최근 드론은 다양한 분야에서 활용되고 있지만, 테러, 범죄, 보안 등에 악용될 우려가 높아지고 있다. 해외에서는 안티 드론 기술들에 대한 연구결과들이 수차례 발표되었으며, 국내에서도 레이다를 활용한 드론 탐지 기술에 관심이 증가하고 있다. 하지만 상용 드론은 작은 크기와 낮은 반사도로 인해 탐지가 어렵다고 알려져 있어 이를 극복하기 위한 기술개발이 필요되고 있다. 본 논문은 실제로 진행된 ISAR 기반의 드론 탐지 실험결과를 제시한다. 지상에 설치된 레이다를 통해 원거리에서 비행하는 드론의 ISAR 원시데이터를 획득하였으며, 영상형성 기법을 적용하여 탐지 성능이 향상됨을 보인다.
본 논문에서는 기존의 취약점 분석 도구들의 미탐지, 오탐지, 과탐지를 발생시켜 정확한 취약점 탐지를 어렵게 하는 문제점을 해결하고 분석 대상이 되는 어플리케이션의 위험도를 평가하여 안전한 어플리케이션을 개발하거나 관리할 수 있는 정적 및 동적 분석을 이용한 크로스 체크기반의 취약점 탐지 기법을 제안한다. 또한 각각의 취약점이 가지고 있는 자체 위험도를 계산하고 정확도를 높인 취약점 탐지 기법을 바탕으로 최종적인 어플리케이션의 위험도를 평가, 제시함으로서 안전한 어플리케이션의 개발 및 운영을 돕는다. 제안하는 기법은 정적 분석 및 동적 분석 기법을 사용하는 도구들의 상호작용을 통해 각 기법의 단점들을 극복하여 취약점 탐지 정확도를 향상시킨다. 또한 기존의 취약점 위험도평가 시스템은 취약점 자체 위험도에 대해서만 평가하였으나, 제안하는 위험도 평가는 취약점 자체 위험도와 탐지 정확도를 복합적으로 반영하여 어플리케이션이 얼마나 위험에 노출되어 있는지를 평가한다. 제안하는 기법은 CWE에서 SANS top 25의 상위 10위 항목을 기준으로 기존의 분석 도구들과 탐지 가능한 목록, 탐지 정확도를 비교분석하였으며, 기존의 취약점 위험도에 대한 정량적 평가 시스템과 제안하는 어플리케이션 위험도 평가 결과를 비교 분석 및 평가하였다. 제안하는 기법으로 프로토타입 분석 툴을 구현하여 실험을 통해 어플리케이션의 취약점을 분석하였을 때, 기존의 분석 도구들의 취약점 탐지 능력보다 우수한 것으로 나타났다.
The intrusion detection system is one of the active fields of research in wireless networks. Intrusion detection in wireless mobile Ad hoc network is challenging because the network topologies is dynamic, lack centralization and are vulnerable to attacks. This paper is about the effective enhancement of the IDS technique that is being implemented in the mobile ad hoc network and deals with security and vulnerabilities issues which results in the better performance and detection of the intrusion.
A new low-complexity differential detection technique, fractional multi-bit differential detection (FMDD), is proposed in order to improve the performance of continuous phase modulation (CPM) signals such as Gaussian minimum shift keying (GMSK) and Gaussian frequency shift keying (GFSK). In comparison to conventional one-bit differential detected (1DD) GFSK, the FMDD-employed GFSK provides a signal-to-noise ratio advantage of up to 1.8 dB in an AWGN channel. Thus, the bit-error rate performance of the proposed FMDD is brought close to that of an ideal coherent detection while avoiding the implementation complexity associated with the carrier recovery. In the adjacent channel interference environment, FMDD achieves an even larger SNR advantage compared to 1DD.
This study presents an effective vision-based system for cable bridge damage detection. In theory, cable bridges need to be inspected the outer as well as the inner part. Starting from August 2010, a new research project supported by Korea Ministry of Land, Transportation Maritime Affairs(MLTM) was initiated focusing on the damage detection of cable system. In this study, only the surface damage detection algorithm based on a vision-based system will be focused on, an overview of the vision-based cable damage detection is given in Fig. 1. Basically, the algorithm combines the image enhancement technique with principal component analysis(PCA) to detect damage on cable surfaces. In more detail, the input image from a camera is processed with image enhancement technique to improve image quality, and then it is projected into PCA sub-space. Finally, the Mahalanobis square distance is used for pattern recognition. The algorithm was verified through laboratory tests on three types of cable surface. The algorithm gave very good results, and the next step of this study is to implement the algorithm for real cable bridges.
In every cancer early detection and early treatment is the best way to decrease mortality of patients. Moreover early detection of breast cancer increases the possibility of breast conservation treatment. Although mammography is the most powerful modality for early detection, it is hazardous to be used for young women due to X-ray exposure. Another modality of image diagnosis is ultrasound echo technique. But it is not so powerful to detect breast cancer compared to mammography. Palpation is another modality, but is largely dependent on the skill and experience of medical doctors. A new technique is tested its validity in phantom experiments with good results.
Crack detection technique for concrete structures has been developed in this study,. The technique utilizes OTDR(Optical Time Domain Reflectometer) method that is widely used in the field of optical engineering. At present, some techniques, such as the naked eye inspection, inspection by crack gauge, ultra sonic detection and os on, are used for crack detection. However, these are not economical and are often time-consuming works. This method employs a common optical fiber as a means of crack detection. Th optical fiber is fully attached to concrete surface, and a crack on concrete could be detected to synchronize with the crack on optical fiber. The experimental verification was performed for concrete beams and the intial crack on the beam was detected under cracking force.
In this paper, we introduce the measurement of the underwater noise with 32channel hydrophone array of Samsung CAvitation Tunnel (SCAT) and the detection technique of noise sources by using the beam-forming method. Measurement and way signal Processing under fluid flow are essential works for the underwater acoustics, especially for the detection of noise sources. As the acoustic impedance of the water is relatively high and the tunnel is an enclosed system, we have to consider the interaction between tunnel and water together with the reflection of noise in the beam-forming technique. Also, for a hydrophone array system that is fixed on one side of tunnel wall as done in SCAT is liable to suffer from some limitations in the detection of the noise sources with the array, we discuss these limitations particularly on the frequency range and spacing of noise sources.
In this paper, a new damage detection and quantification method has been presented to perform detection and quantification of structural damage under ambient vibration loadings. To extract modal properties of the structural system under ambient excitation, natural excitation technique (NExT) and eigensystem realization algorithm (ERA) are employed. Sensitivity matrices of the dynamic residual force vector have been derived and used in the parameter subset selection method to identify multiple damaged locations. In the sequel, the steady state genetic algorithm (SSGA) is used to determine quantified levels of the identified damage by minimizing errors in the modal flexibility matrix. In this study, performance of the proposed damage detection and quantification methodology is evaluated using a finite element model of a truss structure with considerations of possible experimental errors and noises. A series of numerical examples with five different damage scenarios including a challengingly small damage level demonstrates that the proposed methodology can efficaciously detect and quantify damage under noisy ambient vibrations.
This paper proposes a new detection method of human faces in grey scale images with cluttered background using a facial template and elliptical structure of the human head. Face detection technique can be applied in many areas of image processing such as face recognition, composition and computer graphics, etc. Until now, many researches about face detection have been done, and applications in more complicated conditions are increasing. The existing technique proposed by Sirohey shows relatively good performance in image with cluttered background, but can apply only to image with one face and needs much computation time. The proposed method is designed to reduce complexity and be applied even in the image with several faces by introducing template matching as preprocess. The results show that the proposed method produces more correct detection rate and needs less computation time than the existing one.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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