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전용희;장종수
- 정보보호학회지
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- 제17권2호
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- pp.80-89
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- 2007
네트워크 트래픽에서 비정상(anomaly)을 탐지하는 것은 아주 중요하지만 아직 완전히 해결되지 않은 문제이다. 비정상 유형을 관찰하기 위하여 일반적으로 트래픽 플로(traffic flow)를 감시한다. 트래픽 플로는 여러 가지 네트워크 트래픽의 형태를 제시한다. 이런 트래픽 플로의 집합에 대한 분석은 매우 복잡한 문제이고, 또한 트래픽 플로 수집을 위해서는 많은 자원이 소요된다. 본 논문에서는 비정상 트래픽 유형을 공격 형태 및 트래픽 플로 두 가지의 다른 측면에서 제시하고 그 특성을 기술한다. 그리고 앞으로 나타날 새로운 웜 공격 유형에 대하여도 제시한다.
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채희찬;이준희;이종욱;정용화;박대희
- 한국정보처리학회:학술대회논문집
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- 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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- pp.661-664
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- 2022
양돈을 관리하는 데에 있어 비정상 개체를 식별하고 사전에 추적하거나 격리할 수 있는 양돈업 시스템을 구축하는 것은 효율적인 돈사관리를 위한 필수 요소이다. 그러나 돈사내의 이상 상황을 탐지하는 연구는 보고되었지만, 이상 상황이 발생한 돼지를 특정하여 식별하는 연구는 찾아보기 힘들다. 따라서, 본 연구에서는 소리를 활용하여 이상 상황이 발생함을 탐지한 후 영상을 활용하여 소리를 낸 특정 돼지를 식별할 수 있는 시스템을 제안한다. 해당 시스템의 주요 알고리즘은 활성 화자 탐지 문제에서 착안하여 이를 돈사에 맞게 적용하여, 비정상 소리를 내는 활성 돼지를 식별 가능하도록 구현하였다. 제안한 방법론은 모의 실험을 통해 돈사 내의 이상 상황이 발생한 돼지를 식별할 수 있음을 확인하였다.
https://doi.org/10.3745/PKIPS.y2022m05a.661 인용 PDF