본 연구는 천리안 해양위성 2호(GOCI-II)를 활용하여 개발된 해무 탐지 알고리즘의 초기 결과에 대한 분석을 수행하였다. GOCI-II 해무 탐지 성능을 확인하기 위해 1호와 2호가 중복으로 관측한 2020년 10월-2021년 3월 사이에 발생한 해무 사례에 대해 광학적 특성 분석을 실시하였다. 해무 탐지 알고리즘에 입력자료로 사용되는 412 nm 밴드 레일리 산란 보정 반사도(Rayleigh-corrected reflectance; Rrc)와 정규화된 국소 표준 편차(Normalized Local Standard Deviation; NLSD)를 GOCI, GOCI-II 자료를 시공간 일치시킨 뒤 분석한 결과 412 nm 밴드 레일리 Rrc의 경우 0.01의 평균 제곱근 오차 (Root Mean Squared Error; RMSE)와 0.998의 상관계수(correlation coefficient)을 나타내고, NLSD의 경우 0.007의 RMSE, 0.798의 correlation을 나타낸다. 해무와 구름이 갖는 광학적 특성을 분석하기 위해 천리안 해양위성 2호의 밴드 별 Rrc 값을 확인하였다. 구름의 경우 넓은 영역에서 높은 반사도를 보인 반면, 해무의 경우 모든 밴드에서 구름에 비해 상대적으로 반사도가 낮고 좁은 영역에 분포한다. 실제 해무 사례에 대해 GOCI와 GOCI-II 해무 탐지 알고리즘을 비교한 결과 전반적인 해무 탐지 성능은 크게 차이가 없으나 높아진 공간 해상도의 영향으로 해무 경계면에서 공간적으로 더 세밀한 탐지가 가능했다. 종관기상관측소 시정계 자료와 비교 분석하여 초기 자료에 대한 신뢰도를 조사하였다. 추후 충분한 샘플 확보로 인한 안정적인 성능 검증, 실시간 구름 정보 교체를 통한 후처리 과정 개선, 에어로졸 자료 추가로 해무 오탐지 감소를 통해 해무 탐지 알고리즘의 성능 향상이 기대된다.
화학사고 발생 시 현장 초기대응자들은 사고 원인물질과 농도를 신속하고 손쉽게 확인하기 위한 방식으로, 미국 환경청(EPA) 초기대응팀에서도 널리 사용하고 있는 직독식 탐지장비를 이용하고 있다. 환경부에서는 검지관식 가스 탐지장비를 직독식 탐지장비로 이용하여 사고 발생 시 현장에서 이용하고 있고, 검지관식 가스탐지기는 신속한 원인 물질 확인과 정밀한 분석 전에 전략적으로 대략적인 오염물질의 정량과 정성을 확인할 수 있는 유용한 장비이다. 그러나 현장 초기대응자들의 직독식 탐지장비의 사용방법에 대한 이해 부족과 단순 수치로만 확인하려는 방식으로 인해 탐지결과의 정확성에 대한 의문점을 늘 제기해 왔다. 본 논문에서는 사고 현장에서 정확한 탐지 결과를 얻기 위해 환경부에서 사용하고 있는 검지관식 가스탐지기인 Kitagawa와 Draeger 탐지기의 물질 반응성을 확인하여 초기 대응자들의 현장 탐지결과의 정확성을 높이고자 하였다.
터널 내 화재 발생 시 대규모의 인명, 재산 피해가 발생하는데 이러한 상황을 조기에 탐지함으로써 피해를 최소화하기 위한 시스템이 필요하다. 또한 터널 내 설치된 CCTV를 사람이 24시간 감시하기에는 너무 어려운 점이 많다. 이에 따라 적절한 영상 처리를 통한 화염 및 연기 검출 시스템을 통해 경보를 알려줄 경우, 보다 편리하고 사람이 모니터 앞에 없을 때 화재 발생 시 화재를 검출할 수 있어 피해를 최소화 할 수 있다. 본 논문에서는 영상처리 기법을 이용하여 터널 안에서 발생한 화재 및 연기를 고속으로 탐지하기 위한 알고리즘을 제안하였다. 터널 안에서의 화재 탐지는 차량 조명 및 터널내의 조명등과 같은 여러 가지 상황에 의해 산불 탐지 알고리즘과 다른 독자적인 알고리즘의 개발이 요구된다. 본 논문에서 제시한 두 가지 알고리즘은 기존 알고리즘보다 정확한 위치 탐지와 초기 단계에서의 탐지가 가능하도록 되었다. 또한 우리는 실험 결과를 통해 각각의 성능을 비교함으로써 제시한 알고리즘의 타당성을 보여주었다.
내현적 주의와 재정향이 탐지과제 수행에 미치는 영향을 반응촉진과 회귀억제를 통해 탐색하였다. Posner와 Cohen(1980)의 고전적인 탐지패러다임에서는 단서를 제시하고 일정한 자극제시시차 후 그 단서와 같거나 또는 다른 위치에 나타나는 표적에 대한 탐지수행을 관찰한다. 본 연구에서는 내현적 주의를 유발하기 위해 단서가 표적에 대해 예측력을 가지도록 조작하였고, 단서자극과 표적 사이에 새로운 단서(재정향단서)를 삽입하여 재정향을 유도하였다. 실험 1에서는 재정향단서가 제시되는 시기를 초기, 중기, 후기로 구분하여 실험을 실시하였다. 그 결과 재정향이 제시되는 시기별로 자극제시시차(150ms, 400ms, 850ms)에 따라 다른 양상의 반응촉진 및 회귀억제가 발생하였으나, 해석 가능한 일정 패턴을 확인하기는 어려웠다. 하지만 재정향이 초기에 발생한 실험조건을 재분석한 결과, 반응촉진과 회귀억제가 자극제시시차에 따라 교차하여 나타나는 단순탐지과제의 전형적인 결과를 얻을 수 있었다. 실험 2에서는 실험 1에서 재정향이 초기에 발생하는 조건에 대한 추가 실험을 실시하였다. 실험 결과, 자극제시시차가 짧을 때는 반응촉진이 발생하였으며 자극제시시차가 길때는 회귀억제가 발생하였다. 이 결과는 단서자극이 표적에 대한 예측력을 가질 때 자극제시시차가 긴 조건에서 회귀억제가 사라진다는 기존의 보고(Wright & Richard, 2000)와 반대되는 결과이다. 이 결과는 최초 단서가 제시된 후 회귀억제의 효과가 소멸되기 전에 매우 빠르게 제시되는 재정향단서는 이중 회귀억제를 가져온다는 것을 제안한다. 본 연구는 내현적 주의에 의해 특정한 위치에 주의를 할당할 때에도 반복적으로 빠르게 제시되는 단서자극은 회귀억제를 극대화함으로써 내현적 주의를 상쇄할 수 있음을 시사한다.
스캐닝 웜은 자기 스스로 복제가 가능하며 네트워크를 통해서 짧은 시간 안에 아주 넓은 범위에 걸쳐 전파되므로 네트워크의 부하를 증가시켜 심각한 네트워크 혼잡현상을 일으킨다. 따라서 실시간으로 스캐닝 웜을 탐지하기 위해 많은 연구가 진행되고 있으나 대부분의 연구가 패킷 헤더 정보를 이용하는 방법에 중점을 두고 있으며, 이 방법은 네트워크의 모든 패킷을 검사해야 하므로 비효율적이며 탐지시간이 오래 걸린다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 네트워크 트래픽량, 트래픽량의 미분값, 트래픽량의 평균 미분값, 트래픽량의 평균 미분값과 평균 트래픽량의 곱에 대한 variance를 통해 스캐닝 웜을 탐지하는 기법을 제안한다. 실제 네트워크에서 측정한 정상 트래픽과 시뮬레이터로 생성한 웜 트래픽에 대해 성능을 분석한 결과, 기존의 탐지기법으로는 탐지되지 않는 코드레드와 슬래머를 제안한 탐지기법으로 탐지할 수 있었다. 또한 탐지속도를 측정한 결과 웜 발생초기에 모두 탐지가 되었는데, 슬래머는 발생 후 4초만에 탐지되었으며, 코드레드와 위티는 발생한지 11초만에 탐지되었다.
오늘날 네트워크 보안 기술은 해커의 침입 탐지 및 제어, 분산 서비스 거부 공격의 방지 등 많은 분야에서 발전하여 왔다. 그러나, 최근 많은 문제를 발생시키면서 등장한 인터넷 웜은 기존의 네트워크 보안 장비들을 무력화시키며 인터넷 상에 연결된 많은 호스트들을 감염시키고 동시에 네트워크 자원을 소모시켜 버렸다. 실상 초기의 웜은 작은 규모의 네트워크에서 퍼지는 정도 일뿐 심각한 피해를 주는 경우는 거의 없었고 따라서 이에 대해서 심각한 대비책 등을 생각하지는 않았다. 그러나 2001년 발생한 CodeRed 웜은 인터넷에 연결된 많은 컴퓨터들을 순식간에 감염시켜 많은 경제적, 물질적 피해를 발생시켰고, 그 이후 2003년 1월에 발생한 Stammer 웜은 10분이라는 짧은 순간 안에 75000 여대 이상의 호스트를 감염시키고 네트워크 자체를 마비시켰다. 특히 Stammer 월은 국내에서 많은 피해를 유발시켰기에 더더욱 유명하다. 명절 구정과 맞물려 호황을 누리던 인터넷 쇼핑 몰과, 인터넷 금융 거래를 수행하던 은행 전산소 등을 일시에 마비시켜 버리면서 경제적으로도 실질적인 막대한 피해를 우리에게 주었다. 이런 웜을 막기 위해서 많은 보안 업체 및 연구소들이 나서고 있으나, 아직은 사전에 웜의 피해를 막을만한 확실한 대답을 얻지 못하고 있다. 본 논문에서는, 현재 수행하고 있는 여러 웜의 탐지기법에 대해서 조사한 결과를 설명하고, 이어서 본 연구소에서 수행하고 있는 웜의 탐지 기법에 대해서 설명하고 간단한 탐지 결과를 보일 것이다.
기존의 Snort와 같은 침입탐지시스템은 수없이 많은 경고 메시지를 관리자의 화면상에 표시함으로써 해당 관리자를 혼란에 빠트려 해킹 초기 대응능력을 무력하게 만드는 문제점과 함께 false positive오류 가능성을 내포하고 있다. 이에 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해 상관성을 이용한 웹기반의 침입 탐지 트래픽 분석 시스템을 설계하였으며 Libpcap, Snort, ACID, Nmap, Nessus를 도구로 사용, 트래픽을 일반 트래픽과 침입 트래픽으로 구분하여 관리자가 전체 침입 탐지 트래픽 상황을 웹 상에서 쉽게 확인할 수 있도록 구현하였다. 그 결과 경고메시지 및 false positive 오류를 최소화시킬 수 있었다.
본 논문에서는 트레이닝 데이터가 제한된 환경에서 n-gram 사전을 이용하여 불건전 정보를 포함하는 스팸 트윗을 탐지하는 방법을 제안한다. 불건전 정보를 포함하는 스팸 트윗은 유사한 단어와 문장을 사용하는 경향이 있다. 이러한 특성을 이용하여 스팸 트윗과 정상 트윗에 대한 n-gram 사전을 구축하고 나이브 베이스 분류기를 적용하여 효과적으로 스팸 트윗을 탐지할 수 있음을 보인다. 반면에, 실시간으로 대용량의 데이터가 유입되는 트위터의 특성은 초기 트레이닝 집합 구성에 매우 큰 비용을 요구 한다. 따라서, 초기 트레이닝 집합이 매우 작거나 존재하지 않는 환경에서 적용할 수 있는 스팸 트윗 탐지 방법이 필요하다. 이를 위해 트위터의 리트윗 기능을 활용하여 의사 라벨을 생성하고 초기 트레이닝 집합의 구성과 n-gram 사전 업데이트에 활용하는 방법을 제안한다. 2016년 12월 1일부터 2016년 12월 7일까지 수집된 한국어 트윗 130만 건을 사용한 다양한 실험 결과는 비교 방법들보다 제안하는 방법의 성능이 우수함을 입증한다.
높은 고도에서 운행되는 항공기는 -$50^{\circ}C$이하의 극저온 피로환경에 노출된다. 이때 반복하중을 통해 발생되는 크랙과 같은 미세결함은 항공기 구조물의 물성변화를 야기하고 구조물 파단과 같은 심각한 구조적 결함을 야기한다. 따라서 효율적인 구조물의 유지보수 및 수명 예측을 위해 구조물의 지속적인 상태진단이 필요하다. 본 연구에서는 실제 항공기 운행조건과 유사한 극저온 피로환경에서 항공기 날개의 구조 건전성 모니터링을 수행하였다. 초기 결함 탐지를 위해 사각배열 압전구동기 및 센서를 구조물 하단에 부착한 뒤, 유도초음파 기반 능동센싱 기법을 통해 손상에 의한 산란 및 반사파를 측정하였다. 이후 통계학적 모델 분석과 위상배열기법을 통해 손상 발생 시점을 파악 및 손상 위치 탐지를 실시하였다. 또한, 극저온 환경에서의 센서의 생존성 파악과 구조 건전성 모니터링 결과의 신뢰성 향상을 위해 센서자가진단을 실시하였다. 실험 결과, 제안된 기법을 통해 극한환경에서 운행되는 구조물의 초기 손상 탐지 및 손상 위치 탐지가 높은 정확도로 가능함을 확인하였다.
이 연구는 저주파 결함 탐지법을 이용하여 하중단계에 따른 암석 내부의 상태를 정량적으로 평가하는 것이다. CND에 의한 초기 종파속도는 X축 방향 1687.5 m/s, Y축 방향 1690.7 m/s, Z축 방향 1548.3 m/s이며, 평균 1642.2 m/s로 Z축 < X축 < (${\fallingdotseq}$)Y축 관계를 보였다. 실버슈미트 해머에 의한 Q값의 전체 평균은 62.6으로 약 105 MPa의 일축압축강도에 해당되었다. 저주파 결함 탐지기에 의해 측정된 하중단계 50%, 60%, 70%, 80% 수준에서 종파속도 크기는 X축 < Y축 < Z축 순으로 대체적으로 하중단계가 증가함에 따라 감소하는 경향을 보였다. 하지만, 이들 값은 초기 종파속도와 다른 경향을 나타냈다. 하중단계가 증가함에 따라 Y축이나 Z축 방향보다 X축 방향의 종파속도를 감소시키는 요인이 더 많은 영향을 미쳤기 때문으로 판단된다. 이러한 사실은 암석 내부의 초기상태는 응력상태가 변화함에 따라 다르게 나타날 수 있다는 것을 의미한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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