• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권2호
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• pp.659-679
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• 2015

Distributed applications are composed of multiple nodes, which exchange information with individual nodes through message passing. Compared with traditional applications, distributed applications have more complex behavior patterns because a large number of interactions and concurrent behaviors exist among their distributed nodes. Thus, it is difficult to detect anomalous behaviors and determine the location and scope of abnormal nodes, and some attacks and misuse cannot be detected. To address this problem, we introduce a method for detecting anomalous behaviors based on process algebra. We specify the architecture of the behavior detection model and the detection algorithm. The anomalous behavior detection and analysis demonstrate that our method is a good discriminator between normal and anomalous behavior characteristics of distributed applications. Performance evaluation shows that the proposed method enhances efficiency without security degradation.

• 한국압력기기공학회 논문집
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• 제20권1호
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• pp.66-74
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• 2024

This study investigates the effects of temperatures and strain rates on the strength and ductility of Gr.91 (ASME Grade 91) steel which is widely being used as a heat-resistant material in Generation IV nuclear and super critical thermal power plants. The tensile behavior of modified 9Cr-1Mo (Gr.91) steel was studied for the three strain rates of 6.67×10^-5/s, 6.67×10^-4/s and 6.67×10-3/s over the temperature range from room temperature (RT) to 650℃. Experimental results showed that at specific combinations of temperatures (300~400℃) and strain rates, serrations appeared in the stress-strain curves. Concurrently, abnormal behaviors such as a plateau in yield strength and tensile strength, a minimum in ductility and negative strain rate sensitivity were observed. These phenomena were analyzed as significant characteristics of dynamic strain aging (DSA). Since this abnormal behavior in Gr.91 steel affects the material strength, it is judged that a correlation analysis between DSA and material strength should be crucial in the design and integrity evaluation of Gr. 91 steel pressure vessel and piping subjected to high-temperature loading.

• 융합정보논문지
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• 제10권8호
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• pp.15-22
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• 2020

4차 산업 혁명과 데이터 환경의 급격한 변화는 기존 관계형 데이터베이스(RDB)는 기술적 한계를 드러내고 있다. IDC/금융/보험 등 전 분야에서 비정형 데이터에 대한 새로운 분석방안으로 그래프 데이터베이스(GDB) 기술에 관심이 높아지고 있다. 그래프 데이터베이스는 상호 연동된 데이터를 표현하고 광범위한 네트워크에서 연관 관계 분석에 효율적인 기술이다. 본 연구는 기존 RDB를 GDB 모델로 확장하고, 새로운 이상징후 탐지를 위해 기계학습 알고리즘(패턴인식, 클러스터링, 경로거리, 핵심추출)을 적용하였다. 성능분석 결과 이상 행위 성능(약 180배 이상)이 크게 향상되었고, RDB로 분석 불가능한 5단계 이후 이상징후 패턴을 추출할 수 있음을 확인하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제29권5호
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• pp.1027-1037
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• 2019

기존의 사이버 공격 탐지 솔루션은 일반적으로 시그니처 기반 내지 악성행위 분석을 통한 방식의 탐지를 수행하므로, 알려지지 않은 방식에 의한 공격은 탐지하기 어렵다는 한계가 있다. 시스템에서는 상시로 발생하는 다양한 정보들이 시스템의 상태를 반영하고 있으므로, 이들 정보를 수집하여 정상상태를 학습하고 이상상태를 탐지하는 방식으로 알려지지 않은 공격을 탐지할 수 있다. 본 논문은 정상상태 학습 및 탐지에 활용하기 위하여 문자열을 그 순서와 의미를 보존하며 정량적 수치로 변환하는 머신러닝 임베딩(Embedding) 기법과 이상상태의 탐지를 위하여 다수의 정상데이터에서 소수의 비정상 데이터를 탐지하는 머신러닝 이상치 탐지(Novelty Detection) 기법을 이용하여 사이버 공격에 의한 시스템 이상상태를 탐지하는 방안을 제안한다.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제8권4호
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• pp.135-143
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• 2021

Information has an essential role in decision-making for investors who will invest in financial markets, especially regarding the policies on the condition of COVID-19. The purpose of this study is to determine the market reaction to the information published by the government regarding the policy changes to the provisions of Trading Halt on the IDX in an emergency using the event study method. The population in this study was companies listed on the Indonesia Stock Exchange in March 2020; the sample selection technique was purposive sampling. Data analysis used a normality test and one sample T-test. The results of the study found that there were significant abnormal returns on the announcement date, negative abnormal returns around the announcement date, and significant trading volume activity occurring three days after the announcement. The existence of a significant positive abnormal return on the announcement date indicates that the market responds quickly to information published by the government. The practical implication of this research can be taken into consideration for investors in making investment decisions to analyze and determine the right investment options so that investors can minimize the risk of their investment and maximize the profits they want to achieve.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.498-500
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• 2022

CCTV는 위험 상황을 파악하고 신속히 대응함으로써, 인명과 자산을 안전하게 보호한다. 하지만, 점점 많아지는 CCTV 영상을 지속적으로 모니터링하기는 어렵다. 이런 이유로 CCTV 영상을 지속적으로 모니터링하면서 이상행동이 발생했을 때 알려주는 장치가 필요하다. 최근 영상데이터 분석에 인공지능 모델을 활용한 많은 연구가 이루어지고 있다. 본 연구는 CCTV 영상에서 관측할 수 있는 다양한 이상 행동을 분류하기 위해 영상데이터 사이의 공간적, 시간적 특성 정보를 동시에 학습한다. 학습에 이용되는 인공지능 모델로 End-to-End 방식의 3D-Convolution Neural Network(CNN)와 ResNet을 결합한 다중 분류 딥러닝 모델을 제안한다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제9권3호
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• pp.129-138
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• 2005

본 논문은 사장교에서 모니터링 시스템을 통해 획득한 가속도 자료를 이용하여 케이블 관리기준 장력을 결정하기 위한 방법을 제시한다. 현재 한국의 많은 장대교량에 모니터링 시스템이 설치되어 있다. 모니터링 시스템은 교량의 이상현상이나 손상을 진단하고 관리주체에 경고하기 위해 설치된다. 사장교에 있어서는 그 기하학적인 형상 때문에 케이블 장력이 교량 이상징후의 중요한 지시가 될 수 있다. 만약 케이블 장력관리치가 너무 높거나 또는 너무 낮게 설정되면, 모니터링 시스템은 교량의 이상징후를 적절하게 경고하지 못할 것이다. 일반적으로, 관리치는 경험이나 공학적 판단에 의해 결정된다. 그러나 본 논문에서는 케이블 장력에 대한 확률분포모형과 신뢰성 해석에 기초한 새로운 케이블 장력관리치 설정에 대한 방법을 제시한다. 제안된 방법은 적용성 검토를 위하여 실제 콘크리트 사장교에 적용되었다.

• 한국차세대컴퓨팅학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.7-14
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• 2019

감시 영상에서 군중 행동의 자동 모니터링 및 감지는 보안, 안전 및 자산 보호와 같은 방대한 응용 프로그램으로 인해 컴퓨터 비전 분야에서 중요한 관심을 받고 있다. 또한 연구 커뮤니티에서 군중 분석 분야가 점차 증가하고 있다. 이를 위해서는 군중들의 행동을 감지하고 분석하는 것이 매우 필요하다. 본 논문에서는 스마트 시티에 설치된 감시 카메라의 비정상적인 활동을 감지하는 딥러닝 기반 방법을 제안하였다. 미세 조정된 VGG-16모델은 트레이닝된 공개적으로 사용 가능한 벤치마크 군중 데이터 셋을 실시간 스트리밍으로 테스트한다. CCTV카메라는 비디오 스트림을 캡쳐하는데, 비정상적인 활동이 감지되면 경보가 발생하여 추가 손실 전에 즉각적인 조치가 이루어지도록 가장 가까운 경찰서로 전송된다. 우리는 제안된 방법이 기존의 첨단 기술 보다 성능이 뛰어남을 실험으로 입증하였다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제51권1호
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• pp.31-44
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• 2019

This study simulated a control rod assembly (CRA), which is a part of reactor shutdown systems, in immersed and fluid flow conditions. The CRA was inserted into the reactor core within a predetermined time limit under normal and abnormal operating conditions, and the CRA (which consists of complex geometric shapes) drop behavior is numerically modeled for simulation. A full-scale prototype CRA drop test is established under room temperature and water-fluid conditions for verification and validation. This paper describes the details of the numerical modeling and analysis results of the several conditions. Results from the developed numerical simulation code are compared with the test results to verify the numerical model and developed computer code. The developed code is in very good agreement with the test results and this numerical analysis model and method may replace the experimental and CFD method to predict the drop behavior of CRA.

• 정보처리학회논문지C
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• 제10C권4호
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• pp.397-404
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• 2003

프로그램 행위기반 침입탐지 기법은 데몬 프로그램이나 루트 권한으로 실행되는 프로그램이 발생시키는 시스템 호출들을 분석하고 프로그램 행위 프로파일을 구축하여 잠재적인 공격을 효과적으로 탐지한다. 그러나 각 프로그램마다 매우 큰 프로파일이 구축되어야 하는 문제점이 있다. 본 논문은 프로파일의 크기를 줄이기 위해, 프로그램 행위 프로파일링 및 이상행위 탐지에 X$^2$ 거리기반 다변량 분석 기법을 응용하였다. 실험 결과, 프로파일을 비교적 작게 유지하면서 탐지율에서는 의미있는 결과를 보였다.