최근 코로나 19가 유행하고 더불어 고령화 시대와 1인 가구 증가로 인해 가구 구성원이 집에서 다양한 활동을 하며 머무는 시간이 매우 증가하였다. 본 연구에서는 노인을 포함한 1인 가구의 구성원들의 이상 징후를 탐지하기 위한 알고리즘을 제안한다. 홈 CCTV를 통한 영상 센서 알고리즘, 스마트폰에 내장된 가속도 센서를 이용한 활동 센서 알고리즘 및 2D LiDAR 센서 기반의 LiDAR 센서 알고리즘을 이용한 사람의 움직임 및 낙상 탐지 결과를 기반으로 이상 징후를 탐지하는 알고리즘들을 제안한다. 하지만, 각 단일 센서 기반 알고리즘은 센서가 가진 한계점으로 인해 특정 상황에서 이상징후를 탐지하기 어려운 단점을 가지고 있다. 그에 따라 단일 센서 기반 알고리즘만을 사용한 것보다 다양한 상황에서 이상 징후를 탐지하기 위해 각 알고리즘을 결합하는 융합 방식을 제안한다. 우리는 각 센서로 수집한 데이터를 통해 알고리즘들의 성능을 평가하고, 특정 시나리오들을 통하여 알고리즘 하나만 사용하여 정확한 이상 징후를 탐지할 수 없는 상황에서도 융합 방식을 통해 서로 보완하여 정확한 이상 징후를 효율적으로 탐지할 수 있음을 보여준다.
전기재해(전기재해)라 함은 전력 계통의 이상이나 또는 전기 설비의 누전과 합선 및 과부하나 스파크 등에 의해서 전기 화재를 유발시키거나 전기기기에 이상을 주는 것을 말한다. 그러나 전기재해의 징후를 검출할 수 있다면 최근 들어 계속 늘어만 가는 전기재해의 피해를 줄일 수 있다. 본 논문에서는 전기재해 징후로서의 스파크 현상 검출과 이와 유사한 현상을 보이는 정상 부하의 동작 현상을 비교하고 구분하는 법을 제시하고 있다. 이를 바탕으로 스파크를 수반하는 전기화재의 조기 검출 알고리즘을 소개하였다.
이 논문은 사람 눈의 공막컬러코드와 공막혈관징후패턴코드 생성에 의한 공막진단시스템 구현에 관한 연구이다. 시스템은 고성능 DSP 영상처리 프로세서를 기반으로 PGC 프로그램어불 게인제어 선처리 및 RISC SD프레임저장 메모리 등으로 구성된다. PGC는 RGB신호를 최적화하고 그래리 영상에서 에지가 검출된다. 판별 및 매칭 처리알고리듬은 공막컬러코드화 및 혈관징후패턴코드 생성을 실행된다. 공막컬러코드는 메모리 맵의 위치에서 YCbCr값을 구하고 허용오차 범위를 적용하여 생성된다. 혈관징후패턴코드는 24시간등분과 13환형등분 구역에 의해 디지털화 되고 중첩매칭과 허용오차 적용에 의해 코드화된다. 실험결과 성능에서 시스템은 40ms로 동작하고 진단오차는 컬러판별이 평균 약20%, 혈관징후패턴 매칭이 약 24%이다. 이 시스템 및 기술은 세분화와 환자데이터베이스화 하면 공막진단 의용시스템으로 사용 할 수 있다.
본 연구는 중환자실, 응급실, 수술실등 병실내에서 환자를 구속하지 않고. 무선으로 환자의 활력징후 신호등을 관찰할 수 있는 생체신호 무선 전송장치를 설계 제작하는데 목적을 두었다. 본 무선 환자감시장치는 활력징후 신호 수집기, 무선 송수신 장치 및 활력징후 관찰기로 구성된다. 활력징후 신호 수집부는 생체신호를 증폭하기 위한 아날로그신호 증폭기와 디지털데이터 변환을 위한 단일 칩 마이크로 컨트롤러로 구성된다. 전송신호의 품질을 확보하고 신호처리 및 구성이 간단하여 저 비용으로 구성할 수 있는 주파수편이변조(FSK) 방법을 사용하였고 디지털신호는 UHF 대역의 미약 무선주파수에 의하여 송수신되었다. 활력징후 신호 관찰기는 무선 수신기에 의해 디지털 데이터를 복조하고 활력징후 신호를 상시 모니터링하기 위한 액정모니터(LCD) 및 신호를 기록하기 위한 감열기록장치(thermal Printer)로 설계 제작되었다.
최근에는 설비의 이상징후를 포착함으로써 사고를 예지하고 치명적인 상태로 진전되기 전에 보완하는 이른바 예측보전 기술을 중심으로 하는 사고예방 방향으로 변화되어 가고 있다. 이 예측보전기술은 기기의 상태를 정량적으로 파악하여 이상징후를 초기단계에서 검지하는 이상예지진단과 기기성능의 경녕적인 변화에 착안한 노화진단 등을 중심으로 하고 있다.
최근 제어시스템을 대상으로 한 사이버공격이 점차 고도화 지능화됨에 따라 기존 시그니처(signature) 기반 탐지 기법은 한계에 봉착하였고, 이에 제어시스템 환경에 적합한 화이트리스트(whitelist) 기반 보안 기법이 새롭게 주목받고 있다. 그러나 최근 개발되고 있는 화이트리스트 기법들은 어플리케이션 레벨에서 한정적으로 사용되고 있으며, 무엇보다 블랙리스트(blacklist) 기반 보안 기법과 달리 이상 징후 유형에 대한 구체적 정보 제공이 불가능하다는 단점이 존재한다. 본 논문에서는 제어시스템에서 발생할 수 있는 이상 징후 유형들을 분류하고, 네트워크 레벨에서의 화이트리스트를 통해 이상 징후를 탐지할 수 있는 모델을 제시한다.
본 논문에서는, 고속의 인터넷 백본 링크상에서 네트워크 공격의 징후를 트래픽 측정에 의하여 탐지해 내기 위한 방법을 제안한다. 이를 위하여, 인터넷 백본상에서 나타나는 정상 및 공격 트래픽의 패턴을 분석하였고. 이러한 트래픽 특성을 활용하여 네트워크 공격 감지를 위한 두가지 트래픽 척도를 도출하였다. 이들은 평균 파워 스펙트럼과 패킷수 대 트래픽양 비율이다. 그리고, 이들 트래픽 척도들을 집합된 트래픽 수준에서 측정함으로써 네트워크 공격 징후 감지를 위한 방법론을 제안한다. 실험 결과는 제안된 방법이 네트워크 공격 징후를 매우 잘 감지해내고 있음을 보여준다. 제안된 방법은 개별 플로우 또는 개별 패킷들에 기반을 둔 기존의 방법들과 달리, 집합된 트래픽 수준에서 운영되므로 계산의 복잡성을 현저히 줄일수있다.
본 연구는 산업보안상 인적취약요소로 분류되는 조직구성원에 의한 업무부정행위의 정의와 발생원인, 방지대책 등에 대하여 문헌연구를 통해 고찰하고, 선행연구를 통해 드러난 부정행위의 행동적 발생징후들에 대하여 은행, 보험사, 증권사 등 국내 금융산업에 종사하고 있는 근로자들에게 설문자료를 수집하여 기술통계, 요인분석, 로지스틱 회귀분석 등을 실시하였다. 분석결과, 부정행위의 발생징후들은 '경제적 동기', '비경제적 동기' 두 가지 요인으로 분류되었으며, '과도한 주식투자'와 '빈번한 이사 등으로 생활환경의 불안정'의 두 징후에 대한 정확성 평가와 실제 부정행위의 적발 경험이 통계적으로 유의미하게 연관되어 있는 것으로 확인되었다. 또한 내 외부 제보에 의해서 업무부정행위가 가장 많이 적발되는 것으로 나타났다. 본 연구의 분석결과를 토대로 향후 금융산업에서 발생할 수도 있는 업무부정행위를 조기에 발견하여 피해규모를 최소화도록 일조하는 데 연구의 목적이 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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