• 대한원격탐사학회지
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• 제30권5호
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• pp.607-616
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• 2014

본 연구에서는 1967년부터 약 50년에 걸친 기간에 대하여 항공사진과 위성영상을 이용하여 진하해수욕장의 해안선 변화를 관측하였다. 해안선은 보정을 거친 영상으로부터 wet/dry 기법에 의해 추출하였고, DSAS에 의해 통계적으로 분석되었다. 그 결과, 1992년까지 회야강의 하구폐색이 심각하였으며, 이로 인해 북측 해안선의 침식이 진행되어왔다. 이후 하구폐색은 도류제 완공과 함께 완화되는 듯하였으나 하구에서 외해로 벗어난 지역에 토사의 퇴적은 계속되고 있으며, 북측 해안선의 침식현상은 완화됨에 반해 남측 해안선의 침식이 급속히 진행되고 있다. 따라서 본 연구지역의 경우 도류제건설과 준설 및 양빈만으로는 변화하는 해안선의 적절한 관리대책이 되지 못 할 것으로 판단된다. 향후 지속가능한 해안의 관리를 위해서는 해양환경뿐만 아니라 해안선 변화에 영향을 미칠 수 있는 유역하천의 유사유출 요인을 고려하여 근본적인 관리방안의 수립이 필요할 것으로 생각된다.

• 융합보안논문지
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• 제22권4호
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• pp.141-146
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• 2022

생체정보인 홍채는 지문과 같이 안전하고 유일하며 신뢰성이 다른 생체인증보다 오인식률을 크게 낮출 수 있는 개인정보이다. 그러나 생체인증 특성상 탈취 당하게 된다면 대체가 불가능하다. 실제 홍채 사진을 탈취 후 3d 프린팅 하여 눈이 카메라 앞에 있는 것처럼 작동하도록 한 사례가 있다. 이처럼 고화질의 영상과 사진을 통하여 홍채 유출 가능성이 존재하다. 본 논문에서는 기존의 블러링 기법을 기반으로 한 홍채 영역 마스킹 연구를 보완하여 홍채 마스킹 성능 향상을 제안한다. 본 연구에서 도출된 결과를 토대로 화상회의 프로그램 및 전자기기의 보안에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 춘계학술대회
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• pp.355-358
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• 2016

최근 드론(초경량 무인비행장치)에 대한 관심이 점차 높아짐에 따라 방송촬영, 재난현장, 레저 등 이를 활용하는 분야도 지속적으로 확대되고 있다. 그러나 드론의 활용이 높아지는 만큼 사생활 침해, 해킹 위협 또한 높아지고 있다. 드론에 탑재되는 고해상도 카메라는 실시간 동영상 및 사진 촬영이 가능하고, 언제 어디서든 촬영할 수 있어서 일반 주택, 빌딩, 호텔 등에서 사생활 및 소유권 침해 피해가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 일반적인 드론 상용 제품의 카메라에 대한 보안 취약점 분석 실험을 수행하고, 그 결과를 통해 외부의 비인가 공격자의 카메라에 대한 접근 및 침입 시도로부터 드론을 안전하게 보호하기 위한 대응 방안을 제시한다. 또한, 이를 통해 제작 단계에서부터 기술적 보완장치 장착, 관련 항공법 및 법제도 정비 등 드론 산업 활성화 정책이 마련되기를 기대한다.

• 한국해양학회지
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• 제25권2호
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• pp.84-95
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• 1990

CTD, 해류계, 인공위성 영상사진을 이용하여 황해 중부의 조석전선 주변역을 조사 한 결과 몇 가지 물리적 특성을 알 수 있었다. 전선은 태안반도 끝 부분을 중심으로 하여 4월 중에 태양열에 의한 해표면 가열과 함께 나타나기 시작하여 8월에 가장 뚜렷 하며 11월에는 표층냉각과 함께 소멸한다. 전선의 북측에서는 전선을 가로지르는 조류 에 의하여 수온 염분의 조석주기 변화가 나타남으로써 전선구조를 보여준다. 경기만에 서 나타나는 전선은 통최상의 조석전선과 달리 한강에서 유출된 담수와 외양수의 만남 에 의하여 형성된다. 표층냉수의 중심에서는 조석혼합역이 연안으로부터 약 50 km 외 양하지 분포한다. 전선의 남측에서도 전선의 구조는 비슷하나 전반적으로 혼합 정도가 약하게 나타난다. 이 연안 혼합역의 연안쪽에서는 금강유출된 담수에 의하여 염분전선 이 좁은 범위에서 흥성된다. 이 염분전선 부근의 일부에서는 용승과 같은 현상이 관측 되었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제22권6호
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• pp.565-574
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• 2006

넓은 면적의 유역에 대한홍수유출모형 및 수문분석에서 중요한 인자로 이용되는 토지피복 정보를 얻기 위하여 인공위성 영상이 많이 활용되고 있다. 도시지역과 같이 다양한 형태의 토지피복이 혼재하는 공간에서는 보다 세분화된 토지피복 정보가 필요하나, 기존의 다중분광영상을 이용한 수문학적 토지피복분류에는 한계가 있다. 이 연구에서는 초분광영상을 이용하여 도시지역의 수문학적 토지피복 분류에 있어서 기존의 다중분광영상 보다 분류등급을 세분화하고 분류정확도를 향상시킬 수 있는 가능성을 밝히고자 한다. 미국 농무부 토양보전국(USDA SCS)의 도시지역 수문학적 토지피복분류를 목표로 서울지역의 Hyperion 영상을 분석하였다. 도시지역의 피복특성을 감안한여 투수성 및 불투수성 표면특성을 대표하는 8개의 endmember를 선정하여 분광혼합분석을 수행하였다. 분광혼합분석 결과 얻어진 각 endmember의 점유비율을 조합하여 17개 등급의 수문학적 토지피복도를 제작하였다. 분광혼합분석을 적용하여 얻어진 토지피복도의 정확도를 10곳의 표본점에 대한 항공사진 판독 결과를 통하여 검정한 결과, 미국 농무부에서 제시한 수문학적 토지피복등급이 비교적 정확하게 분류되었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.246-246
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• 2021

본 연구는 강우 발생시 유량을 추정하는 것에 목적이 있다. 이를 위해 본 연구는 선행연구의 모형 개발방법론에서 벗어나 딥러닝 알고리즘 중 하나인 합성곱 신경망 (convolution neural network)과 수문학적 이미지 (hydrological image)를 이용하여 강우 발생시 유량을 추정하였다. 합성곱 신경망은 일반적으로 분류 문제 (classification)을 해결하기 위한 목적으로 개발되었기 때문에 불특정 연속변수인 유량을 모의하기에는 적합하지 않다. 이를 위해 본 연구에서는 합성곱 신경망의 완전 연결층 (Fully connected layer)를 개선하여 연속변수를 모의할 수 있도록 개선하였다. 대부분 합성곱 신경망은 RGB (red, green, blue) 사진 (photograph)을 이용하여 해당 사진이 나타내는 것을 예측하는 목적으로 사용하지만, 본 연구의 경우 일반 RGB 사진을 이용하여 유출량을 예측하는 것은 경험적 모형의 전제(독립변수와 종속변수의 관계)를 무너뜨리는 결과를 초래할 수 있다. 이를 위해 본 연구에서는 임의의 유역에 대해 2차원 공간에서 무차원의 수문학적 속성을 갖는 grid의 집합으로 정의되는 수문학적 이미지는 입력자료로 활용했다. 합성곱 신경망의 구조는 Convolution Layer와 Pulling Layer가 5회 반복하는 구조로 설정하고, 이후 Flatten Layer, 2개의 Dense Layer, 1개의 Batch Normalization Layer를 배열하고, 다시 1개의 Dense Layer가 이어지는 구조로 설계하였다. 마지막 Dense Layer의 활성화 함수는 분류모형에 이용되는 softmax 또는 sigmoid 함수를 대신하여 회귀모형에서 자주 사용되는 Linear 함수로 설정하였다. 이와 함께 각 층의 활성화 함수는 정규화 선형함수 (ReLu)를 이용하였으며, 모형의 학습 평가 및 검정을 판단하기 위해 MSE 및 MAE를 사용했다. 또한, 모형평가는 NSE와 RMSE를 이용하였다. 그 결과, 모형의 학습 평가에 대한 MSE는 11.629.8 m3/s에서 118.6 m3/s로, MAE는 25.4 m3/s에서 4.7 m3/s로 감소하였으며, 모형의 검정에 대한 MSE는 1,997.9 m3/s에서 527.9 m3/s로, MAE는 21.5 m3/s에서 9.4 m3/s로 감소한 것으로 나타났다. 또한, 모형평가를 위한 NSE는 0.7, RMSE는 27.0 m3/s로 나타나, 본 연구의 모형은 양호(moderate)한 것으로 판단하였다. 이에, 본 연구를 통해 제시된 방법론에 기반을 두어 CNN 모형 구조의 확장과 수문학적 이미지의 개선 또는 새로운 이미지 개발 등을 추진할 경우 모형의 예측 성능이 향상될 수 있는 여지가 있으며, 원격탐사 분야나, 위성 영상을 이용한 전 지구적 또는 광역 단위의 실시간 유량 모의 분야 등으로의 응용이 가능할 것으로 기대된다.

• 정보보호학회논문지
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• 제32권5호
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• pp.845-853
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• 2022

스마트폰의 메모리 용량이 증가하면서 스마트폰에 저장된 개인 정보의 종류와 양도 증가하고 있다. 하지만 최근 악의적인 공격자의 악성 앱이나 수리기사 등의 타인으로 인해 스마트폰의 사진, 동영상 등의 다양한 개인 정보가 유출될 가능성이 증가하고 있기 때문에, 사용자의 이러한 개인 정보를 보호할 수 있는 다양한 정보 은닉 앱이 출시되고 있다. 본 논문은 이러한 정보 은닉 앱의 암호 알고리즘 및 데이터 보호 기능을 분석하여 안전성 및 취약점을 분석 및 연구했다. 이를 위해 우리는 Google Play에 등록된 정보 은닉 앱 중에서 전 세계적으로 가장 많이 다운로드된 AppLock 3.3.2 버전(December 30, 2020)과, 5.3.7 버전(June 13, 2022)을 분석했다. 접근 제어 기능의 경우, 사용자가 입력한 패턴을 암호화하기 위한 값들이 소스 코드에 평문으로 하드코딩 되어있으며 암호 알고리즘이 적용된 패턴 값은 xml 파일에 저장한다는 취약점이 존재했다. 또한 금고 기능의 경우 금고에 저장하기 위한 파일과 로그 파일을 암호화하지 않는 취약점이 존재했다.

• 한국산림과학회지
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• 제112권4호
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• pp.426-441
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• 2023

본 연구에서는 수확벌채에 따른 수목의 뿌리 점착력의 변화와 토양의 포화를 가정한 지표유출의 세 가지 흐름 기법(SFD; Single flow direction, MFD; Multiple flow direction, IFD; Infinite flow direction)을 무한사면 안전율 공식에 적용하여 산사태 발생 예측 모델링의 정확성을 분석하였다. 이를 위해 2020년 8월 집중호우의 영향으로 자연사면과 벌채사면에서 다수의 산사태가 발생한 제천지역을 연구지역으로 선정하였다. 위성영상과 25cm급 항공사진을 이용한 산사태 인벤토리 맵핑 결과, 연구지역 내에서 총 830개소의 산사태 발생원이 확인되었다. 산사태 모델링 결과, 벌채에 따른 뿌리 점착력의 변화를 고려한 경우(MFD: 0.81, IFD: 0.80, SFD: 0.80)가 벌채의 영향을 고려하지 않은 경우(MFD: 0.79, IFD: 0.79, SFD: 0.78)에 비하여 AUROC(Area Under the Receiver Operating Characteristics) 분석에서 정확성이 1.3~2.6% 향상되는 것으로 나타났다. 또한, MFD 알고리즘을 이용한 경우는 다른 알고리즘과 비교하여 AUROC 분석에서 정확성이 최대 1.3% 향상되었다. 이러한 결과는 식생조건의 변화를 고려한 뿌리 점착력의 차등 적용과 지표유출수 흐름기법의 선정이 산사태 예측 모델링에 영향을 미칠 수 있음을 시사한다. 향후 이 연구의 결과는 현지 수문모니터링과 함께 수종별 뿌리 점착력의 특징 및 변화를 고려하여 검증되어야 할 것이다.