• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제10권3호
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• pp.257-267
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• 2008

우리나라에서 흔히 채택하고 있는 배수형 터널은 배수시스템 열화 혹은 수압작용에 따라 누수가 발생하는 문제점을 내포하고 있다. 누수는 소량일 경우 외관으로 드러나지 않아, 육안으로 확인할 단계가 되면 이미 라이닝 손상 혹은 설비에 영향을 미치는 상황이 되어 초기에 인지하고 대책을 마련하는 것이 매우 중요하다. 그러나 운영 중인 배수터널의 누수거동을 확인하기 위해서는 터널을 훼손하여 배면을 조사하여야 하는데, 이는 터널 유지관리상 허용되기 어렵다. 본 연구에서는 비파괴 물리탐사법인 전기비저항 탐사법을 이용하여 터널의 방수막을 훼손하지 않고, 누수여부를 파악하는 새로운 시도를 하였다. 모형 라이닝을 제작하여 습윤정도, 혹은 열화에 따른 누수거동을 탐사한 결과 전기비저항 탐사법이 라이팅 배수기능모니터링 혹은 누수조사에 유용하게 활용될 수 있음을 확인하였다. 또한 이 방법은 라이닝 누수 보수공사 후, 추가 누수여부의 조사 및 보수공사 점검에도 유용하게 활용될 수 있음을 보였다.

• 융합정보논문지
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• 제7권1호
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• pp.25-33
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• 2017

기업에서는 정보유출을 막기 위해 방화벽, DLP 기능의 개별 보안시스템과 통합모니터링 시스템을 구축하여 내부직원에 의한 정보유출을 상시 모니터링하고 있다. 특히 통합모니터링 시스템의 많은 로그 데이터 때문에 시간과 금전적인 비용이 많이 발생하고 있으며, 시스템 속도 저하로 인해 빠른 정보유출 인원을 감지하기 힘들다. 빠른 정보유출 감지를 위해 대용량의 로그 데이터를 일자별, 개인별로 수치화하여 시스템 속도를 빠르게 할 필요가 있다. 그리고 정보유출 징후 인원에 대한 지속적인 모니터링 프로그램을 개발해서 관리할 필요성이 있다.

• Journal of Korean Neurosurgical Society
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• 제51권2호
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• pp.120-123
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• 2012

Objective : Percutaneous vertebroplasty (PVP) is usually carried out under three-dimensional (2D) fluoroscopic guidance. However, operative complications or bone cement distribution might be difficult to assess on the basis of only 2D radiographic projection images. We evaluated the feasibility of performing an intraoperative and postoperative examination in patients undergoing PVP by using three-dimensional (3D) reconstructive C-arm. Methods : Standard PVP procedures were performed on 14 consecutive patients by using a Siremobil Iso-$C^{3D}$ and a multidetector computed tomography machine. Post-processing of acquired volumetric datasets included multiplanar reconstruction (MPR) and surface shaded display (SSD). We analyzed intraoperative and immediate postoperative evaluation of the needle trajectory and bone cement distribution. Results : The male : female ratio was 2 : 12; mean age of patients, 70 (range, 77-54) years; and mean T score, -3.4. The mean operation time was 52.14 min, but the time required to perform and post-process the rotational acquisitions was 7.76 min. The detection of bone cement distribution and leakage after PVP by using MPR and SSD was possible in all patients. However, detection of the safe trajectory for needle insertion was not possible. Conclusion : 3D rotational image acquisition can enable intra- or post-procedural assessment of vertebroplasty procedures for the detection of bone cement distribution and leakage. However, it is difficult to assess the safe trajectory for needle insertion.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제11권4호
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• pp.848-859
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• 2016

System failures in thermal power plants (TPPs) can lead to serious losses because the equipment is operated under very high pressure and temperature. Therefore, it is indispensable for alarm systems to inform field workers in advance of any abnormal operating conditions in the equipment. In this paper, we propose a clustering-based fault detection method for steam boiler tubes in TPPs. For data clustering, k-means algorithm is employed and the number of clusters are systematically determined by slope statistic. In the clustering-based method, it is assumed that normal data samples are close to the centers of clusters and those of abnormal are far from the centers. After partitioning training samples collected from normal target systems, fault scores (FSs) are assigned to unseen samples according to the distances between the samples and their closest cluster centroids. Alarm signals are generated if the FSs exceed predefined threshold values. The validity of exponentially weighted moving average to reduce false alarms is also investigated. To verify the performance, the proposed method is applied to failure cases due to boiler tube leakage. The experiment results show that the proposed method can detect the abnormal conditions of the target system successfully.

• 정보보호학회논문지
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• 제29권2호
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• pp.321-330
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• 2019

기업에서 내부자에 의한 기업 기밀 유출 방지는 기업의 생존을 위한 필수 과제이다. 내부자에 의한 정보유출 사고를 막기 위해 기업에서는 보안 솔류션을 도입하여 적용하고 있으나 접근 권한이 있는 내부자의 이상행위를 효과적으로 탐지하는 데에는 한계가 있다. 이번 연구에서는 기업의 제품 제조 이력, 품질 정보 등을 담고 있는 제조정보시스템의 작업자 작업화면 접근 로그 데이타를 기계학습 기법의 비지도학습 알고리즘을 활용하여 정상적인 접근 로그와 비정상적인 접근 로그를 효과적으로 군집화하는 방법을 연구하여 이상징후 탐지를 위한 최적화된 속성 선택 모델을 제시하고자 한다.

• International Journal of Safety
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• 제11권2호
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• pp.15-21
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• 2012

This paper is aimed to develop an electrical fire detection system (EFDS) which can analyze the possibility of electrical fire for overcurrent, leakage current and arc signals of panel board in traditional market shop. The EFDS adopted fuzzy logic and precursory data for overcurrent, leakage current and arc signals to evaluate the possibility of electrical fire. The signals are obtained directly from panel board in traditional market shops and fuzzy membership function is obtained from experiment, simulation, expert's advice. The overcurrent data is acquired by thermal data of normal and abnormal states (partial disconnection) on the insulated electrical wire, in accordance with the increase of the current signal, The leakage current data is obtained under various environments. The arc signal is acquisited by waveforms of instantaneous value in time domain and frequency band in frequency domain. The Fuzzy algorithm for DB of EFDS consists of fuzzification, inference engine by Mamdani's method and defuzzification by center of gravity method. In order to verify the performance and reliability of EFDS, it was applied to Jeon-Ju traditional market shops (90 shops) in Korea. Results show that EFDS in this paper is useful in alarming the fire case, which will prevent severe damage to human beings and properties, and reduce the electrical fires in a vulnerable area of electrical disaster.

• 상하수도학회지
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• 제32권5호
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• pp.461-470
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• 2018

In this study, the leak signal was measured by using an accelerometer to analyze the basic data and methodology for the development of the leak point estimation method in the water supply pipe. The measured results were analyzed by frequency analysis and cross-correlation analysis for leakage signals, and the error range was compared and analyzed with the actual leak point distance. As a result, it was confirmed that the vibration intensity due to leakage from the water leakage point was attenuated according to the distance. In the case of the ductile iron casting used in the experiment, the intensity of the signal at the 945 Hz, 1,500 Hz, 2,300 Hz band was increased with the change of the pressure in the pipe at 4mm of leakage hole. Also, it was confirmed that as the water pressure increases, the intensity of the leak signal increases but the similarity of the signal decreases. The results of this study confirm that the accelerometer sensor can be used efficiently for leak detection and it can be used as a basic data for the analysis for the development of leak point estimation method in the future.

• 한국수자원학회논문집
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• 제46권10호
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• pp.969-976
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• 2013

수돗물의 공급과정에서 발생되는 상수관망의 누수는 소중한 수자원의 손실, 공급에너지의 추가적인 소요 등 사회경제적인 손실을 초래한다. 본 연구에서는 관로 상에 설치되어 실시간으로 계측되는 유량자료를 이용하여 누수를 감시하는 모형을 적응 칼만필터 기법을 이용하여 제시하였다. 제안된 누수감시 알고리즘에서는 수돗물 사용량의 시간적 변화와 요일적 변동을 고려함으로써 예측의 신뢰도를 향상시키는 방안을 제시하였다. 또한 기존의 칼만필터 기법에 혁신과정을 추가하여 잡음의 공분산에 대한 자동보정을 통하여 예측의 정확도를 개선하였다. 개발된 모형은 사인형태의 가상 유량자료에 대한 모의실험을 통하여 적응 칼만필터 기법의 예측정확도를 기존의 칼만필터 기법과 비교하였으며, JE시의 2개소 블록유량자료에 대한 현장 적용성 평가를 실시하였다. 본 연구의 결과는 관로의 파열에 의한 누수 및 비정상적인 용수사용량에 대한 감시를 통하여 상수관망의 효율적인 운영관리에 적용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 산업융합연구
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• 제20권7호
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• pp.65-71
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• 2022

ICT의 발달과 함께 4차 산업혁명 시대가 도래 하면서 데이터의 양은 방대해지고, 빅데이터 기술들이 대두되면서 데이터를 가공, 저장, 처리하는 기술이 중요해지고 있다. 본 논문에서는 산업체와 공공장소 등에서 중요 파일 유출 시 그 피해는 국가적, 재산적으로 심각하기 때문에 모니터링을 통해 이벤트를 감지하고 해시 값을 이용하여 판단하는 시스템을 제안한다. 연구 방법으로는 선택적 이벤트 방식을 사용하여 파일 유출 발생 시 암호화 작업 수행 후 사전에 등록한 해시 값을 비교한 뒤 중요 파일 여부를 판단한다. 특정 이벤트에 대한 모니터링으로 시스템 부하를 최소화하고 Signature를 분석한 후 판별하여 정확성을 개선한다. 데이터베이스에 사전 등록한 해시 값을 비교하여 판별하는 것으로 기밀성을 개선한다. 향후 연구로는 네트워크 및 다양한 경로를 통한 파일 유출 방지를 위한 보안 솔루션 연구가 필요하다.

• 해양환경안전학회지
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• 제28권1호
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• pp.184-192
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• 2022

밸브의 내부 누설 현상은 밸브의 내부 부품의 손상에 의해 발생하며 배관 시스템의 사고와 운전정지를 일으키는 주요 요인이다. 본 연구는 버터플라이형 밸브의 내부 누설에 따라 배관계에서 발생하는 음향방출 신호를 이용하여 배관 가동 중 실시간 누설 진단의 가능성을 검토하였다. 이를 위해 밸브의 작동 모드별로 측정한 시간영역의 AE 원시신호를 취득하였으며 이로부터 구축한 데이터셋은 데이터 기반의 인공지능 알고리즘에 적용하여 밸브의 내부 누설 유무를 진단하는 모델을 생성하였다. 누설 유무진단을 분류의 문제로 정의하여 SVM 기반의 머신러닝과 CNN 기반의 딥러닝 분류 알고리즘을 적용하였다. 데이터의 특징 추출에 기반한 SVM 분류 모델의 경우, 이진분류 모델에서 구축된 모델에 따라 83~90%의 정확도를 나타냈으며, 다중 클래스인 경우 분류 정확도가 66%로 감소하였다. 반면, CNN 기반의 다중 클래스 분류 모델의 경우 99.85%의 분류 정확도를 얻을 수 있었다. 결론적으로 밸브 내부 누설 진단을 위한 SVM 분류모델은 다중 클래스의 정확도 향상을 위해 적절한 특징 추출이 필요하며, CNN 기반의 분류모델은 프로세서의 성능 저하만 없다면 누설진단과 밸브 개도 분류에 효율적인 접근방법임을 확인하였다.