능동 소나 체계에서 표적의 탐지거리 예측을 위하여 소나방정식이 이용되는데, 이는 음원 준위, 전달 손실, 표적 강도, 복반사 준위, 소음 준위, 방향성 이득, Detection threshold, Signal excess, 탐지 확률과 탐지거리의 요소로 구성된다. 본 연구에서는 능동 소나 체계에서 소나 깊이와 표적 깊이의 함수인 탐지거리를 계산하기 위한 알고리즘에 대해 살펴보았다. 소나의 각 요소와 환경이 주어졌을 때 SAFARI 모델을 이용하여 각 수신기의 깊이와 거리에서의 전달손실을 계산하였으며, 구하여진 전달 손실과 배경 소음 준위를 이용하여 Signal excess를 계산하였다. ROC(Receiver-operating-characteristic) 곡선을 이용하여 Signal excess를 탐지 확률로 계산한 후 두 항을 곱하여 각 깊이별 거리로 적분함으로서 탐지거리를 구하였다. 주파수 30Hz의 전방향 음원을 사용하여 여름의 일반적 음속 분포에서 계산한 결과 100m 음원 보다 300m 음원에서 상대적으로 큰 탐지거리를 얻었으며 각 음원 깊이별 평균 탐지거리는 100m 이하의 표면을 제외한 500m 까지는 거의 일정함을 알 수 있었다.
원거리에서 수동소나에 의한 탐지거리를 예측하기 위해서는 소나방정식이 이용된다. 본 연구에서는 거리와 깊이함수의 신호이득 및 탐지확률을 구한 후 이를 거리로 적분하여 거리의존 해양환경에서 탐지거리를 계산하는 탐지거리 예측모델을 개발하였다. 개발된 모델은 기존에 발표된 거리독립 해양환경에서의 결과와 비교하여 검증하였고, 이를 바탕으로 거리의존 해양환경에서 수동소나에 의한 표적탐지에 큰 영향을 주는 난수성 소용돌이 해양환경에 확장 적용하여 표적의 탐지거리를 예측하였으며, 그 결과에 대하여 소개한다.
본 논문에서는 고각이 변경되는 레이다의 탐지거리에 대해서 연구하였다. 일반적으로 레이다의 탐지거리는 지구의 곡율에 의한 지형적 영향과 전파의 감쇄로 인한 전력밀도에 의해서 결정되는 요소가 있다. 레이다의 탐지거리의 앞의 두 가지가 모두 만족되어야하며, 레이다의 고각이 변경되면 지형에 의한 탐지거리가 변경되므로 전체적인 탐지 거리에 변화가 생긴다. 본 논문에서는 레이다의 고각의 변경에 따른 가시거리 변경을 중점적으로 기술하였다.
수동소나를 이용하여 표적을 탐지하는 경우, 탐지거리를 최대화하는 최적의 수심이 존재한다. 최적의 수심은 표적과 소나의 수심, 음속분포 그리고 해저지형에 따라 달라진다. 본 논문에서는 이 문제를 해저지형이 경사진 환경과 중규모 난수성 소용돌이 환경, 두 가지의 거리종속 환경에 적용하여 소나 수심에 따른 탐지거리를 구하는 수치실험을 통해 소나의 최적운용수심에 대한 연구를 수행하였다. 해저지형이 경사진 환경의 경우 동해안의 여름 음속분포를 사용하였으며, 소나의 입장에서 표적을 향할 때 수심이 깊어지는 내리막경사 보다 그 반대 지형인 오르막경사에서의 탐지거리가 상대적으로 큰 것을 수치실험을 통해 확인하였다. 난수성 소용돌이 환경의 경우, 소용돌이 외부에 있는 소나에서 내부에 있는 표적을 탐지하는 경우보다 소용돌이 내부에 있는 소나에서 외부에 있는 표적을 탐지하는 경우의 탐지거리가 길어짐을 확인하였다.
항공기용 레이다의 성능을 나타내는 최대 탐지 거리는 누적 탐지 확률로 규정된다. 이는 지상클러터에 의해 단일 탐지 확률이 거리에 따라 오르내리기 때문에 단일 탐지 확률로 탐지거리를 규정하기 어렵기 때문이다. 따라서 단조 증가하는 누적 탐지 확률을 이용하여 규정한다. 본 논문에서는 일정한 주기를 가지는 탐색 레이다에서 탐색 빔의 위치와 표적의 거리를 고려한 평균 누적 탐지 확률 계산법을 제시하며, 몬테카를로 시뮬레이션의 결과와 비교하여 동일함을 보였다. 수치적 계산에 의해 검증된 몬테카를로 시뮬레이션 모델은 추후 다양한 시나리오에 대한 시스템의 성능을 평가하는 데에 사용될 수 있을 것이다.
수동형 소나의 성능을 측정하기 위해 주어진 환경과 시스템 변수 하에서 보통 최대 탐지거리를 고려한다. 음파가 해표면 또는 해저면과 필연적으로 접촉하는 천해에서는 표적탐지가 최대 탐지거리까지 유지되는 게 일반적이다. 그러나 심해에서는 음파가 해표면 또는 해저면과 접촉하지 않을 수도 있으며, 이 경우 음파가 도달하지 않는 음영구역이 존재할 수도 있다. 이 경우 최대 탐지거리만으로 각 소나의 탐지성능을 완전하게 기술하기 어려울 수 있다. 보다 완전한 탐지성능 기술을 위해 '탐지견고성(Robustness Of Detection, ROD)' 개념을 도입하고자 한다. 동해 연안에서 수괴의 공간적 분포와 최대 탐지거리 및 탐지견고성은 밀접한 관계가 있으며, 최대 탐지거리와 탐지견고성은 서로 반대의 공간적 변동을 보인다. 경험직교함수(Empirical Orthogonal Function, EOF)를 도입하여 수온의 시공간적 분포를 분석한 결과 첫 번째 모드는 전형적인 계절 변화를 보이고, 두 번째 모드는 혼합층 등의 세기 변화를 반영하는 것으로 추정된다. 이 두 모드가 전체 변화의 약 92 %를 설명한다. 수심 5 m와 100 m 표적을 가정하여 수동형 소나의 최대 탐지거리와 두 모드의 계절 변화의 상관관계를 분석하면 첫 두 모드와 높은 음의 상관계수(약 -0.9)를 보인다. 수온의 계절적 변화는 표층 ~ 수심 200 m에서 발생하며, 이에 따라 수심 100 m에 표적이 존재한다고 가정하여 수동소나를 수심 100 m 이상에서 운용할 경우 계절변화가 미미한 탐지성능을 기대할 수 있다.
본 연구는 파일기반 악성파일 탐지시간을 줄이는 알고리즘 사용에 대해 기술하고 있다. 기존 탐지방식은 파일의 시그니처 값에 대한 유사도를 단순히 비교하는 것에만 그쳐 오탐율이 높거나 새롭게 생성되는 악성파일을 대응할 수 없는 제한점이 있다. 또한 정확도를 높이고자 딥 러닝을 통한 탐지방식이 제안되고 있으나 이 또한 동적분석으로 진행이 되기 때문에 시간이 오래 걸리는 제한이 있다. 그래서 우리는 이를 보완하는 VP Tree 탐지를 제안한다. 이 방법은 시그니처 값이 아닌 다차원에서의 해시 값의 데이터 위치를 기반으로 거리를 척도 한다. 유클리드 거리 법, 맨해튼 거리법이 사용되며 삼각부등식의 만족하는 기준으로 K-NN 이 생성이 되며, K-NN 을 이진 트리로 구성하여 인덱스를 통한 탐지를 진행하기에 기존 방법들을 보완할 수 있는 대안점이 될 수 있으며, 악성파일과 정상파일이 섞여 존재하는 총 3 만개의 데이터를 대상으로 악성파일 탐지 테스트를 진행하였으며 기본 방식에 비해 약 15~20%정도 속도가 단축된다는 것을 입증했다.
본 논문에서는 레이더 시스템에서 탐지 거리 추정에 영향을 미치는 레이더 단면적의 크기에 대한 집적 방식을 비교 분석한다. 본 논문에서는 레이더 단면적의 크기에 따라 크기가 작을 경우 스웰링 케이스 1, 클 경우에는 스웰링 케이스 3의 탐지 확률을 레이더 방정식에 적용하여 탐지 거리를 추정하였다. 모의실험을 통해서 스웰링 케이스의 차이에 따른 코히런트 집적과 비 코히런트 방식을 비교 분석하였다. 모의실험을 통해서, 비 코히런트 집적 방식이 추정 거리가 가장 우수하였고 코히런트 집적 방식은 스웰링 케이스를 적용한 탐지 거리 추정에 적합하지 않음을 알 수 있었다.
본 논문에서는 레이더 시스템에서 탐지 거리 추정에 영향을 미치는 레이더 단면적의 크기에 대한 집적 방식을 비교 분석한다. 본 논문에서는 레이더 단면적의 크기에 따라 크기가 작을 경우 스웰링 케이스 1, 클 경우에는 스웰링 케이스 3의 탐지 확률을 레이더 방정식에 적용하여 탐지 거리를 추정하였다. 모의실험을 통해서 스웰링 케이스의 차이에 따른 코히런트 집적과 비 코히런트 집적을 비교 분석하였다. 비교 분석 결과, 비 코히런트 집적 방식이 추정 거리가 가장 우수하였고 코히런트 집적 방식은 스웰링 케이스를 적용한 탐지 거리 추정에 적합하지 않음을 알 수 있었다.
최근들어 경제활동의 증가로 대부분의 성인들은 몇 장의 신용카드를 소지하고 있을 것이다. 이에 따른 신용카드의 도난 분실 사고는 카드사의 문제가 되고있다. 기존의 탐지 시스템은 도난신고 등의 일반적인 탐지와 갑작스런 사용 액수의 증가를 탐지하여 도난 분실 카드를 판별하였다. 이것은 소액의 부정거래탐지가 어렵다는 단점이 있다. 본 논문에서 제시하는 탐지 시스템은 outlier 기법을 사용하여 training set을 만들고 시간가중치와 거리기반 도표를 이용하여 도난 분실 카드를 탐지한다. 금액, 시간 도표에서 거래요구시간의 차를 계산하여 가중치를 주고 장소, 소비종류 도표에서는 training set에서 얻은 자료인 저녁 8시를 기준으로 소비종류의 배열을 바꾼다. 제안된 시스템은 소액의 부정거래 탐지에도 우수하고 이전의 시스템보다 정확함을 장점으로 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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