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스마트그리드 기기 보안인증 운영시스템의 구현 및 현장 실증
현무용(HYUN),최연주(CHOI yeonju),김진철(KIM Jincheol) 한국정보보호학회 2017 情報保護學會誌 Vol.27 No.2
전력망과 IT의 융합으로 구현되는 스마트그리드가 IT 보안의 위협을 갖게 됨에 따라 스마트그리드에서의 안전한 통신을 보장하기 위한 수단 중 하나로 스마트그리드 기기 인증 운영 시스템을 운영한다. 이는 스마트그리드에서 운영되는 기기에 대한 인증서 발급, 등록, 관리 및 검증 서비스를 제공하여 기기인증서를 기반으로 신뢰성 높은 네트워크 환경을 구축한다. 본 논문에서는 스마트그리드 환경 하에서 동작하는 다양한 기기들이 신뢰성이 높은 네트워크 환경구축을 통해 안전한 통신이 가능하도록 지원하는 PKI 기반 기기 보안인증 운영시스템의 구현 결과를 설명하고, 제안된 시스템의 신뢰성, 현장적용성 검증을 위한 실증 테스트베드 구축 및 실증실험에 따른 결과를 제시한다.
한상혁(Han, Sanghyuck),최연주(Choi, Yeonju),김용우(Kim, Yongwoo),양도철(Yang, Dochul),최준민(Choi, Joon-Min) 한국항공우주연구원 2019 항공우주산업기술동향 Vol.17 No.1
SAR 영상의 해상도가 광학 영상만큼 높아짐에 따라, 기상 상황이나 밤낮에 관계없이 해당 지역의 영상 획득이 가능한 SAR 영상 기반 변화 탐지 기술에 대한 관심이 높아지고 있다. 전통적인 방식으로는 ACD(Amplitude Change Detection) 기반 변화 탐지 기법과 CCD(Coherence Change Detection) 기반 변화 탐지 기법이 주류를 이루었다. 그러나 기존 기법이 노이즈 제거, 변화 이미지를 생성하는 과정에서 데이터를 가공함으로써 원본 데이터의 손실을 가져오고, 이로 인해 변화 탐지 성능을 저하시키는 요인이 있었다. 최근에, 변화 탐지의 성능을 올리고 자동화가 가능한 딥러닝 기반 SAR 영상의 변화 탐지 연구가 시도되고 있다. 본 논문에서는 전통적인 SAR 영상 변화 탐지 기법과 딥러닝 기반 SAR 영상 변화 탐지 기법들에 대해 살펴 본다. As the resolution of SAR images becomes as good as that of optical images, there is a growing interest in SAR image-based change detection techniques that can acquire images of the region regardless of weather conditions or day and night. Conventionally, change detection based on ACD (Amplitude Change Detection) and change detection based on CCD (Coherence Change Detection) have established the mainstream. However, the existing methods have the disadvantage that the original data is distorted by processing the data in the process of noise removal and change image generation so that the desired performance can not be shown. Recently, many efforts have been made to apply deep learning to SAR image change detection. This paper reviews the characteristics of SAR images and existing detection methods, and discuss recent SAR image detection methods based on deep learning.