본 연구는 최근 전자 금융거래의 증가와 동시에 금융거래 정보의 탈취 혹은 변조 등 보안위협 또한 급증하면서 안전한 보안 방안과 대응이 시급한 실정이다. 이에 종래에 사용된 사기방지시스템 혹은 이상금융거래 탐지시스템(FDS, Fraud Detection System, 이하 FDS)을 최근 주목 받고 있는 빅데이터 관련 기술(이상금융거래에 대한 다양한 형태의 정형/비정형 금융거래 이벤트 데이터를 실시간으로 수집/저장하고 과학적 연관 분석 기법을 활용하여 비정상 행위를 탐지 및 차단할 수 있는 기능)을 활용하여 국내 금융회사인 A사에 개선 모델을 구축 하였다. 구축결과 시나리오 고도화 분석을 통한 오검출을 최소화 하여 기존 시나리오 Detect탐지 대상의 감소 효과를 나타냈다. 아울러 FDS고도화에 대한 향후 발전방향을 제안하고자 한다.
에너지 검파 기반 스펙트럼 감지 방식은 잡음 전력에 대한 불확실성에 취약한 것으로 알려져 있다. 이러한 문제점을 해결하기 방안 중의 하나로 협력 스펙트럼 감지 기술을 함께 사용하는 방안이 제안된 바 있다. 그러나 아직까지 페이딩 채널 환경에서 이 방식에 대한 성능 분석이 발표된 바가 없다. 본 논문에서는 에너지 검파 기반 스펙트럼 감지 방식에 대한 이전 연구 결과를 토대로 에너지 검파 기반 협력 스펙트럼 감지 방식에 대한 수학적 분석 결과를 제시하고자 한다. 분석 결과에 따르면 잡음 전력에 대한 불확실성이 존재할 때는 스펙트럼 감지 시간이 늘어나거나 OR 융합 방식의 협력 스펙트럼 감지에 참여하는 2차 사용자가 많아질수록 오경보 확률과 검파 확률이 높아진다는 것을 확인할 수 있었다.
본 연구는 S대역 또는 X대역 레이다 보다 빔폭이 상대적으로 큰 저주파 대역을 사용하는 초단파 레이다의 SLB/BLB 설계 및 구현에 대한 연구이다. 초단파 대역의 안테나는 빔폭이 상대적으로 크기 때문에 부엽에서 반사된 표적 신호를 처리하지 않으면 주엽 신호에서 들어온 것으로 인식하여 레이다의 탐지 오경보율이 증가한다. 부엽 차단 방법은 배열 안테나의 중앙쪽 복사소자를 사용하여 배열안테나 전면부의 부엽 신호를 차단하고, 뒤쪽에서 들어오는 신호는 BLB 수신안테나 조립체를 통해 차단시킨다. 레이다 구현을 완료하여 모의 신호 발생장치를 활용한 시스템 단위의 부엽 신호 차단에 대한 시험을 통하여 SLB/BLB 신호가 제거되는 것을 시험을 통하여 확인하였다. 본 연구를 통하여 향후 안테나 크기 및 빔폭이 큰 저주파 대역 레이다용 배열안테나의 부엽 차단 기술 구현에 활용할 예정이다.
We have compared near-real time Kp forecast models based on neural network (NN) and support vector machine (SVM) algorithms. We consider four models as follows: (1) a NN model using ACE solar wind data; (2) a SVM model using ACE solar wind data; (3) a NN model using ACE solar wind data and preliminary kp values from US ground-based magnetometers; (4) a SVM model using the same input data as model 3. For the comparison of these models, we estimate correlation coefficients and RMS errors between the observed Kp and the predicted Kp. As a result, we found that the model 3 is better than the other models. The values of correlation coefficients and RMS error of the model 3 are 0.93 and 0.48, respectively. For the forecast evaluation of models for geomagnetic storms ($Kp{\geq}6$), we present contingency tables and estimate statistical parameters such as probability of detection yes (PODy), false alarm ratio (FAR), bias, and critical success index (CSI). From a comparison of these statistical parameters, we found that the SVM models (model 2 and model 4) are better than the NN models (model 1 and model 3). The values of PODy and CSI of the model 4 are the highest among these models (PODy: 0.57 and CSI: 0.48). From these results, we suggest that the NN models are better than the SVM models for predicting Kp and the SVM models are better than the NN models for forecasting geomagnetic storms.
본 논문에서는 새로운 스펙트럼 검출 시스템을 제안한다. 먼저 융합 센터(Fusion Center : FC)에서 1차 사용자의 신호를 수신하고, 이를 이용하여 1차 사용자의 유무를 판단한다. 그러나 이 과정에서 최종 1차 사용자의 유무를 판단하지 못한다면, 각 2차 사용자들의 Local observation 결과를 필요로 한다. 이때 융합 센터(Fusion Center : FC)는 각 2차 사용자의 신호 중 에너지가 가장 큰 2차 사용자의 Local observation의 결과만을 수신하며, 수신한 FC는 최종 결정값을 각 2차 사용자에게 송신한다. 본 논문을 통해 제안하는 기법은 단 하나의 2차 사용자가 스펙트럼 검출에 참여하기 때문에 불필요한 스펙트럼 검출로 인한 비트수를 줄일 수 있다. 그러므로 1차 사용자의 유무를 판단하는 과정에서의 2차 사용자의 전력과 불필요한 Local observation전송으로 인한 대역폭의 소모를 줄일 수 있다. Monte-Carlo 시뮬레이션을 통해 본 논문에서 제안하는 기법의 검출 확률, 오 경보 확률 등을 구함으로서 기존의 기법보다 우수한 성능을 보이는 것을 증명한다.
현재 고밀도 반도체제작 환경에서는 Reactive ion Etching (RIE) 과정에서의 생산성을 극대화하기 위해서 비이상적인 공정장비를 발견하는 것이 매우 중요하다. 생산과정에서 오류발견의 중요성을 설명하기 위해 Support Vector Machine (SVM)은 실시간으로 공정오류에 대한 판단에 대한 도움을 주기 위해 사용되었다. baseline run으로부터 얻은 데이터로 SVM 모델을 구성하고 정상인 run 데이터와 비정상 run 데이터로 SVM 모델을 검증한다. 통계적 공정제어에서 흔히 이용되는 control limits를 도입하여 정상데이터가 내재하고 있는 램덤 변화율이 반영된 SVM 모델 기반의 control limits를 수립하고, 그 control limits를 바탕으로 오류발견을 실행한다. SVM을 이용함으로써 RIE의 오류발견은 run to run 기반에 정상인 run데이터는 0% 오류율이 증명되었다.
The system design and the system performance analysis of 3D imaging laser radar system for the mapping purpose is addressed in this article. For the mapping, a push-bloom scanning method is utilized. The pulsed fiber laser with high pulse energy and high pulse repetition rate is used for the light source of laser radar system. The high sensitive linear mode InGaAs avalanche photo-diode is used for the laser receiver module. The time-of-flight of laser pulse from the laser to the receiver is calculated by using high speed FPGA based signal processing board. To reduce the walk error of laser pulse regardless of the intensity differences between pulses, the time of flight is measured from peak to peak of laser pulses. To get 3D image with a single pixel detector, Risley scanner which stirs the laser beam in an ellipsoidal pattern is used. The system laser energy budget characteristics is modeled using LADAR equation, from which the system performances such as the pulse detection probability, false alarm and etc. are analyzed and predicted. The test results of the system performances are acquired and compared with the predicted system performance. According to test results, all the system requirements are satisfied. The 3D image which was acquired by using the laser radar system is also presented in this article.
이동하는 플랫폼에 탑재된 레이더는 주엽으로 수신되는 주엽 클러터 신호와 더불어 부엽에서 수신되는 고도 클러터에 의해서 표적 신호가 간섭을 받는다. 고도 클러터는 거리가 주엽 클러터에 비해 비교적 짧기 때문에 강한 신호로 레이더에 유입된다. 이러한 클러터는 레이더의 오보 확률을 높이는 주 원인으로 주엽 클러터와 고도 클러터 신호를 동시에 억제할 수 있는 기술이 요구된다. 본 논문에서는 이동 플랫폼 레이더에서 발생하는 주엽 클러터와 고도 클러터 신호를 제거하기 위해서 2개의 펄스 제거기(pulse canceller) 구조를 사용하는 클러터 억제 방법을 제시한다. 펄스 제거기를 사용함에 따른 수신신호의 상관도를 분석하고 두 영역의 클러터를 억제하기 위해서 상관도가 고려된 staggered 펄스 제거기 구조를 보인다. 마지막으로 시뮬레이션을 통해 두 개의 주파수군에 형성된 고도 클러터와 주엽 클러터 성분들이 제안된 staggered 펄스 제거기를 통해 제거되는 것을 보인다.
인지 무선 기술은 보조 사용자가 (SUs) 주 사용자 (PUs)에 간섭을 주지 않고 기회주의적 방식으로 라이선스 스펙트럼을 사용할 수 있는 기술이다. 인지 라디오의 핵심 기술은 스펙트럼 센싱이다. 그러나 인지 무선 센서 네트워크에서 에너지 효율적인 스펙트럼 센싱 기법에 대한 연구는 많지 않다. 본 논문에서는 클러스터 기반의 인지 무선 센서 네트워크를 위한 에너지 효율적인 협력 스펙트럼 센싱 노드 선택 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서, 허위 경보 확률 및 에너지 소비를 최적화하기 위하여 클러스터 내 스펙트럼 센싱 노드들의 수를 최소화하게 된다. 시뮬레이션 결과를 통하여 본 논문에서 제안한 최적의 스펙트럼 센싱 노드 수를 적용하므로 스펙트럼 센싱 효율성이 향상되었고, 또한 네트워크의 에너지 효율성도 보장된 것을 검증하였다.
본 논문에서는 단일 프레임의 교통 영상에서 차량을 검출하는 새로운 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 동작 환경에 관계없이 여러 형태로 분류된 그림자를 추출한다. 차량의 색상과 조명 조건에 관계없이 차량이 도로와 접한 부분에는 어두운 그림자 형상을 가진다는 사실을 이용하여 그림자 분류를 수행한다. 추출된 그림자는 차량의 존재 유무를 판단할 강력한 능력을 가지고 있으며, 배경 영상과 다른 시간적 정보들을 이용하지 않으므로, 기상 및 교통 정체가 빠르게 변화하는 상황에서도 높은 검출 성능을 보장한다. 차량 위치에 존재하는 자은 정보와 그림자 영역과의 간단한 증거 추론 기법에 의해 차량을 검출할 수 있다. 6개의 다른 동작 환경의 실험에서 4% 이하의 오검출율을 보이고, 0.9%에서 7.2%의 미검출율을 보였다. 또한, 작은 크기의 영상에 대해 초당 70 프레임 이상의 처리가 가능하므로, 다양한 교통 정보를 실시간으로 측정하는 기법에 사용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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