KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권7호
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pp.3076-3092
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2020
An IKPCA-ELM-based intrusion detection method is developed to address the problem of the low accuracy and slow speed of intrusion detection caused by redundancies and high dimensions of data in the network. First, in order to reduce the effects of uneven sample distribution and sample attribute differences on the extraction of KPCA features, the sample attribute mean and mean square error are introduced into the Gaussian radial basis function and polynomial kernel function respectively, and the two improved kernel functions are combined to construct a hybrid kernel function. Second, an improved particle swarm optimization (IPSO) algorithm is proposed to determine the optimal hybrid kernel function for improved kernel principal component analysis (IKPCA). Finally, IKPCA is conducted to complete feature extraction, and an extreme learning machine (ELM) is applied to classify common attack type detection. The experimental results demonstrate the effectiveness of the constructed hybrid kernel function. Compared with other intrusion detection methods, IKPCA-ELM not only ensures high accuracy rates, but also reduces the detection time and false alarm rate, especially reducing the false alarm rate of small sample attacks.
본 논문은 지역적 특징을 빠르게 추출할 수 있는 SURF(Speed Up Robust Features) 알고리즘을 이용해 안경과 조명 등 자동차 환경에 적응적인 새로운 눈 상태 검출방법을 제안하였다. 또한, 베이지안 추론을 이용하여 각 운전자에 대해 세 가지 고유의 눈 상태 템플릿을 실시간적으로 생성함으로써 눈 상태 검출 성능을 향상시켰다. 주 야간, 안경 착용 시, 미착용 시 등 여러 환경에 대한 성능 실험 결과 주 야간 환경에서 각각 평균 98.1%와 96.0%의 검출률을, 공개된 ZJU데이터베이스에 대한 실험 결과 평균 97.8%의 검출률을 보임으로써 제안된 방법의 우수성을 보였다.
Fire-alarm systems are safety equipment that facilitate rapid evacuation and early suppression in case of fire. It is highly desirable that fire-alarm systems have low false-alarm rates and are thus reliable. Until now, researchers have attempted to improve detector performance by applying new technologies such as IoT. To this end, IoT-based fire-detection systems have been developed. However, due to scarcity of large-scale operational data, researchers have barely studied malfunctioning in fire-alarm systems or attempted to reduce false-alarm rates in these systems. In this study, we analyzed false-alarm rates of smoke/temperature detectors and unwanted fire-alarm signal patterns at K institution, where Korea's largest IoT-based fire-detection system operates. After analyzing the fire alarm occurrences at the institution for five years, we inferred that the IoT-based fire-detection system showed lower false-alarm rates compared to the automatic fire-detection equipment. We analyzed the detection pattern by dividing it into two parts: normal operation and unwanted fire alarms. When a specific signal pattern was filtered out, the false-alarm rate was reduced to 66.9% in the smoke detector and to 46.9% in the temperature detector.
[목적] B형 간염바이러스(hepatitis B virus, HBV)감염은 전세계적으로 중요한 공중 보건 문제이며 만성간염, 간 경변, 간암의 주요 원인으로 알려져 있으며, 이러한 질환의 진단 및 치료에 B형 간염바이러스의 혈청학적 검사는 필수적이다. 항 바이러스 치료중인 B형 간염 환자를 대상으로 면역방사계수 측정법(IRMA; Immunoradiometric assay)과 화학발광 미세입자 면역분석법(CMIA; Chemiluminescent Micropartical Immunoassay)을 이용하여 HBe-Ag 검사를 시행하였고, 실시간 중합효소 연쇄반응(RT-PCR; Realtime-Polymerase Chain Reaction)법을 이용하여 혈청 내 HBV DNA 검출율 을 비교 분석 하였다. [대상 및 방법] 항 바이러스 치료가 시행중인 B형 간염 환자 270명을 대상으로 HBeAg 혈청 검사와 HBV DNA 정량 검사를 실시하였다. HBeAg 혈청 검사는 검출 원리가 다른 두 가지 혈청학적 검사법(IRMA, CMIA)을 적용 하였고, 혈청 내 HBV DNA는 Abbott m2000 System을 사용하여 실시간 중합효소 연쇄반응(RT-PCR; Realtime-Polymerase Chain Reaction)법으로 정량 측정 하였다. [결과] HBeAg 검출율은 면역방사계수법(IRMA)의 경우 24.1% (65/205), 화학발광 미세입자 면역 분석법(CMIA)에서는 82.2% (222/48)의 결과를 보였다. 혈청학적 검사방법(IRMA, CMIA)에 따른 HBeAg 검사결과의 일치율은 33% (89/270)이다. 실시간 중합효소 연쇄반응(RT-PCR)을 이용한 혈청 내 HBV DNA의 검출율은 29.3% (79/191)를 보였고, 혈청 내 HBV-DNA 농도는 $16IU/mL{\times}1.0{\times}10^9IU/mL$ 이며 검출한계는 <15IU/mL 이다. 면역방사계수법(IRMA)으로 HBeAg 검출결과가 양성일때 55.4%, 그리고 음성일때 20.9%의 HBV DNA 검출율과 $1.1{\times}10^8IU/mL$, $5.7{\times}10^5IU/mL$의 혈청내 HBV DNA농도를 나타냈다. 이에 반해 화학발광 미세입자 면역 분석법(CMIA)의 경우 HBeAg 검출결과가 양성일때 HBV DNA 검출율은 28.4%, 음성일때 33.3%의 결과를 나타냈으며 혈청 내 HBV DNA농도는 $6.0{\times}10^7IU/mL$, $2.4{\times}10^5IU/mL$ 이었다. 면역방사계수법과 화학발광 미세입자 면역 분석법에서 동일하게 HBeAg 검출 결과가 양성인 경우 HBV DNA 검출율은 62.3%의 결과를 보였으며, 혈청 내 HBV DNA 농도는 $1.1{\times}10^8IU/mL$ 이다. [결론] 혈청학적 검사법에 따른 HeAg 검출율은 많은 차이를 보였다. 이러한 차이는 검사kit에 사용된 Ab의 특성과 epitope, HBV의 genotype등 여러 가지 원인으로 생각된다. 혈청학적 검사 결과로 분류 된 그룹별 HBV DNA의 검출율과 농도를 비교한 결과, Group II(IRMA 양성, CMIA 양성, N=53)에서 높은 검출율과 농도를 확인할 수 있었다.
Heart rate variability (HRV) in electrocardiogram (ECG) is an important index for understanding the health status of heart and the autonomic nervous system. Most HRV analysis approaches are based on the proper heart rate (HR) data. Estimation of heart rate is thus a key process in the HRV study. In this paper, we report an innovative method to estimate the heart rate. This method is mainly based on the concept of periodicity transform (PT) and instantaneous period (IP) estimate. The method presented is accordingly called the "PT-IP method." It does not require ECG R-wave detection and thus possesses robust noise-immune capability. While the noise contamination, ECG time-varying morphology, and subjects' physiological variations make the R-wave detection a difficult task, this method can help us effectively estimate HR for medical research and clinical diagnosis. The results of estimating HR from empirical ECG data verify the efficacy and reliability of the proposed method.
A bacteriological survey for 20 large grocery stores (M 1 to M20) in Korea was investigated for one year. The average detection rate of Esherichia coli was $22\%$ (166/763) for 7 kinds of ready-to-eat food through the year, where each grocery store and each type of food showed different detection rates. Eleven grocery stores showed lower detection rates, while 9 grocery stores showed a higher than average rate. Especially, M3 showed a rate that was twice as high as the average and one which was 7 times higher than M14, which had the lowest rate of $6\%$ E. coli detection. The detection rate for each type of food was: $38\%$ (41/109) for Kimbop, $31\%$ (34/109) for vegetable salad, $19\%$ (21/109) for bean-curd, $18\%$ (20/109) for the cooked materials used in making Kimbop, $17\%$ (19/109) for Hoe (sliced raw fish) and Sushi (Japanese vinegared rice delicacies), and $11\%$ (12/109) for cooked pork hock. During the summer, the E. coli detection rate averaged $43\%$ (71/166), which was twice as high as other seasons. Most (89/100) of the food contacting surfaces contained more than the critical limit $(1.3\;log_{10}\;CFU/10cm^2)$ of aerobic viable cell counts (AVC). The $log_{10}$ AVC and $log_{10}$ coliform count (CC) of 218 meat samples (beef, pork, and chicken) ranged between 4.6-7.1 CFU/g and 1.9-6.4 CFU/g, except for 41 meat samples $(19\%)$ which were found to contain no coliform. There was a definite correlation between the $log_{10}$ AVC and $log_{10}$ CC, and the values of $log_{10}$ CC made a more accurate straight than the $log_{10}$ AVC, which are variable. From these results, it is suggested that a detection rating of less than 2.1 CFU/g of $log_{10}$ CC (correspond to 5.0 CFU/g of $log_{10}$ AVC) is the critical point of freshness, and a rating of more than 6.3 CFU/g of $log_{10}$ CC (correspond to 7.0 CFU/g of $log_{10}$ AVC) can be considered an initial spoilage point.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제4권3호
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pp.428-451
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2010
Traffic matrix-based anomaly detection and DDoS attacks detection in networks are research focus in the network security and traffic measurement community. In this paper, firstly, a new type of unidirectional flow called IF flow is proposed. Merits and features of IF flows are analyzed in detail and then two efficient methods are introduced in our DDoS attacks detection and evaluation scheme. The first method uses residual variance ratio to detect DDoS attacks after Recursive Least Square (RLS) filter is applied to predict IF flows. The second method uses generalized likelihood ratio (GLR) statistical test to detect DDoS attacks after a Kalman filter is applied to estimate IF flows. Based on the two complementary methods, an evaluation formula is proposed to assess the seriousness of current DDoS attacks on router ports. Furthermore, the sensitivity of three types of traffic (IF flow, input link and output link) to DDoS attacks is analyzed and compared. Experiments show that IF flow has more power to expose anomaly than the other two types of traffic. Finally, two proposed methods are compared in terms of detection rate, processing speed, etc., and also compared in detail with Principal Component Analysis (PCA) and Cumulative Sum (CUSUM) methods. The results demonstrate that adaptive filter methods have higher detection rate, lower false alarm rate and smaller detection lag time.
피싱 공격이 지속적이고 다양하게 증가하고 있지만 대응방안은 아직도 공격을 식별한 이후에 방어하는 형태에 머무르고 있다. 공격 이전에 HTTP의 Referer 헤더필드를 이용한 피싱사이트 탐지방안이 제안 되었으나, 피싱의 표적이 될 사이트 마다 개별적인 트래픽 수집 시스템을 설치해야하는 한계점이 존재한다. 본 논문은 내부 네트워크에서 기존에 알려져 있지 않은 피싱사이트에 접속하는 것을 탐지하는 방안을 제안한다. 사용자가 피싱사이트에 접속할 때 발생하는 트래픽을 HTTP 프로토콜의 특성과 피싱사이트 특성을 바탕으로 전처리를 수행한다. 피싱으로 의심되는 사이트는 컨텐츠를 분석하는 피싱사이트 판단단계를 통해 탐지된다. 제안된 탐지방안은 100개의 피싱 URL과 100개의 정상 URL을 대상으로 두 가지 형태의 실험으로 검증하였다. 실험결과 피싱 URL의 탐지율은 66%, 정상 URL에 대한 오탐율 0%로 나타났으며, 이는 기존에 제안된 탐지방안에 비해 알려지지 않은 피싱사이트를 탐지하는데 높은 탐지율을 보인다.
안전한 네트워크의 운영을 함에 있어 네트워크 침입 탐지에서 오탐지율을 줄이고 정탐지율을 높이는 것은 매우 중요한 일이라 할 수 있다. 최근에 얼굴 인식과 생물학 정보칩 분류 등에서 활발히 적용 연구되는 SVM을 침입탐지에 이용하면 실시간 탐지가 가능하므로 탐지율의 향상을 기대할 수 있다. 그러나 기존의 연구에서는 입력값들을 벡터공간에 나타낸 후 계산된 값을 근거로 분류하므로, 이산형의 데이터는 입력 정보로 사용할 수 없다는 단점을 가지고 있다. 따라서 이 논문에서는 의사결정트리를 SVM에 결합시킨 침입 탐지 모델을 제안하고 이에 대한 성능을 평가한 결과 기존 방식에 비해 침입 탐지율, F-P오류율, F-N오류율에 있어 각각 5.5%, 0.16%, 0.82% 향상이 있음을 보였다.
승강장에는 승객의 안전사고를 방지하기 위하여 스크린도어를 설치하고 있으며 스크린도어에는 장애물 검지를 위해 Area센서를 설치하고 있다. 그러나 먼지, 햇빛, 눈, 벌레 등으로 인한 스크린도어의 빈번한 동작오류가 원활한 열차운행을 방해하고 있어 장애물 감지 센서의 동작오류 감소와 장애물 검지 기능을 고도화하기 위한 대체 검지기의 연구가 필요하다. 본 논문에서는 대구 문양역에 시범운영 중인 로프타입 상하개폐식 스크린도어에 Area센서와 장애물검지 다중공간분할 검지알고리즘을 적용한 3D센서를 설치하여 검지 데이터를 수집하고 CCTV를 이용한 영상데이터 판독결과를 비교하였다. 3D 센서의 장애물 검지율은 약 86.91%로 Area센서의 약 78.88% 대비 장애물 검지율이 6.87~9.79%가 더 높아 설치비용의 절감과 검지성능을 개선한 3D 센서의 적용 가능성을 확인 할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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