• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06d
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• pp.354-359
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• 2010

센서 네트워크는 광범위한 영역에서 다양한 환경정보를 수집 가능하다. 센서 네트워크 환경에서 발생하는 다양한 이벤트 유형 중에 군집 이벤트는 객체의 군집, 물질의 확산 등과 같은 다양한 형태로 발생한다. 센서의 에너지 제약 특성을 고려하여 군집 이벤트에 대한 에너지 효율적인 탐지 기법에 대한 다양한 기법들이 연구되고 있다. 기존에 제안된 군집 이벤트 탐지 기법들 중 이벤트를 감지한 모든 노드들의 정보를 이용하지 않고, 이벤트의 경계 정보만을 추출하여 기지국으로 전송함으로써 군집 이벤트를 탐지하는 기법이 제안되었다. 하지만 군집 이벤트의 범위가 넓어지고 센서의 배포 밀도가 높을 경우 경계에 위치한 노드들 또한 증가하여 많은 전송 비용을 필요로 한다. 본 논문에서는 에너지 효율적인 군집 이벤트 탐지를 위해 이벤트 경계 노드들의 정보를 압축/요약하여 나타낼 수 있는 인-네트워크 최소 경계 다각형을 생성 기법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.06d
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• pp.21-24
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• 2007

ESM 에서 보안이벤트 분석기술에는 실시간 보안이벤트 필터링 기술, 보안이벤트 상호연관분석기술, 보안이벤트 시각화 분석기술이 활용되고 있다. 기존 보안이벤트 분석기술에서 탐지하지 못하는 미탐을 감소시키고 침입 탐지율을 향상시키기 위하여 보안이벤트 프로파일링 기술을 접목한 침입추론 기술을 제안한다. 보안이벤트를 네트워크 분류, 호스트 분류, 웹 이벤트 분류로 유형을 구분하고 각각을 프로파일링 하여 네트워크 공격의 Anomaly와 웹 어플리케이션 공격을 탐지할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.1095-1097
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• 2015

본 논문에서는 트위터 기반 이벤트 탐지에서의 기계학습을 통한 지명 노이즈제거 방식을 제안한다. 이벤트 탐지 시스템은 트위터 사용자 개개인을 이벤트 탐지의 센서로 이용하여 특정 지명에서 발생하는 이벤트를 탐지하였다. 그러나 지명과 동형이의어 관계의 단어가 탐지되어 이벤트 탐지의 정확도를 낮추는 요인이 된다. 이에 본 논문에서는 먼저 노이즈 관련 데이터베이스 구축을 이용하여 제거 필터링을 진행한 후에 기계학습을 이용해서 지명 유무를 결정하였다. 실험결과 본 논문에서 제시하는 예측기법은 89.6%의 신뢰도로 노이즈제거 기법의 필요성을 보였다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.4 no.8
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• pp.301-308
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• 2015

SNS is a web-based online platform service supporting the formation of relations between users. SNS users have usually used a desktop or laptop for this purpose so far. However, the number of SNS users is greatly increasing and their access to the web is improving with the spread of smart phones. They share their daily lives with other users through SNSs. We can detect events if we analyze the contents that are left by SNS users, where the individual acts as a sensor. Such analyses have already been attempted by many researchers. In particular, Twitter is used in related spheres in various ways, because it has structural characteristics suitable for detecting events. However, there is a limitation concerning the detection of events and their locations. Thus, we developed a system that can detect the location immediately based on the district mentioned in Twitter. We tested whether the system can function in real time and evaluated its ability to detect events that occurred in reality. We also tried to improve its detection efficiency by removing noise.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.30 no.6
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• pp.1255-1261
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• 2020

Cache side-channel attack is a class of attacks to retrieve sensitive information from a system by exploiting shared cache resources in CPUs. As the attacks are delivered to wide range of environments from mobile systems to cloud systems recently, many detection strategies have been proposed. Since the conventional cache side-channel attacks are likely to incur tremendous number of cache events, most of the previous detection mechanisms were designed to carefully monitor mostly cache events. However, recently proposed attacks tend to incur less cache events during the attack. PRIME+ABORT attack, for example, leverages the Intel TSX instead of accessing cache to measure access time. Because of the characteristic, attack detection mechanisms based on cache events may hardly detect the attack. In this paper, we conduct an in-depth analysis of the PRIME+ABORT attack to identify the other useful hardware events for detection rather than cache events. Based on our finding, we present a novel mechanism called PRIME+ABORT Detector to detect the PRIME+ABORT attack and demonstrate that the detection mechanism can achieve 99.5% success rates with 0.3% performance overhead.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.27 no.4
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• pp.114-122
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• 2012

최근 CCTV(Closed Circuit Television)의 설치가 증가하면서 효율적인 모니터링을 위하여 지능형 영상분석 기술에 대한 관심이 높아지고 있다. 지능형 영상분석 기술은 영상의 정보를 분석하여 자동으로 이상 행위를 탐지하고 관리자에게 경보를 전송하는 기술로써, 사고를 사전에 예방하고 사고가 발생한 경우에는 신속하게 대응하여 피해를 줄일 수 있게 해준다. 본고에서는 지능형 영상분석 기술이 탐지할 수 있는 이상 행위, 즉 이벤트를 그 목적에 따라서 보안, 비즈니스 인텔리전스, 객체인식으로 구분하여 현재 기술 수준을 살펴볼 것이다. 그리고 앞으로 지능형 영상분석에서 이벤트 탐지 기술의 발전 방향을 사람의 행동인식, 행위 기반 이상 현상 탐지, 군중 환경에서 이벤트 탐지, 지능형 영상분석 구조의 변화 등의 관점으로 구분하여 살펴보고자 한다.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.36 no.4
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• pp.292-305
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• 2009

Wireless sensor networks have a lot of application areas such as industrial process control, machine and resource management, environment and habitat monitoring. One of the main objects of using wireless sensor networks in these areas is the event detection. To detect events at a user's request, we need a join processing between sensor data and the predicates of the events. If there are too many predicates of events compared with a node's capacity, it is impossible to store them in a node and to do an in-network join with the generated sensor data This paper proposes a predicate-merge based in-network join approach to efficiently detect multiple events, considering the limited capacity of a sensor node and many predicates of events. It reduces the number of the original predicates of events by substituting some pairs of original predicates with some merged predicates. We create an estimation model of a message transmission cost and apply it to the selection algorithm of targets for merged predicates. The experiments validate the cost estimation model and show the superior performance of the proposed approach compared with the existing approaches.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.3 no.9
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• pp.341-348
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• 2014

The advance in web accessibility with dissemination of smart phones gives rise to rapid increment of users on social network platforms. Many research projects are in progress to detect events using Twitter because it has a powerful influence on the dissemination of information with its open networks, and it is the representative service which generates more than 500 million Tweets a day in average; however, existing studies to detect events has been used TFIDF algorithm without any consideration of the various conditions of tweets. In addition, some of them detected predefined events. In this paper, we propose the RTFIDF VT algorithm which is a modified algorithm of TFIDF by reflecting features of Twitter. We also verified the optimal section of TF and DF for detecting events through the experiment. Finally, we suggest a system that extracts result-sets of places and related keywords at the given specific time using the RTFIDF VT algorithm and validated section of TF and DF.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.10 no.12
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• pp.101-108
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• 2010

Many works on energy-efficient cluster event detection schemes have been done considering the energy restriction of sensor networks. The existing cluster event detection schemes transmit only the boundary information of detected cluster event nodes to the base station. However, If the range of the cluster event is widened and the distribution density of sensor nodes is high, the existing cluster event detection schemes need high transmission costs due to the increase of sensor nodes located in the event boundary. In this paper, we propose an energy-efficient cluster event detection scheme using the minimum boundary polygons (MBP) that can compress and summarize the information of event boundary nodes. The proposed scheme represents the boundary information of cluster events using the MBP creation technique in the large scale of sensor network environments. In order to show the superiority of the proposed scheme, we compare it with the existing scheme through the performance evaluation. Simulation results show that our scheme maintains about 92% accuracy and decreases about 80% in energy consumption to detect the cluster event over the existing schemes on average.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2014.01a
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• pp.373-376
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• 2014

최근 모바일 기기 및 무선기기의 발달로 인하여 센서 네트워크가 다양한 분야에서 응용되고 있다. 따라서 센서에서 실시간으로 발생하는 스트리밍 데이터에서 이벤트를 감지하고 분석하는 것은 중요한 연구 분야로 부각되고 있다. 단순 이벤트의 발생 조건을 빠르게 판별하기 위해 비트맵 인덱스 기반 복합 이벤트 검출 기법 등 여러 가지 방법들이 사용되고 있지만, 아직까지 이기종 센서에서 발생하는 각기 다른 형태의 데이터를 융합하여 이벤트를 검출하는 복합 이벤트 처리에 대한 연구는 미비한 실정이다. 본 논문에서는 각기 다른 형태를 가지는 스트리밍 데이터에 멤버쉽 함수를 적용하여 퍼지화 함으로서 이기종 센서에서 발생하는 데이터를 융합 처리가능하며, Quine-Mccluskey 감축기법을 통하여 규칙의 신뢰도 및 속도가 향상된 의사결정을 하는 고속 이벤트 탐지기법을 제안한다.