This paper is concerned with automatic telemetering system which reads the consumed quantity of electricity, gas, and piped water. The existing metering method such that a meterman visits households and directly reads meters can cause several problems, including violation of privacy and the possibility of criminal accident, as well the inefficiency in viewpoint of system operation and rate notification. In this paper, we propose a new automatic telemetering and rate notification system, in which the system reads several meters at remote locations and notifies the rates to the customer's cellular phone with short message service(SMS). The proposed system has been developed by using CDMA mobile communication modules and personal computers. This system can operate only with cellular communication network even without wired-internet facilities. In particular, the developed system can provide home security and convenience as well as cost reduction, and thus be applied to intelligent home networks.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.17
no.2
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pp.119-126
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2012
Local monitoring is an effective technique in securing data of wireless sensor networks. Existing solutions require high communication cost for detecting false data and this results in a network lifetime being shortened. This paper proposes novel techniques of monitoring based secure data aggregation and filtering false data in wireless sensor networks. The aim is to reduce energy consumption in securing data aggregation. An aggregator and its monitoring node perform data aggregation in a 60o sextant cluster. By checking Message Authentication Codes (MAC), aggregation data will be dropped by a forward aggregator if data aggregated by the aggregator and data monitored by the monitoring node are inconsistent. The simulation shows that the proposed protocol can reduce the amount of average energy consumption about 64% when comparing with the Data Aggregation and Authentication protocol (DAA)[1]. Additionally, the network lifetime of the proposed protocol is 283% longer than that of DAA without any decline in data integrity.
Si-on Jeong;Tae-hyun Han;Seung-bum Lim;Tae-jin Lee
Journal of Internet Computing and Services
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v.24
no.4
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pp.25-36
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2023
Today, as AI (Artificial Intelligence) technology is introduced in various fields, including security, the development of technology is accelerating. However, with the development of AI technology, attack techniques that cleverly bypass malicious behavior detection are also developing. In the classification process of AI models, an Adversarial attack has emerged that induces misclassification and a decrease in reliability through fine adjustment of input values. The attacks that will appear in the future are not new attacks created by an attacker but rather a method of avoiding the detection system by slightly modifying existing attacks, such as Adversarial attacks. Developing a robust model that can respond to these malware variants is necessary. In this paper, we propose two methods of generating Adversarial attacks as efficient Adversarial attack generation techniques for improving Robustness in AI models. The proposed technique is the XAI-based attack technique using the XAI technique and the Reference based attack through the model's decision boundary search. After that, a classification model was constructed through a malicious code dataset to compare performance with the PGD attack, one of the existing Adversarial attacks. In terms of generation speed, XAI-based attack, and reference-based attack take 0.35 seconds and 0.47 seconds, respectively, compared to the existing PGD attack, which takes 20 minutes, showing a very high speed, especially in the case of reference-based attack, 97.7%, which is higher than the existing PGD attack's generation rate of 75.5%. Therefore, the proposed technique enables more efficient Adversarial attacks and is expected to contribute to research to build a robust AI model in the future.
Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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2017.04a
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pp.159-159
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2017
스마트 시설환경은 대표적으로 원예, 축산 분야 등 여러 형태의 농업현장에 정보 통신 및 데이터 분석 기술을 도입하고 있는 시설화된 생산 환경이라 할 수 있다. 근래에 하드웨어적으로 급증한 스마트 시설환경에서 생산되는 방대한 생육/환경 데이터를 올바르고 적합하게 사용하기 위해서는 일반 산업 현장과는 차별화 된 분석기법이 요구된다고 할 수 있다. 소프트웨어 공학 분야에서 연구된 빅데이터 처리 기술을 기계적으로 농업 분야의 빅데이터에 적용하기에는 한계가 있을 수 있다. 시설환경 내/외부의 다양한 환경 변수는 시계열 데이터의 난해성, 비가역성, 불특정성, 비정형 패턴 등에 기인하여 예측 모델 연구가 매우 난해한 대상이기 때문이라 할 수 있다. 본 연구에서는 근래에 관심이 급증하고 있는 인공신경망 연구 소프트웨어인 Tensorflow (www.tensorflow.org)와 대표적인 Open source인 OpenNN (www.openn.net)을 스마트 시설환경 환경변수 상호간 상관성 분석에 응용하였다. 해당 소프트웨어 라이브러리의 운영환경을 살펴보면 Tensorflow 는 Linux(Ubuntu 16.04.4), Max OS X(EL capitan 10.11), Windows (x86 compatible)에서 활용가능하고, OpenNN은 별도의 운영환경에 대한 바이너리를 제공하지 않고 소스코드 전체를 제공하므로, 해당 운영환경에서 바이너리 컴파일 후 활용이 가능하다. 소프트웨어 개발 언어의 경우 Tensorflow는 python이 기본 언어이며 python(v2.7 or v3.N) 가상 환경 내에서 개발이 수행이 된다. 주의 깊게 살펴볼 부분은 이러한 개발 환경의 제약으로 인하여 Tensorflow의 주요한 장점 중에 하나인 고속 연산 기능 수행이 일부 운영 환경에 국한이 되어 제공이 된다는 점이다. GPU(Graphics Processing Unit)의 제공하는 하드웨어 가속기능은 Linux 운영체제에서 활용이 가능하다. 가상 개발 환경에 운영되는 한계로 인하여 실시간 정보 처리에는 한계가 따르므로 이에 대한 고려가 필요하다. 한편 근래(2017.03)에 공개된 Tensorflow API r1.0의 경우 python, C++, Java언어와 함께 Go라는 언어를 새로 지원하여 개발자의 활용 범위를 매우 높였다. OpenNN의 경우 C++ 언어를 기본으로 제공하며 C++ 컴파일러를 지원하는 임의의 개발 환경에서 모두 활용이 가능하다. 특징은 클러스터링 플랫폼과 연동을 통해 하드웨어 가속 기능의 부재를 일부 극복했다는 점이다. 상기 두 가지 패키지를 이용하여 2016년 2월부터 5월 까지 충북 음성군 소재 딸기 온실 내부에서 취득한 온도, 습도, 조도, CO2에 대하여 Large-scale linear model을 실험적(시간단위, 일단위, 주단위 분할)으로 적용하고, 인접한 세그먼트의 환경변수 예측 모델링을 수행하였다. 동일한 조건의 학습을 수행함에 있어, Tensorflow가 개발 소요 시간과 학습 실행 속도 측면에서 매우 우세하였다. OpenNN을 이용하여 대등한 성능을 보이기 위해선 병렬 클러스터링 기술을 활용해야 할 것이다. 오프라인 일괄(Offline batch)처리 방식의 한계가 있는 인공신경망 모델링 기법과 현장 보급이 불가능한 고성능 하드웨어 연산 장치에 대한 대안 마련을 위한 연구가 필요하다.
Ionosphere is deeply coupled to the space environment and introduces the perturbations to radio signal because of its electromagnetic characteristics. Therefore, the status of ionosphere can be estimated by analyzing the GPS signal errors which are penetrating the ionosphere and it can be the key to understand the global circulation and change in the upper atmosphere, and the characteristics of space weather. We used 9 GPS Continuously Operating Reference Stations (CORS), which have been operated by Korea Astronomy and Space Science Institute (KASI) , to determine the high precision of Total Electron Content (TEC) and the pseudorange data which is phase-leveled by a linear combination with carrier phase to reduce the inherent noise. We developed the method to model a regional ionosphere with grid form and its results over South Korea with $0.25^{\circ}\;by\;0.25^{\circ}$ spatial resolution. To improve the precision of ionosphere's TEC value, we applied IDW (Inverse Distance Weight) and Kalman Filtering method. The regional ionospheric model developed by this research was compared with GIMs (Global Ionosphere Maps) preduced by Ionosphere Working Group for 8 days and the results show $3\~4$ TECU difference in RMS values.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.50
no.8
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pp.83-93
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2013
By comparing Wiener's MMSE on stochastic signal transmission with Shannon's mutual information first proved by C.E. Shannon in terms of information theory, connections between two approaches were investigated. What Wiener wanted to see in signal transmission in noisy channel is to try to capture fundamental limits for signal quality in signal estimation. On the other hands, Shannon was interested in finding fundamental limits of signal quantity that maximize the uncertainty in mutual information using the entropy concept in noisy channel. First concern of this paper is to show that in deriving limits of Shannon's point to point fundamental channel capacity, Shannon's mutual information obtained by exploiting MMSE combiner and Wiener filter's MMSE are interelated by integro-differential equantion. Then, At the meeting point of Wiener's MMSE and Shannon's mutual information the upper bound of spectral efficiency and the lower bound of energy efficiency were computed. Choosing a proper lattice-type code of a mod-${\Lambda}$AWGN channel model and MMSE estimation of ${\alpha}$ confirmed to lead to the fundamental Shannon capacity limits.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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v.2
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pp.608-611
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2006
COSPAS-SARSAT 시스템은 위성체와 지상 설비를 이용하여 항공기 또는 선박 등이 조난 시에 탐색구조(SAR: Search and Rescue) 활동을 도울 수 있도록 조난경보와 위치정보를 제공하는 시스템이다. COSPAS-SARSAT 서비스의 경우, 조난신호 접수에서 조난위치확정까지 평균 1시간 이상이 소요되고, 위치정확도가 수 Km 정도로 범위가 넓은 편이다. 이러한 문제점을 개선하기 위해서 중궤도 위성을 이용한 차세대 탐색구조 시스템 개발이 추진 중에 있으며 EU에서 2011년 FOC(Full Operation Capability)를 목표로 개발중인 갈릴레오 항법위성 프로젝트의 경우 SAR 중계기를 탑재하여 탐색구조 서비스를 제공할 계획에 있다. 갈릴레오 탐색구조(SAR/Galileo) 서비스는 수 m급의 위치정확도, 10분 이내의 조난신호 접수에서 구조까지 소요시간, 및 조난자에게 회신링크 서비스 제공 등 보다 향상된 탐색구조 성능을 제공하기 위해 개발 중에 있으므로, 갈릴레오 위성 서비스가 시작되면 탐색구조시스템 체계에 보다 신속하고 정확한 구조가 가능할 것으로 예상된다. 우리나라에서는 COSPAS-SARSAT 회원국으로 가입하여 현재 송도 해양경찰청 내에 LEOLUT와 MCC가 설치되어 운용되고 있다. 날로 더해가는 다양한 재난에 대한 인명구조를 신속하고 효과적으로 대처하기 위해 차세대 갈릴레오 탐색구조 지상국 도입이 절실하다고 할 수 있다. 따라서, 탐색구조 단말기를 포함한 지상국 인프라의 구축 등 갈릴레오 탐색구조 지상시스템 개발의 참여 방안에 관한 연구는 매우 시기적절하고 중요한 연구이다. 본 논문은 갈릴레오 사업에 참여하여 SAR/Galileo 개발을 주관하고 있는 중국의 사례를 분석함으로 우리나라가 차세대 갈릴레오 탐색구조 지상시스템 개발에 참여하기 위해서 필요한 참여방법 및 절차 등을 도출하고, 참여 가능한 개발범위, 참여전략 및 추진체계에 대해서 제안한다.법의 성능을 평가를 위하여 원본 여권에서 얼굴 부분을 위조한 여권과 기울어진 여권 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 여권의 코드 인식 및 얼굴 인증에 있어서 우수한 성능이 있음을 확인하였다.진행하고 있다.태도와 유아의 창의성간에는 상관이 없는 것으로 나타났고, 일반 유아의 아버지 양육태도와 유아의 창의성간의 상관에서는 아버지 양육태도의 성취-비성취 요인에서와 창의성제목의 추상성요인에서 상관이 있는 것으로 나타났다. 따라서 창의성이 높은 아동의 아버지의 양육태도는 일반 유아의 아버지와 보다 더 애정적이며 자율성이 높지만 창의성이 높은 아동의 집단내에서 창의성에 특별한 영향을 더 미치는 아버지의 양육방식은 발견되지 않았다. 반면 일반 유아의 경우 아버지의 성취지향성이 낮을 때 자녀의 창의성을 향상시킬 수 있는 것으로 나타났다. 이상에서 자녀의 창의성을 향상시키는 중요한 양육차원은 애정성이나 비성취지향성으로 나타나고 있어 정서적인 측면의 지원인 것으로 밝혀졌다.징에서 나타나는 AD-SR맥락의 반성적 탐구가 자주 나타났다. 반성적 탐구 척도 두 그룹을 비교 했을 때 CON 상호작용의 특징이 낮게 나타나는 N그룹이 양적으로 그리고 내용적으로 더 의미 있는 반성적 탐구를 했다용을 지원하는 홈페이지를 만들어 자료 제공 사이트에 대한 메타 자료를 데이터베이스화했으며 이를 통해 학생들이 원하는 실시간 자료를 검색하여 찾을 수 있고 홈페이지를 방분했을 때 이해하기 어려운 그래프나 각 홈페이지가 제공하는 자료들에 대한 처리 방법을 도움말로 제공받을 수 있게 했다. 실시간 자료들을 이용한 학습은 학생들의 학습 의욕과 탐구 능력을 향상시켰으며 컴퓨터 활용 능력과 외국어 자료 활용 능력을 향상 시키는데도 도움을 주었다.지역산업 발전을 위한 기술역량이 강화될 것이다.정 ${\rightarrow}$ 분배 ${\rightarrow}$ 최대다수의 최대행복이다.는 역할을 한다. 따라
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[게시일 2004년 10월 1일]
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