• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.14 no.6
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• pp.175-181
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• 2014

With rapid growth of the wireless mobile computing network technologies, various mobile ad hoc network applications converged with other related technologies are rapidly disseminated nowadays. Vehicular Ad Hoc Networks are self-organizing mobile ad hoc networks that typically have moving vehicle nodes with high speeds and maintaining its topology very short with unstable communication links. Therefore, VANETs are very vulnerable for the malicious noise of sensors and anomalies of the nodes in the network system. In this paper, we propose an anomaly detection method by using big data techniques that efficiently identify malicious behaviors or noises of sensors and anomalies of vehicle node activities in these VANETs, and the performance of the proposed scheme is evaluated by a simulation study in terms of anomaly detection rate and false alarm rate for the threshold ${\epsilon}$.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.437-437
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• 2011

Palmer(1965)는 정상적인 기후에서 현저하게 벗어난 비정상적인 습윤 부족기간을 이상 습윤부족이라 정의하였으며, 가뭄을 장기간의 이상 습윤부족으로 인해 나타나는 현상으로 정의하였다. 특정 지역에서 정상적인 기후조건을 유지하기 위해 필요한 강수량을 산정하고 이를 실제 발생한 강수량과 비교함으로써 수분의 과잉 또는 부족을 검토하였다. 수분의 과잉이나 부족 정도를 지수로 표현함으로써 현재의 수분상황을 나타낼 수 있는 방법을 제시하였으며, 이를 팔머가뭄지수(Palmer Drought Severity Index, PDSI)라 한다. PDSI를 산정하기 위해서는 현재 시점의 수분상황에 대한 고려가 필요하며, Palmer(1965)는 개념적인 물수지 모형이라 할 수 있는 수분수지 모형을 구성하고 이를 이용하여 현재의 수분상황을 판단하기 위한 정보를 생성한 후 그 결과를 바탕으로 PDSI를 산정하는 방법을 제안하였다. 그러나 PDSI는 수분수지 모형에 있어 토양층의 단순화 및 유출의 과소 평가 가능성 등 여러 가지 문제점이 제기된 바 있으며, 미국의 캔자스 및 아이오와 지역을 배경을 개발된 방법이므로 이를 우리나라의 수문학적 조건을 적절히 표현할 수 있는 지에 대한 확인이 필수적이라 할 수 있다. 본 연구에서는 평저수기 기저유출이 지배적으로 나타나는 우리나라의 수문학적 특성을 고려하여 기존 PDSI 방법이 이를 적절히 표현할 수 있는가를 검토하였다. 그 결과 기존 PDSI의 수분수지 모형은 우리나라의 유출 특성을 적절히 표현하기 어렵다는 점을 확인할 수 있었으며, 그 원인을 분석하여 제시하였다. 이와 함께 우리나라의 유출 특성을 보다 적절히 나타낼 수 있도록 하기 위해 수분수지 모형에 대한 수정 방안을 검토하여 제시하였다.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.19 no.9
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• pp.1803-1810
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• 2018

Recently, many researches related to IoT (Internet of Things) have been actively conducted. In order to improve the context aware function of smart wearable devices using the IoT, we proposed a noise reduction method for the event data of the sensor part. In thisstudy, the adoption of the low - pass filter induces the attenuation of the abnormally measured value, and the benefit was obtained from the situation recognition using the event data of the sensor. As a result, we have validated attenuation for abnormal or excessive noise using event data detected and reported by 3-axis acceleration sensors on some devices, such as smartphones and smart watches. In addition, various pattern data necessary for real - time context aware were obtained through noise pattern analysis.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.10 no.2
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• pp.21-25
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• 2005

Human performance of system control under excessive mental-workload may differ from stable situation. In this study, design guidelines of secondary control system were introduced to enhance performance of safety control system. Under urgent situation, the first performance criterion is not a reaction time but safe control reaction that prevents system disaster. Therefore it is important to find out the facts that are mainly related system safety. Experimental results show performance of primary task didn't reflect whole system influence within a limited short reaction time. In this situation, the secondary task is more sensitive to system influence that varied with some factors of urgent status. Therefore, when a system proceeds to abnormal and unsafe status, and even more the reaction time is limited within a very short time to control the system, the estimation of human performance is more sensitive using secondary task performance then primary task performance. Those results mean it is required to develop various secondary tasks to design safety control systems preventing disaster, And also require many studies of estimation methods human performances especially when system status varies dangerous and/or unsafe situation.

• Journal of IKEEE
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• v.13 no.2
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• pp.140-149
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• 2009

Traffic anomaly detection is one of important technology that should be considered in network security and administration. In this paper, we propose an abnormal traffic detection mechanism that includes traffic monitoring and traffic analysis. We develop analytical passive monitoring system called WISE-Mon which can inspect traffic behavior. We establish a criterion by analyzing the characteristics of a traffic training set. To detect abnormal traffic, we derive a hyperplane by using Fisher linear discriminant and chi-square distribution as well as the analyzed characteristics of traffic. Our mechanism can support reliable results for traffic anomaly detection and is compatible to real-time detection. In addition, since the trend of traffic can be changed as time passes, the hyperplane has to be updated periodically to reflect the changes. Accordingly, we consider the self-learning algorithm which reflects the trend of the traffic and so enables to increase the pliability of detection probability. Numerical results are presented to validate the accuracy of proposed mechanism. It shows that the proposed mechanism is reliable and relevant for traffic anomaly detection.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2009.10a
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• pp.245-246
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• 2009

횡요동을 하는 13.5도의 모서리 경사각을 갖는 사각탱크 내에서 발생하는 유체의 슬로싱에 대해 비정상 현상 규명이 가능한 PIV기법을 적용하여 실험적으로 고찰하였다. 내부 액체의 유통현상을 계측한 결과, 0.6Hz와 l.2Hz의 주기를 갖는 실제 운동 상황을 모사한 운동 중의 속도분포를 계측 할 수 있는 기술을 확보하였으며 바닥중앙에 설치된 배플 주위 유동장을 해석하였다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2003.07a
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• pp.206-209
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• 2003

본 논문에서 제안하는 알고리즘은 심벌 타이밍 jitter 를 최소화하기 위해 가장 강한 신호를 주기적으로 감시하고, 그 신호를 적응적으로 DLL(Delayed Locked Loop)의 기준 신호로 정한다. 결과적으로 제안된 알고리즘은 DLL 추적 실패를 피할 수 있고, 기존의 알고리즘에 비하여 DLL의 정상 상태 추적 오류가 작다. 모의실험을 통하여 제안된 알고리즘의 정상상태 DLL 추적오류가 작고 다중 경로 상황에서 DLL 추적 실패를 피할 수 있음을 확인 하였다. 따라서 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 OFDM 의 시간동기 복원 알고리즘에 적합하다.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.22 no.2
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• pp.80-92
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• 2023

As cities are becoming densely populated, previously unexpected events such as crimes, accidents, and infectious diseases are bound to affect user demands. With a time-series prediction of demand using information with uncertainty, it is impossible to derive reliable results. In particular, the COVID-19 outbreak in early 2020 caused changes in abnormal travel patterns and made it difficult to predict demand for time series. A methodology that accurately predicts demand by detecting and reflecting these changes is, therefore, required. The current study suggests a time series modeling pipeline that automatically detects and predicts abnormal events caused by COVID-19. We expect its wide application in various situations where there is a change in demand due to irregular and abnormal events.

• Journal of Biomedical Engineering Research
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• v.22 no.1
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• pp.69-80
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• 2001

본 연구에서는 환자의 골다공증 유무에 따른 내고정 장치 시술 직후 및 융합 후의 안정성을 평가하기 위해 다양한 하중 모드에서 C5-C6 운동분절의 생체역학적 거동을 분석하였다. 이러한 목적으로 먼저, C5-C6 경추부의 유한요소 모델을 구현하여 검증하였다. 모델의 결과는 기존 실험치와 유사하여 신뢰성이 부여되었다. 검증된 모델은 Smith-Robinson 방식으로 골이식물을 삽입한 후 전방 내고정 장치를 적용한 시술 상황을 재현하기 위해 수정되었다. 수정된 모델은 두 종류로 구현되었다. (1) 첫 번째 모델에서는, 시술 직후의 상황을 재현하기 위해 골이식물과 종판의 경계면에 접촉요소를 사용하였다. (2)두 번째 모델에서는 완전히 융합된 상황을 나타내기 위해 골이식물을 종판에 고정하였다. 골다공증의 효과를 예측하기 위하여 두 모델의 해면골에 대한 탄성계수를 변화시켰다(정상: 100MPa, 골다공증: 40MPa). 각 모델의 C5 주체의 상위면에 73.6N의 압축 하중을 가한 후에 108Nm의 굴곡/신전, 굽힘, 비틀림 하중을 가하였으며, C6 추체의 하단면은 모든 방향에 대하여 구속하였다. 전체적인 결과에 있어서 상대적 회전운동, 미끄럼운동, 골이식물 내에서의 von Mises 응력의 경우 정상 모델에 비해 골다공증 모델에서 증가함을 보였으며, 특히 시술 직후의 모델에서 비틀림 하중이 가해진 경우, 상대적 회전운동 및 미끄럼 운동이 가장 높게 예측되었다. 이는 골다공증환자에게 전방 내고정 장치를 시술한 경우 골이식물의 파단 및 유합의 실패가 비틀림 하중에서 발생할 수 있음을 나타낸다. 해면골의 von Mises 응력은 시술 직후에 골다공증 모델의 모든 하중 모드에서, 유합 후에는 굽힘 하중 외의 모든 하중에서 ultimate strength를 초과하는 것으로 나타나 골다공증 환자에게 screw의 해리가 발생할 가능성이 높은 것으로 예측되었다. 따라서 골다공증 환자에게 과도한 운동이 발생하지 않도록 하기 위해서 시술 후 세심한 주의와 halo 같은 견고한 정형술이 필요할 것으로 사료된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.04a
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• pp.938-940
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• 2015

CCTV는 범죄상황 발생시 보안과 증거확보를 위해 사용되어 왔다. 그러나 실제 상황에서 범죄가 발생하기 전 예방을 하는 것 보다 사후 처리에 용도를 두고 있으며, 범죄 예방의 목적에 대해 미미한 효과를 보이고 있다. 본 논문에서는 CCTV로 수집된 보행자의 데이터를 통해 객체의 행동을 분석하여 위험도로 행동의 위험여부를 추정하기 위한 Flexible Multi-level Regression 모델을 제안하였다. 제안된 모델을 통해 관찰된 객체의 행동이 이상행동이라고 판단될 시 위험을 받는 객체에게 알림을 주어 범죄 발생 전 즉각적인 대응이 가능하며 빠른 상황판단이 가능할 것으로 예상된다.