침입탐지 시스템은 내부자의 불법적인 사용, 오용 또는 외부 침입자에 의한 중요 정보 유출 및 변경을 알아내는 것으로서 각 운영체제에서 사용자가 발생시킨 키워드, 시스템 호출, 시스템 로그, 사용시간, 네트워크 패킷 등의 분석을 통하여 침입여부를 결정한다. 본 논문에서 제안하는 침입탐지시스템은 권한 이동 관련 이벤트 추출 기법을 이용하여 사용자의 권한이 바뀌는 일정한 시점만큼 기록을 한 후 HMM모델에 적용시켜 평가한다. 기존 실험에서 보여주었던 데이터의 신뢰에 대한 단점을 보완하기 위해 다량의 정상행위 데이터와 많은 종류의 침입유형을 적용해 보았고, 그 밖에 몇 가지 단점들을 수정하여 기존 모델에 비해 향상된 성능을 보이는지를 평가하였다 실험 결과 호스트기반의 침입에 대해서 매우 좋은 탐지율을 보여 주었고 F-P error(false positive error) 또한 매우 낮은 수치를 보여 주었다.
This paper presents the test results of small dipstick-gage-type engine-oil-deterioration-detection sensor. The measured sensor signal characteristics for the capacitance and temperature are analyzed. The engine oil deterioration condition correlates with the electrical property of the dielectric constant that comprised with physical properties such as TAN (Total Acid Number), TBN (Total Base Number) and viscosity. Several problems encontered during the test of the sensor system are improved. The results of vehicle tests show that the capacitance signal is stable after the engine stops. Therefore, the sensor should start measuring the parameters for monitoring the engine oil condition after the engine stops. The engine is considered to be in a stopped state if the difference between the maximum and minimum values of the oil capacitance measured every 1 min is below 0.02 pF. The key test results in this paper will help in the development of an engine oil change warning algorithm.
In this paper, we propose a model-based FDI(fault detetion and isolation) algorithm to detect and isolate fault in a linear system. The proposed algorithm is gased on an HFC(hydrid fault classifier) which consists of an FCART2(fault classifier by ART2 neural network) and an FCFM(fault classifier by fault models) which operate in parallel to isolate faults. The proposed algorithm is functionally composed of three main parts-parameter estimation, fault detection, and isolation. When a change in the system occurs, the estimated parameters go through a transition zone in which errors between the system output and the stimated output and the estimated output cross a predetermined thrseshold, and in this zone the estimated parameters are tranferred to the FCART2 for fault isolation. On the other hand, once a fault in the system is detected, the FCFM statistically isolates the fault by using the error between ach fault model out put and the system output. From the computer simulation resutls, it is verified that the proposed model-based FDI algorithm can be performed successfully to detect and isolate faults in a position control system of a DC motor.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제6권9호
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pp.2424-2441
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2012
In this paper, we propose a fake iris detection method that combines the optical and textural features of the human eye. To extract the optical features, we used dual Purkinje images that were generated on the anterior cornea and the posterior lens surfaces based on an analytic model of the human eye's optical structure. To extract the textural features, we measured the amount of change in a given iris pattern (based on wavelet decomposition) with regard to the direction of illumination. This method performs the following two procedures over previous researches. First, in order to obtain the optical and textural features simultaneously, we used five illuminators. Second, in order to improve fake iris detection performance, we used a SVM (Support Vector Machine) to combine the optical and textural features. Through combining the features, problems of single feature based previous works could be solved. Experimental results showed that the EER (Equal Error Rate) was 0.133%.
본 연구는 한반도 지역의 지상기온에서 나타나는 기후변화시그널의 탐지와 예측을 목적으로 하고 있으며, 일본기상청 전지구 수치모델(MRI/JMA CGCM) 모의실험자료인 통제실험자료(대기 중 $CO_2$ 농도 변화가 없다는 가정 아래 실험된 자료)와 시나리오실험자료($CO_2$ 농도가 4배까지 연 1%씩 증가하는 가정 아래 실험된 자료)를 사용하였다. 수치모델 자료기간은 142년 자료이며, 관측치로 사용되는 ECMWF 재분석자료는 43년 자료이다. 모든 자료는 42개 격자점으로 이루어진 동일한 공간구조로 구성되었다. 베이지안 지문법과 자기회귀과정인 회귀모형(AUTOREG 모형)을 각각 적용하여 격자점별로 탐지 작업을 수행하였다. 탐지 결과가 유의한 격자점에 대하여 2100년까지 예측 작업을 수행하였다.
보행자 인식은 차량자율주행 및 사고방지를 위해 중요한 요소기술로서 많이 연구되고 있다. 이 기술들은 크게 카메라기반과 LIDAR 기반, 두 가지로 구별할 수 있다. 카메라 기반 방법과 대비되어 LIDAR 기반 방법은 화각이 넓고 조도환경에 영향을 받지 않는다는 강점이 있다. 하지만 LIDAR 기반 방법은 먼 물체를 인식하기엔 센서 해상도가 낮고, 복잡한 환경에서는 분할 오류나 폐색 등의 원인으로 인식률이 낮아진다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 3차원 LIDAR 기반 보행자 탐지 알고리즘의 낮은 인식률을 개선시키기 위해 다중객체추적 기법의 하나인 GM-PHD 필터를 이용한 두 가지 성능 향상 방법을 제안한다. 첫 번째 방법은 GM-PHD 필터를 이용해 이전 프레임의 포인트를 현재 프레임의 물체에 자동으로 누적하여 물체 해상도 및 보행자 분류 성능을 향상시킨다. 두 번째 방법은 인식 성능이 낮은 상황에 맞춰 개선된 GM-PHD 필터를 분류된 다중객체에 적용하여 탐지 성능을 더욱 강화시킨다. 직접 취득한 도로 주행 데이터에 두 방법을 적용하여 제안한 방법이 기존의 보행자 탐지 알고리즘 성능을 대폭 향상시키는 것을 정량적으로 증명하였다.
본 연구에서는 빅데이터 범주에 포함되는 각종 계측 데이터를 대상으로 각종 이상치를 판단하기 위한 기법을 고안하고, 인공 데이터 및 실 계측 데이터를 이용한 이상치 분석을 수행하였다. 계측결과에 대한 1차 차분 값 및 오차율을 적용한 규칙기반 방법은 큰 규모의 Short fault 분석 및 일정 기간 계측값에 변화가 발생하지 않는 경우의 Constant fault 분석에 효과적으로 적용될 수 있었으나, 독립적인 단일 데이터셋만을 이용하는 관계로 큰 변화폭을 보이는 실 계측 데이터의 정상 데이터를 이상치로 오판하는 문제점이 있었다. 규칙기반 방법을 이용한 Noise fault 분석은 적정 데이터 윈도우 사이즈의 선택 및 이상치 판정용 한계값 선정상의 문제로 인해 실 계측 데이터 적용에 한계가 있었다. 이종 데이터 간 상관분석 방법은 학습 데이터의 적정범위 선정이 선행된다면 장단기 계측 데이터의 이상 거동 및 국부적 이상치 판정에 매우 효과적으로 이용될 수 있음을 알 수 있었다.
We improve the free-space optical interconnection efficiency by using circular aperture computer-generated hologram (CGH). In free-space optical interconnection system using CGH, the single CGH is composed of sub-CGHs, which can change the direction of input beams to desired output positions, by Fourier transform. Each sub-CGH is rectangular shape, so the input beams through each sub-CGH are transformed to sinc functions in output plane. The side lobes of each sinc function are superimposed in output plane and they result in detection error in output plane, so the detection efficiency is low. We use the circular shaped sub-CGHs in order to reduce the side lobe value in output plane instead of rectangular shaped sub-CGHs. The each input beam is transformed to first-order Bessel functions through circular shaped sub-CGHs in output plane. The side lobes of first-order Bessel functions us low values compared with side lobes of sinc function, so we can improve the detection efficiency in output plane. We use binary phase modulated CGH, and confirm this improvement results by simulation.
Fires are the most common disaster and early fire detection is of great importance to minimize the consequent damage. Simple sensors including smoke detectors are widely used for the purpose but they are able to sense fires only at close proximity. Recently, due to the rapid advances of relevant technologies, vision-based fire sensing has attracted growing attention. In this paper, a novel visual sensing technique to automatically detect fire is presented. The proposed technique consists of multiple steps of image processing: pixel-level, block-level, and frame level. At the first step, fire flame pixel candidates are selected based on their color values in YIQ space from the image of a camera which is installed as a vision sensor at a fire scene. At the second step, the dynamic parts of flames are extracted by comparing two consecutive images. These parts are then represented in regularly divided image blocks to reduce pixel-level detection error and simplify following processing. Finally, the temporal change of the detected blocks is analyzed to confirm the spread of fire. The proposed technique was tested using real fire images and it worked quite reliably.
본 연구는 감마스펙트럼 비율을 이용한 매립된 선원의 깊이 평가방법 개발 및 적용성 확인을 위해 진행되었다. 이를 위해 현장측정 HPGe 계측기 및 MCNP 전산모사를 이용하여 137Cs, 60Co, 152Eu 선원의 매질 내 깊이와 계측거리에 따른 Peak to Compton, Peak to Valley 비율(Q)의 변화를 평가하였다. 해당 결과를 이용해 계측거리 50 cm를 기준으로 PTV 및 PTC 비율(Q)과 매립 선원의 깊이 간의 상관 식을 도출하였다. 그리고 PTC 및 PTV 방법 이용 시 계측거리 변화에 따른 민감도를 평가한 결과, 50 cm 기준으로 계측거리가 20 cm로 감소할 경우 오차가 3 ~ 4 cm까지 증가하였다. 하지만 100 cm로 증가할 경우 계측거리에 의한 영향이 미미함을 확인하였다. 그리고 PTV 및 PTC 방법과 피크 영역의 계수율 변화를 통해 선원의 깊이를 평가하는 Two distance measurement 방법을 상호 비교하였다. 평가 결과 PTV 및 PTC 방법은 최대 1.87 cm의 오차, Two distance measurement 방법은 최대 2.69 cm의 오차를 나타내어 PTV, PTC 방법의 정확도가 비교적 높음을 확인하였다. 선원의 수평 방향 위치 변화 민감도 평가 결과 Two distance measurement 방법은 선원이 off-center 방향으로 30 cm 이동하였을 경우 최대 오차가 25.59 cm로 나타났다. 반면 PTV 및 PTC 방법은 최대 오차 8.04 cm로 현장 적용 시 높은 정확도를 나타낼 것으로 예상된다. 그리고 PTC 방법은 동일 시간 측정 시 다른 방법과 비교하여 낮은 표준편차를 나타내 신속한 평가가 가능할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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