• 비파괴검사학회지
• /
• 제24권3호
• /
• pp.259-267
• /
• 2004

탄성매질에서 레이저 여기에 의한 열탄성 영역에서의 초음파 발생 현상과 표면 균열과의 상호작용을 유한요소법으로 모델링하였다. 반무한 탄성체 표면에 집속된 레이저 선원을 전단 쌍극자(shear dipole)로 모델링하고, 2차원 평면 변형율 유한요소법을 사용하였다. 발생된 표면파의 변위와 종파 및 횡파의 지향성을 관찰함으로써 전단 쌍극자-유한요소 모델의 타당성을 조사하였다. 표면파와 균열(기계가공된 2차원 홈)과의 상호작용을 관찰하기 위하여 2가지 경우를 고려하였다 먼저 레이저 소스와 수신 위치가 균열에 대하여 모두 고정되어 있는 경우, 다음으로 수신자가 고정되어 있고 소스가 시험체 표면 위를 이동하는 주사형의 경우이다. 첫 번째 경우에 균열 깊이 $0.3-5.0mm ({\lambda}_R/d=0.21{\sim}3.45)$에 대하여 균열 상단과 하단에서 각각 반사된 파의 변위로부터 균열깊이를 측정할 수 있음을 보였고, 두 번째 경우에 레이저 소스가 결함 위를 주사할 때 발생하는 반사파의 큰 진폭 변화를 통하여 파장보다 한 차원 낮은 깊이의 균열을 탐지할 수 있음을 보였다.

• 융합신호처리학회논문지
• /
• 제19권3호
• /
• pp.139-146
• /
• 2018

수중음향통신은 자원 및 지질탐사, 무인잠수정을 이용한 수중탐지 등 산업, 과학, 군사 분야에 다양하게 이용될 수 있으며 최근 들어 미국을 비롯한 선진국을 중심으로 활발하게 연구되고 있다. 그러나 수중음향통신은 지상에서의 무선통신과 달리, 느린 음파 전달속도로 인한 전송대역의 제한과 다중경로에 의한 심볼간 간섭과 이로 인한 심각한 신호왜곡 등의 치명적인 문제점을 갖는다. 본 논문에서는 이러한 문제점 중, 다중경로에 의한 심볼간 간섭을 제거하기 위한 방법으로 단일반송파 전송방식을 사용하는 주파수영역등화(FDE) 기법과 다중반송파 전송방식을 사용하는 직교주파수분할다중화 기법(OFDM)을 수중음향통신 채널에 적용하여 그 성능과 수중통신에서의 적용성 여부를 판단하였다. 이를 위해 모의된 수중채널을 바탕으로, SC-FDE와 OFDM 방식의 성능을 SER 관점에서 비교하였다. 수중채널은 벨홉모델을 이용하여 모의하였으며, 모의실험 결과, SC-FDE는 OFDM에 비해 $10^{-3}SER$ 기점을 기준으로 약 5dB 이상의 SNR 이득이 발생하였다. 모의실험 결과를 통해, SC-FDE가 수중 음향통신에 효율적으로 적용 가능한 시스템임을 보였다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
• /
• 제6권2호
• /
• pp.120-134
• /
• 2000

본 논문에서는 객체 지향 분산 가상 컴퓨팅 환경인 DOVE에 대하여 기술한다. DOVE는 독립적인 분산 객체들이 메소드 호출을 통하여 서로 상호 작용하는 분산 객체 모델을 기반으로 설계되었으며, 다수의 이기종 머신들로 구성된 분산 환경을 하나의 논리적인 단일 가상 컴퓨터로 사용자에게 제공함으로써 원격지에 있는 분산 객체들이 하나의 가상 컴퓨터에 존재하는 것처럼 사용할 수 있도록 한다. 또한, 병렬성, 이기종 환경, 객체 그룹, 단일한 네임 서비스, 그리고 오류 허용 등의 지원을 통하여 병렬 프로그램 개발을 위한 투명성 있고 사용이 용이한 프로그래밍 환경을 제공한다. 병렬성은 다양한 메소드 호출, 객체 그룹을 통한 다중 메소드 호출, 다중 쓰레드 구조 그리고 여러 동기화 구조를 사용함으로써 효과적으로 지원되며, 자동화된 데이타 변환 코드 생성, IDL 컴파일러를 통한 stub와 skeleton 객체 생성 그리고 객체 관리자를 통한 객체 라이프 관리와 네임 서비스를 통하여 이기종 간 호환성 문제를 해결하였으며 투명성 있고 사용이 용이한 프로그래밍 환경을 제공한다. 자치성 있는 분산 객체와 다중 레이어 구조 그리고 분산화된 네임 서비스와 객체 관리 구조를 사용함으로써 확장성과 보수성이 향상되었으며, 비동기방식의 사건 및 예외 처리 통한 오류 탐지 및 확인 기능을 제공한다.

• Journal of the Korean Wood Science and Technology
• /
• 제38권6호
• /
• pp.526-531
• /
• 2010

목재의 합리적인 이용을 위하여 목재 가공 또는 이용시 수분제어를 통한 건조결함 발생 최소화가 중요하다. 근적외선 분광분석법을 이용하여 재료의 물리적 화학적 성질을 신속하고 비파괴적으로 파악할 수 있다. 본 연구 에서는 근적외선 분광분석법을 이용하여 목재의 표면함수율을 측정하였다. 근적외선 분광스펙트럼에는 목재의 화학적 성분의 영향으로 인하여 노이즈가 포함될 수 있기 때문에 평활화, 미분, 표준화를 포함한 수학적 전처리를 적용한 후 회귀분석을 실시하였다. 750~2,500 nm 범위의 적외선 흡광도를 이용한 회귀모델을 통하여 목재의 표면함수율 측정이 가능함을 확인하였다. 본 연구에서 개발된 근적외선 분광분석법을 통하여 비평형상태에서 목재 수분을 정확히 탐지함으로써 건조 또는 수분흡습 중 목재 내 수분이동량을 제어할 수 있는 기술이 발전될 수 있으리라 기대된다.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제12권6호
• /
• pp.73-82
• /
• 2011

지금까지의 위치인식 환경은 사람이나 사물 또는 이동체 자체에 대해서만 연구되어 왔다. 그러나 본 연구에서는 주행 중인 차량에 있는 여러 탑승자의 위치를 실시간으로 식별하고 추적하는 서비스에 대한 위치인식 모델을 제안하였다. 탑승자의 위치를 식별하려면 GPS기능이 탑재된 고가형 단말기를 이용하는 경우와 GPS기능이 없는 저가형 소형단말기를 이용하는 경우로 구분할 수 있다. 본 연구에서는 단순한 소형단말기가 GPS를 탑재한 차량용 인터페이스와 센서네트워크로 메시지를 전송하게 함으로써 탑승상황에 따른 효율적인 위치인식을 제공하도록 하였다. 이 기법은 먼저 차량의 상태(정차, 주행)를 감지하고, 주행상태라면 탑승자가 탑승이나 하차를 할 수 없기 때문에 굳이 위치정보를 송수신할 필요가 없어 트래픽을 감소시킬 수 있다. 이것은 전력소모를 줄여 배터리 수명을 늘릴 수 있도록 한다. 이에 본 연구에서는 제안한 차량정차 감지알고리즘을 탑승자 위치추적 시스템으로 구현하여 그 효용성을 확인하기 위해 실험하였다. 또한 설계하여 구현한 시스템을 이용하여 실험한 결과 최대수신거리는 12m로 측정되었으며, 200회의 실험을 통해 탑승인식과 하차인식이 모두 성공했음을 알 수 있었다. 또한 주행인식 측정실험에서는 차량정차 알고리즘을 적용한 경우가 그렇지 않은 경우에 비해서 41.6%의 전송트래픽을 감소시킬 수 있었다.

• 정보보호학회논문지
• /
• 제28권4호
• /
• pp.847-857
• /
• 2018

악성코드의 수가 가파르게 증가하면서 기업 및 공공기관, 금융기관, 병 의원 등을 타깃으로 한 사이버 공격 피해 사례가 늘어나고 있다. 이러한 흐름에 따라 학계와 보안 업계에서는 악성코드 탐지를 위한 다양한 연구를 진행하고 있다. 최근 들어서는 딥러닝을 비롯해 머신러닝 기법을 적용하는 형태의 연구가 많이 진행되는 추세다. 이 중 합성곱 신경망(CNN: Convolutional Neural Network), ResNet 등을 이용한 악성코드 분류 연구의 경우에는 기존의 분류 방법에 비해 정확도가 크게 향상된 것을 확인할 수 있다. 그러나 타깃 공격의 특징 중 하나는 사용된 악성코드가 불특정 다수를 상대로 광범위하게 퍼뜨리는 형태가 아닌, 특정 대상을 타깃으로 한 맞춤형 악성코드라는 점이다. 이러한 유형의 악성코드는 그 수가 많지 않기 때문에 기존에 연구되어온 머신러닝이나 딥러닝 기법을 적용하기에 한계가 있다. 본 논문은 타깃형 악성코드와 같이 샘플의 양이 부족한 상황에서 악성코드를 분류하는 방법에 대해 다루고 있다. 메모리가 추가된 신경망(MANN: Memory Augmented Neural Networks) 모델을 이용하였고 각 그룹별 20개의 소량 데이터로 구성되어 있는 악성코드 데이터셋에 대해 최대 97%까지 정확도로 분류할 수 있음을 확인하였다.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제12권2호
• /
• pp.901-908
• /
• 2011

그리드 시스템의 SKY@Home에 적용된 통합 보안 모듈은 보안 기술을 좀 더 보완함으로써 그리드 시스템에 최적화된 보안모듈을 개발함으로써 보안성을 향상시켰다. 그러나, 현재 구현된 통합 보안 모듈은 Firewall, IDS, 바이러스 등을 제공하는 통합 모듈이지만 생성된 로그분석이나 룰 편집이 수작업으로 이루어져 관리자의 역할이 중요하게 작용된다. 따라서 관리자의 작업 처리가 원활하게 이루어지지 않을 경우 자원제공 PC들은 최신의 자료를 업데이트하기가 어렵다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 자료를 자동 갱신 하는 방법을 개선할 필요가 있다. 제안모델의 안전한 그리드 응용을 위한 정책기반 시스템의 자원제공 PC는 통합 보안 모듈을 적용함으로써 외부의 침입으로부터 클라이언트가 손쉽게 보안 기술을 활용하여 대처할 수 있다. 또한 자원제공 PC에서 사용되는 통합 보안 모듈은 추가적인 장비의 구입, 설치, 추가 비용이 없으므로 구현 비용이 현재 사용되는 보안 기술보다 적게 소요된다. 기존 제안방식에서 제공되는 다양한 기법으로 인한 시스템 자원 낭비를 줄이고자 그리드시스템에 최적화되도록 제안 시스템을 자원제공 PC에 적용함으로써 유효자원이 기존 방식보다 최대 20% 증가할 수 있어 침입탐지 및 예방, 바이러스 치료등의 절차에 따라 악의적 공격을 대처하는 동시에 시스템의 가용성, 신뢰성, 무결성 및 기밀성이 전체적으로 향상됨을 보였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국해양정보통신학회 2010년도 춘계학술대회
• /
• pp.463-466
• /
• 2010

본 논문에서는 CCTV를 기반으로 한 화재 감시 시스템 개발을 위하여 기존 센서를 기반으로 하는 화재 탐지 시스템과 영상을 기반으로 하는 시스템들의 장단점을 분석하고 국가적으로 지원하고 있는 U-City, U-Home, U-Campus 등 확산되는 유비쿼터스 환경에 적합한 화재 감시 시스템 모델과 화재를 판별하기위한 기술을 제안한다. 본 연구를 위해 영상을 촬영할 카메라로는 Microsoft LifeCam VX-1000을 사용하였으며, 영상을 촬영하는 코덱으로는 H.264를 사용하였다. 카메라로부터 촬영된 영상 데이터를 가공하여 서버에 전달하는 클라이언트는 Linux OS를 사용하는 ARM9 S3C2440 보드로 제작하였다. 클라이언트와 서버의 영상 데이터 송/수신은 기본적으로 1:1 방식으로 되어있다. 그리하여 카메라의 데이터를 다중으로 수신하기 위한 멀티캐스트 1:N이 가능하게 명세하여, 화재 감시를 위한 다각적 영상 수신 시스템을 설계하였다. 영상 데이터는 RGB 형식을 YUV로 변환하여 전송하며, 화재를 감지하기위한 모션 추출을 위해 Y값을 이용한다. 화재 판별은 붉은 색상을 감지하고 Y값의 움직임을 계산해 화재시 지속적으로 타오르는 불꽃의 모션을 감지하여 판단하는 판별법을 적용한 시스템을 최종적으로 제안한다.

• 융합보안논문지
• /
• 제21권2호
• /
• pp.11-18
• /
• 2021

대다수의 기업은 유무형의 자산을 보호하기 위한 방안으로, IT서비스망에 다양한 보안 장비를 구축하여 정보보호 모니터링을 수행하고 있다. 그러나 서비스 망 고도화 및 확장 과정에서 보안 장비 투자와 보호해야 할 자산이 증가하면서 전체 서비스망에 대한 공격 노출 모니터링이 어려워지는 한계가 발생하고 있다. 이에 대응하기 위한 방안으로 외부자의 공격과 장비 불법통신을 탐지할 수 있는 다양한 연구가 진행되었으나, 대규모 서비스망에 대한 효과적인 서비스 포트 오픈 감시 및 불법 통신 모니터링 체계 구축에 대한 연구는 미진한 편이다. 본 연구에서는 IT서비스망 전체 데이터 흐름의 관문이 되는 네트워크 백본장비의 'Netflow 통계 정보'를 분석하여, 대규모 투자 없이 광범위한 서비스망의 정보 유출 및 불법 통신 시도를 감시할 수 있는 프레임워크를 제안한다. 주요 연구 성과로는 Netflow 데이터에서 운영 장비의 텔넷 서비스 오픈 여부를 6개의 ML 머신러닝 알고리즘으로 판별하여 분류 정확도 F1-Score 94%의 높은 성능을 검증하였으며, 피해 장비의 불법 통신 이력을 연관하여 추적할 수 있는 모형을 제안하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제26권11호
• /
• pp.41-49
• /
• 2021

악성코드를 포함한 모든 응용프로그램은 실행 시 API(Application Programming Interface)를 호출한다. 최근에는 이러한 특성을 활용하여 API Call 정보를 기반으로 악성코드를 탐지하고 분류하는 접근방법이 많은 관심을 받고 있다. 그러나 API Call 정보를 포함하는 데이터세트는 그 양이 방대하여 많은 계산 비용과 처리시간이 필요하다. 또한, 악성코드 분류에 큰 영향을 미치지 않는 정보들이 학습모델의 분류 정확도에 영향을 미칠 수도 있다. 이에 본 논문에서는 다양한 특성 선택(feature selection) 방법을 적용하여 API Call 정보에 대한 차원을 축소시킨 후, 핵심 특성 집합을 추출하는 방안을 제시한다. 실험은 최근 발표된 안드로이드 악성코드 데이터세트인 CICAndMal2020을 이용하였다. 다양한 특성 선택 방법으로 핵심 특성 집합을 추출한 후 CNN(Convolutional Neural Network)을 이용하여 안드로이드 악성코드 분류를 시도하고 결과를 분석하였다. 그 결과 특성 선택 알고리즘에 따라 선택되는 특성 집합이나 가중치 우선순위가 달라짐을 확인하였다. 그리고 이진분류의 경우 특성 집합을 전체 크기의 15% 크기로 줄이더라도 97% 수준의 정확도로 악성코드를 분류하였다. 다중분류의 경우에는 최대 8% 이하의 크기로 특성 집합을 줄이면서도 평균 83%의 정확도를 달성하였다.