안드로이드 플랫폼은 타 모바일 플랫폼보다 보안에 있어서 더 많은 취약점을 안고 있다. 따라서 현재 발생하고 있는 대부분의 모바일 악성코드는 안드로이드 플랫폼에서 발생하고 있다. 현재 악성코드 탐지 기법 중 기계학습을 도입한 방법은 변종 악성코드의 대처에 유연하다. 하지만 기계학습기법은 불필요한 Feature를 학습데이터로 사용할 경우, 오버피팅이 발생하여 전체적인 성능을 저하시킬 수 있다. 본 논문에서는 안드로이드 플랫폼에서 발생하는 리소스를 모니터링하여 Feature vector를 생성하고, Feature-selection 알고리즘을 통하여 Feature의 수에 따라 기계학습 Classifier를 통한 악성코드 탐지의 성능지표를 보인다. 이를 통하여, 기계학습을 통한 악성코드 탐지에서 Feature-selection의 필요성과 중요성을 설명한다.
2011년 태국 짜오프라야 강 유역에서 발생한 홍수에 의해 많은 피해가 발생했다. 본 연구에서는 홍수범람시 시공간적 침수상황이 파악 가능한 Terra MODIS 영상을 이용하여 태국 짜오프라야 강 유역의 홍수에 의한 침수지역을 추정하였다. 2011년 7월 29일에서 2012년 1월 9일까지의 500m 해상도인 MODIS product MOD09 8일 합성 영상을 수집하고 식생지수(EVI), 지표수분지수(LSWI)와 DVEL지수(식생지수와 지표수분지수의 차이)를 이용하여 홍수범람 지역과 수역관련 지역의 탐지 기법을 제시하였다. 본 연구의 결과는 홍수 범람지역의 자료를 정보화하고 그 결과를 정량적으로 제시하는 방법으로 활용될 수 있으며, MODIS 자료의 이용은 시공간적 하천 홍수범람지역 탐지의 가능성을 알 수 있었다.
위성영상에서의 구름 탐지 및 제거는 지형관측과 분석을 위해 필수적인 과정이다. 임계값 기반의 구름탐지 기법은 구름의 물리적인 특성을 이용하여 탐지하므로 안정적인 성능을 보여주지만, 긴 연산시간과 모든 채널의 영상 및 메타데이터가 필요하다는 단점을 가지고 있다. 최근 활발히 연구되고 있는 딥러닝을 활용한 구름탐지 기법은 4개 이하의 채널(RGB, NIR) 영상만을 활용하고도 짧은 연산시간과 우수한 성능을 보여주고 있다. 본 논문에서는 해상도가 다른 이종 데이터 셋을 활용하여 학습데이터 셋에 따른 딥러닝 네트워크 성능 의존도를 확인하였다. 이를 위해 DeepLabV3+ 네트워크를 구름탐지의 채널 별 특징이 추출되도록 개선하고 공개된 두 이종 데이터 셋과 혼합 데이터로 각각 학습하였다. 실험결과 테스트 영상과 다른 종류의 영상으로만 학습한 네트워크에서는 낮은 Jaccard 지표를 보여주었다. 그러나 테스트 데이터와 동종의 데이터를 일부 추가한 혼합 데이터로 학습한 네트워크는 높은 Jaccard 지표를 나타내었다. 구름은 사물과 달리 형태가 구조화 되어 있지 않아 공간적인 특성보다 채널 별 특성을 학습에 반영하는 것이 구름 탐지에 효과적이므로 위성 센서의 채널 별 특징을 학습하는 것이 필요하기 때문이다. 본 연구를 통해 해상도가 다른 이종 센서의 구름탐지는 학습데이터 셋에 매우 의존적임을 확인하였다.
최근 도심지 도로에서 빈번하게 발생하는 도로 파임의 주원인인 지하 공동의 발생을 파악하기 위해, 차량 부착형 지표투과레이더(GPR)를 통해 얻은 대량의 취득 자료를 효율적으로 처리하기 위한 기계학습 기반 공동 탐지 기술이 활발하게 연구되고 있다. 그러나 기계학습 자료 생성 시 단순한 영상 처리 기법들만 활용되고 있고, 탄성파 탐사나 GPR 자료 처리에 시도되었던 여러 기법들은 충분히 활용되지 못하고 있다. 이 연구에서는 지하 공동의 탐지가 대부분 회절파의 탐지에 의해 이루어진다는 점에 착안하여 GPR 자료로부터 회절파를 분리하여 YOLO v5 모델을 이용한 도로 하부 공동 탐지 모델의 성능을 향상시켰다. 탄성파에서 개발된 기계학습 기반 회절파 분리 기법을 GPR 자료에 맞게 변형한 후, GPR 현장 자료에서 회절파를 분리하여 공동 탐지 모델의 입력으로 사용하였다. 서울시 공공 개방 GPR 자료를 이용하여 제안된 방법의 성능을 검증한 결과, 회절파 분리를 이용했을 때 더 정확하게 공동 및 지하 구조물을 탐지하는 것을 확인하였다. 또한 제안된 회절파 분리 기법은 향후 GPR 탐사가 이용되는 다양한 분야에서 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
Landsat은 대표적인 지구관측 위성 중 하나로 지표면 모니터링, 변화탐지, 분류 등 다양한 분야에서 사용되고 있다. 하지만 구름과 구름의 그림자는 지표의 관측과 분석을 제한하는 장애물 중 하나로, Landsat을 사용하기 전 구름을 제거하고 원래의 지표 피복으로 복원하는 과정은 필수적이다. 최근에 발사된 Landsat-8은 기존위성에 비해 2개의 추가적인 costal/aerosol, cirrus 밴드를 제공하며, 이는 구름을 탐지하고 복원하는데 효율적으로 사용될 수 있다. 따라서 본 연구에서는 Landsat-8의 영상에서 구름을 효과적으로 탐지하고, 복원하는 기법을 단계적으로 제안하였다. Otsu 임계화 기법을 통하여 구름과 구름의 그림자 지역을 탐지하였고, 탐지된 구름 및 그림자 지역은 실험 영상과 참조영상을 이용하여 원래의 지표 피복으로 복원 하였다. 복원영상의 정확도 평가에서는 전체정확도가 약 85%, 카파계수가 0.7128로 본 연구에서 제안한 알고리즘이 효율적임을 확인하였다.
최근 재난에 대한 광역적 탐지 및 피해상황을 예측하는데 위성레이더 영상의 활용방안이 대두되고 있다. 본 논문에서는 SENTINEL-1 위성레이더 영상을 활용하여 지진발생으로 인한 지표변위를 관측하고자 하였다. 차분간섭기법(DinSAR)을 적용하여 최근 발생한 이탈리아 중부 지진과 한반도 경주 지진의 지표변위를 관측하고 피해범위를 예측하였다. 연구결과 규모 6.4 이탈리아 지진에서 최대 20.1cm의 침하를 관측하였으며, 규모 5.8 경주 지진의 경우 발생지역 20km 범위에서 약 3cm의 지표변위를 관측하였다. 향후 지상 SAR 자료를 구축할 예정이며 재난지역의 다각적 관측자료 취득 및 보다 정확한 재난 피해를 파악 할 수 있을 것으로 기대한다.
프로젝트의 성공 가능성을 높일 수 있는 요인들에 대한 연구결과는 지속되고 있지만, 측정지표에 대한 선행연구는 건설분야를 제외하고는 SW 분야에서는 아직 초보적인 단계이다. 특히, 범위(Scope)는 프로젝트 관리에 있어 중요한 부분으로 지표의 발굴이 필요한 상황이다. 따라서 본 연구에서는 효율적인 WBS의 작성을 위해서는 명확한 Project Scope Statement가 제시되어야 한다는 전제하에, Project Scope Statement와 WSB 간에 서로 영향을 미치는 요인들을 연구하고자 한다. 또한 명확한 범위정의라는 성공목표를 위한 세부적인 지표 도출을 하고자 한다. 본 연구의 목적은 SW 프로젝트 측면에 있어 범위관리 관련 주요요인을 분석하여 범위관련 제반 문제점을 사전에 탐지하기 위한 PI, KPI를 정의 발견하는데 있다.
최근 지구온난화와 기후변화에 관련된 각종 징후들이 여러 분야에서 주요 화두로 자주등장하고 있다. 이들은 주로 평균기온의 상승이나 강우패턴의 변동 등과 같은 기상학적 특성변화를 중심으로 다루어지고 있는데 이를 수문학적 관점에서 유추해 본다면 물 순환과정(hydrological cycle)내 성분별 거동양상의 변화로 해석할 수 있을 것이다. 유역의 특성을 파악하고 발생할 수 있는 수자원의 양적 불균형에 따른 문제점을 탐지하여 그에 대비하기 위해서는 무엇보다도 신속한 정보의 제공이 우선되어야 한다. 또한 이러한 정보를 이용하여 유역의 습윤 및 건조 상황을 모니터링하거나 예측하기 위해서는 즉각적이고 연속적인 정보의 수집이 요구된다. 본 연구에서는 기 수행된 연구결과를 바탕으로 기후학적 물수지 방법에 의하여 1998년부터 2004년까지의 금강유역에 대한 습윤지표를 산정하였다. 그러나 습윤지표가 유역의 습윤 혹은 건조상태를 반영한다고 하나 습윤지표에 익숙하지 않은 사용자의 경우 직관적으로 이 지표만을 이용하여 유역의 상황을 판단하기에는 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 습윤지표를 통계학적 분포특성에 따라 유역의 습윤 및 건조 상황으로 분류하는 방법을 제안하였으며, 이를 바탕으로 당시 지역적 실제 현상과의 연관성 등을 통하여 가뭄을 평가하는 방법을 제안하고 자 한다.
본 연구에서는 위성영상자료 Landsat TM(1999.8.16), ETM+(2002.9.17)을 활용하여 북한 서한만 지역의 NDVI, 토지피복, 지표온도 분포도를 작성하여 경년에 따른 환경변화를 탐지 및 분석하였으며 ISODATA Clustering 기법을 적용하여 북한 서한만 일대의 간석지 분포도를 작성하였다. 북한 서해안 간석지 면적변화 탐지를 위하여 고지형도 (1918)를 디지털 자료로 변환하여 북한 서해안 전역의 간석지 GIS DB를 구축하였으며 위성영상자료를 이용하여 작성된 간석지 공간 분포도와의 비교ㆍ분석을 통하여 북한 서한만 일대의 84년간의 간석지 면적변화를 탐지하였다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 북한 서해안 지역의 간석지 퇴적 환경정보 및 다양한 연안 환경정보를 구축할 수 있었으며 북한 서해안 지역과 남한 서해안 지역의 간석지 연안환경 비교 분석 등을 위한 기초자료로 활용될 것으로 판단된다.
기후 시스템에서 지구온난화는 세계적으로 매우 중요한 문제이고 이는 기후변화, 이상기온, 폭우, 가뭄 등의 문제를 초래한다. 특히 사막화는 전 세계적으로 10억 명 이상의 사람들에게 영향을 미치고 있다. 건조한 상태의 식생은 사막화되기 쉽기 때문에 식생의 수분상태는 사막화의 중요한 지표이다. 본 논문에서는 중국과 몽골 사막 주변영역에 대해 식생의 수분상태를 탐지하였다. 식생의 수분상태를 탐지하기 위해 1999년부터 2006년까지의 SPOT/VEGETATION 위성 이미지를 이용하여 정규화 수분지수(NDWI: Normalized Difference Water Index)를 산출하였다. 그 결과 1999년부터 2006년까지의 NDWI는 사막주변영역에서 감소하는 경향을 보였고, 그 영역은 몽골 고비사막 북동지역과 중국 타클라마칸 사막의 남동지역에 위치해 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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