• 한국산업정보학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.22-29
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• 2009

컴퓨터를 통해서 들어오는 다양한 형태의 침입을 효과적으로 탐지하기 위해서 이전에는 오용탐지 기법이 주로 이용되어 왔다. 오용탐지 기법은 이전에 알려지지 않은 침입 방법들을 효과적으로 탐지할 수 있기 때문이다. 하지만, 해당 기법에서는 정상적인 네트워크 접속 형태가 몇 가지 패턴으로 고정되어 있다고 가정한다. 이러한 이유 때문에 새로운 정상적인 네트워크 연결이 비정상행위로 탐지되기도 한다. 본 논문에서는 연관 마이닝 기법을 활용한 침입 탐지 방법을 제안한다. 논문에서 제안되는 방법은 패킷내 마이닝 단계와 패킷간 마이닝 두가지 단계로 구성된다. 제안된 방법의 성능은 대표적인 네트워크 침입 탐지 방법인 JAM과의 비교 실험을 통하여 평가하였다.

• 응용통계연구
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• 제34권3호
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• pp.507-521
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• 2021

고차원 자료에서 이상치를 탐지하기 위해서는 변수를 선별해야 할 필요성이 있다. 이상치 탐지에 적합한 정보가 종종 일부 변수에만 포함되어 있기 때문이다. 많은 수의 부적합한 변수가 자료에 포함될 경우 모든 관측치의 거리가 비슷해지는 집중효과가 발생하고 이로 인해 모든 관측치의 이상정도가 비슷해지는 문제가 발생하게 된다. 부분공간 이상치 탐지기법은 전체 변수 중 이상치 탐지에 적합한 변수들의 집합을 선별하여 관측치의 이상정도를 측정함으로써 이러한 문제를 극복한다. 본 논문은 대표적인 부분공간 이상치 탐지기법을 부분공간 선정 방식에 따라 세가지 유형으로 분류하고 각 유형에 속한 방법론을 부분공간 선정 기준과 이상 정도 측정 방식에 따라 요약한다. 더하여, 부분공간 이상치 탐지기법들을 적용할 수 있는 컴퓨팅 프로그램을 소개하고 집중효과에 대한 간단한 가상 실험과 자료 분석 결과를 제시한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권1호
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• pp.103-110
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• 2022

Since satellite images generally include clouds in the atmosphere, it is essential to detect or mask clouds before satellite image processing. Clouds were detected using physical characteristics of clouds in previous research. Cloud detection methods using deep learning techniques such as CNN or the modified U-Net in image segmentation field have been studied recently. Since image segmentation is the process of assigning a label to every pixel in an image, precise pixel-based dataset is required for cloud detection. Obtaining accurate training datasets is more important than a network configuration in image segmentation for cloud detection. Existing deep learning techniques used different training datasets. And test datasets were extracted from intra-dataset which were acquired by same sensor and procedure as training dataset. Different datasets make it difficult to determine which network shows a better overall performance. To verify the effectiveness of the cloud detection network such as Cloud-Net, two types of networks were trained using the cloud dataset from KOMPSAT-3 images provided by the AIHUB site and the L8-Cloud dataset from Landsat8 images which was publicly opened by a Cloud-Net author. Test data from intra-dataset of KOMPSAT-3 cloud dataset were used for validating the network. The simulation results show that the network trained with KOMPSAT-3 cloud dataset shows good performance on the network trained with L8-Cloud dataset. Because Landsat8 and KOMPSAT-3 satellite images have different GSDs, making it difficult to achieve good results from cross-sensor validation. The network could be superior for intra-dataset, but it could be inferior for cross-sensor data. It is necessary to study techniques that show good results in cross-senor validation dataset in the future.

• 한국해양바이오학회지
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• 제6권1호
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• pp.1-7
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• 2014

Marine-derived pathogens threat health and life of human and animals. Therefore, rapid and specific detection methods need to be developed. Here, we summarized various groups of detection methods, including conventional method, flow cytometry, nucleic acid-based method, and protein-based method. In addition, perspective of detection technique was discussed as a unified detection system for pathogens.

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권5_1호
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• pp.737-750
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• 2019

접근 불능지역에 대한 표적의 변화 정보는 국가 안보의 측면에서 매우 중요하며 이상 징후에 조속히 대응하기 위해서는 신속하고 정확한 표적의 변화 탐지 결과 도출이 필수적이다. 위성 SAR는 기상 조건과 태양고도에 상관없이 높은 정확도의 영상을 취득할 수 있으며 최근 SAR 위성 수의 증가에 따라 동일 지역에 대하여 1일 미만의 시간 해상도로 영상획득이 가능해졌다. 이러한 장점으로 접근 불능지역에 대한 변화 탐지를 수행할 때 활용성이 크게 증대되었다. 위성 SAR에서 일반적으로 활용 가능한 정보는 강도와 위상 정보로 각각의 기술을 기반으로 변화 탐지 기술이 개발되었다. 강도기반 변화 탐지(ACD; Amplitude Change Detection), 긴밀도 기반 변화 탐지(CCD; Coherence Change Detection). 각각의 알고리즘은 정보의 특성 차이에 따라 변화탐지 기술 구현을 위한 전처리 과정이 다르고 각 알고리즘의 최종 탐지 결과물에 차이가 있다. 따라서 각각의 관측기술에 대한 학술적인 연구동향을 분석함으로써 각 변화탐지 기술의 장단점을 상호보완 할 수 있다. 본 논문의 목적은 위성 SAR 영상을 활용한 변화탐지와 관련하여 기존에 수행된 연구 문헌을 수집하고 동향을 파악하는 것이다. 이 연구는 지속적인 지표변화 탐지를 위한 필요 조건을 조사하여 향후 접근 불능지역에 대한 주기적 탐지 연구를 수행하는데 활용할 예정이다.

• 융합보안논문지
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• 제14권7호
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• pp.53-58
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• 2014

MANET은 이동 노드들로만 구성되어 신속하게 네트워크를 구축할 수 있으며, 그 활용 범위가 다양하여 현재까지 많은 인기를 끌고 있다. 하지만 노드들의 잦은 이동으로 인한 동적인 토폴로지와 각 노드들의 제한된 자원 그리고 무선통신이 갖는 보안의 취약성이 MANET이 해결해야 할 큰 문제이다. 본 논문에서는 오버헤드를 줄이면서 정확한 침입탐지를 수행할 수 있는 영역 기반 분산협력 침입탐지 기법을 제안하였다. 제안한 침입탐지 기법에서는 네트워크를 일정한 크기로 분할 한 후 로컬 탐지와 전역 탐지가 수행된다. 로컬 탐지는 노드들의 비정상 행위를 탐지하기 위해 모든 노드에서 수행되고, 전역 탐지는 게이트웨이 노드에서 시그너처 기반 공격 탐지가 이루어지게 된다. 게이트웨이 노드에서 관리되는 시그너처 DB는 이웃 게이트웨이 노드와 허니넷을 구성하여 주기적인 업데이트가 이루어지고, 신뢰 관리 모듈에 의해 영역내의 노드들에 대한 신뢰도를 유지하였다. 제안한 기법의 침입탐지 성능을 확인하기 위하여 다중 계층 클러스터 기법과 비교 실험을 통해 우수한 성능을 확인할 수 있었다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제11C권6호
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• pp.711-718
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• 2004

일반적으로 패킷 샘플링은 네트워크의 관리 및 보안 등의 목적으로 네트워크를 통과하는 패킷들 중 일부만을 수집하여 분석하는 기법이다. 본 논문에서는 분산 서비스 거부(DDoS) 공격을 효율적으로 탐지하고 트래픽 분석 성능을 높이기 위해, DDoS 공격 탐지 기술에 다양한 패킷 샘플링 기법들을 적용하고 이들이 DDoS 탐지 성능에 어떠한 영향을 미치는지 비교 분석한다. 트래픽 특성 분석을 위해 DDoS 탐지 기법의 하나인 기존의 트래픽 비율 분석법을 사용하여 실험하였다. 실험 결과 DDoS 공격 탐지를 위한 패킷 샘플링 기법의 사용은 모든 패킷을 조사하지 않고도 기존의 트래픽 비율 분석법과 비슷한 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었으며, DDoS 공격 탐지의 정확성을 유지하면서도 분석 트래픽양을 현저히 줄인 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제6권3호
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• pp.50-55
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• 2001

비 신뢰성 네트워크에서 실시간 비디오 전송을 위한 에러 복원 (Error Resilience)기법들을 살펴보고자 한다. 소스 코딩 단계에서 에러 제어를 위해서 각 디코더는 에러검출(Error Detection). 재동기화 (Resynchronization) 그리고 에러감춤 (Error Concealment)을 할 수 있어야 한다. 더군다나 소스 코더를 채널환경에 맞추기 위한 코딩제어(Coding Control)를 통해서 반송정보에 대한 적절한 처리 기법을 논하였다. 우리는 채널환경에 맞춘 소스코딩을 목적으로 한 에러 추적 (Error Tracking), 에러 국한 (Error Confinement) 그리고 참조그림선택 (Reference Picture Selection) 기법을 검토하고 비교하고자 한다. 그리고 피드백 기반 소스코딩이 미디언 서버에 저장되어 있는 이전에 압축된 비디오와 어떻게 관련되어 있는지 살펴보고자 한다.

• 분석과학
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• 제33권1호
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• pp.42-48
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• 2020

Bromate is a disinfection by-product generated mainly from the oxidation of bromide during the ozonation and disinfection process in order to remove pathogenic microorganism of drinking water, and classified as a possible human carcinogen by International Agency for Research of Cancer (IARC) and World Health Organization (WHO). For the purpose of determining the trace level concentration of bromate, several sensitive techniques are applied mostly based on suppressed conductivity detection and UV/Visible detection after postcolumn reaction (PCR). In this study, the suppressed conductivity detection method and the PCR-UV/Visible detection method through the triiodide reaction were compared to analyze the trace bromate in water samples and estimated for the availability of these analytical methods. In addtion, the state-of-the-art techniques was applied for the determination of trace level bromate in various water matrices, i.e., soft drinking water, hard drinking water, mineral water, swimming pool water, and raw water. In comparison of two analytical methods, it was found that the conductivity detection had the suitable advantage to simultaneously analyze bromate and inorganic anions, however, the bromate might not be precisely quantified due to the matrix effect especially by chloride ion. On the other hand, the trace bromate was analyzed effectively by the method of PCR-UV/Visible detection through triiodide reaction to satisfactorily minimize the matrix interference of chloride ion in various water samples, showing the good linearity and reproducibility. Furthermore, the method detection limit (MDL) and recovery were 0.161 ㎍/L and 101.0-108.1 %, respectively, with a better availability compared to conductivity detection.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.163-168
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• 2003

현재 사용중인 화염 검출기들은 화염 검출에 있어서의 특정 문제점들을 종종 나타내고 있다. 이러한 문제점들을 해결하기 위하여 본 논문에서는 캠코더로 획득한 이미지를 적절하게 전치리한 후 신경망의 입력으로 사용하여 화염을 검출하였다. 이미지를 이용한 화염검출의 경우 보일러 외부에서 데이터를 획득하기 때문에 내부열에 대한 영향들을 줄일 수 있는 방법으로 현재 적용 중인 센서에 기반한 화염검출 방법과는 구별된다. 그리고 패턴 분류를 위하여 사용한 신경망 모델은 다른 버너의 화염에 의한 유사정보틀을 잘 분류하기 때문에 화염검출기의 부정확한 동작을 줄일 수 있다. 신경망은 각 조건에 대한 특징을 학습하고 학습된 정보를 바탕으로 효율적인 화염검출을 수행한다.