• 한국산학기술학회논문지
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• 제12권12호
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• pp.5873-5877
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• 2011

본 논문은 안전관리 지역 내에서 아이와 같은 객체의 움직임에 대한 분석 연구이다. 안전관리 지역 내의 객체의 이상상황을 감지하여, 만일 비정상적인 상황이 감지되면 사전에 정해진 업무를 수행하도록 설계되어진다. 인적자원을 통하여 안전관리가 필요한 지역에 대해서 지속적으로 이상상황에 대한 감지업무를 수행한다는 것은 불가능한 사항이므로 이러한 감지 시스템의 도입을 통하여 안정적으로 지역의 신뢰도를 높일 수 있다. 따라서 본 논문에서는 객체의 검지를 통하여 현재의 상황을 인식하여 그에 대한 대응을 위한 것이다. 본 논문에서 제안한 방안을 통하여 센서 기반 분석시스템을 이용하여 객체의 이동상황 및 이상상황 감지를 수행한다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제20권2호
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• pp.315-328
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• 2024

연구목적: 본 논문은 CCTV에서 확인하기 어려운 도심 생활안전 이상상황을 감지하기 위해 다종 복합 센서 정보를 활용한 서비스 구축방안을 제시하는데 목적이 있다. 연구방법:본 연구는 실제 테스트베드 데이터를 기반으로 서비스 시나리오를 선정하고, 주요 수요처인 지자체 스마트도시통합운영센터 운영자를 대상으로 서비스 중요도 분석을 수행하였다. 연구결과:서비스 시나리오는 크게 주야간 동적 객체 감지, 급격한 객체의 온도변화 감지, 시계열적 객체의 상대 온도변화 감지 유형으로 도출되었다. AHP 분석 결과, 사람, 차량 등 동적객체로 인한 보행, 모빌리티 충돌 위험상황 서비스와 즉각적인 대형 재난으로 이어지는 화재 전조현상 감지 서비스의 중요도가 높게 나타났다. 결론:본 연구는 테스트베드 실데이터 기반으로 지자체에서 활용 가능한 이상감지 서비스 구축방안을 제시한 의의가 있다. 이를 통해 지자체의 서비스 도입 의사결정을 지원하는 기초자료로 활용될 것으로 판단된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
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• pp.658-661
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• 2024

퍼블릭 클라우드 시장이 성장하면서 퍼블릭 클라우드에서 호스팅하는 컴퓨팅 자원으로 구축된 거대하고 복잡한 IT 시스템이 점차 많아지고 있다. 이러한 시스템의 증가는 서비스 장애 발생 확률을 높이므로, 장애 관리 및 선제 감지를 위한 퍼블릭 클라우드 자원의 이상 감지 연구에 대한 수요 또한 증가하고 있다. 그러나 연구에 활용할 수 있는 벤치마크 데이터셋이 없다는 점과, 실제 자원에서 추출할 수 있는 데이터는 레이블링이 되어 있지 않은 불균형 데이터라는 점 때문에 관련 연구가 부족한 상황이다. 이러한 문제를 해결하고자 본 논문은 비지도 방식의 표현 학습 기반 딥러닝 모델을 활용한 이상 감지 시스템을 제안한다. 시스템의 이상 감지 성능을 유지하고자 일정 주기마다 다수의 딥러닝 모델을 재학습하고 비교하여 최적의 모델로 업데이트 하는 방식을 고안하였다. 해당 시스템의 평가에는 실제 퍼블릭 클라우드 자원에서 발생한 메트릭 데이터가 활용됐으며, 그 결과 준수한 이상 감지 성능을 보인다는 것을 확인하였다.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2011년도 추계학술대회
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• pp.59-60
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• 2011

계통 연계형 인버터는 규정 시간 내에 반드시 단독운전 상황을 검출해야 한다. 계통 사로고 인해 계통전력이 차단되면 인버터가 이 상황을 제대로 감지하지 못 해 계통에 연결된 인버터가 계속 동작을 하게 된다면 위험한 상황을 초래하게 될 수도 있다. 이로 인해 계통연계형 인버터는 규정 시간 내에 계통이 이상을 감지하고 인버터의 동작을 멈추어야 한다. 이런 단독운전 상황을 방지하기 위해 본 논문에서 제시하는 알고리즘은 구현 자체가 간단하지만 기존의 알고리즘으로는 검출할 수 없었던 영역을 검출할 수 있고, 검출 속도 또한 개선을 했다. 실험 결과를 통해 알고리즘의 타당성을 검증하였다.

• 한국산업안전학회:학술대회논문집
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• 한국안전학회 2003년도 춘계 학술논문발표회 논문집
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• pp.173-178
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• 2003

화재감지시스템은 화재로부터 발생하는 열과 연기 등을 감지하여 화재발생을 조기에 관계자에게 경보하여 주는 시스템이다. 현재 이러한 화재감지시스템은 일정 규모 이상의 건축물에 필수적으로 설치되어 있으며 이 시스템으로 많은 인명과 재산이 보호되고 있다. 그러나 현재 설비되고 있는 화재감지시스템은 화재 시에 발생되는 열, 연기 등에 대하여 감지기회로에서의 미리 지정한 고정값과의 비교를 통하여 정해진 기준을 넘을 경우 화재로 판정한다. 그러나 고정값을 기준으로 신호를 발신하게 되어있는 화재감지기의 동작은 상황에 따라 불확실한 경우가 발생한다.(중략)

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
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• pp.1001-1004
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• 2018

많은 양의 데이터가 수집되는 산업분야에서의 IoT 플렛폼 활용도가 높아지면서 IoT플랫폼의 성능과 이상 감지가 중요한 요소가 되고 있다. 본 논문에서는 IoT 플랫폼의 데이터 수집 성능을 저해하지 않으면서 산업분야에 활용되는 디바이스의 이상을 감지하는 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 Soft Real-time 서비스를 제공하기 위해 데이터 전송주기를 고려한 Micro Batch를 활용했으며, 실험에는 산업분야의 이상 상황에 대한 자료수집이 사전에 이루어지기 어려운 상황을 고려해 Hotelling's $T^2$를 활용한 분석모델을 적용하였고 Hotelling's $T^2$는 이상징후를 사전에 감지하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권3호
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• pp.127-136
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• 2024

본 연구는 Spark 클러스터 환경에서 대용량 로그를 분석하여 시스템 이상과의 연관성을 탐색한다. 로그를 활용한 이상 감지 연구는 증가하고 있으나, 클러스터의 다양한 컴포넌트의 로그를 충분히 활용하지 못하고 이상과 시스템의 연관성을 고려하지 않는다는 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 정상과 비정상 로그의 분포를 분석하고, 로그 템플릿의 출현 여부를 통해 이상 감지 가능성을 탐색한다. Hadoop과 Spark를 활용하여 정상과 비정상 로그 데이터를 생성하고, t-SNE와 K-means 클러스터링을 통해 비정상 상황에서의 로그 템플릿을 찾아 이상 현상을 파악한다. 결과적으로, 비정상 상황에서만 발생하는 고유한 로그 템플릿을 확인하며 이를 통해 이상 현상 감지의 가능성을 제시한다.

• 한국화재소방학회:학술대회논문집
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• 한국화재소방학회 2013년도 춘계학술대회 초록집
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• pp.154-155
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• 2013

2007년 1월 1일부터 2012년 5월 31일까지의 주택화재에 대한 소방방재청의 통계자료를 보면 공동주택에서 발생하는 화재는 매년 약 10,000여건 이상이 발생하는 것으로 나타났다. 이는 전체 화재발생의 약 30%정도를 차지하고 있으므로 조기에 인명을 대피시키기 위한 경보설비의 필요성은 더욱 높아지고 있는 상황이다. 화재감지기는 보통 거실/방 등의 천정에 위치하는데, 해당 화재감지기가 제대로 작동하는지를 점검하기 위해서는 점검기구를 이용하여 열 또는 연기를 각 감지기에 직접 가하는 방법으로 개별적인 점검을 하고 있다. 그러나 공동주택과 같이 사생활침해가 우려되는 건물의 침실 등에 설치된 화재감지기를 점검하는 경우 점검자가 해당 세대에 직접 들어가 점검을 수행해야 하기 때문에 현실적으로 100% 점검이 불가능한 상황이다. 따라서 본 논문은 이와 같은 문제점을 해결하기 위한 방안을 제시한 것으로서, 화재감지기가 정상작동 여부를 수신기에서 원격으로 점검할 수 있도록 하기위한 것이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 춘계학술발표대회
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• pp.81-83
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• 2015

최근 주변 사물과 IT기술을 접목하여 사람들의 불필요한 시간을 줄여주는 제품들이 각광받고 있고 이러한 제품들을 구현하기 위한 다양한 임베디드 디바이스 또한 많은 개발과 발전을 하였다. 본 프로젝트는 아두이노와 스마트 디바이스의 통신을 통해 아이의 위기와 이상을 감지하여 물리적 먼 거리에서도 보호자가 위기 상황을 감지할 수 있도록 통보하는 디바이스를 개발하였다. 아두이노와 사운드 센서를 기본 디바이스로 아이의 울음을 감지하고, wifi 쉴드를 통해 데이터를 저장하며 스마트 디바이스는 이를 감지하여 부모에게 필요한 정보를 전달하여 보호가 필요한 아이의 위급 상황에 빠른 대처가 가능하게 하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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• pp.5-6
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• 2021

본 논문에서는 Semi-supervised Learning 방식의 이상감지 방법을 제안한다. 취득한 소음 데이터를 이미지화 시킨 후 Convolution AutoEncoder 학습 방법을 이용하여 모델을 학습한다. 고장 데이터와 정상 데이터 간의 데이터 불균형 문제가 대두되기 때문에 정상 데이터만을 활용한 이상감지는 실제 산업현장의 상황에 알맞게 사용할 수 있을 것이라 기대한다.