정보통신 구조의 확산 및 기술이 발전함에 따라 전산 시스템에 대한 침입과 피해가 증가되고 있는 실정이다. 이에 비정상행위 기반 침입탐지 시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있는 가운데 특히, 시스템 호출 감사자료 척도에 은닉 마르코프 모델(HMM)로 모델링 하는 연구가 많이 이루어지고 있다. 하지만, 이는 일정한 임계값 이하의 비정상행위만을 감지할 뿐, 어떠한 유형의 침입인지를 판별하지 못한다. 본 논문에서는, 이러한 침입탐지 시스템의 맹점을 보완하기 위하여 Viterbi 알고리즘을 이용하여 상태 변화를 분석한 후, 어떤 유형의 침입이 발생하였는지를 판별하는 방법을 제안하고, 실험을 통해 제안한 시스템의 가능성을 보인다.
본 논문에서는 화학공정의 이상 진단을 위한 지식 기반 조업 지원 시스템의 개발에 관하여 살펴보고자 한다. 조업지원 시스템에서 가장 핵심적인 부분은 공정에 비정상 상황이 발생한 경우 이를 감지하고, 공정에 발생한 증상들을 분석하여 이상의 근본 원인을 찾아내는 작업-이상 진단이다. 이상 진단을 효과적으로 수행하기 위해서는 적절한 데이터의 해석이 매우 중요한데, 기존의 데이터 해석법들은 정상상태에 기반한 방법들을 동적거동을 효과적으로 표현하기에는 어려움이 많다. 본 연구에서는 RBF에 기반한 신경망을 사용하여 동적을 효과적으로 표현할 수 있는 정성적인 데이터 해석 모듈을 구축하였으며, 이 모듈에서는 공정에서 측정된 정략적인 센서값들을 정성적인 정보로 가공하여 이상진단 모듈에 제공한다. 본 연구에서는 효과적인 이상진단을 위하여 기존의 인과관계 그래프 모델(Cause Effect DiGraph)에 기반한 두가지 그래프 모델을 개발하였다. RCED(Reduced Caue Effect Digraph)는 공정의 측정 변수만으로 공정의 인과관계를 표현하는 오프라인으로 구축된 지식베이스 모델이며, PGTT(Pattern Graph Through Time)는 공정에서 발생한 증상간의 인과관계를 실시간으로 나타내는 동적인 모델이다. 이상, 신경망에 기반한 정성적인 데이터 해석 모듈과 이상진단 모듈을 전문가 시스템 도구인 G2를 DEC AlphaStation 상에서 폴리프로필렌 공정에 대한 조업지원전문가 시스템을 구축하고 이를 적용하여보았다.
유비쿼터스 네트워크 환경에서 개인정보의 유출은 다양한 사이버 범죄를 야기하며 개인정보의 상품화로 프라이버시의 침해가 증가하므로 개인정보의 유출을 탐지하는 것은 매우 중요하다. 본 논문은 네트워크의 트래픽 특성을 기반으로 한 개인정보 유출 탐지 기법을 제안하고자 한다. 실제 대학망에서 정상 상태의 트래픽을 수집하여 트래픽의 특성을 분석함으로써 네트워크 트래픽이 자기유사성을 지님을 확인하였다. 개인정보의 유출을 시도하는 악성코드의 사전정보수집단계를 모사한 비정상적인 트래픽에 대하여 정상 트래픽에서의 자기유사성과의 변화를 살펴봄으로써 이상을 조기 감지할 수 있었다.
To reduce emissions of marine pollutants, regulations are being tightened around the world. In the shipbuilding and shipping industries, various countermeasures are being put forward. As there are limits to applying countermeasures to ships already in operation, however, it is necessary for these vessels to use energy efficiently. The sensors installed on ships typically gather a very large amount of data, and thus a big data platform is needed to manage and analyze the data. In this paper, we build a big data analysis platform based on Hadoop and Spark, and we present a method to detect abnormal ship operation using the platform. We also utilize real ship operation data to discuss the data analysis experiment.
국내 무선 네트워크 환경은 사용자의 서비스 요구 수용과 시장 성장으로 인해 빠르게 변화하고 있다. 이에 따라 무선 구간에서 TCP(transmission control protocol)를 이용한 신뢰성 있는 데이터 전송도 늘어날 전망이다. TCP는 유선 네트워크에서 사용함을 가정으로 만들어졌기 때문에 무선에서 발생할 수 있는 비 혼잡 손실에 의해 많은 성능 저하를 겪을 수 있다. 특히 RTO(retransmission timeout)은 TCP의 성능에 많은 영향을 미친다. 본 논문에서는 송신단에서 fast recovery과정 중에 발생한 패킷 손실을 빠르게 감지하여 RTO없이 복구함으로써 성능저하를 줄일 수 있는 DAC$^{+}$(Duplicate Acknowledgement Counting)와 EFR(Extended Fast Recovery)을 제안한다. 제안 알고리듬을 TCP NewReno와 비교했을 때 정상 상태에서 fast recovery 확률이 높고, 이에 따른 RTO 감소로 인해 response time이 줄어드는 것을 확인할 수 있다.
단일 센서만을 운용하여 옥외활동 중에 있는 사용자의 안전도를 측정하고 판단할 수 있는 방안을 제안한다. 3축 가속도 센서는 다른 센서와 비교하여 가격대비 인지 성능이 우수한 면이 있다. 크기가 작고, 측정하는 값이 상대적으로 에러와 장애로부터 독립적인 측면이 있다. 3축 가속도 센서를 부착한 개인이 옥외에서 비정상적인 상태로 돌입하는 것을 감지할 수 있도록 하기 위하여 3축 가속도가 감지하여 보고하는 에너지 값을 분석하고 이를 계산하여 실시간 안전도를 정량적으로 표기할 수 있도록 하였다.
적외선 열 화상에는 물체 내부의 결함과 그 물체 표면의 이물질 등의 효과가 모두 포함된 상태이므로 적외선 열 화상 자체만으로는 비정상적인 부분들을 찾아내기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 평행 이동 관계에 있는 두 가시광선 영상으로부터 열 화상에 대응하는 보간 영상을 생성하고, 이것을 열 화상과 중첩시킴으로써 가시화하는 방법을 연구한다. 이를 위해서 적외선 센서에 의해 감지된 온도를 매핑한 열 화상을 적외선 카메라로부터 얻고, 적외선 카메라의 양쪽에 부착된 CCD 카메라로부터 좌우의 가시광선 영상을 얻는다. 보간 영상 생성을 위해서 블록 매칭을 이용한 모션 정보를 사용하고, 생성된 보간 영상에서 생기는 구멍(hole)을 메우는 방법을 소개한다. 또한 생성된 보간 영상과 열 화상을 중첩시켜 가시화하는 방법을 기술한다. 이렇게 함으로써 본 논문에서 제안한 가시화 기법은 재해방지를 위한 비파괴 검사 등에 이용될 수 있다.
최근 많은 생산 시스템의 자동화에 있어서 기계의 상태 진단 및 감시는 설비의 중요도 및 특수성를 고려할때 매우 중요한 비중을 차지하게 되며, 생산 작업을 최적화할 수 있는적당한 제어기술의 필요성과 그에 대한 관심이 날로 증가 하고있는 실정이다. 특히 가공분야에서 많은 부분을 차지하고 있는 절삭가공작업은 기구의 구성이 복잡하고 불확정한 요인을 포함하고있으며 공구의 파손이나 채터진동에 의한 공작물의 정도의 변화가 급속히 발생하기 때문에 이를 위하여 인프로세서 감시가 절실히 요구되고 있다. 그러므로 비정상적인 절삭을 사전에 감지하여 대처함으로써 최적의 작업조 건하에서 안정된 절삭을 할 수 있고 공작기계의 유지, 보수에 경제적인 절감을 기대할 수 있다. 본 연구에서는 2차원 절삭과정중에 발생하는 채터진도에 있어서 절삭 파라메타와 AE 신호와의 관계를 실험적으로 규명하며, AE를 이용한 절삭과정을 모니터링 할 수 있는 방법에 대하여 연구한다.
본 논문에서는 산업 IoT (IIoT) 환경에서 생산 설비 내 각 센서 노드의 데이터 이상 여부를 게이트웨이에서 판단하는 Emergency node 선정 모델을 제안하였다. 이 모델은 IIoT 환경이 적용된 생산 설비의 Emergency 상태 즉, 이상 동작으로 인한 온도, 진동 데이터 등의 비정상적인 수집을 구분하여 즉각적으로 대응할 수 있도록 하는 것을 목표로 한다. 본 논문에서는 분할 선형 회귀를 통하여 주기 내 데이터의 허용 범위를 계산하여 기존의 Threshold 방식보다 정확하고 범용적으로 Emergency node를 분류한다.
1979년 3월 Three Mile Island 2 (TMI-2) 발전소에서 사고가 발생했을 때 원자로용기내에 생성된 수소기체로 인하여 운전원은 원자로용기의 수위를 정확히 측정할 수 없었으며, 이로 인하여 사고상태를 신속히 파악하지 못하였다. TMI 사고이후 미국 원자력규제위원회 NRC는 이 같은 문제점을 해결하고자 미국내 모든 원전에서 사고 또는 비정상 조건이 발생할 경우에 원자로 용기 수위에 대하여 운전원이 신뢰성을 갖을 수 있는 후속조치를 수행토록 요구하였다. 또한 미국의 대표적인 전력연구소인 EFRI에서는 개량형 경수로 (Advanced Light Water Reactor : ALWR) 설계 요건으로 이러한 설계가 반영되도록 요건화 하였다.[1]. 본 논문에서는 2,825 MWt급 한국형 표준원전을 대상으로 EPRI에서 요구한 설계요건에 따라 TMI 2 발전소에서와 같은 사고로 인하여 수소기체가 발생했을 경우와 발전소가 비정상 상태로 인하여 증기가 발생했을 경우에, 이를 신속히 제거하여 운전원이 원자로용기의 수위를 정확히 감지할 수 있도록 하는 설계 방안을 검토하였다. 따라서, 설계방안으로 원자로용기에 모인 증기 또는 수소기체를 계통중 가장 높은 위치에 있으며, 계통구성 기기중 유일하게 2상을 유지하고 있는 가압기로 배출시키고자 두 기기간에 연결관을 설치하는 방안에 대해서 분석하였다. 원자로용기 상부해드와 가압기를 연결하는 방안은 여러가지가 있으나, 검토한 결과 한국형 표준원전에서는 연결관을 가압기 상부해드보다 4m 높게하여 원자로용기 상부해드와 연결하는 방안이 EPRI의 설계요건을 만족하면서 기존설계에 영향을 가장 적게 미치는 적합한 설계방안으로 분석되었다.크다는 단점이 있다.TEX>$_2$O$_3$ 흡착제 제조시 TiO$_2$ 함량에 따른 Co$^{2+}$ 흡착량과 25$0^{\circ}C$의 고온에서 ZrO$_2$와 $Al_2$O$_3$의 표면에 생성된 코발트 화합물을 XPS와 EPMA로 부터 확인하였다.인을 명시적으로 설명할 수 있다. 둘째, 오류의 시발점을 정확히 포착하여 동기가 분명한 수정대책을 강구할 수 있다. 셋째, 음운 과 정의 분석 모델은 새로운 언어 학습시에 관련된 언어 상호간의 구조적 마찰을 설명해 줄 수 있다. 넷째, 불규칙적이며 종잡기 힘들고 단편적인 것으로만 보이던 중간언어도 일정한 체계 속에서 변화한다는 사실을 알 수 있다. 다섯째, 종전의 오류 분석에서는 지나치게 모국어의 영향만 강조하고 다른 요인들에 대해서는 다분히 추상적인 언급으로 끝났지만 이 분석을 통 해서 배경어, 목표어, 특히 중간규칙의 역할이 괄목할 만한 것임을 가시적으로 관찰할 수 있 다. 이와 같은 오류분석 방법은 학습자의 모국어 및 관련 외국어의 음운규칙만 알면 어느 학습대상 외국어에라도 적용할 수 있는 보편성을 지니는 것으로 사료된다.없다. 그렇다면 겹의문사를 [-wh]의리를 지 닌 의문사의 병렬로 분석할 수 없다. 예를 들어 누구누구를 [주구-이-ν가] [누구누구-이- ν가]로부터 생성되었다고 볼 수 없다. 그러므로 [-wh] 겹의문사는 복수 의미를 지닐 수 없 다. 그러면 단수 의미는 어떻게 생성되는가\ulcorner 본 논문에서는 표면적 형태에도 불구하고
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[게시일 2004년 10월 1일]
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