• 인터넷정보학회논문지
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• 제5권5호
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• pp.93-103
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• 2004

침입 탐지시스템 (Intrusion Detection System: IDS)은 기존의 수동적인 탐지 기능에서 벗어나, 보다 다양한 형태와 방법론으로 연구되고 있다. 특히, 최근에는 대용량의 시스템 감사 데이터를 빠르게 처리하고 변형된 형태의 공격에 대비한 수 있는 내구력을 가진 형태의 방법론들이 요구되고 있으며, 이러한 조건을 만족하는 데이터마이닝이나 신경망을 이용한 침입 탐지 시스템에 대한 연구가 활발해 지고 있다. 본 논문에서는 우선. 최근의 다양한 형태의 침입경향들을 분석하고, 보다 효과적인 침입탐지를 위한 방안으로 신경망 기반의 역전파 알고리즘을 이용한 침입 탐지 시스템을 설계$.$구현 하였다. 본 연구의 시스템은 비정상행위 탐지(Anomoly Defection)와 오용탐지 (Misuse Detection)의 두 가지 방법론을 모두 수용하는 방법론을 사용하였으며, 신뢰성있는 KDD Cup ‘99의 데이터를 통한 침입패턴의 분석 및 실험을 수행 하였다. 또한 객체지향적인 네트워크 설계를 통하여 역전파 알고리즘 이외의 다른 알고리즘도 쉽게 적용이 가능하도록 하였다.

• 한국음향학회지
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• 제38권3호
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• pp.290-301
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• 2019

본 논문에서 제안하는 알고리즘은 수중에서 협대역 지속파 능동 소나를 이용하여 표적 반향음을 탐지하는 문제를 다루고 있다. 능동 소나에서 표적 탐지를 위해 방사한 핑 신호는 주변의 많은 산란체에 의해 반사되는 신호를 만들어내며, 이를 잔향이라 한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 잔향 환경에서 낮은 도플러의 표적 반향음을 탐지하는 것을 목표로 한다. 제안하는 알고리즘은 빔공간 다채널 비음수 행렬 분해 기법을 기반으로 하여 방위, 주파수, 시간 기저를 추정하며, 특히 기저를 두 개의 기저집단 -잔향음 기저집단과 반향음 기저집단으로 나누어 독립적으로 추정한다. 제안하는 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여 합성된 잔향 신호를 이용하여 시뮬레이션을 진행하였으며, 시뮬레이션 결과 제안하는 알고리즘이 기존의 알고리즘에 비해 향상된 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.

• 정보보호학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.13-22
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• 2005

본 논문에서는 시스템 호출을 이용하여 이상 침입 탐지 시스템의 성능을 향상시키기 위해, 특징 선택과 가변 길이 데이터를 고정 길이 학습 패턴으로 변환 생성하는 문제를 해결하기 위한 사운덱스 알고리즘을 적용한 신경망 학습을 통하여 이상 침입 탐지의 연구를 하고자 한다. 즉, 가변 길이의 순차적인 시스템 호출 데이터를 사운덱스 알고리즘에 의한 고정 길이의 행위 패턴을 생성하여 역전파 알고리즘과 퍼지 멤버쉽 함수에 의해 신경망 학습을 수행하였다. 역전파 신경망과 뉴로-퍼지 기법을 UNM의 Sendmail Data Set을 이용하여 시스템 호출의 이상침입 탐지에 적용하여 시간과 공간 복잡도 그리고 MDL 측면에서 성능을 검증하였다.

• 한국음향학회지
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• 제37권6호
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• pp.489-498
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• 2018

본 논문에서는 잔향이 존재하는 환경에서 낮은 도플러 주파수를 가지는 지속파 능동 소나의 반사음이 수신될 때, 빔공간 다채널 비음수 행렬 분해 기법을 이용하여 이를 탐지하는 기법에 대한 연구를 수행하였다. 지속파 능동 소나에서 수신기가 이동하는 경우 도플러 효과로 인하여 잔향 주파수 대역이 넓어지며, 이 경우 낮은 도플러 주파수를 가지는 표적 반사음은 잔향에 의해 방해를 받는다. 본 논문에서 고안한 알고리즘은 빔공간 다채널 비음수 행렬 분해 기법을 이용하여 수신음의 다채널 스펙트로그램을 주파수 기저, 시간 기저, 빔형성기 이득으로 분석한 후, 적절한 기저를 선택하여 반사음의 주파수, 시간, 그리고 방위를 추정한다. 해당 알고리즘의 동작을 분석하기 위하여 다양한 신호대잔향음 환경에서의 시뮬레이션을 수행하였으며, 분석 결과 고안한 알고리즘이 주파수, 시간, 그리고 방위를 추정할 수 있으나 낮은 신호대잔향비 환경에서 성능이 저하됨을 확인할 수 있었다. 시뮬레이션 결과에 따르면, 향후 기저 선택 알고리즘을 수정함으로써 성능을 개선할 수 있을 것이라 예상된다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제12권1호
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• pp.85-98
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• 2009

굴절법 토모그래피를 구현하는 대부분의 컴퓨터 프로그램은 타우-피 역산 알고리즘을 이용하여 초기 모델을 생성한다. 타우-피 역산 알고리즘은 지층의 수직 분해능에 초점을 맞추기 때문에 전단 영역의 존재를 지시하는 탄성파 속도의 감소와 같은 수평적인 변화를 탐지하는데 실패하는 경우가 자주 발생한다. 본 연구에서는 타우-피 역산 알고리즘이 50미터 혹은 10개 측점 너비의 주요 전단 영역을 탐지하거나 정의하는데 실패하는 사례를 보여준다. 그럼에도 불구하고 대다수의 굴절법 토모그래피 프로그램들이 각 지층의 수직 속도 구배로 탄성파 속도를 매개화한다. 이와는 달리, 일반상반성방법(Generalized Reciprocal Method; GRM) 역산 알고리즘은 개별 지층의 수평 분해능을 강조한다. 본 연구에서는 GRM 역산 알고리즘을 이용하여 50미터 폭의 전단 영역을 성공적으로 탐지하고 정의하는 사례를 보여준다. 전단 영역의 존재는 2차원 선두파 진폭분석과 이후의 3차원 굴절법 탐사의 일환으로 수행된 몇 개의 근거리 직교 탄성파 탐사에 의해 확인된다. 또한. 송신원 기록 진폭분석 결과는 풍화대에서 수직 속도 구배보다는 속도역전이 발생하는 것을 보여준다. 결론적으로 말하면, 모든 탄성파 굴절법 탐사가 실용적으로 정확한 심도추정 결과를 제공하는 것을 목적으로 하면서도 개별 지층의 수평 분해능을 강조하는 기법들이 지질환경공학적인 응용에 더 유용한 결과를 생성한다는 것이다. 향상된 수평 분해능의 장점은 구조적 특징이 탄성파 속도의 변화 크기로부터 인식될 수 있는 2차원 트래버스(tracverse)로 얻어질 수 있다. 또한, 3차원 탐사로부터 얻어진 공간 패턴은 탄성파 속도에서는 고유한 변화나 징후를 보이지 않는 단층과 같은 구조적 특징의 인식을 가능하게 한다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제27권2호
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• pp.147-155
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• 2016

본 논문에서는 주파수 변조 연속파(FMCW) 전파고도계의 재밍 환경에서의 강인한 고도 측정을 위한 재밍 탐지/회피 알고리즘을 제안한다. 전파고도계 재밍 탐지 알고리즘은 재밍 탐지를 위해 송수신 구간 앞에 노이즈 측정구간을 두어 노이즈 레벨을 측정하고, 샘플링한 노이즈파형에 대해 재밍 임계치를 넘는 포인트를 산출하여 재밍을 탐지한다. 재밍 회피 알고리즘으로 시간영역에서의 재밍 회피, 송신 출력 및 수신 이득 제어, 주파수 도약을 설계하였다. 제안한 알고리즘은 실제적인 환경에서 평가하기 위한 야외시험을 통해 성공적으로 검증하였다.

• 한국항공우주학회지
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• 제49권1호
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• pp.1-12
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• 2021

본 논문은 복합재 패널에서 압전 작동기를 사용하여 탄성파를 생성하고, 손상에서의 반사된 신호를 압전 감지기에서 탐지하여 손상위치를 추정할 수 있는 알고리즘을 개발하였다. 손상이 없는 신호와 손상이 있는 신호를 비교하여 손상신호를 추정하는 진단적 접근방법을 사용하였다. 신호 상관관계를 이용하여 탄성파의 군속도를 계산하고 압전기 위치정보를 이용하여 손상정보를 추출하였다. 하지만 탄성파의 비선형 특성으로 인해, 손상정보는 다양한 신호의 조합으로 구성되기 때문에, 손상위치를 명확히 구별하기 어렵다. 이에 본 논문에서는 손상에서 반사된 신호정보를 신호 도달거리의 면적으로 변환해서 손상의 중심위치를 찾는 누적함수 특성벡터 알고리즘(CSFV, cumulative summation feature vector)을 새롭게 제안하고, 특성벡터를 손상지수와의 곱으로 표현하는 가시화 기법을 적용하였다. 또한 복합재 패널에서 실험검증을 수행하고, 기존의 알고리즘과의 비교를 통해 제안된 알고리즘이 정확도 높게 손상위치를 검출할 수 있음을 보였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제6권5호
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• pp.45-56
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• 2005

컴퓨터 네트워크의 확대 및 인터넷 이용의 급격한 증가에 따라 네트워크 서비스 품질의 보장과 네트워크의 관리가 어려울 뿐만 아니라 네트워크 보안의 취약성으로 인하여 해킹 및 정보유출 등의 위협에 노출되어 있다. 특히 시스템 침입의 보안 위협에 대한 능동적인 대처 및 침입 이후에 동일하거나 유사한 유형의 사건 발생에 대해 실시간에 대응하는 것이 중요하므로 침임 탐지 시스템에 대한 많은 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 시스템 호출을 이용하여 이상 침입 탐지 시스템의 성능을 향상시키기 위해, 특징 선택과 가변 길이 데이터를 고정 길이 학습 패턴으로 변환 생성하는 문제를 해결하기 위한 사운덱스 알고리즘을 적용한 신경망 학습을 통하여 이상 침입 탐지의 연구를 하고자 한다. 즉, 가변 길이의 순차적인 시스템 호출 데이터를 사운덱스 알고리즘에 의한 고정 길이의 행위 패턴을 생성하여 역전파 알고리즘에 의해 신경망 학습을 수행하였다. 역전파 신경망 기법을 UNM의 Sendmail Data Set을 이용하여 시스템 호출의 이상 탐지에 적용하여 성능을 검증하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.30-39
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• 2007

본 연구는 고안전도 차량의 자율주행을 위해 필수적인 장애물 차량 탐지를 위한 시스템 개발에 관한 것이다. 먼저 칼만필터를 이용해 차량에 부착된 CCD 카메라에 의해서 획득한 전방 영상으로부터 주행차선의 경계를 탐지한다. 그리고 탐지된 경계의 회귀분석을 통해 차선을 인식한다. 다음으로 주행 방향을 인식하기 위해 탐지된 차선내의 도로 굴곡 파라미터를 오류 역전파 알고리즘의 입력값으로 사용한다. 마지막으로 전방과 측방에 탐지영역을 설정함으로써 탐지영역으로 들어오는 장애물 차량을 탐지할 수 있다. 제안한 방법으로 실험한 결과 주행방향 인식과 장애물 차량의 인식 모두 90% 이상의 높은 정확도를 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권9호
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• pp.1231-1240
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• 2020

상수도 배관은 땅속에 매설되어 있어서 배관의 노후화에 따른 누수를 맨눈으로 탐지하기가 불가능하며, 누수음을 감지함으로써 배관의 누수를 탐지하는 기술이 주로 사용된다. 본 논문에서는 상수도 배관의 양단에 두 개의 가속도계를 부착·취득한 데이터 간의 도달 시간 차이를 계산하여 누수 지점을 탐지하는 알고리즘을 개발하였다. 배관의 누수 시험은 17.2m의 배관에 4.3m, 8.6m, 12.9m 지점에 밸브를 설치하고, 밸브의 개도율을 30%, 70%로 변경해 가면서 누수 지점을 분석하였으며, 밸브가 30%, 70%씩 개방된 정도의 배관 내 압력 강하에 대해서는 누수를 탐지할 수 있는 것으로 확인되었다. 초기 단계의 누수를 탐지하는 것이 매우 중요하며, 본 연구에서 적용한 알고리즘으로부터 초기의 누수 지점의 탐지가 가능할 것으로 판단된다.