• 한국지리정보학회지
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• 제9권3호
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• pp.156-170
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• 2006

지형분석에서 최대가시권역 확보 문제는 지리정보시스템 (GIS)의 가시권 분석에서 가장 널리 활용되어 오고 있는 공간분석 방법이다. 그러나 한정된 자원과 제약 조건하에서 최대 가시권역을 확보하는 지점을 탐색하는 공간 문제는 연산 과정이 복잡하고 이미 개발된 알고리즘의 경우, 본 연구의 알고리즘과 차이가 있고 최대가시권역 문제 해결에 효과적으로 대처하지 못하고 있다. 그러므로 본 논문에서는 최대 가시권역 문제를 GIS상의 공간 최적화 문제의 하나로 정의하고 이를 해결하기 위하여 전통적인 시설물 입지 분석 알고리즘과 새로운 탐색 방법으로 일반적으로 비공간적 최적화 문제를 위해 개발, 제안되어 온 유전자 알고리즘과 시뮬레이트 어닐링 기법을 가시권 분석 문제에 적합하도록 개발하여 적용하였다. 이들 알고리즘의 적용 가능성과 성능 비교를 위해서 본 논문에서는 다양한 탐색 조건에 대한 각 알고리즘간의 가시권의 해 (visibility solution)를 비교하고, 알고리즘의 탐색 안정성 (algorithmic consistency of solution values)을 통해서 최대가시권역 탐색에 적합한 기법들의 특징을 살펴보고자 하였다. 비교 결과, 유전자 알고리즘과 시뮬레이트 어닐링 기법의 상대적 우수성과 GIS가시권 분석의 활용 가능성이 발견되었고, 향후 복잡하고 복합적인 최대 가시권역 분석을 위해서 보다 향상된 탐색 알고리즘 개발의 필요성과 이를 통한 차세대 GIS가시권 공간분석 기법 개발을 제안하고자 하였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제8권3호
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• pp.84-95
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• 2005

본 논문은 가시권역의 최대화를 만족하는 가시권 분석에 있어 지형요소가 어떻게 이용될 수 있으며 이러한 최적 다중 가시점 탐색 문제에 있어 지형요소의 이용이 얼마나 효과적인지를 살펴보는 연구이다. 이를 위하여 다양한 지형상태를 반영하는 지역의 DEM 자료와 각 DEM자료에 대한 지형요소 (peak, pass, pit)의 특정을 반영한 여섯 종류의 탐색방법을 제시하고 전통적인 공간 휴리스틱 (spatial heuristic)과의 비교 분석 (계산 시간과 총 가시권역 크기)을 통해서 지형요소를 이용한 방법의 효율성과 적용 가능성을 살펴보았다. 연구결과로써, 가시구역의 중복을 최소화하기 위해 제시된 버퍼링을 이용한 방법의 경우, 비록 공간 휴리스틱 방법에 비해 적은 가시구역 면적을 제시하였지만, 컴퓨팅 시간적인 측면에서 많은 이점을 제공하고 있음을 볼 수 있다. 또한 연구지역의 DEM상의 각각의 개별 그리드 셀을 대상으로 전체 DEM에 대해 계산된 가시구역을 이용한 방법의 경우, 비록 부가적인 계산 시간이 소요됨에도 불구하고 단순한 지형요소를 이용한 방법보다 향상된 분석 결과를 제시하였음을 알 수 있다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권6호
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• pp.1996-2011
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• 2021

To understand a trend is to explore the intricate process of how something or a particular situation is constantly changing or developing in a certain direction. This exploration is about observing and describing an unknown field of knowledge, not testing theories or models with a preconceived hypothesis. The purpose is to gain knowledge we did not expect and to recognize the associations among the elements that were suspected or not. This generally requires examining a massive amount of data to find information that could be transformed into meaningful knowledge. That is, looking through the lens of big-data analytics with an inductive reasoning approach will help expand our understanding of the complex nature of a trend. The current study explored the trend of well-being in South Korea using big-data analytic techniques to discover hidden search patterns, associative rules, and keyword signals. Thereafter, a theory was developed based on inductive reasoning - namely the hook, upward push, and downward pull to elucidate a holistic picture of how big-data implications alongside social phenomena may have influenced the well-being trend.

• 대한원격탐사학회지
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• 제26권3호
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• pp.347-359
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• 2010

Ortho-photos provide valuable spatial and spectral information for various Geographic Information System (GIS) and mapping applications. The absence of relief displacement and the uniform scale in ortho-photos enable interested users to measure distances, compute areas, derive geographic locations, and quantify changes. Differential rectification has traditionally been used for ortho-photo generation. However, differential rectification produces serious problems (in the form of ghost images) when dealing with large scale imagery over urban areas. To avoid these artifacts, true ortho-photo generation techniques have been devised to remove ghost images through visibility analysis and occlusion detection. So far, the Z-buffer method has been one of the most popular methods for true ortho-photo generation. However, it is quite sensitive to the relationship between the cell size of the Digital Surface Model (DSM) and the Ground Sampling Distance (GSD) of the imaging sensor. Another critical issue of true ortho-photo generation using high resolution satellite imagery is the scan line search. In other words, the perspective center corresponding to each ground point should be identified since we are dealing with a line camera. This paper introduces alternative methodology for true ortho-photo generation that circumvents the drawbacks of the Z-buffer technique and the existing scan line search methods. The experiments using real data are carried out while comparing the performance of the proposed and the existing methods through qualitative and quantitative evaluations and computational efficiency. The experimental analysis proved that the proposed method provided the best success ratio of the occlusion detection and had reasonable processing time compared to all other true ortho-photo generation methods tested in this paper.

• 융합보안논문지
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• 제21권3호
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• pp.13-23
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• 2021

공격자의 무기가 점차 지능화 및 고도화되고 있어 기존 백신만으로는 보안 사고를 막을 수 없으므로 endpoint까지 보안 위협이 검토되고 있다. 최근 endpoint를 보호하기 위한 EDR 보안 솔루션이 등장했지만, 가시성에 중점을 두고 있으며, 이에 대한 탐지 및 대응 기술은 부족하다. 본 논문에서는 보안 관리자 관점에서 효과적인 분석과 분석 대상을 선별하기 위해 실 환경 EDR 이벤트 로그를 사용하여 지식 기반 MITRE ATT&CK 및 AutoEncoder 기반 Anomaly Detection 기술을 종합적으로 사용하여 이상 공격징후를 탐지한다. 이후, 탐지된 이상 공격징후는 보안 관리자에게 로그정보와 함께 alarm을 보여주며, 레거시 시스템과의 연계가 가능하다. 실험은 5일에 대한 EDR 이벤트 로그를 하루 단위로 탐지했으며, Hybrid Analysis 검색을 통해 이를 검증한다. 따라서, EDR 이벤트 로그 기반 언제, 어떤 IP에서, 어떤 프로세스가 얼마나 의심스러운지에 대한 결과를 산출하며, 산출된 의심 IP/Process에 대한 조치를 통해 안전한 endpoint 환경을 조성할 것으로 기대한다.