• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.67-79
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• 2011

본 연구에서는 시계열 공정데이터 관리를 위한 모델모수 기반 이상 탐지방법을 제안한다. 일반적인 공정관리에 널리 쓰이는 전통적인 통계적 관리기법의 관리도(SPC chart)는 측정되는 데이터가 특정 분포를 따르며 상관관계가 없는 상황을 가정한다. 따라서 공정데이터 형태가 시계열데이터와 같이 특정분포를 따르지 않고, 자기상관관계를 갖는다면 전통적인 관리도로는 관리에 한계를 보인다. 본 연구는 시계열을 따르는 공정의 이상을 탐지를 위한 MPBC(Model Parameter Based Control-chart) 방법을 제안한다. 제안된 MPBC는 시계열공정을 모델링하고, 모델모수의 변화를 감지하여 공정의 이상을 탐지하는 방법이다. 시계열 공정은 ARMA(p,q) 모델을 가정하며, RLS(Recursive Least Square)를 이용하여 시계열 모델의 모수를 추정하고, 추정된 모수를 $K^2$관리도로 관리한다. 제안된 방법은 기존 알고리즘과 비교하여 시계열 공정 변화 탐지에 우수한 성능을 보였으며 시계열 데이터에 있어서 보다 효율적인 공정관리 방향을 제시한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.530-531
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• 2021

이 논문에서는 IoT 센서 환경에서 입력되는 데이터들 간의 불일치를 파악하기 위한 기법을 제안한다. 제안된 기법은 실제 현장 문제에 적용할 수 있도록 수치적으로 입력되는 센서 데이터들을 관리할 수 있다. 제안한 기법은 실제 IoT 센서 환경에서 2개 이상의 센서에서 모순된 데이터가 입력되는 경우를 감지할 수 있으며, 이를 통해 센서의 고장 또는 의도적인 데이터 교란을 파악하여 해결할 수 있는 방안으로 발전시킬 수 있다.

• 전기전자학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.341-348
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• 2022

Wi-Fi가 거의 모든 곳에서 사용이 가능한 환경이 도래하면서 Wi-Fi 기반의 센싱 시스템의 활용가능성에 대한 학계의 주목과 함께 활발한 연구가 진행되고 있다. 최근에는 채널 상태 정보(CSI)를 활용한 딥러닝 기술의 비약적 발달로 높은 감지 성능을 달성하고 있다. 하지만, 새로운 대상 도메인에 적용하기 위해서는 명시적인 데이터 수집 및 모델 재학습 과정의 값비싼 적응 노력 없이는 여전히 실질적으로는 사용하기가 어렵다. 본 연구에서는 딥러닝 기반의 Wi-Fi 센싱 시스템을 위한 훈련데이터 수집 및 레이블링을 자동으로 진행하는 CSI 자동 레이블링 시스템(CALS)를 제안한다. 제안 시스템은 CSI 데이터 수집 과정에서 컴퓨터 비전 기술을 함께 활용하여, 지도학습용으로 수집된 CSI 데이터에 대한 레이블링을 자동으로 수행토록 하였다. CALS의 효율성을 보이기 위해 라즈베리파이를 이용하여 프로토타입 시스템을 구현하고, 실내 환경에서의 사람 존재 감지를 수행하는 3가지 모델에 대해 학습과 평가를 진행하였다. 자동 수집된 데이터를 진행하여 학습을 활용하는 방식으로 실시간 데이터에 대해 평가를 진행했을 때 90% 이상의 높은 정확도를 달성하였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.430-436
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• 2022

본 논문에서는 다중 체온 감지용 지능형 카메라를 제안한다. 제안하는 카메라는 광학(4056*3040) 및 열화상(640*480) 2종의 카메라로 구성되고 획득된 영상으로부터 사람의 표정 및 체온을 분석하여 이상 증상을 감지한다. 광학 및 열화상카메라는 동시에 운영되며 광학 영상에서 객체를 검출한 후 얼굴영역을 도출하여 표정분석을 수행한다. 열화상카메라는 광학카메라에서 얼굴영역으로 판단한 좌표 값을 적용하고 해당영역의 최고 온도를 측정하여 화면에 표출한다. 이상 징후 감지는 분석된 표정 3가지(무표정, 웃음, 슬픔)와 체온 값을 활용하여 판단하며 제안된 장비의 성능을 평가하기 위해 광학영상 처리부는 Caltech, WIDER FACE, CK+ 데이터셋을 3종의 영상처리 알고리즘(객체검출, 얼굴영역 검출, 표정분석)에 적용하였다. 실험결과로 객체검출률, 얼굴영역 검출률, 표정분석률 각각 91%, 91%, 84%을 도출하였다.

• 한국정보기술학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.109-117
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• 2019

현대 사회는 불특정 다수를 대상으로 자행되는 각종 사고와 범죄 위협으로 인하여 사회 전반에 걸쳐 개인의 보안 의식이 증가되며 다양한 감시 기법이 활발히 연구되고 있으나, 여전히 단순 부주의 또는 오작동으로 인한 강인성 저하가 발생하여 보다 높은 신뢰성을 갖는 감시 기법이 요구된다. 이에, 본 논문에서는 다양한 환경 및 동·정적 변화 감지에서의 낮은 강인성을 보완하고 비용 효율성 문제를 해결하기 위한 실시간 변화감지 기법을 제안한다. 변화 감지 구현을 위해 데이터 군집화 기법으로 응용되고 있는 자기 조직화 신경망을 활용하였으며, 실내 사무실 환경에서의 모의실험을 통해 기존 영상 감시 시스템에서 응용되는 감지 기법 대비 뛰어난 잡음 강인성과 이상 감지 판단의 우수성을 확인할 수 있었다.

• 정보보호학회논문지
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• 제29권6호
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• pp.1403-1412
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• 2019

터빈, 배관 및 저장탱크와 같은 물리장치들의 경우 노후화뿐만 아니라 제어장치에 대한 사이버공격으로 인해 PLC(Programmable Logic Controller)와 같은 제어시스템의 보호 및 상태감시기능이 동작하지 않는 경우, 피해파급력이 크고, 가동 중지 시 그 비용 손실 또한 매우 크다. 가동 중인 물리장치의 작동을 중지하지 않고 간접적으로 상태감시를 함으로써 가용성을 유지하기 위한 방안으로써 온도, 가속도, 전류 등을 간접적으로 감지하고, 데이터들을 Influx DB에 저장하여 실시간으로 감시하는 시스템을 설계 및 구현한다. 실제 구현된 시스템으로부터 데이터를 얻고 이를 이용하여 이상상태를 감지할 수 있음을 검증하였다. 간접적 실시간 감시시스템의 범용화를 통해 데이터를 축적해 활용하면, 추가비용 없이 가동을 중지하지 않고 사용할 수 있을 뿐만 아니라 미리 고장을 예측하고 필요한 경우에만 조치를 취하는 고장예지기술, 이상상태를 이중으로 감시하는 신뢰도 높은 건전성 관리 기술을 통해 유지보수비용과 위험도를 대폭적으로 감소시키고, 보안위협에 대한 대비가 가능하다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권11호
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• pp.1581-1587
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• 2021

임베디드 시스템의 활발한 사용으로 스마트 팩토리와 같이 여러 에지가 모여서 함께 복합적인 동작을 하게 되는 멀티 에지 시스템들이 동작되고 있다. 멀티 에지 시스템에서 하나의 에지에서의 이상 동작이 다른 에지로 전달되거나 전체 시스템이 다운되는 경우가 자주 발생한다. 이러한 시스템에서 각 에지의 이상 동작을 판단하고 제어하는 것이 중요하지만, 이는 성능의 한계가 존재하는 작은 에지의 임베디드 시스템에 부하를 가한다. 이러한 시스템에서 우리는 전력 소비 데이터를 사용하여 에지 장치의 상태를 확인하고 이를 QR코드 기반으로 데이터를 전송하여 서버에서 이상 동작을 확인하고 제어하려 한다. 논문에서 제안된 아키텍처는 에지의 전력 소모 데이터를 측정하기 위해 'chip-whisperer'를 사용하고 서버를 구현하기 위해 '라즈베리 파이'를 사용하여 구현하였다. 그 결과 제안된 아키텍처서버는 성공적인 데이터 전송 및 이상 동작 판정을 보였으며 에지에서 추가 부하가 나타나지 않음을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (3)
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• pp.10-12
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• 2004

무선 센서네트워크는 센싱 지역에 분산되어 있는 초소형 센서 노드들이 감지/처리한 데이터를 수집노드로 전송하여 원격의 사용자가 센싱 지역의 상황인지를 가능하게 하는 유비쿼터스 컹퓨팅의 기반 네트워크이다. 전력 사용이 극히 제한된 센서 노드를 이용하여 무선 센서 망을 구성, 유지하며 데이터를 수집하기 위해서는 효율적인 망의 형태와 이에 따른 네트워크 배치 전략을 필요로 한다. 클러스터 기반 네트워크의 형태는 밀집도가 높은 센서네트워크에서 데이터병합을 수행하고 노드간 에너지 소비 균형을 이루기 위한 효과적인 구조이다. 본 논문에서는 클러스터 기반의 단일 홉 전송 구조에서 데이터 수집률을 높이고 노드간 에너지 사용의 균형을 이루게 하여 네트워크의 생존시간을 최대화할 수 있는 네트워크 배치 방법을 제안하였다. 클러스터링 기법에 따른 에너지 소비 모델을 분석하고 이를 통해 노드의 적절한 밀집도를 산출하였다. 싱크로부터 멀어질수록, 센서필드의 중앙보다는 외곽에 노드의 배치를 조밀하게 배치하여 네트워크의 생존시간을 늘렸다. 시뮬레이션을 통해 효율적인 네트워크의 배치가 노드간 에너지 소비의 균형을 이루도록 하여 네트워크의 생존시간을 늘일 수 있음을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제2호
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• pp.473-476
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• 2004

본 논문에서는 자동차 센서들의 신호들을 실시간으로 처리하여 디스플레이하는 시스템을 개발하였다. 실시간 자동차 센서 감시시스템은 센서의 신호를 받아들이는 센서 입력블록, 변환된 센서 데이터를 계산하는 Main Control 블록, 그리고 계산된 데이터를 실시간으로 표시하는 Display 블록으로 구성된다. 4개의 타이어에 부착된 센서로부터 압력 및 온도를 감지하고 이를 담은 데이터를 실시간으로 송신하고 운전자에게 수신된 데이터를 디스플레이하여 타이어의 압력상태를 점검하며 이와 함께 차내의 연료량 센서에서 입력된 연료잔량을 fl산하여 현재 주행가능거리를 표시하며 그 외에 냉각수 온도, 엔진오일레벨, 차내 온도센서를 일정한 시간간격을 두고 순차적으로 받아들여 각 센서들의 상태를 Craphic LCD를 이용하여 실시간으로 표시한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2017년도 추계학술대회
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• pp.539-540
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• 2017

본 논문에서는 센서를 이용하여 비닐하우스의 정보 데이터를 수집하고 비닐하우스 내부를 실시간으로 확인 할 수 있는 스마트 팜 자동 제어 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 비닐하우스의 모니터링을 PC와 핸드폰에서 가능하도록 하였으며 비닐하우스의 센서 데이터를 주기적으로 수집하여 데이터에 이상 변화 이벤트가 감지가 될 경우 모니터링부로 알림 서비스를 제공한다.