• Nuclear Engineering and Technology
• /
• 제51권1호
• /
• pp.146-154
• /
• 2019

An improved principal component analysis (PCA) method is applied for sensor fault detection and isolation (FDI) in a nuclear power plant (NPP) in this paper. Data pre-processing and false alarm reducing methods are combined with general PCA method to improve the model performance in practice. In data pre-processing, singular points and random fluctuations in the original data are eliminated with various techniques respectively. In fault detecting, a statistics-based method is proposed to reduce the false alarms of $T^2$ and Q statistics. Finally, the effects of the proposed data pre-processing and false alarm reducing techniques are evaluated with sensor measurements from a real NPP. They are proved to be greatly beneficial to the improvement on the reliability and stability of PCA model. Meanwhile various sensor faults are imposed to normal measurements to test the FDI ability of the PCA model. Simulation results show that the proposed PCA model presents favorable performance on the FDI of sensors no matter with major or small failures.

• Nuclear Engineering and Technology
• /
• 제55권10호
• /
• pp.3716-3724
• /
• 2023

Loose parts monitoring and detecting alarm type in real Nuclear Power Plant have challenges such as background noise, insufficient alarm data, and difficulty of distinction between alarm data that occur during start and stop. Although many signal processing methods and alarm determination algorithms have been developed, it is not easy to determine valid alarm and extract the meaning data from alarm signal including background noise. To address these issues, this paper proposes a denoising autoencoder-based majority vote classification. Training and test data are prepared by acquiring alarm data from real NPP and simulation facility for data augmentation, and noisy data is reproduced by adding Gaussian noise. Using DAEs with 3, 5, 7, and 9 layers, features are extracted for each model and classified into neural networks. Finally, the results obtained from each DAE are classified by majority voting. Also, through comparison with other methods, the accuracy and the false alarm rate are compared, and the excellence of the proposed method is confirmed.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제17권7호
• /
• pp.719-729
• /
• 1992

본 논문은 레이다 목표물 검파에 유용한 MXTM(maximum trmmed mea)-CFAR(constant false alarm rate) 처리기를 제안하고, 성능분석을 통하여 기존의 CFAR 처리기와 비교하였다. 제안된 MXTM-CFAR처리기는 클러터경계에서 좋은 성능을 갖는 GO(greatest of)-CFAR 처리기와 균질 또는 비균질상황에서 좋은 성능을 갖는 기존의 순서통계에 근거한 TM-CFAR 처리기를 결합한 형태이다. 균질상황, 간섭표적상화 및 클러터경계에서 구한 검파확률, 오경보율과 임계치를 통하여 성능을 분석하고 기존의 CFAR 처리기와 비교하였다. 제안된 처리기는 균질상황과 간섭표적상화에서 OS(order statistics)및 TM-CFAR 처리기와 같은 성능을 유지하면서 클러터 경계에서 오경보율을 줄일 수 있어으며 처리시간을 단축 시킬 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (A)
• /
• pp.247-249
• /
• 2004

IDS에서 발생되는 경보의 수는 최근 인터넷 애플리케이션의 발달로 인하여 급격히 증가하고 있으며. 그로 인해 오 경보의 수도 함께 증가하고 있다. 발생된 경보들은 침입탐지 시스템의 성능저하와 alert flooding 의 원인이 된다. 따라서 이 논문에서는 다량의 경보 중에서 오 경보(False Alarm)의 발생을 감소시킬 수 있는 오 경보 분류 모델을 제안한다. 제안된 오 경보 분류 모델은 데이터 마이닝 기법들 중에서 분류 기법을 기반으로 구현되었다. 실험 을 통해서 IDS에서 발생하는 경보 중에서 정상데이터이나 공격으로 잘못 판단하여 발생하는 False Positive의 발생율이 현저히 감소됨을 확인할 수 있었다. 제안된 오 경보 분류 모델은 경보메시지 축약의 효과가 있으며 침입탐지 시스템의 탐지율을 높이는데 활용될 수 있다.

• 한국철도학회:학술대회논문집
• /
• 한국철도학회 1999년도 춘계학술대회 논문집
• /
• pp.307-314
• /
• 1999

The potential use of ranging sensors for reducing the occurrence of accidents in real environment is explored by many companies and laboratories. Most of the sensors under investigation utilize the FMCW(Frequency Modulated Continuous Wave) waveforms. The automotive environment presents to the FMCW radar sensor a multitude of moving and fixed targets and the sensor must detect and track only the targets which may pose a threat of collision or passengers accident. The sensor must function accurately in the presence of background echoes generated by moving and fixed targets, ground reflections, atmospheric noises, including rains, fog, and, snow and noise generated within the receiver. False detection of the desired target in this environment may issue false alarms. That may be dangerous to the passenger and the vehicle. A high false alarm rate is totally unacceptable. The false alarm mechanism consists of noise peaks, crossing the threshold and the undesired response of the system to off lane targets which are not potentially hazardous to the radar equipped vehicle. This paper presents an improve technique safety performance for driver-less operation using FMCW radar sensors.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제36권8C호
• /
• pp.529-535
• /
• 2011

FCC의 TV white space 개방과 관련하여 스펙트럼 센싱에 대한 관심이 높아지면서 다양한 센싱 기법들이 제안되고는 있으나 대부분 실환경을 고려하지 않아 실제 모듈 적용시 원하는 성능을 얻기가 어렵다. 본 논문에서는 센싱 모듈의 실환경 적용시 발생할 수 있는 문제점과 이를 제어할 수 있는 방법을 제안하고 전산 모의 실험을 통해 성능을 검증하였다. 우선 시스템 내부 스퓨리어스 성분으로 인한 오경보 가능성을 줄이기 위해 시스템 인식을 통한 채널 상태 정보를 이용하여 수산 신호와 구별할 수 있는 방법을 제안하였고, 다음으로 수신 신호에 여러 개의 협대역 신호가 공존하는 경우에 각 신호의 크기 차이로 발생할 수 있는 미검출 가능성을 줄일 수 있도록 서브밴드 정규화 방식을 제안하였다. 전산 모의 실험 결과 시스템 인식 과정을 통해 스퓨리어스 성분으로 인한 오경보는 발생하지 않았으며, 서브밴드 정규화를 통해 기존 채널 단위의 정규화 방식으로 인해 신호간의 크기차로 발생했던 검출 성능의 차이가 신호간의 크기 차이에 상관없이 신호 자체 크기에 따라 검출 성능이 나타나는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국전자파학회논문지
• /
• 제29권2호
• /
• pp.83-92
• /
• 2018

지상 이동표적 탐지(gorund moving target indicator: GMTI)는 지상의 교통 통제등을 목적으로 하며, 주로 합성 개구면 레이다(synthetic aperture radar: SAR) 시스템을 이용하여 짧은 시간에 넓은 지형에 대하여 효율적인 이동표적 탐지를 수행한다. 특히 displaced phase center antenna(DPCA) 방법과 along track interferometry(ATI) 방법을 이용한 이동 표적 탐지는 적은 계산량에 의해서 실시간 GMTI에 적합한 탐지방법으로 많이 사용되고 있으나 높은 오경보율을 갖는 한계가 있으며 이를 해결하기 위한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 기존의 DPCA 및 ATI의 결합을 이용한 병렬 결합 및 직렬 결합이동 표적 탐지 방법을 제안하고, 제안하는 이동 표적 탐지 방법이 낮은 오경보율의 향상된 탐지성능을 가진 것을 시뮬레이션을 통해 확인하였다. 특히 직렬결합을 이용한 이동 표적 탐지는 기존 DPCA의 오경보율과 비교하여 1/5수준의 오경보율을 가지며, 탐지율도 향상된 것을 볼 수 있다.

• 한국항해항만학회지
• /
• 제38권6호
• /
• pp.645-653
• /
• 2014

A Bridge Navigational Watch Alarm System (hereafter 'BNWAS') is to monitor and detect if an officer of watch(hereafter 'OOW') keeps a sharp lookout on the bridge. The careless lookout of an OOW could lead to marine accidents. For this reason on June 5th, 2009, IMO decided that a ship is equipped with a BNWAS. However, an existing BNWAS gives the OOW a lot of inconvenience and stress in its operation. It requires that the OOW should press reset buttons to confirm their alert watch on the bridge at every three to twelve minute. Many OOWs have complained that at some circumstances they cannot focus on their bridge activities including watch-keeping due to a lots of resetting inputs of BNWAS. Accordingly, IMO has allowed the use of a motion sensor as a resetting device. The motion sensor detects the movements of human body on the bridge and subsequently sends reset signals directly to BNWAS automatically. As a result, OOWs can work uninterrupted. However, some of classification societies and flag authorities have a slightly different stance on the use of motion sensor as a resetting method for BNWAS. The reason is that the motion sensor may trigger false reset signals caused by the motion of objects on the bridge, especially a slight movement such as toss and turn of human body which can extend the period of careless watch. As a basic study to minimize the false reset signals, this paper proposes a simple configuration of BNWAS, which consists of only three motion sensors associated with 'AND' and 'OR' logic gates. Additionally, several considerations are also proposed for the implementation of motion sensors. This study found that the proposed configuration which consists of three motion sensors is better than an existing one by reducing false reset signals caused by a slight movement of human body in one's sleep. The proposed configuration in this paper filters false reset signals and is simple to be implemented on existing vessels. In addition, it can be easily installed just by a basic electrical knowledge.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제31권2호
• /
• pp.111-125
• /
• 2015

본 연구에서는 고해상도 위성영상인 TerraSAR-X와 WorldView-2 등을 융합하여 표적의 특성을 고려한 표적군(Group of targets) 검출을 수행하였다. 관심 대상으로 하는 표적은 고정되어 있으며, 군(Group)을 이루고 있는 특징이 있다. 표적 후보를 검출하기 위해 대상 물체의 레이더 후방산란 특성을 이용한 Constant False Alarm Rate (CFAR) 알고리즘을 적용하였다. 검출된 표적 후보군으로부터 비표적을 제거하기 위해 표적의 크기 정보를 이용한 화소 클러스터링, 표적군을 이루는 표적들간의 배치 특성을 이용한 네트워크 클러스터링. 그리고 SAR 간섭기법 적용이 가능한 간섭쌍이 있는 경우 긴밀도 정보를 이용하였다. 또한, 오경보(False Alarm)를 감소시키고 최종 표적을 결정하기 위해, 표적의 형태 정보를 추출할 수 있는 Electro-Optical (EO) 영상을 바탕으로 효과적인 타원 검출 기법을 개발하였다. 개발된 표적군 검출 알고리즘을 10개 지역에 적용한 결과, 표적군 검출율은 100%, 단일 표적에 대한 오경보율은 0.03~0.3개/$km^2$, 평균 오경보는 1.8군/$64km^2$로 낮은 오경보와 높은 검출율을 보이며 표적군이 검출되었다. 본 연구에서 개발된 표준화된 표적 검출 기법은 향후 무인화된 표적 검출 시스템 구축에 핵심적인 기술이 될 것으로 전망한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제14권5호
• /
• pp.65-75
• /
• 2009

IT의 발전으로 많은 컴퓨터 사용자들이 인터넷 사용을 생활화하고 있다. HTML 기술을 이용한 웹 기술의 발전은 현대인들의 정보를 빠르고 쉽게 공유할 수 있도록 하고 있으며, 그 이용이 기하급수적으로 증가하고 있는 추세이다. 그러나 그에 따른 부작용으로 중요 시스템에 대한 정보 유출, 전산망 침해 등과 같은 침입 행위 또한 빠른 속도로 증가하고 있다. 이에 본 논문에서 제안하는 공격 트래픽 탐지 기법은 전통적인 네트워크기반 공개 침입탐지시스템인 Snort 탐지한 공격 트래픽 중 false positive 가능성이 있는 패킷을 Nmap 정보를 이용하여 필터링하고, nessus 취약점 정보를 이용하여 2차 필터링을 실시한 후, 운영체제의 적합성, 시그너처 위험도, 보안 취약점을 고려하여 상관성 분석을 최종적으로 실시하여 false positive 경고 메시지를 줄이고 false positive에 의한 오류를 최소화하여 전체적인 공격 탐지 결과를 높였다.