• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2010.06a
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• pp.121-127
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• 2010

본 연구에서는 피해 전 후 고해상도 항공영상을 이용하여 풍수해 피해정보를 자동 추출하는데 있어 결과물의 신뢰성 제고 방안에 대해 연구하였다. 연구 대상지역은 2008년 집중호우로 인해 큰 피해를 입은 경상북도 봉화지역을 선정하였으며, 해당 지역 중 특히 피해가 집중된 서벽리, 애당리 지역에 대하여 피해 전 후 영상을 확보하고 자동탐지를 수행하였다. 피해 지역의 자동탐지 수행 전 Normalizing, 대비강조, Equalizing 등의 영상처리를 수행하고, 자동추출 결과의 정확도를 비교하여 피해항목별 최적의 영상처리를 결정하였다. 최적의 영상처리가 적용된 영상에 대하여 피해 항목별 피해형태를 파악하였으며, 가장 정확한 결과물이 추출되는 최적의 임계치를 결정하였다. 도로 항목의 경우 Normalizing 영상처리를 수행하고 임계치를 120으로 부여하여 자동탐지를 수행한 경우 가장 정확한 추출 결과가 나타났으며, 농경지 항목의 경우 대비강조 영상처리와 임계치가 100으로 부여된 경우 피해 지역의 추출이 가장 정확하게 나타났다. 본 연구결과는 향후 유사한 재해 발생 시 초기 신속한 피해규모 산출이 가능하게 하여 적절한 후속 조치를 취할 수 있도록 한다. 또한, 다중밴드 피해 전 후 영상 확보가 가능할 경우 추가적인 피해 항목의 최적 영상처리와 임계치 결정이 가능해지며, 토지피복 분류를 거쳐 피해지역 자동탐지 수행 시 원하는 피해항목만을 선택적으로 추출하는 것도 가능할 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.92-92
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• 2020

최근 지진 발생 빈도와 규모가 증가함에 따라 지진재해에 취약한 지하구조물의 내진성능 향상 및 신속한 복구에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 대표적인 지하구조물 중 하나인 상수관망은 음용수를 안전하고 원활하게 공급하는 사회기반시설물로써 대부분의 시설물이 지하에 매설되어 있어 지진재해에 매우 취약하다. 지진으로 인해 상수관망 내 누수 및 파손 등의 피해가 발생할 경우, 물 공급이 중단되어 경제적 손실과 사회 전반적인 불편이 우려되므로 피해 관로의 신속한 파악과 복구가 이루어져야 한다. 상수관로에 발생하는 피해는 크게 누수와 파손으로 구분할 수 있다. 관로가 파손된 경우 용수가 표층으로 새어나오기 때문에 탐지가 용이하지만, 누수의 경우 표층으로 드러나는 피해가 없어 탐지 및 수리가 어려운 단점이 있다. 이러한 누수가 장기간 방치될 경우, 해당 시스템의 유수율 감소로 인한 경제적인 손실과 더불어 공급수압의 저하, 그리고 오염물 침투의 위험이 존재한다. 이러한 피해를 막기 위해서는 신속히 누수 지점을 파악한 후, 피해 관로의 교체 혹은 보수가 이루어져야 한다. 현장에서 누수를 직접 탐지하는 방법은 정확도가 높은 반면, 많은 인력과 장비 그리고 비용이 소모되는 단점이 존재한다. 따라서 현장 누수탐지에 앞서 컴퓨터를 이용한 간접 누수탐지 기법이 지속적으로 개발될 필요가 있다. 본 연구에서는 현장 누수탐지의 탐지효율을 향상시키기 위해 수압, 유량 등의 관측 데이터와 수리해석 모의 및 최적화 기법을 활용한 컴퓨터 기반의 다중누수 탐지모형을 개발하였다. 개발 모형은 국내에서 운영 중인 소블럭 상수관망시스템에 적용하여 검증하고 탐지효율을 분석하였다. 컴퓨터 모의를 이용한 다중누수 탐지모형은 지진이나 홍수와 같은 대규모 재난 발생 후, 상수관망시스템의 신속한 복구 및 운영 정상화를 위한 도구로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10b
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• pp.499-504
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• 2006

터널 내 화재 발생 시 대규모의 인명, 재산 피해가 발생하는데 이러한 상황을 조기에 탐지함으로써 피해를 최소화하기 위한 시스템이 필요하다. 또한 터널 내 설치된 CCTV를 사람이 24시간 감시하기에는 너무 어려운 점이 많다. 이에 따라 적절한 영상 처리를 통한 화염 및 연기 검출 시스템을 통해 경보를 알려줄 경우, 보다 편리하고 사람이 모니터 앞에 없을 때 화재 발생 시 화재를 검출할 수 있어 피해를 최소화 할 수 있다. 본 논문에서는 영상처리 기법을 이용하여 터널 안에서 발생한 화재 및 연기를 고속으로 탐지하기 위한 알고리즘을 제안하였다. 터널 안에서의 화재 탐지는 차량 조명 및 터널내의 조명등과 같은 여러 가지 상황에 의해 산불 탐지 알고리즘과 다른 독자적인 알고리즘의 개발이 요구된다. 본 논문에서 제시한 두 가지 알고리즘은 기존 알고리즘보다 정확한 위치 탐지와 초기 단계에서의 탐지가 가능하도록 되었다. 또한 우리는 실험 결과를 통해 각각의 성능을 비교함으로써 제시한 알고리즘의 타당성을 보여주었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07a
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• pp.133-135
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• 2005

인터넷에서 일어나는 침해사고 중에서 웜에 의한 피해가 가장 심각하다. 2001 년 Code Red 웜의 출현과 2003 년 SQL Slammer 웜의 출현 이후로 웜에 감염된 이후에 행동 양상을 탐지하여 대응하는 것은 웜의 피해를 최소화 하기에는 역부족이다. 웜에 의해서 감염이 되기 이전에 웜을 탐지하여 조기에 대처하는 것이 무엇보다 중요하다. 또한 이미 알려져 있는 웜에 대한 행동양상을 이용한 웜의 탐지는 신종 웜의 출현 주기가 급격히 짧아지는 현실에 능동적으로 대처할 수 없다. 현재까지 발생한 인터넷 웜은 감염시킬 대상을 선택함에 있어서 랜덤 생성기를 사용하였으며 향후 나타날 웜도 빠른 확산과 자신의 위치를 드러내지 않기 위해 랜덤 스케닝 방식을 사용할 것이다. 본 연구는 네트워크의 연결들을 행렬로 표현하고, 이 행렬의 랭크(rank)값을 구하여 랜덤성 체크를 하는 방식으로, 웜으로 인한 트래픽에서 발생하는 랜덤성을 탐지할 수 있도록 하였다. 이 방법은 네트워크에서 알려지지 않은 신종 웜을 탐지하도록 하므로, 웜에의한 확산을 조기 탐지할 수 있게 하고, 더불어 웜의 피해를 최소화 하는 것을 목적으로 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.11a
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• pp.1510-1512
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• 2008

사이버 공간에서 미래 최대 위협 중 하나로 인식되고 있는 봇넷의 공격이 점차 증가함에 따라, 봇넷 공격에 기반한 피해가 증가하고 있으며, 금전적인 피해 유발로 그 심각성이 점차 증대되고 있는 실정이다. 특히, 봇넷은 좀비 PC를 활용하는 측면에서 제 2차, 3차 피해가 우려되고 있다. 따라서 봇넷의 탐지를 1차적으로 끝나는 것이 아니라 지속적인 관찰과 관리를 통해 변종 봇넷을 탐지 하고 이에 기반한 악성행위를 탐지하는 것이 무엇보다도 중요하다. 따라서 본 논문에서는 이러한 봇넷을 능동적으로 탐지하기 위한 능동형 봇넷 탐지 및 관리를 위한 단계적 마이닝 프로세스를 제안하고 기존 탐지 알고리즘과의 비교 평가를 하여 향후 적용을 위한 고려사항들을 논의 하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2014.07a
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• pp.379-380
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• 2014

최근에 가장 대표적인 사이버 공격 방법이 악성코드를 사용한 공격 형태이며, 이에 대한 피해사례도 지속적으로 급증하고 있는 실정이다. 본 논문에서는 악성코드를 이용한 사이버 공격에 대한 피해를 줄이기 위해서 기존 탐지방법의 한계점을 분석하여 개선할 수 있는 증상 기반의 탐지방법과 상태 전이 개념을 도입한 시나리오 기반의 공격징후 탐지 알고리즘을 제안한다.

• Review of KIISC
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• v.15 no.2
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• pp.74-82
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• 2005

오늘날 네트워크 보안 기술은 해커의 침입 탐지 및 제어, 분산 서비스 거부 공격의 방지 등 많은 분야에서 발전하여 왔다. 그러나, 최근 많은 문제를 발생시키면서 등장한 인터넷 웜은 기존의 네트워크 보안 장비들을 무력화시키며 인터넷 상에 연결된 많은 호스트들을 감염시키고 동시에 네트워크 자원을 소모시켜 버렸다. 실상 초기의 웜은 작은 규모의 네트워크에서 퍼지는 정도 일뿐 심각한 피해를 주는 경우는 거의 없었고 따라서 이에 대해서 심각한 대비책 등을 생각하지는 않았다. 그러나 2001년 발생한 CodeRed 웜은 인터넷에 연결된 많은 컴퓨터들을 순식간에 감염시켜 많은 경제적, 물질적 피해를 발생시켰고, 그 이후 2003년 1월에 발생한 Stammer 웜은 10분이라는 짧은 순간 안에 75000 여대 이상의 호스트를 감염시키고 네트워크 자체를 마비시켰다. 특히 Stammer 월은 국내에서 많은 피해를 유발시켰기에 더더욱 유명하다. 명절 구정과 맞물려 호황을 누리던 인터넷 쇼핑 몰과, 인터넷 금융 거래를 수행하던 은행 전산소 등을 일시에 마비시켜 버리면서 경제적으로도 실질적인 막대한 피해를 우리에게 주었다. 이런 웜을 막기 위해서 많은 보안 업체 및 연구소들이 나서고 있으나, 아직은 사전에 웜의 피해를 막을만한 확실한 대답을 얻지 못하고 있다. 본 논문에서는, 현재 수행하고 있는 여러 웜의 탐지기법에 대해서 조사한 결과를 설명하고, 이어서 본 연구소에서 수행하고 있는 웜의 탐지 기법에 대해서 설명하고 간단한 탐지 결과를 보일 것이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.11a
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• pp.232-234
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• 2017

사이버전 피해평가에 있어서 유무선 통합 환경에 대한 공격의 탐지와 이에 대한 평가가 필요한 상황이다. 특히 회사, 정부 및 군 시설 등에서 인가되지 않은 AP를 사용하여 공격이 발생하는 경우 각종 바이러스 및 해킹 공격에 의한 피해가 발생한 가능성이 높다. 띠라서 인가된 AP와 인가되지 않은 AP를 탐지해서 찾아 내야한다. 본 논문에서는 인가된 AP와 인가 되지 않은 AP를 탐지하기 위해 RTT(Round Trip Time)값을 데이터셋으로 만들고 각 기계학습 알고리즘 SVM(Support Vector Machine), J48(C4.5), KNN(K nearest neighbors), MLP(Multilayer Perceptron)의 결과를 비교해 성능의 차이를 밝히고 이를 통하여 공격을 탐지하여 피해평가에 연결이 되도록 한다.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.35 no.5_2
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• pp.819-829
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• 2019

In the disaster of collapse, an immediate response is needed to prevent the damage from worsening, and damage area calculation, response and recovery plan should be established. This requires accurate detection of the damage affected area. This study performed the detection of the damaged area by using UAV which can respond quickly and in real-time to detect the collapse accident. The study area was selected as B-05 housing redevelopment area in Jung-gu, Ulsan, where the demolition of houses and apartments in progress as the redevelopment project began. This area resembles a collapsed state of the building, which clear changes before and after the demolition. UAV images were acquired on May 17 and July 9, 2019, respectively. The changing area was considered as the damaged area before and after the collapse of the building, and the changing area was detected using CVA (Change Vector Analysis) the Representative Change Detection Technique, and SLIC (Simple Linear Iterative Clustering) based superpixel algorithm. In order to accurately perform the detection of the damaged area, the uninterested area (vegetation) was firstly removed using ExG (Excess Green), Among the objects that were detected by change, objects that had been falsely detected by area were finally removed by calculating the minimum area. As a result, the accuracy of the detection of damaged areas was 95.39%. In the future, it is expected to be used for various data such as response and recovery measures for collapse accidents and damage calculation.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.49 no.2
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• pp.90-95
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• 2012

Remotely sensed data provide valuable information on land monitoring due to multi-temporal observation over large areas. Especially, high resolution imagery with 0.6~1.0 m spatial resolutions contain a wealth of information and therefore are very useful for thematic mapping and monitoring change in urban areas. Recently, remote sensing technology has been successfully utilized for natural disaster monitoring such as forest fire, earthquake, and floods. In this paper, an efficient change detection method based on texture differences observed from high resolution multi-temporal data sets is proposed for mapping disaster damage and extracting damage information. It is composed of two parts: feature extraction and detection process. Timely and accurate information on disaster damage can provide an effective decision making and response related to damage.