• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (A)
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• pp.130-132
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• 2005

인터넷상의 수많은 트래픽 정보 중에서 악성 트래픽 정보를 빠르게 감지하는 것은 그 정보의 방대함 때문에 쉽지 않다. 공격시각회(Attack Visualization) 기법은 이런 수많은 정보 중에서 악성 트래픽 정보를 좀 더 쉽게 인지하게 함으로써 새로운 공격에 대해서 빠른 대응과 피해 최소화를 하는데 활용할 수 있다. 본 연구에서는 평행좌표계(Parallel Coordinates)를 이용해 공격시각화를 하여, 분산 서비스 거부 공격, 웜, 스캐닝 공격 등 인터넷상에 알려진 혹은 알려지지 않은 새로운 공격들에 대해 빠른 대응을 하기위한 기술 연구를 하였으며, 각 공격들의 특정 시각화 패턴을 감지하고 이를 알려주는 이상탐지(anomaly detection) 시각화 시스템 PCAV를 구현하였다. PCAV 시스템을 통해 네트워크 관리자는 실시간으로 트래픽 정보와 공격들의 시각화 정보를 원격에서도 모니터링하고 이를 통해 즉시 대응하는 것이 가능하다. 또한, 이전에 발생한 공격들의 시각화 정보를 확인하고 이를 분석하는 것과, 알려지지 않은 공격이 발생했을지라도 그 공격의 시각적 패턴이 나타났을 때 즉각 공격 서명(Signature)으로 활용 하는 것이 가능하다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.545-547
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• 2021

발전시설 장비는 이상이 생기면 큰 경제적 피해를 발생시키기 때문에, 장비의 계통마다 수십만 개의 센서들이 부착되어 장비의 정상 작동 여부를 모니터링 한다. 장비의 이상 감지를 위해서, 최근 활발히 연구되고 있는 딥러닝 등의 기술을 활용한 AI 모델을 생성하여 장비의 고장을 예측한다. AI 모델을 학습하고 추론하기 위해서는 수많은 센서 중에서 AI 모델을 생성할 센서들을 선택하고, 지속적으로 모니터링 되는 값들을 비교하여 이상 감지 여부를 스트리밍 환경에서 추론할 수 있는 센서 빅데이터 질의 처리 및 스트리밍 추론 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 AI 모델을 학습하고 스트리밍 추론할 수 있는 빅데이터 질의 처리 시스템을 설계 및 구현한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.237-238
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• 2023

코로나 19 로 대면이 아닌 비대면이 일상이 되며 공공기관과 기업들이 사용자에게 보내는 메시지의 양이 증가하였다. 이에 따라 공공기관을 사칭하는 메신저피싱이 증가하였다. 본 논문에서는 OpenAPI 데이터를 활용한 메신저 위험 url 감지 시스템의 설계를 제시한다. 메신저피싱으로 인한 금전 피해 및 개인정보 탈취를 예방하기 위해 메시지의 포함된 피싱 url 과 기관, 기업의 사전 안전 인증을 통한 안전 url 을 구분한다. 이를 통해 사용자에게 안전하고 쾌적한 인터넷을 제공한다. 향후, 제안하는 시스템의 현실적인 검증과 성능 평가가 필요하다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.813-814
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• 2023

매년 졸음 및 부주의 운전으로 인한 교통사고로 인명 및 재산 피해가 끊이지 않고 있다. 즉각적인 졸음 감지만을 위한 기존 시스템의 단점과 한계를 보완하고자, 본 논문에서는 위험 행동을 감지한 후 당시 사진과 데이터를 저장하고 이를 점수로 환산하여 장기적인 운전 습관 개선을 목표로 하는 운전자 관리 감독 시스템을 구현하였다. 이 시스템은 화물차 운전자와 같이 장시간 운전을 하는 대상에게 안전 주행을 장려하고 올바른 운전문화를 확립하게 하여 교통안전에 긍정적 역할을 담당할 수 있다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제3권1호
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• pp.53-65
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• 2004

도로에서 발생하는 비반복적이며 예측불가능한 일련의 사건을 돌발상황(incident)이라고 하며 이러한 돌발상황이 발생하게 되면 교통류의 정상 흐름이 와해되고 이로써 도로의 용량감소를 일으키며 교통혼잡과 대기오염 등 막대한 사회$\cdot$경제적 손실을 초래한다. 돌발상황으로 인한 피해를 최소화하고자 국내외 각종 교통관리센터에서는 자동 돌발감지 알고리즘에 의한 자동감지 방법을 사용하고 있다. 그러나 현재 운영중인 돌발상황 감지 알고리즘들은 어느 정도의 감지율은 확보하고 있으나 오경보율이 높아 대체적인 성능은 낮은 것으로 판단된다. 유출입램프 수요과다로 인해 도로용량이 다른 구간에 비해 현저히 떨어지는 병목(bottleneck)구간의 경우, 돌발상황이 빈번하게 발생함에도 불구하고 진출입차량으로 인한 대기행렬과 차로변경등의 유사 돌발상황이 발생하여 자동 돌발상황 감지가 더욱 어려운 실정이다. 본 연구에서는 진출입영향권내에서 발생하는 돌발상황을 정확히 감지하기 위해 돌발상황시 혼잡상황 구분을 통한 자동감지 알고리즘을 바탕으로 램프구간의 혼잡 감지시 인접한 본선의 차로를 돌발상황 판단모듈에서 제외함으로써 모형의 성능을 향상시킬 수 있음을 살펴보았다.

• 한국화재소방학회:학술대회논문집
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• 한국화재소방학회 2011년도 추계학술논문발표회 논문집
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• pp.522-525
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• 2011

3상 4선식 배선 라인에서 중성선이 탈락할 경우 부하측의 중선선에 연결된 일부의 부하측 전압은 급상승하게 되고 이로 인한 피해가 많으므로 본 연구에서는 배전라인의 점검시 또는 접촉 불량에 의하여 발생할 수 있는 중성선의 탈락을 순간 감지하고 이를 보상하여 별도로 중성선을 생성하여 새로운 중성선을 순간 제공함으로서 중성선 탈락에 의한 피해를 최대한 억제하고자 하는 것이다. 이로 인하여 부하측의 전압상승에 의한 전기적 재해를 사전에 미리 예방이 가능한 효과도 있게 된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.344-346
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• 2013

최근 농작물이나 과수는 멧돼지, 고라니, 꿩 등과 같은 유해동물로부터 피해를 입는 사례가 늘고 있다. 특히 멧돼지는 현재 별다른 천적이 없어 개체수가 급격히 증가하고 산간지역을 넘어 도심지역까지 출몰하고 있어 농가에 큰 근심거리가 된다. 종래에는 농장이나 과수원에 허수아비를 세우거나 목책을 치는 소극적인 수단에서부터, 경계를 따라 전기울타리를 설치하거나 야간점멸 조명 기를 설치하는 등의 적극적인 수단을 강구하였으나, 야생동물들이 이들 대책수단에 적응하게 되면서 큰 효과를 거두지 못하고 있으며 확실한 대책이 없이 피해는 점점 더 늘어만 가고 있는 실정이다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 무인로봇을 이용한 유해동물 감시 시스템으로, 특히 유해동물을 감지하고 무인로봇을 유해동물로 이동시켜 소리 또는 물질을 방출하도록 하고 유해동물에 대한 관련정보를 관리자단말 및 유관기관서버로 전송하도록 하는 유해동물 감시 시스템 설계 및 개발 관한 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제65차 동계학술대회논문집 30권1호
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• pp.129-131
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• 2022

본 논문에서는 열차의 운행으로 인한 철도 주변 주거지역에서 다양한 유형의 위험요소를 파악하고 분석하기 위한 시스템 운영방안을 제안한다. 위험 요소를 파악하고, 특정 위치의 필요한 센서를 부착하여 데이터를 수집 및 처리하고 패턴을 분석하여 사용자에게 필요한 정보를 제공함으로써, 철도 주변 주거지역에 어떠한 피해가 있는지 알 수 있고, 그에 적합한 적용방안을 마련하고, 시스템 제어를 위한 애플리케이션과 연동하여 사용자에게 더 나은 편의성을 제공할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.652-655
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• 2023

우리나라에서는 지난 10년간 매년 4만 건 내외의 화재가 발생하여 많은 인명 피해와 경제적 손실이 발생하고 있다. 화재가 발생했을 때는 화재를 신속히 진압하여 인명 피해와 경제적 손실을 최소화하여야 한다. 또한, 화재 사고를 예방하기 위해 화재의 발화 원인이 무엇인지 알아내야 한다. 기존의 화재 경보 시스템에서는 온도, 연기, 불꽃 센서 등으로 화재를 감지하였으나 오경보나 화재를 인식하지 못하는 문제, 화재 원인을 구분하지 못하는 문제 등이 있었다. 또한, 사람이 화재 발생을 인지하기까지 시간이 많이 소요될 수 있고 부재로 인해 화재 상황인식이 늦어질 수도 있는 문제가 있었다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 GCN(Graph Convolutional Network) 모델을 이용하여 화재 상황에서의 복합 센서 상황을 학습해서 실제 화재 사고가 발생했을 때 화재의 원인을 구분할 수 있는 모델을 제안한다.

• 한국화재소방학회:학술대회논문집
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• 한국화재소방학회 1996년도 학술발표회
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• pp.49-52
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• 1996

재해발생 형태가 시간과 장소에 따라 미료하게 달라지고 사고 발생시 재산피해는 극대화될 가능성이 높아짐에 따라 위험요소 감지를 위한 중앙집중적감시의 방재 시스템을 선호하고 있다. 그러나 기존의 종합 방재 시스템에서 사용하고 있는 RS232C나 RS422로는 원거리에서의 제어 및 감시가 곤란하다. 본 논문에서는 인터네트상의 WWW프로토콜인 HTTP를 사용하여 원거리에서 감시 및 제어할 수 있는 자동화 방재시스템의 통신환경을 구현하였다.