• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 춘계학술대회 및 임시총회
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• pp.227-230
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• 2002

이 논문에서는 신경회로망을 이용한 원전 금속파편 시스템에 적용하여 진단 가능성을 제시한다. 첫 번째로, 오경보 감소에 대해 역전파 신경망을 적용하여 오경보 감소에 대한 가능성을 제시하였다. 즉, 전처리 단계에서 이동 평균 필터를 적용하여 저주파수인 배경잡음을 소거하였으며, 충격신호의 시작시간, 상승시간, 반주기, 전체시간을 신경망의 입력 값으로 사용하였다 발전소 운전가동시의 오경보 및 충격시험시의 신호를 적용한 결과 오경보가 1/4 이내로 줄어드는 유용한 결과를 보임을 알 수 있었다. 두 번째로 신경회로망 이론을 금속파편 진단(질량추정)에 적용하여 진단 가능성을 제시하였다. 신경회로망에서 사용된 알고리즘은 역전파 알고리즘(Back Propagation Network)을 사용하였으며, 세 가지의 입력변수(Rising Time, Half Period, Maximum amplitude)를 이용하였다. 영광 3호기 시운전시 강구의 충격 데이터로 미리 학습을 시킨 후 실제 금속파편 신호와 비교/분석하여 질량값을 추정하였다. 분석한 결과 비교적 만족할 만한 결과를 얻어 금속파편 진단에 신경회로망의 적용이 가능할 것으로 판단하였다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제10권2호
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• pp.200-207
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• 2014

이 연구에서는 '기계경비 112신고 기준'인 감독명령 제2013-1호를 분석하고 정책적 과제를 제시하였다. 이 감독명령은 기계경비업체의 출동대응의무 등 독자적인 범죄예방 능력 확보와 통계기반 구축을 위해 확인신고를 원칙으로 하고 긴급신고의 대상을 특정하는 선별신고 제도의 시행을 규정하고 있다. 선별신고제도의 목적을 달성하기 위한 정책적 과제로 첫째, 통계기반의 구축을 위한 오경보와 오신고, 비상버튼과 감지신호에 대한 용어의 정립과 기계경비원을 대체할 적절한 용어의 개발이 필요하다. 둘째, 기계경비업체는 이 감독명령의 112신고 기준을 준수하기 위한 대응체제를 구축하여야 한다. 셋째, 경찰은 선별신고제도의 긴급신고 대상 설정에 대한 재검토가 있어야 한다. 넷째, 이 감독명령을 엄정하게 시행하기 위한 행정규제와 감독의 강화가 요구된다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.456-463
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• 2021

본 연구에서는 군집 드론 시스템에서 이동 드론의 충돌방지를 위해 레이다를 도입하였다. 드론은 비행 중 불규칙한 속도 변화로 인해 반사파의 클러터가 증가되어 탐지 성능이 저하되고 이로 인해 충돌 방지 레이다의 성능에 영향을 준다. 본 논문에서는 UWB(Ultra Wide-Band) 레이다를 적용하여 비행하는 드론을 탐지하고, 반사파 신호 분석을 통해 획득한 거리 및 속도 정보의 정확도를 개선하는 방안을 제시한다. 이동 드론의 속도 변화에 따른 속도 감응형 CFAR(Constant False Alarm Rate)를 구현하여 오경보율을 일정하게 유지하면서 클러터를 효과적으로 제거하는 방안을 구현한다. 알고리즘의 검증을 위해 실제 상용 드론에 대한 레이다 관측 실험을 수행하고 불규칙하게 비행하는 드론의 탐지 성능이 개선됨을 보인다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권7호
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• pp.389-396
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• 2022

Smartphones are growing more susceptible as technology develops because they contain sensitive data that offers a severe security risk if it falls into the wrong hands. The Android OS includes permissions as a crucial component for safeguarding user privacy and confidentiality. On the other hand, mobile malware continues to struggle with permission misuse. Although permission-based detection is frequently utilized, the significant false alarm rates brought on by the permission-based issue are thought to make it inadequate. The present detection method has a high incidence of false alarms, which reduces its ability to identify permission-based attacks. By using permission features with intent, this research attempted to improve permission-based detection. However, it creates an excessive number of features and increases the likelihood of false alarms. In order to generate the optimal number of features created and boost the quality of features chosen, this research developed an intersection feature approach. Performance was assessed using metrics including accuracy, TPR, TNR, and FPR. The most important characteristics were chosen using the Correlation Feature Selection, and the malicious program was categorized using SVM and naive Bayes. The Intersection Feature Technique, according to the findings, reduces characteristics from 486 to 17, has a 97 percent accuracy rate, and produces 0.1 percent false alarms.

• 한국가스학회지
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• 제16권6호
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• pp.107-114
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• 2012

화재감지 시스템은 화재발생 시 위험 감지 및 전파를 위해 사용되고 있는데, 현재 사용 중인 대부분의 화재감지 시스템은 실보와 비화재보의 가능성으로부터 오동작이 빈번하게 발생한다. 본 연구에서는 화재감지의 신뢰성 개선을 위해 열 감지기, 연기 감지기 및 일산화탄소 농도 감지기의 3가지 독립정보를 통합적으로 이용하여 화재를 감지하는 알고리즘을 제안하고, LabVIEW를 이용하여 test bed를 구축하여 검증하였다. 즉, NIST의 Fire Research Division에서 제공하는 상황별 센서 측정 데이터를 이용하여 시뮬레이션을 진행하였으며, 실보와 비화재보의 가능성을 저감시키는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국화재소방학회논문지
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• 제30권5호
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• pp.108-115
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• 2016

화재감지기는 화재를 조기에 감지하여 관계인에 통보함으로써 자산보호 및 인명안전에 중요한 역할을 한다. 따라서 화재를 조기에 탐지할 수 있는 성능과 비화재보를 발생하지 않는 신뢰성이 중요하다. 최근 공동주택 오피스텔 숙박시설 노유자시설 의료시설 등과 같이 취침, 숙박, 입원 등 이와 유사한 용도로 사용되는 거실에는 조기화재 감지를 위한 연기감지기를 설치하도록 국가 화재안전기준이 개정되어 연기감지기의 적용이 증가되고 있다. 반면 현재 비화재보를 예방하기 위한 연구가 부족하다. 본 연구는 아날로그 광전식 연기감지기의 순간적으로 발생되는 먼지 등으로 인해 발생되는 비화재보를 예방하기 위한 알고리즘 개선과 감지기의 자기보상기능을 통해 감지기의 오염과 화재신호를 구분할 수 있도록 개선하였다. 본 연구를 통해 최근 수요가 증가하는 아날로그 광전식 연기감지기의 비화재보 개선으로 제품의 신뢰성을 확보하여 비화재보로 인한 경제적 손실을 예방할 것으로 기대된다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2004년도 학술대회지
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• pp.890-895
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• 2004

This paper describes constant alarm rates process of millimeter wave radar that exits on non-stationary target detection schemes in the ground clutter conditions. The comparison of various CFAR processes such as CA(Cell-Average)-CFAR, GO(Greatest Of)/SO(Smallest Of)-CFAR and OS(Order Statistics)-CFAR performance are applied. Using matlab software, we show the performance and loss between detection probability and signal to noise ratio. When rang bins increase, this results show the OS-CFAR process performance is better than any others and satisfies the optimal detection probability without loss of detection in the homogeneous clutter.

• 자동차안전학회지
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• 제5권1호
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• pp.5-10
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• 2013

This paper describes a Forward Collision Warning (FCW) system based on the radar driven fusion with camera. The objective of FCW system is to provide an appropriate alert with satisfying the evaluation scenarios of US-NCAP and a driver acceptance. For this purpose, this paper proposed a data fusion algorithm and a collision warning algorithm. The data fusion algorithm generates information of fusion target depending on the confidence of camera sensor. The collision warning algorithm calculates indexes and determines an appropriate alert-timing by using analysis results of manual driving data. The FCW system with the proposed data fusion and collision warning algorithm was investigated via scenarios of US-NCAP and a real-road driving. It is shown that the proposed FCW system can improve the accuracy of an alarm-timing and reduce the false alarm in real roads.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권5호
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• pp.2156-2170
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• 2020

This paper presents a fire detection algorithm with a minimal false detection rate, intended for a thermal imaging surveillance environment, whose properties vary depending on temporal conditions of day or night and environmental changes. This algorithm was designed to minimize the false detection alarm rate while ensuring a high detection rate, as required in fire detection applications. It was necessary to reduce false fire detections due to non-flame elements occurring when existing fixed threshold-based fire detection methods were applied. To this end, adaptive flame thresholds that varied depending on the characteristics of input images, as well as the center of gravity of the heat-source and hot-source regions, were analyzed in an attempt to minimize such non-flame elements in the phase of selecting flame candidate blocks. Also, to remove any false detection elements caused by camera shaking, one of the most frequently raised issues at outdoor sites, preliminary decision thresholds were adaptively set to the motion pixel ratio of input images to maximize the accuracy of the preliminary decision. Finally, in addition to the preliminary decision results, the texture correlation and intensity of the flame candidate blocks were averaged for a specific period of time and tested for their conformity with the fire decision conditions before making the final decision. To verify the fire detection performance of the proposed algorithm, a total of ten test videos were subjected to computer simulation. As a result, the fire detection accuracy of the proposed algorithm was determined to be 94.24%, with minimum false detection, demonstrating its improved performance and practicality compared to previous fixed threshold-based algorithms.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제28권5호
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• pp.981-999
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• 2017

단순확률모형을 고려하는 표준관리도에서는 표본간 분산을 고려하지 않고 공정분산을 추정한다. 표본간 분산이 존재하는 경우에는, 공정분산이 과소추정된다. 공정분산이 과소추정되면 좁아진 관리한계로 인해 관리도의 민감도는 향상되지만 과도한 오경보율을 발생시킨다. 이 논문에서는 공정모형으로 분산성분모형, 즉 변동의 원인을 표본내 분산과 표본간 분산으로 구분하는 확률모형을 고려한다. 관리한계는 표본내 분산과 표본간 분산을 모두 사용하여 설정하고 그에 따른 평균런길이를 통하여 효율을 살펴 보았다. 관리형태는 가장 널리 사용되는 ${\bar{X}}$, EWMA, CUSUM 관리도를 고려하였다. 관리한계 설정에서 표본내 분산만을 사용한 경우 (Case I)와 표본간 분산도 함께 사용한 경우 (Case II)를 통해 관리도의 효율을 비교하였다. 또한, 공정 모수가 주어진 경우와 추정된 두 경우에 대해서도 관리도의 효율을 비교하였다. 그 결과, 표본간 분산이 증가할 때 Case I의 오경보율은 급격히 증가한 반면 Case II의 경우에는 동일하게 유지됨을 알 수 있었다.