The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.34
no.9B
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pp.867-875
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2009
The reliability of wireless body area networks is an important research issue since it may jeopardize the vital human life, unless managed properly. In this article, a new modeling and analysis of node misbehaviors in wireless body area networks is presented, in the presence of multi-type failures. First, the nodes are classified into types in accordance with routing capability. Then, the node behavior in the presence of failures such as energy exhaustion and/or malicious attacks has been modeled using a novel Semi-Markov process. The proposed model is very useful in analyzing reliability of WBANs in the presence of multi-type failures.
In this study, as part of the development of an autonomous flying personal aircraft, an equivalent model of the main wing assembly of an Optionally Piloted Personal Air Vehicle (OPPAV) was developed. Reliability of the developed equivalent model was verified by eigenvalue analysis. The main wing assembly consisted of a main wing, an inboard pod, and an outboard pod. First, for developing an equivalent model of each component, components to produce the equivalent model were divided into several sections. Nodes were then created on the axis of the equivalent model at both ends of each section. In addition, static analysis with unit force and unit moment was performed to calculate the deformation or the amount of rotation at the node to be used in the equivalent model. Equivalent axial, bending, and torsional stiffness of each section were calculated by applying the beam theory. Once the equivalent stiffness of each section was calculated, information of a mass and moment of inertia for each section was entered by creating a lumped mass in the center of each section. An equivalent model was developed using beam element. Finally, the reliability of the developed equivalent model was verified by comparison with results of mode analysis of the fine model.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.31
no.1
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pp.51-59
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2021
The deep learning model can produce false prediction results due to inputs that deviate from training data through variation, which leads to fatal accidents in areas such as autonomous driving and security. To ensure reliability of the model, the model's coping ability for exceptional situations should be verified through various mutations. However, previous studies were carried out on limited scope of models and used several mutation types without separating them. Based on the CIFAR10 data set, widely used dataset for deep learning verification, this study carries out reliability verification for total of six models including various commercialized models and their additional versions. To this end, six types of input mutation algorithms that may occur in real life are applied individually with their various parameters to the dataset to compare the accuracy of the models for each of them to rigorously identify vulnerabilities of the models associated with a particular mutation type.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.12
no.6
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pp.123-130
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2007
In this paper, We define convert rules from objects and relation presented in object model to the state and operation domain in formal specification. Namely, object and relation in information model converted to state domain in formal specification. State, event and behavior converted to operation domain. And that way informal object model change to formal language, it can be verify through formal method. Verification process make an offer convenience and confidence in software development early phase. And we implement simulation tool in order to verification method of formal specification and to consistency verified model between user's requirement. It is possible to select the suitable model and reduce the costs and efforts on software development.
u-Health refers to "Always, ubiquitously" prevention against disease, diagnosis, medical treatment service that can receive treatment even if patient does not visit hospital as abbreviated word of ubiquitous and health. U-Health transmits in individual's living body sign and measuring of health information and health information system that is consisted of process of analysis and feedback transmiting and measure individual's living body signal and health information and health proprietary company or medical institution operates. If analyze pattern to information that health information system is transmited, health care officer or chief physician means that offer healthcare and medical treatment service to remote about target customer. Wish to present authoritativeness model for u-Health's inside and outside of the country same native place and u-Health's BMT in this research.
This paper introduces an effective methodology for reliability-based design optimization of electromagnetic products, where a performance measure approach is adopted to accurately assess probabilistic constrains. Two design problems consisting of a loudspeaker and a superconducting magnetic energy storage system are considered. The efficiency of the proposed method in evaluating the failure probability of performances during the optimization process are compared with the existing method based on the reliability index approach. Moreover, in term of the accuracy of probability failure values, optimized design results are examined with reference values obtained from the Monte Carlo simulation.
In order to provide various multimedia services in a wireless network, the call admission control for wireless channels should be resolved at the time of call setup and handoff by moving mobile terminal. In this paper. we propose a reliable DCAC( Distributed Call Admission Control)scheme using virtual cluster concept. The proposed DCAC scheme considers the state of $1^{st}$ and $2^{nd}$ adjacent cells to provide a reliable call handling. The proposed scheme is analyzed by simulations and mathematical methods.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.29
no.8
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pp.165-170
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2024
This study aims to verify the accuracy of the air quality management system in Yangju City using an artificial intelligence (AI) evaluation model. The consistency and reliability of fine dust data were assessed by comparing public data from the Ministry of Environment with data from Yangju City's air quality management system. To this end, we analyzed the completeness, uniqueness, validity, consistency, accuracy, and integrity of the data. Exploratory statistical analysis was employed to compare data consistency. The results of the AI-based data quality index evaluation revealed no statistically significant differences between the two datasets. Among AI-based algorithms, the random forest model demonstrated the highest predictive accuracy, with its performance evaluated through ROC curves and AUC. Notably, the random forest model was identified as a valuable tool for optimizing the air quality management system. This study confirms that the reliability and suitability of fine dust data can be effectively assessed using AI-based model performance evaluation, contributing to the advancement of air quality management strategies.
This paper compares the fatigue behaviors of concretes subjected to flexural and split-tensional loadings, and proposes the fatigue reliability models based on experimental results and reliability analysis. The fatigue tests were performed for the specimens of $150 mm{\times}75 mm$ split tensional cylinders and $150 mm{\times}150 mm{\times}550 mm$ flexural beams under constant loadings at three levels (70, 80 and $90\%$) with 0.1 stress ratio, 20 Hz loading speed and sine wave. The reliability analysis on fatigue data was based on Weibull distribution of two-parameters. From fatigue test results, two criteria were proposed to reject the experimental fatigue data because of statistical variation of concrete fatigue data. Two parameters ($\alpha$and u) of Weibull distribution were obtained using graphical method, moment method and maximum likelihood method. The probability density function(P.D.F) and cumulative distribution function(C.D.F) of the Weibull distribution for fatigue life of pavement concrete were derived for various stress levels using parameters, $\alpha$ and u. The goodness-of-fit test by Kolmogorov-Smirnov test was acceptable at $5\%$ level of significance. Based on reliability analysis, a fatigue model for pavement concrete was proposed and compared from existing models.
Recently, as a lot of software with AI functions has been developed, the number of software products with various prediction functions is increasing, and as a result, the importance of software quality has increased. In particular, as consideration for functional safety of products with AI functions increases, software quality management is being conducted at a national level. In particular, the GS Quality Certification System is a quality certification system for software products that is being implemented at the national level, and the GS Certification System is also researching quality evaluation methods for AI products. In this study, we attempt to present an evaluation model that satisfies the basic conditions of software quality based on international standards among the various quality evaluation models presented to verify software reliability. Considering the software quality characteristics of the artificial intelligence sector, we study quality evaluation models, diagnose quality, and predict failures. .In this study, we propose an international standard model for artificial intelligence based on the software reliability growth model, present an evaluation model, and present a method for quality diagnosis through the model. In this respect, this study is considered to be important in that it can predict failures in advance and find failures in advance to prevent risks by predicting the failure time that will occur in software in the future. In particular, it is believed that predicting failures will be important in various safety-related software.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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