• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권11호
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• pp.795-800
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• 2013

한우 발정기의 조기 탐지는 축산 농가의 경제성을 향상시키는 매우 중요한 연구 과제 중 하나이다. 이를 위한 다양한 방법들이 제안되었으나, 현재까지도 시스템의 경제성 문제를 포함한 조기 발정 탐지 및 탐지 정확도 등에 여전히 취약한 점이 있는 것이 사실이다. 본 논문에서는 감시카메라 환경에서 축사내 승가 행동을 포함하는 한우의 특이 행동들을 탐지하는 다중 객체의 특이 행동 탐지 프로토타입 시스템을 제안한다. 다중 객체의 특이 행동 탐지란 감시카메라로부터 유입되는 영상에서 다중 객체가 위험에 처한 상황 혹은 비정상적인 행동들을 신속하고 정확하게 탐지하는 분야를 말한다. 제안된 시스템은 한우 축사에 고정 설치된 카메라의 입력 동영상으로 부터 움직임 벡터 정보를 이용하여 영상내의 움직임 정보를 추출 표현하였으며, 특이 행동의 판별 문제를 실용적 차원의 단일 클래스 분류 문제로 재해석하여 단일 클래스 SVM의 대표적 모델인 SVDD를 탐지기로 설계하였다. 실제로 진주에 위치한 한 축사에서 취득한 한우 암소의 영상 정보를 이용하여 본 논문에서 제안한 시스템의 성능을 실험적으로 검증한다.

• 한국IT서비스학회지
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• 제6권2호
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• pp.1-18
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• 2007

Many researches have been done in insurance fraud as the amount and frequency of insurance fraud have been increasing continuously. In particular, the development of insurance fraud detection system using large database management techniques including data mining or link analysis based on visual method have been the main research topic in insurance fraud. However, this kinds of detection system were very ineffective to find unintentional insurance fraud happened by accident even though it was so good to find intentional and organized crime insurance fraud. Therefore, this research suggests insurance fraud as an ethical decision making and applies TPB(Theory of Planned Behavior) for the finding of reasons and prevention strategies of unintentional insurance fraud happened by accident. The results of research show that TPB is very appropriate model to explain the behavior of insurance fraud and that insurance agents force to do insurance fraud as affecting perceived behavior control. Therefore, education and pubic relations for insurance fraud are very effective for preventing insurance fraud and developing insurance service industry.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제15권3호
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• pp.520-537
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• 2019

This paper proposes a system that can detect the data leakage pattern using a convolutional neural network based on defining the behaviors of leaking data. In this case, the leakage detection scenario of data leakage is composed of the patterns of occurrence of security logs by administration and related patterns between the security logs that are analyzed by association relationship analysis. This proposed system then detects whether the data is leaked through the convolutional neural network using an insider malicious behavior graph. Since each graph is drawn according to the leakage detection scenario of a data leakage, the system can identify the criminal insider along with the source of malicious behavior according to the results of the convolutional neural network. The results of the performance experiment using a virtual scenario show that even if a new malicious pattern that has not been previously defined is inputted into the data leakage detection system, it is possible to determine whether the data has been leaked. In addition, as compared with other data leakage detection systems, it can be seen that the proposed system is able to detect data leakage more flexibly.

• 한국통신학회논문지
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• 제39C권8호
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• pp.731-737
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• 2014

본 논문에서는 감시 카메라 환경에서 발생할 수 있는 군중의 비정상 행동 검출 방법을 제안한다. 군중들의 비정상 행동을 산발적으로 퍼지면서 뛰는 행동, 한쪽 방향으로 갑자기 뛰는 행동 두 가지로 정의하였다. 이를 검출하기 위하여 영상에서 움직임 벡터를 추출하여 군중의 비정상 행동 검출에 적합한 서술자 MHOF(Multi-scale Histogram of Optical Flow)와 DCHOF(Directional Change Histogram of Optical Flow)제안하였으며, 이를 이진 분류기인 SVM(Support Vector Machine)을 이용하여 검출하였다. 제안한 방법은 공개 데이터셋인 UMN 데이터와 PETS 2009 데이터를 이용하여 성능을 평가하였고 다른 방법론과의 비교를 통해 제안하는 알고리즘의 우수성을 입증하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.103-113
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• 2003

프로그램 행위 침입 탐지 기법은 데몬 프로그램이나 루트 권한으로 실행되는 프로그램이 발생시키는 시스템 호출들을 분석하고 프로파일을 구축하여 침입을 효과적으로 탐지한다 시스템 호출을 이용한 이상 탐지는 단지 그 프로세스가 이상(anomaly)임을 탐지할 뿐 그 프로세스에 의해 영향을 받는 여러 부분에 대해서는 탐지하지 못하는 문제점을 갖는다. 이러한 문제점을 개선하는 방법이 베이지안 확률값 이용하여 여러 프로세스의 시스템 호출간의 관계를 표현하고, 베이지안 네트워크를 이용한 어플리케이션의 행위 프로파일링에 의해 이상 탐지 정보를 제공한다. 본 논문은 여러 침입 탐지 모델들의 문제점들을 극복하면서 이상 침입 탐지를 효율적으로 수행할 수 있는 베이지안 네트워크를 이용한 침입 탐지 방법을 제안한다 행위의 전후 관계를 이용한 정상 행위를 간결하게 프로파일링하며, 변형되거나 새로운 행위에 대해서도 탐지가 가능하다. 제안한 정상행위 프로파일링 기법을 UNM 데이터를 이용하여 시뮬레이션하였다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제10C권4호
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• pp.397-404
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• 2003

프로그램 행위기반 침입탐지 기법은 데몬 프로그램이나 루트 권한으로 실행되는 프로그램이 발생시키는 시스템 호출들을 분석하고 프로그램 행위 프로파일을 구축하여 잠재적인 공격을 효과적으로 탐지한다. 그러나 각 프로그램마다 매우 큰 프로파일이 구축되어야 하는 문제점이 있다. 본 논문은 프로파일의 크기를 줄이기 위해, 프로그램 행위 프로파일링 및 이상행위 탐지에 X$^2$ 거리기반 다변량 분석 기법을 응용하였다. 실험 결과, 프로파일을 비교적 작게 유지하면서 탐지율에서는 의미있는 결과를 보였다.

• Journal of Animal Science and Technology
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• 제65권4호
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• pp.748-758
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• 2023

This study was conducted to investigate the change in activity and mounting behavior in Hanwoo (Korean Native Cattle) during the peri-estrus period and its application to estrus detection. A total of 20 Hanwoo cows were fitted with a neck-collar accelerometer device, which measured the location and acceleration of cow movements and recorded the number of instances of mounting behavior by the altitude data. The data were analyzed in three periods (24-, 6-, and 2-h periods). Blood samples were collected for 5 days after the prostaglandin F2α (PGF2α) injection, and the concentrations of estradiol, progesterone, follicle-stimulating hormone, and luteinizing hormone were determined by enzyme-linked immunosorbent assays. Activity and mounting behavior recorded over 2-h periods significantly increased as estrus approached and were more efficient at detecting estrus than over 24- and 6-h periods (p < 0.05). Endocrine patterns did not differ with the variation of individual cows during the peri-estrus period (p > 0.05). Activity was selected as the best predictor through stepwise discriminant analysis. However, activity alone is not enough to detect estrus. We suggest that a combination of activity and mounting behavior may improve estrus detection efficiency in Hanwoo. Further research is necessary to validate the findings on a larger sample size.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2003년도 Proceeding
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• pp.141-148
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• 2003

Customer retention is a common concern for many industries and a critical issue for the survival in today's greatly compressed marketplace. Current customer retention models only focus on detection of potential defectors based on the likelihood of defection by using demographic and customer profile information. In this paper, we propose a dynamic procedure for defection detection and prevention using past and current customer behavior by utilizing SOM and Markov chain. The basic idea originates from the observation that a customer has a tendency to change his behavior (i.e. trim-out his usage volumes) before his eventual withdrawal. This gradual pulling out process offers the company the opportunity to detect the defection signals. With this approach, we have two significant benefits compared with existing defection detection studies. First, our procedure can predict when the potential defectors could withdraw and this feature helps to give marketing managers ample lead-time for preparing defection prevention plans. The second benefit is that our approach can provide a procedure for not only defection detection but also defection prevention, which could suggest the desirable behavior state for the next period so as to lower the likelihood of defection. We applied our dynamic procedure for defection detection and prevention to the online gaming industry. Our suggested procedure could predict potential defectors without deterioration of prediction accuracy compared to that of the MLP neural network and DT.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.431-433
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• 2021

본 논문에서는 YOLO 인공 지능 플랫폼을 이용하는 이상행동 감시 시스템을 구현하였으며, YOLO 시스템의 one-shot 감지 시스템 사용으로 기존 감시 시스템에 비해 우수한 응답 특성을 갖는다. YOLO 인공 플랫폼은 폭행, 절도, 방화와 같은 이상행동들로 구성된 이미지 세트로 학습되었다. 이상행동 감시 시스템은 서버와 클라이언트로 구성되어 있으며, 상용화될 경우 각종 범죄 문제를 풀기 위해 스마트시티에 적용이 가능하다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제14권4호
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• pp.589-596
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• 2013

사회의 범죄율 증가와 더불어 지능형 보안 시스템강화에 대한 관심이 높아지고 있다. 이에 본 연구에서는 CCTV에 획득되는 영상으로부터 객체의 이상 행동을 감지하는 시스템을 제안한다. 배경영상과의 차연산 및 모폴로지를 통해 객체를 검출하고 객체의 특징 정보를 이용해 각각의 객체를 인식하여 추적하여 이를 통해 이상행동을 탐지한다. 객체가 영상 내에서 일정시간 이상을 배회했을 때 이를 이상행동으로 판단하여 사전에 관제센터에 알려 미연에 방지할 수 있도록 한다. 특히 본 연구는 이상 행동 중 객체의 배회행위를 감지하는 것을 목표로 하며 영상 내에서 사라진 객체가 다시 영상 내로 들어 왔을 때의 이전 객체와의 동일여부를 판단할 수 있도록 하였다.