본 논문에서는 자동차의 내부 통신망(CAN)에 대한 보안 매커니즘이 매우 미비하여 외부로부터 위협 가능성이 높은 점을 검증하기 위한 방법으로 시중에서 쉽게 구입할 수 있는 자동차의 ECU(Electric Control Unit)을 이용하여 테스트 환경을 구축하여 CAN 메시지를 획득한 다음 자동차의 실제 ECU에 적용시켜 공격을 시도하는 방법을 제안한다. 최근 연구들 중에서는 자동차에서 누구나 쉽게 평문 상태의 CAN 메시지를 볼 수 있어 외부로부터 공격에 취약한 것을 보이기 위하여 실제 자동차에서 데이터를 분석한 내용을 가지고 공격을 성공시켰으나 차를 구입하여 고정시킨 상태에서 CAN 메시지를 추출하고, 이를 분석하여 공격을 시도함으로 공간적, 금전적, 시간적 비용을 발생시키는 단점을 가진다. 본 논문에서는 자동차의 외부 위협 가능성을 검증하기 위한 실험을 수행하기 위해 자동차의 ECU를 통해 찾아낸 CAN 메시지를 실제 자동차에 적용하되 무선 네트워크 환경을 갖추어 실험한 결과 제안한 방법을 통해 자동차에 공격이 가능함을 확인한다. 그 결과 기존 연구에서 발생하는 비용을 줄임과 동시에 자동차의 정보가 전혀 없는 상태에서 자동차 ECU의 공격 가능성을 보인다.
하천측량은 하천기본계획 및 각종 하천 정비의 기초자료를 취득하기 위해 활용되며 하천의 물리적 형태와 하천 정비 이후의 변화를 예측하기 위해서도 활용된다. 항공수심라이다(ABL: Airborne Bathymetric LiDAR) 시스템은 그린 레이저를 사용하여 수면과 하상을 동시에 측량할 수 있는 시스템으로써 하천의 수심 및 하상 측량에 효과적으로 활용될 수 있다. 항공수심라이다 데이터를 하천 측량에 활용하기 위해서는 취득된 점군 데이터부터 수면과 하상 점들을 분리하고 추출하는 과정이 선행되어야 한다. 본 연구에서는 대표적인 지면필터링 기법인 ATIN(Adaptive Triangular Irregular Network) 알고리즘을 적용하여 항공수심라이다의 점군 데이터로부터 저수심 하천의 수면과 하상 점군을 분리하기 위한 방법론을 구축하고 제안된 방법론의 효용성을 검증하였다. 이를 위해 충청남도 곡교천 일대에서 Leica Chiroptera 4X 센서로부터 취득된 데이터를 이용하여 실험을 수행하였다. 연구결과 수면과 하상에 대한 분류 정확도는 88.8%, Kappa 계수는 0.825를 얻을 수 있었으며, 항공수심라이다 데이터를 하천측량에 효과적으로 활용할 수 있음을 확인하였다.
태양광 패널은 중금속을 함유한 전자 폐기물이다. 전 세계적으로 매년 빠르게 증가하고 있으며 집중강우 시 유실되는 태양광전지 패널은 토양 중금속 오염의 문제 및 소규모 태양광 발전은 관리 부재라는 문제가 있어, 이를 효율적으로 모니터링하기 위한 기술 개발이 요구된다. 본 연구에서는 Sentinel-1 위성의 SAR Temporal Baseline과 Coherence간의 상관관계를 이용한 태양광전지 패널 모니터링 방법을 연구하였다. 또한, 태양광 발전소와 주변의 Coherence 차이를 이용한 태양광전지 패널 탐지를 실험하였다. 실험결과 안정적 산란체로 가정한 태양광전지 패널의 Coherence가 0.50~0.65 분포 0.53의 중앙값으로 치우친 편향을 보이고 있어 처리과정에서 발생될 수 있는 오차를 개선할 추가 연구가 요구된다. 태양광전지 패널의 Coherence 시간적 감소 비율이 건물 등 인공물체와 다름에 따라 시간적 기준선을 이용한 변화탐지가 가능할 것으로 나타났다. 본 연구결과는 기존 광학영상을 활용한 대규모 태양광 발전 시설 위치정보 획득 연구에서, 소규모 태양광전지 패널 모니터링이 가능하도록 영상레이더를 적용한 초기 연구이다. 또한, 본 연구를 바탕으로 지속적 모니터링이 가능하고 태양광전지 패널 유실과 같은 상황에서 공간적 분포를 파악할 수 있는 효율적인 방안이 될 수 있을 것으로 사료된다.
포인트 클라우드는 3D 오브젝트를 표현하기 위한 점들의 집합으로 3D 좌표 정보인 기하 정보와 색상, 반사율 등을 나타내는 속성 정보로 이루어져 있으며, 이러한 표현 방식으로 인해 2D 영상에 비해 방대한 양의 데이터를 가진다. 따라서, 포인트 클라우드 데이터를 전송하거나 다양한 분야에서 활용하기 위해서 포인트 클라우드 데이터를 압축하는 과정이 필수적으로 요구된다. 포인트 클라우드는 2D 영상과 같이 해당 영상을 구성하는 2D 기하 정보에 대응하는 색상 정보가 모두 존재하는 것과 달리, 3D 공간 중 일부만이 색상과 같은 속성 정보를 포함하여 포인트 클라우드를 표현하고 있기에, 기하 정보에 대한 별도의 처리도 요구된다. 이와 같은 포인트 클라우드의 특징을 기반으로 고밀도 포인트 클라우드 데이터의 압축 방안으로 국제 표준화 기구 ISO/IEC 산하 MPEG에서는 포인트 클라우드 영상을 사영한 뒤 2D DCT 기반의 2D 영상 압축 코덱으로 압축하는 V-PCC 를 표준화 중에 있다. 해당 표준은 3D 포인트 클라우드를 2D로 변환하여 압축을 진행하기에 3D 공간 정보를 정확하게 표현하기에는 한계가 존재한다. 이에, 본 논문에서는 포인트 클라우드 정지영상을 3D 상에서 3D DCT로 변환하여 포인트 클라우드 데이터를 압축하는 방안인 3D Discrete Cosine Transform based Point Cloud Compression을 제시하고, 2D DCT 기반의 V-PCC와 비교하여 3D DCT의 효율성을 확인하고자 한다.
표면영상유속계는 영상을 이용한 비접촉식 유속계로 최근에는 넓은 범위의 유속 및 유량을 간편하게 측정하기 위해 드론을 이용한 표면유속 측정 연구 또한 수행되고 있다. 하지만 드론을 이용한 표면유속 측정 시 영상 변환 및 화소 당 물리거리 산정을 위해 참조점을 영상에 담아야 하기 때문에 드론의 비행 고도와 촬영 영역에 한계를 가지게 된다. 따라서 드론 영상을 이용한 하천 유속 측정의 강점인 공간적 자유성을 최대한 확보하기 위해 참조점이 필요 없는 표면유속 산정 기법의 개발이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 드론의 위치 및 드론 장착 카메라의 제원만을 이용한 무참조점 표면유속 산정 기법을 개발하였다. 본 연구에서 개발한 표면유속 산정 기법의 검증을 위해 안동 하천실험센터에서 표면유속을 산정한 뒤 FlowTracker로 측정한 유속, 기존에 표면유속을 산정하는데 사용하던 참조점을 이용하는 표면유속 산정 기법으로 구한 표면유속과 비교하였다. 비교결과 기존 표면유속 산정 기법으로 구한 유속과는 평균적으로 약 4.70%의 차이를 보였으며, FlowTracker로 측정한 유속과는 평균적으로 약 4.60%의 차이를 보이는 것을 확인하였다. 향후 본 연구에서 개발한 기법을 이용하면 비행고도와 촬영 영역, 분석 영역에 구애받지 않고 효과적으로 드론을 이용하여 표면유속을 측정할 수 있을 것으로 기대한다.
위성영상에서의 구름 탐지 및 제거는 지형관측과 분석을 위해 필수적인 과정이다. 임계값 기반의 구름탐지 기법은 구름의 물리적인 특성을 이용하여 탐지하므로 안정적인 성능을 보여주지만, 긴 연산시간과 모든 채널의 영상 및 메타데이터가 필요하다는 단점을 가지고 있다. 최근 활발히 연구되고 있는 딥러닝을 활용한 구름탐지 기법은 4개 이하의 채널(RGB, NIR) 영상만을 활용하고도 짧은 연산시간과 우수한 성능을 보여주고 있다. 본 논문에서는 해상도가 다른 이종 데이터 셋을 활용하여 학습데이터 셋에 따른 딥러닝 네트워크 성능 의존도를 확인하였다. 이를 위해 DeepLabV3+ 네트워크를 구름탐지의 채널 별 특징이 추출되도록 개선하고 공개된 두 이종 데이터 셋과 혼합 데이터로 각각 학습하였다. 실험결과 테스트 영상과 다른 종류의 영상으로만 학습한 네트워크에서는 낮은 Jaccard 지표를 보여주었다. 그러나 테스트 데이터와 동종의 데이터를 일부 추가한 혼합 데이터로 학습한 네트워크는 높은 Jaccard 지표를 나타내었다. 구름은 사물과 달리 형태가 구조화 되어 있지 않아 공간적인 특성보다 채널 별 특성을 학습에 반영하는 것이 구름 탐지에 효과적이므로 위성 센서의 채널 별 특징을 학습하는 것이 필요하기 때문이다. 본 연구를 통해 해상도가 다른 이종 센서의 구름탐지는 학습데이터 셋에 매우 의존적임을 확인하였다.
원격탐사 자료는 재난, 농업, 도시계획 및 군사 등 다양한 분야에서 활용되며, 최근 다양한 고해상도 센서에서 취득된 시계열 자료의 활용에 대한 요구가 증대되고 있다. 본 연구에서는 시계열 원격탐사 자료의 활용을 위해 딥러닝 기법을 이용한 영상 매칭 방법을 제안하였다. 본 연구에서 적용한 딥러닝 모델은 영상분할 영역에서 많이 사용되고 있는 HRNet을 기반으로 하였다. 특히, 기본영상과 목표영상 간 상관도 맵을 효과적으로 계산하고, 학습의 효율을 높이기 위하여 denseblock을 추가하였다. 국토지리정보원의 다시기 항공정사영상을 이용하여 제안된 모델의 학습을 수행하였으며, 학습에 사용하지 않은 자료를 이용하여 평가를 하고자 하였다. 딥러닝 모델을 이용한 영상매칭 성능을 평가하기 위해 영상 매칭결과와의 비교평가를 수행하였다. 실험 결과, 제안기법을 통한 영상 매칭률이 80%일 때의 평균 오차는 3화소로 ZNCC에 의한 결과인 25화소에 비해 더 높은 정확도를 보였다. 제안된 기법은 식생의 생장에 따라 영상의 변화가 심한 산지 및 농지 지역에 대해서도 효과적임을 확인하였다. 이를 통해 딥러닝을 이용한 기준영상과 목표영상의 매칭을 수행할 수 있을 것으로 판단되며, 위성영상의 상호좌표등록 및 다시기 영상의 정합 등에 활용할 수 있을 것으로 예상된다.
이 연구에서는 시계열 토지피복도를 제작하기 위해 분석자 개입 없이 준감독학습 기반 분류를 이용하는 새로운 훈련자료 추출 기법을 제안하였다. 준감독학습 기반 훈련자료 추출 기법은 먼저 분류 대상 영상과 유사한 토지피복 특성을 포함하는 과거 영상으로부터 획득한 초기 훈련자료를 이용하여 초기 분류를 수행한다. 이후, 분류의 불확실성 정보와 인접 화소의 분류 항목을 제약 조건으로 이용하는 준감독학습 기반 반복 분류를 이용하여 초기 분류 결과로부터 신뢰할 수 있는 훈련자료를 추출한다. 준감독학습 기반 훈련자료 추출기법의 적용 가능성은 농경지에서 unmanned aerial vehicle 영상을 이용하는 분류 실험을 통해 평가되었다. 제안한 준감독학습 기반 훈련자료 추출 기법에 의해 자동으로 추출된 새로운 훈련자료를 이용하는 것은 초기 분류 결과에서 나타난 오분류를 두드러지게 완화할 수 있었다. 특히, 인접 화소의 공간 문맥 정보를 고려함으로써 고립된 화소가 크게 감소하였다. 결과적으로, 제안 기법의 분류 정확도는 수동으로 추출한 훈련자료를 이용하는 분류 정확도와 유사하였다. 이러한 결과는 이 연구에서 제시한 준감독학습 기반 반복 분류가 시계열 토지피복도를 제작하기 위해 신뢰할 수 있는 훈련자료를 자동으로 추출하는데 효과적으로 적용될 수 있음을 나타낸다.
본 연구는 상업공간에 환경적 자극으로 설치된 미술품 색 계열이 방문객의 만족도에 미치는 영향과 그 영향 관계의 조절효과를 분석하고자 하였다. 이를 위해 환경 심리학 분야의 매장환경 연구에 적용된 자극(Stimulate).유기체(Organism).행동 반응(Response)의 SOR 모형과 이를 이용한 선행연구를 토대로 미술품 색 계열(S) .기분 및 공간 어메니티(O).만족도(R)의 연구 프레임워크를 개발하였다. 실험은 미술품의 색 계열에 대해 난색과 한색이 설치된 이미지를 제작하여 두 집단 간 응답자가 반응하는 만족도 차이를 조사했다. 회귀분석을 통해 검증한 결과 미술품 색계열은 난색(vs. 한색)이 설치된 경우 더 높은 방문객의 만족도를 유도한다는 것을 발견했다. 또한, 이러한 영향 관계에 있어서 기분과 공간 어메니티 유형의 조절요인을 분석한 결과 미술품 색 계열의 난색(vs. 한색)이 주는 긍정적 기분을 평균보다 더 높게 느꼈을 때, 공간 어메니티의 네 가지 유형 중 쾌적성과 심미성만을 더 높게 인지했을 때 각각 유의한 조절효과가 나타난다는 것을 발견했다. 본 연구 결과는 상업공간의 물리적 환경을 자극하는 미술품의 난색 계열이 한색 계열에 비해 방문객의 만족도에 더 긍정적인 영향을 미치고, 이것은 긍정적 기분 및 쾌적성, 심미성에 따라 강화된다는 것을 증명함으로써 기존 문헌의 이해를 추가하고 효과적인 마케팅 전략에 유용한 시사점을 제공한다.
Ground fissures have a huge effect on the integrity of surface structures. In high-intensity ground fissure regions, however, land resource would be wasted and city building and economic development would be limited if the area avoiding principle was used. In view of this challenge, to reveal the seismic response and seismic failure characteristics of ground fissure sites, a shaking table test on model soil based on a 1:15 scale experiment was carried out. In the test, the spatial distribution characteristics of acceleration response and Arias intensity were obtained for a site exposed to earthquakes with different characteristics. Furthermore, the failure characteristics and damage evolution of the model soil were analyzed. The test results indicated that, with the increase in the earthquake acceleration magnitude, the crack width of the ground fissure enlarged from 0 to 5 mm. The soil of the hanging wall was characterized by earlier cracking and a higher abundance of secondary fissures at 45°. Under strong earthquakes, the model soil, especially the soil near the ground fissure, was severely damaged and exhibited reduced stiffness. As a result, its natural frequency also decreased from 11.41 Hz to 8.05 Hz, whereas the damping ratio increased from 4.8% to 9.1%. Due to the existence of ground fissure, the acceleration was amplified to nearly 0.476 m/s2, as high as 2.38 times of the input acceleration magnitude. The maximum of acceleration and Arias intensity appeared at the fissure zone, which decreased from the main fissure toward both sides, showing hanging wall effects. The seismic intensity, duration and frequency spectrum all had certain effects on the seismic response of the ground fissure site, but their influence degrees were different. The seismic response of the site induced by the seismic wave that had richer low-frequency components and longer duration was larger. The discrepancies of seismic response between the hanging wall and the footwall declined obviously when the magnitude of the earthquake acceleration increased. The research results will be propitious to enhancing the utilizing ratio of the limited landing resource, alleviation of property damages and casualties, and provide a good engineering application foreground.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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