• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.01a
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• pp.39-42
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• 2023

최근 온라인 게임 산업이 급속도로 확장됨과 더불어 Gamebot과 같은 비정상적인 프로그램으로 인한 게임 서비스 피해사례가 급격하게 증가하고 있다. 특히, 대표적인 게임 장르 중 하나인 FPS(First-Person Shooter)에서 Aimbot의 사용은 정상적인 이용자들에게 재미 요소를 잃어버리게 하고 상대적 박탈감을 일으켜 게임의 수명을 줄이는 원인이 된다. 비정상 게임 이용자의 근절을 위해서 메모리 변조 및 불법 변조 프로그램 접근 차단 기법과 불법 프로그램 사용의 패턴 모니터링과 같은 기법들이 제안되었지만, 우회 프로그램 및 새로운 패턴을 이용한 비정상적인 프로그램의 개발에는 취약하다는 단점이 있다. 따라서, 본 논문에서는 정상적인 게임 이용자의 패턴만 학습함으로써 비정상 이용자 검출을 가능하게 하는 딥러닝 기반 단일 클래스 분류 기법을 제안하며, 가장 빈번하게 발생하는 치트(Cheat) 유형인 FPS 게임 내 Aimbot 사용 감지에 초점을 두었다. 제안된 비정상 게임 이용자 감지 시스템은 정상적인 사용자의 마우스 좌표를 데카르트 좌표계(Cartesian coordinates)와 극좌표계(Polar coordinates)의 형태로 패턴을 추출하는 과정과 정상적인 마우스 동작 기록으로 부터 학습된 LSTM 기반 Autoencoder의 복원 에러에 따른 검출 과정으로 구성된다. 실험에서 제안된 모델은 FPS 게임 내 마우스 동작을 기록한 공개 데이터셋인 CSGO 게임 데이터셋으로 부터 학습되었으며, 학습된 모델의 테스트 결과는 데카르트 좌표계로부터 훈련된 제안 모델이 비정상 게임 이용자를 분류하는데 적합함을 입증하였다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2011.11a
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• pp.303-304
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• 2011

본 논문은 HVDC System의 컨버터를 구성하는 Thyristor 밸브의 스위칭동작을 테스트하는 합성시험회로의 기본동작을 분석한 내용에 대해 기술하고 있다. 합성시험회로(STC : Synthetic Test Circuit)는 HVDC System의 컨버터가 동작할 때 각 Thyristor 밸브에 나타나는 턴-온 전류와 턴-오프 전압을 인위적으로 공급하여 정상동작 여부를 시험할 수 있는 모의실험회로를 의미한다. 본 연구에서는 PSCAD 프로그램을 이용하여 2kV, 200A급 Thyristor를 테스트하기 위한 합성시험회로의 시뮬레이션 모형을 개발하고 그 동작을 분석하였다. 개발한 합성시험회로의 시뮬레이션 모델은 향후 IEEE와 IEC 규정에 만족하는 새로운 합성시험회로를 개발하는데 참고 자료로 활용 될 것으로 기대된다.

• The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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• v.3 no.1
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• pp.70-76
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• 1998

A switch-mode AC/DC converter with high input power factor and sinusoidal input current waveforms is analyzed and modelled for computer simulation. The developed mathematical model for this converter can be used to examine the transient and steady-state performance for selecting the proper ratings of filter, boost inductor and semiconductor devices or the effects of this converter under normal and fault operating conditions on the associated power systems. The proposed model and computer programs are confirmed by comparing with the experimental results.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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• v.42 no.5 s.335
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• pp.9-14
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• 2005

Simulation method for a pure radio-frequency (rf) mode of reflection-type and a pure rf mode of transmission-type radio-frequency single-electron transistor (RF-SET) operation is introduced. In this method, the solutions of differential equations based on Kirchhoff's law are obtained self-consistently at frequency-domain. Also, the steady-sate single-electron transistor (SET) current model and the time-dependent SET current model are used in this method. The reflected wave of a typical reflection-type RF-SET and the transmitted wave of a typical transmission-type RF-SET are calculated, and the accuracy of our developed method including the steady-state SET current model is verified with the method introduced by reference 2. At high frequency over GHz, results of our developed method including the time-dependent SET current model are considerably different from that including the steady-state SET current model. At high frequency over GHz, an exact time-dependent SET current model is needed to analyze RF-SET operation.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.05a
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• pp.164-165
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• 2018

네트워크 정상행위 모델링이란 대상 네트워크 및 시스템에서 동작 가능한 행위 중 허용된 행위를 모델링하는 것을 의미한다. 정상행위 모델은 해당 모델의 정상 이외 범주의 알려지지 않은 비정상 행위의 탐지 가능성을 가지고 있어 활용도가 높다. 네트워크 및 시스템의 복잡도가 증가할수록 특성의 파악이 힘들며 이로 인해 주요 특징의 누락이 발생할 수 있어 대상 네트워크의 다수의 데이터에 기반한 기계학습 기반의 네트워크 정상행위 모델링에 관한 다양한 연구가 진행되고 있다 본 논문에서는 딥러닝을 포함하여 네트워크 정상행위 모델링에 사용될 수 있는 다양한 기계학습 기반의 기법을 제시한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2011.05a
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• pp.476-477
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• 2011

본 논문에서는 홈 헬스케어 환경에서 위험 동작이 발생할 경우 이를 검지하는 방법으로, 물체 검출을 위해 입력받은 영상으로 부터 배경모델을 생성하여 이를 이용해 관심 물체를 검출한다. 검출된 물체 영역 내에서 중심점의 주변 탐색을 통해 관심 물체를 추적하며, 관심 물체의 모멘트 분석 정보와 깊이 정보를 활용하여 정상 동작이 아닌 낙상과 같은 비정상적인 위험 동작이 발생되었을 경우 검출할 수 있다. 기존 비전 센서 기반 방법들은 2차원 영상 정보를 이용하기 때문에 다양한 낙상 동작에 대해 낮은 검출율을 보이고 있다. 이에 대한 개선책으로 깊이정보를 활용하여 검출함으로써 신뢰성있는 검출율을 보여주는 실시간 비전 센서 기반을 둔 위험 낙상 검출기를 제안한다.

• Review of KIISC
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• v.23 no.6
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• pp.5-12
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• 2013

본 논문은 최근 가장 이슈화 되고 있는 스미싱 위협의 방지에 대해 다루며, 단순히 스미싱 방지뿐만 아니라 탐지율 향상, 오탐률 감소를 위해 새로운 모델을 제안한다. 첫 번째 모델은 문자메시지 송/수신 시 특정 인증 값을 첨부/확인하여 정상 기관 인증을 수행하는 모델이며, 두 번째 모델은 문자메시지에 첨부된 URL을 사용자가 메시지 수신을 확인하기 전에 사전 검증하여 악성 유무를 판별하는 모델이다. 두 모델의 기본 동작 방식 제안과 설계를 통해 장점과 단점을 언급한다.

• Journal of the Korea Society for Simulation
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• v.29 no.3
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• pp.73-82
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• 2020

In the fourth industrial revolution, wireless sensor networks (WSNs) are an important element of collecting and analyzing data in a variety of environments without human intervention. This sensor network is greatly affected by topology and routing protocols. Routing protocols, which affect energy consumption, are executed after deploying sensor nodes. Once built, they are difficult to change. Before the WSN is deployed, a routing protocol is carefully selected in view of various environments and the performance of the protocol is evaluated. In this paper, we propose a model to simulate multiple routing protocols using a discrete event system specification (DEVS). The DEVS-based proposed model simulates various situations without changes and structures of the its model as algorithms of the routing protocols are implemented in its coordinators model. To verify normal behaviors of the proposed model, the number of report delivery and the energy consumption of the sensor network were compared using representative protocols LEACH and Dijkstra. As a result, it was confirmed that the proposed model executes normally in both routing protocols.

• Journal of Satellite, Information and Communications
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• v.12 no.3
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• pp.35-40
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• 2017

Out-of-limit (OOL) alarm method that is threshold checking of telemetry value is widely used for the satellites fault diagnosis and health monitoring. However, it requires engineering knowledge and effort to define delicate threshold value and has limitations that anomalous behaviors within the defined limits can't be detected. In this paper, we propose a satellite anomalous behavior detection system through fuzzy model that is composed by important statistical feature selected by rough-set theory. Not pre-defined anomaly is detected because only normal state data is used for fuzzy model. Also, anomalous behavior within the threshold limit is detected by using statistic feature that can be collected without engineering knowledge. The proposed system successfully detected non-ordinary state for battery temperature telemetry.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.06a
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• pp.1305-1307
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• 2022

자동차 부품의 결함은 시스템 전체의 성능 저하 및 인적 물적 손실이 발생할 수 있으므로 생산라인에서의 불량 검출은 매우 중요하다. 따라서 정확하고 균일한 결과의 불량 검출을 위해 딥러닝 기반의 고장 진단 시스템이 다양하게 연구되고 있다. 하지만 제조현장에서는 정상 샘플보다 비정상 샘플의 발생 빈도가 현저히 낮다. 이는 학습 데이터의 클래스 불균형 문제로 이어지게 되고, 이러한 불균형 문제는 고장을 판별하는 분류 모델의 성능에 영향을 끼치게 된다. 이에 본 연구에서는 모터의 동작음으로부터 불량 모터를 판별하는 불량 검출 시스템 설계를 위한 데이터 불균형 해결 방법을 제안한다. 자동차 사이드 미러 모터의 동작음을 학습 및 테스트를 위한 데이터 셋으로 사용하였으며 손실함수 계산 시 학습 데이터 셋의 클래스별 샘플 수 가 반영되는 label-distribution-aware margin(LDAM) loss 와 Inception, ResNet, DenseNet 신경망 모델의 비교 분석을 통해 불균형 데이터를 처리할 수 있는 가능성을 보여주었다.