• 정보처리학회논문지C
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• 제13C권3호
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• pp.295-302
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• 2006

침입탐지 시스템은 실시간으로 공격행위에 대하여 다량의 경보를 기록한다. 이들 경보 중에는 실제 공격 경보뿐만 아니라 공격으로 잘못 탐지하여 발생된 오 경보들도 있다. 오 경보는 침입탐지 시스템의 효율성을 저하시키는 주요요인이 되므로, 이 논문에서는 오경보 분석을 위한 프레임워크를 제안한다. 또한 지속적으로 증가하는 오 경보를 분석하기 위해 점진적 데이터 마이닝 기법을 적용한다. 제안한 오경보 분석 프레임워크는 GUI, DB Manager, Alert Preprocessor, False Alarm Analyzer로 구성되어 있다. 우리는 실험을 통해 증가하는 오경보를 분석하고, 분석된 오경보 규칙을 침입탐지 시스템에 적용하여 오 경보가 감소됨을 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제14권1호
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• pp.111-115
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• 2008

버퍼오버런 분석기가 루프안에서 발생시키는 허위경보를 간편하고도 효율적으로 줄이는 방법과 경험을 소개한다. 버퍼오버런 분석기는 루프와 배열을 많이 사용하는 프로그램을 분석할 때 많은 허위경보를 발생시킨다. 우리는 먼저 루프를 많이 사용하는 프로그램인 임베디드 프로그램과 암호화 관련 프로그램들에서 발생하는 허위경보를 조사하여 허위경보를 일으키는 루프의 패턴을 조사했다. 그 다음에 그 루프에 특화된 간단하고 효율적인 재분석기를 고안하였다. 우리가 제안하는 재분석기는 분석기가 분석을 끝낸 후 내 놓는 분석결과를 보고 재분석할 목표가 되는 루프만을 찾아서 초벌분석보다 더 정교한 분석을 하여 허위경보를 안전하게 제거한다. 버퍼오버런 분석기인 아이락에 구현하여 실험해본 결과 전체 루프 관련 허위경보 중 32% 가량이 제거되었다.

• 산업공학
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• 제21권1호
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• pp.33-42
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• 2008

To analyze tens of thousands of alarms triggered by the intrusion detections systems (IDS) a day has been very time-consuming, requiring human administrators to stay alert for all time. But most of the alarms triggered by the IDS prove to be the false positives. If alarms could be correctly classified into the false positive and the false negative, then we could alleviate most of the burden of human administrators and manage the IDS far more efficiently. Therefore, we present a new approach based on attribute-oriented induction (AOI) to classify alarms into the false positive and the false negative. The experimental results show the proposed approach performs very well.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제10권3호
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• pp.459-470
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• 2014

In this paper, the average probability of the symbol error rate (SER) and throughput are studied in the presence of joint spectrum sensing and data transmission in a cognitive relay network, which is in the environment of an optimal power allocation strategy. In this investigation, the main component in calculating the secondary throughput is the inclusion of the spatial false alarms, in addition to the conventional false alarms. It has been shown that there exists an optimal secondary power amplification factor at which the probability of SER has a minimum value, whereas the throughput has a maximum value. We performed a Monte-Carlo simulation to validate the analytical results.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제33권5호
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• pp.508-524
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• 2006

이 논문에서는 정적 프로그램 분석(static program analysis)과 통계적 분석(statistical analysis)의 조합을 가지고 실제적인 C 프로그램을 검증한 경험을 보고한다. 정적 분석과 통계적 분석의 조합은 입력 프로그램에 제한을 두지 않는 정적 분석기에서 발생하는 불가피한 허위 경보를 줄이기 위한 것이다. 우리는 ANSI C 프로그램이 실행 중에 겪을 수 있는 모든 배열 참조 오류(buffer overrun)를 찾아주는 정적 프로그램 분석기 아이락(Airac, Array Index Range Analyzer for C)을 고안하고 구현하였다. 분석의 안전성(soundness)을 유지하면서 프로그램 분석 분야에서 오랫동안 축적된 기술들을 활용하여 분석 비용 절감 및 정확도 향상을 달성했다. 대상 프로그램에 제한을 두지 않는 안전한 분석은 정확도에 한계가 있으므로 불가피한 허위 경보가 존재할 수 있다. 이러한 허위 경보(예를 들어 530만 줄짜리 상용 C 프로그램에 대한 분석 결과 아이락은 970개의 배열 참조 오류 경보를 발생시켰으나 그 중 737개는 허위 경보였다.)에 대처하기 위해 우리는 통계적 사후 분석을 시도하였다. 통계적 사후 분석은 주어진 경보가 실제 오류를 가리킬 확률을 계산한다. 이렇게 계산된 확률은 두 가지 방법으로 사용된다. 1) 경보를 걸러내거나, 2) 실제 오류에 대한 경보일 가능성이 높은 것들을 우선적으로 사용자에게 보여준다. 우리는 리눅스 커널 프로그램과 알고리즘 교과서의 프로그램들을 대상으로 실험을 수행했다. 우리 실험에서 실제 오류를 놓칠 위험이 허위 경보의 위험의 3배라고 설정한 경우 74.83%의 허위 경보를 걸러낼 수 있었고, 참일 확률이 높은 경보부터 검증하는 경우 15.17%의 허위 경보만이 실제 오류 50%와 섞여 있었다.

• 상하수도학회지
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• 제25권6호
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• pp.847-859
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• 2011

This paper presents an alarm system for the integrated monitoring and control station of waterworks in Daegu City. An alarm system informs the operator or other responsible individuals about the abnormality in the process so that an appropriate action can be taken. In practice, operators receive far more false and nuisance alarms than valid and useful alarms. Too many false and nuisance alarms can distract the operator from operating the plant, and thus critical alarms may be ignored. This problem can lead to the point that the operator no longer trusts the alarms or even shuts down the whole monitoring system. This paper proposes an efficient method to reduce false and nuisance alarms by prioritizing every fault using the Fault Tree Analysis (FTA) technique. The effectiveness of the proposed method is evaluated with a set of computer simulation under various faulty conditions.

• Clinics in Shoulder and Elbow
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• 제26권4호
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• pp.416-422
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• 2023

Background: Advancements in airport screening measures in response to 9/11 have resulted in increased false alarm rates for patients with orthopedic and metal implants. With the implementation of millimeter-wave scanning technology, it is important to assess the changes in airport screening experiences of patients who underwent total shoulder arthroplasty (TSA). Methods: Here, 197 patients with prior anatomic and reverse TSA completed between 2013 and 2020 responded to a questionnaire regarding their experiences with airport travel screening after their operation. Of these patients, 86 (44%) stated that they had traveled by plane, while 111 (56%) had not. The questionnaire addressed several measures including the number of domestic and international flights following the operation, number of false alarm screenings by the millimeter-wave scanner, patient body habitus, and presence of additional metal implants. Results: A total of 53 patients (62%) responded "yes" to false screening alarms due to shoulder arthroplasty. The odds of a false screening alarm for patients with other metal implants was 5.87 times that of a false screening alarm for patients with no other metal implants (P<0.1). Of a reported 662 flights, 303 (45.8%) resulted in false screening alarms. Greater body mass index was not significantly lower in patients who experienced false screening alarms (P=0.30). Conclusions: Patients with anatomic and reverse TSA trigger false alarms with millimeter-wave scanners during airport screening at rates consistent with prior reports following 9/11. Patient education on the possibility of false alarms during airport screening is important until improvements in implant identification are made. Level of evidence: IV.

• 한국화재소방학회논문지
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• 제30권5호
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• pp.108-115
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• 2016

화재감지기는 화재를 조기에 감지하여 관계인에 통보함으로써 자산보호 및 인명안전에 중요한 역할을 한다. 따라서 화재를 조기에 탐지할 수 있는 성능과 비화재보를 발생하지 않는 신뢰성이 중요하다. 최근 공동주택 오피스텔 숙박시설 노유자시설 의료시설 등과 같이 취침, 숙박, 입원 등 이와 유사한 용도로 사용되는 거실에는 조기화재 감지를 위한 연기감지기를 설치하도록 국가 화재안전기준이 개정되어 연기감지기의 적용이 증가되고 있다. 반면 현재 비화재보를 예방하기 위한 연구가 부족하다. 본 연구는 아날로그 광전식 연기감지기의 순간적으로 발생되는 먼지 등으로 인해 발생되는 비화재보를 예방하기 위한 알고리즘 개선과 감지기의 자기보상기능을 통해 감지기의 오염과 화재신호를 구분할 수 있도록 개선하였다. 본 연구를 통해 최근 수요가 증가하는 아날로그 광전식 연기감지기의 비화재보 개선으로 제품의 신뢰성을 확보하여 비화재보로 인한 경제적 손실을 예방할 것으로 기대된다.

• 한국지진공학회논문집
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• 제25권2호
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• pp.71-81
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• 2021

This paper presents a real-time, false-pick filter based on deep learning to reduce false alarms of an onsite Earthquake Early Warning (EEW) system. Most onsite EEW systems use P-wave to predict S-wave. Therefore, it is essential to properly distinguish P-waves from noises or other seismic phases to avoid false alarms. To reduce false-picks causing false alarms, this study made the EEWNet Part 1 'False-Pick Filter' model based on Convolutional Neural Network (CNN). Specifically, it modified the Pick_FP (Lomax et al.) to generate input data such as the amplitude, velocity, and displacement of three components from 2 seconds ahead and 2 seconds after the P-wave arrival following one-second time steps. This model extracts log-mel power spectrum features from this input data, then classifies P-waves and others using these features. The dataset consisted of 3,189,583 samples: 81,394 samples from event data (727 events in the Korean Peninsula, 103 teleseismic events, and 1,734 events in Taiwan) and 3,108,189 samples from continuous data (recorded by seismic stations in South Korea for 27 months from 2018 to 2020). This model was trained with 1,826,357 samples through balancing, then tested on continuous data samples of the year 2019, filtering more than 99% of strong false-picks that could trigger false alarms. This model was developed as a module for USGS Earthworm and is written in C language to operate with minimal computing resources.

• ETRI Journal
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• 제35권1호
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• pp.80-88
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• 2013

A passive infrared or pyroelectric infrared (PIR) sensor is mainly used to sense the existence of moving objects in an indoor environment. However, in an outdoor environment, there are often outbreaks of false alarms from environmental changes and other sources. Therefore, it is difficult to provide reliable detection outdoors. In this paper, two algorithms are proposed to reduce false alarms and provide trustworthy quality to surveillance systems. We gather PIR signals outdoors, analyze the collected data, and extract the target features defined as window energy and alarm duration. Using these features, we model target and false alarms, from which we propose two target decision algorithms: window energy detection and alarm duration detection. Simulation results using real PIR signals show the performance of the proposed algorithms.