• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.11 no.2
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• pp.215-222
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• 2016

Research on gait recognition and its use is actively underway. This study suggests a method to recognize abnormal gaits of pedestrians. The purposes of the existing research to recognize normal steps are to measure physical activities and to validate people by their walks, but the purpose to recognize abnormal steps in this study is to insure the safe life of pedestrians. There are situations in which pedestrians are unaware of themselves vulnerable and can not ask for help. The purpose of this research is that even if pedestrians are unaware of themselves and there are no spontaneous requests for helps, it is intended for them to escape from dangers and difficulties by adopting the recent IOT technology. Hence, this study analyzes normal pace of pedestrians using the triaxial acceleration sensors, and takes ranges of their normal walking. And then, the steps of pedestrians are measured using the triaxial acceleration sensors, contrasted with their normal walking ranges, and determine whether their steps are normal or not. When it is out of the state for normal paces, a method to determine as abnormal paces is suggested.

• The Journal of the Korean Society for Microbiology
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• v.13 no.1
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• pp.49-54
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• 1978

Antibodies to Propionibacterium acnes in patients with tumor, leprosy, schizophrenia and normal human were measured by using a microtiter bacterial agglutination test. They were found in all sera examined, including normal human sera. It was comfirmed that a microtiter bacterial agglutination test on P. acnes is found to be an easy and satisfactory method for the measurement of antibody to P. acnes. The agglutinin titers of tumor patients, particularly hepatoma and gastric cancer patients, were significantly lower as compared with those of normal human sera. Antibody titers in leprosy patients were somewhat lower when compared with those in normal human sera. Antibody titers of lepromatous type of leprosy patient were lower than those of tuberculoid type. However, antibody levels were the same in schizophrenia patient and normal human. No correlation between antibody titers and age or sex of the patients and normal human was found.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.451-451
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• 2015

최근 1900년부터 1990년 사이 해수면은 매년 평균 1.2mm 상승했지만 1990년부터는 매년 평균 3mm씩 높아지고 있으며, 이에 1990년부터 현재까지 해수면 수위의 상승속도가 이전 90년 동안 측정된 수치보다 2.5배 빠르다는 연구결과가 발표되었다. 해수면 상승으로 인한 피해는 범람과 침식을 야기할 수 있으며 해일 및 폭풍으로 인한 피해를 증가시킴으로 물질적 피해와 인명 피해를 유발할 수 있다. 이러한 이유로 해수면 상승에 따른 과학적인 분석과 신뢰성 있는 전망을 통하여 해수면 상승에 따른 대응과 대비가 필요하다. 이에 본 연구에서는 비정상성 빈도해석 방법을 통하여 미래의 해수면 상승을 고려할 수 있는 비정상성 빈도해석 기법을 개발하였다. 본 연구에서는 극치사상을 추출하기 위해 국립해양조사원 (Korea Hydrographic and Oceanographic Administration, KHOA)에서 관리한 45개 조위관측소의 시 조위 자료를 이용하였다. 45개 조위관측소의 한 시간 단위 자료로부터 연최대 및 연평균 조위계열 (annual average and annual maximum sea level series)을 추출하였다. 본 연구에서는 한반도 해안을 동해안, 서해안, 남해안, 제주 권역으로 구분하고 빈도 해석의 신뢰성을 만족하기 위해 자료 구축기간이 20년 이상이며, 각 해안을 나타낼 수 있는 지점을 선정하였다. 비정상성 빈도해석은 Gumbel 극치분포를 적용하였으며, 계층적 Bayesian 기법을 결합하여 매개변수들에 대한 사후분포를 추정하였다. 본 연구에서는 대부분의 지점에서 비정상성 빈도해석 결과와 정상성 빈도해석 결과와 상당한 차이를 보여주고 있으며, 이는 주로 정상성 가정에 기인하는 문제점으로 판단된다. 향후 기후변화에 따른 연안지역의 홍수 및 사회기반시설의 위험도를 평가하기 위해서는 비정상성을 고려한 빈도해석 절차의 수립과 적용이 필요할 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.26-26
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• 2015

기후변화나 인위적인 요인 등에 의해 수문 자료에 비정상성(nonstationarity)이 나타나면서 정상성 가정 하에서 수행되는 빈도해석으로는 정확한 확률수문량 산정이 어려운 실정이다. 최근 이를 보완하기 위한 비정상성 빈도해석에 대한 연구가 진행되고 있고, 이와 더불어 비정상성 지역빈도 해석에 대한 관심도 높아지고 있다. 비정상성 지역빈도해석은 대개 홍수지수법(index flood method)을 기반으로 진행되고 있는데, 홍수지수와 성장곡선(growth curve)에 시간에 따른 변화를 고려하느냐의 여부에 따라 다양한 형태의 홍수지수모형이 적용되고 있다. 본 연구는 다양한 형태의 홍수지수모형의 성능을 평가하여 비정상성 자료에 적합한 형태를 선정하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 위치 매개변수가 시간에 따라 변화하는 비정상성 GEV 분포(GEV100)를 모분포로 하는 지점들로 지역들을 구성하고, Monte Carlo 모의를 통해 발생시킨 자료에 여러 형태의 홍수지수모형을 적용하여 각 모형의 성능을 평가하였다. 모의실험 결과 홍수 지수는 시간에 따른 변화가 없고, 성장곡선은 시간에 따라 변화하는 형태인 홍수지수모형이 다른 형태의 모형에 비해 대체로 더 정확한 확률수문량을 산정할 수 있는 것으로 나타났다. 또한 우리나라 기상청 관할 강우 관측 지점들 중 GEV100 분포가 적합한 것으로 선정된 지점들을 하나의 지역으로 구성하여 모의실험에서 적용한 것과 동일한, 여러 형태의 홍수지수모형을 적용한 결과 모의실험 결과와 일치하게 성장곡선에만 비정상성 고려된 홍수지수모형이 상대적으로 정확한 확률강우량을 산정하는 것으로 나타났다. 따라서 GEV100 모형 기반의 비정상성 지역빈도해석을 수행하기 위해서는 성장곡선만 시간에 따라 변화하는 홍수지수모형이 적합할 것으로 판단된다.

• Journal of the Korean Institute of Gas
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• v.25 no.5
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• pp.63-69
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• 2021

In this study, we established an algorithm to determine whether the work in the gas facility is a normal work or an abnormal work using the threshold of the reconstruction error of the autoencoder. This algorithm do deep learning the autoencoder only with time-series data of a normal work, and derives the optimized threshold of the reconstruction error of the normal work. We applied this algorithm to the time series data of the new work to get the reconstruction error, and then compare it with the reconstruction error threshold of the normal work to determine whether the work is normal work or abnormal work. In order to train and validate this algorithm, we defined the work in a virtual gas facility, and constructed the training data set consisting only of normal work data and the validation data set including both normal work and abnormal work data.

• 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.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.42 no.6
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• pp.500-510
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• 2023

Passive sonar signals mainly contain both normal and abnormal signals. The abnormal signals mixed with normal signals are primarily detected using an AutoEncoder (AE) that learns only normal signals. However, existing AEs may perform inaccurate detection by reconstructing distorted normal signals from mixed signal. To address these limitations, we propose an abnormal signal detection model based on a Recurrent Neural Network (RNN) and vector quantization. The proposed model generates a codebook representing the learned latent vectors and detects abnormal signals more accurately through the proposed search process of code vectors. In experiments using publicly available underwater acoustic data, the AE and Variational AutoEncoder (VAE) using the proposed method showed at least a 2.4 % improvement in the detection performance and at least a 9.2 % improvement in the extraction performance for abnormal signals than the existing models.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2007.11a
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• pp.357-361
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• 2007

비정상 트래픽 제어 프레임워크에 적용된 비정상 트래픽 제어 기술은 침입, 분산서비스거부 공격, 포트스캔 공격과 같은 비정상 행위의 트래픽을 제어하는 공격 대응 방법이다. 이 대응 방법은 비정상 행위에 대한 true-false 방식의 공격 대응 방법이 가지는 높은 오탐율(false-positive rate)을 낮출 수 있다는 장점이 있지만, 공격 지속시간에만 의존하여 비정상 트래픽을 판단하기 때문에, 공격에 대한 신속한 대응을 하지 못한다는 한계를 가지고 있다. 이에 본 논문에서는 비정상 트래픽 제어 프레임워크에 퍼지 로직을 적용하여 신속한 공격 대응이 가능한 포트스캔 공격 탐지 기법을 제안한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2011.07a
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• pp.1121-1122
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• 2011

대용량 삼상 변압기에서 무부하 정상상태에서의 특성을 예측하는 것은 변압기의 설계 과정에서 중요한 과정 중 하나이다. 통상적으로 전기기기의 무부하 정상상태 해석을 위해 시간차분 유한요소법이 사용되어왔다. 대용량 삼상 변압기 또한 이을 이용하여 무부하 정상상태 해석을 수행할 수 있지만, 삼상 변압기의 인덕턴스 성분이 권선 저항에 비해 매우 크기 때문에 정상 상태 도달까지 매우 많은 시간이 소요되어 실제적으로 정상 상태 해석이 불가능하게 된다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 대용량 삼상 변압기의 무부하 정상상태 해석을 효과적으로 수행하기 위한 방법을 제안하고자 한다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• spring
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• pp.341-344
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• 2004

발전소에서 운전 중인 발전 설비의 장비 및 기계의 동작, 감시, 진단은 매우 중요한 일이다. 발전소의 이상 감지를 위해 상태 모니터링이 사용되며, 이상이 발생되었을 때 고장의 원인을 분석하고 적절한 조치를 계획하기 위한 이상 진단 과정을 따르게 된다. 본 논문에서는 산업 현장에서 기기들의 운전시에 발생하는 기기 발생 음을 획득하여 정상/비정상을 판정하기 위한 알고리듬에 대하여 연구하였다. 사운드 감시(Sound Monitoring) 기술은 관측된 신호를 acoustic event로 분류하는 것과 분류된 이벤트를 정상 또는 비정상으로 구분하는 두 가지 과정으로 진행할 수 있다. 기존의 기술들은 주파수 분석과 패턴 인식의 방법으로 간단하게 적용되어 왔으며, 본 논문에서는 K-means clustering 알고리듬을 이용하여 사운드를 acoustic event로 분류하고 분류된 사운드를 정상 또는 비정상으로 구분하는 알고리듬을 개발하였다.