• 대한원격탐사학회지
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• 제35권3호
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• pp.471-482
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• 2019

달 탐사용 고해상도 스테레오 카메라의 임무는 달 궤도선 및 착륙 선에 탑재되어 달 표면의 3차원 지형정보를 제공하는데 있다. 이를 통해, 달 착륙 후보지를 탐색하고 착륙 시에는 달 표면 근접에 따른 근거리 입체영상을 실시간으로 제공하여 정확한 지점에 착륙이 가능하도록 한다. 본 논문에서는 달 탐사선에 탑재되는 달 탐사용 고해상도 카메라 개발을 위한 지상모델인 다기능 스테레오 카메라를 활용하여 고해상도 스테레오 카메라에 요구되는 임무를 검증하고 결과를 분석하기 위해 지상검증 및 분석 시스템을 제안하였다. 지상검증 및 분석 시스템은 임무 검증을 위한 임무검증항목과 시험계획을 제공하며, 시험 수행 후 결과를 분석하게 된다. 이를 위해 본 논문에서는 달 지형과 유사한 지역을 대상으로 지상 임무항목시험 계획을 세우고, 항공촬영을 통해 스테레오 영상을 획득하였다. 분석장치를 통해 스테레오 영상으로부터 영상을 보정 및 매칭 후 수치표고모델(DEM)을 추출하고 3차원 영상을 생성하여 결과를 분석하였다. 달 탐사용 고해상도 카메라에 요구되는 임무수행항목이 검증되었고, 스테레오 영상을 처리할 수 있는 지상처리분석 시스템이 확보 되었다.

• International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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• 제11권1호
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• pp.82-96
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• 2019

A semi-submersible structure has been widely used for offshore drilling and production of oil and gas. The small water plane area makes the structure very sensitive to weight increase in terms of payload and stability. Therefore, it is necessary to lighten the substructure from the early design stage. This study aims at an optimization of hull structure based on a sophisticated yield and buckling strength in accordance with classification rules. An in-house strength assessment system is developed to automate the procedure such as a generation of buckling panels, a collection of required panel information, automatic buckling and yield check and so on. The developed system enables an automatic yield and buckling strength check of all panels composing the hull structure at each iteration of the optimization. Design variables are plate thickness and stiffener section profiles. In order to overcome the difficulty of large number of design variables and the computational burden of FE analysis, various methods are proposed. The steepest descent method is selected as the optimization algorithm for an efficient search. For a reduction of the number of design variables and a direct application to practical design, the stiffener section variable is determined by selecting one from a pre-defined standard library. Plate thickness is also discretized at 0.5t interval. The number of FE analysis is reduced by using equations to analytically estimating the stress changes in gradient calculation and line search steps. As an endeavor to robust optimization, the number of design variables to be simultaneously optimized is divided by grouping the scantling variables by the plane. A sequential optimization is performed group by group. As a verification example, a central column of a semi-submersible structure is optimized and compared with a conventional optimization of all design variables at once.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권2호
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• pp.1020-1042
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• 2019

Reversible data hiding in encrypted images (RDHEI) provides some real-time cloud applications; i.e. the cloud, acting as a data-hider, automatically embeds timestamp in the encrypted image uploaded by a content owner. Many existing methods of RDHEI only satisfy user privacy in which the data-hider does not know the original image, but leaks owner privacy in which the receiver can obtains the original image by decryption and extraction. In the literature, the method of Zhang et al. is the one providing weak content-owner privacy in which the content-owner and data-hider have to share a data-hiding key. In this paper, we take care of the stronger notion, called strong content-owner privacy, and achieve it by presenting a new reversible data hiding in encrypted images. In the proposed method, image decryption and message extraction are separately controlled by different types of keys, and thus such functionalities are decoupled to solve the privacy problem. At the technique level, the original image is segmented along a Hilbert filling curve. To keep image privacy, segments are transformed into an encrypted image by using random permutation. The encrypted image does not reveal significant information about the original one. Data embedment can be realized by using pixel histogram-style hiding, since this property, can be preserved before or after encryption. The proposed method is a modular method to compile some specific reversible data hiding to those in encrypted image with content owner privacy. Finally, our experimental results show that the image quality is 50.85dB when the averaged payload is 0.12bpp.

• 융합보안논문지
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• 제21권3호
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• pp.57-66
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• 2021

침입탐지 분야에서 딥러닝과 머신러닝을 이용한 탐지성능이 검증되면서 이를 활용한 사례가 나날이 증가하고 있다. 하지만, 학습에 필요한 데이터 수집이 어렵고, 수집된 데이터의 불균형으로 인해 머신러닝 성능이 현실에 적용되는데 어려움이 있다. 본 논문에서는 이에 대한 해결책으로 불균형 데이터 처리를 위해 t-SNE 시각화를 이용한 혼합샘플링 기법을 제안한다. 이를 위해 먼저, 페이로드를 포함한 침입탐지 이벤트에 대해서 특성에 맞게 필드를 분리한다. 분리된 필드에 대해 TF-IDF 기반의 피처를 추출한다. 추출된 피처를 기반으로 혼합샘플링 기법을 적용 후 t-SNE를 이용한 데이터 시각화를 통해 불균형 데이터가 처리된 침입탐지에 최적화된 데이터셋을 얻게 된다. 공개 침입탐지 데이터셋 CSIC2012를 통해 9가지 샘플링 기법을 적용하였으며, 제안한 샘플링 기법이 F-score, G-mean 평가 지표를 통해 탐지성능이 향상됨을 검증하였다.

• 한국기계가공학회지
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• 제19권12호
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• pp.62-69
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• 2020

The demand for industrial robots is proliferating with production automation. Industrial robots are used in various fields, such as logistics, welding, and assembly. Generally, six degrees of freedom are required to move freely in space. However, the palletizing robot used for material management and logistics systems typically has four degrees of freedom. In designing such robots, their main parts, such as motors and reducers, need to be adequately selected while satisfying payload requirements and speed. Hence, this study proposes a practical method for selecting the major parts based on dynamic analysis using ADAMS. First, the acceleration torques for the robot motion were found from the analysis, and then the friction torques were evaluated. This study introduces a constant-speed torque constant instead of friction coefficient. The RMS torque and maximum power of each motor were found considering the above torques. After that, this study recommends the major specifications of all motors and reducers. The proposed method was applied to a palletizing robot to verify the suitability of the pre-selected main parts. The verification result shows that the proposed method can be successfully applied to the early design stage of industrial robots.

• 정보보호학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.35-45
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• 2004

폭발적으로 증가하는 인터넷 환경에서 정보보호는 가장 중요한 고려사항 중의 하나이다. 현재 이에 대한 대응방안으로 IDS, 방화벽, VPN 등 여러 보안 솔루션들이 사용되고 있지만 TCP/IP를 근간으로 하는 인터넷 환경은 기본적으로 프로토콜 자체의 취약성을 가지고 있다. 그 중에서도, TCP/IP 헤더 중 ICMP Payload. Identification(ID), Sequence Number(SEQ), Acknowledge(ACK). Timestamp의 필드 내용을 조작함으로써 특정 정보를 전송할 수 있는 은닉채널이 가능하다고 이미 알려져 있다. 특히 본 논문에서는 TCP/IP 헤더의 여러 필드들 중에서도 IP 헤더의 ID 필드, TCP 헤더의 SEQ 필드를 이용한 은닉채널 탐지에 초점을 맞추었으며, 이러한 은닉채널의 탐지를 위하여, 패턴분류 문제 있어서 우수한 성능을 보이는 것으로 알려져 있는 Support Vector Machine(SVM)을 사용하였다. 본 논문의 실험결과에서는 제안된 탐지방안이 정상 TCP/IP 트래픽으로부터 은닉채널이 포함된 TCP/IP 패킷을 구분할 수 있음을 보여주었다.

• 정보보호학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.27-37
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• 2011

인터넷 공격으로부터 내부 네트워크를 보호하기 위하여 침입탐지/차단시스템이 광범위하게 사용되고 있다. 패킷검사 시간을 단축하는 것은 침입탐지/차단시스템의 성능을 개선하는데 중요한 과제이다. 침입탐지/차단시스템에서의 패킷검사는 한 번에 여러 개의 패턴을 검색해야 하므로 다중패턴매칭 기법이 사용되는데, 유한 오토마타를 이용하는 방법과 시프트 테이블을 이용하는 방법으로 크게 구분된다. 본 논문에서는 비교해야 할 패턴 집합이나 페이로드에 따라 각 방법들의 성능이 악화되는 사례들을 보이고, 어떤 경우에도 적정 수준의 패턴매칭 성능을 보장하기 위하여 두 방법을 결합하는 혼합형 다중패턴매칭 기법을 제안한다. 실제 트래픽을 이용하여 실험한 결과는 제안된 기법이 패턴매칭에 소요되는 시간을 효과적으로 단축할 수 있음을 보인다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권6호
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• pp.23-28
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• 2021

The article discusses the features of adaptation of the parameters of the physical layer of data transmission in self-organizing networks based on unmanned aerial vehicles operating in the conditions of "smart cities". The concept of cities of this type is defined, the historical path of formation, the current state and prospects for further development in the aspect of transition to "smart cities" of the third generation are shown. Cities of this type are aimed at providing more comfortable and safe living conditions for citizens and autonomous automated work of all components of the urban economy. The perspective of the development of urban mobile automated technical means of infocommunications is shown, one of the leading directions of which is the creation and active use of wireless self-organizing networks based on unmanned aerial vehicles. The advantages of using small-sized unmanned aerial vehicles for organizing networks of this type are considered, as well as the range of tasks to be solved in the conditions of modern "smart cities". It is shown that for the transition to self-organizing networks in the conditions of "smart cities" of the third generation, it is necessary to ensure the adaptation of various levels of OSI network models to dynamically changing operating conditions, which is especially important for the physical layer. To maintain an acceptable level of the value of the bit error probability when transmitting command and telemetry data, it is proposed to adaptively change the coding rate depending on the signal-to-noise ratio at the receiver input (or on the number of channel decoder errors), and when transmitting payload data, it is also proposed to adaptively change the coding rate together with the choice of modulation methods that differ in energy and spectral efficiency. As options for the practical implementation of these solutions, it is proposed to use an approach based on the principles of neuro-fuzzy control, for which examples of determining the boundaries of theoretically achievable efficiency are given.

• 한국항공우주학회지
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• 제49권4호
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• pp.273-279
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• 2021

윙렛은 유도항력을 줄이기 위한 장비로, 1980년대부터 보잉사에서 제작한 항공기에 장착되기 시작했고, 에어버스에서는 2009년부터 'Sharklet'이라는 이름의 윙렛을 개발하여 A320 Family에 장착 옵션으로 제공하기 시작했다. 윙렛은 날개 끝단에서 발생하는 유도항력을 감소시켜 이륙성능 향상, 연료소모량 감소, 유상탑재량 증대 및 운항거리 증가의 효과를 내고 있다. 본 연구는 Sharklet이 장착된 A321 항공기와 미장착된 A321 항공기의 실제 운항 데이터를 분석하여 윙렛 장착에 따른 연료 효율성 향상을 검증하고 이에 따른 경제성 분석을 목적으로 한다. 이를 통해 항공기 도입 시 윙렛 장착 사양 결정 혹은 기존 항공기의 업그레이드를 위한 의사 결정에 활용할 수 있다. 이를 위해 윙렛 장착에 따른 공력 특성 연구 사례조사와 효과 확인 연구를 수행하고 경제성을 검증하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.809-817
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• 2020

소형위성 전력분배 및 전송모듈의 설계와 개발과정에서 딥러닝 알고리즘으로 동적 전력자원의 안정성을 평가하였다. 안정성 평가에 따른 요구사항은 소형위성 탑재체인 SAR 레이더의 전력분배모듈과 수요모듈의 전력전송기능을 구성하였다. 전력모듈인 PDM을 구성하는 스위칭 전력부품의 성능확인을 위해 동적신경망을 활용하여 신뢰성을 검증하였다. 신뢰성 검증을 위한 딥러닝 적용대상은 소형위성 본체로부터 공급되는 전력에 대한 탑재체의 전력분배기능이다. 이 기능에 대한 성능확인을 위한 모델링 대상은 출력전압변화추이(Slew Rate Control), 전압오류(Voltage Error), 부하특성(Load Power)이다. 이를 위해 첫째, 모델링으로 Coefficient Structure 영역을 정의하고 PCB모듈을 제작하여 안정성과 신뢰성을 비교 평가하였다. 둘째, 딥러닝 알고리즘으로 Levenberg-Marquare기반의 Two-Way NARX신경망 Sigmoid Transfer를 사용하였다.