• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제10권2호
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• pp.369-385
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• 1999

성장곡선모형에서 다중 이상값들이나 영향관측값들을 탐지하는 문제는 선형회귀모형에서의 문제에 비해 매우 복잡하여 거의 이루어지지 않고 있는 실정이다. 본 연구에서는 이상점을 포함하고 있는 성장곡선모형에서 이들을 탐지하는 방법으로 평균이동모형을 이용하는 방법을 소개하였다. 이 방법을 이용하여 찾아낸 자료가 이상점인지의 여부를 예측표본재이용 의사 베이즈 우도 기준법을 이용한 등분산성의 검정을 통해 알아보았다. 끝으로 Potthoff(1964)등이 사용한 자료를 이용한 예제를 통해 이상점 탐지와 등분 산성 검정을 실시한 결과를 제시하였다.

• 터널과지하공간
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• 제33권6호
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• pp.561-573
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• 2023

한국원자력연구원은 심부 암반의 수리/지화학 특성 분석을 위해 KURT (KAERI Underground Research Tunnel)를 건설하였고, 다수의 조사용 시추공을 시추하여 각종 시험을 수행 중이다. 시추공 조사에서 목적에 적합한 조사 구간 선정은 매우 중요하며 수리 유동 파악 및 지하수 채수가 목적인 경우, 유량이 풍부한 구간이 조사 목적에 부합한다. 본 연구에서는 이러한 구간을 수리 이상점으로 정의했으며, 심도 1km 수준의 시추공 물리검층 자료(온도, 전기전도도)를 활용하여 이를 탐지하고자 하였다. 체계적이고 효율적인 이상점 탐지를 위해 기계학습 알고리즘 중 DBSCAN, OCSVM, kNN, isolation forest을 적용하고 그 적용성을 파악하였다. 데이터 전처리와 알고리즘 최적화를 수행했으며, 그 결과 네 가지 알고리즘은 각각 55, 12, 52, 68개의 수리 이상점을 탐지하였다. 본 논문을 통해 기계학습 알고리즘의 활용 가능성을 확인했으나, 학습에 활용된 입력자료가 제한적이었기 때문에, 향후 추가적인 검증과 보완이 바람직한 것으로 판단된다.

• 응용통계연구
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• 제5권2호
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• pp.255-268
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• 1992

본 논문에서는 이상점이 포함된 시계열 자료의 모수추정법으로 반복보간추정법을 제안하였 다. 제안된 방법은 이상점이 더 이상 탐지되지 않을 때까지 모수추정의 단계와 이상점의 탐 지 단계를 반복하는 접근 방법이다. 이상점의 탐지를 위해서는 비정상적인 자료를 보가추정 법으로 대치하는 보간 검진기법을 적용하였다. 또한 추정과정에서 비정상적인 자료의 비중 을 적게하는 대신에 비정상적인 자료를 시계열모형의 구조를 이용한 1-시점후의 예측값으 로 대치하는 수정된 GM-추정법을 제안하였다. 모의실험에 의해 제안된 추정법들과 기존의 로버스트추정법들의 성질을 비교하였다. 모의실험의 결과 반복보간추정법이 다른 추정법보 다 우월한 성질을 가짐을 알 수 있었으며, 특히 AO가 하나만 있는 경우와 모수의 절대값이 큰 경우에 가장 우수함을 확인 할 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2001년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.523-526
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• 2001

최근 컴퓨터와 인터넷의 급속한 발전과 더불어 컴퓨터의 데이터를 파괴하거나 바이러스를 이용해 정보를 빼내기 위한 해킹 등이 만연하고 있다. 이에 컴퓨터의 데이터를 외부 침입물질에 대해 자체적인 보호와 제거 기능을 가진 생체 면역시스템을 이용한 연구가 활발히 진행되고 있다. 생체 면역 시스템은 바이러스나 병원균 등의 낮선 외부의 침입자로부터 자신을 보호하기 위해 크게 선천성 면역과 후천성 면역을 제공한다. 본 논문은 선천성 면역에는 오용탐지기법과 후천성 면역에는 비정상행위 탐지 기법을 이용한 하이브리드 침입탐지 시스템을 제안한다. 감사 자료 수집은 멀티레벨 파라미터 모니터링을 통해 감사 자료를 수집한다. 선천성 면역에서는 피부와 여러 가지 감각 기관의 분비물을 이용하듯이 방화벽과 같은 비슷한 기능을 하는 서비스 제한 에이전트와 기존에 알려진 버그와 해킹 기법을 시나리오 지식베이스를 이용하는 오용탐지 기법을 사용한다. 그리고, 후천성 면역에서는 유전자 알고리즘을 이용해 침입을 탐지하고 대응한다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제38권5호
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• pp.37-43
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• 2001

인터넷이 널리 이용되면서 네트워크나 호스트에 대한 불법적인 침입은 많은 위험요소가 되고 있다. 이러한 침입을 탐지하기 위하여 통계적기법, 데이터마이닝기법, 유전자 알고리즘/프로그래밍 기법 등을 이용한 이상현상 탐지모델들이 많이 제안되어 왔으나 새로운 유형의 침입에 대해서는 탐지능력이 떨어지는 단점이 있다. 본 논문에서는 THRE KBANN을 이용한 이상현상탐지모델을 제안하였는데, 이는 연속학습을 할 수 있도록 지식기반신경망을 개선한 것이다. 이 모델을 실험적 자료에 적용한 결과를 데이터마이닝기법을 적용한 경우와 비교하여 성능평가를 하였다. 그리고 새로운 침입유형을 탐지하기 위한 연속학습에 대한 성능도 평가하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (1)
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• pp.619-621
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• 2002

네트워크 기반 컴퓨터 시스템은 현대사회에 있어서 매우 중요한 역할을 담당하고 있기 때문에 이들은 정보 범죄들로부터 안정적이면서 효율적인 환경을 제공하는 것은 매우 중요한 일이다. 현재의 침입탐지 시스템은 네트워크 상에서 지속적으로 처리되는 대량의 패킷에 대하여 탐지속도가 떨어지고, 새로운 침입유형에 대한 대응방법이나 인지능력에도 한계가 있기 때문이다. 따라서 다양한 트래픽 속에서 탐지율을 높이고 탐지속도를 개선하기 위한 방안이 필요하다. 본 논문에서는 침입탐지 능력을 개선하기 위해 먼저, 광범위한 침입항목들에 대한 탐지 적용기술을 학습하고, 데이터 마이닝 기법을 이용하여 침입패턴 인식능력 및 새로운 패턴을 생성하는 적용기술을 제안하고자 한다. 침입 패턴생성을 위해 각 네트워크에 돌아다니는 관련된 패킷 정보와 호스트 세션에 기록되어진 자료를 필터링하고, 각종 로그 화일을 추출하는 프로그램들을 활용하여 침입과 일반적인 행동들을 분류하여 규칙들을 생성하였다. 마이닝 기법으로는 학습된 항목들에 대한 연관 규칙을 찾기 위한 연역적 알고리즘을 이용하였다. 또한, 추출 분석된 자료는 리눅스기반의 환경 하에서 다양하게 모아진 네트워크 로그파일들을 본 논문에서 제안한 방법에 따라 적용한 결과이다.

• 대한공간정보학회지
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• 제19권3호
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• pp.49-56
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• 2011

도시 지역의 환경은 빠르게 변화하고 있기 때문에 그 변화를 신속하게 탐지하여 수치지도 데이터베이스에 반영하는 것이 필요하다. 이에 LiDAR 자료를 사용하여 도시지역 건물의 변화를 탐지하려는 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 LiDAR 자료와 기존 수치지도를 이용하여 객체 기반으로 건물변화를 탐지하고 그 유형을 분류하고자 하였다. 점 기반으로 건물의 외곽선을 추출하고 수치지도 건물 레이어와 중첩하여 중첩비교와 형상비교를 통해 변화유형을 분류하였다. 중첩비교시 객체별 적응적 임계치를 산정하여 적용함으로써 변화탐지의 객관성과 정확도를 높이고자 하였다. 실험결과, 제안한 방법으로 도시지역 건물의 변화를 탐지하고 분류하는 것이 기존 방법에 비해 높은 분류 정확도를 보임을 확인하였다.

• 응용통계연구
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• 제26권2호
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• pp.281-290
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• 2013

DD-plot은 분류문제를 풀기 위한 유용한 비모수적 방법이다. 우리는 이러한 DD-plot을 다변량공정에서 이상상태를 탐지하기 위한 그래픽 방법으로 사용할 수 있다. 본 논문을 통하여 이상상태를 탐지하기 위한 그래픽 방법으로서 동적 DD-plot과 동적 품질지수그림을 제시하고자 한다.

• 융합정보논문지
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• 제12권4호
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• pp.260-269
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• 2022

본 논문에서는 기존에 전문가에 의해서 이루어지던 국가 대기오염 측정망 데이터들의 이상 탐지 작업을 인공지능을 통해 자동화하고자 심층 신경망을 이용한 이상 탐지 모델을 제안하였다. 환경과학원에서 제공받은 기상자료 데이터의 결측치 및 이상치를 분석하여 학습데이터를 생성하였으며 비지도 학습 방식의 BeatGAN 모델에 기반하여 커널 구조 변경과 합성곱 필터층 및 전치 합성곱 필터층의 추가를 통해 새로운 모델을 제안하여 이상 탐지 성능을 높이고자 하였다. 또한 제안하는 모델의 생성적 특징을 활용하여 새로운 데이터를 생성하고 이를 학습에 사용하는 재학습 알고리즘을 구현 및 적용하여 기존 BeatGAN 모델뿐 아니라 다른 비지도 학습 모델인 Iforest, One Class SVM과 비교하였을 때 제안모델의 성능이 가장 높았음을 확인할 수 있었다. 본 연구를 통해 실제 산업현장에서 센서의 이상, 점검 등의 여러 요인으로 인해 학습 데이터가 부족한 상황에서 추가적인 비용없이 과적합을 피하며 제안하는 모델의 이상탐지 성능을 올릴 수 있는 방법을 제시할 수 있었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.420-420
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• 2023

하천의 유량 자료는 하천 관리에 필수적인 요소로, 지속적인 유량측정을 위해 국가 유량 측정망을 구성하여 주요 지점을 대상으로 유량 측정을 수행하고 있다. 측정된 유량자료는 일반적으로 수위-유량 관계곡선식을 개발하여 제공되고 있으며, 홍수파와 배수 영향 등으로 인해 수위-유량 관계곡선식에서 발생하는 산포로 인한 신뢰도에 문제가 우려되는 경우에는 실시간의 정확한 유량자료를 제공하기 위해 H-ADCP를 설치하여 지표유속법 기반의 실시간 유량 자료 생산하여 제공하고 있다. 그러나 H-ADCP를 이용한 유량 측정 방법은 장비의 한계로 인해 상대적으로 규모가 작고 수심이 얕은 하천에 적용하기 어려운 문제가 있다. 따라서, 최근에는 자동유량관측소 지점 확대를 위해 비접촉식 유속계를 활용한 자동유량관측소 운영이 점차 고려되고 있다. 이에 따라 비접촉식유속계를 이용한 유량 측정 결과의 검증 및 유지 관리를 위한 소프트웨어가 필요하다. 이에 본 연구에서는 비접촉식유속계 중 전자파를 이용하여 수표면의 표면유속을 측정할 수 있는 장비인 RQ-30의 측정결과를 분석하기 위해 Microsoft Visual Studio(C#) 사용하여 측정결과의 검토 및 자료 관리를 위한 후처리 소프트웨어를 개발하였다. 개발한 소프트웨어는 측정 원시자료를 읽고, 도시하여 측정 결과를 확인할 수 있으며, 머신러닝 기반의 알고리즘을 적용하여 수위 및 유속 시계열 자료에서 발생하는 이상치를 탐색할 수 있도록 개발하였다. 그리고 탐지된 이상치에 대한 보정을 위해 선형보간, LOESS, SuperSmoother를 사용하여 이상치를 보정하여 결과를 도출할 수 있도록 개발하였다. 추후 본 연구를 통해 개발된 프로그램을 활용하여 측정 자료의 유지 관리 효율성을 증대시킬 수 있을 것으로 기대되며, 지속적인 프로그램의 개선을 통해서 실무적으로 활용이 가능할 것으로 판단된다.