• 제목/요약/키워드: Detection Ratio

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Quick Detection of Variance Change Point for I.I.D. Data

  • Park, Kyoung-Hwa;Kim, Tae-Yoon;Song, Gyu-Moon;Choi, Jung-Jae
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제16권2호
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    • pp.173-183
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    • 2005
  • This paper studies quick detection of variance change point for iid data. For development of sensitive and adaptive variance change point detector, moving variance ratio is employed as a variance ratio estimator. It is shown that selection of tuning parameters of detector, (i.e., information and lag tuning parameters) is critical for detector to achieve desirable sensitivity and adaptiveness. Interestingly our simulation result reveals limitations of the commonly used change ratio against the previous day. Our results will provide useful insight when the detector is applied to time series data.

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Design for Triple Band Patch Array Antenna with High Detection Ability

  • Kim, In-Hwan;Min, Kyeong-Sik
    • Journal of electromagnetic engineering and science
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    • 제13권4호
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    • pp.214-223
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    • 2013
  • This paper proposes a theoretical analysis of hidden device detection and a design of multiband circular polarization patch array antenna for non-linear junction detector system application. A good axial ratio of circular polarization patch antenna is realized by a new approach that employs inclined slots, two rectangular grooves and a truncated ground for the conventional antenna. A good axial ratio of the 1.5 dB lower is measured by having an asymmetric gap distance between the ground planes of the coplanar waveguide feeding structure. The common ground plane of the linear array has an optimum trapezoidal slot array to reduce the mutual coupling without increasing the distance between the radiators. The higher gain of about 1 dBi is realized by using the novel common ground structure. The measured return loss, gain, and axial ratio of the proposed single radiator, as well as the proposed array antennas, showed a good agreement with the simulated results.

A Study on the Enhancement of Detection Performance of Space Situational Awareness Radar System

  • Choi, Eun-Jung;Lee, Jonghyun;Cho, Sungki;Moon, Hyun-Wook;Yum, Jea-Myong;Yu, Jiwoong;Park, Jang-Hyun;Jo, Jung Hyun
    • Journal of Astronomy and Space Sciences
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    • 제35권4호
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    • pp.279-286
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    • 2018
  • Radar sensors are used for space situational awareness (SSA) to determine collision risk and detect re-entry of space objects. The capability of SSA radar system includes radar sensitivity such as the detectable radar cross-section as a function of range and tracking capability to indicate tracking time and measurement errors. The time duration of the target staying in a range cell is short; therefore, the signal-to-noise ratio cannot be improved through the pulse integration method used in pulse-Doppler signal processing. In this study, a method of improving the signal-to-noise ratio during range migration is presented. The improved detection performance from signal processing gains realized in this study can be used as a basis for comprehensively designing an SSA radar system.

IoU의 최적화에 관한 연구 (A Study on the Optimization of IoU)

  • 서신
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2020년도 춘계학술발표대회
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    • pp.595-598
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    • 2020
  • IoU (Intersection over Union) is the most commonly used index in target detection. The core requirement of target detection is what is in the image and where. Based on these two problems, classification training and positional regression training are needed. However, in the process of position regression, the most commonly used method is to obtain the IoU of the predicted bounding box and ground-truth bounding box. Calculating bounding box regression losses should take into account three important geometric measures, namely the overlap area, the distance, and the aspect ratio. Although GIoU (Generalized Intersection over Union) improves the calculation function of image overlap degree, it still can't represent the distance and aspect ratio of the graph well. As a result of technological progress, Bounding-Box is no longer represented by coordinates x,y,w and h of four positions. Therefore, the IoU can be further optimized with the center point and aspect ratio of Bounding-Box.

Combining Adaptive Filtering and IF Flows to Detect DDoS Attacks within a Router

  • Yan, Ruo-Yu;Zheng, Qing-Hua;Li, Hai-Fei
    • 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.

인지무선 네트워크를 위한 협력 노드 선택 기법 (Cooperative Node Selection for the Cognitive Radio Networks)

  • 고상;이주현;박형근
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제17권2호
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    • pp.287-293
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    • 2013
  • 인지무선통신(Cognitive radio, CR)은 사용하지 않는 대역을 동적으로 활용할 수 있는 통신 방식이다. 여기서 CR 사용자는 주사용자와 동일한 스펙트럼을 공유하면서 주사용자에 대한 간섭을 최대한 배제해야한다. 일반적으로 각 CR 사용자는 자신이 속한 지역을 센싱하는 것으로 스펙트럼 사용 가능 여부를 판단한다. 하지만 CR 사용자가 다중 경로 페이딩이나 섀도잉와 같은 불확실한 무선 환경에 있을 경우 신호를 정확하게 감지하지 못할 확률이 높아진다. 이때 협력 센싱 기법을 활용할 경우 이러한 무선환경을 극복할 수 있게 된다. 본 연구에서는 협력 센싱 판정을 위해 연판정 기법을 활용할 때 주어진 시스템 요구치를 만족하면서 detection 확률을 향상시킬 수 있는 협력 노드 선택 알고리즘을 제안하였다. 여기서 SNR이 상대적으로 높은 협력 노드에 가중치를 주는 maximum ratio combining(MRC) 방식으로 최적의 협력 노드를 찾았다. 실험 결과, 제안한 알고리즘으로 시스템 요구치에 부합하는 최적의 센싱 노드를 선택할 수 있었다.

웨이블릿 변환 영역에서 부대역 에너지 변화율의 비를 이용한 연기 감지 (Smoke Detection Using the Ratio of Variation Rate of Subband Energy in Wavelet Transform Domain)

  • 김정한;배성호
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제17권3호
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    • pp.287-293
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    • 2014
  • 인명과 물질적 손실을 줄이기 위해서는 화재의 조기 감지는 매우 중요하다. 비디오 기반의 연기 감지방법은 야외에서 연기 감지의 어려움이 있는 기존의 센서 기반의 연기 감지 방법의 단점을 극복할 수 있다. 본 논문에서는 비디오 기반의 새로운 연기 감지 방법을 제안한다. 제안한 방법은 웨이블릿 변환 영역에서 각 부대역의 에너지의 비율을 이용하여 연기 영역을 검출한다. 잘못된 연기 검출을 감소시키기 위하여 YUV 칼라 공간에서 움직임, 색도의 감소, 블록의 명도를 이용하여 후보 연기 블록을 검출한다. 최종적으로, 웨이블릿 변환 영역에서 후보 연기 블록에 대한 부대역 에너지의 시간적 변화를 이용하여 연기 블록을 결정한다. 실험을 통하여 제안한 방법이 기존의 웨이블릿을 이용한 연기 감지 방법보다 연기의 검출율과 오검출율이 현저히 향상되는 것을 확인하였다.

지향각 명령 오차를 고려한 망원경 탐지 성능 분석 (Detection Performance Analysis of the Telescope considering Pointing Angle Command Error)

  • 이호진;이상욱
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제21권1호
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    • pp.237-243
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    • 2017
  • 본 논문에서는 인공위성을 비롯한 우주물체 관측 및 감시를 위한 전자광학 관측 장비인 망원경의 탐지 성능에 대한 분석을 수행한다. M&S(Modeling & Simulation)를 통한 분석을 위해, 위성 궤도 모델, 망원경 모델, 그리고 지구 대기 모델을 구현하고, 위성을 관측하는 탐지 시나리오를 구성한다. 탐지 시나리오를 바탕으로 지향각 명령 오차를 적용하여 망원경 주요 사양인 시야각(Field of View, FOV)에 따른 지향 성능을 분석하고, 신호대잡음비(Signal-to-Noise Ratio, SNR)를 통해 탐지 여부를 판별하여 검출기 화소수와 시야각(FOV)에 따른 탐지 성능을 분석한다. 본 논문의 M&S 분석 결과는 망원경 시야각(FOV)이 상대적으로 클수록 지향각 명령 오차가 존재하더라도 지향 성능은 좋지만, 대기 환경의 영향으로 화소수가 높고 망원경 시야각(FOV)이 작을수록 탐지 성능이 높아짐을 보여준다. 그래서 시야각(FOV)과 화소수 등의 망원경 주요 사양은 본 논문에서 수행한 M&S 분석 결과 및 종합적인 운용 상황을 고려하여 결정해야 한다.

CNN Mobile Net 기반 악성코드 탐지 모델에서의 학습 데이터 크기와 검출 정확도의 상관관계 분석 (Correlation Analysis of Dataset Size and Accuracy of the CNN-based Malware Detection Algorithm)

  • 최동준;이재우
    • 융합보안논문지
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    • 제20권3호
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    • pp.53-60
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    • 2020
  • 현재 4차 산업혁명을 맞이하여 머신러닝과 인공지능 기술이 급속도로 발전하고 있으며 보안 분야에서도 머신러닝 기술을 응용하려는 움직임이 있다. 많은 악성코드가 생성됨에 따라 사람의 힘으로는 모든 악성코드를 탐지하기 어려워지고 있기 때문이다. 이에 따라 학계와 산업계에서는 머신러닝을 통해 악성코드나 네트워크 침입 이벤트를 탐지하는 것에 관한 연구가 활발히 진행되고 있으며 국제 학회와 저널에서는 머신러닝의 한 분야인 딥러닝을 이용한 보안데이터 분석 연구가 논문 발표되고 있다. 그러나 해당 논문들은 검출 정확도에 초점이 맞추어져 있고 검출 정확도를 높이기 위해 여러 파라미터들을 수정하지만 Dataset의 개수를 고려하지 않고 있다. 따라서 본 논문에서는 CNN Mobile net 기반 악성코드 탐지 모델에서 가장 높은 검출 정확도를 도출할 수 있는 Dataset의 개수을 찾아내어 많은 머신러닝 연구 진행에 비용과 리소스를 줄이고자 한다.

다양한 데이터 전처리 기법과 데이터 오버샘플링을 적용한 GRU 모델 기반 이상 탐지 성능 비교 (Comparison of Anomaly Detection Performance Based on GRU Model Applying Various Data Preprocessing Techniques and Data Oversampling)

  • 유승태;김강석
    • 정보보호학회논문지
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    • 제32권2호
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    • pp.201-211
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    • 2022
  • 최근 사이버보안 패러다임의 변화에 따라, 인공지능 구현 기술인 기계학습과 딥러닝 기법을 적용한 이상탐지 방법의 연구가 증가하고 있다. 본 연구에서는 공개 데이터셋인 NGIDS-DS(Next Generation IDS Dataset)를 이용하여 GRU(Gated Recurrent Unit) 신경망 기반 침입 탐지 모델의 이상(anomaly) 탐지 성능을 향상시킬 수 있는 데이터 전처리 기술에 관한 비교 연구를 수행하였다. 또한 정상 데이터와 공격 데이터 비율에 따른 클래스 불균형 문제를 해결하기 위해 DCGAN(Deep Convolutional Generative Adversarial Networks)을 적용한 오버샘플링 기법 등을 사용하여 오버샘플링 비율에 따른 탐지 성능을 비교 및 분석하였다. 실험 결과, 시스템 콜(system call) 특성과 프로세스 실행패스 특성에 Doc2Vec 알고리즘을 사용하여 전처리한 방법이 좋은 성능을 보였고, 오버샘플링별 성능의 경우 DCGAN을 사용하였을 때, 향상된 탐지 성능을 보였다.