한반도의 서해에서 해무는 봄과 여름에 자주 발생한다. 본 연구의 목적은 MODIS 위성 영상을 사용하여 해무를 탐지하는 데 있다 하층운의 운정 표면은 불균질한 반면에 해무의 표면은 균질한 특징이 있으므로, 하층운과 해무의 균질성을 이용한 해무 탐지 방법이 제시되었다. 11 um의 밝기온도(BT), 3.7um와 11um의 밝기온도차(BTD)는 하층운으로부터 해무를 구별하는데 유용하였다. 안개/하층운 지역의 밝기 온도와 맑은 지역에서의 밝기 온도의 차이를 이용한 방법과 안개/하층운 지역에서 밝기 온도와 밝기온도차의 표준편차 임계값을 이용한 방법은 안개와 하층운을 구별하는데 적용될 수 있었다.
휴대용 대공유도 미사일(Man-Portable Air Defense System)은 플룸의 중적외선 신호를 추적하는 적 항공기의 대응무기체계이다. 안개 조건에서 입자들에 의한 다중 산란현상은 중적외선 파장에서의 투과율과 휴대용 대공유도 미사일 탐지성능에 영향을 준다. 그러므로 본 연구에서 다양한 안개조건과 플룸의 특성에 따른 휴대용 대공유도 미사일의 lock-on range를 분석한다. 안개 조건에서의 광학적 소멸특성과 투과율을 분석하기 위해 미산란(Mie scattering) 이론과 복사전달방정식의 분석적 해를 활용하였다. 뿐만 아니라 중적외선 대체광원으로서 섬광탄 화염 신호를 운용했다. 다양한 시정 및 화염 온도조건에서 분석된 lock-on range는 mist 조건에서 크게 감소하며, 화염 온도가 높아질수록 증가하는 것으로 확인하였다.
해양 조난 사고에서 드론 활용이 빠르게 증가하고 있는 가운데, 특히 드론을 활용한 수색 구조 작업이 주목받고 있다. 조난 선박 및 기타 해양 표류체를 빠르게 탐지하기 위해 드론 영상을 활용한 딥러닝 모델들이 확장되고 있다. 그러나 이러한 모델을 효과적으로 학습시키기 위해서는 다양한 기상 조건과 선박 상태를 고려한 대량의 학습 데이터가 필요하다. 이에 대한 데이터 부족 문제는 학습된 모델의 성능 저하로 이어질 수 있다. 이에 본 연구는 해양 환경 시뮬레이터를 개발하고 데이터셋을 보강하여 조난 선박 탐지를 위한 딥러닝 모델의 성능 개선을 목표로 한다. 이 시뮬레이터는 눈, 비, 안개와 같은 다양한 기상 조건과 선박 상태, 그리고 드론과 센서의 규격과 특성을 설정할 수 있다. 시뮬레이션을 통해 얻은 데이터셋을 활용하여 딥러닝 모델을 학습시켰다. 이로써, 실제 드론 영상 데이터셋만을 사용한 모델과 비교했을 때 정확도와 재현율 등의 탐지 성능이 향상되었다. 특히, 비나 안개와 같은 악기상에서의 조난 선박 탐지 정확도(Average Precision, AP)는 약 2-5% 정도 향상되었으며 미탐지 비율이 현저히 낮아졌다. 이러한 결과는 개발된 시뮬레이터가 현실적이고 효과적으로 다양한 상황을 시뮬레이션하여 모델 학습에 기여함을 보여준다. 또한, 이에 기반한 조난 선박 탐지 딥러닝 모델은 해양 수색 및 구조 작업에서 효율적으로 활용될 것으로 기대된다.
재경로설정이란 MPLS 망에서 보호해야 할 트래픽이 노드나 링크가 에러이거나 혼잡이 발생했을 때 대체경로로 그 트래픽을 우회시켜 신뢰성 있는 서비스를 제공하는 기술이다. 본 논문에서 제안하는 기법은 QoS 및 최단경로를 고려하여 동적으로 대체(backup) 경로를 설정하는 방법이다. 노드 에러를 탐지했을 경우에는 에러를 탐지한 노드가 에러가 발생한 노드의 다음 노드까지 QoS 및 최단경로를 고려하여 대체 경로를 설정하고 링크 에러를 탐지했을 경우에는 두 노드 사이에 QoS 및 최단경로를 고려하여 대체 경로를 설정함으로써 신뢰성 있는 데이터 전송을 보장할 수 있다. 본 논문에서 제안하는 기법의 타당성을 검증하기 위하여 시뮬레이션을 통하여 기존에 제안된 기법들과 비교 분석한다.
안개는 전자광학센서를 활용한 탐지, 추적, 인식 등의 다양한 영상처리 알고리즘 성능을 저하시키는 요인이다. 실외 환경에서 사용되는 전자광학센서 기반 무인 시스템의 안정적인 작동을 위해서는 안개를 효과적으로 제거할 수 있는 기술이 필요하다. 단일 전자광학센서의 영상을 이용한 안개 제거 방법으로는 전자광학센서의 통계적 속성을 활용한 dark channel prior가 가장 널리 알려져 있다. 기존의 방법들은 dark channel prior를 활용하여 전달량을 구할 때 정방형 필터를 사용하였다. 정방형 필터 사용 시 필터의 크기가 커질수록 안개 제거의 효과가 작아지며, 필터의 크기가 과도하게 작아질 경우 과포화가 발생하여 영상의 색 정보가 손실된다. 필터의 크기가 알고리즘의 성능에 크게 영향을 끼치기 때문에, 일반적으로는 비교적 큰 크기의 필터를 사용하거나 영상에 따라 과포화가 일어나지 않는 범위에서 작은 크기의 필터를 사용한다. 본 논문에서는 컬러영상분할을 활용한 향상된 안개 제거 방법을 제안하였다. 컬러영상분할의 파라미터를 영상의 정보 복잡도에 따라 자동으로 조정하고, 이를 바탕으로 전달량을 추정하여 과포화 현상은 일어나지 않으며 뛰어난 안개 제거의 성능을 확보하였다.
인터넷의 성장과 더불어 네트워크를 통한 침입의 가능성이 증가됨에 따라 시스템이나 네트워크 침입을 탐지하고 대응할 수 있는 기술들이 필요하게 되었다. 이와 관련하여 많은 연구가 이루어지고 있으나, 보안정책정보 전달을 위한 방법에 대해서는 아직까지 활발히 이루어지고 있지 않는 실정이다. 본 논문에서는 기존의 정책 전달 프로토콜인 COPS 프로토콜을 확장, 수정하여 보안정책 정보(Security policy Information)를 전달할 수 있는 COFS- SECURITY프로토콜에 대해 기술한다.
본 논문에서는 불이 비슷한 색의 연기로 둘러싸여 있더라도 정확하게 검출할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 기존 불 영역 검출 알고리즘들은 화재 이미지에서 불과 연기를 잘 분리해내지 못하는 문제점이 있었다. 본 논문에서는 불 영역 검출 알고리즘을 적용하기 전에 전처리 과정으로써 색상 보정 기법과 안개 제거 기법을 적용함으로써 성공적으로 불을 연기로부터 분리해냈다. 실제로 연기로 뒤덮인 화재 현장의 이미지들에서 기존 기법들보다 불을 더 효과적으로 검출하는 것을 확인할 수 있었다. 또한 제안한 화재 검출 알고리즘을 공장, 가정 등에서 효율적인 화재 탐지를 위해 사용할 수 있는 방법을 제안한다.
현재 대부분의 객체 탐지 알고리즘은 RGB 영상을 기반으로 연구되고 있다. 하지만 RGB 카메라는 물체에서 반사되는 빛을 받아들여 영상을 생성하기 때문에, 물체에서 나오는 빛이 적거나 산란이 되는 야간 또는 안개가 끼는 환경에서는 물체의 정보가 잘 표현되는 영상 취득이 어려워 객체 탐지의 정확도가 떨어진다. 그에 반해 IR(열 적외선, Infra-Red) 영상은 열 센서로 이미지를 생성하기 때문에 RGB 영상에 비해 정확한 물체의 정보를 표현할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 이미지 특성 차이에 따른 객체 탐지 성능을 비교하고자 하며, RGB와 IR 영상의 압축률에 따른 객체 탐지를 수행하고, 결과를 비교 분석 하고자 한다. 실험에 사용된 영상은 첨단운전자 보조 시스템(ADAS) 연구용 데이터 세트인 Free FLIR Thermal 데이터 세트 중 야간에 촬영된 RGB 영상과 IR 영상을 사용하였으며, 기존 RGB 영상 기반으로 사전 학습된 신경망과 FLIR Thermal 데이터 세트 내 RGB 영상과 IR 영상을 일부 골라 재학습한 신경망을 이용하여 객체 탐지를 수행하였다. 실험 결과 RGB 기반으로 사전 학습된 신경망과 재학습한 신경망 모두 IR 영상 기반 객체 탐지 성능이 RGB 영상 기반 성능보다 월등한 것을 확인할 수 있었다.
사용자들은 스마트폰의 무선랜 접속을 통해 편리하게 인터넷 서비스를 사용할 때 무선 구간 도청의 위험성 정도만 인지하는 수준이지만, 편리하다는 그 이면에는 불특정 다수에 의한 도청 위험성뿐만 아니라, 무선랜은 타 무선 네트워크에 비해 비교적 저렴하고 손쉬운 공격 도구를 이용하여 네트워크 무력화가 가능하다는 큰 단점이 있다. 이에 따라 무선랜 보안성 강화를 위해, IEEE 등 관련 표준화 기구에서는 무선랜 보안과 셀룰러 망 연동, 로밍, 무선 메시 네트워크 등 다양한 활용을 염두에 둔 보안 규격을 정의하였으며, 표준 영역에서 다루지 않는 무선랜 보안 위협에 대응하는 장비에 대한 시장의 요구도 분명하다. 본고에서는 2012년 최신 무선랜 표준에서의 보안 기술과 Gbps급 차세대 무선랜 환경에서의 보안의 취약점을 이용한 공격과 이를 탐지하고 방어하는 무선랜 침해방지 기술에 대하여 논한다.
무선랜이 폭발적으로 증가함에 따라, 기술 발전에 힘입은 네트워크 품질은 많이 향상되었지만, 보안 품질은 아직도 요원한 상황이다. 본고에서는 무선랜상에서 아이디 보안 취약성을 이용한 공격들과 이를 탐지하고 방어할 수 있는 디바이스 식별 기술에 대한 동향을 파악한다. 무선랜상에서 아이디 보안 취약성을 이용하는 MAC 속임 공격은 공격자의 존재를 속일 수 있을 뿐만 아니라, 네트워크 및 시스템 권한을 획득할 수 있기 때문에 네트워크 보안에 큰 위협이 되고 있다. 무선디바이스 식별 기술로서는 인증 방식, 프로토콜 분석 방식, 위치확인 방식, RF 지문 방식 등 많은 기법들이 있다. 본고에서는 이러한 기술들 중에서 현재 가장 활발하게 연구되고 있는 RF 지문 기술을 시스템 구조, 디바이스 식별 방법, 보안 취약성, 그리고 보안 응용 관점에서 자세히 분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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