• 산업경영시스템학회지
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• 제28권1호
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• pp.114-120
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• 2005

This paper studies procedures for bottleneck detection in closed queueing networks(CQN's) with multiple job classes. Bottlenecks refer to servers operating at $100\%$ utilization. For CQN's, this can occur as the population sizes approach infinity. Bottleneck detection reduces to a non-linear complementary problem which in important special cases may be interpreted as a Kuhn-Tucker set. Efficient computational procedures are provided.

• 전기전자학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.380-388
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• 2022

전통적인 악성코드 탐지 기술은 알려진 악성코드를 수집하고 특성을 분석한 후, 분석된 정보를 블랙리스트로 생성하고, 이를 기반으로 시스템 내의 프로그램들을 검사하여 악성코드 여부를 판별한다. 그러나 이러한 접근 방법은 알려진 악성코드의 탐지에는 효과적일 수 있으나 알려지지 않았거나 기존 악성코드의 변종에 대해서는 효과적으로 대응하기 어렵다. 또한, 시스템 내의 모든 프로그램을 감시하기 때문에 시스템의 성능을 저하시킬 수 있다. 이러한 문제점들을 해결하기 위하여 악성코드의 주요 행위를 분석하고 대응하기 위한 다양한 방안들이 제안되고 있다. 랜섬웨어는 사용자의 파일에 접근하여 암호화한다. 이러한 동작특성을 이용하여 시스템의 사용자 파일에 접근하는 정상적인 프로그램들을 화이트리스트로 관리하고 파일 접근을 제어하는 방안이 제안되었다. 그러나 화이트리스트에 등록된 정상 프로그램에 DLL(Dynamic-Link Library) 삽입 공격을 수행하여 악성 행위를 수행하게 할 수 있다는 문제점이 지적되었다. 본 논문에서는 화이트리스트 기반 접근통제 기술이 이러한 DLL 삽입 공격에 효과적으로 대응할 수 있는 방안을 제안한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제16권10호
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• pp.588-597
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• 2016

고용노동부에서 매년 조사하는 산업재해현황분석 보고서에 따르면 국내에서 발생하는 산업재해 중 건설산업이 차지하는 비율은 2010년 24.09%에서 2014년 27.56%로서 꾸준히 증가하고 있는 추세이다. 최근에는 구조물의 고층화 및 건설 공사의 대형화로 인해 건설장비의 사용이 매년 늘어나고 있으며, 이로 인한 재해 역시 증가하고 있다. 국내에서 발생하고 있는 건설장비에 의한 재해는 주로 트럭, 굴삭기 등의 중장비가 큰 비중을 차지하고 있으며, 운전자가 주변의 작업자를 인지하지 못하여 발생하는 충돌 및 협착에 의한 사고가 많이 발생하고 있다. 본 논문에서는 이러한 건설 장비에 의한 사고 중 많은 부분을 차지하고 있는 굴삭기에 의한 사고를 방지하기 위하여 영상기반 굴삭기 접근 감지 시스템을 개발하였다. 영상기반 굴삭기 접근 감지 시스템은 카메라와 초음파센서로 구성된 접근 감지 센서 모듈과 접근 감지 센서 모듈에서 전송되는 정보를 확인할 수 있는 AVM(Around view monitor)으로 구성되어 있다. 본 시스템은 별도의 기반인프라(서버, 통신망 등)가 필요하지 않기 때문에 소규모 건설 현장에도 적용이 가능하며, 다양한 건설장비에도 활용이 가능하다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제10C권5호
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• pp.525-532
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• 2003

이 논문은 모바일 에이전트를 이용해서 보안규칙을 관리하는 방안을 제시하였다. 침입탐지 시스템(IDS : Intrusion Detection System)은 침입탐지 모델을 기반으로 비정상적인 행위 탐지(anomaly detection)와 오용 침입탐지(misuse detection)로 구분할 수 있다. 오용 침입탐지(misuse detection)는 알려진 공격 방법과 시스템의 취약점들을 이용한 공격들은 탐지가 가능하지만, 알려지지 않은 새로운 공격을 탐지하지 못한다는 단점을 가지고 있다. 이에 본 논문에서는, 계속적으로 인터넷 상을 이동하는 모바일 에이전트를 이용해서 안전하게 보안규칙을 관리하는 방안을 오용탐지의 단점을 해결하는 방안으로 제시하였다. 이러한 모바일 에이전트 메커니즘을 이용해서 보안규칙을 관리하는 것은 침입탐지 분야에서는 새로운 시도이며, 모바일 에이전트를 이용해서 보안규칙을 관리하는 방법의 유효성을 증명하기 위해서 기존의 방식과 작업부하 데이터(workload data)를 수식적으로 비교하였고, NS-2(Network Simulator)를 이용하여 시간에 대하여 시뮬레이션을 수행하였다.

• Smart Structures and Systems
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• 제2권3호
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• pp.275-293
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• 2006

For health monitoring purpose usually the structure is instrumented with a large scale and multichannel measurement system. In case of highway bridges, operating vehicle could be utilized to reduce the number of measuring devices. First this paper presents a static damage detection algorithm of using operating vehicle load. The technique has been validated by finite element simulation and simple laboratory test. Next the paper presents an approach of using this technique to field application. Here operating vehicle load data has been used by instrumenting the bridge at single location. This approach gives an upper hand to other sophisticated global damage detection methods since it has the potential of reducing the measuring points and devices. It also avoids the application of artificial loading and interruption of any traffic flow.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제9권4호
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• pp.1171-1181
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• 2014

Different power quality (PQ) disturbance sources can have major impacts on the power supply grid. This study proposes, for the first time, an early warning approach to identifying PQ problems and providing early warning prompts based on the monitored data of PQ disturbance sources. To establish a steady-state power quality early warning index system, the characteristics of PQ disturbance sources are analyzed and summed up. The higher order statistics anomaly detection (HOSAD) algorithm, based on skewness and kurtosis, and hierarchical power quality early warning flow, were then used to mine limit-exceeding and abnormal data and analyze their severity. Cases studies show that the proposed approach is effective and feasible, and that it is possible to provide timely power quality early warnings for limit-exceeding and abnormal data.

• 상하수도학회지
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• 제38권2호
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• pp.83-93
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• 2024

In this study, we present a sewer pipe inspection technique through a combination of active sonar technology and deep learning algorithms. It is difficult to inspect pipes containing water using conventional CCTV inspection methods, and there are various limitations, so a new approach is needed. In this paper, we introduce a inspection method using active sonar, and apply an auto encoder deep learning model to process sonar data to distinguish between normal and abnormal pipelines. This model underwent training on sonar data from a controlled environment under the assumption of normal pipeline conditions and utilized anomaly detection techniques to identify deviations from established standards. This approach presents a new perspective in pipeline inspection, promising to reduce the time and resources required for sewer system management and to enhance the reliability of pipeline inspections.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권12호
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• pp.107-114
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• 2023

The attack technique by the malware distribution form is a dangerous, difficult to detect and prevent attack method. Current malware detection studies and proposals are often based on two main methods: using sign sets and analyzing abnormal behaviors using machine learning or deep learning techniques. This paper will propose a method to detect malware on Endpoints based on Event IDs using deep learning. Event IDs are behaviors of malware tracked and collected on Endpoints' operating system kernel. The malware detection proposal based on Event IDs is a new research approach that has not been studied and proposed much. To achieve this purpose, this paper proposes to combine different data mining methods and deep learning algorithms. The data mining process is presented in detail in section 2 of the paper.

• 스마트미디어저널
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• 제13권4호
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• pp.65-75
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• 2024

이 논문에서는 현대 도시 관리에 필수적인 요소로 자리 잡은 비디오 감시 시스템에 대한 새로운 접근 방식을 제안한다. 블록체인과 IPFS를 활용하여 데이터의 무결성과 프라이버시 보호를 강화하고, 객체 탐지 기술을 통해 이상 행위 탐지 및 영상 자동 저장함으로써 도시 안전과 보안을 향상시킬 수 있다. 이 통합 접근법은 감시 시스템의 효율적인 관리 방법론이 되어 도시 관리자와 시민들에게 더 안전하고 효율적인 감시 환경을 제공할 것이다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제42권5호
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• pp.59-68
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• 2005

본 논문에서는 하드웨어 오류 검출을 위하여 공생 진화(symbiotic evolution)에 기반을 둔 새로운 immunotronic 알고리즘을 제안한다. 면역학(immunology)과 전자공학(Electronics)을 결합한 immunotronic 시스템에서 가장 중요한 점은 포용 조건 (tolerance condition)을 생성하는 방식이다. 여기서 포용 조건 생성은 생체 면역 시스템에서의 항체 생성을 의미한다. 본 논문에서는 생체 면역 시스템에서 매우 중요한 개념인 항체의 다양성 원리(principle of antibody diversity)를 포용 조건 생성에 적용한 후 공생 진화를 통하여 이를 구현한다. 공생 진화는 기존의 유전자 알고리즘(standard genetic algorithm, SGA)에 비해서 더욱 더 생체 면역 시스템이 항체를 생성하는 방식과 유사하며 이러한 방식은 이전의 immunotronic 방식에 비해서 더 향상된 비자기 검출 율을 보여 준다. 이렇게 제안된 알고리즘을 FSM(Finite State Machine)의 가장 전형적인 예인 십진 카운터와 MCNC benchmark FSM에 적용한 후 컴퓨터 모의 실험을 통해 그 성능을 확인한다.