• International journal of advanced smart convergence
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• 제4권1호
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• pp.1-10
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• 2015

Automotive Theft has been an obstinate problem around the world. Design and manufacture of anti-theft systems have become more and more complex due to the rise in complexity of theft in the system. Most of the anti-theft systems available in the market, are the alarm types which audibly deter some thieves away but do not prevent one's car from being stolen and even are not good enough to meet the growing complexity of theft in the country. This paper presents a simple and an efficient anti-theft system which provides improved security by the use of efficient access mechanisms and immobilization systems. This security system can immobilise an automobile and its key auto systems through remote control when it is stolen. It hence deters thieves from committing the theft. It also effectively prevents stealing of key auto systems for reselling by introducing four layers of security features written in the form of firmware and embedded on the Electronic Control Units (ECUs). The particulars of system design and operation are defined in the paper. The experimental outcomes show that this system is practicable and the owner can steadily control his vehicle within a few seconds.

• 한국게임학회 논문지
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• 제11권6호
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• pp.81-93
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• 2011

온라인상에서 사용자의 개인정보를 불법적으로 취득, 악용하는 계정도용 문제는 금전적인 이득을 얻을 수 있는 MMORPG(Massively Multi-player Online Role Playing Games)에서 특히 빈번하게 발생하고 있다. 많은 사람들이 게임을 이용하여 심각한 피해로 이어질 수 있기 때문에 이에 대한 대책마련이 시급함에도 불구하고, 이를 예방하거나 탐지하는 기법에 대한 연구가 많이 부족한 실정이다. 본 연구에서는 온라인게임에서 발생했던 실제 계정도용 사례 분석을 통해 계정도용의 유형을 체계적으로 정의하고, 유형별로 계정도용을 분류하는 자동화된 탐지모델을 제안한다. 실 계정도용 사례를 분석한 결과 속전속결형, 신중형, 대담무쌍형의 3가지로 구분되었으며 이 분류 체계와 탐지모델을 국내 주요 온라인게임회사 중 한 곳에 적용하였다. 본 연구에서 제시한 유형별 탐지모델은 해킹의 유무만을 판정하던 기존의 모델보다 탐지에 있어서 향상된 성능을 보였다.

• 전기학회논문지
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• 제67권4호
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• pp.586-594
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• 2018

In this paper, we propose a livestock theft detection system through moving object classification and tracking method. To do this, first, we extract moving objects using GMM(Gaussian Mixture Model) and RGB background modeling method. Second, it utilizes a morphology technique to remove shadows and noise, and recognizes moving objects through labeling. Third, the recognized moving objects are classified into human and livestock using skeletal features and color similarity judgment. Fourth, for the classified moving objects, CAM (Continuously Adaptive Meanshift) Shift and Kalman Filter are used to perform tracking and overlapping judgment, and risk is judged to generate a notification. Finally, several experiments demonstrate the feasibility and applicability of the proposed method.

• 전기학회논문지
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• 제67권4호
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• pp.578-585
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• 2018

In this paper, we propose a classification and theft detection system for human and livestock for various moving objects in a barn. To do this, first, we extract the moving objects using the GMM method. Second, the noise generated when extracting the moving object is removed, and the moving object is recognized through the labeling method. And we propose a method to classify human and livestock using model formation and color for the unique form of the detected moving object. In addition, we propose a method of tracking and overlapping the classified moving objects using Kalman filter. Through this overlap determination method, an event notifying a dangerous situation is generated and a theft determination system is constructed. Finally, we demonstrate the feasibility and applicability of the proposed system through several experiments.

• 한국게임학회 논문지
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• 제16권2호
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• pp.51-60
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• 2016

개인정보가 대량으로 유출되는 사고가 최근 몇 년에 걸쳐 지속적으로 발생하고 있다. 이렇게 외부로 유출된 대량의 개인정보는 명의도용 및 계정도용에 불법적으로 사용되고 있다. 특히 온라인 게임머니 게임아이템 등의 가상의 재화를 현금으로 거래할 수 있는 온라인 게임서비스에서 다수 발생하고 있다. 온라인 게임에서 발생하고 있는 도용 사례를 분석해 보면 몇 가지 특징을 확인 할 수 있는데, 요약해 보면 짧은 시간에 대량으로 발생한다는 것이다. 본 연구에서는 온라인 게임에서 발생하고 있는 도용 공격 사례를 통해 대량의 자동화된 계정 도용 공격의 특징을 정의하고 실시간으로 대응할 수 있는 탐지 및 차단 방안을 제안 하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.445-446
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• 2012

The growth in number and capacity of smart devices such as GPS enabled smart phones and PDAs present an unparalleled opportunity for diverse areas of life. In this paper we propose an approach for vehicle theft protection using GPS based trajectory anomaly detection. The detailed methodology of the proposed system is briefly described in this paper.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.431-433
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• 2021

본 논문에서는 YOLO 인공 지능 플랫폼을 이용하는 이상행동 감시 시스템을 구현하였으며, YOLO 시스템의 one-shot 감지 시스템 사용으로 기존 감시 시스템에 비해 우수한 응답 특성을 갖는다. YOLO 인공 플랫폼은 폭행, 절도, 방화와 같은 이상행동들로 구성된 이미지 세트로 학습되었다. 이상행동 감시 시스템은 서버와 클라이언트로 구성되어 있으며, 상용화될 경우 각종 범죄 문제를 풀기 위해 스마트시티에 적용이 가능하다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제8권2호
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• pp.339-344
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• 2013

공항 경비보안은 공항의 시설 및 자산을 도난, 범죄 등으로부터 예방하기 위하여 살피고 지키는 활동이다. 이러한 활동을 효율적으로 할 수 있도록 지원하는 시스템을 보안시스템이라 할 수 있다. 보안시스템은 보안센터시스템, CCTV시스템, 출입통제 시스템, 침입감지시스템, 경비통신시스템, 경고방송시스템, 보안네트워크시스템, 외곽침입감지시스템, 검색시스템 및 정보보안시스템이 있으며 이에 대하여 살펴보고자 한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.119-125
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• 2021

전력 그리드 시스템이 ICT 기술의 발달로 지능화됨에 따라 그리드에 연결된 사용자의 전력 사용량 정보를 획득하고 분석할 수 있게 되었다. 본 논문에서는 스마트 그리드에서 경제적 손실을 일으키는 주된 원인인 에너지 절도 문제를 특징 선택과 서포트 벡터 머신을 이용해서 해결한다. 본 논문에서 제안하는 시스템의 데이터 전처리 과정은 다섯 단계다. 전처리 단계에서 필터링 기반 특징 선택 방법인 분산 분석 기반 방식과 상호의존정보 기반 방식을 활용해 특징을 선택한다. 시뮬레이션 결과 입력 데이터의 특징을 그대로 이용하는 것보다 상호의존정보 기반 특징 선택을 이용하면 적은 입력 특징을 이용해 서포트 벡터 머신 기반 분류기로부터 더 높은 분류 성능을 얻어 낼 수 있다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제24권4호
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• pp.1-10
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• 2024

In the era of big data, the growth of e-commerce transactions brings forth both opportunities and risks, including the threat of data theft and fraud. To address these challenges, an automated real-time fraud detection system leveraging machine learning was developed. Four algorithms (Decision Tree, Naïve Bayes, XGBoost, and Neural Network) underwent comparison using a dataset from a clothing website that encompassed both legitimate and fraudulent transactions. The dataset exhibited an imbalance, with 9.3% representing fraud and 90.07% legitimate transactions. Performance evaluation metrics, including Recall, Precision, F1 Score, and AUC ROC, were employed to assess the effectiveness of each algorithm. XGBoost emerged as the top-performing model, achieving an impressive accuracy score of 95.85%. The proposed system proves to be a robust defense mechanism against fraudulent activities in e-commerce, thereby enhancing security and instilling trust in online transactions.