• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2004년도 Proceedings of ISRS 2004
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• pp.716-718
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• 2004

The false alarm data in intrusion detection systems are divided into false positive and false negative. The false positive makes bad effects on the performance of intrusion detection system. And the false negative makes bad effects on the efficiency of intrusion detection system. Recently, the most of works have been studied the data mining technique for analysis of alert data. However, the false alarm data not only increase data volume but also change patterns of alert data along the time line. Therefore, we need a tool that can analyze patterns that change characteristics when we look for new patterns. In this paper, we focus on the false positives and present a framework for analysis of false alarm pattern from the alert data. In this work, we also apply incremental data mining techniques to analyze patterns of false alarms among alert data that are incremental over the time. Finally, we achieved flexibility by using dynamic support threshold, because the volume of alert data as well as included false alarms increases irregular.

• Journal of the Korean Statistical Society
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• 제36권2호
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• pp.275-284
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• 2007

Confidence intervals for the population proportion in a double sampling scheme subject to false-positive misclassification are considered. The confidence intervals are obtained by applying Agresti and Coull's approach, so-called "adding two-failures and two successes". They are compared in terms of coverage probabilities and expected widths with the Wald interval and the confidence interval given by Boese et al. (2006). The latter one is a test-based confidence interval and is known to have good properties. It is shown that the Agresti and Coull's approach provides a relatively simple but effective confidence interval.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2003년도 추계종합학술대회 논문집
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• pp.144-148
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• 2003

기존의 Snort와 같은 침입탐지시스템은 수없이 많은 경고 메시지를 관리자의 화면상에 표시함으로써 해당 관리자를 혼란에 빠트려 해킹 초기 대응능력을 무력하게 만드는 문제점과 함께 false positive오류 가능성을 내포하고 있다. 이에 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해 상관성을 이용한 웹기반의 침입 탐지 트래픽 분석 시스템을 설계하였으며 Libpcap, Snort, ACID, Nmap, Nessus를 도구로 사용, 트래픽을 일반 트래픽과 침입 트래픽으로 구분하여 관리자가 전체 침입 탐지 트래픽 상황을 웹 상에서 쉽게 확인할 수 있도록 구현하였다. 그 결과 경고메시지 및 false positive 오류를 최소화시킬 수 있었다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2010년도 춘계학술발표논문집 1부
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• pp.455-458
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• 2010

침입탐지시스템은 공격이라고 판단되면 경보를 발생하여 보안 관리자에게 알려주거나 자체적으로 대응을 하게 된다. 그러나 이러한 경보들 중에 오경보가 많이 포함되어 있어 침입탐지시스템의 성능을 저하시킬 뿐 아니라 대량의 경보자체가 보안메커니즘에 방해가 되고 있다. 특히 오경보중 False Positive가 전체 오경보의 대부분을 차지하고 있다. 즉, False Positive는 정상 행위를 침입행위로 오인하여 판단하는 것을 의미한다. 경보들 중 이러한 오경보들은 네트워크 전반에 걸친 보안 서비스의 질을 하락시키는 원인이 된다. 따라서 침입탐지시스템의 성능향상을 위해서는 이러한 오경보 문제가 반드시 해결되어야 한다. 본 논문에서는 침입탐지시스템의 오경보를 감소시키는 결정트리 기반 오경보 분류모델을 제안하였다. 결정트리 기반 오경보 분류 모델은 침입탐지시스템의 오경보율을 감소시키고 침입탐지율을 향상시키는 역할을 수행한다는 것을 확인할 수 있었다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제28권2호
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• pp.161-169
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• 2021

The two-dimensional confusion matrix used in credit assessment, biostatistics, and many other fields consists of true positive, true negative, false positive, and false negative. Their rates, such as the true positive rate (TPR), true negative rate (TNR), false positive rate, and false negative rate, can be applied to measure its accuracy. In this study, we propose the TPR-TNR plot, a graphical method that can geometrically describe and explain these rates based on the confusion matrix. The proposed TPR-TNR plot consists of two right-angled triangles. We obtain that the TPR and TNR describe the acute angles of right-angled triangles in the plot. These acute angles can be used to determine optimal thresholds corresponding to lots of accuracy measures.

• 대한세포병리학회지
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• 제7권2호
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• pp.111-121
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• 1996

Fine needle aspiration cytology(FNAC) is preferred because of simplicity, safety, and reliability in the evaluation of patients with thyroid nodule or hyperplasia. However, there are a few limitations such as false-negative or false-positive cases and non-diagnostic material. To evaluate the usefulness of FNAC in thyroid lesions, we reviewed 704 FNAC cases of thyroid nodules from 1988 to 1994 at Soonchunhyang University Hospital. The results are as follows. 1. Among 704 FNAC cases of thyroid gland, 571(81.1%) cases were benign, 12(1.7%) were suspicious, 71(10.1%) were malignancy, and 50(7.1%) were material insufficiency. The cytologic diagnoses of the benign lesions included 168 cases of follicular neoplasm, 139 cases of adenomatous goiter, 162 cases of follicular lesion such as follicular neoplasm or adenomatous goiter, 61 cases of Hashimoto's thyroiditis, 13 cases of subacute thyroiditis, and 28 cases of colloidal nodule or benign nodule. The malignant lesions included 68 cases of papillary carcinona, two medullary carcinomas and a case of metastatic colon cancer. 2. The average number of cytologic smear slides was $4.12{\pm}1.81$ in material insufficiency and $5.63{\pm}1.79$ in diagnostic cases. This difference was statistically significant(p<0.00001). 3. Histological assessment of 150 cases revealed 2 false negative and 1 false positive cases. The false negative cases were a case of marked sclerosis in papillary carcinoma and an occult case of papillary carcinoma. The false positive case resulted from pseudo-ground glass nuclei due to marked dry artifact. 4. Comparison between the FNAC and the histologic diagnosis revealed that FNAC had a sensitivity of 93.5%, a specificity of 99.2%, a false negative rate of 6.6%, a false positive rate of 0.8%, and an overall diagnostic accuracy of 98.0%. Therefore, FNAC of thyroid gland is a very reliable diagnostic method with excellent accuracy rate.

• 정보처리학회논문지C
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• 제12C권4호
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• pp.609-616
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• 2005

시그너쳐 기반 침입탐지 기술은 과탐지(false positive)가 많고 새로운 공격이나 변형된 유형의 공격을 감지하기 어렵다 우리는 앞선 논문[1]을 통해 시그너쳐 기반 침입 탐지 시스템과 기계학습 기반 침입 탐지 시스템을 Alpha-cut 방법을 이용하여 결합한 모델을 제시 하였다. 본 논문은 Alpha-cut의 후속연구로 기존 모델에서 감지하지 못하는 미탐지(false negative)를 줄이기 위한 Beta-pick 방법을 제안한다. Alpha-cut은 시그너쳐 기반 침입탐지 시스템의 공격 탐지결과에 대한 정확성을 높이는 방법인 반면에, Beta-rick은 공격을 정상으로 판단하는 경우를 줄이는 방법이다. Alpha-cut과 Beta-pick을 위해 사용된 기계학습 알고리즘은 XIBL(Extended Instance based Learner)이며, C4.5를 적용했을 때와 차이점을 결과로서 제시한다. 제안한 방법의 효과를 설명하기 위해 시그너쳐 기반 침입탐지 시스템의 탐지결과에 Alpha-cut과 Beta-pick을 적용하여 오경보(false alarm)가 감소함을 보였다.

• 대한유전성대사질환학회지
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• 제16권1호
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• pp.18-23
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• 2016

TMS가 확산되고 검사가 많아짐에 따라 위양성 건수도 증가하고 있다. 본 연구에서는 2012년 1월 1일부터 2014년 12월 31일까지 단일 기관에서 출생한 신생아를 대상으로 시행한 TMS의 위양성율을 조사하고 관련된 요인들을 분석하였다. 총 검사 대상자 중 남아는 8,942명(51.7%), 여아는 8,350명(48.3%)이었고, 평균 제태연령은 $38.6{\pm}1.7$주 였다. 평균 출생 체중은 $3,155.6{\pm}502.4g$, 평균 출생 신장은 $49.1{\pm}2.9cm$, 평균 체질량지수는 $13.0{\pm}3.8kg/m^2$ 이었다. 질식 분만은 9,713 (56.2%)건, 제왕절개는 7,579 (43.8%)건이었다. 평균 검사 시행일은 $2.8{\pm}1.1$일이었다. 위양성을 포함하여 TMS에서 양성으로 확인된 224명은 전체 대상자의 1.3%였다. 다중 로지스틱 회귀분석을 통해 분석한 결과 27주 이하의 초미숙아에서 위양성으로 나타날 odds ratio가 6.957 (95% CI: 1.273-38.008), 1,000 g 이하의 극저체중아에서 5.616 (95% CI: 1.134-27.820)로 나타났다. 위양성 대상자들 중에서는 지방산 대사이상 질환(fatty acid oxidation dis-orders)이 104명(47%), 아미노산 이상질환(amino-acidopathy)가 75명(34%), 유기산 이상 질환(organic aciduria)가 43명(19%)이었다. 전국적인 자료를 모아 평가한다면 국내 발생률에 대한 정확한 평가 및 접근이 가능할 것으로 생각한다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제36권4호
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• pp.306-313
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• 2009

센서 네트워크 응용 분야에서 Top-k 질의는 가장 높은 혹은 가장 낮은 k개의 센서에 대한 유용한 정보를 제공한다. Top-k 질의 처리 시 에너지 소모를 줄이기 위한 많은 연구들이 진행되었다. FILA의 경우, 필터를 이용하여 불필요한 결과의 갱신을 제거하였으며, PRIM의 경우, 센싱된 데이타의 우선 순위를 부여하여 센서 데이타의 전송을 최소화하는 방법을 제안한다. 하지만, 같은 데이타 범위(프레임)에 속한 모든 데이타를 수집하기 때문에 데이타의 집중이 발생하면 많은 False Positive 데이타를 전송하는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 Top-k 결과의 False Positive 데이타를 효과적으로 제거하기 위한 클러스터 기반의 새로운 Top-k 질의 처리 기법을 제안한다. 질의 처리 과정은 클러스터 레벨과 트리 레벨로 나누어지며, 각 레벨의 네트워크 토폴로지의 특성을 활용하여 False Positive 데이타를 효과적으로 필터링 한다. 성능 평가 결과, 기존 Top-k 질의 처리 기법에 비해 False Positive 데이타의 수가 70% 감소하고, 네트워크 수명이 약 105% 연장된다.

• 대한두경부종양학회지
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• 제8권2호
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• pp.97-105
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• 1992

One hundred and thirty-nine thyroid nodules were evaluated by aspiration biopsy cytology (ABC) and were compared with the postoperative histologic diagnosis during the period from May 1, 1986 through Aug. 31, 1992. The correlation betwen the two diagnoses proved to be comparable with a low incidence of false-negative diagnoses, but with a relatively high incidence of false-positive ones. The sensitivity was 93.5%, specificity 89.6%, false-negative rate 6.5%, false-positive rate 10.4%, positive predictability 87.9%, negative predictability 94.5%, and overall diagnostic accuracy 91.4%.