본 논문에서는 네트워크의 생존성을 보장하고 신뢰성 높은 인터넷 서비스를 제공하기 위한 차세대 보안기술로서 인터넷의 액세스점에 위치하는 이상 트래픽 제어기(ATC, Abnormal Traffic Controller)를 제안한다. ATC의 주요 개념은 이상 트래픽 감지와 트래픽 제어기술에 있는데, 네트워크에서 에러의 요인이 계속 존재하거나 반복되는 경우 이상 트래픽 제어를 통해 서비스 완료성을 가능한 보장하는 것을 그 목적으로 한다. 분석결과, 이상 트래픽 중 유효 트래픽의 비율이 $30{\%}$를 초과하는 경우에는 이상 트래픽에 대한 제어정책을 사용하는 ATC는 기존의 네트워크 노드 뿐만 아니라 차단정책을 사용하는 ATC보다 우수한 성능을 나타내었다. 과다 트래픽의 알려지지 않은 공격이 발생하는 경우, 높은 오탐지율로 인해 기존의 네트워크 IDS로는 한계가 있는데, 이러한 환경에서 ATC는 네트워크 노드를 도와서 이상 트래픽을 제어하는데 주요한 역할을 수행하게 된다.
일반적으로 비정상 신호 탐지 연구에서는 데이터 불균형으로 인해 정상 신호 특징을 주된 정보로 사용한다. 본 논문에서는 비정상 신호의 특징을 학습하는 병렬 오토인코더를 이용한 효율적인 비정상 신호 탐지기법을 제안한다. 제안된 동일한 구조로 이루어진 병렬 오토인코더는 정상 신호와 비정상 신호에 대한 특징을 학습하는 정상 복원기와 비정상 복원기로 구성되며, 정상 및 비정상 데이터를 순차적으로 학습함으로써 불균형 데이터 문제를 효율적으로 해결할 수 있다. 뿐만 아니라 보다 높은 탐지성능 향상을 위해서 부가적인 이진 분류기가 추가될 수 있다. 공개된 음향데이터를 이용한 실험결과, 제안된 병렬 탐지모델의 학습시간이 단일 오토인코더 탐지모델과 비교하여 약 1.31 ~ 1.61배 늘어나지만, 최소 22 % 이상의 Area Under Curve(AUC) 향상을 보였다. 또한, 사전에 훈련된 병렬 오토인코더를 이용하여 수중 음향데이터를 전이학습한 결과 수중 비정상 신호 AUC 탐지성능을 93 % 이상 향상시킬 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 네트워크의 생존성을 보장하고 신뢰성 높은 인터넷 서비스를 제공하기 위해 인터넷의 액세스점에 위치하는 예측기반 이상 트래픽 제어기(ATCoP, Abnormal Traffic Controller based on Prediction)를 제안한다. ATCoP는 네트워크로 유입되는 트래픽 중 이상 트래픽을 제어하는 방법으로서, 알려지지 않은 공격에 의해 트래픽이 과다하게 발생하는 경우에, 정상 트래픽에 우선권을 주기 위해 서비스 성공률을 측정하고 그 결과를 기준으로 정상 트래픽용 예약 채널의 수를 결정하여 정상 트래픽의 서비스 수준을 보장함으로써 서비스 생존성을 높히는 방법이다. 만일 예약 채널의 수가 증가하면, 이상트래픽에 할당되는 채널의 수가 감소하게 되어 이상트래픽의 서비스 생존율은 감소하게 된다. 분석결과, 제안 방식은 입력트래픽의 특정 범위에서는 정상트래픽의 블록킹율을 일정 수준으로 유지시켜주는 효과가 있음을 알 수 있었다.
In this paper, abnormal heating of circuit breaker in panel board by poor connection was studied. Firstly, calculation method of contact resistance shown in IEC 60943 was examined. Secondly, concerning abnormal heating of circuit breaker in panel board, field measurements were performed. Field measurements showed that locally abnormal heating by poor connection could be detected, therefore, in that case, immediate action was needed. Finally, experiments regarding abnormal heating between terminal of circuit breaker and electric wire were conducted. The results showed that abnormal heating above $180^{\circ}C$ was measured. Also, in the results of analysis of electrical waveforms according to load current, voltage drop occurred around poor connection, and the oxide was generated according to mechanical vibration. In order to prevent electrical disaster caused by poor connection, adequate torque should be applied to electrical connection, and periodic check-ups are needed.
Teratogenic effects of diazinon were assessed morphologically and cholinergic blocking agents. Diazinon at doses ranging from 25 to 2000 ug /egg, was Injected on day 3 of incubation. TD50s were different for the various teratogenic signs (wry neck, micromelia, abnormal feathering, abnormal beak and curled claws). The threshould dose for wry neck was higher than threshould dose for other signs; 40 ug/egg produced substantial micromelia, abnormal feathering. abnormal beak and curled claws, but gave no signs of wry neck. In contrast to the teratogenic doses, the LD50 of diazinon was very high (above 2000 ug /egg). One of the characteristics of diazinon-induced teratogenesis was reduced body weight (78.7%) and body length (73.8%). Maximal teratogenic effects, scored as signs of retarded growth, wry neck micromelia, abnormal feathering, abnormal beak, and curled claws, were produced when the insectcide was administered on the third or fourth day. The threshold dose for type II teratogenic signs(such as wry neck and short neck) was higher than for type I (such as micromelia and abnormal feathering). Morphological studies, using atropine and gallamine, suggested that nicotine but not muscarinic receptors may be involved in the mechanism of diazinon induced type II malformations.
The number of abnormal operation procedures (AOPs) for mitigating a plant abnormal status amounts to about one hundreds for the most of 1000MWe optimized power plant (OPR1000) and it is expected that the number of AOPs would be increased to cope with an abnormal status occurred newly. However, it is not well organized for operators to select a proper AOP from alarms occurred in main control room (MCR) during a plant abnormal status. It may be a burden to operators since the selection of AOP to respond an abnormal status is authorized by operators. When multiple alarms occur in MCR, it would take more time to respond them than a single alarm. To reduce the efforts, various MCR operation support systems have been developed. The purpose of this study was to develop a multi-alarm pattern card to select an appropriate AOP effectively when multiple alarms occurs in a single upper layout (UL) of MCR. It can be applied for an operation support tool as well as an education tool.
With expanded use of B2B(between enterprises), B2G(between enterprises and government) and EDI(Electronic Data Interchange), and increased amount of available network information and information protection threat, as it was judged that security can not be perfectly assured only with security technology such as electronic signature/authorization and access control, Bayesian networks have been developed for protection of information. Therefore, this study speculates Bayesian networks system, centering on ERP(Enterprise Resource Planning). The Bayesian networks system is one of the methods to resolve uncertainty in electronic data interchange and is applied to overcome uncertainty of abnormal invasion detection in ERP. Bayesian networks are applied to construct profiling for system call and network data, and simulate against abnormal invasion detection. The host-based abnormal invasion detection system in electronic trade analyses system call, applies Bayesian probability values, and constructs normal behavior profile to detect abnormal behaviors. This study assumes before and after of delivery behavior of the electronic document through Bayesian probability value and expresses before and after of the delivery behavior or events based on Bayesian networks. Therefore, profiling process using Bayesian networks can be applied for abnormal invasion detection based on host and network. In respect to transmission and reception of electronic documents, we need further studies on standards that classify abnormal invasion of various patterns in ERP and evaluate them by Bayesian probability values, and on classification of B2B invasion pattern genealogy to effectively detect deformed abnormal invasion patterns.
In this study a tendency of abnormal sea surface temperature (SST) occurrence in the seas around South Korea is analyzed from daily SST data from satellite and 14 buoys from August 2020 to July 2021. As thresholds 28℃ and 4℃ are used to determine marine heatwaves(MHWs) and abnormal low water temperature (ALWT), respectively, because those values are adopted by the National Institute of Fisheries Science for the breaking news of abnormal temperature. In order to calculate frequency of abnormal SST occurrence spatially by using satellite SST, research area was divided into six areas of coast and three open seas. ALWT dominantly appeared over a wide area (7,745 km2) in Gyeonggi Bay for total 94 days and it was also confirmed from buoy temperature showing an occurrence number of 47 days. MHWs tended to be high in frequency in the coastal areas of Chungcheongdo and Jeollabukdo and the south coastal areas while in case of buoy temperature Jupo was the place of high frequency (32 days). This difference was supposed to be due to the low accuracy of satellite SST at the coasts. MHWs are also dominant in offshore waters around Korean Peninsula. Although detecting abnormal SST by using satellite SST has advantage of understanding occurrence from a spatial point of view, we also need to perform detection using buoys to increase detection accuracy along the coast.
The data collected by the In-Situ Decommissioning (ISD) sensors are time-specific, age-specific, and developmental stage-specific. Research has been done on the stream data collected by ISD testbed in the recent few years to seek both frequent episodes and abnormal frequent episodes. Frequent episodes in the data stream have confirmed the daily cycle of the sensor responses and established sequences of different types of sensors, which was verified by the experimental setup of the ISD Sensor Network Test Bed. However, the discovery of abnormal frequent episodes remained a challenge because these abnormal frequent episodes are very small signals and may be buried in the background noise of voltage and current changes. In this work, we proposed Advanced Data Analytics (ADA) methods that are applied to the baseline data to identify frequent episodes and extended our approach by adding more features extracted from the baseline data to discover abnormal frequent episodes, which may lead to the early indicators of ISD system failures. In the study, we have evaluated our approach using the baseline data, and the performance evaluation results show that our approach is able to discover frequent episodes as well as abnormal frequent episodes conveniently.
본 연구에서는 사면의 이상 거동 및 붕괴 감지를 위해 실제 계측시스템 설치 후 이상보고가 있었던 사변을 대상으로 비모수적 통계방법인 주성분분석 (PCA : Principal Component Analysis)을 적용하였다. 분석결과, 사면의 이상거동여부를 나타내는 척도인 주성분점수는 이상징후 발생시 정상상태에 비해 상대적으로 크거나 낮은 값을 나타내어 변화량에 큰 차이를 보였다. 이를 통해 주성분 분석을 이용하여 사면의 이상 거동 및 붕괴를 감지할 수 있는 것을 확인하였다. 주성분분석을 활용하여 정량적인 사면거동 및 이상징후의 예측이 가능할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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