• Proceedings of the Korean Nuclear Society Conference
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• 1998.05a
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• pp.329-334
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• 1998

원자력발전소와 같이 복잡하고 안전성이 강조되는 경보처리 및 표시계통은 개발개념의 적합성 (설계요건의 타당성), 적용된 알고리즘의 완결성(지식기반과 소프트웨어의 확인)과 인간공학적 유용성의 평가가 상당히 중요하다. 동적 경보계통(Alarm and Diagnosis-Integrated Operator Support System : ADIOS)은 다음과 같은 실험을 통해 경보처리 알고리즘의 완결성과 인간공학적 유용성을 확인하였다.·예비기능시험(Preliminary functional test)·Petri net 을 이용한 알고리즘의 완결성 확인(Verification)·전규모 시뮬레이션 환경에서의 인간공학적 성능평가(Validation and Evaluation)

• Electric Engineers Magazine
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• v.230 no.10
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• pp.34-39
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• 2001

경보 음이 울리고 적색 램프들이 깜박이고 배전반 감시원들은 계통사고를 수습하느라 한 동안 소란스럽다. 경보음들을 끄고, 경보 표시등에 내용을 확인 기록하고 복귀시킨 후 가장 급한 선로부터 전력을 다시 공급하기 위하여 차단된 차단기를 순서대로 투입하고 고장의 진원 계통만 분리하여 고장구간을 최소화한다.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.4 no.1
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• pp.103-114
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• 1998

본 논문은 화력발전소 적용을 위한 경보처리 기반 고장진단 전문가 시스템(APDX(Alarm Processing and Diagnosis Expert System)개발에 관하여 논의한다. 본 연구에서 제시된 경보처리 알고리즘은 근본적으로는 경보 인과관계 트리를 사용하고 있으나 최종 원인 경보선택에 있어서는 경보 발생시간과 경보 우선순위 Meta-Rul를 활용한다. 경보처리 모듈에서 처리된 원인경보를 근거로 하여 본 원인경보와 관련된 고장부위를 진단하게 된다. 진단모듈에서는 경보에 관련된 센서들과 고장들 사이의 관계를 정상적으로 모델링하고 센서들의 트랜드를 정성적 해석기로 분석하여 증가, 정상, 감소의 세가지 상태에 대한 신뢰도를 출력한다. 또한 각 경보로부터 고장이 예상되는 고장타입을 센서 천이도로 모델링하여 진단에 활용된다. 최종적으로 추론모듈에서 퍼지(Fuzzy) 추론 알고리즘을 이용하여 모델된 고장 타입과 계산된 고장과의 매칭과정을 통하여 진단을 수행하게 되며, 계산 창 (Window)를 변경하면서 고장을 재 확인하게 된다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.07a
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• pp.492-494
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• 2020

본 논문에서는 지방자치단체(지자체)에서 관리하는 다양한 예·경보시스템들이 별도의 서버로 관리되어 다원화 운영으로 복잡할 뿐만 아니라 제공하는 정보의 내용과 범위도 통일되지 않았던 문제점과 중앙 정부에서 재난정보 전달에 대한 결과 정보를 실시간으로 확인이 어려웠던 문제점을 해결하기 위한 방안 및 시스템에 대해서 제안한다. 제안하는 차세대 통합 예·경보 플랫폼은 웹서비스 형태로 접속하여 부여된 권한에 따라 재난정보를 한 번의 클릭을 통해 다양한 매체로 전달할 수 있을 뿐만 아니라, 재난정보 전달에 대한 결과도 실시간으로 확인 가능한 장점을 지니고 있다. 본 논문에서는 국내 예·경보시스템의 현황을 살펴보고 이를 기반으로 차세대 통합 예·경보 플랫폼의 구조 및 전달하는 재난정보 프로파일을 제안하고 이를 통해 기존 예·경보 시스템을 통합 연동 및 관리하는 방안에 대해 설명한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04a
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• pp.247-249
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• 2004

IDS에서 발생되는 경보의 수는 최근 인터넷 애플리케이션의 발달로 인하여 급격히 증가하고 있으며. 그로 인해 오 경보의 수도 함께 증가하고 있다. 발생된 경보들은 침입탐지 시스템의 성능저하와 alert flooding 의 원인이 된다. 따라서 이 논문에서는 다량의 경보 중에서 오 경보(False Alarm)의 발생을 감소시킬 수 있는 오 경보 분류 모델을 제안한다. 제안된 오 경보 분류 모델은 데이터 마이닝 기법들 중에서 분류 기법을 기반으로 구현되었다. 실험 을 통해서 IDS에서 발생하는 경보 중에서 정상데이터이나 공격으로 잘못 판단하여 발생하는 False Positive의 발생율이 현저히 감소됨을 확인할 수 있었다. 제안된 오 경보 분류 모델은 경보메시지 축약의 효과가 있으며 침입탐지 시스템의 탐지율을 높이는데 활용될 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.05a
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• pp.265-268
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• 2003

원자력 발전소 운전시 이상 현상으로 인한 발전소의 정지 등 기타 여러 사고시 그 원인을 신속히 파악하여 조치하는 잎은 발전소의 안전과 효율적인 측면에서 매우 중요한 부분이다. 경보원인추적시스템(ACTS: Alarm-Cause Tracking System)은 발전소 현장에서 자주 사용하는 경보 논리도면을 자동화하여, 경보의 원인을 보다 상세하게 추적하여 경보절차서에 표시되는 원인들 중 실제로 발생한 원인과 그에 해당하는 절차 부분을 강조하여 표시함으로써 운전원이 쉽게 상세원인을 파악할 수 있도록 한다. 또한 이 시스템은 운전원이 경보의 발생경로와 논리상태를 그래픽으로 전산화된 논리도면상에서 확인하여 경보에 대한 빠른 조치를 취할 수 있도록 인터페이스를 제공한다.

• Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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• v.12 no.3
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• pp.124-131
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• 1998

This paper proposed the alarm processing system to improve the efficiency of monitoring method by applying the neural network and troubleshooting knowledge base for IADAPS(Intelligent Alarm Diagnosis And Processing System) method in an receiving and distributing board of Building complex. This IADAPS is abased on the cumulative generalized delta rule of backpropagation in neural network. It was used to infer the minimum alarms among multi-fired alarms, and the inferred alarm can be displayed maintenance information of facility by using a pre-defined troubleshoot knowledge base. For validating the proposed monitoring method, he method of simulation used to the five case of virtual scenario. As comparison results, a proposed method in this paper could be proved the applied possibility of an neural network and utilized in fields of facilities maintenance, if needed, be operated by non-expertise.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.5-5
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• 2018

최근 기후변화로 인하여 이상기후 및 지구온난화 현상의 발생이 증가하고 있다. 2014년 한국 기후변화 평가보고서에 따르면 강우량은 1971~2000년 1,315mm에서 2001~2010년 1,412mm으로 7.4% 증가하였으며, 호우일수는 1971~2000년 20일에서 2001~2010년 28일로 8일이 증가하였다. 이러한 강우량의 증가 및 호우일수의 증가로 도심지의 침수피해는 지속적으로 발생하고 있지만 도시특성을 반영한 예 경보 체계의 부재로 그 피해는 가중되고 있다. 국립재난안전연구원에서는 2014년부터 도심지 침수피해를 예방하기 위해 한계강우량 및 도시침수 경보기준 개발 연구를 수행하고 있다. 도시침수 경보기준은 도시침수를 발생시키는 최소 강우량을 의미하는 한계강우량 개념을 도입하여 국가재난관리시스템(NDMS, National Disaster Management System)의 과거 피해이력과 강우량과의 분석을 통해 산정하였다. 2017년 까지 27개 시군구 470여개 읍면동의 경보기준을 산정하였으며, 적용성 평가를 위해 실제 피해가 발생한 지역의 CCTV자료를 수집하여 한계강우량을 추정하고 경보기준 검증을 실시하였다. CCTV를 활용한 경보기준의 검증은 영상자료 확보의 어려움과 침수시간 및 정확한 침수심의 변화를 확인하는데는 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 지표침수 및 우수관 수위관측 시설을 구축하여 도시침수 발생 양상을 모니터링 하고 경보기준을 검증하고자 한다. 또한 구축된 모니터링 시설은 향후 실측 기반의 예 경보체계구축을 위한 기초자료로 활용할 수 있을 것이다.

• KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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• v.11 no.7
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• pp.217-224
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• 2022

Today, with the development of technology and industry, fire accidents in special buildings are increasing as special buildings increase. However, despite the rapid development of information and communication technology, human casualties are steadily occurring due to the underdeveloped and ineffective indoor fire alarm system. In this study, we confirmed that the existing indoor fire alarm system using acoustic alarm could not deliver a sufficiently large alarm to the in-room personnel. To improve this, we designed and implemented a fire alarm system using edge computing and beacons. The proposed improved fire alarm system consists of terminal sensor nodes, edge nodes, a user application, and a server. The terminal sensor nodes collect indoor environment data and send it to the edge node, and the edge node monitors whether a fire occurs through the transmitted sensor value. In addition, the edge node continuously generate beacon signals to collect information of smart devices with user applications installed within the signal range, store them in a server database, and send application push-type fire alarms to all in-room personnel based on the collected user information. As a result of conducting a signal valid range measurement experiment in a university building with dense lecture rooms, it was confirmed that device information was normally collected within the beacon signal range of the edge node and a fire alarm was quickly sent to specific users. Through this, it was confirmed that the "blind spot problem of the alarm" was solved by flexibly collecting information of visitors that changes time to time and sending the alarm to a smart device very adjacent to the people. In addition, through the analysis of the experimental results, a plan to effectively apply the proposed fire alarm system according to the characteristics of the indoor space was proposed.

• The KIPS Transactions:PartC
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• v.13C no.3 s.106
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• pp.295-302
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• 2006

An intrusion detection system writes a lot of alarms against attack behaviors in real time. These alarms contain not only actual attack alarms, but also false alarms that are mistakes made by the intrusion detection system. False alarms are the main reason that reduces the efficiency of the intrusion detection system, and we propose framework for false alarms analysis in the paper. Also, we apply an incremental data mining method for pattern analysis of false alarms increasing continuously. The framework consists of GUI, DB Manager, Alert Preprocessor, and False Alarm Analyzer. We analyze the false alarms increasingly through the experiment of the proposed framework and show that false alarms are reduced by applying the analyzed false alarm rules in the intrusion detection system.