차량 간 통신에서는 무선 랜을 기반으로 한 연구가 활발히 진행되고 있으며, IEEE 802.11p WAVE(Wireless Access in the Vehicular Environment)에서도 802.11a를 기반으로 한 방식을 채택하고 있다. 하지만 무선 랜 방식은 하나의 채널을 경쟁 모드로 사용하기 때문에 빠른 접속을 요구하는 차량 환경에서 경쟁을 회피하기 위해 CSMA/CA(Carrier Sense multiple Access/Collision Avoidance) 알고리즘을 사용하는 것은 찾은 충돌로 인한 통신 지연을 유발 할 수 있다. 본 논문에서는 차량 간 통신에서 이러한 문제점을 해결하고 신뢰성 있는 데이터 전송을 지원하기 위하여 차량 환경에 적합한 클러스터링 기반의 멀티채널 매체접속제어 프로토콜을 설계하고 설계된 프로토콜을 바탕으로 차량 간 통신에 적합한 채널 조건을 확인하였다 클러스터 헤드를 통해 각 채널을 관리하고 채널을 할당함으로써 기존 경쟁 기반의 싱글 채널을 사용함에 따라 생기는 패킷 충돌 및 통신 지연을 60%이상 줄이는 것을 시뮬레이션을 통해 확인 하였다.
전방 차량의 자동검출은 충돌회피, 자동운행제어 그리고 자동 헤드램프 조정 등의 고급 운전지원시스템의 통합 요소이다. 주야간 상관없이 전방 차량 자동 검출과 운행 상태를 인지하는데 있어 후미등은 중요한 역할한다. 그런데, 많은 운전자들이 차량의 후미등 상태를 알지 못하고 운행하는 경우가 많다. 따라서, 후미등에 이상이 있는 차량에 대하여 자동으로 후미등 이상 상태를 알려주는 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 영상처리 및 인식기술을 기반으로 차량의 후미등 상태를 인식하는 방법을 제안한다. 톨게이트 등으로 진입하는 차량을 검출하기 위하여 배경추정기법, 옵티컬 플로우(optical flow) 그리고 Euclidean 척도를 이용한다. Lab 색좌표에서 집중 맵(saliency map)을 적용하여 차량에서 후미등 영역을 검출하고 상태를 판정한다. 고속도로 톨게이트 영상을 이용하여 후미등 상태인식 실험을 하고, 제안하는 방법이 운전자에게 후미등 상태 전달하는데 활용할 수 있음을 보인다.
아군 함정에 탑재된 레이더를 향해 적 플랫폼이 전자재밍을 가하거나 추적방해 신호를 방사하는 경우에도 아군 레이더는 대 전자전 대응능력인 전자보호기능을 이용하여 적 플랫폼의 전자방해로부터 회피하여 지속적으로 적 플랫폼의 추적상태를 유지할 수 있어야 한다. 이러한 레이더의 전자보호기능은 아군 플랫폼의 생존에 필수적인 요소이며, 전자전환경을 모사할 수 있는 재밍시뮬레이터를 활용하여 그 성능을 평가할 수 있다. 재밍시뮬레이터는 1GHz 이상의 밴드폭을 가지는 광대역 레이더 신호를 수신 분석한 후 신호왜곡을 최소화하는 위상샘플방식의 디지털 고주파기억장치를 이용하여 다양한 기만 및 잡음재밍을 발생할 수 있는 전자전 시험평가장비이다. 본 논문에서는 광대역 레이더 신호의 신호처리 및 재밍발생을 위한 시뮬레이터의 설계내용과 기만 및 잡음재밍 신호발생 알고리즘을 제시하고 실제 해상환경에서 함정 추적레이더를 대상으로 시험하여 유용성을 입증하였다.
최근 인터넷의 발전으로 디지털 오디오 및 비디오와 같은 멀티미디어 스트림에 대한 요구가 증가하고 있다. 이러한 멀티미디어 스트리밍을 UDP로 전송할 경우 TCP와 같은 혼잡제어를 수행하지 않기 때문에 동일한 전송경로의 TCP 트래픽 궁핍을 일으켜 혼잡붕괴 및 막대한 전송지연을 초래한다. 이러한 문제점으로 인하여 실시간 멀티미디어 스트림의 전송지연과 혼잡제어를 위한 새로운 전송기법과 프로토콜에 대한 다각적인 연구가 수행되고 있다. TCP 친화적 혼잡제어 기법은 크게 일반적인 혼잡윈도우 관리기능을 이용하는 윈도우 기반 혼잡제어와 TCP 모델링 방정식 등을 이용하여 전송율을 직접 조절하는 율 기반 혼잡제어로 나눌 수 있다. 본 논문은 윈도우 기반과 율 기반을 복합적으로 다룬 하이브리드형 TCP-friendly 혼잡제어 기법에서 Square-root 혼잡회피 알고리즘을 제안하였으며, NS를 사용하여 제안한 TEAR의 성능을 실험하였다. 실험을 통하여 제안한 기법의 적용으로 TEAR의 안정성을 개선할 수 있음을 보였다.
공공장소에서 지속적으로 방역을 수행하기 위해서는 인력확보가 쉽지 않은데 자율주행 기반 로봇을 활용하면 인력으로 인한 문제를 해결할 수 있다. 자율주행 기반 방역로봇은 별도의 인력 투입 없이 공공기관과 병원 등의 유해 바이러스 확산 및 질병을 지속적으로 예방 가능하다. 자율주행 기능은 피나클 필터 알고리즘을 적용하여 위치를 추정하고, 방역은 UV살균시스템 및 이산화염소 분사시스템을 적용하였다. 주행시간은 3시간 이상, 위치 오차는 0.5m.이내, 정지 회피하는 기능은 95%, 장애물 감지 거리는 1.5m에서 동작하였다, 자동충전 복구는 배터리 잔량 10%에서 충전거치대로 이동하여 충전이 되었다. 무인방역시스템으로 방역한 결과 인력배치 없이 UV살균은 99%, 이산화염소는 95% 이상 살균되어 막대한 사회적 비용을 절감하는데 자율주행 방역로봇이 기여할 수 있다.
악성코드의 탐지 및 분석 회피 기술 중 실행 압축 기술은 악성코드의 용량을 줄이고 분석가가 코드를 분석할 때 혼란을 주도록 코드를 변형하고 있다. 따라서 악성코드의 확산이 용이해지고 분석하는데 시간이 오래 걸려 신속한 대응이 어렵게 만들고 있다. 최근에는 이러한 실행 압축된 악성코드에 대응하기 위하여 실행 압축 해제 관련 연구가 진행되고 있다. 실행 압축 프로그램은 실행되면 실행 압축을 해제하게 된다. 실행 압축 해제 때 압축되어 있던 데이터가 해제 되면서 실행 압축 파일의 데이터가 변경되거나 추가되어 데이터의 변화가 생기게 된다. 이때 이러한 변화 때문에 실행 압축 파일의 엔트로피 값이 변화하게 된다. 실행 압축 해제가 끝나게 되면 이러한 데이터 변화가 끝나고 실제적인 프로그램이 수행되므로 엔트로피 값이 변화하지 않게 된다. 그러므로 이러한 성질을 이용하여 실행 압축 해제되는 시점을 찾게 되면 실행 압축 알고리즘에 상관없이 실행 압축을 해제 할 수 있게 된다. 본 논문에서는 실행 압축 파일의 압축 해제 때의 엔트로피 값 변화량을 보고 실행 압축 해제가 끝나는 시점을 판단하여 실행 압축을 해제하는 방법을 제안한다.
최근 사회적 변화와 IC T 기술의 발전에 따라 사이버 위협 또한 증가되고 있으며, 사이버위협에 사용되는 악성코드는 분석을 어렵게 하기 위해 분석환경 회피기술, 은닉화, 파일리스 유포 등 더욱 고도화 지능화되고 있다. 이러한 악성코드를 효과적으로 분석하기 위해 머신러닝 기술이 활용되고 있지만 분류의 정확도를 높이기 위한 많은 노력이 필요하다. 본 논문에서는 머신러닝의 분류성능을 높이기 위해 API호출 구간 특성 기반 악성코드 탐지 기술을 제안한다. 제안하는 기술은 악성코드와 정상 바이너리의 API 호출 순서를 시간을 기준으로 구간으로 분리하여 각 구간별 API의 호출특성과 바이너리의 엔트로피 등의 특성인자를 추출한 후 SVM(Support Vector Mechine) 알고리즘을 이용하여 제안하는 방법이 악성바이너리를 잘 분석할 수 있음을 검증하였다.
산업 응용 분야에서 AGV는 공장이나 창고와 같은 대규모 산업 시설의 무거운 자재를 운송하기 위해 자주 사용된다. 특히, 주문처리 센터에서는 자동화가 가능하여 유용성이 극대화된다. 이러한 주문처리 센터와 같은 창고에서 생산성을 높이기 위해서는 AGV들의 정교한 운반 경로 제어가 요구된다. 본 논문에서는 대중적인 협력 MARL 알고리즘인 QMIX에 적용될 수 있는 구조를 제안한다. 성능은 두 종류의 주문처리 센터 레이아웃에서 세 가지의 메트릭으로 측정하였으며, 결과는 기존 QMIX의 성능과 비교하여 제시된다. 추가적으로, AGV들의 행동 패턴에 대한 가시적인 분석을 위해 훈련된 AGV들의 운반 경로를 시각화한 히트맵을 제공한다.
현재 대한민국에서는 교통 혼잡을 해결하기 위해 다인승 전용차로 (HOV, High Occupancy Vehicle Lanes)와 지정차로제를 시행하고 있다. 현행의 교통단속 시스템은 단속 지역 구역에 인원이 필수로 배정되며 무인 단속에 어려움이 있다. 또한, 고정식 교통단속시스템은 속도 위반 단속은 가능하나 운전자가 네이게이션을 통해 단속을 회피할 수 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 딥러닝 객체 인식 모델인 YOLO를 통한 교통 통합 단속 시스템이 필요하다. 본 연구에서는 멀티스레딩 기술 기반의 병렬처리 차량번호 인식 기술을 적용하여 불시 단속이 가능한 이동식 교통 통합 관리시스템을 제안한다. Yolo5를 이용한 차선 인식, 차량탑승인원 판별, 차량 번호 인식 등의 알고리즘을 통합 모델을 설계하고 이를 적용한 통합시스템을 제시하였다.
최근 정적분석 기반의 시그니처 및 패턴 탐지 기술은 고도화되는 IT 기술에 따라 한계점이 드러나고 있다. 이는 여러 아키텍처에 대한 호환 문제와 시그니처 및 패턴 탐지의 본질적인 문제이다. 악성코드는 자신의 정체를 숨기기 위하여 난독화, 패킹 기법 등을 사용하고 있으며 또한, 코드 재정렬, 레지스터 변경, 분기문 추가 등 기존 정적분석 기반의 시그니처 및 패턴 탐지 기법을 회피하고 있다. 이에 본 논문에서는 이러한 문제를 해결할 수 있는 머신러닝을 통한 LLVM IR 코드 이미지 기반 악성코드 정적분석 자동화 기술을 제안한다. 바이너리가 난독화되거나 패킹된 사실에 불구하고 정적 분석 및 최적화를 위한 중간언어인 LLVM IR로 디컴파일한다. 이후 LLVM IR 코드를 이미지로 변환하여 CNN을 이용한 알고리즘 중 전이 학습 및 Keras에서 지원하는 ResNet50v2으로 학습하여 악성코드를 탐지하는 모델을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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