최근 대부분의 정보시스템은 대규모 및 광역화되고 있으며 이에 따른 사이버 침해사고와 해킹의 위험성이 증대되고 있다. 이를 해결하기 위하여 정보보호 기술중에서 보안위험분석 분야의 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 하지만 다양한 자산과 복잡한 네트워크의 구조로 인하여 위험도를 현실에 맞게 산정한다는 것이 사실상 불가능하다. 특히, 취약성과 위협의 증가는 시간에 따라 계속 증가하며 이에 대응하는 보호대책은 일정 시간이 흐른 뒤 이루어지므로 제시된 결과가 효과적인 위험분석의 결과로 볼 수 없다. 따라서. 정보시스템에 대한 모델링 기법을 통하여 정보시스템의 구조를 단순화하고 사이버 침해의 방향성을 도식화함으로써 위험분석 및 피해 파급 영향 분석을 보호대책 수립의 허용 시간 내에서 이루어질 수 있도록 해야 한다 이에 따라, 본 논문에서는 보안 위험을 분석할 수 있도록 SPICE와 Petri-Net을 이용한 정보시스템의 모델링 기법을 제안하고, 이 모델링을 기반으로 사례연구를 통하여 위험분석 시뮬레이션을 수행하고자 한다.
최근 MC DS-CDMA시스템은 차세대 고속 데이타 전송을 위해 활발히 연구되고 있지만 높은 PAPR(peak-to-average power ratio)을 가지는 단점이 있다. 반면 CS-CDMA시스템은 코드 선택 방식을 사용함으로써 부 채널수에 상관없이 일정한 크기의 송신 신호로 인해 낮은 PAPR가진다. 본 논문에서는 MC DS-CDMA와 CS-CDMA의 결합한 새로운 다중접속 방식인 MC CS-CDMA(multicarrier code select CDMA)을 제안한다. MC CS-CDMA 시스템은 특별한 경우로서 MC DS-CDMA시스템과 CS-CDMA시스템을 포함한다. MC CS-CDMA 시스템은 주파수 선택적 다중경로 채널과 MRC를 가진 레이크 수신기에서 성능 및 PAPR을 비교 분석한다. 시뮬레이션 결과 MC CS-CDMA 시스템이 CS-CDMA에 비해 높은 PAPR을 가지지만 MC DS-CDMA에 비해 PAPR을 줄일 수 있다. 또한 수치해석의 결과 MC CS-CDMA 시스템이 확산 이득과 시간 다이버시터 이득의 증가로 인해 MC DS-CDMA에 비해 우수한 성능을 가진다. 그러나, MC CS-CDMA 시스템은 수신기의 복잡도 증가와 가입할 수 있는 사용자수가 감소하는 단점을 가진다.
유비쿼터스 서비스의 성장과 함께 여러 종류의 애드 혹 네트워크가 등장하게 되었다. 특히 애드 혹 네트워크에는 무선 센서 네트워크와 모바일 애드 혹 네트워크가 많이 알려져 있는데, 앞서 서술한 두 가지 네트워크의 특성을 혼합한 무선 애드 혹 네트워크도 존재한다. 본 논문은 LEACH 라우팅 프로토콜을 혼합 네트워크 환경에 적합하도록 개선한 변형된 LEACH 프로토콜 제안한다. 즉 제안한 라우팅 프로토콜은 대규모 이동 센서 노드로 구성된 네트워크에서 노드 검출과 경로 탐색 및 경로 유지를 제공하며, 동시에 노드의 이동성, 연결성, 에너지 효율성을 유지할 수 있다. 제안한 라우팅 프로토콜은 멀티-홉(multi-hop) 및 멀티-패스(multi-path) 알고리즘을 적용하고, 토플로지 재구성 기법으로는 이동중인 대규모 노드에 대한 노드 이동 평가, 진동 센서, 효율적인 경로 선택과 데이터 전송 기법을 이용하여 구현하였다. 실험에서는 제안한 프로토콜과 기존의 전통적인 LEACH 프로토콜을 비교하여 성능을 나타내었다.
본 연구에서는 발아여부를 고속 대량으로 측정 가능한 초분광 영상 시스템 기반의 비파괴 선별기술을 개발하고자 하였다. 수박의 건전종자 96립과 퇴화종자 96립을 초분광 단파적외선 시스템을 이용하여 측정하였으며, 종자발아검증은 국제종자검정협회(ISTA)규정에 맞추어 5~14일 동안 $25^{\circ}C$에서 BP(between paper)법을 이용하여 실시하였다. 스펙트럼 데이터는 초분광 영상 시스템을 이용하여 데이터를 획득하였으며, 종자 판별모델 개발에는 PLS-DA(partial least square - discriminant analysis)를 적용하였다. PLS-DA분석법을 이용한 종자의 발아여부 판별 결과는 mean normalization을 이용하여 데이터 전처리를 이용할 경우가 가장 우수했으며, calibration의 경우 94.7%의 분류 정확도를 보였으며, validation의 경우 84.2%의 분류 정확도를 나타내어 평균적으로 90.8%의 정확도를 보였다. 이러한 결과는 종자가 퇴화하면서 야기되는 구성성분물질의 차이로 인한 것으로 사료되며, 두 그룹의 분류에 주요한 영향을 끼친 요인의 파악 및 적용을 통해 종자선별기의 개발이 가능함을 보였다.
3차원 도시모델의 생성을 위한 무인항공기의 활용 및 수요가 증가하고 있다. 본 연구에서는 3D 도시 모델 생성의 선행 연구로 불완전한 자세에서 취득된 무인항공기의 위치/자세 정보를 보정하여 포인트 클라우드를 추출하는 연구를 수행했다. 포인트 클라우드의 추출을 위해서는 정밀한 센서모델의 수립이 선행되어야 한다. 이에 무인항공기의 위치/자세 보정을 위해 무인항공기 영상에 기록된 위치정보의 연속성을 이용하여 회전각을 산출하고, 이를 초기값으로 하는 사진 측량 기반의 IBA(Incremental Bundle Adjustment)를 적용하여 보정된 위치/자세 정보를 획득했다. 센서모델 정보를 통해 스테레오 페어 구성이 가능한 영상들을 자동으로 선별하고 페어간의 타이포인트 정보를 이용해 원본 영상을 에피폴라 영상으로 변환했으며, 변환된 에피폴라 스테레오 영상은 고속, 고정밀의 영상 정합기법인 MDR (Multi-Dimensional Relaxation)의 적용을 통해 포인트 클라우드를 추출했다. 각 페어에서 추출된 개별 포인트 클라우드는 집성 과정을 거쳐 하나의 포인트 클라우드 혹은 DSM의 최종 산출물 형태로 출력된다. 실험은 DJI社 무인항공기에서 취득된 연직 및 경사 촬영 영상을 사용했으며, 실험을 통해 건물의 난간, 벽면 등이 선명하게 표현되는 포인트 클라우드 추출이 가능함을 확인하였다. 향후에는 추출된 포인트 클라우드를 이용한 3차원 건물 추출 연구를 통해 3차원 도시모델의 생성을 위한 영상 처리기술을 계속 발전시켜나가야 할 것이다.
막대한 국가예산이 투입되는 치수사업은 그 성공여부가 국가경제 전반에 걸쳐 큰 영향을 미치게 되므로 신뢰성 있는 홍수 피해산정은 치수사업의 경제성분석에 핵심적 요소이다. 본 연구는 다차원홍수피해산정법에 의한 홍수피해 산정시 GIS를 기반으로 한 분포형 분석기법을 제시하는 데에 목적이 있다. 이를 위해서, 홍수피해산정의 공학적 측면인 침수예측과 경제적 측면인 다차원법을 연계하고 GIS를 활용한 분석체계와 자료처리 과정을 제시하였다. 제시된 방법론은 예비타당성조사 대상 사업인 목감천/도림천 방수로사업에 적용하였고 세부적인 GIS 데이터베이스와 피해산정 결과를 논문에 수록하였다. 본 연구에서 GIS를 기반으로 다차원법의 분석체계를 정리한 것은 꾸준히 제기되었던 다차원법의 적용 편의성을 제고하는 동시에 그동안 간과되었던 공학적 측면과의 연계성에 대한 방향을 제시하였다는데 의의가 있다. 이러한 체계적 자료처리 과정을 통한 분포형 홍수피해산정 기법은 구조물적이나 비구조물적 홍수피해경감계획의 타당성 평가 및 전략 개발을 위한 의사결정에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.
딥러닝을 활용한 스피치 애니메이션 생성은 영어를 중심으로 활발하게 연구되어왔지만, 한국어에 관해서는 사례가 없었다. 이에, 본 논문은 최초로 지도 학습 딥러닝을 한국어 스피치 애니메이션 생성에 활용해 본다. 이 과정에서, 딥러닝이 스피치 애니메이션 연구를 그 지배적 기술인 음성 인식 연구로 귀결시킬 수 있는 중요한 효과를 발견하게 되어, 이 효과를 한국어 스피치 애니메이션 생성에 최대한 활용하는 방법을 고찰한다. 이 효과는 연구의 최우선 목표를 명확하게 하여, 근래에 들어 활발하지 않은 한국어 스피치 애니메이션 연구를 효과적이고 효율적으로 재활성화하는데 기여할 수 있다. 본 논문은 다음 과정들을 수행한다: (i) 블렌드쉐입 애니메이션 기술을 선택하며, (ii) 딥러닝 모델을 음성 인식 모듈과 표정 코딩 모듈의 주종 관계 파이프라인으로 구현하고, (iii) 한국어 스피치 모션 캡처 dataset을 제작하며, (iv) 두 대조용 딥러닝 모델들을 준비하고 (한 모델은 영어 음성 인식 모듈을 채택하고, 다른 모델은 한국어 음성 인식 모듈을 채택하며, 두 모델이 동일한 기본 구조의 표정 코딩 모듈을 채택한다), (v) 두 모델의 표정 코딩 모듈을 음성 인식 모듈에 종속되게 학습시킨다. 유저 스터디 결과는, 한국어 음성 인식 모듈을 채택하여 표정 코딩 모듈을 종속적으로 학습시킨 모델 (4.2/5.0 점 획득)이, 영어 음성 인식 모듈을 채택하여 표정 코딩 모듈을 종속적으로 학습시킨 모델 (2.7/5.0 점 획득)에 비해 결정적으로 더 자연스러운 한국어 스피치 애니메이션을 생성함을 보여 주었다. 이 결과는 한국어 스피치 애니메이션의 품질이 한국어 음성 인식의 정확성으로 귀결됨을 보여 줌으로써 상기의 효과를 확인해준다.
AI영상 기반 건설현장 안전관리 모니터링 시스템 개발 및 적용하는 추세에 다양한 환경변화에 따른 위험 객체 탐지 딥러닝 모델 개발에 많은 연구적 관심이 쏟아지고 있다. 여러 환경 변화요인 중 저조도 조건에서 객체 검출 모델의 정확도는 현저히 감소하며, 저조도 환경을 고려한 학습을 수행하더라도 일관적인 객체 탐지 정확도를 확보할 수 없다. 이에 따라 저조도 영상을 강화하는 영상 전처리 기술의 필요성이 대두된다. 따라서, 본 논문은 취득된 건설 현장 영상 데이터를 활용하여 다양한 딥러닝 기반 저조도 영상 강화 모델(GLADNet, KinD, LLFlow, Zero-DCE)을 학습하고, 모델별 저조도 영상 강화 성능을 비교 검증실험을 진행하였다. 저조도 강화된 영상을 시각적으로 검증하였고, 영상품질 평가 지수(PSNR, SSIM, Delta-E)를 도입하여 정량적으로 분석하였다. 실험 결과, GLADNet의 저조도 영상 강화 성능이 정량·정성적 평가에서 우수한 결과를 보여줬으며, 저조도 영상 강화 모델로 적합한 것으로 분석되었다. 향후 딥러닝 기반 객체 검출 모델에 저조도 영상 강화 기법이 전처리 단계로 적용한다면, 저조도 환경에서 일관된 객체 검출 성능을 확보할 것으로 예상된다.
정보통신기술의 발달로 인하여 데이터의 생산과 처리 속도가 빨라지고 있다. 인공지능의 한 분야인 머신러닝을 이용하여 객체를 분류하기 위해, 학습에 필요한 데이터는 인터넷과 공간정보기술의 발달로 인하여 손쉽게 수집할 수 있게 되었다. 공간정보 분야에서도 머신러닝은 영상, 포인트 클라우드 등을 이용하여 객체를 분류 또는 인식하는 것에 적용되고 있다. 본 연구에서는 기 구축된 수치지도 버전 1.0을 활용하여 학습 데이터를 수동으로 구축하는 문제점을 개선하고 영상과 포인트 클라우드를 이용하여 도로, 건물, 식생을 분류하는 기법을 제안하였다. 실험을 통해서 RGB 밴드만을 갖고 있는 실감정사영상을 사용하였을 경우 색상을 뚜렷하게 구분할 수 있는 도로, 건물, 식생의 분류가 가능하였지만 색상이 유사한 경우에는 분류가 잘 되지 않는 한계를 확인할 수 있었다. 이를 개선하기 위해 실감정사영상과 정규수치표면모델을 밴드 퓨전한 후 랜덤포레스트와 서포트벡터머신 기법을 적용하였으며 이를 통해 85%이상의 정확도로 도로, 건물, 식생을 분류하였다.
Food adulteration is a serious consumer fraud and a potentially dangerous practice. Regulatory authorities and food processors require a rapid, non-destructive test to accurately confirm authenticity in a range of food products and raw materials. Olive oil is prime target for adulteration either on the basis of the processing treatments used for its extraction (extra virgin vs virgin vs ordinary oil) or its geographical origin (e.g. Greek vs Italian vs Spanish). As part of an investigation into this problem, some preliminary work focused on the ability of near infrared spectroscopy to discriminate between virgin olive oils from separate regions of the Mediterranean i. e. Crete and the Peloponese. A total of 46 oils were collected: 18 originated in Crete and 28 in the Peloponese. Oils were stored in a temperature-controlled room at 2$0^{\circ}C$ prior to spectral collection at room temperature (15-18$^{\circ}C$). Samples (approximately 0.5$m\ell$) were placed in the centre of the quartz window in a camlock reflectance cell; the gold-plated baking plate was then gently placed into the cell against the glass so as to minimize the formation of air bubbles. The rear of the camlock cell was then screwed into place producing a sample thickness of 0.5mm. Spectra were recorded between 400 and 2498nm at 2nm intervals on a NIR Systems 6500 scanning monochromator. Spectral collection took place over 2-3 days. Data were analysed using both WINISI and The Unscrambler software to investigate the possibility of discriminating between the oils from Crete and the Peloponese. A number of data pre-treatments were used and discriminant models were developed using discriminant PLS (WINISI & Unscrambler) and SIMCA (Unscrambler). Despite the small number of samples involved, a satisfactory discrimination between these two oil types was achieved. Graphical examination of principal component scores for each oil type also holds out the possibility of separating oils from either Crete and the Peloponese on the basis of districts within each region. These preliminary data suggest the potential of near infrared spectroscopy to act as a screening technique for the confirmation of geographic origin of extra virgin olive oils. The sample presentation strategy adopted uses only small volumes of material and produces high quality spectra.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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