• 제목/요약/키워드: 이상상태 모니터링

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프로세스 상태 모니터링을 통한 효율적인 침입탐지시스템 (An Efficient Intrusion Detection System By Process State Monitoring)

  • 남중구;임재걸
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (1)
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    • pp.664-666
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    • 2001
  • 침입탐지의 종류를 탐지 방법 측면에서 구분해보면 크게 이상탐지와 오용탐지로 나뉘어진다. 침입탐지의 주된 목적은 탐지오류를 줄이고 정확한 침입을 판가름하는데 있다. 그러나 기존의 이상탐지와 오용탐지 기법은 그 방법론상에 이미 판단오류 가능성을 내포하고 있다. 이상탐지는 정상적인 사용에 대한 템플릿을 기초로 하므로 불규칙적인 사용에 대처할 수 없고, 오용탐지는 침입 시나리오라는 템플릿에 기초하므로 알려지지 않은 침입에 무방비 상태인 문제가 있다. 침입의 주요 목적은 관리자의 권한을 얻는 것이며 그 상태에서 쉘을 얻은 후 원하는 바를 행하는 데 있을 것이다. 그러므로 그 상태를 얻으려는 프로세스와 추이와 결과를 모니터링하여 대처하면 호스트기반 침입의 근본적인 해결책이 될 수 있다. 그러므로 본 연구에서는 프로세스의 상태를 모니터링함으로써 컴퓨터시스템의 침입을 탐지하는 새로운 기술에 대해 제안하고 설명한다. 프로세스의 상태는 일반상태, 특권상태 관리자상태 등으로 구분되며, 시스템에 의해 부여된 실사용자ID, 유효ID, 실그룹ID, 유효그룹ID를 점검함으로써 이루어진다. 본 연구에서 모니터링에는 BSM을 사용하며, 호스트기반에서 사용한 프로세스의 상태 모니터링에 의한 침입탐지시스템 구현한다.

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LSTM Autoencoder를 이용한 자기상관 공정의 모니터링 절차 (Procedure for monitoring autocorrelated processes using LSTM Autoencoder)

  • 지평진;이재헌
    • 응용통계연구
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    • 제37권2호
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    • pp.191-207
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    • 2024
  • 자기상관 공정에서 이상상태를 빠르게 탐지하는 절차에 대해 많은 연구가 진행되어 왔다. 가장 전통적인 절차는 관측된 데이터에 대해 적합한 시계열 모형에서 계산된 잔차를 이용하는 잔차 관리도이다. 그러나 최근에는 통계적 학습 방법을 이용하여 자기상관 공정을 모니터링하는 절차가 많이 제안되었다. 이 논문에서는 딥러닝에 기반한 비지도 학습 방법인 LSTM Autoencoder의 잠재 벡터를 이용한 모니터링 절차를 제안하고, 이를 모의실험을 통해 LSTM Autoencoder의 복원 오차를 이용한 절차, RNN 분류 모니터링 절차, 그리고 잔차 관리도 절차의 성능과 비교하였다. 모의실험 결과, 제안된 절차와 RNN 분류 모니터링 절차의 성능은 유사하지만, 제안된 절차는 학습에 이상상태의 데이터가 필요하지 않기 때문에 이상상태의 데이터를 충분하게 확보할 수 없는 공정에 유용하게 적용할 수 있다는 장점이 있다.

심음을 이용한 심장 판막 질환 의심 모니터링 시스템 (Cardiac Valve Disease Suspicion Monitoring System Using Heart Sound)

  • 김진환;노윤홍;정도운
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2017년도 춘계학술대회
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    • pp.627-628
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    • 2017
  • 최근 스마트 헬스케어 산업의 급부상과 대중들의 건강에 대한 높은 관심을 바탕으로 일상생활 중 건강상태를 모니터링 할 수 있는 다양한 디바이스들이 개발되고 있다. 본 연구에서는 심장활동상태의 모니터링을 위해 기존의 심전도 또는 맥파 계측과는 다른 방법으로 심음의 계측을 수행하고 이로부터 심장활동 및 이상 징후를 모니터링 할 수 있는 시스템을 구현하였다. 그리고 구현된 심음시스템을 이용하여 실제 피험자를 대상으로 계측 평가를 수행하였으며, 그 결과 심음계측을 통한 일상생활 중 심장활동상태의 모니터링 가능성을 확인하였다.

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선박 엔진 상태 예측 시스템 개발 (Development of Forecasting System for Condition of Ship Engine)

  • 양재군;이상윤
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2015년도 제51차 동계학술대회논문집 23권1호
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    • pp.179-180
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    • 2015
  • 운항하는 선박의 특성상 미래 상태를 반영한 예방정비는 선박의 안전한 운항과 운영비용 절감에 중요한 요인이다. 이에 본 논문에서는 선박 엔진의 세 가지 주요 베어링의 마모 상태를 모니터링하고 앞으로의 마모 정도를 예측하는 시스템을 개발하였다. 이 시스템은 현재의 실린더 하사점 레벨 데이터를 기반으로 앞으로의 실린더 하사점 레벨을 예측한다. 실험에 적용한 실린더 하사점 레벨 데이터는 테스트 지그를 제작하여 발생시켰고, 이 장치를 통해서 취득한 데이터를 이용하여 선박 엔진의 미래 상태를 예측하였다.

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DTV 모니터링 시스템

  • 이상주
    • 방송과미디어
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    • 제7권2호
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    • pp.4-11
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    • 2002
  • 지난 96년 7월 국내 최초로 위성 디지털 시험방송을 시작한 KBS는 2001년 12월에 한국디지털위성방송 컨소시움인 스카이라이프에 참여하여 서비스를 제공하고 있으며, 지상파방송에서도 1년여 기간동안의 시험방송을 끝으로 2001년 11월부터 디지털 본방송을 실시하고 있다. 이러한 디지털방송 시대를 준비하는 과정의 일환으로 KBS 기술연구소에서는 98년 디지털 위성방송의 송출 및 수신상태 및 스트림의 이상 유무를 모니터링 할 수 있는 위성방송용 모니터링시스템을 개발하였으며, 지난 2000년에는 지상파 디지털방송을 모니터링 할 수 있는 지상파 DTV 방송용 모니터링 시스템을 개발하였다. 이 두 가지 시스템은 앞으로 본격화될 디지털방송 시대에 크게 기여할 것이다. 본 고에서는 지상파 디지털방송 모니터링 시스템의 특징과 기능에 대해서 서술하였다.

반응형 웹 기반 선박 보조기기 및 배관 상태 진단 모니터링 시스템 구현 (Implementation of Responsive Web-based Vessel Auxiliary Equipment and Pipe Condition Diagnosis Monitoring System)

  • 박순호;최우근;최경열;권상혁
    • 한국항해항만학회지
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    • 제46권6호
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    • pp.562-569
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    • 2022
  • 기존 운항선박에 적용되어 있는 알람 모니터링 기술은 온도, 압력 등의 데이터 항목을 AMS(Alarm Monitoring System)으로 관리하고 해당 센싱 데이터가 정상 수준 범위를 초과할 경우만 선원에게 알람을 제공한다. 또한 기존 선박의 정비는 PMS(Planned Maintenance System)를 따른다. 이는 장비로부터 측정된 센싱 데이터가 설정범위 이상으로 측정되어 이에 따른 알람을 통해 정비하거나, 대상 기기의 고장 유무에 관계없이 일정 시간 사용 후 해당 부품을 사전에 교체하는 방식으로 운영되고 있다. 하지만 선박 기관운영의 신뢰성과 운항 안전성을 확보하기 위해서는 실시간 상태 모니터링 데이터 기반의 사전적 진단 및 예측이 가능해야 한다. 그러기 위해서 실선 데이터를 종합적으로측정하여 데이터베이스화 하고 이를 선박의 보조기기와 배관의 상태기반 예지보전을 위한 상태 진단 모니터링 시스템을 구현하고자 한다. 특히 반응형 웹 기반으로 선박의 보조기기와 배관 상태 정보를 관리할 수 있도록 하였으며, 선내 개인용 컴퓨터(Personal Computer, PC)에서 보는 용도뿐만 아니라 스마트폰 등 다양한 모바일 기기의 접근 및 활용이 가능하도록 화면과 해상도에 맞춰 최적화된 상태 관리가 가능하도록 하여 업데이트 비용이 적게 들며, 관리 방법도 쉽다. 본 논문에서는 자율운항선박 핵심 기술인 상태기반정비(Condition Based Management, CBM) 기술력을 확보하기 위해 선박의 보조기기 중 펌프와 청정기, 그리고 배관 중 해수 및 스팀 배관의 상태 진단 모니터링을 통해 이상 현상을 파악하고, 이를 통해 융합 분석할 수 있도록 선박 보조기기 및 배관의 성능 진단 및 고장 예측에 활용하여 예방정비 의사결정을 지원하고자 한다.

해운물류 임베디드 장치의 상황 적응형 에너지 관리 기법 (Situation-Adaptive Energy Control Technique for Maritime Embedded System)

  • 김태훈;곽광훈
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(D)
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    • pp.115-117
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    • 2012
  • 해운물류를 통해 컨테이너 화물 운송에 소요되는 기간은 목적지에 따라서는 3개월 이상의 시간이 소요된다. 또한, 육상운송, 항만적치, 해상운송 등의 다양한 경로를 거치며 이동하며, 이때 필요로 하는 기능 또한 다양화 된다. 따라서 임베디드 장치를 이용한 해운물류 모니터링에서는 상황에 따라 사용해야할 통신방법과 센서 등이 달라지게 되며, 따라서 일반적인 배터리로는 화물 도착시까지 상태 모니터링의 라이프 타임을 보장 받을 수 없다. 본 논문에서는 해운물류의 흐름에 따라 필요한 통신모드 및 센서만을 사용하고, 배터리 관리를 통해 동작을 제어하는 방법을 제안한다 따라서, 다양한 통신 모드와 센서를 효율적으로 제어하고, 배터리 상태를 모니터링하고 관리함으로써 해운물류에서 화물의 출발부터 도착까지 라이프타임을 유지하여 지속적인 모니터링 정보를 제공할 수 있다.

수면 패턴 모니터링을 통한 반려동물 헬스케어 시스템 설계 (A Design of Pet Healthcare System through Sleep Pattern Monitoring)

  • 김민서;최혁순;문남미
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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    • pp.650-651
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    • 2023
  • 반려동물의 건강 상태를 파악하기 위해서 수면 패턴을 모니터링하는 것은 중요하다. 본 논문에서는 6축 센서 데이터를 활용하여 수면 패턴을 모니터링하고, 이를 바탕으로 설계된 헬스케어 시스템을 제안한다. 이 시스템은 크게 데이터 수집, 행동 분류, 수면 패턴 모니터링으로 구성된다. 6축 센서 데이터와 ResNet-LSTM을 통해 반려동물의 행동(두 발로 서다, 네 발로 서다, 걷다, 킁킁대다, 뒷다리만 앉다, 엎드리다, 모든 발이 앉다, 놀다, 빠르게 걷다)을 분류하고, 분류된 행동을 활용하여 수면패턴을 분석한다. 이를 통해 수면 이상을 확인하고 반려동물의 건강 상태를 간접적으로 평가하여 적절한 처치 및 관리하고자 한다.

자율운항선박 핵심 기관시스템 성능 모니터링 및 고장예측 진단 기술 개발

  • 박재철;권혁찬;이갑헌;장화섭
    • 한국항해항만학회:학술대회논문집
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    • 한국항해항만학회 2022년도 추계학술대회
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    • pp.265-267
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    • 2022
  • 선박 기관시스템이 효율적이고 안이정적인 운용을 위해서는 실시간 상태 모니터링 기반의 이상탐지, 고장진단 더 나아가 고장예측에 따른 대응조치를 할 수 있는 기술이 필요하며 이를 상태기반 유지관리(Condition Based Maintenance, CBM)이라 지칭한다. 해당 기술을 개발 및 확보하기 위해서는 가장 우선적으로 기관시스템에 대한 다양한 고장 데이터가 확보되어야 하며 이후, 확보된 데이터에 대한 특징추출 등 전처리 알고리즘, 고장 진단 및 예측 알고리즘 등을 개발하여야 한다. 본 연구에서는 선박 추진용 엔진 및 발전기 엔진에 대한 상태기반 유지관리 기술의 개발현황과 향후 지속적인 연구 추진방향을 소개하고자 한다.

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실시간 유비쿼터스 지능공간 모니터링 시스템을 위한 에이전트와 스마트 객체 간의 부하 분산 기법 (Load Balancing Scheme between Agents and Smart Objects for Real-Time Monitoring System of Ubiquitous Smart Space)

  • 장홍규;이동욱;김재훈
    • 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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    • 제16권4호
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    • pp.447-451
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    • 2010
  • 유비쿼터스 지능공간 모니터링 시스템은 유비쿼터스 지능공간 내에서의 다양한 스마트 객체의 기능, 성능 및 상태를 모니터링하고 분석함으로써 사용자 지수, 서비스의 통합 동작 상황, 서비스의 상태를 판단할 수 있는 정보를 실시간으로 제공해준다. 또한 최적화 및 자기 관리를 통하여 서비스 성능을 향상시킬 수 있는 기능을 제공한다. 이러한 실시간 모니터링 시스템의 적용범위를 확장하기 위해서는 유동적인 대량의 데이터 처리가 필요하다. 본 논문에서는 모니터링 시스템을 구성하는 스마트 객체의 데이터 발생에 따라 유발되는 에이전트들의 부하를 해결하기 위해 부하를 예측하여 미리 분산시키는 기법을 제안한다. 제안된 기법이 적용된 시스템은 실험을 통해 기존의 시스템에 비해 전체 데이터 마감시간 초과율이 매개변수가 1일 경우, 80%이상 감소됨을 보여준다.