• 정보과학회 논문지
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• 제45권3호
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• pp.294-302
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• 2018

정보통신 기술의 발전에 따른 새로운 서비스 산업의 출현으로 개인 정보 침해, 산업 기밀 유출 등 사이버 공간의 위험이 다양화 되어, 그에 따른 보안 문제가 중요한 이슈로 떠오르게 되었다. 본 연구에서는 기업 내 개인 정보 오남용 및 내부 정보 유출에 따른, 대용량 사용자 로그 데이터를 기반으로 기존의 시그니처(Signature) 보안 대응 방식에 비해, 실시간 및 대용량 데이터 분석기술에 적합한 행위 기반 이상 탐지방식을 제안하였다. 행위 기반 이상 탐지방식이 대용량 데이터를 처리하는 기술을 필요로 함에 따라, 역방향 인덱스(Inverted Index) 기반의 실시간 검색 엔진인 엘라스틱서치(Elasticsearch)를 사용하였다. 또한 데이터 분석을 위해 통계 기반의 빈도 분석과 전 처리 과정을 수행하였으며, 밀도 기반의 군집화 방법인 DBSCAN 알고리즘을 적용하여 이상 데이터를 분류하는 방법과 시각화를 통해 분석을 간편하게 하기위한 한 사례를 보였다. 이는 기존의 이상 탐지 시스템과 달리 임계값을 별도로 설정하지 않고 이상 탐지 분석을 시도하였다는 것과 통계적인 측면에서 이상 탐지 방식을 제안하였다는 것에 의의가 있다.

• Journal of Power Electronics
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• 제11권2호
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• pp.163-172
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• 2011

Oxidation models of a rotor bar and end ring segment in an induction motor are presented to simulate the behavior of an induction machine working with oxidized rotor parts which are modeled as rotor faults in progress. The leakage inductance and resistance of the rotor parts arc different from normal values because of the oxidation process. The impedance variations modify the current density and magnetic flux which pass through the oxidized parts. Consequently, it causes the rotor asymmetry which induces abnormal harmonics in the stator current spectra of the faulty machine. The leakage inductances of the oxidation models are derived by the Ampere's law. Using the proposed oxidation models, the rotor bar and end ring faults in progress can be modeled and simulated with the motor current signature analysis (MCSA). In addition, the oxidation process of the rotor bar and end ring segment can motivate the rotor asymmetry, which is induced by electromagnetic imbalances, and it is one of the major motor faults. Results of simulations and experiments are compared to each other to verify the accuracy of the proposed models. Experiments are achieved using 3.7 kW, 3-phase, and squirrel cage induction motors with a motor drive inverter.

• 융합보안논문지
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• 제12권4호
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• pp.77-84
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• 2012

폐쇄적으로 구축되었던 제어망이 최근 업무 상 편의 또는 대외 기관과의 협력 필요 등으로 외부와 연동되면서, 일반적인 네트워크 환경과 유사하게 변화하고 있다. 그리고 개방형 운영체제, 프로그램 및 프로토콜 등을 사용하는 제어망 환경은 기존에 알려진 보안 취약점을 그대로 갖고 있으며, 제어 시스템의 취약점과 관련한 공격 기법이 발달하는 등의 위험에 직면하고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 화이트 리스트 기법을 적용한 이상 징후 탐지를 통해 보안성을 확보하고 위협을 최소화할 수 있는 방안을 제시하였다. 제시된 방법을 통해 업무망, 제어망 및 필드장치 내 트래픽을 모니터링하여 정상적인 데이터만을 수집 및 목록화 할 수 있고, 비정상행위로부터 격리된 상태를 확인하여 위협을 배제시킬 수 있다. 그러나 정상적 비정상적 트래픽 패턴에 대한 오경보가 발생할 수 있으며, 이를 최소화하는 노력도 함께 경주해야 한다.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제9권2호
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• pp.559-568
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• 2014

Induction motors are critical components in industrial processes since their failure usually lead to an unexpected interruption at the industrial plant. The studies of induction motor behavior during abnormal conditions and the possibility to diagnose different types of faults have been a challenging topic for many electrical machine researchers. In this regard, an efficient and new method to detect the induction motor-fault may be the application of the Time Synchronous Averaging (TSA) to the stator current Park's Vector. The aim of this paper is to present a methodology by which defects in a three-phase wound rotor induction motor can be diagnosed. By exploiting the cyclostationarity characteristics of electrical signals, the TSA method is applied to the stator current Park's Vector, allowing the monitoring of the induction motor operation. Simulation and experimental results are presented in order to show the effectiveness of the proposed method. The obtained results are largely satisfactory, indicating a promising industrial application of the hybrid Park's Vector-TSA approach.

• 융합보안논문지
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• 제24권3호
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• pp.13-21
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• 2024

4차 산업혁명의 발전으로 네트워크가 급속히 확산되면서 사이버 보안 위협이 더욱 증가하고 있다. 기존의 시그니처 기반 네트워크 침입 탐지 시스템(NIDS)은 알려진 공격을 탐지하는 데 효과적이지만, APT와 같은 새로운 공격에는 한계가 있다. 또한, 지도 학습 기반 딥러닝 모델은 불균형 데이터 문제로 인해 정상 데이터에 편향된 결과를 낳을 위험이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문은 정상 데이터만을 학습하여 비정상 데이터를 탐지하는 단일 클래스 모델 기반의 네트워크 침입 탐지 방법을 제안한다. DeepSVDD와 MemAE 모델을 활용해 NSL-KDD 데이터 셋에서 제안하는 방법의 효율성을 검증하며, 지도 학습 모델과의 비교를 통해 제안된 방법이 실제 네트워크 침입 탐지 문제에서 더욱 효과적임을 확인한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.79-85
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• 2022

이상 탐지는 일반적인 사용자들의 데이터 집합 속에서 비정상적인 데이터 흐름을 파악하여 미리 차단하는 방법이다. 기존에 알려진 방식은 이미 알려진 공격의 시그니처를 활용하여 시그니처 기반으로 공격을 탐지 및 방어하는 방식인데, 이는 오탐율이 낮다는 장점이 있지만 제로 데이 취약점 공격이나 변형된 공격에 대해서는 매우 취약하다는 점이 문제점이다. 하지만 이상 탐지의 경우엔 오탐율이 높다는 단점이 존재하지만 제로 데이 취약점 공격이나 변형된 공격에 대해서도 식별하여 탐지 및 차단할 수 있다는 장점이 있어 관련 연구들이 활발해지고 있는 중이다. 본 연구에서는 이 중 이상 탐지 메커니즘에 대해 다뤘다. 앞서 말한 단점인 높은 오탐율을 보완하며 그와 더불어 이상 탐지와 분류를 동시에 수행하는 새로운 메커니즘을 제안한다. 본 연구에서는 여러 알고리즘의 특성을 고려하여 5가지의 구성으로 실험을 진행하였다. 그 결과로 가장 우수한 정확도를 보이는 모델을 본 연구의 결과로 제안하였다. Extra Tree와 Three layer ANN을 동시에 적용하여 공격 여부를 탐지한 후 공격을 분류된 데이터에 대해서는 Extra Tree를 활용하여 공격 유형을 분류하게 된다. 본 연구에서는 NSL-KDD 데이터 세트에 대해서 검증을 진행하였으며, Accuracy는 Normal, Dos, Probe, U2R, R2L에 대하여 각각 99.8%, 99.1%, 98.9%, 98.7%, 97.9%의 결과를 보였다. 본 구성은 다른 모델에 비해 우수한 성능을 보였다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.36-45
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• 2005

이 논문은 다른 종류의 유도전동기 구름베어링 손상을 유도전동기 고정자 전류신호해석을 통하여 검출하고 실시간으로 손상을 진단하는 알고리즘을 개발하였다. 유도전동기 구름베어링의 손상을 검출하기 위하여 정상적인 베어링을 갖는 유도전동기, 측정열에 불량을 가지고 있는 전동기와 베어링 외륜에 구멍을 가지고 있는 2가지 종류의 비정상 베어링을 갖는 유도전동기 3set를 실험시스템을 구축하였다. 또한 유도전동기의 구름베어링시스템의 비정상적인 상태에서 고정자전류을 검출하기 위하여 TMS320F2407 DSP 칩을 이용하여 데이터 획득보드를 개발하였다. 이 고정자전류신호를 해석을 통하여 베어링 손상을 검출하기 위한 방법으로 FFT, 웨이브렛 분석 및 내적에 의한 평균 신호패던에 의한 분석결과를 제시하였다. 특히 내적에 의한 신호분석 온 통하여 베어링 손상 여부를 실시간으로 진단할 수 있는 새로운 알고리즘과 분석방법을 제시하였다.

• 한국조명전기설비학회:학술대회논문집
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• 한국조명전기설비학회 2004년도 학술대회 논문집
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• pp.371-374
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• 2004

Induction motors are a critical component of many industrial processes and are frequently integrated in commercially available equipment. Safety, reliability, efficiency, and performance are some of the major concerns of induction motor applications. Preventive maintenance of induction motors has been a topic great interest to industry because of their wide range application of industry. Since the use of mechanical sensors, such as vibration probes, strain gauges, and accelerometers is often impractical, the motor current signature analysis (MACA) techniques have gained murk popularity as diagnostic tool. Fault tolerant control (FTC) strives to make the system stable and retain acceptable performance under the system faults. All present FTC method can be classified into two groups. The first group is based on fault detection and diagnostics (FDD). The second group is independent of FDD and includes methods such as integrity control, reliable stabilization and simultaneous stabilization. This paper presents the fundamental FDD-based FTC methods, which are capable of on-line detection and diagnose of the induction motors. Therefore, our group has developed the embedded distributed fault tolerant and fault diagnosis system for industrial motor. This paper presents its architecture. These mechanisms are based on two 32-bit DSPs and each TMS320F2407 DSP module is checking stator current, voltage, temperatures, vibration and speed of the motor. The DSPs share information from each sensor or DSP through DPRAM with hardware implemented semaphore. And it communicates the motor status through field bus (CAN, RS485). From the designed system, we get primitive sensors data for the case of normal condition and two abnormal conditions of 3 phase induction motor control system is implemented. This paper is the first step to drive multi-motors with serial communication which can satisfy the real time operation using CAN protocol.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.85-94
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• 2014

본 논문에서는 사용자 시스템이 악성 프로그램에 의해 피해를 입은 후 시그니처나 보안 패치가 나오기 전에 피해를 최소화하기 위한 방법으로 파일 DNA 기반의 행위 패턴 분석을 통한 탐지 기법을 연구하였다. 기존의 네트워크 기반의 패킷 탐지기법과 프로세스 기반 탐지 기법의 단점을 보완하여 제로데이 공격을 방어하고 오탐지를 최소화하기 위해 파일 DNA 기반 탐지기법을 적용하였다. 파일 DNA 기반 탐지기법은 악성코드의 비정상 행위를 네트워크 관련 행위와 프로세스 관련 행위로 나누어 정의하였다. 사용자 시스템에서 작동되는 프로세스의 중요한 행위와 네트워크 행위를 정해진 조건에 의해 검사 및 차단하며, 프로세스 행위, 네트워크 행위들이 조합된 파일 DNA를 기반하여 악성코드의 행위 패턴의 유사도를 분석하여 위험경고 및 차단을 통한 대응 기법을 연구하였다.

• Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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• 제14권9호
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• pp.5281-5286
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• 2013

Purpose: Prostate cancer caused by the abnormal disorderly growth of prostatic acinar cells is the most prevalent cancer of men in western countries. We aimed to screen out differentially expressed genes (DEGs) and explore small molecule drugs for prostate cancer. Materials and Methods: The GSE3824 gene expression profile of prostate cancer was downloaded from Gene Expression Omnibus database which including 21 normal samples and 18 prostate cancer cells. The DEGs were identified by Limma package in R language and gene ontology and pathway enrichment analyses were performed. In addition, potential regulatory microRNAs and the target sites of the transcription factors were screened out based on the molecular signature database. In addition, the DEGs were mapped to the connectivity map database to identify potential small molecule drugs. Results: A total of 6,588 genes were filtered as DEGs between normal and prostate cancer samples. Examples such as ITGB6, ITGB3, ITGAV and ITGA2 may induce prostate cancer through actions on the focal adhesion pathway. Furthermore, the transcription factor, SP1, and its target genes ARHGAP26 and USF1 were identified. The most significant microRNA, MIR-506, was screened and found to regulate genes including ITGB1 and ITGB3. Additionally, small molecules MS-275, 8-azaguanine and pyrvinium were discovered to have the potential to repair the disordered metabolic pathways, abd furthermore to remedy prostate cancer. Conclusions: The results of our analysis bear on the mechanism of prostate cancer and allow screening for small molecular drugs for this cancer. The findings have the potential for future use in the clinic for treatment of prostate cancer.