• Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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• v.45 no.9
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• pp.724-733
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• 2017

Accidents caused by upset condition leads to fatal damage to both manned and unmanned aircraft. This paper deals with real-time detection of these aircraft upset situations to prevent further severe situations. Firstly, the difference between sensor measurement and predicted measurement from Extended Kalman filter is monitored to determine whether a target aircraft goes into an upset condition or not. In addition, repeating the time update stage of the Extended Kalman filter for a specific length of time can enable future upset situation prediction. The results of aforementioned both the approaches will build a bridge to upset prevention for future generation of manned/unmanned aircraft.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 2009.11a
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• pp.524-527
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• 2009

최근 감시, 상황판단, 정보전달에 있어서 비디오 영상의 사용이 점점 증가하고 있다. 그러나 비디오 영상에 나타나는 객체들의 비정상행위를 탐지하는 것은 사용자에게 의존한다. 따라서 사용자가 비정상 행위를 놓치기 쉽고, 상황에 대한 대처가 늦어진다는 문제가 발생한다. 이러한 점을 개선하기 위해 실시간 영상 마이닝 기법을 이용한 비정상행위 탐지법이 연구되었으나, 제약 조건이 심하고, 불필요하게 추적되는 데이터가 많아 효율이 떨어진다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 개선하여 3차원 환경에서의 객체의 추적에 대한 정확도를 높이고 일반적인 상황에서도 적용이 가능한 비디오 마이닝을 이용한 비정상 행위 탐지 기법을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.592-595
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• 2010

본 논문에서는 감시카메라 환경에서 취득한 오디오 데이터를 입력으로 하여, 비정상 상황을 인식하는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 단일클래스 SVM의 대표적인 모델인 SVDD와 최근 얼굴 인식 분야에서 성공적인 업적을 보여주고 있는 신호 처리 분야의 SRC를 계층적으로 결합한 구조로써, 첫 번째 계층에서는 SVDD로 비정상 소리를 신속하게 탐지하여 관리자에게 알람 경고하고, 두 번째 계층의 SRC는 탐지된 비정상 소리를 유형별로 세분화 식별하여 관리자에게 비상 상황을 보고함으로써 관리자의 위기 상황 대처를 돕는다. 제안된 시스템은 실시간 처리가 가능하며, 점증적 갱신의 학습 능력으로 인하여 비정상 오디오 데이터베이스의 변화에도 능동적으로 적응할 수 있다. 실험을 통하여 제안된 시스템의 성능을 검증한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06c
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• pp.347-350
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• 2011

감시카메라 환경에서의 비정상 집단행동 탐지란 감시카메라로부터 유입되는 영상에서 다중 객체가 위험에 처한 상황을 신속하고 정확하게 탐지 및 인식하는 분야를 말한다. 본 논문에서는 CCTV 등과 같은 감시카메라 환경에서 움직임 벡터와 SVDD를 이용하여 집단내의 비정상 상황을 탐지하는 프로토타입 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 움직임 벡터를 이용하여 영상내의 움직임 정보를 추출 표현하였으며, 비정상 집단행동의 판별 문제를 실용적 차원의 단일 클래스 분류 문제로 재해석하여 단일 클래스 SVM의 대표적 모델인 SVDD를 탐지자로 설계하였다. 공개적으로 사용 가능한 벤치마크 데이터 셋인 PETS 2009와 UMN을 이용하여 본 논문에서 제안한 비정상 집단행동 탐지 시스템의 성능을 실험적으로 검증한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.05a
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• pp.661-664
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• 2022

양돈을 관리하는 데에 있어 비정상 개체를 식별하고 사전에 추적하거나 격리할 수 있는 양돈업 시스템을 구축하는 것은 효율적인 돈사관리를 위한 필수 요소이다. 그러나 돈사내의 이상 상황을 탐지하는 연구는 보고되었지만, 이상 상황이 발생한 돼지를 특정하여 식별하는 연구는 찾아보기 힘들다. 따라서, 본 연구에서는 소리를 활용하여 이상 상황이 발생함을 탐지한 후 영상을 활용하여 소리를 낸 특정 돼지를 식별할 수 있는 시스템을 제안한다. 해당 시스템의 주요 알고리즘은 활성 화자 탐지 문제에서 착안하여 이를 돈사에 맞게 적용하여, 비정상 소리를 내는 활성 돼지를 식별 가능하도록 구현하였다. 제안한 방법론은 모의 실험을 통해 돈사 내의 이상 상황이 발생한 돼지를 식별할 수 있음을 확인하였다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.56 no.10
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• pp.679-690
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• 2023

Leakage is one of the representative abnormal conditions in Water distribution systems (WDSs). Leakage can potentially occur and cause immediate economic and hydraulic damage upon occurrence. Therefore, leakage detection is essential, but WDSs are located underground, it is difficult. Moreover, when multiple leakage occurs, it is required to prioritize restoration according to the scale and location of the leakage, applying for an optimal restoration framework can be advantageous in terms of system resilience. In this study, various leakage scenarios were generated based on the WDSs hydraulic model, and leakage detection was carried out containing location and scale using a Deep learning-based model. Finally, the leakage location and scale obtained from the detection results were used as a factor for the priority of leakage restoration, and the results of the priority of leakage restoration were derived. The priority of leakage restoration considered not only hydraulic factors but also socio-economic factors (e.g., leakage scale, important facilities).

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.10a
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• pp.611-614
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• 2016

최근 철도 산업의 비중이 증가함에 따라 열차의 안정적인 주행이 그 어느 때보다 중요한 이슈로 부각되고있다. 특히, 열차의 진로 변경을 위한 핵심 요소인 선로전환기의 결함은 열차의 사고와 직결되는 장비 중 하나로써, 그 이상 여부를 사전에 인지하여 선로전환기의 안정성을 확보하기 위한 유지보수의 지능화 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 선로전환기의 작동 시 발생하는 소리정보를 활용하여 선로전환기의 비정상 상황을 분류하는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 먼저, 선로전환기의 상황별 소리를 수집하고, 다양한 소리정보를 추출하여 특징 벡터를 생성한다. 다음으로, 딥러닝 모델 중 하나인 DNN(Deep Neural Network)을 이용하여 선로전환기의 비정상 상황을 분류한다. 실제 선로전환기의 전환 시 발생하는 소리 데이터를 기반으로 DNN의 파라미터에 따른 다양한 실험을 수행한 결과, 약 93.10%의 정확도를 갖는 안정적인 DNN 모델을 설계하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.05a
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• pp.556-558
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• 2018

다양한 센서들과 디바이스들이 실시간으로 정보를 주고받는 산업 IoT환경에서 싱크노드에게 속하는 하위 센서 및 디바이스들을 통한 데이터 손실 및 시스템 마비를 발생시킬 수 있는 상황이 발생될 수 있다. 따라서 본 논문은 위의 상황을 고려하여 센서 및 디바이스의 정상범주를 파악하고 비정상적인 디바이스를 판별을 통해 시스템 보안성을 향상시키는 방안을 제시한다. 싱크노드에 속하는 센서 및 디바이스들의 로그데이터를 통해 주성분 분석법을 통해 데이터의 차원을 감소시키고 차원 감소시킨 데이터를 K-means 클러스터링 알고리즘에 적용하여 정상범주 내에 속하지 않는 디바이스를 판별하여 비정상 센서 및 디바이스를 판별한다. 비정상 데이터로 판별된 센서 및 디바이스의 모니터링을 통해 시스템의 보안성을 향상시킬 수 있도록 한다.

• Journal of the Korean Institute of Gas
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• v.1 no.1
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• pp.64-72
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• 1997

A strategy is proposed for the systematic synthesis of goal-tree to support the operation of abnormal situation in chemical plant. A knowledge base using the heuristics of operators is organized for synthesizing goal tree to take appropriate safety precautions with properties of accident. A computer-based system which utilizes artificial intelligence technique is developed to evaluate the effectiveness of the methodology and applied to the model plant.

• Journal of the Korean Society for Aviation and Aeronautics
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• v.26 no.1
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• pp.10-24
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• 2018

This paper tried to analyze the response of air traffic controller(ATC) against abnormal situations using survey based on cognitive strategies suggested by Malakis et al.(2010). The survey designed to empirically analyze the effect of the cognitive strategy factors on organizational effectiveness. The main purpose of this research was as follows: First, it was analyzed both the individual-scale and team-scale factors which constructed the cognitive strategy against abnormal situations. Secondly, how seriously impact the ATC's cognitive strategies on their organizational effectiveness. The organizational effectiveness was divided into such two latent variables as job absorption and job satisfaction. According to the a analysis, it was proven that premeditated act of ATC had a positive significant effect on team-scale cognitive strategies such as teamwork, communication and error management. Moreover, it was found out the team-scale cognitive strategies had also a positive significant effect on job absorption. On the other hands, individual-scale cognitive strategies had no or negative effect on job absorption. Job absorption was proven to have a significant effect on job satisfaction of ATC.