• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• v.40 no.1
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• pp.34-38
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• 2016

Recently, electric propulsion systems are been increasingly used in large cruise ships and merchant vessels. When abnormal electrical conditions occur in the motor of an electric propulsion ship, they can cause serious damage to the motor and propeller shaft. Research on abnormal conditions of propulsion motors used in electric propulsion vessels and electric ships difficult to find. In this study, a mathematical model of the electric propulsion system is proposed to analyze transient phenomena that occur in the case of electric propulsion motor or propeller shaft malfunction. A synchronous motor was used in the MATLAB computer simulation of this study. In the event of electrical malfunction of the electric propulsion motor at rated operation, over current occurs in the condition of 1 phase ground, over torque occurs at 3 and 2 phases ground and over current and torque occur when exciting power fails at rated operation.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.29 no.5
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• pp.1027-1037
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• 2019

Conventional cyber-attack detection solutions are generally based on signature-based or malicious behavior analysis so that have had difficulty in detecting unknown method-based attacks. Since the various information occurring all the time reflects the state of the system, by modeling it in a steady state and detecting an abnormal state, an unknown attack can be detected. Since a variety of system information occurs in a string form, word embedding, ie, techniques for converting strings into vectors preserving their order and semantics, can be used for modeling and detection. Novelty Detection, which is a technique for detecting a small number of abnormal data in a plurality of normal data, can be performed in order to detect an abnormal condition. This paper proposes a method to detect system anomaly by cyber attack using embedding and novelty detection.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.34 no.3B
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• pp.311-317
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• 2009

The traditional network anomaly detection systems execute the threshold-based detection without considering dynamic network environments, which causes false positive and limits an effective resource utilization. To overcome the drawbacks, we present the adaptive network anomaly detection model based on artificial immune system (AIS) in centralized network. AIS is inspired from human immune system that has learning, adaptation and memory. In our proposed model, the interaction between dendritic cell and T-cell of human immune system is adopted. We design the main components, such as central node and router node, and define functions of them. The central node analyzes the anomaly information received from the related router nodes, decides response policy and sends the policy to corresponding nodes. The router node consists of detector module and responder module. The detector module perceives the anomaly depending on learning data and the responder module settles the anomaly according to the policy received from central node. Finally we evaluate the possibility of the proposed detection model through simulation.

• Proceedings of the Korean Nuclear Society Conference
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• 1997.05a
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• pp.139-146
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• 1997

제한 제어 계통은 원자력발전소의 주요계통의 운전상태를 감지하여 운전변수들의 이상 기동이 예상되면 적절한 제한조치를 자동으로 수행하여 원자로 트립이 일어나는 것을 미연에 방지한다. 한 계통의 고장으로 인한 이상상태가 발생하면 국부제어기는 그 국소성 때문에 그 상황을 제대로 다루지 못할 경우가 생긴다. 따라서 고장의 원인을 정확히 파악하고 그에 대한 적절한 대처를 할 수 있는 높은 수준의 지능적 제한 재어 알고리즘이 필요하게 되며 이를 위하여 본 연구에서는 칼만 필터를 이용하여 원전의 상태변수를 추정하고 퍼지로직을 이용하여 고장을 파악하고 적절한 조치를 수행할 수 있는 제한 제어 알고리즘을 개발하였다. 이를 영광 3/4호기 원전의 이상 상태에 대하여 모의 적용함으로써 그 유용성을 보여주었다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2012.11a
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• pp.127-128
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• 2012

본 논문에서는 전압 불평형, 단상 전압 새그, 3상 정전 등의 비정상적인 계통에 대해서 적용 가능한 동기좌표 기반의 3상 새그 검출 방법을 제안하고 그 가능성을 비교하였다. 3상 새그 보상기는 계통 정상상태에서는 부하에 전력을 공급하고, 계통 새그나 사고 발생 시 이상상태를 검출하여 싸이리스터를 오프하여 계통과 부하를 분리하고 부하에 안정하고 연속적으로 정격 전압을 공급한다. 새그 보상기의 중요한 조건 중 하나는 얼마나 빨리 계통의 이상상태를 검출하여 중요부하와 계통을 분리시켜주는 것이다. 본 논문에서는 계통 불평형 상태에서 동기좌표계에서 발생하는 2고조파 성분을 빠르게 상쇄시키는 구조적으로 간단한 계통의 이상상태를 검출하는 방법을 제안하였다. 제안한 새그 검출기법의 타당성을 시뮬레이션을 통하여 검증 하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2011.07a
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• pp.1972-1974
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• 2011

차량에 장착되는 전장품 사이의 정보 교환용 통신방식으로 주로 사용되는 CAN 통신 프로토콜의 이상상태를 분석하고 차량제어기에 적용해야할 CAN 이상상태 검출 및 처리 기능에 대해 연구하였다. 이 연구결과는 CAN 통신 문제의 탐지와 대응 방법을 제시하여 차량운행 시 시스템의 안정성을 높이는데 기여할 것으로 예상된다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.664-666
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• 2001

침입탐지의 종류를 탐지 방법 측면에서 구분해보면 크게 이상탐지와 오용탐지로 나뉘어진다. 침입탐지의 주된 목적은 탐지오류를 줄이고 정확한 침입을 판가름하는데 있다. 그러나 기존의 이상탐지와 오용탐지 기법은 그 방법론상에 이미 판단오류 가능성을 내포하고 있다. 이상탐지는 정상적인 사용에 대한 템플릿을 기초로 하므로 불규칙적인 사용에 대처할 수 없고, 오용탐지는 침입 시나리오라는 템플릿에 기초하므로 알려지지 않은 침입에 무방비 상태인 문제가 있다. 침입의 주요 목적은 관리자의 권한을 얻는 것이며 그 상태에서 쉘을 얻은 후 원하는 바를 행하는 데 있을 것이다. 그러므로 그 상태를 얻으려는 프로세스와 추이와 결과를 모니터링하여 대처하면 호스트기반 침입의 근본적인 해결책이 될 수 있다. 그러므로 본 연구에서는 프로세스의 상태를 모니터링함으로써 컴퓨터시스템의 침입을 탐지하는 새로운 기술에 대해 제안하고 설명한다. 프로세스의 상태는 일반상태, 특권상태 관리자상태 등으로 구분되며, 시스템에 의해 부여된 실사용자ID, 유효ID, 실그룹ID, 유효그룹ID를 점검함으로써 이루어진다. 본 연구에서 모니터링에는 BSM을 사용하며, 호스트기반에서 사용한 프로세스의 상태 모니터링에 의한 침입탐지시스템 구현한다.

• Journal of the Korean Society of Safety
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• v.12 no.4
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• pp.214-219
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• 1997

The mechanical seals, which are installed in rotating machines like pump and compressor, are generally used as sealing devices in the many fields of industries. The failure of mechanical seals such as leakage, crack, breakage, fast and severe wear, excessive torque, and squeaking results in big problems. To identify abnormal phenomena on mechanical seals and to propose the proper monitoring parameter for the failure of mechanical seals, sliding wear experiments were conducted. Acoustic emission, torque, and temperature were measured during experiments. Optical microstructure was observed for the wear processing after every 10 minute sliding at rotation speed of 1750 rpm and scanning electron microscopy was also observed. Except for the initial part of every experiment, the variation of acoustic emission was well coincided with torque variation during the experiments. This study concludes that acoustic emission and torque are proper monitoring parameters for the failure of mechanical seals. The intensity of acoustic emission signals is measured in root mean square voltage. Temperature of sealing face will be used as a parallel parameter for increasing the reliability of monitoring system.

• 한국해양학회지
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• v.22 no.2
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• pp.57-62
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• 1987

The Markov chain properties of the sea surface temperature (SST) anomalies, namely, the dependency of the monthly SST anomaly on that of the previous month, are studied based on the SST data for 28years(1957-1984) at 5 stations in the southeastern coast of Korea. Wi classified the monthly SST anomalies at each station into the low, the normal and the high state, and computed transition probabilities between SST anomalies of two successive months The standard deviation of SST anomalies at each station is used as a reference for the classification of SST anomalies into 3states. The transition probability of the normal state to remain in the same state is about 0.8. The transition probability of the high or the low states to remain in the same state is about one half. The SST anomalies have almost no probability to transit from the high (the low) state to the low (the high) state. Statistical tests show that the Markov chain properties of SST anomalies are stationary in tine and homogeneous in space. The multi-step Markov chain analysis shows that the 'memory' of the SST anomalies at the coastal stations remains about 3 months.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.13 no.6
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• pp.1249-1256
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• 2018

Recently the research on artificial intelligence is actively processing in the fields of diagnosis and prediction. In this paper, we acquire the data of electrical current, revolution per minute (RPM) and vibration that is occurred in the motor and pump where hey are installed in the industrial fields. We train the acquired data by using the k-nearest neighbors. Also, we propose the status diagnosis methods that judges normal and abnormal status of motor and pump by using the trained data. As a proposed result, we confirm that normal status and abnormal status are well judged.