• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.1091-1094
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• 2004

전통적인 호스트 기반 침입탐지시스템과 네트워크 기반 침입탐지시스템은 각각 로그 데이터나 패킷 정보에서 단일 공격을 탐지하고 침입경보를 생성한다. 그러므로, 기존의 침입탐지시스템들은 침입경보간의 상호 연관성에 대한 정보가 부족하게 되고, 다수의 거짓 침입경보를 발생시킨다. 이를 해결하기 위해, 본 논문에서는 추론 규칙을 이용하는 침입경보 연관관계 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 침입경보 수집기, 침입경보 전처리기, 침입경보 연관관계 분석기로 구성되어 있다. 침입경보 수집기는 각 침입탐지시스템으로부터 필터링 과정을 거쳐 전송된 침입경보를 받아 침입경보 데이터베이스에 저장한다. 침입경보 전처리기는 불필요한 침입경보를 줄임으로써 침입경보 연관관계 분석의 효율성을 높인다. 마지막으로, 침입경보 연관관계 분석기는 추론 규칙을 이용하여 침입경보간의 상호연관성을 파악한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.07a
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• pp.495-496
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• 2020

재난상황에서 통신망의 불통상황에 대비하여 지상파 방송망을 통한 재난경보메시지를 전달하는 것이 사회안전망의 구축을 위해 매우 중요하게 부각되고 있다. 특히, 사회가 국제화 되고 다양한 국가의 사람들과의 경제 교류를 통해 국내 서비스라고 할지라도 외국인을 대상으로 한 재난경보 메시지도 제공 되어야 재난 상황에서 인명 피해를 최소화 할 수 있다. 지상파 방송 시스템은 비디오 등 정규 프로그램 편성 외에 데이터 채널을 활용하여 다양한 정보를 송출할 수 있으며, ATSC 3.0 방송 시스템은 IP 방식의 데이터 송출을 통해 특정 대상을 타겟으로 정보를 보내는 것이 가능하다. 따라서 이러한 지상파 방송망을 통한 IP 데이터 송출의 장점을 잘 활용하면 재난 상황에서 적은 데이터를 가지고도 효율적으로 다양한 언어로 국민들에게 안전 정보를 보낼 수 있다. 이를 통해 국내 거주 외국인들이 재난에 대비하는데 크게 기여할 수 있다. 본 연구는 디지털 방송망을 통해 다국어 재난메시지를 보내기 위한 효율적인 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2013.05a
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• pp.441-442
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• 2013

통합적인 홍수 예경보시스템의 구현을 위해서는 작은 단위지역별, 재해특성별 수요자의 요구상황에 맞는 시스템 개발이 요구된다. 그런데 도시하천 유역의 경우 주로 본류하천에 의한 배수위 영향을 받고 있으며 제내지로부터는 배수펌프에 의한 인위적인 유입 유량이 하천 수위에 영향을 미치고 있다. 이러한 도시하천의 경우 강우-유출 관계 및 유량-수위 관계가 특수한 형태를 나타내어 이에 대한 면밀한 해석을 통해서만이 적용성 높은 홍수 예경보가 가능할 것이다. 따라서 본 연구에서는 이러한 배수위 영향을 받는 도시하천에 대한 홍수 예경보 측면에서의 분석 기법을 수립하고, 특정 하천 지점에서의 예경보 발령 기준 수위에 대한 지속시간별 경보발령 예상 강우량 데이터를 구축하여 실제 호우상황 발생 시 직접적으로 이용 가능한 중소하천 홍수예경보 분석 체계를 마련하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.10b
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• pp.377-378
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• 2008

본 논문은 시각 장애인들의 보행 시 앞을 볼 수 없는 점을 바탕으로 시각을 음성으로 대체하여 장애 물체가 발생하였을 경우 안전을 위하여 위험 요소를 사전에 경보하여 알려주도록 구현하였다. 시각 장애인들이 보행 시 장애 물체가 나타났을 경우 이를 입체 변위 센서인 초음파 센서로 장애물의 위치를 측정하고 측정된 거리 데이터를 근거리 무선통신인 블루투스를 동하여 송 수신하여 사용자인 시각 장애인에게 소형 스피커를 통하여 음성으로 알려주고 경고함으로써 위험 요소를 사전에 대처할 수 있도록 설계를 하였다. 초음파 입체 변위 센서를 이용하여 측정된 거리를 실시간 자동 거리 측정이 가능하도록 시스템을 구현하고 이 데이터를 근거리 무선 통신으로 송 수신하며 수신 모듈이 데이터를 음성으로 전환하여 실시간 자동 경보 시스템을 구축함으로써 보행 장애 위험물 감지가 보다 효율적으로 이루어지고 디지털화되게 시스템을 개선하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2012.07a
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• pp.350-351
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• 2012

본 논문에서는 ATSC 지상파 DTV시스템에서 계층변조를 사용하여 재난 방송용 부가 데이터를 전송하는 기법을 제안한다. ATSC 지상파 DTV시스템에서 계층변조를 사용하는 방식으로는 ADT(Augmented Data Transmission) 방식과 대역확산방식이 있다. ADT방식은 상대적으로 높은 데이터 전송율을 가지지만 신호가 도달할 수 있는 커버리지가 좁은 반면 대역확산방식은 낮은 데이터 전송률을 가지지만 신호가 도달할 수 있는 커버리지가 넓은 장점이 있다. 따라서, 재난 발생시 넓은 커버리지에 신속하게 긴급경보 방송을 송신하기 위해서는 대역확산기반의 계층변조 방식이 유리하다. 본 논문에서는 ATSC 지상파 DTV시스템에서 긴급경보 방송을 위해 대역확산기반의 계층변조 방식을 사용한 경우 전송용량 및 전계강도와 도달할 수 있는 전송 거리를 분석한다.

• Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation
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• v.4 no.3 s.14
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• pp.9-17
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• 2004

In recent years slope failure due to heavy rainfalls or local downpours usually accompanied by typhoons has increasingly occurred in Korea. Also, the damages caused by slope failure have a tendency to be more disastrous than before. This study has been conducted to prepare an early warning system for slope failure by : (1) analyzing types and causes of slope failure, (2) examining the published evaluation criteria for slope stability, (3) estimating slope stability by considering the properties of slope-forming materials as well as the topographical and geological properties of slopes, and (4) determining the most important variables of affecting the stability of the slope under consideration. The data on the variations of slope conditions measured by an automatic in-situ measurement system and then transmitted to the central analysis system by using an internet. The most important variables can be back-calculated in the central system and compared with the values for the first and second management criteria. These management criteria should be modified and corrected continuously in the future by accumulated data and knowledge related to the early warning system for slope failure.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.10 no.2
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• pp.1-13
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• 2009

Intrusion detection is a process that identifies the attacks and responds to the malicious intrusion actions for the protection of the computer and the network resources. Due to the fast development of the Internet, the types of intrusions become more complex recently and need immediate and correct responses because the frequent occurrences of a new intrusion type rise rapidly. Therefore, to solve these problems of the intrusion detection systems, we propose a sequential pattern miner for analysis of the alert data in order to support intelligent and automatic detection of the intrusion. Sequential pattern mining is one of the methods to find the patterns among the extracted items that are frequent in the fixed sequences. We apply the prefixSpan algorithm to find out the alert sequences. This method can be used to predict the actions of the sequential patterns and to create the rules of the intrusions. In this paper, we propose an extended prefixSpan algorithm which is designed to consider the specific characteristics of the alert data. The extended sequential pattern miner will be used as a part of alert data analyzer of intrusion detection systems. By using the created rules from the sequential pattern miner, the HA(high-level alert analyzer) of PEP(policy enforcement point), usually called IDS, performs the prediction of the sequence behaviors and changing patterns that were not visibly checked.

• Journal of Navigation and Port Research
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• v.47 no.6
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• pp.358-366
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• 2023

This study aimed to provide a solution for improving ship collision alert of the 'accident vulnerable ship monitoring service' among the 'intelligent marine traffic information system' services of the Ministry of Oceans and Fisheries. The current ship collision alert uses a supervised learning (SL) model with survey labels based on large ship-oriented data and its operators. Consequently, the small ship data and the operator's opinion are not reflected in the current collision-supervised learning model, and the effect is insufficient because the alarm is provided from a longer distance than the small ship operator feels. In addition, the supervised learning (SL) method requires a large number of labeled data, and the labeling process requires a lot of resources and time. To overcome these limitations, in this paper, the classification model of collision alerts for small ships using unlabeled data with the semi-supervised learning (SSL) algorithms (Label Propagation and TabNet) was studied. Results of real-time experiments on small ship operators using the classification model of collision alerts showed that the satisfaction of operators increased.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.110-110
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• 2020

최근 낙동강유역에서는 여름철 폭염 및 가뭄의 영향으로 조류대경보가 발령되고 있으며, 급격한 수질환경적 변화가 이루어지고 있다. 본 연구대상유역인 낙동강에서도 가뭄으로 인해 녹조가 발생하여 조류경보가 발령되었다. 남조류의 대발생은 대량 번성 및 사멸에 따라 수체 내 산소 고갈 및 유기물 증가와 같은 문제를 야기하고 있다. 또한 남조류가 분비하는 독성물질 또한 수생태계와 인체에 유해하다. 그리고 인체에는 무해하다고 밝혀졌지만 수돗물 등에서 흙냄새와 같은 좋지 않은 냄새를 유발하는 냄새물인 지오스민, 2-MIB을 분비하여 정수공급체계의 악영향을 미친다. 본 연구대상 지점인 낙동강은 다기능 보 건설로 인해 하천 수심이 증가하고 유속이 느려지면서 정체성 수역 특성을 나타내고 있다. 이는 호소성 수역 특성을 나타내고 있음과 동시에 녹조발생과 같은 수질환경적 변화가 이루어지고 있다는 것을 의미한다. 본 연구에서 시각화 분석을 통해 낙동강 하류 남조류 발생현황을 분석하였으며, 랜덤포레스트를 이용하여 지점별 남조류 발생 주요 영향인자를 도출하였다. 조류경보제 발생 등급은 발령기준으로 관심, 위험, 대발생으로 구분된다. 학습데이터로 관심단계 기준인 남조류세포수 1,000 cell/mL 보다 작게 측정된 데이터들은 관심미만의 데이터로 Normal 등급으로 구분하였다. 구분된 발생등급을 범주형 변수로 설정하여 학습 데이터를 통해 모형을 구축하고 검증 데이터를 이용하여 모형 정확성을 평가하였다. 본 연구를 통해 조류발생 주요 영향인자를 도출하고 변수별 중요도를 평가를 통해 지점별 녹조 발생특성을 비교 분석하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2018.07a
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• pp.191-192
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• 2018

본 논문에서는 재난안전정보를 수집 연계 체계를 구축하여, 재난유형별 예측 분석을 통한 지능형 경보체계 구축 방안을 연구하였다. 각 부처 기관이 보유하고 있는 재난안전정보 유형별 분류하여 빅데이터 기반의 예측 분석을 지원할 수 있는 체계를 제시하였다.