• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.89-92
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• 2021

제조 현장에서 설비의 이상이나 고장은 곧 제품의 결함을 발생시키는 요인이 된다. 최근 스마트팩토리 서비스의 확산에 따라 고장을 예측 및 방지를 위한 인공지능 기반의 애플리케이션에 대한 연구가 활발히 이어지고 있으나, 일반적으로 설비의 이상이나 고장 데이터는 정상에 비해 그 개수가 현저히 적어 분류 모델 개발에 큰 어려움이 있다. 본 논문에서는 오토인코더 모델의 입력과 출력 간 차이를 이용한 제조 현장의 MCT 이상탐지 알고리즘을 제안하고 성능을 분석하였다. 해당 알고리즘은 비정상 데이터가 존재하지 않는 MCT 제조 데이터에서 정상 데이터에 대한 특징만을 이용하여 비정상을 탐지한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권11호
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• pp.465-472
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• 2021

본 논문에서는 약물의 시판 후 이상 반응을 모니터링하기 위해 약물 리뷰 데이터로부터 약물 이상 반응을 탐지할 수 있는 방법을 제시하였다. 부정적인 약물 리뷰는 주로 약물 이상 반응을 언급하고 있다는 점을 고려하여 약물 리뷰들을 감성 분석하여 부정 리뷰를 추출하고, 부정 리뷰에 사전 기반 추출과 개체명 인식 기법을 적용하여 약물 이상 반응을 탐지하였다. 제안하는 BERT+ 알고리즘으로 부정 리뷰를 판별한 다음, MedDRA 표준 의학 용어 사전을 활용해 이상 반응 단어를 찾고, 개체명 인식 기법을 사용하여 구로 표현된 이상 반응 표현을 탐지하였다. 실험을 위해 비스테로이드성 소염진통제 세 종류의 약물 리뷰를 약물 리뷰 사이트로부터 수집하여 테스트하였으며, 실험 결과는 약물 리뷰를 통한 약물 이상 반응 탐지가 현재의 약물 감시 체계의 한계점을 보완할 수 있음을 보여준다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제6권5호
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• pp.45-56
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• 2005

컴퓨터 네트워크의 확대 및 인터넷 이용의 급격한 증가에 따라 네트워크 서비스 품질의 보장과 네트워크의 관리가 어려울 뿐만 아니라 네트워크 보안의 취약성으로 인하여 해킹 및 정보유출 등의 위협에 노출되어 있다. 특히 시스템 침입의 보안 위협에 대한 능동적인 대처 및 침입 이후에 동일하거나 유사한 유형의 사건 발생에 대해 실시간에 대응하는 것이 중요하므로 침임 탐지 시스템에 대한 많은 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 시스템 호출을 이용하여 이상 침입 탐지 시스템의 성능을 향상시키기 위해, 특징 선택과 가변 길이 데이터를 고정 길이 학습 패턴으로 변환 생성하는 문제를 해결하기 위한 사운덱스 알고리즘을 적용한 신경망 학습을 통하여 이상 침입 탐지의 연구를 하고자 한다. 즉, 가변 길이의 순차적인 시스템 호출 데이터를 사운덱스 알고리즘에 의한 고정 길이의 행위 패턴을 생성하여 역전파 알고리즘에 의해 신경망 학습을 수행하였다. 역전파 신경망 기법을 UNM의 Sendmail Data Set을 이용하여 시스템 호출의 이상 탐지에 적용하여 성능을 검증하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.953-959
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• 2012

센서네트워크에서는 다수의 유휴노드가 존재하며 네트워크의 이상행위 탐지는 이러한 유휴노드를 이용하여 구현될 수 있다. 최적화 문제로 정의된 탐지노드선정 문제에 대하여, 기존의 방법에서는 중앙처리방식의 유전자 알고리즘을 이용하였다. 본 논문에서는 최적 값으로의 수렴 성을 개선함과 동시에 에너지 효율성을 향상시키는 방법으로써 네트워크의 토폴로지 특성을 고려한 병렬유전자알고리즘을 이용한 방법을 제안하였다. 시뮬레이션을 통하여 제안한 방법이 기존의 방법에 비하여 최적 값으로의 수렴이 개선되었음과 에너지 효율적임을 확인하였다.

• 대한자원환경지질학회:학술대회논문집
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• 대한자원환경지질학회 1999년도 춘계 공동학술발표회
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• pp.80-85
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• 1999

본 연구에서는 토목분야에서 중요한 문제가 되는 기초 파일의 깊이 탐지와 관련하여 시추공 자력탐사의 적용성을 확인하기 위하여 시추공 자력탐사 모형 반응 계산 및 역산 알고리즘을 개발하였다. 모형 반응 계산은 시추공 자력탐사에 적합하고 삼성분 이상을 계산할 수 있도록 기존의 방법을 수정하였으며, 역산 알고리즘은 일반적인 자력탐사 자료 역산의 불안정성을 고려하여 광역적 최적화 기법의 하나임 ASA(Adaptive Simulated Annealing : Ingber, 1993)를 이용하였다. 개발된 모형 반응 및 역산 알고리즘을 간단한 모형 및 합성자료에 대해 적용한 결과 그 타당성을 검증할 수 있었다. 또한 실제 현장에서 부딪힐 수 있는 무작위 잡음을 첨가한 자료, 주변 파일의 영향 및 지표 구조물에 의한 영향을 고려한 복잡한 모형에 대해 기초 파일의 깊이를 탐지해 낼 수 있었으며, 이를 토대로 실제 현장 적용시 고려해야할 현장지침에 대해서도 고찰할 수 있었다. 마지막으로 실제 현장자료에 적용한 결과 실제 파일의 깊이를 역산해 낼 수 있음을 확인함으로써, 기초 파일의 깊이 탐지를 위한 시추공 자력탐사의 적용성 및 본 알고리즘의 현장 적용성을 확인할 수 있었다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제5권3호
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• pp.158-163
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• 2012

본 논문에서 나이브 베이지안 알고리즘, 데이터 마이닝, Fuzzy logic을 이용하여 이상 공격과 오용 공격을 탐지하는 하이브리드 침입탐지시스템인 FHIDS(Fuzzy logic based Hybrid Intrusion Detection System)을 설계하였다. 본 논문에서 설계한 FHIDS의 NB-AAD(Naive Bayesian based Anomaly Attack Detection)기법은 나이브 베이지안 알고리즘을 이용해 이상 공격을 탐지하고, DM-MAD(Data Mining based Misuse Attack Detection)기법은 데이터 마이닝 알고리즘을 이용하여 패킷들의 연관 규칙을 분석하여 새로운 규칙기반 패턴을 생성하거나 변형된 규칙 기반 패턴을 추출함으로써, 새로운 공격이나 변형된 공격을 탐지한다. 그리고 FLD(Fuzzy Logic based Decision)은 NB-AAD과 DM-MAD의 결과를 이용하여 정상인지 공격인지를 판별한다. 즉, FHIDS는 이상과 오용공격을 탐지 가능하며 False Positive 비율을 감소시키고, 변형 공격 탐지율을 개선한 하이브리드 공격탐지시스템이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
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• pp.862-863
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• 2024

기존의 딥러닝 모델을 활용한 얼굴 탐지 시스템은 영상을 처리할 때 이미지의 양이 과도하여 추론 속도가 영상 재생 속도보다 느려지게 되고, 이로 인해 지연 현상이 발생한다. 본 논문은 이미지 크기 조정 및 광학 흐름을 활용하여 얼굴 탐지에 필요한 추론량을 줄이는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 세 단계의 처리 과정으로 구성된다. 첫 번째 단계에서는 프레임의 크기를 줄여 프레임 처리 속도를 효과적으로 향상시킨다. 두 번째 단계에서는 비탐지 구간이 아닌 프레임만을 배치 처리하여 딥러닝 모델로 추론하여 처리 시간을 단축시킨다. 세 번째 단계에서는 광학 흐름 알고리즘을 이용하여 비탐지 구간에서 얼굴 추적을 함으로써 정확도는 유지하면서 탐지 시간을 단축한다. 본 논문에서 제안하는 이미지 크기 조정 및 광학 흐름 알고리즘 기반 얼굴 탐지 시스템은 처리 시간을 수십 배 이상 단축하여 영상에서의 얼굴 탐지에 있어서 우수한 성능을 입증하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제22권3호
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• pp.449-458
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• 2011

불법 오물 투기는 정부가 당면한 시급한 문제들 중의 하나이다. 최근 들어 관련기관들은 실시간으로 연속적으로 수질의 상태를 감지 할 수 있는 화학적 산소요구량 자동측정기를 강과 하천 등에 설치하고 있다. 본 논문에서는 시계열 간섭모형을 이용하여 화학적 산소요구량 자동측정기로부터 발생하는 데이터를 분석하여 투기시점이라고 여겨지는 이상점을 탐지하는 알고리즘을 R언어를 이용하여 구현한다. R을 이용한 알고리즘을 통해 단계별 계산에서 수동 작업을 피할 수 있기 때문에 알고리즘의 자동화를 달성할 수 있고, 한 단계 더 나아가 모의실험에서 사용될 수 있을 것이다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2023년도 추계학술대회
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• pp.185-187
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• 2023

고장 진단은 IoT 장비의 안전성과 효율성을 유지하는데 필요한 기술 중 하나이다. 따라서, 본 연구는 IoT 센서 데이터를 기반한 고장 진단 알고리즘을 개발하는데 목적이 있다. 본 연구는 알고리즘의 효율성을 개선하기 위해 기술통계량을 기반하여 데이터 차원을 축소하였으며, 이를 바탕으로 고장 진단 알고리즘의 정확도 및 연산시간을 개선하였다. 본 연구는 다양한 후보 알고리즘을 활용하여 고장진단을 수행하였으며, 정확도를 기반으로 가장 우수한 알고리즘을 선정하였다. 연구 결과, Isolation Forest 알고리즘이 가장 뛰어난 분류 결과를 나타내었다. 본 연구결과를 통해 IoT 센서의 안전성과 신뢰성을 향상시키는 데 도움을 줄 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (A)
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• pp.970-972
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• 2004

최근 들어 웜 바이러스의 출현과 더불어, 인터넷 대란과 같은 서비스 거부 공격의 피해 사례가 급증하고 있다. 이에 따라 네트워크 보안이 많은 관심을 받고 있는데, 보안의 여러 분야 가운데에서도 특히 침입탐지와 대응에 관한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 또한 이러한 작업들을 자동화하기 위한 도구들이 개발되고 있지만 그 정확성이 아직 신뢰할 만한 수준에 이르지 못하고 있는 것이 지금의 현실이다. 본 논문에서는 이벤트 로그를 분석하여 침입 패턴을 예측하고, 이를 기반으로 자동화된 침입 탐지 및 대응을 구현할 수 있는 String Matching 알고리즘을 제안하고자 한다.