인터넷이 지속적으로 성장과 발전을 거듭해가고 있는 이면에는 이를 악용하기 위한 다양한 인터넷 공격들이 발생하고 있다. 초기 인터넷 환경에서는 공격자가 역량과시 및 취미 등으로 인터넷 환경을 악용한 공격이 존재하였지만, 금전적인 이득을 목적으로 각종범죄와 연관된 체계적으로 복잡한 공격들이 발생하고 있다. 최근 들어서 바이러스나 윔과 같은 구조가 단순한 소스 멀티타깃(one source multi-target)의 형태가 존재하였지만, 멀티소스 싱글타깃(multi-source single target)의 형태를 갖는 APT(Advanced Persistent Threat, 지속적인 지능형 공격)으로 사용자들로 하여금 막대한 피해를 입히고 있다. 그러므로 본 논문에서는 Agent 및 관리 시스템은 악성코드 감염을 사전에 예방하는 기능을 고도화하여 사용자의 부정행위를 통한 자료유출을 감시할 수 방지 시스템을 설계 및 구현하였다. 성능평가에서는 감사데이터 생성 여부, 무결성 침해 발생 시 탐지 여부, 정상트래픽 오탐 여부, 프로세스 탐지 및 차단 기능 설정, Agent 정책 적용 가능여부에 대해서 기능을 분석하였다.
본 논문에서는 표적 위치추정기법 및 관측잡음에 따른 다중상태 소나의 표적위치 추정성능에 대하여 논한다. 다중상태 소나망에 대한 기존 정보융합방법인 거리정보만을 이용하는 Maximum Likelihood (ML)와 거리정보와 방위정보를 함께 이용하는 Least Square (LS)에 대한 분석을 기반으로 거리정보와 방위정보를 함께 이용하는 ML을 제안한다. 각 센서가 거리정보와 방위정보를 이용한다고 가정할 때 다양한 잡음 환경하에 기존 방법과 제안된 방법에 대한 비교 실험을 수행했다. 또한 센서 수와 송신기, 수신기간 거리에 따른 표적위치 추정성능에 대한 연구를 수행했다. 실험결과에 의하여 제안된 거리정보와 방위정보를 함께 이용하는 ML의 제곱근 오차 성능이 송수신기간 거리가 길수록, 수신기 수가 적을수록 기존의 거리정보만 이용하는 ML, LS보다 더 우수한 것으로 나타났다.
본 논문에서 인터넷 정보가전과 같은 Qplus-T 내장형 시스템을 위한 멀티 태스크 디버깅 환경에 대해 제안한다. 효과적인 교차 개발을 지원하기 위해 원격 멀티 태스크 디버깅 환경의 구조 및 기능틀을 제안할 것이다. 그리고, 좀더 효율적인 교차 개발 환경의 개발을 위하여 호스트-타겟 사이에 디버깅 커뮤니케이션 아키텍쳐를 개선할 것이다. 본 논문에서 제안하는 Q+Esto라는 원격 개발 도구들은 대화형 쉘, 원격 디버거, 리소스 모니터, 타겟 매니저, 그리고 디버그 에이전트들과 같이 몇 개의 독립된 도구들로 구성된다. 호스트에서 원격 멀티 태스크 디버거를 이용해서, 개발자는 타겟 실행 시스템 위에 태스크들을 생성시키거나 디버그 할 수 있으며, 실행 중인 태스크들에 접속하여 디버그 할 수 있다. 응용 코드는 C/C++ 소스레벨로 활 수 있으며, 어셈블리 레벨 코드로도 볼 수 있다. 그리고, 소스코드, 레지스터들, 지역/전역 변수들, 스택 프레임, 메모리, 그리고 사건 트레이스 등등을 위한 다양한 디스플레이 윈도우들을 포함하고 있다. 타겟 매니저는 Q+Esto 도구들에 의해 공유되는 공통된 기능 즉, 호스트-타겟 커뮤니케이션, 오브젝트 파일 로딩, 타겟 상주 호스트 메모리 풀의 관리, 그리고 타겟 시스템 심볼 테이블 관리 등등의 기능들을 구현한다. 이러한 기능들을 개방형 C API라고 부르는데, Q+Esto의 도구들의 확장성을 크게 개선한다. 그리고, 타겟 매니저와 타겟 시스템 커뮤니케이션을 위한 상대파트 모듈 즉, 디버그 에이전트가 존재하는데, 이것은 타겟의 실시간 운영체제 위에서 데몬 태스크 형태로 수행된다. 디버거를 포함한 호스트 도구로부터의 디버깅 요청을 밟아, 그것을 해석하고 실행하여, 그 결과론 호스트에 보내는 기능을 수행한다.
방사선수술 치료계획 시 목표체적 윤곽 그리기 과정에서 발생하는 오차를 확인 하기 위하여 작은 목표체적을 고르게 분포시킨 두 경부 팬텀을 제작하였으며, 동일한 팬텀을 사용하여 CT영상 및 MR영상을 획득하고 이를 대표적인 3개의 방사선수술 치료계획시스템에서 작은 목표체적에 대하여 윤곽 그리기 한 후 체적을 측정하여 비교 분석하였다. CT로부터 획득한 이미지를 이용하여 BrainSCAN (노발리스)에서 윤곽 그리기를 하여 체적을 측정한 경우, 체적 평균값은 $2.23{\pm}0.08cm^3$이며, Leksell gamma plan (감마 나이프)은 $2.13{\pm}0.07cm^3$, Multi plan (사이버 나이프)에서 측정한 값은 $2.24{\pm}0.10cm^3$이였다. 또한 MRI로부터 획득한 이미지를 이용하여 BrainSCAN에서 윤곽 그리기를 하여 체적을 측정한 경우, 체적크기의 평균값은 $2.08{\pm}0.06cm^3$이며, Leksell gamma plan은 $1.94{\pm}0.05cm^3$이고 Multi plan에서 측정한 값은 $2.15{\pm}0.06cm^3$이었다. 각 방사선치료계획 시스템에서 CT영상과 MR영상으로부터 측정한 목표체적의 차이는 CT에서 획득한 이미지를 측정한 체적이 MRI보다 평균적으로 6.4% 정도 크게 나타나는 것을 확인하였다. 동일한 영상획득 장비에서 획득한 이미지를 3개의 서로 다른 방사선치료시스템에서 측정한 결과의 차이는 3~6%이었다. 이 결과는 영상을 획득하는 방식과 윤곽을 그릴 때 생기는 오차를 고려하였을 때 임상적으로 수용할 수 있는 범위 내에 들어간다고 판단이 된다.
적외선영상에서 표적을 효율적으로 탐지하는 새로운 자동표적탐지 알고리즘을 제안한다. 이 연구의 목적은 실제 야지환경에서 획득된 적외선영상에서 낮은 오경보 확률로 표적의 위치를 정확히 찾는 것이다. 제안한 방법이 기존의 방법과 다른 점은 초기 탐지단계에서 사용되는 모폴로지 필터링 기법을 밝기정보를 갖고 있는 원래 입력 영상이 아닌 가버(Gabor) 응답 영상에 적용한 것과 표적과 클러터를 구분하기 위해 표적의 정확한 윤곽선 추출을 필요로 하지않는 것이다. 제안한 방법은 크게 3단계로 구성된다. 첫째로, 영상에서 돌출된 영역을 찾기 위해 입력영상으로부터 4 방향의 가버 응답을 구하고 픽셀별로 가버응답 합 영상을 구한다. 이 영상에 모폴로지 기법을 적용하여 돌출된 영역의 위치를 찾는다. 둘째로, 원래의 입력영상의 돌출된 영역에서 지역적인 질감특징 정보들을 찾는다. 마지막 단계로, 찾아진 지역적 특징 정보들이 신경회로망인 다층퍼셉트론 (Multi-Layer Perceptron)으로 입력되어 학습된 훈련 데이터들과의 비교를 통해 실제 표적과 클러터를 구분한다. 실험에서는 제안한 방법을 군사용 적외선 영상장비를 사용하여 실제 야지 환경에 획득된 영상에 적용하여 우수성과 실용가능성을 확인한다.
본 논문에서는 DTV(Digital Television) 기반의 수동형 레이다와 다중 채널 융합 기법을 이용한 항공기 표적 인식 방법을 제안하였다. DTV에서 송신되는 다수의 채널을 융합하여 표적인식에 필요한 해상도의 HRRP(High Resolution Range Profile)를 획득하였다. HRRP는 AR(Auto Regressive) 기법 또는 제로 패딩 기법을 이용하여 획득하였다. 획득한 HRRP로부터, 경사하강법을 이용한 CLEAN 기법을 통해 산란점을 추출한 후 특성벡터를 생성하였으며, 이를 신경망 구분기에 학습시켜 표적 인식을 수행하였다. 제안된 방법의 성능을 검증하기 위하여 실제 국내에서 운용되고 있는 3개의 송신소(관악산, 용문산, 견월악)의 주파수 대역을 가정하고, 4종의 항공기 실스케일 3D 캐드 모델을 이용하여 제안된 방법과 각 송신소의 단일 채널 주파수를 이용하였을 때의 표적인식 성능을 비교하였다. 시뮬레이션 결과, 제안된 방법이 3개의 송신소 모두에서 각 송신소의 단일 채널 주파수를 이용하였을 때보다 높은 표적 인식 성능을 보였다.
미래전의 양상은 네트워크 중심전으로 전체계의 연결을 통한 전장상황 정보획득 및 공유가 주를 이룰 것이다. 따라서 전장에서 생성되는 정보의 양은 많아지지만, 정보를 평가하여 전장을 효율적으로 지휘하는 기술은 부족한 것이 현실태이다. 이를 극복하기 위해 대두되는 기술이 전장 위협평가이다. 전장 위협평가는 획득된 정보를 사용하여 지휘관의 신속 결심을 지원하는 기술이지만 획득된 정보에는 표적의 불확실성이 많고 점차 지능화되는 전장상황에 적용하기에 현재 기술수준이 낮은 부분이 있다. 본 논문에서는 표적의 불확실성을 제거하고 고도화되는 전장상황에서도 적용 가능한 인공지능 기반의 전장 위협평가 기법에 대해 제안한다. 사용된 인공지능 시스템으로는 퍼지 추론 시스템과 다층 퍼셉트론을 사용하였다. 퍼지 추론 시스템에 표적의 고유특성을 입력시켜 표적을 분류해내었고 분류된 표적정보를 다른 표적 변수들과 함께 다층 퍼셉트론에 입력하여 해당 표적에 맞는 위협도 값을 산출하였다. 그 결과, 시뮬레이션을 통해 두 가지 시나리오상에서 무작위로 설정된 불확실 표적들을 인공신경망에 훈련시켰고, 훈련된 인공신경망에 시험용 표적을 입력하여 산출되는 위협도 값으로 제안한 기술의 타당성을 검증하였다.
The FMCW(Frequency Modulation Continuous Wave) radar possesses range-velocity ambiguity to identify the correct combination of beat frequencies for each target in the multi-target situation. It can lead to ghost targets and missing targets, and it can reduce the detection probability. In this pap er, we propose an effective identification algorithm for the correct pairs of beat frequencies and the signal processing hardware architecture to effectively support the algorithm. First, using the correlation of the detected up- and down-beat frequencies and Doppler frequencies, the possible combinations are determined. Then, final pairing algorithm is completed with the power spectrum density of the correlated up- and down-beat frequencies. The proposed hardware processor has the basic architecture consisting of beat-frequency registers, pairing table memory, and decision unit. This method will be useful to improve the radar detection probability and reduce the false alarm rate.
The execution complexities of the major time memory data tradeoff methods are analyzed in this paper. The multi-target tradeoffs covered are the classical Hellman, distinguished point, and fuzzy rainbow methods, both in their non-perfect and perfect table versions for the latter two methods. We show that their computational complexities are identical to those of the corresponding single-target methods executed under certain matching parameters and conclude that the perfect table fuzzy rainbow tradeoff method is most preferable.
Model Based Compensator(MBC) is recently used for the analysis of multi-variable control in frequency domain. Target loop is designed by the demanding requirements such as cross-over frequency, disturbance rejection in low frequency domain, zero steady-state error, identification of maximum and minimum singular values and sensor noise rejection in high frequency domain. Loop transfer recovery will be continued in frequency domain until the plant with MBC comes close to the target loop. In this study, the technique using MBC is applied to the elevator vibration control system. It is found that this technique is very effective to control the vibration system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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