• 전자통신동향분석
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• 제36권5호
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• pp.82-91
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• 2021

This study reviews application of data-driven anomaly detection techniques to the aviation domain. Recent advances in deep learning have inspired significant anomaly detection research, and numerous methods have been proposed. However, some of these advances have not yet been explored in aviation systems. After briefly introducing aviation safety issues, data-driven anomaly detection models are introduced. Along with traditional statistical and well-established machine learning models, the state-of-the-art deep learning models for anomaly detection are reviewed. In particular, the pros and cons of hybrid techniques that incorporate an existing model and a deep model are reviewed. The characteristics and applications of deep learning models are described, and the possibility of applying deep learning methods in the aviation field is discussed.

• 충청수학회지
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• 제36권4호
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• pp.231-244
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• 2023

We study the modularity and holomorphic anomaly equation for Hodge-Gromov-Witten invariants of elliptic curves.

• 한국안광학회지
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• 제5권1호
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• pp.147-154
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• 2000

한국인 성인 남자 41명, 여자 60명을 대상으로 굴절이상과 양안시 이상을 검사한 결과 근방 수평사위 46%, 근방내전 이상 52.5%, 근방외전 이상 55.5%, AC/C(Accommodative convergence/Accommodation)이상 50.4%, PRA (Positive relative accommodation) 이상 61.4%, NRA(Negative relative accommodation) 이상 54.5%를 차지했다. 또한 양안 시기능검사 결과를 모간 분석에 의해 분석한 결과 폭주이상 21.7%, 조절이상 29.7%, 조절과 폭주이상 34.6%로 나타났다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제19권2호
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• pp.377-383
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• 2018

사물인터넷(IoT) 서비스는 스마트 환경이 발전하면서 다양한 데이터를 생산하고 있다. 이 데이터는 사용자의 상황을 판단하는 중요한 데이터로 사용된다. 그렇기 때문에 센서의 이상 상태를 실시간으로 모니터링하고 이상 데이터를 탐지하는 것이 중요하다. 하지만 데이터 구조와 프로토콜이 다양하기 때문에 표준화된 데이터 구조로 변환하는 과정이 필요하다. 그럼으로써 데이터의 품질을 보장하고 정확한 분석을 통해 서비스의 품질까지 좋아지는 효과를 기대할 수 있다. 본 논문은 수집된 센서의 이상탐지를 위해 빅데이터 기반의 이상탐지 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 이상탐지를 위해 데이터 표준화 전처리와 시계열 기반의 이상탐지가 우수한 SVM(Support Vector Machine) 모델을 적용하였다. 실험에서는 전처리와 전처리되지 않은 데이터를 각각 학습시키고 비교하였다. 그 결과, 전처리된 데이터는 이상 장애를 정확히 탐지하고 예측하였다.

• 한국항해항만학회지
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• 제35권9호
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• pp.701-706
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• 2011

Radio waves including GPS signals, various TV communications, and radio broadcasting can be disturbed by a strong solar storm, which may occur due to solar flares and produce an ionospheric delay anomaly in the ionosphere according to the change of total electron content. Electron density irregularities can cause deep signal fading, frequently known as ionospheric scintillation, which can result in the positioning error using GPS signal. This paper proposes a detection algorithm for the ionosphere delay anomaly during a solar storm by using multi-reference stations. Different TEC grid which has irregular electron density was applied above one reference station. Then the ionospheric delay in zenith direction applied different TEC will show comparatively large ionospheric zenith delay due to the electron irregularity. The ionospheric slant delay applied an elevation angle at reference station was analyzed to detect the ionospheric delay anomaly that can result in positioning error. A simulation test was implemented and a proposed detection algorithm using data logged by four reference stations was applied to detect the ionospheric delay anomaly compared to a criterion.

• 한국항해항만학회지
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• 제34권7호
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• pp.511-516
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• 2010

GPS anomaly has increased according to the degradation of satellite performance, and many GPS users could be exposed to any kinds of error-included signals without any previous notice when unscheduled error occurred. RSIM (Reference Station Integrity Monitors) is a typical monitoring method to broadcast PRC (Pseudo Range Correction) for users. However, there were some cases that the receiver detected the anomalous satellite's signal even though it was unhealthy set, consequently it occurred a large range error. Then it is important to monitor the integrity of GPS signal and it is needed to devise the correction method of pseudorange by eliminating error-occurred PRN for notification to GPS users when it is monitored that the anomaly occurred. This paper proposes the basic concept of how to correct the pseudorange. The paper also shows the analysis results of PRN10 GPS anomaly occurred on day 39 in 2007 with corrected results by eliminating anomaly satellite (PRN10). The proposed correction method shows decreased pseudorange error range compared to the case when the anomaly satellite were used.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.103-113
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• 2003

프로그램 행위 침입 탐지 기법은 데몬 프로그램이나 루트 권한으로 실행되는 프로그램이 발생시키는 시스템 호출들을 분석하고 프로파일을 구축하여 침입을 효과적으로 탐지한다 시스템 호출을 이용한 이상 탐지는 단지 그 프로세스가 이상(anomaly)임을 탐지할 뿐 그 프로세스에 의해 영향을 받는 여러 부분에 대해서는 탐지하지 못하는 문제점을 갖는다. 이러한 문제점을 개선하는 방법이 베이지안 확률값 이용하여 여러 프로세스의 시스템 호출간의 관계를 표현하고, 베이지안 네트워크를 이용한 어플리케이션의 행위 프로파일링에 의해 이상 탐지 정보를 제공한다. 본 논문은 여러 침입 탐지 모델들의 문제점들을 극복하면서 이상 침입 탐지를 효율적으로 수행할 수 있는 베이지안 네트워크를 이용한 침입 탐지 방법을 제안한다 행위의 전후 관계를 이용한 정상 행위를 간결하게 프로파일링하며, 변형되거나 새로운 행위에 대해서도 탐지가 가능하다. 제안한 정상행위 프로파일링 기법을 UNM 데이터를 이용하여 시뮬레이션하였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.69-75
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• 2022

지금까지 발전 설비 터빈 블레이드의 이상 탐지는 사람에 의해 진행되어왔다. 하지만 발전 설비 노후화로 인한 이상 탐지 수요 증가와 터빈 블레이드의 이상을 검사하는 검사자 간의 기량 차로 인해 발생하는 검출 결과의 상이성으로 인해, 이러한 터빈 블레이드 이상 탐지 수요 증가와 인적 요소로 인해 발생하는 오류를 줄이고 높은 신뢰성의 터빈 블레이드 이상 검출성능을 안정적으로 제공할 수 있는 기법 개발의 필요성이 지속해서 제기되어 왔다. 이번 논문에서는 최근 다양한 분야에서 인상적인 성능 향상을 달성한 깊은 신경망을 이용한 발전 설비 터빈 블레이드의 이상 탐지 기술을 제안한다. 실험 결과는 제안된 기술이 인적 요소의 개입을 최소화함과 동시에 안정적인 이상 검출성능을 달성함을 증명한다.

• Smart Structures and Systems
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• 제28권6호
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• pp.811-825
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• 2021

High-voltage isolating switches play a paramount role in ensuring the safety of power supply systems. However, their exposure to outdoor environmental conditions may cause serious physical defects, which may result in great risk to power supply systems and society. Image processing-based methods have been used for anomaly detection. However, their accuracy is affected by numerous uncertainties due to manually extracted features, which makes the anomaly detection of isolating switches still challenging. In this paper, a vision-based anomaly detection method for isolating switches, which uses the rotational angle of the switch system for more accurate and direct anomaly detection with the help of deep learning (DL) and image processing methods (Single Shot Multibox Detector (SSD), improved frame differencing method, and Hough transform), is proposed. The SSD is a deep learning method for object classification and localization. In addition, an improved frame differencing method is introduced for better feature extraction and a hough transform method is adopted for rotational angle calculation. A number of experiments are conducted for anomaly detection of single and multiple switches using video frames. The results of the experiments demonstrate that the SSD outperforms the You-Only-Look-Once network. The effectiveness and robustness of the proposed method have been proven under various conditions, such as different illumination and camera locations using 96 videos from the experiments.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.19-21
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• 2022

자기 지도 학습을 이용한 이상 탐지는 일반적으로 합성 데이터를 생성해 정상과 이상을 학습하고, 실제 이상 데이터를 테스트 데이터로 사용하여 이상 탐지 성능을 측정한다. 정상 데이터와 유사한 합성 데이터를 생성하기 위해 기존 연구에서는 원본 이미지에서 특정 패치를 자르고 붙이는 식으로 합성 데이터를 생성한다. 이런 방식에서 정상 데이터와 유사한 정도는 패치 개수와 크기에 따라 달라지므로 이상 탐지 성능에 영향을 미칠 수 있다. 본 연구에서는 패치 크기 및 개수를 다르게 하여 합성 데이터를 생성한 뒤 사전 학습된 모델을 사용하여 정상 데이터와의 유사성 측정 및 분석을 진행하였고 모델을 학습시켜 이상 탐지 성능을 측정하여 보았다.