함으로써 뱀 탐지 이론의 가정들을 검토하였다. 참가자들은 원본 영상을 관찰하거나, 원본 영상에서 색상, 밝기와 대비, 공간주파수 에너지 차이를 제거한 변환 영상을 관찰하였다. 실험 1의 참가자들은 각 영상에 대한 정서가와 각성 유발 정도를 평정하였고, 실험 2의 참가자들은 연속점멸억제 절차에서 표적 자극을 탐지하였다. 그 결과, 뱀에 대한 반응은 시각 요인의 영향을 가장 크게 받았다. 영상들의 시각적 차이를 제거했을 때, 뱀 영상은 덜 부정적이고 각성을 덜 유발하며 연속점멸억제에서 느리게 탈출하였다. 그에 비해, 다른 범주에 대한 반응은 영상 변환의 영향을 덜 받았다. 특히, 공포 표정의 얼굴은 일관적으로 영상 조건에 상관없이 위협적인 대상으로 평정되었으며 빠르게 탐지되었다. 또한, 실험 1에서 측정한 각성 평정의 변화량과 실험 2에서 측정한 연속점멸억제 탈출 시간의 변화량이 부적 상관을 보였다. 영상 변환 후 각성 평정 점수가 많이 감소한 뱀 영상일수록 탐지반응시간이 증가하였다. 이러한 결과는 뱀이 인간 관찰자의 위협 탐지 반응에 미치는 영향이 공포 표정의 얼굴에 비해 제한적이며, 연속점멸억제 탈출 반응과 의식적 평정 반응이 처리 기제를 공유할 가능성을 시사한다. 결론적으로 본 연구는 인간의 뱀 탐지가 무의식적 피질하 시각 경로의 산물이라는 가정에 의문을 제기한다.