본 논문에서는 스마트 그리드 환경에서 에너지 도둑을 역추적 할 수 있는 로깅과 마킹 기반 에너지 도둑 역추적(Energy Theft Traceback Protocol) 프로토콜을 제안한다. 제안하는 ETTP는 첫째, 에너지 도둑 트리를 생성하여 측정거부와 데이터위조로 구분하였고, 둘째, 에너지 도둑 트리를 이용하여 에너지 도둑을 탐지하고, 셋째 라우터의 Logging Table과 패킷의 Marking 정보를 이용하여 에너지 도둑을 역추적한다. ETTP의 모의 실험결과, 에너지 도둑 탐지율은 92%이고, 에너지도둑 역추적 성공률은 93%로 평가되었다. 따라서 ETTP는 스마트 그리드에 활용하여 과금 정보의 위변조 등의 위험요소를 줄일 수 있을 뿐만 아니라 안전하고 신뢰성이 높은 스마트 그리드 환경을 제공할 수 있다.
International journal of advanced smart convergence
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제4권1호
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pp.1-10
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2015
Automotive Theft has been an obstinate problem around the world. Design and manufacture of anti-theft systems have become more and more complex due to the rise in complexity of theft in the system. Most of the anti-theft systems available in the market, are the alarm types which audibly deter some thieves away but do not prevent one's car from being stolen and even are not good enough to meet the growing complexity of theft in the country. This paper presents a simple and an efficient anti-theft system which provides improved security by the use of efficient access mechanisms and immobilization systems. This security system can immobilise an automobile and its key auto systems through remote control when it is stolen. It hence deters thieves from committing the theft. It also effectively prevents stealing of key auto systems for reselling by introducing four layers of security features written in the form of firmware and embedded on the Electronic Control Units (ECUs). The particulars of system design and operation are defined in the paper. The experimental outcomes show that this system is practicable and the owner can steadily control his vehicle within a few seconds.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제10권4호
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pp.499-510
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2022
This study examines the reporting factors of crime against business in Korea and proposes a corresponding predictive model using machine learning. While many previous studies focused on the individual factors of theft victims, there is a lack of evidence on the reporting factors of crime against a business that serves the public good as opposed to those that protect private property. Therefore, we proposed a crime prevention model for the willingness factor of theft reporting in businesses. This study used data collected through the 2015 Commercial Crime Damage Survey conducted by the Korea Institute for Criminal Policy. It analyzed data from 834 businesses that had experienced theft during a 2016 crime investigation. The data showed a problem with unbalanced classes. To solve this problem, we jointly applied the Synthetic Minority Over Sampling Technique and the Tomek link techniques to the training data. Two prediction models were implemented. One was a statistical model using logistic regression and elastic net. The other involved a support vector machine model, tree-based machine learning models (e.g., random forest, extreme gradient boosting), and a stacking model. As a result, the features of theft price, invasion, and remedy, which are known to have significant effects on reporting theft offences, can be predicted as determinants of such offences in companies. Finally, we verified and compared the proposed predictive models using several popular metrics. Based on our evaluation of the importance of the features used in each model, we suggest a more accurate criterion for predicting var.
온라인상에서 사용자의 개인정보를 불법적으로 취득, 악용하는 계정도용 문제는 금전적인 이득을 얻을 수 있는 MMORPG(Massively Multi-player Online Role Playing Games)에서 특히 빈번하게 발생하고 있다. 많은 사람들이 게임을 이용하여 심각한 피해로 이어질 수 있기 때문에 이에 대한 대책마련이 시급함에도 불구하고, 이를 예방하거나 탐지하는 기법에 대한 연구가 많이 부족한 실정이다. 본 연구에서는 온라인게임에서 발생했던 실제 계정도용 사례 분석을 통해 계정도용의 유형을 체계적으로 정의하고, 유형별로 계정도용을 분류하는 자동화된 탐지모델을 제안한다. 실 계정도용 사례를 분석한 결과 속전속결형, 신중형, 대담무쌍형의 3가지로 구분되었으며 이 분류 체계와 탐지모델을 국내 주요 온라인게임회사 중 한 곳에 적용하였다. 본 연구에서 제시한 유형별 탐지모델은 해킹의 유무만을 판정하던 기존의 모델보다 탐지에 있어서 향상된 성능을 보였다.
Recently, IoT(Internet of Things) technology is widely applied in not only our everyday lives but also in industry, medical field and security system. NFC system, the basis of IoT, is in the spotlight which can be an alternative solution of a anti-theft system for motorcycle as they basically have practicality and security issues. Anti-theft system for motorcycle using the NFC smart devices based on RFID has been proposed. because Progress of Smart Device If someone get the Key for motorcycle theft, he can be easily stolen motorcycle. We thought about the concept of NFC security devices as a wireless key and automatic solenoid valve for setting the lock and unlock module. In this study, we designed motorcycle smart key system with general-purpose NFC system and the automatic solenoid valve for setting the lock and unlock module. First, we designed control unit and NFC card reader for motorcycle smart key system. Then we propose an AES encryption algorithm and prove that the motorcycle key system is controllable by showing the result of implementing and testing, after installing.
범죄중 절도란 남의 사물을 몰래 훔치는 일을 말한다. 또한 절도는 그런 일을 한 사람, 도적, 도둑질을 말한다. 최근 현대 사회에서는 승강기 내에서 자주 발생하는 범죄 중의 하나이다. 본 논문에서는 이러한 절도 범죄를 장면 전환 검출 방법인 ${\chi}^2$ 히스토그램을 이용하여 추출한다. 이렇게 추출된 영상은 법원에 증거 자료로 제출하도록 한다.
This paper proposes an algorithm to improve the anti-theft function of the CAR_AV using the CAN(Controller Area Network) communication between CAR AV and cluster. Compare to the typical anti-theft algorithms like security code entering, the proposed one is more secure in most cases. The proposed algorithm is suitable for the recent automobile that employ the CAN network as the communication channel between their devices.
In this paper, we propose a classification and theft detection system for human and livestock for various moving objects in a barn. To do this, first, we extract the moving objects using the GMM method. Second, the noise generated when extracting the moving object is removed, and the moving object is recognized through the labeling method. And we propose a method to classify human and livestock using model formation and color for the unique form of the detected moving object. In addition, we propose a method of tracking and overlapping the classified moving objects using Kalman filter. Through this overlap determination method, an event notifying a dangerous situation is generated and a theft determination system is constructed. Finally, we demonstrate the feasibility and applicability of the proposed system through several experiments.
Anti-theft safety caps for bolted joints are necessary to ensure the safety of citizens and prevent theft of manholes, bridge guardrails, bulletin boards, subway safety handrails and others. Safety caps enhance the look of bolted joints, avert accidents that involve hitting the head of bolts, hamper them from coming loose by covering the head of bolts. This study focuses on press die design methods and press molding condition setting to resolve bursting and cracks in products, and on molding material selection and heat treatment technologies to boost life extension.
The goal of this study was to efficiently analyze the relationships of the number of thefts with related factors, considering the spatial patterns of theft crimes. Theft crime data for a 5-year period (2009-2013) were collected from Haeundae Police Station. A logarithmic transformation was performed to ensure an effective statistical analysis and the number of theft crimes was used as the dependent variable. Related factors were selected through a literature review and divided into social, environmental, and defensive factors. Seven factors, were selected as independent variables: the numbers of foreigners, aged persons, single households, companies, entertainment venues, community security centers, and CCTV (Closed-Circuit Television) systems. OLS (Ordinary Least Squares) and GWR (Geographically Weighted Regression) were used to analyze the relationship between the dependent variable and independent variables. In the GWR results, each independent variable had regression coefficients that differed by location over the study area. The GWR model calculated local values for, and could explain the relationships between, variables more efficiently than the OLS model. Additionally, the adjusted R square value of the GWR model was 10% higher than that of the OLS model, and the GWR model produced a AICc (Corrected Akaike Information Criterion) value that was lower by 230, as well as lower Moran's I values. From these results, it was concluded that the GWR model was more robust in explaining the relationship between the number of thefts and the factors related to theft crime.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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