최근 생성형 Artificial Intelligence(이하 AI)와 인공지능에 대한 수요가 높아짐에 따라, 오남용에 대한 심각성이 대두되고 있다. 그러나, 이상행위 탐지를 극대화한 지능형 CCTV는 군과 경찰에서 범죄 예방에 큰 도움이 되고 있다. AI는 인간이 가르쳐준 대로 학습을 수행한 후, 자가 학습을 진행한다. AI는 학습된 결과에 따라 판단을 하기 때문에, 학습 시 특징을 명확하게 이해해야만 한다. 그러나, 인간이 판단하기에도 모호한 이상한 행위와 비정상 행위의 시각적 판단이 어려운 경우가 많다. 이것을 인공지능의 눈으로 학습하기란 매우 어렵고, 학습을 한 결과는 오탐, 미탐 그리고 과탐이 매우 많아진다. 이에 대해 본 논문에서는 AI의 이상한 행위와 비정상 행위의 학습을 명확하게 하기 위한 기준과 방법을 제시하고, 지능형 CCTV의 오탐, 미탐 그리고 과탐에 대한 판단 능력을 최대화 하기 위한 학습 방안을 제시하였다. 본 논문을 통해, 현재 활용 중인 지능형 CCTV의 인공지능 엔진 성능을 극대화가 가능하고, 오탐율과 미탐율의 최소화가 가능할 것으로 기대된다.
본 논문은 주가지수 선물과 옵션의 만기일이 주식시장에 어떠한 영향을 미치는가에 대한 분석을 통해 한국주식시장에서 만기일 효과가 존재하는지를 검증한다. 주가지수를 이용한 기존의 논문과는 달리 만기일에 현물 주식시장의 움직임을 개별 종목별로 분석했다는 점에서 본 논문은 차별성을 지닌다. 주가지수는 시장 움직임의 평균으로 개별 종목의 고유한 특성을 반영하지 못하기 때문에 주가지수를 이용한 분석은 만기일 효과를 해석하고 그 원인을 분석하는데 한계를 지니고 있다. 분석 결과 한국주식시장에서 선물 만기일 효과는 분명히 존재하지만, 옵션 만기일 효과는 뚜렷하지 않은 것으로 드러났다. 선물 만기일에 KOSPI 200 지수와 개별 종목은 가격상승 압력이 존재하고, 변동성과 거래량이 증가하며, 만기일 다음날 수익률은 반전하는 경향이 있는 것으로 나타났다. 그러나 비교표본인 NON-KOSPI 200 지수와 개별 종목에서 만기일 효과가 존재한다고 할 만한 증거를 찾지 못했다. 만기일 효과가 시장 전체적으로 나타나는 것처럼 보이지만 KOSPI 200에 속하는 대규모 기업에 한정되며, 장 후반에 집중적으로 나타난다는 사실은 프로그램 매매와 만기일의 결제제도가 만기일 효과의 간접적 원인임을 시사한다. 또한 만기일 다음날 가격이 반전하는 현상이 KOSPI 200에 속하는 대규모 기업에 한정되어 나타나는 사실은 만기일 효과가 새로운 정보의 반영에 의한 정보 효과(information effects)가 아니라 일시적 거래불균형에 의한 유동성 효과(liquidity effects)임을 보여주는 증거가 된다.
산업제어시스템의 사이버위협 특징은 의도하지 않았다고 하더라도 피해범위가 특정 시스템뿐만 아니라 네트워크의 서비스 제공을 위협하는 수준에 도달했다는 점이다. '보안'의 일부 범위는 단지 테러리스트나 사이버 해커의 고의적인 공격에 대한 시스템의 보호를 포함하지만, 종종 더 큰 피해는 의도적인 공격보다 부주의에 의한 설정 오류 또는 장비고장 등의 비고의적인 행위로 이루어 진다. 본 논문은 고의적 공격, 실수, 장비 고장 및 소프트웨어 문제를 포함한 ICS의 모든 비정상 행위에 대한 분류를 제안하였다. ICS의 비정상 행위 분류 기준은 고의적인 공격뿐만 아니라 부주의한 행동의 공통점과 중요한 특징을 강조하기 위해 선정되었다.
The effect of MnO2 addition to 0.1mol% Sb2O3-doped BaTiO3 ceramics on microstructure and PTCR characteristics was studied. The PTCR characteristics was observed when 0.01 and 0.02 wt% MnO2 were added and sintered at 132$0^{\circ}C$ for 1 hour. The characteristics can be explained by the changes in the number and size of the abnormal grain growth due to the liquid phase during sintering. when the amount of MnO2 addition was 0.03 wt%, the sample showed NTCR characteristics with room-temperature resistivity over 109 Ωm regardless of the sintering temperature. This behavior can be described by the microstructure change due to the abnormal grain growth and charge compensation effect by MnO2 added. The room-temperature resistivity was increased as the amount of MnO2 was increased. And the specific resistivity ratio (pmax/pmin) showed maximum at 0.02wt% MnO2.
In this study, to increase the strength and enhance the sintering property of $Al_2O_3$, $Y_2O_3$ and $La_2O_3$ were added; the effects of these additions on the sintering characteristics of $Al_2O_3$ were observed. Adding 1% of $Y_2O_3$ to $Al_2O_3$ repressed the development of abnormal particles and reduced the grain boundary migration of $Al_2O_3$, curbing pores to capture particles; as such, the material showed a fine microstructure. But, when over 2% of $Y_2O_3$ was added, the sintering property was reduced because of abnormal particle grain growth and pore formation in particles. Adding 1% of $Y_2O_3$ and $La_2O_3$ to $Al_2O_3$ led to the development of abnormal particles and formed pores in the particles; when over 3% of $La_2O_3$ was added, the sintering property was reduced because the shape of the $Al_2O_3$ particles changed to angled plates.
Lithium-ion batteries have been designed and used as battery packs with series and parallel combinations that are suitable for use. However, due to its internal electrochemical properties, producing the battery's condition at the same value is impossible for individual cells. In addition, the management of characteristic deviations between individual cells is essential for the safe and efficient use of batteries as aging progresses with the use of batteries. In this work, we propose a method to manage deviation properties and detect abnormal behavior in the configuration of a combined battery pack of these multiple battery cells. The proposed method can separate and detect probabilistic low-frequency information according to statistical information based on Z-score. The verification of the proposed algorithm was validated using experimental results from 10S3P battery packs, and the implemented algorithm based on Z-score was validated as a way to effectively manage multiple individual cell information.
Purpose - This study aimed to examine the behavior surrounding the Initial Public Offering (IPO) event of firms within the same conglomerate and the impact of under-pricing and Return on Equity(ROE) on a firm's abnormal stock returns. Design/methodology - This study collected data from 166 South Korean Chaebols, consisting of 355 firms distributed as 202 listed on Korea Composite Stock Price Index (KOSPI) and 153 firms listed on Korean Securities Dealers Automated Quotations (KOSDAQ) from 2000 to 2020. The Capital Asset Pricing Model (CAPM) and the multiple regression analysis were hired to analyze the data. Findings - First, we found an adverse price reaction of IPO listing in the same chaebol group, and firms with higher under-pricing affect other firms' stock prices more adversely within the conglomerate. Next, we explored a negatively significant relation between ROE and the chaebol firms' stock returns during IPO events. Research implications - The novelty of this study is there are not many empirical studies on the impact of IPO within a conglomerate. So, the findings of this study contribute to the literature for analyzing stock's abnormal returns within a conglomerate.
The goal of this study is to develop a biomarker used in monitoring abnormal behaviors of Japanese medaka (Oryzias latipes) as a model organism caused by hazardous chemicals. Japanese medaka was treated under appropriate sublethal concentrations of copper and the fish were subjected to copper treatment after starvation for 48 hr. The untreated individuals showed common behavioral characteristics (i.e., smooth and linear movements with small curvatures) in the movement behaviors.
Fluoranthene, a common polycyclicaromatic hydrocarbon (PAH), exhibits phototoxicity which may affect aquatic organisms. The eventual goal of this study is to develop a biomarker used in monitoring abnormal behaviors of Japanese medaka (Oryzias latipes) as a model organism caused by hazardous chemicals that are toxic and persistent in the ecosystem. In this study, we investigated neural toxicity of fluoranthene in Japanese medaka (Oryzias latipes) which was correlated with its behaviors.
Abnormal situation caused by aggressive behavior of pigs adversely affects the growth of pigs, and comes with an economic loss in intensive pigsties. Therefore, IT-based video surveillance system is needed to monitor the abnormal situations in pigsty continuously in order to minimize the economic demage. Recently, some advances have been made in pig monitoring; however, detecting each pig is still challenging problem. In this paper, we propose a new color image-based monitoring system for the detection of the individual pig using a fast region-based convolution neural network with consideration of detecting touching pigs in a crowed pigsty. The experimental results with the color images obtained from a pig farm located in Sejong city illustrate the efficiency of the proposed method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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