• 성인간호학회지
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• 제26권5호
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• pp.573-583
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• 2014

Purpose: Cardiac arrest has multiple characteristics that need to be approached as an integrated method according to the various changes in the body system. This study was performed to develop a useful guideline for early detection of cardiac arrest by revealing the attributes of cardiac arrest through a concept analysis. Methods: This study was conducted according to the Walker and Avant's concept analysis method. Systematic literature review and in-depth interview with nurses who experienced cardiac arrest situation were conducted. Based on the literature reviews and in-depth interviews with nurses, the attributes and the empirical referents of the concept of cardiac arrest were elicited. Results: The definable attributes of cardiac arrest were 1) loss of consciousness, 2) abnormal respiratory condition, 3) abnormal cardiovascular signs. Cardiac arrest was found to occur by several antecedents such as cardiac problem, non-cardiac problem, or general problem, whereas ischemia and re-perfusion injury, which can lead to multiple organ failure and death, were derived as consequences. Conclusion: In this study, the concept analysis eliciting attributes and empirical referents is found to be useful as a guideline for understanding and managing cardiac arrest. Based on these findings, clinical providers are expected to make a precise and rapid decision on cardiac arrest and respond quickly, which may increase survival rate of the patients underwent the arrest event.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.369-376
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• 2018

본 논문은 안드로이드 기반으로 구현된 실시간 원격 모니터링 시스템을 제안한다. 원격 모니터링 기술은 모니터링에 필요한 비용의 절감과 비정상 상태의 빠른 발견에 이점이 있다. 제안된 모니터링 시스템은 민감한 정보를 보호하기 위해 RSA(Rivest Shamir Adleman) 알고리즘을 이용하는 보안 통신을 사용한다. 가스터빈의 이상 상황이 발생하였을 때, 원격 모니터링 시스템은 사용자의 주의를 끌기 위해 푸시 메시지를 이용한 경고를 한다. 제안된 시스템은 가상 데이터 발생기를 포함하는 실험 환경에서의 실험으로 검증되었다.

• Journal of Platform Technology
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• 제11권5호
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• pp.110-125
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• 2023

본 논문에서는 2019년 국내 공항을 기준으로 측정된 시계열 항공기 위치 데이터를 활용하여 국내 공항에 이착륙 시 접근 단계에서의 항공 위험상황 중 Go-Around 및 UOC_D 를 분석하고, 다양한 클러스터링 기반 머신 러닝 기법을 적용하여 국내 항공 데이터에서 가장 알맞은 분석 기법이 무엇인지를 실험을 통해 제시한다. 항공기 위치를 측정하기 위한 센서는 ADS-B를 단일로 사용하였으며, 클러스터링 기법들 중 K-Means, GMM, DBSCAN 등의 알고리즘을 사용하여 이상상황을 분류하기 위한 모델을 설계하였다. 그 중 해외에서는 RF 모델이 가장 나은 성능을 보였으나, 국내 항공 데이터에 대해서는 국내 지형에 특화된 부분을 반영한 GMM이 가장 높은 분류 성능을 보이는 것으로 실험을 통해 확인하였다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제20권2호
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• pp.315-328
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• 2024

연구목적: 본 논문은 CCTV에서 확인하기 어려운 도심 생활안전 이상상황을 감지하기 위해 다종 복합 센서 정보를 활용한 서비스 구축방안을 제시하는데 목적이 있다. 연구방법:본 연구는 실제 테스트베드 데이터를 기반으로 서비스 시나리오를 선정하고, 주요 수요처인 지자체 스마트도시통합운영센터 운영자를 대상으로 서비스 중요도 분석을 수행하였다. 연구결과:서비스 시나리오는 크게 주야간 동적 객체 감지, 급격한 객체의 온도변화 감지, 시계열적 객체의 상대 온도변화 감지 유형으로 도출되었다. AHP 분석 결과, 사람, 차량 등 동적객체로 인한 보행, 모빌리티 충돌 위험상황 서비스와 즉각적인 대형 재난으로 이어지는 화재 전조현상 감지 서비스의 중요도가 높게 나타났다. 결론:본 연구는 테스트베드 실데이터 기반으로 지자체에서 활용 가능한 이상감지 서비스 구축방안을 제시한 의의가 있다. 이를 통해 지자체의 서비스 도입 의사결정을 지원하는 기초자료로 활용될 것으로 판단된다.

• 한국차세대컴퓨팅학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.53-59
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• 2018

최근 컴퓨터 비전 기술의 발전으로 스마트도시에서는 합리적인 정확도로 복잡한 동작을 인식할 수 있다. 이와는 대조적으로, 싸움과 칼에 관련된 사건과 같은 폭력적인 인식은 관심을 덜 이끌었다. 시각적인 감시 능력은 거리나 교도소에서의 싸움을 감지하는데 사용될 수 있다. 이 논문에서 우리는 감시 카메라에 대한 심층 학습 기반의 폭력 인식 방법을 제안했다. 컨볼루션 뉴럴 네트워크(CNN) 모델은 폭력 인식을 위한 싸움과 칼의 벤치마크 데이터 셋에 대해 훈련하고 세부적으로 조정된다. 비정상적인 이벤트가 감지되면 가장 가까운 경찰서로 경보를 보내는 즉각적인 조치를 취할 수 있다. 제안된 방법의 실험 결과는 99.21%의 정확도를 달성함으로써 다른 최첨단 CNN모델을 능가했다.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.297-305
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• 2015

AFLS (Adaptive front lighting System) is being applied to improve safety in driving automotive at night. Safe embedded system for controlling head-lamp has to be tightly designed by considering safety requirement of hardware-dependent software, which is embedded in automotive ECU(Electronic Control Unit) hardware under severe environmental noise. In this paper, we propose an adaptive headlight controller with newly-designed symmetric angle sensor compensator, which is integrated with ECU-based adaptive front light system. The proposed system, on which additional backup hardware and emergency control algorithm are integrated, effectively detects abnormal situation and restore safe status of controlling the light-angle in AFLS operations by comparing result in symmetric angle sensor. The controlled angle value is traced into internal memory in runtime and will be continuously compared with the pre-defined lookup table (LUT) with symmetric angle value, which is used in normal operation. The watch-dog concept, which is based on using angle sensor and control-value tracer, enables quick response to restore safe light-controlling state by performing the backup sequence in emergency situation.

• 정보처리학회논문지C
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• 제12C권6호
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• pp.855-864
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• 2005

본 논문에서는 악성 코드, 인터넷 웜과 같은 비정상 트래픽의 생성을 탐지하고 대응하는 침입탐지시스템 구조를 제안한다. 제안된 시스템의 경보정보 대응능력 성능분석을 위하여 시스템 모델링을 수행하고, OPNET을 이용하여 시뮬레이터를 설계하고 구현한다. 먼저 비정상적인 트래픽으로 부터 초래되는 경보정보의 도착 프로세스를 모델링 한다. 경보정보가 집중적으로 발생하는 상황을 모델링하기 위하여 트래픽의 burstiness(군집성)를 잘 나타낼 수 있는 IBP(Interrupted Bunoulli Process)를 적용한다. 다음에 성능파라미터에 대한 시스템의 정량적인 이해를 위하여 모의실험을 수행한다. 성능분석 결과를 바탕으로 보안노드의 고속화를 저해하는 요인을 분석하고 성능을 향상시키기 위한 방안을 도출 하고자 한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권9호
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• pp.2021-2030
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• 2012

조기심실수축(PVC)은 가장 보편적인 부정맥으로 심실세동, 심실빈맥 등과 같은 위험한 상황을 유발할 수 있는 가능성을 가지고 있기 때문에 이의 조기 검출은 매우 중요하다. 특히 일반인들의 건강상태를 지속적으로 모니터링 해야 하는 헬스케어 시스템에서는 이를 위한 심전도 신호의 실시간 처리가 필요하다. 즉, 최소한의 연산량으로 정확한 R파를 검출하고, 대상 환자의 특징을 파악하여 PVC를 분류할 수 있는 적합한 알고리즘의 설계가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 PVC 실시간 분류를 위한 환자 적응형 패턴 매칭 기법을 제안한다. 이를 위해 전 처리 과정과 적응 가변형 문턱 값과 윈도우를 통해 R파를 검출하였으며, 검출 대상에 따른 정상신호 군을 선별하고 이를 벗어나는 신호를 이상신호로 분류하기 위해 해쉬 함수를 통한 패턴 매칭 기법을 적용하였다. 제안한 알고리즘의 R파 검출 및 정상신호 분류 성능을 평가하기 위해서 MIT-BIH 부정맥 데이터베이스를 사용하였다. 성능평가 결과, R파는 평균 99.33%, 이상신호 분류에 대한 에러율은 0.32%로 나타났다.

• 정보보호학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.645-653
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• 2016

랜섬웨어는 1999년에 처음 만들어 졌지만 우리나라에서는 2015년부터 그 존재가 많이 알려지기 시작했다. 정보통신기술이 점점 발전하고 컴퓨터의 저장용량이 더욱 커지면서 컴퓨터가 저장하는 정보들이 증가했고 이 정보들을 효율적으로 관리하고 보관하는 것이 중요해졌다. 이런 상황에서 랜섬웨어는 타인의 컴퓨터에 무단으로 침입하고 정보를 담은 파일들을 컴퓨터 사용자의 허락 없이 임의로 암호화하기 때문에 사용자에게 심각한 악영향을 끼친다. 본 논문은 커널에서 특정 프로세스가 파일에 접근하는 것을 모니터링하고, 모니터링 한 정보를 바탕으로 파일에 접근하는 행위가 비정상적으로 일어났는지 탐지한다. 탐지한 결과를 통해서 특정 프로세스의 파일접근권한을 차단한다. 이러한 방법을 통해서 랜섬웨어가 비정상적으로 파일에 접근하고 암호화하는 행위를 차단하는 방법을 제시하고자 한다.

• 융합정보논문지
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• 제11권5호
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• pp.23-29
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• 2021

최근 글로벌 플랫폼 서비스사업자가 제공하는 플랫폼 서비스의 장애로 전 세계적으로 특정 콘텐츠 서비스가 불가한 상황이 발생하고, 글로벌 서비스 시장에 사회 경제적으로 상당히 큰 문제를 초래하고 있다. 플랫폼 서비스의 안정성 확보를 위해서는 지능화된 플랫폼 운용 관리가 요구된다. 또한, 플랫폼 장애를 사전에 예방하고 대응할 수 있는 지능형 관리 기술이 필요하다. 본 연구에서는 플랫폼 운용 환경에서 비정상적인 서비스 상태 및 장애를 신속하게 감지 대응하기 위한 플랫폼 빅데이터 플로우 관리 기법 및 관리 모듈 구현 방안을 제안하였다. 서비스 및 장애 상황 감시 특성 분석 결과 빅데이터 플로우 관리 기법이 장애 감시 측면에서 전통적인 네트워크 관리 방법에 비하여 비정상적인 장애 상황 감지 및 장애 대응 특성이 30%이상 개선됨을 확인하였다. 빅데이터 플로우 관리 방법의 경우 플랫폼 시스템 장애 및 비정상적인 서비스 상태를 신속하게 감지할 수 있는 장점이 있으며 AI 기반 기술과 연계시 플랫폼 관리를 지능적으로 수행하고 장애 예방보전 능력은 크게 향상될 수 있을 것으로 기대된다.