• 한국ITS학회 논문지
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• 제16권6호
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• pp.141-155
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• 2017

최근 SNS 이용이 활발해짐에 따라 많은 사람들이 특정 이벤트 등에 대한 자신들의 생각을 비정형 데이터인 텍스트 형태로 자신의 SNS에 게시하고 있다. 이에 따라 금융, 유통 등 다양한 분야에서 이미 SNS를 이용하여 서비스 만족도 조사, 소비자 요구사항 모니터링, 대선 후보 선호도 등을 수행하고 있다. 하지만 교통 분야에서는 감성분석과 같은 비정형 데이터 분석을 활용하는 사례가 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 한국도로공사에서 수집한 비정형 데이터인 고속도로 VOC 데이터를 이용하여 교통분야에서 사용할 수 있는 감성분석 방법론을 개발하였다. 개발된 감성분석 방법론은 수집된 비정형 데이터에 대한 형태소 분석, 감성사전 구축, 감성 판별 등으로 구성되어 있다. 개발된 방법론은 고속도로 관련 트윗 데이터를 이용하여 검증하였다. 분석 결과, 분석 기간 동안 고속도로와 관련하여 공사, 사고에 대한 정보 전달이 많이 이루어졌음을 짐작할 수 있었다. 또한 공사 및 사고로 인해 발생한 지체에 대하여 이용자들의 불만이 높았던 것으로 판단된다. 결론적으로 SNS 감성분석이 교통분야에서도 의미 있는 정보추출이 가능한 기법임을 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제8권5호
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• pp.583-589
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• 2002

오늘날 인터넷은 가장 주목받고 있는 정보통신 혁명을 주도하였다. 회사, 연구소, 대학교 등 다양한 직장에서는 서브넷에 이더넷망을 구축하고, 백본망에는 FDDI, ATM 등의 다양한 고속망을 구축하여 인터넷 서비스를 제공받고 있는 상황이다. 인터넷에서 핵심적으로 활용되는 TCP/IP 프로토콜 슈트의 처리과정과 그 속성의 면밀한 분석은 통신망의 문제점 파악이나 통신장비의 개발에 필수적이다. 본 논문에서는 이더넷 LAN 상에서 동작되는 TCP/IP를 기반으로 하는 인터넷 프로토콜과 Netware, NetBIOS 등과 같은 비-인터넷 프로토콜을 모니터링 및 시뮬레이션하는 프로토콜 분석장비 개발을 기술하였다. 개발 환경으로는 윈도우 98 OS와 MS 비주얼 C를 사용하였다. 비주얼 C로 작성된 응용 프로그램은 NDIS 소프트웨어와 인터페이스를 수행하여 개발되었다. 또한 개발된 시스템을 실제 대학교 10Mbps 이더넷 LAN에 적용하여 인터넷 프로토콜과 비-인터넷 프로토콜 정보를 모니터링 및 시뮬레이션 하였다. 모니터링 한 결과 한 개의 패킷 처리시간은 1.5ms였다. 시뮬레이션은 TCP 접속과 해제 관점에서 살펴보았으며, 이때 TCP 접속과 해제를 한번 수행시 약 8.6ms가 소요되었다. 이 결과는 10Mbps 이더넷 LAN 환경에서 TCP/IP 프로토콜 슈트의 모니터링에는 충분한 성능을 만족하며, 아울러 네트워크 장비 개발 시 충분한 성능 검증용으로 활용될 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권10호
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• pp.1-8
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• 2023

자동차의 주요 부품인 휠 베어링에 결함이 생기면 교통사고등 문제를 발생시켜 이를 해결하기 위해 빅데이터를 수집해서 예측진단 및 관리 기술을 통한 휠 베어링의 고장 유무 및 고장 유형을 조기에 알려 주는 알고리즘과 모니터링 시스템 개발이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 지능형 휠 허브 베어링 정비 시스템 구현을 위해 신뢰성 및 건전성에 대한 모니터링용 센서 및 예측 진단하는 알고리즘이 탑재된 임베디드 시스템을 개발하였다. 사용된 알고리즘은 휠 베어링에 설치된 가속도 센서로부터 진동 신호를 취득하고 이를 신호 처리기법, 결함주파수 분석, 건전성 특징 인자정의 등의 과정을 빅데이터 기술을 통해 고장을 예측하고 진단할 수 있다. 구현된 알고리즘은 진동 주파수 성분들은 최소화하고 휠 베어링에서 발생하는 진동 성분을 극대화할 수 있는 안정 신호 추출 알고리즘을 적용하고, 필터를 활용한 노이즈 제거에서는 인공지능 기반의 건전성 추출 알고리즘을 적용하였으며, FFT를 통한 결함 주파수를 분석하여 고장 특성인자 추출을 통한 고장을 진단하였다. 본 시스템의 성능 목표는 12,800ODR 이상으로 시험 결과를 통해 목표치를 만족하였다.

• Smart Structures and Systems
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• 제15권3호
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• pp.665-682
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• 2015

Structural identification or St-Id is 'the parametric correlation of structural response characteristics predicted by a mathematical model with analogous characteristics derived from experimental measurements'. This paper describes a St-Id exercise on Humber Bridge that adopted a novel two-stage approach to first calibrate and then validate a mathematical model. This model was then used to predict effects of wind and temperature loads on global static deformation that would be practically impossible to observe. The first stage of the process was an ambient vibration survey in 2008 that used operational modal analysis to estimate a set of modes classified as vertical, torsional or lateral. In the more recent second stage a finite element model (FEM) was developed with an appropriate level of refinement to provide a corresponding set of modal properties. A series of manual adjustments to modal parameters such as cable tension and bearing stiffness resulted in a FEM that produced excellent correspondence for vertical and torsional modes, along with correspondence for the lower frequency lateral modes. In the third stage traffic, wind and temperature data along with deformation measurements from a sparse structural health monitoring system installed in 2011 were compared with equivalent predictions from the partially validated FEM. The match of static response between FEM and SHM data proved good enough for the FEM to be used to predict the un-measurable global deformed shape of the bridge due to vehicle and temperature effects but the FEM had limited capability to reproduce static effects of wind. In addition the FEM was used to show internal forces due to a heavy vehicle to to estimate the worst-case bearing movements under extreme combinations of wind, traffic and temperature loads. The paper shows that in this case, but with limitations, such a two-stage FEM calibration/validation process can be an effective tool for performance prognosis.

• 한국항해항만학회지
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• 제42권1호
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• pp.25-30
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• 2018

본 연구는 VTS 시스템을 통해 선박 통항 상황을 모니터링 중 선박 간에 발생할 수 있는 충돌 위험 상황에 대한 해상교통관제사(Vessel Traffic Service Operator: 이하 VTSO)의 상황 인식에 따른 위험 태도를 분석하고자 실시되었다. 양 선박이 서로 근접하고 있는 상황에서 VTSO들의 주관적 관점에서의 위험 정도를 설문조사를 통하여 파악하고 이를 선박 충돌 위험도 평가모델(이하 CoRi)에 의한 계산 값과 비교함으로써, 근접상황에 대한 각 VTSO의 위험 태도를 분석하였다. 그 결과, VTSO 전체의 40% 이상이 약한 위험 회피형임을 확인할 수 있었고, VTSO의 위험 태도가 성별, 연령, 근무경력, 센터직책, 사고경험, 승선경력에 따라 차이가 있는지 분석한 결과, 근무경력, 센터직책, 사고경험에 대해 유의한 차이를 확인할 수 있었다. 또한, 유의한 차이가 확인된 요인으로 VTSO의 위험 태도를 설명할 수 있는 회귀모형을 도출하였고, 이를 CoRi에 적용함으로써 VTSO 개인에 따른 충돌 위험도를 예측하여 더욱 정확하고 안전한 VTS 서비스를 제공하기 위한 기초자료로 활용하고자 한다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제15권2호
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• pp.170-178
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• 2011

본 논문에서는 MEMS 센서와 블루투스 무선 통신 모듈을 이용하여 교량 모니터링을 위한 무선 계측 시스템 개발에 대한 연구를 수행하였다. 이를 위하여 MEMS 센서의 가속도 측정 범위 및 주파수 응답 범위 성능을 검증하기 위한 실험을 수행하여 교량 계측에 적합성 여부를 판단하였다. 실험 결과, 고성능의 압전형 가속도 센서에 비하여 동적 범위와 측정 주파수 범위의 성능은 낮으나 30Hz 미만의 저주파수 대역 측정에는 무리가 없을 것으로 판단한다. 그리고 최대 통신 거리 측정 결과, 280m정도의 성능을 가지고 있음을 확인하였다. 마지막으로 개발된 무선 가속도 센서 시스템을 공용중인 교량에 설치한 후, 교통하중에 의한 진동데이터를 획득하여 교량의 동특성을 실시간 분석하였다. 분석결과는 대상교량의 FE 해석결과와 비교를 통하여 무선 가속도 센서 시스템의 성능을 평가하였다. 실험 결과, MEMS 센서와 블루투스 무선 통신 모듈을 이용하여 개발한 무선 가속도 센서는 교량과 같은 저주파수 진동특성을 갖는 건설구조물의 계측에 효과적으로 사용할 수 잇을 것으로 판단된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제6권12호
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• pp.29-39
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• 2006

네트워크의 급속한 성장과 더불어 유무선 서비스 및 사용자들이 급증하고 있는 가운데 IEEE 802.1x 기반 WLAN 환경에서 Session hijacking 및 DoS 공격 등 취약점으로 인해 다양한 공격이 시도되고 있어 무선 네트워크에 대한 침입탐지/차단 시스템 개발이 시급하다. 본 연구에서는 AP(Access Point) 에서 임베디드 형태로 무선 패킷에 대한 모니터링 및 유해 트래픽 침입탐지/차단 기능을 제공하며 무선 네트워크에 대한 통합 보안 관리 기능을 제공하는 시스템을 개발하였다. 개발한 시스템은 기존의 무선망 보안 관리 시스템보다 경량화된 형태로 개발되었으며 무선 트래픽에 대한 능동적인 보안 관리 기능을 제공하여 대학 캠퍼스망과 같이 최근 급속도로 확산되고 있는 무선랜 기반 네트워크 환경에서의 개선된 보안관리 기능을 제공할 수 있었다.

• Journal of Information Science Theory and Practice
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• 제10권spc호
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• pp.143-153
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• 2022

With the development of networks and the increase in the number of network devices, the number of cyber attacks targeting them is also increasing. Since these cyber-attacks aim to steal important information and destroy systems, it is necessary to minimize social and economic damage through early detection and rapid response. Many studies using machine learning (ML) and artificial intelligence (AI) have been conducted, among which payload learning is one of the most intuitive and effective methods to detect malicious behavior. In this study, we propose a preprocessing method to maximize the performance of the model when learning the payload in term units. The proposed method constructs a high-quality learning data set by eliminating unnecessary noise (stopwords) and preserving important features in consideration of the machine language and natural language characteristics of the packet payload. Our method consists of three steps: Preserving significant special characters, Generating a stopword list, and Class label refinement. By processing packets of various and complex structures based on these three processes, it is possible to make high-quality training data that can be helpful to build high-performance ML/AI models for security monitoring. We prove the effectiveness of the proposed method by comparing the performance of the AI model to which the proposed method is applied and not. Forthermore, by evaluating the performance of the AI model applied proposed method in the real-world Security Operating Center (SOC) environment with live network traffic, we demonstrate the applicability of the our method to the real environment.

• 한국항만경제학회지
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• 제30권3호
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• pp.15-37
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• 2014

지속가능성은 경제적, 사회적 그리고 환경적 이슈를 아우르는 광의의 개념으로 해석된다. 이 논문은 2013년 초 부산항에서 수행한 인터뷰를 기반으로 항만운영의 지속가능 활동을 개념화함으로써 국제항만 운영의 지속가능성 확보를 위한 전략적 의사결정을 돕고 또한 향후 관련 연구에 초석을 마련하고자 한다. 빈도 및 패턴 분석을 이용하여, 지속가능 활동은 환경친화적 기술, 지속적인 관리와 향상, 내적 성장, 대화와 협력 등을 포함하는 것으로 밝혀졌다. 분석결과, 항만 및 항만관계자의 현재와 미래 요구사항을 수용할 수 있는 전략적/운영적 활동으로서의 지속가능 활동의 역할이 확인되었다. 지속가능 활동을 실천하는데 있어서 나타나는 장벽과 도전과제를 보여줌으로써, 연구결과는 항만이 지속가능 활동을 도입하고 실천하도록 하는 전략적 과제에 대한 유용한 정보을 제공한다.

• Smart Structures and Systems
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• 제30권6호
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• pp.661-671
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• 2022

Stayed cables are the key components for transmitting loads in cable-stayed bridges. Therefore, it is very important to evaluate the cable force condition to ensure bridge safety. An online condition assessment and anomaly localization method is proposed for cables based on the spatiotemporal correlation of grouped cable forces. First, an anomaly sensitive feature index is obtained based on the distribution characteristics of grouped cable forces. Second, an adaptive anomaly detection method based on the k-nearest neighbor rule is used to perform dissimilarity measurements on the extracted feature index, and such a method can effectively remove the interference of environment factors and vehicle loads on online condition assessment of the grouped cable forces. Furthermore, an online anomaly isolation and localization method for stay cables is established, and the complete decomposition contributions method is used to decompose the feature matrix of the grouped cable forces and build an anomaly isolation index. Finally, case studies were carried out to validate the proposed method using an in-service cable-stayed bridge equipped with a structural health monitoring system. The results show that the proposed approach is sensitive to the abnormal distribution of grouped cable forces and is robust to the influence of interference factors. In addition, the proposed approach can also localize the cables with abnormal cable forces online, which can be successfully applied to the field monitoring of cables for cable-stayed bridges.