• 한국음향학회지
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• 제30권8호
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• pp.446-460
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• 2011

최근 항공 산업, 자동차 산업 등의 산업 현장에서 유도 전동기의 사용이 증대되고 있으며, 유도 전동기는 산업 현장에서 중요한 역할을 하고 있다. 따라서 유도 전동기의 고장으로 인한 피해를 최소화하기 위해 유도 전동기의 고장 검출 및 분류 시스템의 개발이 중요한 문제로 대두되고 있다. 이와 같은 이유로 본 논문에서는 유도 전동기의 고장을 조기에 검출하고 진단하기 위해 에너지 (short-time energy)와 특이치 분해와 이산 코사인 변환과 특이치 분해를 이용한 특징 벡터 추출 방법을 제안하였고, 이를 역 전파 신경 회로망과 다층 서포트 벡터 머신의 입력으로 이용하여 유도 전동기의 고장을 유형별로 분류하였다. 하지만 본 논문에서는 역 전파 신경 회로망과 다층 서포트 벡터 머신을 분류기로 사용함에 있어 역 전파 신경 회로망은 신경망을 구성하는 입력 뉴런 수, 은닉 뉴런 수, 학습 알고리즘에 의해 분류 성능이 달라지며, 다층 서포트 벡터 머신은 커널 함수로 사용한 가우시안 방사 기저 함수의 표준 편차 값에 따라 분류 성능이 달라지는 점을 고려하여 여러 가지 조건하에서의 실험을 통해 높은 분류 성능을 보이는 설정 방법을 제시하였다.

• Bulletin of the Korean Chemical Society
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• 제30권12호
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• pp.2999-3005
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• 2009

Among the more than 120 different types of human papillomavirus (HPV), types 16 and 18 have been known to be high risk agents that cause cervical cancer. We examined, in an immuno-chromatographic analysis, the potential of using the early gene product, E7 protein, as a diagnostic marker of cervical cancer caused by HPV. We developed monoclonal antibodies specific to HPV-16 and 18 E7 proteins that were produced from bacterial cells using gene recombinant technology. For each E7 protein, the optimal antibody pair was selected using the immuno-chromatographic sandwichtype binding system based on the lateral flow through membrane pores. Under these conditions, this rapid testing assay had a detection capability as low as 2 ng/mL of E7 protein. Furthermore, since viral analysis required the host cell to be lysed using chemicals such as detergents, it was possible that the E7 protein was structurally damaged during this process, which would result in a decrease in detection sensitivity. Therefore, we examined the detrimental effects caused by different detergents on the E7 protein using HeLa cells as the host. In these experiments, we found that the damage caused by the detergent, nonylphenylpolyethylene glycol (NP-40), was minimal relative to Triton X-100 commonly used for the cell lysis. Temperature also affected the stability of the E7 protein, and we found that the E7 protein was stabilized at 4$^{\circ}C$ for about 2 h, which was 4 times longer than at room temperature. Finally, a HPV-infected cervical cancer cell line, which was used as a real sample model, was treated using the optimized conditions and the presence of E7 proteins were analyzed by immuno-chromatography. The results of this experiment demonstrated that this rapid test could specifically detect HPV-infected samples.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.39-48
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• 2022

전 세계적으로 사이버 공격은 계속 증가해 왔으며 그 피해는 정부 시설을 넘어 민간인들에게 영향을 미치고 있다. 이러한 문제로 사이버 이상징후를 조기에 식별하여 탐지할 수 있는 시스템 개발의 중요성이 강조되었다. 위와 같이, 사이버 이상징후를 효과적으로 식별하기 위해 BGP(Border Gateway Protocol) 데이터를 머신러닝 모델을 통해 학습하고, 이를 이상징후로 식별하는 여러 연구가 진행되었다. 그러나 BGP 데이터는 이상 데이터가 정상 데이터보다 적은 불균형 데이터(Imbalanced data)이다. 이는, 모델에 학습이 편향된 결과를 가지게 되어 결과에 대한 신뢰성을 감소시킨다. 또한, 실제 사이버 상황에서 보안 담당자들이 머신러닝의 정형적인 결과로 사이버 상황을 인식시킬 수 없는 한계도 존재한다. 따라서 본 논문에서는 전 세계 네트워크 기록을 보관하는 BGP(Border Gateway Protocol)를 조사하고, SMOTE(Synthetic Minority Over-sampling Technique) 활용해 불균형 데이터 문제를 해결한다. 그 후, 사이버 공방(Cyber Range) 상황을 가정하여, 오토인코더를 통해 사이버 이상징후 분류하고 분류된 데이터를 가시화한다. 머신러닝 모델인 오토인코더는 정상 데이터의 패턴을 학습시켜 이상 데이터를 분류하는 성능을 92.4%의 정확도를 도출했고 보조 지표도 90%의 성능을 보여 결과에 대한 신뢰성을 확보한다. 또한, 혼잡한 사이버 공간을 가시화하여 효율적으로 상황을 인식할 수 있기에 사이버 공격에 효과적으로 방어할 수 있다고 전망된다.

• 융합보안논문지
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• 제23권2호
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• pp.27-36
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• 2023

최근 몇 년 동안 랜섬웨어 공격이 사회 공학, 스피어피싱, 심지어 기계 학습과 같은 전술을 사용하여 특정 개인이나 조직을 대상으로 하는 공격의 정교함과 더불어 더욱 조직화 되고 전문화되고 있으며 일부는 비즈니스 모델로 운영되고 있다. 이를 효과적으로 대응하기 위해 심각한 피해를 입히기 전에 공격을 감지하고 예방할 수 있는 다양한 연구와 솔루션들이 개발되어 운영되고 있다. 특히, 허니팟은 조기 경고 및 고급 보안 감시 도구 역할 뿐만 아니라, IT 시스템 및 네트워크에 대한 공격 위험을 최소화하는 데 사용할 수 있으나, 랜섬웨어가 미끼파일에 우선적으로 접근하지 않은 경우나, 완전히 우회한 경우에는 효과적인 랜섬웨어 대응이 제한되는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 허니팟을 사용자 환경에 최적화하여 신뢰성 있는 실시간 동적 허니팟 파일을 생성, 공격자가 허니팟을 우회할 가능성을 최소화함으로써 공격자가 허니팟 파일이라는 것을 인지하지 못하도록 하여 탐지율을 높일 수 있도록 하였다. 이를 위해 동적 허니팟 생성을 위한 기본 데이터수집 모델 등 4개의 모델을 설계하고 (기본 데이터 수집 모델 / 사용자 정의 모델 / 표본 통계모델 / 경험치 축적 모델) 구현하여 유효성을 검증하였다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.71-79
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• 2008

철도 고압배전선로의 경우 궤도를 따라 양방향으로 선로연변에 통신 및 신호설비와 병행하여 가공 또는 지중선로로 설치되어 있다. 가공선로의 경우에는 대기중에 노출되어 있어 뇌격, 폭풍우, 염해 등 자연현상으로 인한 고장발생이 다수 발생하고 있으며, 이에 따른 보호장치의 오 부동작이 빈번하게 발생하고 있다. 철도 고압배전선로에서 발생하는 사고 중 가장 많은 것은 1선 지락이지만 이밖에 선간 단락, 심할 경우에는 3선 지락(단락)으로까지 진전되는 사고가 있을 뿐만 아니라 단선 사고까지 발생하는 경우도 있다. 따라서 사고를 방지하기 위해서는 보다 상세한 점검보수가 필요하며, 고장발생시 조기발견과 신속한 고장처리는 철도안전수송에 중요하다. 본 논문에서는 철도 고압배전계통의 주류를 이루게 될 22.9[kV] 직접접지 계통을 대상으로 고장 발생시 고장 위치를 신속하게 표정할 수 있는 고장점 표정 알고리즘 개발을 위해 22.9[kV] 고압배전계통을 모델링 하여 특성해석과 고장해석을 수행하였고, 정확한 고장점 표정이 가능한 반복계산법을 이용한 알고리즘을 제시하였으며, 사례연구를 통해 성능을 입증하였다.

• 보존과학연구
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• 통권21호
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• pp.5-55
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• 2000

The cultural properties are damaged by various causes according to the characteristics of material, the condition of preservation, and the period of time. Especially, biodeterioration makes lots of damages in organic properties than inorganic ones. The damages of wooden cultural properties by insects usually are caused by the three orders; Isoptera, Coleoptera, and Hymenoptera. As the result of investigation on the state of 141 buildings of wooden cultural properties in 1999, some of them were damaged by many kinds off actors; wasp, powder post beetle, cigarette beetle, termite, decay, and physical cracking. And it was found that the patterns of damages were related to species-specific habits of insects. There are several methods of pest control for the prevention of wooden cultural properties from damages caused by insects. Those are as follows; physical control, chemical control, biological control, and integrated pest management. When insects and fungi were detected at the wooden buildings, the fumigation is best treatment to stop biodeterioration. And then, wood materials also need to be treated with insecticidal and antiseptic chemicals to avoid a reinfestation, because the fumigant is volatile. The six commercial chemicals which are applied to the insecticidal and antiseptic treatment of wooden cultural properties were purchased to test their abilities. According to the comparative results of efficacy of them in laboratory, chemical D showed excellent efficacy in all items, including antiseptic and termiticidal items. The goal of these pest controls is to protect wooden buildings from insects and microorganisms. The most effective method used currently is chemical control(fumigation, insecticidal and anticeptic chemical treatment), but it has to be treated periodically to control pest effectively. Recently environmentally-friendly control methods such as bait system or biological treatments are replacing traditional barrier treatments using large amounts of chemicals. Especially, termite is a social insect which makes a colony. Although a building with fumigation treatment is safe for a while, once attacked building has a risk of damage by reinfestation of termite. Therefore, to control termites from damaged building, the entire colony including reproductives(queen and king) and larvae around buildings must beeliminated. Bait system can be used as a preventive measure in early detection of them through termites colony monitoring and baiting. It would be the most effective for termite control if bait system would be used together with the chemical controls.

• 한국자원식물학회지
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• 제32권2호
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• pp.201-206
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• 2019

의도적 도입 또는 비의도적 도입에 의해 국내에 확산되고 있는 침입외래식물은 경제적, 환경적인 해를 가할 수 있으며 자생종의 감소나 절멸을 초래하는 등 생물다양성에 부정적인 영향을 미치는 것으로 알려져 있다. 특히 습지나 저수지 및 하안 생육지는 스트레스와 교란에 의해 외래식물 유입과 확산이 용이하므로 국립수목원에서는 이를 관리하기 위한 연구를 지속적으로 수행하고 있다. 본 연구에서는 수원시 하천변에서 발견된 바늘꽃과에 속하는 L. peploides subsp. montevidensis (Spreng.) P.H. Raven가 생태계교란종으로 확산될 우려가 있어 본 종에 대한 기재, 도해, 칼라도판 등을 첨부하여 침입외래식물 관리를 위한 기초자료를 확보하고자 한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제40권3호
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• pp.275-284
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• 2024

농업 분야에서 농작물의 생장 변화와 수분량 파악은 매우 중요하다. 본 연구에서는 수분에 민감하게 반응하는 단파적외(Short Wavelength Infrared, SWIR) 센서를 드론에 탑재하여 콩의 생장과 수분량 변화를 관찰하였다. 콩의 생장이 활발해질 때 수분량이 증가하는 현상을 확인했으며, 관수량의 차이에 따라 식생지수와 수분지수가 다르게 감소하는 것을 확인했다. 이는 습해로 인해 콩의 생장 둔화와 수분량 감소가 나타났음을 시사한다. 본 연구는 농작물의 생산성 저하와 습해 피해 감소를 위해 콩의 생장 단계별 식생지수와 수분지수를 세밀하게 모니터링할 것을 제안한다. 이로써 습해 뿐만 아니라 가뭄과 같은 수분 변화가 농작물 생장에 미치는 악영향을 조기에 탐지하여 예방할 수 있을 것으로 판단한다. 드론 기반 SWIR 센서를 통한 수분 스트레스의 조기 진단 가능성을 제시함으로써 대규모 농작물 관리의 효율성을 높이고 수확량을 증가시켜 농업 생산에 기여할 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제26권4호
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• pp.127-148
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• 2020

데이터 센터는 컴퓨터 시스템과 관련 구성요소를 수용하기 위한 물리적 환경시설로, 빅데이터, 인공지능 스마트 공장, 웨어러블, 스마트 홈 등 차세대 핵심 산업의 필수 기반기술이다. 특히, 클라우드 컴퓨팅의 성장으로 데이터 센터 인프라의 비례적 확장은 불가피하다. 이러한 데이터 센터 설비의 상태를 모니터링하는 것은 시스템을 유지, 관리하고 장애를 예방하기 위한 방법이다. 설비를 구성하는 일부 요소에 장애가 발생하는 경우 해당 장비뿐 아니라 연결된 다른 장비에도 영향을 미칠 수 있으며, 막대한 손해를 초래할 수 있다. 특히, IT 시설은 상호의존성에 의해 불규칙하고 원인을 알기 어렵다. 데이터 센터 내 장애를 예측하는 선행연구에서는, 장치들이 혼재된 상황임을 가정하지 않고 단일 서버를 단일 상태로 보고 장애를 예측했다. 이에 본 연구에서는, 서버 내부에서 발생하는 장애(Outage A)와 서버 외부에서 발생하는 장애(Outage B)로 데이터 센터 장애를 구분하고, 서버 내에서 발생하는 복합적인 장애 분석에 중점을 두었다. 서버 외부 장애는 전력, 냉각, 사용자 실수 등인데, 이와 같은 장애는 데이터 센터 설비 구축 초기 단계에서 예방이 가능했기 때문에 다양한 솔루션이 개발되고 있는 상황이다. 반면 서버 내 발생하는 장애는 원인 규명이 어려워 아직까지 적절한 예방이 이뤄지지 못하고 있다. 특히 서버 장애가 단일적으로 발생하지 않고, 다른 서버 장애의 원인이 되기도 하고, 다른 서버부터 장애의 원인이 되는 무언가를 받기도 하는 이유다. 즉, 기존 연구들은 서버들 간 영향을 주지 않는 단일 서버인 상태로 가정하고 장애를 분석했다면, 본 연구에서는 서버들 간 영향을 준다고 가정하고 장애 발생 상태를 분석했다. 데이터 센터 내 복합 장애 상황을 정의하기 위해, 데이터 센터 내 존재하는 각 장비별로 장애가 발생한 장애 이력 데이터를 활용했다. 본 연구에서 고려되는 장애는 Network Node Down, Server Down, Windows Activation Services Down, Database Management System Service Down으로 크게 4가지이다. 각 장비별로 발생되는 장애들을 시간 순으로 정렬하고, 특정 장비에서 장애가 발생하였을 때, 발생 시점으로부터 5분 내 특정 장비에서 장애가 발생하였다면 이를 동시에 장애가 발생하였다고 정의하였다. 이렇게 동시에 장애가 발생한 장비들에 대해서 Sequence를 구성한 후, 구성한 Sequence 내에서 동시에 자주 발생하는 장비 5개를 선정하였고, 선정된 장비들이 동시에 장애가 발생된 경우를 시각화를 통해 확인하였다. 장애 분석을 위해 수집된 서버 리소스 정보는 시계열 단위이며 흐름성을 가진다는 점에서 이전 상태를 통해 다음 상태를 예측할 수 있는 딥러닝 알고리즘인 LSTM(Long Short-term Memory)을 사용했다. 또한 단일 서버와 달리 복합장애는 서버별로 장애 발생에 끼치는 수준이 다르다는 점을 감안하여 Hierarchical Attention Network 딥러닝 모델 구조를 활용했다. 본 알고리즘은 장애에 끼치는 영향이 클 수록 해당 서버에 가중치를 주어 예측 정확도를 높이는 방법이다. 연구는 장애유형을 정의하고 분석 대상을 선정하는 것으로 시작하여, 첫 번째 실험에서는 동일한 수집 데이터에 대해 단일 서버 상태와 복합 서버 상태로 가정하고 비교분석하였다. 두 번째 실험은 서버의 임계치를 각각 최적화 하여 복합 서버 상태일 때의 예측 정확도를 향상시켰다. 단일 서버와 다중 서버로 각각 가정한 첫 번째 실험에서 단일 서버로 가정한 경우 실제 장애가 발생했음에도 불구하고 5개 서버 중 3개의 서버에서는 장애가 발생하지 않은것으로 예측했다. 그러나 다중 서버로 가정했을때에는 5개 서버 모두 장애가 발생한 것으로 예측했다. 실험 결과 서버 간 영향이 있을 것이라고 추측한 가설이 입증된 것이다. 연구결과 단일 서버로 가정했을 때 보다 다중 서버로 가정했을 때 예측 성능이 우수함을 확인했다. 특히 서버별 영향이 다를것으로 가정하고 Hierarchical Attention Network 알고리즘을 적용한 것이 분석 효과를 향상시키는 역할을 했다. 또한 각 서버마다 다른 임계치를 적용함으로써 예측 정확도를 향상시킬 수 있었다. 본 연구는 원인 규명이 어려운 장애를 과거 데이터를 통해 예측 가능하게 함을 보였고, 데이터 센터의 서버 내에서 발생하는 장애를 예측할 수 있는 모델을 제시했다. 본 연구결과를 활용하여 장애 발생을 사전에 방지할 수 있을 것으로 기대된다.