대한민국은 산불의 위험으로부터 취약한 환경을 가지고 있으며, 이로 인해 매년 큰 피해가 발생하고 있다. 이를 예방하기 위해 많은 인력을 활용하고 있으나 효과가 미흡한 실정이다. 만약 인공지능 기술을 통해 산불을 조기 발견해 진화된다면 재산 및 인명피해를 막을 수 있다. 본 논문에서는 산불의 피해를 최소화하기 위한 오브젝트 디텍션 모델을 제작하는 과정에서 발생하는 데이터 수집과 가공 과정을 최소화하는 목표로 한 객체 이중 탐지 방법을 연구했다. YOLOv5에서 한정된 이미지를 학습한 단일 모델을 통해 일차적으로 원본 이미지를 탐지하고, 원본 이미지에서 탐지된 객체를 Crop을 통해 잘라낸다. 이렇게 잘린 이미지를 재탐지하는 객체 이중 탐지 방법을 통해 오 탐지 객체 탐지율의 개선 가능성을 확인했다.
소액결제에 대한 규제 완화로 이와 관련한 사기가 급증하고 있으며, 특히 소액결제가 대부분을 차지하는 온라인게임 산업은 관련 사기로 인한 피해가 증가하고 있다. 온라인 게임의 소액결제 사기는 단순히 금액에 대한 피해뿐만이 아니라 회사 브랜드에도 영향을 미치며, 나아가 고객 이탈로 이어질 수 있다. 소액결제 사기를 방지하기 위해 게임 산업에서도 이상거래 탐지 시스템이 요구되고 있다. 본 연구는 게임 사용자의 결제 패턴을 분석하여 이상거래를 탐지할 수 있는 머신러닝 기반의 이상거래 탐지 모델을 제시하며, 제안하는 모델을 글로벌 온라인 게임에 적용한 사례를 소개한다.
인터넷이 생활과 밀접하게 연결되면서 인터넷에 대한 공격이 엄청난 피해를 야기시킬 수 있게 되었다. 웜은 스스로를 복제하여 인터넷 상의 취약한 호스트들을 공격하여 여러가지 피해를 야기시키고 있다. 웜을 탐지하고 방어하기 위해 inbound/outbound 스캔률 검사, 웜 시그니처 검사와 같은 네트워크 기반 침입탐지 방법과 웜 생성 파일 검사, 파일 무결성 검사와 같은 호스트 기반 침입탐지 방법이 제안되었다. 하지만 단일 시스템에서의 웜 탐지는 한계가 있을 뿐만 아니라 대응에 있어서도 더딜 수 밖에 없다. 본 논문에서는 웜 탐지 시스템을 분산 배치시킴으로써 탐지의 정확성을 확보하였고 웜 경보를 모든 웜 탐지 시스템에 송신함으로써 대응에 있어 신속성을 제공해준다. 뿐만 아니라 취약성 데이터베이스를 통해 최신으로 갱신만되어 있다면 제로데이 공격에도 대응할 수 있는 메커니즘을 제공한다.
산불은 전세계적으로 발생하는 가장 주요한 재해현상 중 하나이다. 산불 감시나 산불에 의한 피해지역의 효과적인 관측은 피해 지역을 최소화하고, 효율적인 피해 복구 계획 수립에 매우 중요한 기초자료를 제공한다. 광학 위성 자료를 활용한 산불 피해지역 탐지가 널리 사용되고 있음에도 불구하고, 산불에 의한 연기 또는 구름 분포에 의해 종종 사용상에 제약이 있다. 본 연구에서는 2000년 4월 강원도 고성, 강릉, 삼척, 물진 지역에서 발생한 대규모 산불을 연구 대상지역으로 하여, 1998년-2000년 동안 획득된 RADARSAT-1 SAR 영상을 이용하여 산불 피해 지역 감시의 활용성을 연구하였다. 산불에 의한 산림 피해지역 관측을 위해 RADARSAT-1 SAR 영상의 후방산란관의 변화를 통한 변환 탐지를 수행하였다. 산불 피해지역에서 산불 전에 비해 산불 후에 획득된 RADARSAT-1 SAR 영상의 후방산란값이 증가하는 것으로 관측되었다. RADARSAT-1 SAR 영상으로부터 관측된 산불 피해 지역은 Landsat-7 ETM 자료와 현장 조사 자료에 의한 산불 피해 지역과 매우 상관성이 높은 것으로 관측되었다.
네트워크 환경의 발달과 더불어 DDoS 공격이나 웜 공격이 증대되고 있다. 다양한 공격의 증가뿐만 아니라 최근에는 공격이 발생하면 급속히 피해가 확산된다. 피해 속도가 빨라지는 이유 중의 하나는 피해 시스템이 공격자가 되기 때문이다. 그러나 만약 피해 시스템이 또 다른 공격 시스템이 되는 것을 차단할 수 있다면, 공격이 확산되는 속도를 늦출 수 있다. 본 논문에서는 감염된 시스템이 비정상적으로 많은 트래픽을 발생시키는 것을 탐지하기 위하여 특정 주소를 갖는 시스템으로 일정 기간 동안 들어오고 나간 인바운드 패킷과 아웃바운드 패킷의 양을 비율로 나타내어 트래픽 흐름을 분석한다. 그리고 B-클래스 네트워크에서 추출한 트래픽 샘플데이터를 이용하여 트래픽 흐름을 분석하여 감염된 시스템을 탐지할 수 있음을 보인다.
스마트폰은 주로 사용되고 있는 안드로이드 OS는 다양한 악성코드로 인해 금전적 피해, 데이터 유출 및 통제권한 상실 등과 같은 많은 피해를 당하고 있다. 침해 위협을 가중시키고 있는 모바일 악성코드 중 심각한 피해를 유발하는 커널 기반의 루팅(Rooting) 악성코드는 일반적인 탐지 방법으로는 찾아낼 수 없는 어려움이 있다. 본 논문에서는 커널 기반에서 동작하는 루팅(Rooting) 악성코드를 탐지하기 위한 방법을 제안한다. 스마트폰 어플리케이션이 실행될 때마다 생성되는 모든 프로세스의 UID를 확인하여 비정상적으로 사용자(User) 권한에서 관리자(Root) 권한으로 변환되는지를 확인하는 방법이다. 제안하는 방법을 활용하여 알려지지 않은 악성코드로 인한 안드로이드 OS의 피해를 최소화할 수 있을 것으로 기대된다.
화재, 붕괴, 자연재해 등의 재난 발생으로 건물 내부가 붕괴하는 경우, 기존의 건물 내부의 물리적 보안이 무력해질 확률이 높다. 이때, 붕괴 건물 내의 인명피해와 물적 피해를 최소화하기 위한 물리적 보안이 필요하다. 따라서 본 논문은 기존 연구되었던 장애물을 탐지하고 건물 내 붕괴된 지역을 탐지하는 연구와 인명피해를 최소화하기 위한 딥러닝 기반 객체 탐지 알고리즘을 융합하여 재난 상황의 피해를 최소화하기 위한 알고리즘을 제안한다. 기존 연구에서 단일 카메라만을 활용하여 현재 로봇이 있는 복도 환경의 붕괴 여부를 판단하고 구조 및 수색 작업에 방해가 되는 장애물을 탐지했다. 이때, 붕괴 건물 내 물체는 건물의 잔해나 붕괴로 인해 비정형의 형태를 가지며 이를 장애물로 분류하여 탐지하였다. 또한, 재난 상황에서 자원 중 가장 중요한 요구조자를 탐지하고 인적 피해를 최소화하기 위한 방법을 제안하고 있다. 이를 위해, 본 연구는 공개된 재난 영상과 재난 상황의 이미지 데이터를 수집하여 다양한 딥러닝 기반 객체 탐지 알고리즘을 통해 재난 상황에서 요구조자를 탐지하는 정확도를 구했다. 본 연구에서 재난 상황에 요구조자를 탐지하는 알고리즘을 분석한 결과 YOLOv4 알고리즘의 정확도가 0.94로 실제 재난 상황에서 활용하기 가장 적합하다는 것을 증명하였다. 본 논문을 통해 재난 상황의 효율적인 수색과 구조에 도움을 주며 붕괴된 건물 내에서도 높은 수준의 물리적 보안을 이룰 수 있을 것이다.
땅밀림 피해지에서 피해지점 및 균열 탐지, 피해규모를 효율적으로 분석하기 위해서 무인기를 활용한 피해지 탐지 및 모니터링 방안에 대해 본 연구에서 제시하였다. 땅밀림 피해지에서 무인기를 촬영하고 분석한 결과, 정사영상을 구축하면 피해지의 균열 탐지 및 규모를 파악할 수 있기 때문에 현장조사 전에 조사자 안전을 확보하고, 조사계획 수립에 효율적 활용이 가능하였다. 또한, 정사영상에서 지형정보를 추출하면 땅밀림 피해지 균열에 대한 정량적 분석이 가능하였다. 본 연구에서 시범적으로 적용한 대상지에서는 전체 균열 면적 1.01ha, 길이 1.07km, 평균 폭 10m, 단차범위 1~10m로 땅밀림 피해가 발생한 것으로 나타났다. 땅밀림 피해지에서는 정기적인 무인기 촬영을 통하여 지형변위를 탐지하고 피해 확산 방향, 규모 등에 대한 모니터링이 가능하기 때문에 복구계획 수립에 효율적으로 활용할 수 있다. 무인기를 이용하여 땅밀림 피해지에 시험 적용한 결과, 지형이 험준하고 위험한 산지에서 빠르고 쉽게 정성적 정량적 결과를 획득할 수 있는 장점이 있었다. 산사태, 토석류, 땅밀림과 같은 산지토사재해 현장에서 무인기 활용가치가 높기 때문에 관련 산업분야 발전에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
인터넷의 발달과 함께, 인터넷을 이용한 전자상거래, 흠 뱅킹 , 온라인 교육 등 정보통신 관련 서비스가 급격히 발전하게 되었다. 그러나 이러한 확장으로 인한 긍정적인 효과도 있으나, 시스템 불법 침입, 중요 정보의 유출 및 훼손, 불법적인 사용, 악성 바이러스 등 역기능 역시 심각한 피해를 주고 있다. 이러한 피해를 막기 위한 기술로 다양한 침입탐지 시스템과 방화벽이 활용되고 있으나, 아직 한계와 문제점들이 존재하고 있다. 본 논문에서는 이러한 악의적인 공격들로부터 대처하기 위해 현재 개발 중인 분산 침입 탐지 시스템과 함께 동작 하게 될 Dynamic Screened Zone을 구성하였다.
대한원격탐사학회 2001년도 춘계 학술대회 논문집 통권 4호 Proceedings of the 2001 KSRS Spring Meeting
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pp.77-81
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2001
2000년 4월, 강원도 삼척일대에 크게 발생한 산불지역에 대해서 Landsat TM 인공위성 영상자료를 이용하여 산불의 피해지역을 조사분석하였다. 산불발생 전과 후의 2시기 위성영상을 이용하여 변화탐지 기법의 하나인 화상간차이법을 적용하였다. 분석결과 산불 발생지역의 탐지에는 NDVI를 유도하고 그 차이를 이용하는 것이 가장 탁월한 것으로 나타났다. 산불 피해지역을 구분하는 임계값을 표준편차$\times$0.9로 하였을 때, 현지조사 결과에 대한 전체정확도는 93.8%, 카파계수는 0.82로 매우 높았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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