• 한국농공학회지
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• 제39권6호
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• pp.31-40
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• 1997

Potential impacts for unfavourable weather conditions and the assessment of the magnitudes of their adverse effects on crop yields were studied. EPIC model was investigated for its capability on crop yield predictions for rice and soybean. Weather generationmodel was used to generate long-term climatic data. The model was verified with ohserved climate data of Suwon city. Fifty years weather data including abnormal conditions were generated and used for crop yield simulation by EPIC model. Crop yield probability function was derived from simulated crop yield data, which followed normal distribution. Probable crop yield reductions due to abnormal weather conditions were also analyzed.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.125-137
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• 2012

As the Internet use explodes recently, the malicious attacks and hacking for a system connected to network occur frequently. For such reason, lots of intrusion detection system has been developed. Intrusion detection system has abilities to detect abnormal behavior and unknown intrusions also it can detect intrusions by using patterns studied from various penetration methods. Various algorithms are studying now such as the statistical method for detecting abnormal behavior, extracting abnormal behavior, and developing patterns that can be expected. Etc. This study using clustering of data mining and association rule analyzes detecting areas based on two models and helps design detection system which detecting abnormal behavior, unknown attack, misuse attack in a large network.

• 산업융합연구
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• 제21권8호
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• pp.43-49
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• 2023

2018년부터 기후변화에 따른 폭염과 한파에 의해 사회기반시설에 점증적으로 많은 피해를 미치고 있다. 최근 4년간 기후변화에 따른 영향 중에 냉해에 대한 피해가 매년 증가하여 특정 지역에 국한되었던 피해가 이제는 전국에 걸쳐서 나타나고 있으며, 이를 최소화하기 위한 각계각층의 전문가들에 의한 노력이 집중되고 있다. 그러나 불연속적으로 측정되는 데이터들 속에서 지역 특색을 반영하고자 하는 기존 연구들에서는 갑작스럽게 발생하는 이상 저온에 대한 실시간 관측 연구는 쉽지 않은 상황이다. 본 연구에서는 냉해 발생에 영향을 미치는 기상 데이터를 기준으로 냉해 피해가 발생하였던 시점의 기상 패턴을 탐색한 후 이상저온 발생 시점을 확인할 수 있는 알고리즘 패턴 개발을 하였다. 본 연구의 결과물은 과거의 데이터에 의존하지 않고 실시간으로 발생하는 데이터에 의한 이상저온이 발생한 시점을 시간 시점에서 확인할 수 있다는 점에서 지역적 기상 편차를 의식하지 않고 확인이 가능하다는 점에서, 이상저온 발생 시점 데이터를 확보할 수 있다는 점에서 관련 분야에 많은 도움이 될 것으로 기대할 수 있다.

• 한국기계가공학회지
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• 제18권6호
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• pp.82-90
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• 2019

To reduce emissions of marine pollutants, regulations are being tightened around the world. In the shipbuilding and shipping industries, various countermeasures are being put forward. As there are limits to applying countermeasures to ships already in operation, however, it is necessary for these vessels to use energy efficiently. The sensors installed on ships typically gather a very large amount of data, and thus a big data platform is needed to manage and analyze the data. In this paper, we build a big data analysis platform based on Hadoop and Spark, and we present a method to detect abnormal ship operation using the platform. We also utilize real ship operation data to discuss the data analysis experiment.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2004년도 ICCAS
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• pp.176-180
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• 2004

The ST-segment that the beginning part of T wave is the important diagnostic parameter to finding myocardial ischemia. Abnormal ST appears in two types. One is the level change, and the other is the pattern change. In this paper, we describe the monitoring of abnormal ST using PC based system. Hardware of this system consists of transmitter, receiver and PC. The function of transmitter is measuring ECG in three channels which are selected manually and transmitting the data to receiver by digital radio way. Connection with receiver and PC is by RS232C, and the data received on the PC is analyzed automatically by ECG analysis algorithm and saved to file. In the algorithm part for detecting abnormal ST, ST-segments are approximated by a polynomial. This method can detect all of the deviation and pattern change of ST-segment regardless the change in the heart rate or sampling rate. To gain algorithm reliability, the method rejects distorted polynomial approximation by calculation the difference between the approximated ST-segment and original ST-segment. In pre-signal processing, the wavelet transformation separates high frequency bands including QRS complex from the original ECG. Consequently, the process improves the performance of detecting each feature points.

• 정보과학회 논문지
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• 제41권12호
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• pp.1152-1159
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• 2014

본 논문에서는 거주자의 생활환경 데이터를 실시간으로 수집하고 분석하여 응급상황이 발생하거나 이상 징후가 발견될 경우 적절한 조치를 통해 거주자의 안전을 보장하는 시스템에 대해 기술한다. 기존 시스템의 경우 주로 다양한 센서를 통해 수집되는 데이터를 이용하여 상황을 판단하지만 제안하는 시스템은 기존의 시스템에 카메라를 추가하여 가중치 차 영상과 거주자의 움직임 벡터 값을 통해 기존 시스템의 문제점을 보완하고자 한다. 기존 시스템의 경우 거주자에게 이상이 발생했다고 판단하기 까지 약 48시간 정도가 소요되지만, 제안 시스템의 경우 1시간 이내에 이상이 발생하였음을 인지할 수 있었다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제22권2호
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• pp.197-206
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• 2011

신호처리 관련 응용문제에서는 신호에서 실시간으로 발생하는 비정상적인 사건들을 탐지하는 것이 매우 중요하다. 이전에 알려져 있는 비정상 사건 탐지방법들은 신호에 대한 명확한 통계적인 모형을 가정하고, 비정상적인 신호들은 통계적인 모형의 가정 하에서 비정상적인 사건들로 해석한다. 탐지방법으로 최대우도와 베이즈 추정 이론이 많이 사용되고 있다. 그러나 앞에서 언급한 방법으로는 로버스트 하고 다루기 쉬운 모형을 추정한다는 것은 쉽지가 않다. 좀 더 로버스트한 모형을 추정할 수 있는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 로버스트 하다고 알려져 있는 서포트 벡터 기계를 이용하여 온라인으로 비정상적인 신호를 탐지하는 방법을 제안한다.

• 한국환경과학회지
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• 제15권1호
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• pp.59-66
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• 2006

High concentration of chlorophyll a occurred around the Ulleung Warm Eddy off Ulleung Island in the East Sea of Korea in spring season. The abnormal distributions of chlorophyll a were captured by satellite remote sensing and measured field data. The temporal and spatial scale of the abnormal distributions were around 20days and 50km diameter off Ullung Island. The anomalies were quantified b)'estimated chlorophyll a derived from OCM and SeaWiFS ocean color data from 2000 to 2004. The origin of abnormal hish concentrations was estimated by this study. It was that suspended material discharged from the Nakdong River and the coastal water located in the southeastern part of Korean Peninsula moved to northeastern coast, and then moved to off Ullung island, The high chlorophyll a concentrations including inorganic materials were accumulated by anticyclonic eddy such as the Ullung Warm Eddy around Ullung island in the East Sea of Korea in spring season.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제8권12호
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• pp.1-7
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• 2021

The study examines the influence of COVID-19 on the stock market returns of Saudi Arabia. The data was analyzed through event study methodology using daily price data of Tadawul All Share Index (TASI). The study examines the behavior pattern of the Saudi Arabian stock market in different phases during the event period by selecting six-event windows with a range of 10 days. The results report a negative Abnormal Return (AR) of -0.003 on the event date, while the abnormal returns reversed the next day to 0.005 positively. The result of Cumulative Abnormal Return (CAR) is negative and significant at the 1 percent level in all the six-event windows starting from the event date to day 59 after the event for the TASI index. Even though the influence of the COVID-19 pandemic decreased after 30 days of the event date, it increased during the last ten days of the event window. The stock market volatility of Saudi Arabia increased during the post-event period compared to the pre-event period with a negative mean return of -0.326 and a greater standard deviation. In a conclusion, the study found a significant influence of the COVID-19 pandemic on the stock market returns of TASI.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권10호
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• pp.1-9
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• 2022

본 논문에서는 영상 데이터와 센서 데이터를 활용한 딥러닝 기반의 반려동물 이상행동 탐지 서비스를 제안한다. 최근 반려동물 보유 가구의 증가로 인해 기존 푸드 및 의료 중심의 반려동물 시장에서 인공지능을 더한 펫테크(Pet Tech) 산업이 성장하고 있다. 본 연구에서는 인공지능을 통한 반려동물의 건강관리를 위해 영상 및 센서 데이터를 활용한 딥러닝 모델을 기반으로 반려동물의 행동을 분류하고, 이상행동을 탐지하였다. 자택의 CCTV와 직접 제작한 펫 웨어러블 디바이스를 활용하여 반려동물의 영상 데이터 및 센서 데이터를 수집하고, 모델의 입력 데이터로 활용한다. 행동의 분류를 위해 본 연구에서는 반려동물의 객체를 검출하기 위한 YOLO(You Only Look Once) 모델과 관절 좌표를 추출하기 위한 DeepLabCut을 결합하여 영상 데이터를 처리하였고, 센서 데이터를 처리하기 위해 각 센서 별 연관관계 및 특징을 파악할 수 있는 GAT(Graph Attention Network)를 활용하였다.