• 정보보호학회논문지
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• 제33권4호
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• pp.687-697
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• 2023

공격 양상이 더욱 지능화되고 다양해진 봇넷은 오늘날 가장 심각한 사이버 보안 위협 중 하나로 인식된다. 본 논문은 UGR과 CTU-13 데이터 셋을 대상으로 반지도 학습 딥러닝 모델인 오토엔코더를 활용한 봇넷 검출 실험결과를 재검토한다. 오토엔코더의 입력벡터를 준비하기 위해, 발신지 IP 주소를 기준으로 넷플로우 레코드를 슬라이딩 윈도우 기반으로 그룹화하고 이들을 중첩하여 트래픽 속성을 추출한 데이터 포인트를 생성하였다. 특히, 본 논문에서는 동일한 흐름-차수(flow-degree)를 가진 데이터 포인트 수가 이들 데이터 포인트에 중첩된 넷플로우 레코드 수에 비례하는 멱법칙(power-law) 특징을 발견하고 실제 데이터 셋을 대상으로 97% 이상의 상관계수를 제공하는 것으로 조사되었다. 또한 이러한 멱법칙 성질은 오토엔코더의 학습에 중요한 영향을 미치고 결과적으로 봇넷 검출 성능에 영향을 주게 된다. 한편 수신자조작특성(ROC)의 곡선아래면적(AUC) 값을 사용해 오토엔코더의 성능을 검증하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제39C권10호
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• pp.948-956
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• 2014

오늘날 지능형 영상 검지기 시스템(Intelligent Vehicle Detection System)이 추구하는 방향은 기존 시스템의 교통 소통 정보 습득을 넘어서 교통정체, 사고 등과 같은 부정적인 요인을 줄이는 것이다. 본 논문에서는 도로 교통법규 위반 상황 중에서 가장 치명적인 사고를 유발 할 수 있는 불법 유턴 차량을 검지하는 알고리즘을 제안한다. 영상의 옵티컬 플로우 벡터(Optical Flow Vector)를 구하고 이 벡터가 불법 유턴 경로 상에 나타난다면 불법 유턴차량에 의해 생긴 벡터일 확률이 높을 것이라는 점에 착안하여 연구를 진행했다. 옵티컬 플로우 벡터를 구하기 전에 연산량 절감을 위하여 코너(corner)와 같은 특징점을 선지정한 후 그 점들에 대해서만 추적하는 피라미드 루카스-카나데(pyramid Lucas-Kanade) 알고리즘을 사용했다. 이 알고리즘은 연산량이 매우 높기 때문에 먼저 컬러 정보와 진보된 확률적 허프 변환(progressive probabilistic hough transform)으로 중앙선을 검출하고 그 주위 영역에만 적용시켰다. 그리고 검출된 벡터들 중 불법 유턴 경로위의 벡터들을 선별하고 이 벡터들이 불법 유턴 차량에 의해 생긴 벡터들인지 확인하기 위해 신뢰도를 검증하여 불법 유턴 차량을 검지하였다. 최종적으로 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 알고리즘별 처리시간을 측정하였으며 본 논문에서 제안한 알고리즘이 효율적임을 증명하였다.

• Smart Structures and Systems
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• 제2권3호
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• pp.275-293
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• 2006

For health monitoring purpose usually the structure is instrumented with a large scale and multichannel measurement system. In case of highway bridges, operating vehicle could be utilized to reduce the number of measuring devices. First this paper presents a static damage detection algorithm of using operating vehicle load. The technique has been validated by finite element simulation and simple laboratory test. Next the paper presents an approach of using this technique to field application. Here operating vehicle load data has been used by instrumenting the bridge at single location. This approach gives an upper hand to other sophisticated global damage detection methods since it has the potential of reducing the measuring points and devices. It also avoids the application of artificial loading and interruption of any traffic flow.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.112-114
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• 2021

도시 상태를 탐지하기 위해서는 운송 수단 수, 교통 흐름등이 필수적으로 파악되어야 할 요소이다. 본 논문에서는 기존의 Mask R-CNN을 이용하여 다양한 차량의 형태를 학습하고, 드론으로 촬영한 도시항공 영상에서 특정 유형의 차량 들을 검출하는 시스템을 오늘날 NLP 분야에서 널리 쓰이게 된 Transformer 모델을 컴퓨터 비전 문제에 도입하여 기존의 컨볼루션 신경망보다 높은 성능을 보여준 Swin Transformer 모델을 이용하여 기존의 연구에서 보여주었던 검출 시스템 능력을 향상시켰다.

• 스마트미디어저널
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• 제4권4호
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• pp.24-32
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• 2015

최근 SDN은 데이터센터 네트워크로 활발히 사용되고 있으며, 그 사용범위를 점진적으로 늘려나가고 있다. 이러한 새로운 네트워크 환경 변화와 함께, 네트워크 보안시스템을 SDN 환경 상에서 구축하는 연구들이 진행되고 있다. 특히 OpenFlow Switch의 포트를 통과하는 패킷들을 지속적으로 관찰함으로써 네트워크 플러딩 공격 등을 탐지하기 위한 시스템들이 제안되었다. 하지만 다수의 스위치를 중앙집중형 컨트롤러에서 관리하는 SDN의 특성상 지속적인 네트워크 트래픽 관찰은 상당한 오버헤드로 작용할 수 있다. 이 논문에서는 이러한 지속적인 네트워크 트래픽 관찰에 따른 오버헤드를 줄이면서도 네트워크 플러딩 공격을 효과적으로 탐지 및 방어 할 수 있는, 샘플링 기반 네트워크 플러딩 공격 탐지 및 방어 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 네트워크 트래픽을 주어진 샘플링 조건에 맞추어 주기적으로 관찰하고, 샘플링 패킷들을 분석하여 네트워크 플러딩 공격을 탐지하며, 탐지된 공격을 OpenFlow Switch의 플로우 엔트리관리를 통해 능동적으로 차단하다. 네트워크 트래픽 샘플링을 위해 sFlow agent를 활용하고, 샘플링된 패킷 정보를 소프트웨어적으로 분석하여 공격을 탐지하기 위해 오픈소스 기반 IDS인 snort을 사용하였다. 탐지된 공격의 자동화된 방어 기작의 구현을 위해 OpenDaylight SDN 컨트롤러용 어플리케이션을 개발하여 적용하였다. 제안된 시스템은 OVS (Open Virtual Switch)를 활용한 로컬 테스트베드 상에서 그 동작을 검증하였고, 다양한 샘플링 조건에 따른 제안된 시스템의 성능 및 오버헤드를 분석하였다.

• 대한교통학회지
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• 제27권3호
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• pp.59-70
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• 2009

본 연구는 실시간 주행환경에서 교통사고를 유발할 수 있는 위험한 교통상황을 검지하고 경고정보를 운전자에게 제공하여 운전자의 회피 행동을 효율적으로 유도할 수 있는 경고정보시스템을 제안하였다. 교통사고 개연성을 계량화해서 나타낼 수 있는 Surrogate Safety Measure(SSM)를 도출하여 제안한 시스템의 구현을 위한 정보처리 및 가공기법을 개발하였다. 제안된 알고리즘을 통해 생성된 경고정보는 긴급영향권과 일반영향권으로 구분되어 제공 될 수 있다. 각 영향권에서 차별화된 경고정보 제공이 가능하도록 하는 임계값 결정방법론을 제시하였다. 본 연구에서 새롭게 제안하는 경고정보시스템은 고속도로 교통사고 예방을 위한 교통류 관리를 위해 효과적으로 활용될 것으로 기대된다.

• 방송공학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.448-461
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• 2017

본 논문에서는 교통관제용 CCTV로부터 촬영된 영상에서 교통 상황 분석을 위해 차량의 통행량 및 통행 속도를 획득하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 촬영된 영상에 역 투영 사상(IPM, Inverse Perspective Mapping) 방법을 이용하여 카메라 각도에 따른 시각적 관점에서 기인한 왜곡을 제거하고, 차선 검출 알고리즘을 통해 1) 차량 통행량, 2) 차량 통행 속도를 측정할 소정 영역을 획득한다. 소정 영역에 대하여 광류(Optical flow) 기반 모션 추정을 이용하여 차량 통행량 및 통행 속도를 획득한다. 본 논문에서 제안한 방법을 지역별 다양한 CCTV 영상인 총 106,993 프레임, 약 세 시간 길이의 영상에 적용하여 88.94%의 검출 성능을 얻을 수 있었다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제6권3호
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• pp.375-384
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• 2010

Trajectory modeling is foundational for 4D-Route modeling, conflict detection and air traffic flow management. This paper proposes a novel algorithm based Vincenty's fomulas for trajectory calculation, combined with the Dijkstra algorithm and Vincenty's formulas. Using flight plan simulations our experimental results show that our method of En-route trajectory calculation exhibits much improved performance in accuracy.

• 대한교통학회지
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• 제29권5호
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• pp.121-138
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• 2011

최근 보다 경제적이고 쉽게 적용이 가능한 차량간 무선통신과 같은 첨단 기술들은 고비용의 교통시설과 미래의 교통수요에 대한 공간적 시스템 확장이 제한적인 고속도로에서 주로 시행되고 있는 중앙제어식 인프라기반 교통정보시스템의 가능한 대안으로 간주되고 있다. 본 논문은 차량간 무선통신을 이용한 분산식 첨단교통정보시스템을 개발하고 제안된 시스템의 효과 (운전자의 통행시간단축)를 향상시키는 세가지 보조기능(독립자동유고감지알고리즘, 실험차량 샘플 모델, 운전자행태 모델)을 소개하고자 한다. 그리고 전형적인 $6{\times}6$ 도시형 도로망에서 미시적 시뮤레이션모델(VISSIM)을 이용해서 세가지 중요한 패러미터(교통류, 무선통신 라디오 레인지, 통신차량의 보급율)에 따른 그 효과를 교통사고 시나리오에서 평가하고자 한다. 본 논문의 연구결과로는 세가지 시스템 패러미터가 증가함에 따라 보다 많은 무선통신 차량이 교통데이터 전송에 관련되었고 데이터전송 속도도 더 빨라짐을 보였다. 또한 통신차량들은 동적으로 현재의 교통상황 파악과 교통사고로 야기된 정체지역을 우회하는 최적의 경로를 탐색함으로써 운전자의 통행시간을 단축시키는 결과를 보였다. 교통사고로 인한 혼잡교통류 상황에 순간적으로 반응(통행시간 데이터베이스 갱신과 최적 경로 탐색)하는 차량들을 중심으로, 상대적으로 교통량이 적은 상황에서는 보다 시스템 효율적인 시간대에 운전자들이 경로를 변경하는 행태를 보인 반면에 교통량이 많은 상황에서는 많은 운전자들이 덜 효율적인 시간대, 예를 들면 교통사고가 해소된 후에도 경로를 변경하는 경우가 목격되었다. 따라서 차량당 평균통행시간단축은 교통수요와 밀접한 관계를 보였다. 그리고 실제 교통사고 시간 동안 교통사고의 직접적인 영향에 의해서 경로를 변경하는 통신차량들을 제외하면 도로망에 진입하는 차로에 있는 통신차량이 도로망내에 있는 다른 통신차량보다 통행시간이 짧은 것으로 나타났다. 또한 교통사고지점의 위치와 방향은 경로변경차량의 공간적인 분포를 결정하는 것으로 나타났다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제20권3호
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• pp.226-233
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• 2022

Video surveillance is widely used in security surveillance, military navigation, intelligent transportation, etc. Its main research fields are pattern recognition, computer vision and artificial intelligence. This article uses OpenCV to detect and track vehicles, and monitors by establishing an adaptive model on a stationary background. Compared with traditional vehicle detection, it not only has the advantages of low price, convenient installation and maintenance, and wide monitoring range, but also can be used on the road. The intelligent analysis and processing of the scene image using CAMSHIFT tracking algorithm can collect all kinds of traffic flow parameters (including the number of vehicles in a period of time) and the specific position of vehicles at the same time, so as to solve the vehicle offset. It is reliable in operation and has high practical value.