본 논문에서는 잠망경을 탐지할 수 있는 항공용 레이다를 이용한 MMTI(Maritime Moving Target Indicator)에 대해 기술한다. 먼저 해상 클러터와 해상 표적의 특성을 알아보고, GMTI(Ground Moving Target Indicator)와 MMTI의 차이를 분석하여, 최적의 MMTI 운용환경 및 운용방법을 제안한다. 그리고 저속의 작은 해상 표적을 탐지하기 위하여 STAP(Space-Time Adaptive Processing)을 활용한 신호처리 알고리즘을 제시한다. 시뮬레이션을 통해 다양한 RCS에 대한 2채널 시스템과 3채널 시스템의 최소탐지속도 탐지확률을 분석하고, 거리 정확도, 속도 정확도, 방위각 정확도와 같은 주요 성능 변수를 분석한다.
악성 URL의 전송을 통한 악성코드 전파 및 불법적 정보 수집은 정보보안 분야의 가장 큰 위협 중의 하나이다. 특히, 최근 스마트폰의 보급으로 인하여 사용자들이 악성 URL에 노출될 확률이 더욱 높아지고 있다. 또한, 악성 URL을 노출 시키는 방법 역시 다양해 지고 있어서 이를 탐지하는 것이 점점 어려워지고 있다. 본 논문은 악성 URL에 대한 사용자의 경험에 대한 설문을 진행한 후, 이를 고려하여 악성 URL을 규칙기반으로 탐지하기 위한 라이브러리 개발 연구를 다루고 있다. 특히, 본 연구에서는 독자적인 규칙을 기반으로 악성 URL을 탐지 하기 위해 Rule-set을 정의하고, Rule-chain을 생성하여 악성 URL 탐지의 확장성을 제시하고 있다. 또한 어떤 애플리케이션에서도 활용이 가능한 라이브러리 형태로의 개발을 통해 다양한 응용프로그램에서 활용할 수 있도록 하였다.
본 논문에서는 통계적 방법을 이용한 후처리기를 설계하고, 구현하여 평가하였다. 통계적인 방법은 처리 속도보다는 공간 효율을 높임으로써 후처리의 성능을 높일 수 있다는 가정에서, 후처리의 성능을 향상시키기 위해서 다음의 3가지 방법을 제안한다. 첫째, 전이 확률에서 중복 표현되는 정보를 정의하고, 제거할 수 있는 방법을 제안한다. 둘째, 정수인 순위값으로부터 실수인 전이 확률의 근사값을 추정해 냄으로써 공간 효율을 높일 수 있는 방법을 제안한다. 셋째, 위의 두가지 방법을 복합적으로 적용하여 공간 효율을 높은 오류 탐지와 오류 교정 방법을 제안한다.
본 논문에서는 레이더 시스템에서 원하는 목표물 추정을 위한 효율적인 임계치 방법을 연구였다. 관심있는 목표물 탐지 검출 방법은 오 경보 확률을 변화 시켜 가면서 원하는 목표물을 추정한다. 이때 오 경보의 확률은 임계치와 밀접한 관계가 있다. 임계치를 낮게 하면 원하는 목표물의 정확도를 향상시킬 수 있지만 잡음 까지 추정하여 효율적인 신호처리 방법이 되지 못한다. 효율 적인 임계치 방법을 제안하여 원하는 목표물을 추정하는 연구 방법을 제안하다. 모의실험을 통해서 기존의 방법과 본 연구에서 제안한 방법을 비교 분석하였다.
변화탐지는 서로 다른 시점에 촬영된 영상에서 일어난 변화를 관측하는 기술로 위성영상을 활용한 원격탐사 분야에서 중요한 기술이다. 변화탐지 기법 중 하나인 무감독 변화탐지 기법은 단시간 내에 변화지역을 추출할 수 있는 장점을 지니지만, 임계값을 통해 변화된 지역을 이진영상으로 나타내기 때문에 토지피복변화를 파악하기 어렵다는 단점이 있다. 본 연구는 이러한 무감독 변화탐지의 단점을 보완하기 위해 공간정보를 기반으로 생성된 격자 포인트를 이용하여 위성영상의 토지피복변화 및 정확도 평가를 수행하였다. 변화탐지 알고리즘은 Spectral Angle Mapper(SAM)를 사용하였으며, 김제자유무역지역 일대를 촬영한 KOMPSAT-3A(K3A) 위성영상을 대상으로 진행하였다. 변화탐지결과는 자동 임계값 추출 알고리즘들 중 Otsu, Kittler, Kapur, Tsai 방법을 사용하여 이진영상으로 나타냈다. 또한, 변화탐지에 사용된 두 시점의 위성영상은 계절에 의한 식생 변화가 존재하기 때문에 확률밀도함수를 통한 Differenced Normalized Difference Vegetation Index(dNDVI)의 임계값으로 계절적 영향을 받는 지역을 제거하였다. 연구 결과, 자동 임계값 추출 알고리즘 중 Otsu와 Kapur의 정확도가 58.16%로 나타났고, dNDVI를 통해 계절적 영향을 제거하였을 때 85.47%로 정확도가 개선된 결과를 보였다. 본 연구결과를 기반으로 생성된 알고리즘은 무감독 변화탐지를 수행할 때 정확도 평가와 토지피복변화를 정량적으로 파악하여 기존의 단점을 보완할 수 있다고 판단된다.
최근 사물인터넷(internet of things: IoT) 스마트 홈 시스템과 관련하여 레이다 기반의 다양한 생체신호 탐지 기법들이 개발되고 있다. 생체신호는 폐에 의한 호흡수와 심장에 의한 심장박동수로 정의되며, 이는 일반적으로 흉부 또는 등의 미세한 움직임을 야기한다. 이때, 이 미세한 움직임은 레이다 수신신호의 위상을 변화시키기 때문에, 생체신호는 주로 위상 변화에 대한 스펙트럼 분석을 통해 탐지된다. 하지만, 호흡수와 달리 심장박동수에 의한 위상 변화는 매우 미약하기 때문에 실제 측정환경에서는 다양한 원인들로 인해 심장박동수가 오탐지될 확률이 매우 높다. 따라서 본 논문에서는 먼저 생체신호 오탐지를 야기하는 원인들을 분석한 후, 이를 바탕으로 효과적인 생체신호 탐지 기법을 제안한다. 제안된 기법은 크게 1) 위상 분리, 2) 위상 미분 및 필터링, 3) 생체신호 탐지, 그리고 4) 오탐지율 감소 단계로 구성되며, IR-UWB(Impulse-Radio Ultra-Wideband)를 사용한 실험 결과에서 보다 효율적이고 정확하게 생체신호가 탐지됨을 확인할 수 있었다.
해양사고 발생시 실종자는 해양에 노출된 시간이 길어질수록 생존확률이 빠르게 감소하기 때문에 인명구조를 위해서는 신속한 수색이 필요하다. 또한 해양의 수색영역은 육상에 비해서 매우 넓기 때문에 효율적인 수색을 위해서는 선박을 이용한 육안수색보다는 인공위성이나 항공기에 탑재된 센서를 이용한 해상 객체 탐지 기술의 적용이 필요하다. 본 연구는 항공기에 탑재된 초분광 영상 센서를 이용하여 해양에서 객체를 신속하게 탐지하기 위한 목적으로 진행되었다. 초분광 영상 센서로 촬영된 영상은 8,241 × 1,024의 공간 해상도를 가지며, 한 화소당 0.7 m의 분해능과 127개의 스펙트럼으로 구성된 대용량의 데이터이다. 본 연구에서는 이러한 데이터를 신속하게 분석하기 위한 목적으로 DBSCAN을 사용한 해수 식별 알고리즘과 밀도 기반의 육지 제거 알고리즘을 결합한 해상 객체 탐지 모델을 개발하였다. 개발한 모델은 초분광 영상에 적용하였을 때 약 5 km2의 해상 영역을 100초 내로 분석할 수 있는 성능을 보였다. 또한 개발한 모델의 탐지 정확도를 평가하기 위해서 항공기를 이용하여 목포, 군산, 여수 지역의 초분광 영상을 촬영하였으며, 본 연구에서 개발한 탐지 모델에 적용한 결과, 실험 영상 내의 선박들을 90 %의 정확도로 탐지할 수 있는 결과를 얻었다. 본 연구에서 개발된 기술은 소형 선박의 수색·구조 활동을 지원하는 중요한 정보로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
A homing torpedo's performance can be expressed a function of many variables, i.e. technical and tactical variables. When designing a homing torpedo, these variables have to be decided upon. The system effectiveness of a homing torpedo can be determined by analyzing of these variables. This paper describes a procedure of simulation metamodelling using a Factor Analysis methodology. A simulation model was used in order to obtain the data base for analyzing detection probability of torpedo. By analyzing the main and interaction effects these variables on the analysis of detection probability, we will show the importance of certain variables, of a homing torpedo.
SNS와 페이스북과 같은 서비스가 대중화되면서 마이크로블로그와 같은 작은 크기의 빅 데이터 사용이 증대되고 있다. 그러나, 현재까지 작은 크기의 빅 데이터의 탐색 결과의 정확성과 계산비용은 미해결 상태로 남아있다. 본 논문에서는 빅 데이터 환경에서 마이크로블러그와 같은 작은 크기의 텍스트 정보의 탐색 속도를 향상시키기 위한 확률기반의 서브넷 선택 기법을 제안한다. 제안 기법은 데이터의 속성 정보에 확률값을 부여하여 서브넷을 구성하여 데이터 탐색 속도를 높였다. 또한, 제안 기법은 분산된 데이터를 손쉽게 접근하기 위해서 서브넷을 구성하는 데이터 의확률값 간 연계 정보를 쌍으로 처리함으로써 데이터의 접근성을 향상시켰다. 실험결과, 제안 기법은 CELF 알고리즘보다 평균 6.8% 높은 탐지율을 보였으며, 처리시간은 평균 8.2% 단축시켰다.
2018년 유엔 개발 계획(United Nations Development Programme; UNDP)의 보고서에 따르면 북한의 산림 황폐화는 매우 극단적이며, 지금까지도 진행되고 있다. 기후변화 측면에서 산림 황폐화는 단순히 한 국가만의 문제가 아닌 전 지구적인 스케일의 문제로 여겨지며, 이러한 북한 산림 황폐화의 원인은 만성적인 식량난과 개간 산지의 확대, 산림 병해충의 영향으로 알려져 있다. 산림 황폐화에 대응하기 위한 연구와 정책 사업들은 원격탐사와 산림 관련 국가 공간자료들을 이용하여 진행되지만, 북한의 경우 국가 공공 자료들의 접근이 제한적이며, 객관성이 보장되기 어렵다. 따라서, 본 연구에서는 Landsat 위성영상을 사용하여 통계적 확률밀도 추정 방법을 통해 한반도에서 유일하게 행정구역상으로 분단된 강원도에 대한 산림면적을 탐지 및 평가하고자 하였다. 남한의 산림 공간자료와 정규화식생지수(Normalized Difference Vegetation Index; NDVI)를 이용하여, 산림 비산림의 NDVI 값에 대한 범주별 가우시안 확률밀도함수를 추정하고 산림 탐지를 위한 NDVI 임계점(0.6658)을 설정하였다. 설정된 임계점을 이용하여 남 북 강원도에 대한 다중시기 산림면적 탐지를 진행한 결과 남 북 모두 2000년대까지 산림 면적이 감소하였으나, 2010년대에는 면적이 증가하는 경향이 나타났다. 또한, 지역적 규모에서 산림 면적의 감소는 국가별 도시화, 산업화의 정책 방향과 일치함을 확인하였다. 검증을 위한 Kappa value의 경우 대부분 강적합(0.8)과 중적합(0.6) 수준을 나타내었으며, 탐지된 면적과 국가 통계와의 비교 결과도 약소한 차이를 나타내었다. 본 연구는 북한 산림 황폐화에 대응하는 기반 자료로 사용될 수 있으며, 탐지된 결과를 바탕으로 산림자원의 보호와 복구의 필요성이 제기된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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