• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2010년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.37 No.1(D)
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• pp.354-359
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• 2010

센서 네트워크는 광범위한 영역에서 다양한 환경정보를 수집 가능하다. 센서 네트워크 환경에서 발생하는 다양한 이벤트 유형 중에 군집 이벤트는 객체의 군집, 물질의 확산 등과 같은 다양한 형태로 발생한다. 센서의 에너지 제약 특성을 고려하여 군집 이벤트에 대한 에너지 효율적인 탐지 기법에 대한 다양한 기법들이 연구되고 있다. 기존에 제안된 군집 이벤트 탐지 기법들 중 이벤트를 감지한 모든 노드들의 정보를 이용하지 않고, 이벤트의 경계 정보만을 추출하여 기지국으로 전송함으로써 군집 이벤트를 탐지하는 기법이 제안되었다. 하지만 군집 이벤트의 범위가 넓어지고 센서의 배포 밀도가 높을 경우 경계에 위치한 노드들 또한 증가하여 많은 전송 비용을 필요로 한다. 본 논문에서는 에너지 효율적인 군집 이벤트 탐지를 위해 이벤트 경계 노드들의 정보를 압축/요약하여 나타낼 수 있는 인-네트워크 최소 경계 다각형을 생성 기법을 제안한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.34 No.1 (D)
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• pp.21-24
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• 2007

ESM 에서 보안이벤트 분석기술에는 실시간 보안이벤트 필터링 기술, 보안이벤트 상호연관분석기술, 보안이벤트 시각화 분석기술이 활용되고 있다. 기존 보안이벤트 분석기술에서 탐지하지 못하는 미탐을 감소시키고 침입 탐지율을 향상시키기 위하여 보안이벤트 프로파일링 기술을 접목한 침입추론 기술을 제안한다. 보안이벤트를 네트워크 분류, 호스트 분류, 웹 이벤트 분류로 유형을 구분하고 각각을 프로파일링 하여 네트워크 공격의 Anomaly와 웹 어플리케이션 공격을 탐지할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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• pp.1095-1097
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• 2015

본 논문에서는 트위터 기반 이벤트 탐지에서의 기계학습을 통한 지명 노이즈제거 방식을 제안한다. 이벤트 탐지 시스템은 트위터 사용자 개개인을 이벤트 탐지의 센서로 이용하여 특정 지명에서 발생하는 이벤트를 탐지하였다. 그러나 지명과 동형이의어 관계의 단어가 탐지되어 이벤트 탐지의 정확도를 낮추는 요인이 된다. 이에 본 논문에서는 먼저 노이즈 관련 데이터베이스 구축을 이용하여 제거 필터링을 진행한 후에 기계학습을 이용해서 지명 유무를 결정하였다. 실험결과 본 논문에서 제시하는 예측기법은 89.6%의 신뢰도로 노이즈제거 기법의 필요성을 보였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제4권8호
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• pp.301-308
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• 2015

SNS는 사용자들의 관계 형성을 도와주는 웹 기반의 온라인 플랫폼 서비스이다. 기존의 SNS 사용자들은 이를 이용하기 위해 주로 데스크톱이나 노트북을 이용하였다. 그러나 최근 스마트폰의 보급으로 인해 웹 접근성이 확대되면서 SNS 사용자가 크게 증가하였다. SNS를 이용하는 사용자들은 주로 자신의 일상이나 경험한 일들을 다른 사용자들과 공유한다. 이때 사용자 개인을 하나의 센서로 가정하고 그들이 남긴 콘텐츠를 분석할 수 있다면, 이를 이용해 현실에서 발생한 이벤트를 탐지할 수 있다. 이러한 시도는 이미 많은 연구에서 진행되고 있다. 특히 트위터의 경우 이벤트 탐지에 적합한 구조적 특징들로 인해 관련 분야에서 다양하게 활용되고 있다. 그러나 대부분이 제한적인 이벤트 탐지 및 이벤트가 발생한 지역을 탐지하는 것에 있어 명확한 한계점을 지니고 있다. 이에 본 논문에서는 트위터에서 언급 빈도가 급증한 지역들을 기반으로 이벤트가 발생한 지역을 실시간으로 탐지하는 TRED(Twitter based Realtime Event-location Detector) 시스템을 제안하였다. 이후 성능평가를 통해 제안하는 시스템이 실시간으로 동작할 수 있는지를 확인하였고, 실제 발생한 이벤트를 탐지함으로써 효율성을 입증하였다. 또한 노이즈 제거를 통한 탐지율 향상을 언급하였으며 향후 보다 높은 성능의 시스템에 대한 가능성을 보였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제30권6호
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• pp.1255-1261
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• 2020

캐시 부채널 공격은 CPU의 공유 캐시 자원을 이용하여 시스템에서 민감한 정보를 획득해내는 공격 유형이다. 최근 모바일 시스템에서 클라우드까지 다양한 환경에 공격이 가해짐에 따라 많은 탐지 전략이 제안되었다. 기존의 캐시 부채널 공격들은 많은 수의 캐시 이벤트를 발생시키는 특징을 가지고 있었기 때문에 기존의 탐지 기법은 대부분 캐시 이벤트를 주의 깊게 모니터링하는 것에 기반하여 설계되었다. 그러나 최근에 제안된 공격은 공격 중에 캐시 이벤트를 적게 유발하는 경향이 있다. 예를 들어 PRIME+ABORT 공격은 캐시에 접근하여 액세스 시간을 측정하는 대신 Intel TSX를 활용한다. 이러한 특징으로 인해 캐시 이벤트 기반 탐지 기법은 해당 공격을 탐지하기 어렵다. 본 논문에서는 PRIME+ABORT 공격에 대한 심층 분석을 수행하여 캐시 이벤트 이외에 공격 탐지에 활용 가능한 유용한 하드웨어 이벤트를 밝힌다. 이를 기반으로, PRIME+ABORT 공격 탐지 기법인 PRIME+ABORT Detector를 제시하고, 실험을 통해 제안한 탐지 기법이 0.3%의 성능 오버헤드로 99.5%의 탐지 성공률을 달성할 수 있음을 보인다.

• 전자통신동향분석
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• 제27권4호
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• pp.114-122
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• 2012

최근 CCTV(Closed Circuit Television)의 설치가 증가하면서 효율적인 모니터링을 위하여 지능형 영상분석 기술에 대한 관심이 높아지고 있다. 지능형 영상분석 기술은 영상의 정보를 분석하여 자동으로 이상 행위를 탐지하고 관리자에게 경보를 전송하는 기술로써, 사고를 사전에 예방하고 사고가 발생한 경우에는 신속하게 대응하여 피해를 줄일 수 있게 해준다. 본고에서는 지능형 영상분석 기술이 탐지할 수 있는 이상 행위, 즉 이벤트를 그 목적에 따라서 보안, 비즈니스 인텔리전스, 객체인식으로 구분하여 현재 기술 수준을 살펴볼 것이다. 그리고 앞으로 지능형 영상분석에서 이벤트 탐지 기술의 발전 방향을 사람의 행동인식, 행위 기반 이상 현상 탐지, 군중 환경에서 이벤트 탐지, 지능형 영상분석 구조의 변화 등의 관점으로 구분하여 살펴보고자 한다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제36권4호
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• pp.292-305
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• 2009

무선 센서 네트워크는 산업 공정 제어, 기계 및 자원 관리, 환경 및 서식지 모니터링 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 그리고 이러한 분야들에서 무선 센서 네트워크를 사용하는 주된 목적 중 하나는 이벤트 탐지이다. 사용자의 요청에 따른 다수의 이벤트를 탐지하기 위해서는 센서 데이터와 이벤트의 조건들과의 조인(Join) 연산이 필요하다. 만약 이벤트의 조건들이 너무 많고 그에 비해 센서 노드의 저장용량이 작을 경우, 센서 노드에 이벤트의 조건들을 저장하여 인-네트워크 조인(In-Network Join)을 할 수 가없다. 본 논문에서는 다수의 이벤트 조건들과 센서 노드의 제한적인 저장 용량을 고려하여, 에너지 효율적으로 다중 이벤트 탐지를 할 수 있는 조건 병합 기반의 인-네트워크 조인 방법을 제안하고자 한다. 이 방법은 원래의 이벤트 조건들 중에 일부를 병합된 조건으로 대체함으로써, 전체 이벤트의 조건의 개수를 줄인다. 메시지 전송에 대한 예측 모델을 만들어서 조건 병합의 대상을 선택하는 알고리즘에 적용하였다. 실험을 통하여 제안한 예측 모델에 대한 검증을 하고, 기존의 방법에 비해서 제안한 방법의 성능이 우수함을 입증하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제3권9호
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• pp.341-348
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• 2014

스마트폰의 확산으로 인한 웹 접근성의 발달은 소셜 네트워크를 기반으로 하는 플랫폼 서비스 이용자의 급격한 증가를 이끌어냈다. 그중에서도 개방적인 네트워크를 기반으로 빠른 확산과 강력한 영향력을 보이는 트위터(Twitter)는 하루 평균 5억 건이 넘는 트윗(Tweet)이 생산되는 대표적인 서비스이다. 따라서 트위터를 이용하여 이벤트를 탐지하려는 다양한 연구들이 진행되고 있다. 그러나 기존의 연구들은 이벤트 탐지를 위해 트윗을 구성하는 다양한 조건에 대한 고려 없이 일반 문서와 동일하게 일반적인 TFIDF 알고리즘을 적용하였다. 또한 TF와 DF에 대한 언급이 생략된 채, 사전에 지정한 키워드와 관련된 이벤트를 대상으로 탐지하였다. 이에 본 논문에서는 트위터의 특징을 반영한 TFIDF 변형 알고리즘인 RTFIDF VT를 제안하고, 실험을 통해 이벤트 탐지에 최적인 것으로 검증된 TF와 DF 구간을 밝힌다. 최종 검증된 TF와 DF의 구간과 RTFIDF VT를 적용하여 특정시점을 입력받아 이벤트로 예상되는 지역명들과 이벤트 관련 키워드의 결과 집합을 추출하는 시스템을 제안한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권12호
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• pp.101-108
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• 2010

센서네트워크에서 노드의 에너지 제약 특성을 고려하여 군집 이벤트를 위한 에너지 효율적인 탐지 기법에 대한 다양한 연구들이 진행되고 있다. 기존에 제안된 군집 이벤트 탐지 기법들은 이벤트를 탐지한 센서 중 군집의 경계에 위치한 노드의 정보만을 추출하여 기지국으로 전송하는 방식을 취한다. 하지만 군집 이벤트의 범위가 넓어지고 센서의 배포 밀도가 높아지면 이벤트 경계에 위치한 노드들의 수 또한 증가하여 많은 전송 비용을 필요로 한다. 본 논문에서는 이벤트 경계 노드들의 정보를 압축/요약하여 나타낼 수 있는 인-네트워크 최소 경계 다각형을 이용한 에너지 효율적인 군집 이벤트 탐지 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 대규모 센서 네트워크 환경에서 MBP 생성기법을 통해 군집 이벤트의 경계 정보를 표현한다. 제안하는 기법의 우수성을 보이기 위해 제안하는 기법과 기존 기법과의 성능평가를 수행하였다. 성능평가 결과, 최대 92%이상의 정확도를 유지하며 80.13% 에너지 소모량이 감소하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2014년도 제49차 동계학술대회논문집 22권1호
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• pp.373-376
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• 2014

최근 모바일 기기 및 무선기기의 발달로 인하여 센서 네트워크가 다양한 분야에서 응용되고 있다. 따라서 센서에서 실시간으로 발생하는 스트리밍 데이터에서 이벤트를 감지하고 분석하는 것은 중요한 연구 분야로 부각되고 있다. 단순 이벤트의 발생 조건을 빠르게 판별하기 위해 비트맵 인덱스 기반 복합 이벤트 검출 기법 등 여러 가지 방법들이 사용되고 있지만, 아직까지 이기종 센서에서 발생하는 각기 다른 형태의 데이터를 융합하여 이벤트를 검출하는 복합 이벤트 처리에 대한 연구는 미비한 실정이다. 본 논문에서는 각기 다른 형태를 가지는 스트리밍 데이터에 멤버쉽 함수를 적용하여 퍼지화 함으로서 이기종 센서에서 발생하는 데이터를 융합 처리가능하며, Quine-Mccluskey 감축기법을 통하여 규칙의 신뢰도 및 속도가 향상된 의사결정을 하는 고속 이벤트 탐지기법을 제안한다.