• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.287-288
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• 2019

그래프에서 이상 패턴은 정상 그래프와 상이하게 다른 양상을 갖는 그래프를 의미한다. 이상 패턴을 판단하기 위해서는 정상데이터 정확한 정의가 요구된다. 본 논문에서는 스트림 그래프에서 실시간으로 이상 패턴을 감지하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 정상 서브그래프의 패턴(정상 패턴)을 정의하고 정점 간 연결 관계를 고려한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.270-270
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• 2017

스마트워터그리드와 같은 첨단 정보통신기술을 활용한 물 관리 기술의 도입으로 수도운영사업에서도 누수와 같은 이상사건인지 목적의 효율적 빅 데이터 분석기법의 중요성이 증대되고 있다. 국내외적으로 누수인지를 위한 다양한 연구기법, 범위, 계측항목, 샘플링 주기 등이 제시된 바 있으나, 이상감지시스템(Event Detection System, EDS)은 대상지역 특정적 특성을 가지고 있어 범용적인 모델을 구축하는 데는 어려움이 있다. 본 연구에서는 소블럭 단위의 유량자료 분석을 통한 이상감지시스템의 적용가능여부를 판별하고 적합 모델구축자료 방안을 제시하는 K-EDS 모델을 개발하였다. 모델분석의 절차는 자료획득, 자료 전처리, 탐색적 자료해석, 그리고 각 기법 평가로 진행된다. 개발된 모델을 다양한 특성을 가지는 실제 지방상수도시스템에 적용하여 분석하였으며, 최종적으로 모델적용 가능성과 영향인자 등을 도출하였다. 개발된 모델은 소블럭별 현장계측자료 기반의 이상감지모델 적용 적합도 판별에 활용될 수 있으며, 향후 누수 인지 및 누수지속시간 감소를 위한 SW로 개발이 가능하다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.11a
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• pp.145-148
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• 2022

준지도학습 기반의 동영상 이상행동감지는 구하기 어려운 프레임 단위 레이블이 필요하지 않아 더 많은 동영상을 학습에 활용 가능한 장점이 있어 관련 연구가 활발히 진행되고 있다. 최근 제안된 기법들은 주로 UCF-Crime 이라는 실제 CCTV 동영상 데이터셋을 활용하고 있는데, 본 데이터셋은 학습 영상과 테스트 영상에서 이상행동 클래스 별 분포도가 균등하지 않다. 본 연구에서는 해당 불균형으로 인해 학습 모델이 특정 행동 클래스에 과적합될 수 있음을 보이며, 이러한 불균형을 해결하기 위해 Class-Balanced Multiple Instance Learning Loss 를 제안한다. 이를 통해 기존에 특정 클래스에 편중되었던 모델이 이상행동 종류에 좀 더 균등한 성능을 낼 수 있음을 보여준다. 특히 단순히 클래스별 정확도가 제로섬(zero sum)으로 증감하는 것이 아니라 전체적인 이상행동 판별 정확도 또한 향상됨을 실험 결과를 통해 확인할 수 있다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.24 no.2
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• pp.37-45
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• 2023

In line with the 4th Industrial Revolution, facility maintenance technologies for building smart factories are receiving attention and are being advanced. In addition, technology is being applied to smart farms and smart fisheries following smart factories. Among them, in the case of a recirculating aquaculture system, there is a motor pump that circulates water for a stable quality environment in the tank. Motor pump maintenance activities for recirculating aquaculture system are carried out based on preventive maintenance and data obtained from vibration sensor. Preventive maintenance cannot cope with abnormalities that occur before prior planning, and vibration sensors are affected by the external environment. This paper proposes an anomaly detection algorithm that utilizes ADTK, a Python open source, for motor pump anomaly detection based on data collected through current sensors that are less affected by the external environment than noise, temperature and vibration sensors.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.545-547
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• 2021

발전시설 장비는 이상이 생기면 큰 경제적 피해를 발생시키기 때문에, 장비의 계통마다 수십만 개의 센서들이 부착되어 장비의 정상 작동 여부를 모니터링 한다. 장비의 이상 감지를 위해서, 최근 활발히 연구되고 있는 딥러닝 등의 기술을 활용한 AI 모델을 생성하여 장비의 고장을 예측한다. AI 모델을 학습하고 추론하기 위해서는 수많은 센서 중에서 AI 모델을 생성할 센서들을 선택하고, 지속적으로 모니터링 되는 값들을 비교하여 이상 감지 여부를 스트리밍 환경에서 추론할 수 있는 센서 빅데이터 질의 처리 및 스트리밍 추론 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 AI 모델을 학습하고 스트리밍 추론할 수 있는 빅데이터 질의 처리 시스템을 설계 및 구현한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2020.07a
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• pp.17-18
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• 2020

본 논문에서는 산업 현장에서 사용되는 기계들의 이상을 감지하고 잔존수명을 예측하는데 사용되는 중요한 지표 중 하나인 체인의 신율을 측정된 소음을 통해 계산하려고 한다. 본 연구에서는 Edge에서 측정한 소음데이터를 기반으로 스텝 체인의 특성을 고려하여 소음데이터의 파형을 분석하여 체인으로부터 발생되는 특징을 감지하고 해당 특징을 이용하여 대역통과필터와 최소분산을 이용하여 스텝 체인의 신율을 측정한다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.39C no.8
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• pp.708-715
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• 2014

In this paper, we suggest a method of realtime confidence interval estimation to detect abnormal states of sensor data. For realtime confidence interval estimation, the mean square errors of the exponential smoothing method and moving average method, two of the time series analysis method, where compared, and the moving average method with less errors was applied. When the sensor data passes the bounds of the confidence interval estimation, the administrator is notified through alarming. As the suggested method is for realtime anomaly detection in a ship, an Android terminal was adopted for better communication between the wireless sensor network and users. For safe navigation, an administrator can make decisions promptly and accurately upon emergency situation in a ship by referring to the anomaly detection information through realtime confidence interval estimation.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.06c
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• pp.33-37
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• 2007

기술의 발달과 보안의 중요성이 대두되면서 DVR 시스템이 널리 보급되고, 기존의 CCTV보다 더 선명한 화질과 빠른 검색 등의 장점으로 더욱더 DVR 시스템의 활용 분야가 넓어지고 있다. 이와 동시에, 비디오 데이터의 압축률과 저장 공간의 증가로 인해 DVR 검색 시스템의 중요성이 증가하였다. 그러나, 기존 DVR 검색 시스템에서는 시간이나 채널과 같은 속성에 대한 검색만을 지원하였고, 특정 영역에 변화가 있는 비디오 프레임만을 검색하는 영역 검색을 지원하나 검색 속도가 느리다는 문제점이 있었다. 본 논문에서는 이와 같은 문제점을 해결하기 위해 움직임 감지 데이터를 활용하여 영역 검색을 지원하는 방법을 제시한다. 이 방법에서 가장 문제시되는 점은 움직임 감지 데이터를 거의 실시간으로 DBMS에 저장해야 하는데, 이를 위해서 영역 인코딩 기법을 제안한다. 또한, 본 논문에서는 프로토타입 시스템을 설계 및 구현하여 성능의 우수함을 보인다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.10a
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• pp.312-315
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• 2019

본 연구는 아두이노 보드와 다중 센서들을 사용하여 학교 급식실 대기 공간에서의 대기 상황을 분석한다. 실험에 사용한 초음파 및 소음 감지 센서들로부터 초음파 및 소음 데이터를 입력 받아 송신하는 아두이노 보드 기반 프로그램을 작성하고, 데이터를 수집, 저장, 관리하기 위하여 CoolTerm 프로그램을 사용한다. 또한, C 언어를 기반으로 정규화 프로그램과 필터링 프로그램을 구현하여 대기 인원 감지라고 인정할 수 있는 조건(일정 소음 이상 발생, 초당 5회 이상 감지 및 3미터 미만 거리에서 감지)에 맞지 않는 데이터를 걸러낸다. 예비 실험 이후 실시한 본 실험 범위는 8월 27일(화)부터 30일(금)까지 4일간, 점심 식사 시간 중 중간 시간대인 12시 20분부터 12시 39분까지이다. 분석 결과 식단 선호도에 따라 대기 시간에 확연한 차이가 발생하는 것을 확인하였으며, 배식 시간 역시 대기 시간에 미치는 영향이 있는 것을 알 수 있었다. 또한 초음파 센서로부터 분석한 결과와 소음 감지 센서로부터 분석한 결과, 상당한 유사성이 관찰되었다. 본 연구는 대기 시간만의 측정에 그치는 것이 아니라, 식단과 대기 시간과의 관계 분석을 통해 학생 식사 행태가 대기 시간에도 영향을 미친다는 추가적인 사실을 증명하였는데, 이는 대기 시간 문제 해결이 단순히 급식 대기 상황 개선에만 있는 것이 아니라 식단 및 배식 방식 등의 개선과 같이 이루어져야 함을 보여준다. 이는 기존 연구들이 확인하지 못했던 사실로, 본 연구의 주요한 기여로 볼 수 있다. 향후 본 연구를 확대하여 무선 인터넷 및 알림 시설을 갖춘다면, 현재의 학교 급식 환경을 획기적으로 개선할 수 있을 것으로 기대한다.

• Journal of Convergence for Information Technology
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• v.11 no.5
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• pp.1-8
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• 2021

In this paper, we propose the construction of an IOT that monitors foresters' physical abnormalities in real time, performs emergency measures, and provides alarms for natural disasters or heatstroke such as a nearby forest fire or landslide. Nodes provided to foresters include 6-axis sensors, temperature sensors, GPS, and LoRa, and transmit the measured data to the network server through the gateway using LoRa communication. The network server uses 6-axis sensor data to determine whether or not a forester has any signs of abnormal body, and performs emergency measures by tracking GPS location. After analyzing the temperature data, it provides an alarm when there is a possibility of heat stroke or when a forest fire or landslide occurs in the vicinity. In this paper, it was confirmed that the real-time detection of physical abnormalities of foresters and the establishment of disaster early warning IOT is possible by analyzing the data obtained by constructing a node and a gateway and constructing a network server.