• 한국안전학회지
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• 제37권2호
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• pp.69-75
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• 2022

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.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.139-149
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• 2010

인터넷은 확장성과 최선형 라우팅 서비스를 목적으로 설계되었기 때문에 보안상에 취약점을 가진다. 이에 IP spoofing과 DoS/DDoS 공격을 탐지하기 위한 다양한 공격 탐지 방법들이 제안되었다. DoS/DDoS 공격은 공격이 시작되고 짧은 시간 내에 목적을 이루기 때문에 공격 탐지 알고리즘들은 빠른 시간 내에 정확한 탐지를 하는 것이 중요하다. 공격 탐지 알고리즘들은 미탐지율과 오탐지율로 이루어진 오경고율을 가지며 공격 탐지 알고리즘의 성능을 평가하는 중요한 요소가 된다. 본 논문에서는 공격 탐지 알고리즘의 특징을 살펴보고 그 성능을 분석하였다. 공격 탐지 알고리즘의 성능은 미탐지율과 오탐지율을 변화시켰을 시, 공격 트래픽 및 일반 트래픽에 미치는 영향을 시뮬레이션을 통해 각각 분석하였다. 이를 통해 전송되는 공격 패킷의 수는 미탐지율에 비례하며, 전송되는 일반 패킷의 수는 일정 치 이하의 미탐지율과 오탐지율에 반비례하는 것을 확인하였다. 또 공격 탐지 알고리즘의 미탐지율 변화에 따른 오탐지율의 변화를 분석하여 미탐지율과 오탐지율의 관계를 도출하고 공격탐지 알고리즘의 한계를 분석하였다. 이러한 한계를 극복하기 위해 정확한 네트워크 상태를 판단하여 공격 탐지 알고리즘의 한계를 줄이고 성능을 개선하는 방안을 제안하였고 그 결과, 공격 탐지 알고리즘의 성능이 보다 향상됨을 확인하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.29-39
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• 2002

침입행위에 대한 비정상행위 탐지방법은 탐지에 대한 오판율이 높게 나타난다. 즉, 실제 침입이 아닌데 침입으로 판정하는 과탐지와 실제 침입인데 탐지하지 못하는 미탐지에 대한 오판율의 경우이다. 침입탐지의 민감도를 향상시키기 위하여 오용행위 및 비정상행위 탐지센서들 사이의 관련성을 이용하여 오판율을 감소하는 통합탐지의 방법을 연구하였다. 정상행위 및 비정상행위에 대해 하나의 탐지센서로부터의 결과가 다른 탐지센서에 의한 결과와 어떠한 관련성을 갖고 있는지의 반영비율을 오프라인에서 생성하고, 이를 실시간에 탐지된 결과에 적용하여 오판율을 감소하도록 하였다.

• 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.

• 전기전자학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.1148-1155
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• 2020

Fire must be extinguished as quickly as possible because they cause a lot of economic loss and take away precious human lives. Especially, the detection of smoke, which tends to be found first in fire, is of great importance. Smoke detection based on image has many difficulties in algorithm research due to the irregular shape of smoke. In this study, we introduce a new real-time smoke detection algorithm that reduces the detection of false positives generated by irregular smoke shape based on faster r-cnn of factory-installed surveillance cameras. First, we compute the global frame similarity and mean squared error (MSE) to detect the movement of smoke from the input surveillance camera. Second, we use deep learning algorithm (Faster r-cnn) to extract deferred candidate regions. Third, the extracted candidate areas for acting are finally determined using space and temporal features as smoke area. In this study, we proposed a new algorithm using the space and temporal features of global and local frames, which are well-proposed object information, to reduce false positives based on deep learning techniques. The experimental results confirmed that the proposed algorithm has excellent performance by reducing false positives of about 99.0% while maintaining smoke detection performance.

• ETRI Journal
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• 제35권1호
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• pp.80-88
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• 2013

A passive infrared or pyroelectric infrared (PIR) sensor is mainly used to sense the existence of moving objects in an indoor environment. However, in an outdoor environment, there are often outbreaks of false alarms from environmental changes and other sources. Therefore, it is difficult to provide reliable detection outdoors. In this paper, two algorithms are proposed to reduce false alarms and provide trustworthy quality to surveillance systems. We gather PIR signals outdoors, analyze the collected data, and extract the target features defined as window energy and alarm duration. Using these features, we model target and false alarms, from which we propose two target decision algorithms: window energy detection and alarm duration detection. Simulation results using real PIR signals show the performance of the proposed algorithms.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제34권6호
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• pp.473-482
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• 2007

네트워크 기반의 침입탐지시스템에서는 수집된 패킷데이타의 분석을 통해 침입인지 정상행위 인지를 판단하여 경보를 발생 시키며 이런 경보데이타의 양은 기하급수적으로 증가하고 있다. 보안관리자는 이러한 대량의 경보데이타들을 분석하고 통합 관리하여 네트워크 보안레벨을 진단하거나 시간에 따른 적절한 대응을 하는데 유용하게 사용하여야 한다. 그러나 오경보의 비율이 너무 높아 경보 데이터들간의 상관관계 분석이나 고수준의 의미 분석에 어려움이 많으므로 분석결과에 대한 신뢰성이나 분석의 효율성이 낮아지는 문제점을 가진다. 이 논문에서는 데이타 마이닝의 분류 기법을 적용하여 오경보율을 최소화하는 방법을 제안한다. 결정트리기반의 분류 기법을 오경보 분류 모델로 적용하여 오경보들 중 실제는 공격이 아님에도 불구하고 공격이라 판단된 오경보를 정상으로 분류할 수 있는 경보 데이타 분류 모델을 설계하고 구현한다. 구현된 경보데이타 분류 모델은 오경보율을 최소화하므로 경보데이타의 분석 및 통합을 통해 경보메시지의 축약 및 침입탐지시스템의 탐지율을 높이는데 활용될 수 있다.

• Journal of electromagnetic engineering and science
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• 제19권2호
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• pp.107-114
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• 2019

Alert-confirm detection is a highly efficient method to improve phased array radar search performance. It comprises sequential detection in two steps: alert detection, in which a target is detected at a low detection threshold, and confirm detection, which is triggered by alert detection with a longer dwell time to minimize false alarms. This paper provides a design method for applying the alert-confirm detection to multifunctional radars. We find optimum dwell times and false alarm probabilities for each alert detection and confirm detection under the dual constraints of total false alarm probability and maximum allowable dwell time per position. These optimum values are expressed as a function of the mean new target appearance rate. The proposed alert-confirm detection increases the maximum detection range even with a shorter frame time than that of uniform scanning.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제6권4호
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• pp.479-485
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• 2011

비디오 기반 화염 감지 기법은 입력 비디오 영상에서 화염과 비슷한 색상을 가지고 움직임이 있는 영역에 대해서 화소 단위로 화염의 특성을 가지고 있는지를 시간적, 공간적 특징 분석을 통하여 확인한다. 비디오 기반 화염 감지 기법 연구의 가장 중요한 부분 중 하나는 화염 감지 성능이 저하되지 않고 어떻게 거짓 경보의 빈도를 줄일 수 있는가 하는 것이다. 기존의 방법들은 전기 장치로 만들어진 불빛들 중에서 자동차 전조등과 같은 일반적인 움직임을 가진 전기 불빛에 의한 거짓 경보는 쉽게 제거하고 있다. 그러나 경광등, 경고등 그리고 네온사인과 같이 깜빡거림이 있는 전기 불빛은 색상과 시간적, 공간적인 특징이 실제 화염과 비슷할 경우 거짓 경보를 발생시키는 요인이 되고 있다. 본 논문에서는 경광등, 경고등 그리고 네온사인과 같이 깜빡거림이 있는 전기 불빛 화소들의 주기 신호 검출을 통하여 진짜 화염이 아님을 확인하는 거짓 경보 제거 기능을 갖춘 비디오 화염 감지 기법을 제안한다. 실험 결과 화재 감지 성능은 기존의 방법과 비슷하였으나 기존의 방법이 거짓 경보를 발생시키는 시험 비디오에서 거짓 경보가 발생되지 않음을 볼 수 있었다.

• 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.