• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.233-235
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• 2021

본 논문에서는 물 공급량 예측을 위한 다양한 알고리즘 적용에 있어서 데이터 마이닝의 효용성을 검토하고자 하였다. 물 공급분야에 있어서, 물 이용 지역의 특성에 따라 공급량과 이용 시간이 매우 상이한 특성을 나타낸다. 물 이용 지역은 주택지역, 상업지역, 산업단지지역 등 다양한 형태로 분류할 수 있고, 이에 따라 물 이용 시간의 상이함에 따른 물 공급패턴이 일정하지 않게 된다. 특히, 주택지역과 상업지역이 복합적으로 이루어진 경우, 물 이용 단위인 블록 단위에서의 물 특성이 불규칙적인 패턴을 나타낸다. 따라서, 각 블록 단위 특성에 적합한 물 이용량을 예측하여 효율적 물 공급 방안을 마련할 필요가 있다. 또한, 물 이용량 데이터 중 이상 데이타 감지와 이상 데이터 보정을 통하여 물 이용량 예측의 정확도가 향상된다. 따라서, 블록 단위의 물 이용량에 대한 원시데이타의 효율적인 데이터 마이닝 방안이 요구된다. 본 연구에서는 물 공급지역의 특성에 따른 물 공급 패턴을 분석하고, 이에 적합한 데이터 마이닝 기법을 제시하고 비교 분석하였다. 제안된 데이터 마이닝 기법은 딥러닝 예측모델을 적용하여 적합성을 검증하고, 이를 물 공급량 예측알고리즘에 폭넓게 활용될 수 있음을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제21권11호
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• pp.2037-2042
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• 2017

스마트 공장은 미리 입력된 프로그램에 의해 생산시설이 수동적으로 움직이는 공장 자동화 작업 방식과는 달리, 생산 설비 스스로 작업 방식을 결정하여야 한다. 생산 설비 스스로 작업 방식을 결정이라 함은, 이를테면 제조 현장에서 설비의 노후, 문제 발생 예측, 제품의 불량 검출 등과 같은 이상 징후가 발생할 시 이를 조기에 발견한 후 스스로 문제를 해결하는 것을 의미한다. 본 논문에서는 제조 현장의 제조 공정 이상 징후 감지를 위해 대기행렬을 이용한 제조 공정 모델링을 제시하고 해당 모델링에서 이상 징후를 기계학습 기술 중 하나인 SVM을 이용하여 이를 감지하도록 한다. 해당 대기행렬을 M/D/1을 사용하였으며, ${\mu}$, ${\lambda}$, ${\rho}$를 기반으로 컨베이어 벨트 제조 시스템을 모델링하였다. SVM을 이용하여 ${\rho}$의 변화량을 통해 이상 징후를 감지했다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2024년도 제69차 동계학술대회논문집 32권1호
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• pp.299-300
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• 2024

첨단 기술의 발전과 함께 지능형 운전자 보조 시스템의 성능 및 교통 시스템 체계가 고도화됨에 따라 전반적인 교통사고 발생 건수는 줄어드는 추세지만 대한민국의 교통사고 발생 빈도는 아직 OECD 평균 대비 높은 실정이다. 특히, 2020년 경제 협력 개발 기구(OECD) 통계에 따르면 대한민국의 인구 10만 명당 교통사고 사망자 수는 회원국 36개 중 29위로 매우 높은 축에 속한다. 따라서, 본 논문에서는 교통사고 발생률을 낮추는 데 도움을 줄 수 있는 주행 이상 패턴 감지 시스템을 제안한다. 제안한 방법에서는 실시간 영상 분석을 통해 신호등 및 차선을 인식함과 동시 차량 내부 진단 데이터에 대한 시계열 분석을 기반으로 운전자의 운전 패턴을 분석한 후 평소와 다른 이상 징후를 발견하면 운전자에게 경고 알림을 제공하여 위험한 상황을 회피할 수 있도록 지원한다.

• 정보보호학회지
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• 제24권5호
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• pp.75-81
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• 2014

현재 우리나라는 2013년 제주 스마트그리드 실증단지사업을 완료한 이후, 현재 AMI 및 ESS 보급사업을 진행 중이고 더불어 주요 7~8개 도시에 대한 스마트그리드 시티 사업도 준비 중에 있다. 스마트그리드 인프라의 본격적인 확산과 더불어 가장 우려되는 사안 중의 하나가 사이버 보안 이슈이며, 이는 기존의 주요 전력망 보안정책이 폐쇄망 운영을 골자로 하고 있다는 점에서 볼 때 상충되는 측면이 있다. 스마트그리드의 중심이 기존의 대형 전력망 중심에서 스마트 홈 기반 중심으로 옮겨가면서, 전력망은 외부 네트워크와의 연결성이 강화되고 있으며 통신 분야에서 진행되어 오던 사물통신(Internet of Things: IoT) 개념과 결합하면서 그 개방성의 진행이 가속화되고 있다. 따라서 기존의 폐쇄망 정책만으로는 보안성을 확보하는데 명확한 한계가 존재하며 시대적 조류에도 부합하지 않기 때문에, 새로운 패러다임이 필요한 때라고 판단된다. 그 대안 중의 하나로 개방 네트워크로 인해 증가하는 연결성을 보안 위협의 루트가 아닌 보안성을 강화하기 위한 환경으로 활용하는 것이다. 촘촘히 연결된 네트워크를 통해 각 개체가 서로를 상호 모니터링 함으로써 전체 시스템이 오염되는 것을 막을 수 있다. IoT의 도입을 통해 기기 간에는 사회적 연결성이 강화될 것이며, 이러한 연결성과 그 안에 숨겨진 맥락을 통해 이상 여부를 사전에 감지해낼 수 있다. 본 논문에서는 그러한 사회적 관계성에 근거하여 AMI 네트워크에서의 이상 징후를 감지하기 위한 기본적 방법론을 제안하고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 춘계학술발표대회
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• pp.667-670
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• 2008

센서노드는 무선 센서네트워크를 통해서 감지한 정보를 싱크에게 전송한다. 최근 휴대 무선장비의 이용률 증가로 센서네트워크에서 데이터를 수집하는 싱크를 휴대 무선장비로 대체하여 이동성을 보장하는 연구가 활발히 진행된다. 즉, 싱크가 이동성을 가짐으로써 센서노드가 감지한 정보를 전달하는 방법이 중요한 문제로 부각되고 있다. 따라서 모바일 싱크의 위치를 효율적으로 알리고, 다중 소스노드에서 다중 싱크로 정보를 전달하는 것이 필요하다. 특히, 고정된 싱크에서 사용하던 데이터 전송경로는 모바일 싱크 환경에서 더 이상 효율적이지 못하다. 본 논문에서는 소스노드의 위치정보를 제공하기 위한 서버로서 8방향 앵커시스템(Eight-Direction Anchor system: EDA)을 제안한다. EDA는 센서네트워크의 가장자리에 위치한 센서노드의 편중된 에너지 소모를 막고, 전체 센서노드를 균형적으로 사용함으로써 균등한 에너지 소모를 보장한다. 또한, 모바일 싱크가 소스노드로부터 데이터를 연속적으로 받기위해서 위치기반 최단거리 전송(Location-based Shortest Relay: LSR) 프로토콜을 제안한다. LSR은 소스노드에서 싱크로의 우회하는 경로를 막고, 최소 지연경로를 통하여 연속적인 데이터 전송을 보장한다. 실험결과를 통해서 제안 프로토콜은 효율적인 위치서비스의 제공뿐만 아니라, 다중 소스와 다중 모바일 싱크 환경에서 평균 데이터 전송 비용절감 효과를 얻을 수 있음을 보인다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 추계학술발표대회
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• pp.665-666
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• 2009

정보통신 기술과 저장 매체의 발전으로 많은 분야에 편리함과 더불어 산업기밀유출사고의 위험이 늘어나고 있다. 보안사고 중 80% 이상이 인적 보안 유출 이였으며 현직 직원의 유출은 약 25%정도의 부분을 차지하고 있었다. 기존의 단순한 시스템 로그 정보를 이용한 사용자 감사기술, DRM을 이용한 데이터 보호기술방법 보다는 진보된 방법이 필요하다. 사용자 정보와 시스템 정보, 시스템 콜 정보 수집을 통한 구분된 감사데이터의 통계기법을 이용한 지능적인 이상행위 탐지 기법을 제시한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.515-520
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• 2022

다중 센서를 활용하는 상황인식에 있어서 각각의 센서가 감지하여 보내온 센서 데이터를 활용할 때, 센서 별로 가중치를 달리하여야 할 필요가 있다. 같은 상황에 대하여 같은 종류의 센서를 구성하였더라도 다른 부차적인 요인 때문에 가중치 부여를 달리하여야 하는 경우가 있다. 실제 세계의 이벤트에 가중치 부여를 하지 않을 수 없으며, 다중 센서를 활용하는 상황인식 시스템에서 활용할 수 있는 가중치 부여 방안은 필요하다고 할 수 있다. 본 연구에서는 시간이 경과하면서 센서들이 계속 감지 활동을 하는 가운데 호스트로 보고하는 각 센서에 대한 가중치 부여 방안을 제안한다. 대부분의 사물인터넷 환경에서 센서는 감지 활동을 지속적으로 이어나가며, 감지한 값이 사전에 정해 둔 범위 이상의 변화양상을 보일 때, 호스트로 보고하는 것을 기본으로 한다. 이러한 것을 일종의 데이터 스트림 환경이라고 할 수 있다. 데이터 스트림 환경에서 다중 센서로부터의 감지 데이터를 대상으로 하는 가중치 부여 방안에 대하여 제안하였으며, 새로운 가중치 부여 방안은 스트림 상에서 상황 변화를 주도적으로 나타내는 데이터를 선별하여 가중치를 부여하는 것으로 하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.521-521
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• 2023

지방상수도의 관 파손사고 감지 및 누수관리 방법에는 블록시스템 구축을 통한 소블록별 야간최소유량 감시방법이 가장 대표적이다. 야간최소유량은 새벽 2시와 4시 사이의 인구 활동 비율이 가장 낮은 새벽 시간대에 소블록에 공급된 유량을 의미하며, 대부분 유량 성분은 누수량일 것이라는 가정에서 출발한다. 그러나 아파트 중심의 주거 형태를 보이는 도심지의 경우, 새벽 시간대에도 다량의 물수요가 비정기적으로 발생하고 있어 관망의 이상 여부를 감시하기 위한 관리기준으로서 야간최소유량을 이용하기에는 높은 일간 변동성에 따른 한계가 있다고 할 수 있다. 즉, 야간최소유량은 관 파손사고 발생의 감시보다는 관로 연결 또는 급수전 분기 부위에서 발생하는 미량의 누수가 수개월에 걸쳐 누적되는 장기추세를 분석하여 누수탐사반의 투입 시점을 결정하기 위한 근거를 제시하기 위한 목적으로 사용되며, 아직까지 관 파손사고의 발생은 자체적인 감지보다는 민원에 의해 인지되는 경우가 많다. 최근, 스마트관망 구축사업(SWM) 등을 통해 관 파손 및 누수 감지를 위한 청음식 누수감지센서가 소블록 내 도입되고 있으나, 초기 시설투자에 큰 비용이 수반되며 주변 소음과 배터리 전원방식의 한계로 인하여 새벽 시간대에만 분석이 제한적으로 적용되는 경우가 많아 이 역시도 상시적인 관 파손사고의 감시기술이라 보기는 어렵다. 본 연구에서는 소블록 유입점에서의 유량·압력과 소블록 내에 설치된 대수용가 스마트미터, 그리고 사고감지를 위한 수압계 사이의 평상시 수리적 균형을 학습한 DNN(Deep Neural Network) 모델을 이용하여 관 파손사고를 실시간 감지하는 모델 개발연구를 수행하였다. 모델은 관 파손사고 감지를 위한 수압계의 최적 위치와 대수를 결정하기 위한 모듈과 관 파손사고 감지모듈로 구성되며, 1개 소블록 Test-Bed를 구축하여 모델을 생성하고 PDD 관망해석 모델을 통해 생성된 가상의 사고에 대한 감지 여부로서 개발 모델의 감지성능을 평가하였다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.245-247
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• 2022

컨테이너선에서 스위치보드와 리퍼컨테이너의화재 발생 전과 후를 CCTV 및 열화상카메라, 추가센서류로 상시 모니터링하여, 화재 전 이상감지와 화재 후 불꽃, 연기 등의 화재 종류를 선내 알림하여 즉시 조치할 수 있도록 효율적인 화물관리시스템을 설계하고, 정확도 높은 화재 감지를 목적으로 데이터 학습을 위한 영상 및 전류 데이터 수집과 실제 컨테이너 스위치보드 및 리퍼컨테이너 레이아웃을 모사한 Testbed를 구축하였습니다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제60권2호
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• pp.223-228
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• 2022

화학공정에서 의도되지 않게 발생하는 이상은 큰 사고를 유발할 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 신속하게 이상의 원인을 감지하고 판별하는 이상 진단 모델이 필요하다. 하지만, 이상 진단을 연구하는 대부분 연구의 경우, 상용프로그램에서 공정 시뮬레이션을 이용하여 이상 데이터를 생성하고 이를 이용하여 연구한 방법론을 적용하고 있다. 이는 실제 공정상에서 이상을 포함하는 실제 데이터를 얻는 데 많은 제약이 있음을 의미한다. 본 연구에서는 실제 폴리스티렌 반응기에서 얻은 이상 데이터와 정상 데이터를 분석하여 적절한 이상 진단 모델을 설계하고자 하였다. 먼저, 정상 데이터를 분석하여 세 가지의 조업 모드가 존재함을 확인하였으며, 모드 판별을 위한 모델을 SVM (Support Vector Machine)을 이용하여 만들었다. 각 조업 모드 별로 PCA (Principal Component Analysis)를 이용하여 이상 진단 모델을 만들었으며, 실제 이상 데이터를 이용하여 계산한 결과 신속하게 이상을 진단할 수 있음을 확인하였다. 본 연구에서 제안한 모델을 통해, 실제 사고가 발생하는 경우 신속한 대처가 가능하며, 이는 잠재적인 손실의 감소에 기여할 수 있음을 의미한다.