• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.21 no.6
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• pp.183-190
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• 2011

In this paper, we propose a prototype system for abnormal sound detection and identification which detects and recognizes the abnormal situations by means of analyzing audio information coming in real time from CCTV cameras under surveillance environment. The proposed system is composed of two layers: The first layer is an one-class support vector machine, i.e., support vector data description (SVDD) that performs rapid detection of abnormal situations and alerts to the manager. The second layer classifies the detected abnormal sound into predefined class such as 'gun', 'scream', 'siren', 'crash', 'bomb' via a sparse representation classifier (SRC) to cope with emergency situations. The proposed system is designed in a hierarchical manner via a mixture of SVDD and SRC, which has desired characteristics as follows: 1) By fast detecting abnormal sound using SVDD trained with only normal sound, it does not perform the unnecessary classification for normal sound. 2) It ensures a reliable system performance via a SRC that has been successfully applied in the field of face recognition. 3) With the intrinsic incremental learning capability of SRC, it can actively adapt itself to the change of a sound database. The experimental results with the qualitative analysis illustrate the efficiency of the proposed method.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.235-235
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• 2016

댐이나 홍수방지시설과 같은 대규모 수공구조물의 설계 및 평가에는 주로 가능최대강수량(Probable Maximum Precipitation, PMP)가 적용되고 있다. 이러한 PMP의 산정은 관측자료의 정상성 가정을 기반으로 하기 때문에 기후변화와 같은 비정상성을 고려할 수 없다. 본 논문에서는 이러한 문제를 극복하기 위해 대기 프로세스의 비정상성 효과를 반영할 수 있는 물리적 기반의 수치 기상 모형(Numerical Weather Model)을 이용하여 최대강수량(Maximum Precipitation, MP)을 산정하는 접근법을 제시하고자 한다. 사례 연구로 대상 극한 강우사상을 식별하고, 식별된 사상들은 지역 대기 모형 중 하나인 WRF를 이용하여 재현된다. 이때, 한국 내의 약 650개의 AWS 자료와 NCEP에서 제공하는 전세계 기상관측자료 및 해수면 온도 자료를 사용하여 초기조건과 경계조건을 개선하고, 총 강수량과 강우의 공간적인 분포를 재현하기 위한 최적 물리옵션을 찾기 위해 다양한 수치실험이 수행된다. 최종적으로 재현된 극한 강우사상은 모형의 경계조건과 수분 최대화의 통해 최대화되어 물리적으로 가능한 최대 강수량을 산정하게 된다. 본 연구는 제한된 강우사상을 대상으로 최대 강수량을 산정하였기 때문에 추후 다양한 강우사상에 대한 연구와 강우의 최대화에 대한 보완이 필요하지만, 정상성 가정에 의존하지 않는 극한 강우사상 산정에 잠재적인 대안이 될 것이라 기대된다.

• Journal of the Korean Vacuum Society
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• v.4 no.3
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• pp.283-286
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• 1995

자화도와 비저항의 온도에 따른 변화를 측정함으로써 덩치 가돌리늄의 큐리온도를 정확히 결정하였다. 이 두 물리량은 큐리온도에서 비정상적인 특이성을 보여준다. 이들의 특이성에서 결정된 큐리온도의 값은 서로 1도 이내에서 잘 일치함을 보여주었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04a
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• pp.766-768
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• 2001

정보통신의 질적 양적 팽창과 더불어 컴퓨터 시스템에 대한 침입 또한 증가하고 있다. 침입탐지시스템은 이를 해결하기 위한 대표적인 수단으로, 최근 관련된 연구의 방향이 오용탐지 기법에서 비정상 행위탐지 기법으로 옮겨가고 있는 상황이다. HMM(Hiddem Markov Model)은 비정상행위탐지 기법에 사용되어 다양한 척도(measure)에 대한 정상행위를 효과적으로 모델링할 수 있는 방법이다. 다양한 척도의 결과값들로부터 침입을 판정하는 방법에 대한 연구는 미흡하다. 본 논문에서는 SOM(self organizing map)을 통해 축약된 데이터를 HMM으로 모델링한 비정상행위기반 침입탐지 시스템의 성능을 향상시키기 위해 퍼지 침입판정 방법을 제시한다. 실험결과 척도에 따른 결과들의 기계적 결합보다 향상된 결과를 얻었으며, 퍼지 관련 파라메터의 개선을 통해 더욱 좋은 효과를 기대할 수 있었다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.10 no.5
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• pp.962-969
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• 2006

To address the importance of the process fault detection for productivity, support vector machines (SVMs) is employed to assist the decision to determine process faults in real-time. The reactive ion etching (RIE) tool data acquired from a production line consist of 59 variables, and each of them consists of 10 data points per second. Principal component analysis (PCA) is first performed to accommodate for real-time data processing by reducing the dimensionality or the data. SVMs for eleven steps or etching m are established with data acquired from baseline runs, and they are further verified with the data from controlled (acceptable) and perturbed (unacceptable) runs. Then, each SVM is further utilized for the fault detection purpose utilizing control limits which is well understood in statistical process control chart. Utilizing SVMs, fault detection of reactive ion etching process is demonstrated with zero false alarm rate of the controlled runs on a run to run basis.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06c
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• pp.463-468
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• 2010

본 논문은 본 연구팀이 행동패턴 분석을 위하여 개발한 BPP(Behavior Pattern Prediction)알고리즘의 가중치(weight) 속성을 객관적으로 수식화 하는 방법과 가중치와 행동 프로파일을 이용하여 정상/비정상 행동여부를 판단하는 ABA(Abnormal Behavior Analysis) 알고리즘을 제안한다. 가중치는 거주자의 방과 행동 사이의 연관성을 나타내며 가중치가 제한된 범위 내에서 증가 할수록 행동에 대한 관심이 크다. 구축한 사용자 프로파일의 주요 구성 요소로는 행동이 지속된 시간 과 행동 발생 횟수이다. ABA 알고리즘은 가중치와 행동 발생 횟수, 행동 지속시간과의 상관분석 결과를 참조 하였으며, 이산 가중치 데이터를 분석하여 비정상적인 행동을 탐지한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2011.07a
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• pp.1121-1122
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• 2011

대용량 삼상 변압기에서 무부하 정상상태에서의 특성을 예측하는 것은 변압기의 설계 과정에서 중요한 과정 중 하나이다. 통상적으로 전기기기의 무부하 정상상태 해석을 위해 시간차분 유한요소법이 사용되어왔다. 대용량 삼상 변압기 또한 이을 이용하여 무부하 정상상태 해석을 수행할 수 있지만, 삼상 변압기의 인덕턴스 성분이 권선 저항에 비해 매우 크기 때문에 정상 상태 도달까지 매우 많은 시간이 소요되어 실제적으로 정상 상태 해석이 불가능하게 된다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 대용량 삼상 변압기의 무부하 정상상태 해석을 효과적으로 수행하기 위한 방법을 제안하고자 한다.

• Convergence Security Journal
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• v.9 no.2
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• pp.41-48
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• 2009

Distributed denial of service attack detection for more development and research is underway. The method of using statistical techniques, the normal packets and abnormal packets to identify efficient. In this paper several statistical techniques, using a mix of various offers a way to detect the attack. To verify the effectiveness of the proposed technique, it set packet filtering on router and the proposed DDoS attacks detection method on a Linux router. In result, the proposed technique was detect various attacks and provide normal service mostly.

• The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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• v.4 no.2
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• pp.192-200
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• 1999

위성의 전지는 위성의 수명과 직접적인 영향을 갖고 있으며 이것의 정상동작여부에 따라 위성의 안정적인 임무수행여부가 결정된다. 상대적으로 일반화된 셀 모델링의 최근 개발은 NiH2셀의 동특성을 시뮬레이션 하기 위한 기본적인 원리에 기반을 둔 접근방식이다. 그러나 이러한 일반적인 방정식을 통해 비선형성과 전력상태를 포함하는 전지 특성을 예측하는 것은 사실상 불가능하다. 본 연구에서는 다층신경회로망을 이용하여 비선형 특성를 갖는 니켈-하이드로진 전지 특성을 모델링 하였으며, 모델링된 상수값은 위성의 식시간 동안의 전지 전력상태 분석을 위해 사용되었다. 모델링 결과의 정확성을 확인하기 위해 니켈-하이드로진 전지시험결과 분석자료와 비교 검토 되었다. 전지 동작모드는 정상동작모드와 실패모드로 나누어 분석되었다. 정상동작모드는 위성의 식시간 동안 아크젯 동작 여부에 의해 각각 분석되었으며, 또한 태양전지와 배터리 셀 일부의 고장으로 인한 실패모드에서의 전지전력상태가 분석되었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.168-168
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• 2022

최근 인간의 인위적인 활동으로 인하여 대기 중 온실가스의 배출량이 급격히 증가하였고, 이에 따라 전 세계적인 지구온난화로 인한 이상기후가 발생하고 있다. 특히, 홍수, 가뭄, 태풍 등 극한 수문 현상들의 변화가 두드러지게 나타나고 있으며, 강우 특성의 변화는 극한 수문 현상의 직접적인 요인으로 작용한다. 현재 확률강우량을 추정하는 가장 보편적인 방법은 과거 강우 자료를 바탕으로 빈도해석을 수행하고 있으며, 지속기간별로 산정한 확률강우량은 강우강도-지속기간-빈도(Intensity-Duration-Frequency, IDF)곡선으로 유도하여 수공구조물 설계에 사용되고 있다. 그러나 기후변화의 영향으로 집중호우와 잦은 홍수로 인한 피해가 증가함에 따라 과거 강우자료를 바탕으로 확률강우강도를 활용하여 확률 강우량을 추정하는 것이 매우 어려워졌다. 따라서, 본 연구에서는 1975년도부터 2020년도까지의 현재기간 모의자료, 2021년도부터 2100년도까지의 미래 강우자료와 기후변화 시나리오인 RCP 4.5와 RCP 8.5를 활용한다. 또한, 부산지역을 대상으로 비정상성 GEV 모형을 활용하여 지역빈도해석을 수행하였고, 미래 설계강우량 산정을 위한 비정상성 IDF곡선을 유도하여 분석하고자 한다.