• 한국전자파학회논문지
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• 제25권12호
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• pp.1275-1283
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• 2014

PCM(Pulse Code Modulation) 파형은 펄스에 특정 code를 실어 보내는 형태로 추적에 적합한 특성을 가진다. 특히 단일 펄스의 송수신만으로 표적의 탐지 및 추적이 가능하므로, 여러 임무를 수행해야 하는 다기능 레이다(MFR: Multi-Function Radar)에서는 시간 측면에서 효율적이다. 하지만 PCM 파형은 모호성 함수(ambiguity function) 의 특성으로 인해 표적을 탐지하고, 거리와 속도 정보를 얻기 위해서 도플러 필터 뱅크(Doppler filter bank)가 필요하다. 본 논문에서는 계산량과 하드웨어 측면에서 한계가 있는 도플러 필터 뱅크를 사용하는 대신, ML(Maximum Likelihood) 기반의 도플러 추정 방법을 고안하였다. 제안한 알고리즘은 폐형(closed form) 수식의 suboptimal 방법으로 적은 계산량으로 정확한 도플러 주파수를 추정할 수 있고, 이를 기반으로 표적의 탐지에 적용할 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권9호
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• pp.1840-1846
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• 2011

FM-CW 레이다 시스템에서는 이동 목표물 및 기상 현상 등의 정밀한 원격탐지를 위하여 대상 목표물의 거리 및 이동 속도에 따른 주파수 변이 와 수신 신호의 크기 정도를 정확하게 추출하여야 한다. 따라서 이러한 목적으로 최종 수신 단에서 얻어진 비트 신호에 대한 스펙트럼 추정을 하게 된다. 그러나 대부분의 레이다 운용환경에서는 매우 큰 클러터 반사가 나타나게 되며 레이다 시스템에서의 위상잡음은 이러한 강력한 클러터들뿐만 아니라 목표물반사 신호의 스펙트럼들도 추가적으로 확산시키게 된다. 따라서 본 논문에서는 이러한 위상잡음이 클러터 및 목표물 신호의 비트 스펙트럼에 미치는 영향을 분석하였다. 위상잡음의 특성에 따라 클러터와 비트신호가 확산되며 그정도에 따라 인접신호의 분리 가능정도가 결정됨을 확인할 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.1148-1152
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• 2012

본 논문에서는 퍼지 콘트라스트와 HOG 기법을 이용한 지능형 감시 시스템을 제안한다. 제안된 감시 시스템은 주로 침입자 탐지를 위한 것으로 감시 영상에서 명암 대비를 강조하기 위해 퍼지 콘트라스트 기법을 적용한 후, 감시 전/후 영상에 Substraction 기법을 적용한다. Substraction 기법이 적용된 영상에서 히스토그램의 변화가 큰 경우에는 침입자의 침입으로 간주한다. 침입으로 간주된 영상에서 감시 대상의 물체를 감시할 영상과 침입자를 실시간으로 추적하기 위한 영상으로 구분한다. 감시 대상의 물체를 감시할 영상에서는 퍼지 이진화를 적용한다. 퍼지 이진화를 적용한 영상에서 Blob 기법을 적용하여 객체화 한 후, 침입된 침입자의 영상을 저장한다. 침입자를 실시간으로 추적할 영상에서는 HOG 기법을 적용한 후, SVM 기법을 적용하여 움직이는 사람의 객체를 추적한다. 제안된 방법을 실제 실시간 영상에 적용한 결과, 제안된 감시 시스템이 효율적으로 침입자를 감시하는 것을 확인할 수 있었다.

• 대한교통학회지
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• 제26권5호
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• pp.51-62
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• 2008

최근 각종 센서 및 통신기술의 발달은 다양한 교통류의 정보를 실시간으로 수집하고 관리, 제공 할 수 있는 환경을 제공하게 되었다. 본 연구에서는 이러한 실시간 모니터링 환경에서 차량추종 및 차로변경 이벤트 발생 시 안전도를 평가할 수 있는 방법론을 개발하였다. 이를 위해 이미지 트랙킹을 통해 추출된 개별차량 주행 정보와 기존 교통상충분석기법을 응용하였다. 차량 간 안전거리 개념을 반영한 RSI(Real-time Safety Index)와 첨단안전차량의 효과 및 성능평가 등에 주로 사용되는 TTC(Time-to-Collision), 모멘텀 보존의 법칙을 이용한 충돌에너지 개념을 추출된 개별차량의 주행정보에 적용하여 교통사고 위험도를 분석하였다. 본 연구에서 제시된 방법론은 향후 교통사고 분석 및 실시간 안전평가를 위한 자료수집이 가능한 검지시스템의 개발과 평가 등에 효과적으로 활용될 것으로 기대된다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제17권1호
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• pp.123-128
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• 2018

본 논문에서는 효율적인 차량 객체를 추적하는 특징점 매칭을 이용한 다중 차량 객체 검출 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 효율적인 차량 객체 추적을 위해 FAST 알고리즘을 이용해서 차량의 특징점을 추출한다. 그리고 5X5 영역으로 분할 된 영상에서 특징점이 포함되면 True 포함되지 않으면 False로 해당 영역을 검은색으로 후처리하여 차량 객체을 제외한 불필요한 객체 정보를 제거한다. 그리고 후처리 된 영역을 차량의 최대 탐색창 크기로 설정하고, 차량의 최외각 특징점을 이용한 최소 탐색창을 설정하여 Mean-Shift 알고리즘의 탐색창 크기에 대한 단점을 보완하여 차량 객체 추적을 한다. 제안한 방법의 성능 평가하기위해 SIFT, SURF 알고리즘을 비교하여 실험한다. 그 결과 SIFT 알고리즘에 비해서 약 4배 빠르고 SUFR 알고리즘의 처리 과정 보다는 효율적으로 검출하는 장점이 있다.

• 정보보호학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.1069-1086
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• 2013

최근에 발생하는 웹 사이트 해킹은 기업의 이미지와 평판에 악영향을 끼치는 큰 위협이 되고 있다. 이러한 웹 사이트 변조 행위는 해커의 정치적인 동기나 성향을 반영하기도 하므로, 행위에 대한 분석은 해커나 해커 그룹을 추적하기 위한 결정적인 단서를 제공할 수 있다. 웹 사이트에 남겨진 특정한 메시지나 사진, 음악 등의 흔적들은 해커를 추적하기 위한 단서를 제공할 수 있고, 인코딩 방법과 해커가 남긴 메시지에 사용된 폰트, 트위터나 페이스북 같은 해커의 SNS ID 또한 해커의 정보를 추적하는데 도움을 준다. 본 논문에서는 zone-h.org의 웹 해킹 사례들로부터 특성들을 추출하고, CBR(Case-Based Reasoning) 알고리즘을 적용하여 침해사고 프로파일링 시스템을 구현하였다. 해커의 흔적과 습관에 관한 분석 및 연구는 추후 사이버 수사에 있어 공격 의도를 파악하고 그에 따른 대응책을 마련하는 데 있어 IDSS(Investigation Detection Support System)로써 중요한 역할을 기대 할 수 있으리라 본다.

• 국제초고층학회논문집
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• 제3권2호
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• pp.155-165
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• 2014

This study measured and compared the variation of ventilation rate and fan energy consumption according to various control strategies after installing wireless sensor-based pilot ventilation system in order to verify the applicability of demand-controlled ventilation (DCV) strategy that was efficient ventilation control strategy for underground parking lot. The underground parking lot pilot ventilation system controlled the ventilation rate by directly or indirectly tracking the traffic load in real-time after sensing data, using vehicle detection sensors and carbon monoxide (CO) and carbon dioxide ($CO_2$) sensor. The ventilation system has operated for 9 hours per a day. It responded real-time data every 10 minutes, providing ventilation rate in conformance with the input traffic load or contaminant level at that time. A ventilation rate of pilot ventilation system can be controlled at 8 levels. The reason is that a ventilation unit consists of 8 high-speed nozzle jet fans. This study proposed vehicle detection sensor based demand-controlled ventilation (VDS-DCV) strategy that would accurately trace direct traffic load and CO sensor based demand-controlled ventilation (CO-DCV) strategy that would indirectly estimate traffic load through the concentration of contaminants. In order to apply DCV strategy based on real-time traffic load, the minimum required ventilation rate per a single vehicle was applied. It was derived through the design ventilation rate and total parking capacity in the underground parking lot. This is because current ventilation standard established per unit floor area or unit volume of the space made it difficult to apply DCV strategy according to the real-time variation of traffic load. According to the results in this study, two DCV strategies in the underground parking lot are considered to be a good alternative approach that satisfies both energy saving and healthy indoor environment in comparison with the conventional control strategies.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제22권2호
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• pp.133-146
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• 2023

도심지역의 교통 상태는 효과적인 교통 운영과 교통 제어를 수행하는 데 필수 요소이다. 하지만 교통 상태를 얻기 위해서 수많은 도로 구간에 교통 센서를 설치하는 것은 막대한 비용이 든다. 이를 해결하기 위해서 시장침투율이 높은 센서인 차량 블랙박스 카메라를 이용하여 교통 상태를 추정하는 것이 효과적이다. 하지만 기존의 방법론은 객체 추적 알고리즘이나 광학 흐름과 같이 계산 복잡도가 높고, 연속된 프레임이 있어야 연산을 수행할 수 있다는 단점이 존재한다. 이에 본 연구에서는 심층학습 모델로 차량과 차선을 탐지하고, 차선 사이의 공간을 관심 영역으로 설정하여 해당 영역의 교통밀도를 추정하는 방법을 제안하였다. 이 방법론은 객체 탐지 모델만을 이용해서 연산량이 적고, 연속된 프레임이 아닌 샘플링된 프레임에 대해 교통 상태를 추정할 수 있다는 장점이 있기에, 보유하고 있는 컴퓨팅 자원에 맞는 교통 상태 추정이 가능하다. 또, 도심지역에서 운행하는 서로 다른 특성의 2개의 버스 노선에서 수집한 블랙박스 영상을 검증한 결과, 교통밀도 추정 정확도가 90% 이상인 것을 확인하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제31권3호
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• pp.227-244
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• 2015

최근 위성 Synthetic Aperture Radar (SAR) 영상의 해상도가 개선됨에 따라 이에 대한 수요가 증가할 것으로 보이며 향후 새로운 응용시장으로 성장할 것으로 예측되고 있다. 특히, 화산이나 지진과 같은 자연 재해에 대한 예측이나 지형의 미세한 변화를 탐지하기 위한 용도로 SAR 영상의 활용도가 증가하고 있다. 기존의 변화탐지 알고리즘을 고해상도 SAR 영상에 적용할 경우, 영상간의 기하학적 구조, 스펙클의 영향 등으로 변화탐지 정확도가 저하될 수 있다. 또한, SAR 영상의 경우 지형적 특성에 따라 영상의 통계적 분포가 다르므로 영상의 통계분포를 반영한 임계값 추정이 필요하다. 본 연구에서는 고해상도 SAR 영상의 통계적 분포특성을 반영하여 임계값을 이용하는 변화탐지 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘의 성능을 시험하기 위해 SAR 영상 시뮬레이션을 수행하여 성능을 시험하고 검증하였다. 마지막으로 Cosmo-Skymed과 다목적실용위성-5 영상에 각각 적용하여 검증하고 비교한 결과를 제시한다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제30권6호
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• pp.507-517
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• 2019

다기능 레이다(multi-function radar: MFR)는 탐지, 추적, 식별 등 다양한 기능을 동시에 수행하는 레이다 시스템이다. 이러한 MFR은 여러 기능을 실시간 내에 수행해야 하기 때문에, 탐지 모드를 위한 측정 시간이 매우 짧은 특징을 갖고 있다. 또한, 저 레이다 단면적(radar cross section: RCS)을 갖는 해상표적을 탐지하기 위해 개발된 기존의 다양한 탐지기법들이 존재하며, 해당 기법들을 MFR 탐지모드에도 사용할 수 있다. 그러나 기존에 연구된 많은 해상표적 탐지기법은 상대적으로 긴 시간 측정된 해상 신호에 대해 효과적 해상표적 탐지가 가능하도록 개발되었기 때문에, 매우 짧은 측정시간을 갖는 MFR 탐지 모드에는 적합하지 않은 부분이 있다. 본 논문에서는 MFR 탐지 모드의 짧은 측정 시간을 고려한 해상클러터 모델링 방법을 제시하고, 이를 이용하여 해상 클러터 신호를 생성하였다. 또한 해상표적 RCS를 수치해석기법을 이용하여 계산하고, 앞에서 계산된 클러터 신호와 결합하였다. 이렇게 생성된 최종 레이다 수신 신호를 이용하여 기존에 개발된 4가지 서로 다른 해상표적 탐지기법을 적용하고, 탐지성능을 분석하였다.