• Smart Media Journal
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• v.13 no.4
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• pp.48-56
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• 2024

In the livestock industry, detecting environmental outliers and predicting data are crucial tasks. Outliers in livestock environment data, typically gathered through time-series methods, can signal rapid changes in the environment and potential unexpected epidemics. Prompt detection and response to these outliers are essential to minimize stress in livestock and reduce economic losses for farmers by early detection of epidemic conditions. This study employs two methods to experiment and compare performances in setting thresholds that define outliers in livestock environment data outlier detection. The first method is an outlier detection using Mean Squared Error (MSE), and the second is an outlier detection using a Dynamic Threshold, which analyzes variability against the average value of previous data to identify outliers. The MSE-based method demonstrated a 94.98% accuracy rate, while the Dynamic Threshold method, which uses standard deviation, showed superior performance with 99.66% accuracy.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.12 no.2
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• pp.491-503
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• 1999

시계열자료에는 흔히 대부분의 자료에서 벗어나는 이상치들이 포함되어 있는데, 이러한 자료는 관측치들 사이의 종속구조로 인해 분석과정에 영향을 끼칠 수 있고, 특히 연속시점에서 발생하는 경우에 그 영향이 매우 심각할 수 있다. 본 논문에서는 연속이상치(PO)가 Winters 계절지수모형의 분석과정에 미치는 영향을 유도하고, 예측 평균제곱오차(MSFE)를 구하여 연속이상치가 예측에 미치는 영향을 제시하였다. 또한, 실제자료를 이용하여 연속이상치의 영향을 실증적으로 분석하였다.

• Review of KIISC
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• v.26 no.3
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• pp.38-44
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• 2016

소액결제에 대한 규제 완화로 이와 관련한 사기가 급증하고 있으며, 특히 소액결제가 대부분을 차지하는 온라인게임 산업은 관련 사기로 인한 피해가 증가하고 있다. 온라인 게임의 소액결제 사기는 단순히 금액에 대한 피해뿐만이 아니라 회사 브랜드에도 영향을 미치며, 나아가 고객 이탈로 이어질 수 있다. 소액결제 사기를 방지하기 위해 게임 산업에서도 이상거래 탐지 시스템이 요구되고 있다. 본 연구는 게임 사용자의 결제 패턴을 분석하여 이상거래를 탐지할 수 있는 머신러닝 기반의 이상거래 탐지 모델을 제시하며, 제안하는 모델을 글로벌 온라인 게임에 적용한 사례를 소개한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2013.10a
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• pp.451-454
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• 2013

자동차의 타이어는 자체의 하중을 지지하고 구동력과 제동력을 노면에 전달 한 뿐만 아니라 노면으로부터 받는 충격을 완화하며 자동차의 진행 반행을 전환, 유지하는 등 자동차에 아주 중요한 역할을 담당하는 부품이다. 하지만 이러한 타이어에 약간의 이상이 발생을 하더라도 운전자 및 동승자의 안전을 영향이 있는 중요한 부품 중의 하나이다. 타이어의 문제는 여러 가지가 있을 수 있지만 일반적으로는 일반 마모와 이상마모로 두가지로 나뉠 것이다. 일반적인 마모는 자동차 주행 중의 마모로 적당한 주행거리에 교체 하면된다 하지만 이상마모는 일반적인 마모와 달리 각 타이어가 따로 마모가 되거나 타이어 일부분이 마모가 되는 것이다. 현재까지 이상마모를 점검하는 방법으로는 정비사가 타이어를 눈과 손으로 점검하여 편마모인지 아닌지를 판단을 하고 있기 때문에, 하지만 편마모인지 아닌지를 점검하는 기준이 다르고 타이어 마다 틀려 운전자는 애매모호한 기준에 당황 할 수밖에 없다. 그래서 본 논문에서는 이러한 단점을 보완 하고자 복 수개의 레이저 센서를 이용하여 각 타이어 마다 인지 아닌지를 체크 하는 시스템을 설계하여 주관적인 판단을 극복하고 객관적이고 정확한 판단을 내릴 것이다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2020.05a
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• pp.428-430
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• 2020

이상 진단은 주어진 데이터의 정상 유무를 진단하는 방법으로써 다양한 분야에 걸쳐 요구되는 기능이다. 이상 진단은 대상 환경에서 발생하는 데이터의 특성 등에 따라 다양한 방법으로 구현이 될 수 있는데, 본 연구에서는 정상 데이터가 다수의 클래스로 구분될 수 있는 상황에서의 이상 진단을 효과적으로 할 수 있는 방법에 대해서 다루고자 한다. 특히, 실험을 통해 정상 데이터를 유사한 데이터들끼리 구분하여 처리하는 경우와 그렇지 않은 경우의 비교를 통해서, 정상 데이터를 유사한 데이터들끼리 구분하여 이상 진단을 진행하는 방법의 타당성을 검증한다.

• Annual Conference of KIPS
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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.

• Landscaping Tree
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• s.113
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• pp.8-9
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• 2009

조경업 출신으로 대한 전문건설협회 울산광역시회장에 선출된 이상걸 회장을 찾아서 취임소감과 앞으로 역점 사업 등 궁금한 점을 들어본다. 건설업의 20여개의 업종 중의 하나인 조경업 출신이 선출된 것은 극히 이례적인 일로서 약 20년 전 부회장직을 역임하신 김병오 회장에 이어 두 번째이다. 이상걸 회장은 현재 한국조경수협회 울산지회장이며, (주)월성조경 대표로서 지역사회발전에 부단한 노력을 경주하고 있다.

• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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• 2003.05a
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• pp.275-280
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• 2003

공간 자료에서 이상점이 존재할 경우 변이도(Variogram)를 추정함에 있어 그 효과를 줄이기 위한 방법으로 로버스트(robust) 변이도를 이용한다. 그러나 이상점이 존재하는 자료분석에서 로버스트 변이도를 사용하기에 앞서 이상점을 수정한 자료를 사용하였을 경우 그 효율성 또한 좋다고 알려져 있다. 본 논문에서는 이상점이 존재하는 자료를 분석함에 있어 기존의 이상점 수정법 및 새로운 이상점 수정법의 효율성을 비교하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2021.11a
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• pp.837-840
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• 2021

안정적인 서버 운영을 위해 이상 패턴 및 개체를 식별하는 이상탐지 연구가 활발하게 연구되어 오고 있다. 이상탐지의 대표적인 예로 서버의 사용량 증가를 꼽을 수 있지만, 실제 이상 데이터 수집 및 현상의 재현이 어렵다는 점은 해당 연구의 어려움으로 존재한다. 본 연구는 다양한 시나리오 기반의 부하테스트를 설계하고, 클라우드 환경에서 이상 데이터를 생성 및 수집하였다. 해당 데이터는 이상탐지에 대표적으로 사용되는 알고리즘의 성능을 비교 분석에 활용하였으며, 실험을 통해 각 알고리즘의 신뢰 수준을 확인하였다. 이는 다양한 서버 운영 환경에 적합한 알고리즘을 채택하는데 활용 가능하며, 결과적으로 안정적이고 효율적인 서버 운영에 기여할 수 있을 것으로 사료된다.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.28 no.6
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• pp.63-74
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• 2013

모바일, 클라우드, 빅데이터 등 최근 IT 산업의 패러다임의 변화로 인해 매년 25% 이상 증가하는 트래픽 추세에 따라 광 가입자망의 전송 기술도 빠르게 진화하고 있다. 가입자 망의 영역 확장을 위해 분기 수, 전송 거리 확대를 위한 기술개발 및 표준화 노력 또한 끊임없이 이어지고 있다. 링크당 40Gbps 이상의 전송 속도를 요구하는 차세대 광 가입자망 기술 중의 하나인 OFDM 기반 PON은 멀티캐리어 방식으로 대용량, 장거리 전송이 가능하며, 서브캐리어 별로 서비스를 분리할 수 있고, 유연한 서브캐리어 관리를 통해 동적 대역 할당이 가능하므로 향후 유무선 융합 가입자 망에 적합한 기술로써, 기존 광 분배망의 구조 및 시설 교체없이 WDM(Wavelength Division Multiplexing)-PON(Passive Optical Network), T(Time)DM-PON 기술과 융합하여, 전송 용량을 확장할 수 있는 큰 장점을 가지고 있다. 본고에서는 OFDMA-PON 기술을 소개하고, EU, 미국 등 선진 연구 기관의 연구동향을 소개하고 향후 전망에 대해 논하고자 한다.