Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2001.10a
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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.
Many studies have been conducted to quickly detect out-of-control situations in autocorrelated processes. The most traditionally used method is a residual control chart, which uses residuals calculated from a fitted time series model. However, many procedures for monitoring autocorrelated processes using statistical learning methods have recently been proposed. In this paper, we propose a monitoring procedure using the latent vector of LSTM Autoencoder, a deep learning-based unsupervised learning method. We compare the performance of this procedure with the LSTM Autoencoder procedure based on the reconstruction error, the RNN classification procedure, and the residual charting procedure through simulation studies. Simulation results show that the performance of the proposed procedure and the RNN classification procedure are similar, but the proposed procedure has the advantage of being useful in processes where sufficient out-of-control data cannot be obtained, because it does not require out-of-control data for training.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2017.05a
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pp.627-628
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2017
Recently, the smart health care industry is showing great interest in health due to the rapid rise of the industry, and various devices capable of monitoring health status in daily life are being developed. In this study, we implemented a system to monitor cardiac activity and anomalous signals from cardiac activity measurement in a manner different from conventional electrocardiogram or pulse wave measurement. And, we performed the measurement evaluation on the subject using the implemented heart sound system. As a result, we confirmed the possibility of monitoring cardiac activity during daily life through heart sound measurement.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2015.01a
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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.
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.
The alarm monitoring technology applied to existing operating ships manages data items such as temperature and pressure with AMS (Alarm Monitoring System) and provides an alarm to the crew should these sensing data exceed the normal level range. In addition, the maintenance of existing ships follows the Planned Maintenance System (PMS). whereby the sensing data measured from the equipment is monitored and if it surpasses the set range, maintenance is performed through an alarm, or the corresponding part is replaced in advance after being used for a certain period of time regardless of whether the target device has a malfunction or not. To secure the reliability and operational safety of ship engine operation, it is necessary to enable advanced diagnosis and prediction based on real-time condition monitoring data. To do so, comprehensive measurement of actual ship data, creation of a database, and implementation of a condition diagnosis monitoring system for condition-based predictive maintenance of auxiliary equipment and piping must take place. Furthermore, the system should enable management of auxiliary equipment and piping status information based on a responsive web, and be optimized for screen and resolution so that it can be accessed and used by various mobile devices such as smartphones as well as for viewing on a PC on board. This update cost is low, and the management method is easy. In this paper, we propose CBM (Condition Based Management) technology, for autonomous ships. This core technology is used to identify abnormal phenomena through state diagnosis and monitoring of pumps and purifiers among ship auxiliary equipment, and seawater and steam pipes among pipes. It is intended to provide performance diagnosis and failure prediction of ship auxiliary equipment and piping for convergence analysis, and to support preventive maintenance decision-making.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2012.06d
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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.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2023.05a
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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.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2022.11a
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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.
Monitoring and analyzing the status of smart objects, the ubiquitous smart monitoring system provides several information such as user-state index, service states and system operation among the services in real time. It also provides self-optimization and self-management for enhancing the performance of services. In order to expand the application scope of this real-time monitoring system, it is indispensible to process huge amount of stream data. In this paper, we propose a load balancing scheme to solve the overload of the monitoring agents. Our proposed scheme reduces deadline miss ratio of entire data by more than 80%.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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