최근 보안 관제를 위한 인원부족 및 감시 능력의 한계로 자동화된 지능형 관제 시스템에 대한 요구가 증가하고 있다. 이 논문에서는 지능형 감시시스템의 구축을 위하여 자동화된 객체추출 및 추적 시스템, 그리고 이상행위를 인지하는 이상행위 검출 시스템을 설계하고 구현하였다. 각 모듈은 기존의 연구 결과를 바탕으로 실제 환경에서 적용되고 상용화가 가능하도록 알고리즘의 성능을 높였으며, 구현 후 다양한 테스트를 통해 그 성과를 검증하였다. 특히, 배회 또는 도주와 같은 이상행위의 경우 1초 이내에 검출할 수 있었다.
In this study a tendency of abnormal sea surface temperature (SST) occurrence in the seas around South Korea is analyzed from daily SST data from satellite and 14 buoys from August 2020 to July 2021. As thresholds 28℃ and 4℃ are used to determine marine heatwaves(MHWs) and abnormal low water temperature (ALWT), respectively, because those values are adopted by the National Institute of Fisheries Science for the breaking news of abnormal temperature. In order to calculate frequency of abnormal SST occurrence spatially by using satellite SST, research area was divided into six areas of coast and three open seas. ALWT dominantly appeared over a wide area (7,745 km2) in Gyeonggi Bay for total 94 days and it was also confirmed from buoy temperature showing an occurrence number of 47 days. MHWs tended to be high in frequency in the coastal areas of Chungcheongdo and Jeollabukdo and the south coastal areas while in case of buoy temperature Jupo was the place of high frequency (32 days). This difference was supposed to be due to the low accuracy of satellite SST at the coasts. MHWs are also dominant in offshore waters around Korean Peninsula. Although detecting abnormal SST by using satellite SST has advantage of understanding occurrence from a spatial point of view, we also need to perform detection using buoys to increase detection accuracy along the coast.
조기심실수축(PVC)은 가장 보편적인 부정맥으로 심실세동, 심실빈맥 등과 같은 위험한 상황을 유발할 수 있는 가능성을 가지고 있기 때문에 이의 조기 검출은 매우 중요하다. 하지만 ECG 신호의 개인 차이가 있음에도 불구하고, 일반적인 신호의 판단 규칙에 따라 진단을 수행함으로써 성능하락이 나타날 수 밖에 없다. 이러한 문제점을 극복하기 위해서는 개인에 따른 이상 신호를 검출한 후 다양한 QRS 패턴을 고려하여 PVC를 분류할 수 있는 알고리즘이 필요하다. 본 연구에서는 개인별 이상신호 검출과 QRS 패턴 변화에 따른 PVC 분류 기법을 제안한다. 이를 위해 전 처리 과정과 차감기법을 통해 R파를 검출하였으며, 개인별 이상신호를 검출하였다. 이후 QRS 패턴에 따른 QS 간격과 R파의 진폭 변화율에 따라 PVC를 분류하였다. 제안한 알고리즘의 이상 신호 검출 및 PVC 분류 성능을 평가하기 위해서 MIT-BIH 부정맥 데이터베이스를 사용하였다. 성능평가 결과, 이상 신호 검출률은 98.33%, PVC는 각각 94.46%의 평균 분류율을 나타내었다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제30권2호
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pp.247-252
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2006
Almost ship monitoring systems are event driven alarm system which warn only when the measurement value is over or under set point. These kinds of system cannot warn until signal is growing to abnormal state that the signal is over or under the set point. therefore cannot play a role for preventive maintenance system. This paper proposes fault diagnosis method which is able to diagnose and forecast the fault from present operating condition by analyzing monitored signals with present ship monitoring system without any additional sensors. By analyzing the data with high correlation coefficient(CC), correlation level of interactive data can be defined. Knowledge base of abnormal detection can be built by referring level of CC(Fault Detection CC. FDCC) to detect abnormal data among monitored data from monitoring system and knowledge base of diagnosis built by referring CC among interactive data for related machine each other to diagnose fault part.
Almost ship monitoring systems are event driven alarm system which warn only when the measurement value is over or under set point. These kinds of system cannot warn while signal is growing to abnormal state until the signal is over or under the set point and cannot play a role for preventive maintenance system. This paper proposes fault diagnosis method which is able to diagnose and forecast the fault from present operating condition by analyzing monitored signals with present ship monitoring system without additional sensors. By analyzing this data having high correlation coefficient(CC), correlation level of interactive data can be understood. Knowledge base of abnormal detection can be built by referring level of CC(Fault Detection CC, FDCC) to detect abnormal data among monitored data from monitoring system and knowledge base of diagnosis built by referring CC among interactive data for related machine each other to diagnose fault part.
Purpose: To compare unsatisfactory rates and detection of abnormal cervical cytology between conventional cytology or Papanicolaou smear (CC) and liquid-based cytology (LBC). Materials and Methods: A total of 23,030 cases of cervical cytology performed at King Chulalongkorn Memorial Hospital during 2012-2013 were reviewed. The percentage unsatisfactory and detection rates of abnormal cytology were compared between CC and LBC methods. Results: There was no difference in unsatisfactory rates between CC and LBC methods (0.1% vs. 0.1%, p = 0.84). The detection rate for squamous cell abnormalities was significantly higher with the LBC method (7.7% vs. 11.5%, p < 0.001), but those for overall abnormal glandular epithelium were similar (0.4% vs. 0.6%, p = 0.13). Low grade squamous lesion (ASC-US and LSIL) were more frequently detected by the LBC method (6.1% vs. 9.5%, p < 0.001). However, there was no difference in high gradd squamous lesions (1.1% vs. 1.1%, p = 0.95). When comparing between types of glandular abnormality, there was no significant difference the groups. Conclusions: There was no difference in unsatisfactory rates between the conventional smear and LBC. However, LBC could detect low grade squamous cell abnormalities more than CC, while there were similar rates of detection of high grade squamous cell lesions and glandular cell abnormalities.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제6권7호
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pp.1874-1893
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2012
An approach to detect abnormal activities based on reputations created individually by each node is vulnerable to a false accusation since intrusion detection in ad-hoc networks is done in a distributed and cooperative manner. Detection of false accusation is considered important because the efficiency or survivability of the network can be degraded severely if normal nodes were excluded from the network by being considered as abnormal ones in the intrusion detection process. In this paper, we propose an improved reputation-based intrusion detection technique to efficiently detect and manage false accusations in ad-hoc networks. Additionally, we execute simulations of the proposed technique to analyze its performance and feasibility to be implemented in a real environment.
본 논문에서는 침입탐지 방법 중 오용탐지모델에서 오용탐지율을 향상시키기 위하여 인간의 면역 시스템을 적용한 탐지자 생성 모델을 제안 한다. DARPA에서 제공된 sendmail 데이터에 대하여 10CV 방법을 이용하였다. 정상적인 시스템 호출을 비정상적인 시스템 호출로 판단하거나 비정상 시스템 호출을 정상적인 시스템 호출로 판단하는 오용 탐지율을 실험하고 분석하였다. 실험에서 임의의 비정상적인 시스템 호출만으로 생성된 탐지자와 임시 탐지자 중에서 정상적인 시스템 호출을 '비정상'이라고 판단하거나 비정상적인 시스템 호출을 '정상'이라고 판단하는 임시 탐지자를 제거한 탐지자를 생성하여 실험하였다. 실험에서 임의의 비정상 시스템 호출만을 탐지자로 선택한 오용탐지율보다 면역 시스템을 적용한 탐지자의 오용 탐지율이 0.3% 향상되었다.
느린 포트스캔 공격 탐지는 네트워크 보안에서 중요한 분야 중 하나이다. 본 논문에서는 퍼지 룰을 이용한 비정상 트래픽 컨트롤 프레임워크를 이용한 느린 포트스캔 공격을 탐지하고 대응하는 방법을 제안한다. 비정상 트래픽 컨트롤 프레임워크는 침입차단 시스템으로 동작하면서 의심 단계의 네트워크 트래픽을 대응하는 기능을 가진다. 본 논문에서 제안하는 방법은 공격 혹은 공격 의심 트래픽에 대해 단계적 대응을 한다. 먼저 의심 단계에 있는 트래픽에 대해 대역폭을 줄여 서비스를 하다가 최종적으로 공격으로 판명되면 트래픽을 차단한다. 본 논문에서는 제안한 방법을 프레임워크에 구축하고 실험을 통해 느린 포트스캔 공격에 효과적임을 보인다.
본 논문은 교통 감시를 수행하는 고정 카메라에서, 움직이는 물체들의 궤적을 사용자가 입력한 사용자 지정 경로를 바탕으로 그 정상/비정상성을 판별하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 입력된 경로 정보를 미리 정해진 규칙에 따라 각각의 이동 물체에 대한 비정상성(abnormality)을 계산하고 이를 임계값(Threshold)과 비교하여 비정상 행위를 판별해낸다. 사용자의 경로 정보 입력 기능을 이용하기 때문에 기존의 방법들에서 사용한, 계산량과 시간 소모가 크며 학습 데이터에 의해 그 성능이 크게 영향을 받는 정상 행위 (normal behavior) 모델링 단계를 배제하여 보다 빠르고 정확한 판별 결과를 제공한다. 뿐만 아니라 단순히 지정된 규칙만을 이용하지 않고 주어진 환경에 따라 규칙을 변형 적용하여 보다 강인한 판별 결과를 제공한다. 실험 결과는 본 논문에서 제안한 방법이 각종 교통 상황에서 발생하는 불법 및 비정상 교통 행위를 강인하게 판별해 냄을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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