Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.12
no.12
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pp.5873-5877
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2011
In this paper, we propose a study of analysis to the mobility of object such like pedestrian in safety management zone. If unusual situation is detected in safety management zone, it's designed that previous agreed mission will be processed. By human resource, safety management zone cannot be detected continuously so that through the induction of such detection system the reliability of area can be obtained. Hence, in this paper we propose the reaction scheme to detect special situation by object detection. By using sensor based processing system proposed by this paper, the detection of mobility and unusual situation can be implemented.
Purpose: The purpose of this paper is to present a service construction plan using multiple complex sensor information to detect abnormal situations in urban life safety that are difficult to identify on CCTV. Method: This study selected service scenarios based on actual testbed data and analyzed service importance for local government control center operators, which are main users. Result: Service scenarios were selected as detection of day and night dynamic object, Detection of sudden temperature changes, and Detection of time-series temperature changes. As a result of AHP analysis, walking and mobility collision risk situation services and fire foreshadowing detection services leading to immediate major disasters were highly evaluated. Conclusion: This study is significant in proposing a plan to build an anomaly detection service that can be used in local governments based on real data. This study is significant in proposing a plan to build an anomaly detection service that can be used by local governments based on testbed data.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2024.05a
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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.
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.
Proceedings of the Korean Institute of Industrial Safety Conference
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2003.05a
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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)
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2018.10a
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pp.1001-1004
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2018
As the industry generates a lot of data, it is increasingly dependent on the IoT platform. For this reason, the performance and anomaly detection of IoT platform is becoming an important factor. In this paper, we propose a system model of IoT platform that detects device anomaly without performance issue. The proposed system uses Micro Batch which calculates the data transmission cycle to provide Soft Real-time service. In the industry, it was difficult to collect abnormal data, so the Hotelling's $T^2$ model was applied to the data analysis experiment. And the Hotelling's $T^2$ model successfully detected anomalies.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.29
no.3
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pp.127-136
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2024
This study explores the correlation between system anomalies and large-scale logs within the Spark cluster environment. While research on anomaly detection using logs is growing, there remains a limitation in adequately leveraging logs from various components of the cluster and considering the relationship between anomalies and the system. Therefore, this paper analyzes the distribution of normal and abnormal logs and explores the potential for anomaly detection based on the occurrence of log templates. By employing Hadoop and Spark, normal and abnormal log data are generated, and through t-SNE and K-means clustering, templates of abnormal logs in anomalous situations are identified to comprehend anomalies. Ultimately, unique log templates occurring only during abnormal situations are identified, thereby presenting the potential for anomaly detection.
Proceedings of the Korea Institute of Fire Science and Engineering Conference
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2013.04a
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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.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2015.04a
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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.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2021.07a
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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.
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