본 연구에서는 항해 도발적인 기후 변화에 따라 광센서를 이용하여 감지하고 경보를 가능하게 할 수 있는 시스템을 개발하였다. 국내에서는 조선 산업과 IT융합기술에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있고, 시급히 선박 운한 시 안개 및 폭우에 따른 시정 상태를 항해사에게 경보해 줄 수 있는 고 신뢰성 안전장치 개발이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 시스템 개발을 위하여 소형, 소전력의 광센서 송수신기와 센싱 데이터 처리장치를 설계 제작을 하였으며, 성능평가는 시뮬레이션 분석을 통하여 이루어졌다. 측정 방법은 실내·외에서 거리별로 분석하였다. 분석 결과 실내에서 최소 32.36[dB], 최대 89.20[dB]의 값을 측정하였고, 실외에서는 32.55 ~ 60.66[dB]까지 측정 되었다. 측정 결과 정상적으로 작동함을 알 수 있었으며 향후 광산업과 더불어 조선기술의 발달에 기초자료로 도움이 될 것이라 사료된다.

Intrusion Detection System (IDS) is intended to detect anomalous usages or attacks on system and network. Even though many IDS models have been developed, they still may have problems, such as involvement of components contaminated by anomalous process, in detecting anomalous behavior patterns. To distinguish anomalous patterns from normal patterns, we propose a Bayesian approach which includes the presentation of the relations among normal pattern components.

In order to investigate remotely the behavior and distribution of fishes, the telesounder system which was composed of two parts with a buoy station at sea and a base station on land was manufactured trial. The buoy station at sea consists of fishfinder, transmission interface and transceiver. On the other hand, the base station on land consist of transceiver, receiving interface, trigger/signal separator and color display monitor. The system simulation for the performance of telesounder was carried out by use of echo simulator which could input echo signal into fishfinder. The received power (dBm) of transceiver at 29.4MHz decreased almost in proportion to distance between transmitter and receiver, and the electric field intensity was 12.12mV/m at 100 meters distance from transmitter. The image of color display monitor at the base station on land was very well coincident with the records of fishfinder from the buoy station located at sea. Therefore, it is concluded that the telesounder system is very useful in the analysis of the information on the behavior and the distribution of fishes detected from sea

The widespread sensors in a structural monitoring system provide vital support to its operation. Data is obtainedf rom sensors in a structural health monitoring system for integrity assessment of the structure, and false alarm will be frequently triggered if a faulty sensor is detected. In this study, a proposed method based on machine learning algorithm and Gaussian distribution is present to identify sensor fault.

ICT기술의 발달과 함께 게임 산업은 급속도로 성장하고 있다. 하지만 게임의 과도한 플레이로 인하여 정상적인 생활이 어려운 사례가 등장하고 있다. 이러한 게임 과몰입에 대한 진단과 대응 방안의 연구가 필요한 실정이다. 본 연구는 게임 이용자의 게임 이용 정보를 기반으로 게임 과몰입을 진단하는 시스템을 제안한다. 과몰입 진단 시스템을 개발하기 위하여 과몰입 및 선용 이용자를 분류하고, 실제 게임 환경에서 로그 정보를 수집하여 모델링하였다. 게임 이용자의 과몰입 및 선용군 모델은 새로운 게임 이용자의 과몰입 유무를 진단할 수 있는 지식으로 활용하였다. 실험을 통하여 의미있는 결과를 확인할 수 있었으며, 진단 결과에 따라 문자서비스, 리포팅 등의 서비스 방안도 제시하였다.

와이어 로프는 엘리베이트, 건설현장의 리프트, 현수교 등 다양한 산업 현장에 응용되어 지고 있다. 특히, 크레인의 와이어 로프는 컨테이너 이송에 중용한 요소로서 컨테이너 이송 시 로프에 결함이 발생한다면 안전사고, 생산성 저하에 따른 경제력 손실 그리고 컨테이너 터미널의 경쟁력 손실 등 여러 가지 문제점이 초래된다. 이러한 문제점을 해결하기위해 원격 크레인 와이어 로프 결함 탐지 시스템을 개발하였으며, 본 시스템은 크게 결함 탐지부, 신호 처리부, 원격 모니터링부로 구성되어져 있다. 측정된 신호는 외부적 환경으로부터 노이즈를 가지게 되는데 원신호로부터 이러한 노이즈를 제거하기 위하여 이산 웨이브렛 변환을 적용하였다. 그 결과 와이어 로프 결함을 탐지하는데 있어서 좀더 쉽게 결함을 판별할 수 있었다. 결론적으로 이러한 시스템의 개발은 와이어로프의 교체 시기 연장으로 항만의 비용을 절감할 수 있으며, 경쟁력 향상 그리고 엘리베이터, 리프트 등 다양한 산업현장에 이러한 시스템을 적용할 수 있다.

유 무선환경에서 침입 패턴이 다양화되고, 모바일의 편리성이 강조되면서 네트워크 대역폭이 다양한 전송 기반을 요구하고 있다. 그리고 무선기반의 자료가 급증하고 있어, 무선환경에서의 침입탐지시스템 성능에 문제가 될 수 있다. 그러므로 게이트웨이를 근간으로 한 무선전송 기반을 보호하고, 컴퓨터 운영체제 상에 내재된 보안상의 결함을 보호하기 위하여 기존의 운영체제 내에 보안 기능을 추가한 운영체제이며, 커널의 핵심 부분을 인지하여 무선기반의 시스템 사용자에 대한 식별 및 인증, 강제적 접근 통제, 임의적 접근 통제, 해킹 대응 등의 보안 기능 요소들을 갖추게 하여 보안성에 강한 시스템 유지를 요구한다. 그러므로 감시대상의 정보를 미리 알고, WAP환경하에서 감시대상에 유효한 침입패턴만을 검사하도록 침입패턴 데이터베이스를 분리하는 모델을 제시하여, 이러한 문제점에 대한 해결책을 제시하고자 하였다. 따라서 기존 침입탐지시스템의 패턴 데이터베이스를 분석하였고, 이를 적절히 분리하여 이를 다시 운영체제에 반영하는 기법이다. 그리고 이를 제시한 모델을 검증하고자 실제 구현과 실험을 통해 이를 검증하였다.