• 전자공학회논문지CI
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• 제43권4호
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• pp.80-87
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• 2006

최근 인터넷 응용 프로그램과 관련 기술의 발전에 따라 디지털 멀티미디어 콘텐츠의 보급과 사용이 쉬워지고 있다. 디지털 신호는 복제가 용이하고 복제된 신호는 원신호와 동일한 품질을 갖는다. 이러한 문제점을 해결하고 저작권 보호를 위해 멀티 미디어 핑거프린트가 연구되어지고 있다. 핑거프린팅 기법은 암호학적인 기법들을 이용하여 디지털 데이타를 불법적으로 재배포한 사용자를 찾아냄으로써 디지털 데이타의 저작권을 보호한다. 핑거프린팅 기법은 대칭적이나 비대칭적인 기법과 달리 사용자만이 핑거프린트가 삽입된 데이타를 알 수 있고 데이타가 재배포되기 전에는 사용자의 익명성이 보장되는 기법이다. 본 논문에서는 신경회로망에 의한 공모된 멀티미디어 핑거프린트의 검출 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 불법공모방지 코드 생성과 에러정정을 위한 신경회로망으로 구성되어 있다. BIBD(Balance Incomplete Block Design) 기반의 불법공모방지 코드는 평균화 선형 공모공격에 대해 100% 공모코드 검출이 이루어졌으며, 에러비트 정정을 위해 (n,k)코드를 사용한 홉필드 신경회로망은 2비트 이내의 에러비트를 정정할 수 있음을 확인하였다.

• 전력전자학회논문지
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• 제4권3호
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• pp.275-284
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• 1999

3산 전력 시스템에서 불평형 전원의 전압은 대칭좌표법에 의하여 정상, 역상, 영상성분으로 각각 분해 될 수 있고 또한 전력 시스템에 중성선이 없는 경우 영상성분은 부하측에 나타나지 않게 된다. 따라서 중성선이 없는 불평형 시스템에서는 전원측의 역상성분만을 검출하여 보상함으로써 부하측에 평형된 전압을 공급할 수 있을 뿐만 아니라 정상성분의 크기를 제어함으로써 부하에 인가되는 전압의 크기를 조정하는 것이 가능하다. 아울러 이러한 불평형 전압에 의한 각 대칭분은 3상 2상 변환을 통한 동기좌표축상에서의 효율적인 검출이 가능한데, 본 논문에서는 전원의 불평형 성분을 동기좌표축 상에서 순시적으로 검출하여 이를 보상하고 부하의 전압조정 기능 역시 수행하는 순간전압보상기의 보상 알고리즘 및 이때 좌표변환시 필요한 전원의 위상각 정보를 전원의 정상성분에 일치시키는 새로운 위상각 검출 알고리즘을 제안한다. 제안된 보상 시스템의 성능 및 특성을 시뮬레이션을 통하여 해석하고 실험으로써 검증하였다.

• Journal of Power Electronics
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• 제17권4호
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• pp.972-982
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• 2017

The Park's vector of stator current is a popular technique for the detection of induction motor faults. While the detection of the faulty condition using the Park's vector technique is easy, the classification of different types of faults is intricate. This problem is overcome by the Multiple Park's Vector (MPV) approach proposed in this paper. In this technique, the characteristic fault frequency component (CFFC) of stator winding faults, rotor winding faults, unbalanced voltage and bearing faults are extracted from three phase stator currents. Due to constructional asymmetry, under the healthy condition these characteristic fault frequency components are unbalanced. In order to balanced them, a correction factor is added to the characteristic fault frequency components of three phase stator currents. Therefore, the Park's vector pattern under the healthy condition is circular in shape. This pattern is considered as a reference pattern under the healthy condition. According to the fault condition, the amplitude and phase of characteristic faults frequency components changes. Thus, the pattern of the Park's vector changes. By monitoring the variation in multiple Park's vector patterns, the type of fault and its severity level is identified. In the proposed technique, the diagnosis of faults is immune to the effects of unbalanced voltage and multiple faults. This technique is verified on a 7.5 hp three phase wound rotor induction motor (WRIM). The experimental analysis is verified by simulation results.

• 전자공학회논문지CI
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• 제44권3호
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• pp.74-80
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• 2007

전자와 컴퓨터 기술의 발전은 무선 센서 네트워크 증대의 토대를 마련하였다. 이에 따라, 센서 네트워크상의 충돌 방지와 인증 기술의 필요성이 증대되어 지고 있다. 센서 네트워크의 충돌 방지를 위해 개발될 알고리즘은 무선 센서 네트워크 플랫폼 상에 쉽게 적용될 수 있으며 또한 동시에 분산 연산, 분산 저장, 데이터 강인성, 센싱된 데이터를 자동 분류할 수 있어야한다. 그리고 무선 센서 네트워크에서 보안을 유지하기 위하여 여러 센서 간에 안전하게 채널을 확립할 수 있어야한다. 본 논문 우리는 센서의 인증과 충돌 방지를 위하여 유비쿼터스 센서 네트워크 채널 확립 알고리즘을 제안하였다. 본 논문에서는 두 가지 다른 형태의 구조를 제안하였으며, 각 구조에서는 센서 노드 사이에서 채널을 확립하기위하여 웨이블렛 필터를 사용한 알고리즘과 센서의 충돌 방지를 위하여 BIBD(Balanced Incomplete Block Design) 코드를 사용하였다. 결과적으로, BIBD와 웨이블렛 필터 기반으로 제안된 알고리즘은 이상적인 환경에서 98% 충돌 검출율을 가졌다.

• 분석과학
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• 제23권6호
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• pp.572-578
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• 2010

본 연구에서는 하천수 중 6종의 의약물질(cephradine, cefadroxil, penicillin G, vancomycin, iopromide, and fenbendazole)에 대한 전처리법과 분석 방법을 확립하였다. 하천수 중의 분석물질을 HLB(Hydrophilic-Lipophilic Balanced) 카트리지를 사용하여 추출/정제 및 농축하였다. HPLC/ESI-MS/MS를 이용하여 6종의 물질들을 동시에 분석하였다. Fenbendazole을 제외한 의약물질은 71.1~92.6% 범위의 양호한 회수율을 나타내었고, 상대표준편차는 11.2% 이하로 나타났다. 정량분석을 위해서 0.007~1.2 ng/mL 범위에서 $r^2$=0.99 이상의 높은 직선성을 나타내는 검량선을 얻었다. 검출한계(LOD)와 정량한계(LOQ)는 각각 7.2~128.7 pg/mL, 23.8~429.1 pg/mL로 나타났다. 이 분석 방법은 하천수 중 의약품에 대한 모니터링에 유용하며, 하천수 중 iopromide과 fenbendazole은 높은 농도로 검출되었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제38A권10호
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• pp.833-837
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• 2013

홀로그래픽 데이터 저장장치는 한 볼륨에 페이지 단위로 데이터를 쓰고 읽기 때문에 단위 공간당 기록용량이 매우 크며 또 데이터 전송률이 굉장히 높은 장점이 있다. 반면 데이터를 저장하는 픽셀간의 밀도가 높아짐에 따라 2차원 인접 심볼간 간섭과 인접한 페이지끼리 서로 영향을 주는 인접 페이지간 간섭이 생기는 단점이 있다. 특히 한 페이지의 밝은 정도에 따라 인접한 페이지에 영향을 주어 한 볼륨에 저장할 수 있는 페이지의 수를 줄어들게 할 수 있다. 본 논문에서는 홀로그래픽 데이터 저장장치에서 한 페이지에 기록되는 ON 픽셀의 비율을 낮춰서 한 볼륨에 들어가는 페이지의 수를 늘리도록 하는 부호율이 6/8인 저밀도 ON 픽셀 2차원 변조부호를 제안한다. 제안된 부호는 기존의 6/8 균형 변조부호와 비교하여 거의 비슷한 성능을 보인다. 따라서 제안된 부호를 사용할 경우 성능의 저하 없이 기록 용량을 늘릴 수 있는 장점이 있다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제18권7호
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• pp.1986-2009
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• 2024

The integration of blockchain technology with the rapid growth of Internet of Things (IoT) devices has enabled secure and decentralised data exchange. However, security vulnerabilities and performance limitations remain significant challenges in IoT blockchain networks. This work proposes a novel approach that combines transaction representation and machine learning techniques to address these challenges. Various clustering techniques, including k-means, DBSCAN, Gaussian Mixture Models (GMM), and Hierarchical clustering, were employed to effectively group unlabelled transaction data based on their intrinsic characteristics. Anomaly transaction prediction models based on classifiers were then developed using the labelled data. Performance metrics such as accuracy, precision, recall, and F1-measure were used to identify the minority class representing specious transactions or security threats. The classifiers were also evaluated on their performance using balanced and unbalanced data. Compared to unbalanced data, balanced data resulted in an overall average improvement of approximately 15.85% in accuracy, 88.76% in precision, 60% in recall, and 74.36% in F1-score. This demonstrates the effectiveness of each classifier as a robust classifier with consistently better predictive performance across various evaluation metrics. Moreover, the k-means and GMM clustering techniques outperformed other techniques in identifying security threats, underscoring the importance of appropriate feature selection and clustering methods. The findings have practical implications for reinforcing security and efficiency in real-world IoT blockchain networks, paving the way for future investigations and advancements.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제17권6호
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• pp.565-579
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• 2016

본 논문에서는 극한 기계학습을 이용하는 하이브리드 균형 표본 유전자 알고리즘(hSBGA-ELM)을 기반으로 한 새로운 암 아류형 분류자를 제안하였다. 제안 된 암 아류형 분류자는 정확한 암 아류형 분류기 설계를 위해 공개 전체암지도 (Global Cancer Map)로부터 15063개의 유전자 발현 데이터를 사용합니다. 제안된 방법에서는 14가지(유방암, 전립선 암, 폐암, 대장 암, 림프종, 방광, 흑색 종, 자궁, 백혈병, 신장, 췌장, 난소, 중피종 및 CNS)의 암 아류형을 효율적으로 분류합니다. 제안 된 hSBGA-ELM은 유전자 선택 절차 및 암 아류형 분류를 하나의 프레임 워크로 단일화 한다. 제안 된 하이브리드 균형 표본 유전 알고리즘은 GCM 데이터베이스에서 이용 가능한 16,063 개의 유전자로부터 암 아류형 분류를 담당하는 축소된 강인 유전자 셋을 찾는다. 선택/축소된 유전자 세트는 익스트림 기계학습을 이용하여 암 아류형 분류기를 구성하는데 사용된다. 결과적으로, 크기가 축소된 강인 유전자 집합이 제안하는 암 아류형 분류기의 안정된 일반화 성능을 보장하게 한다. 제안 된 hSBGA-ELM은 암에 관여하는 것으로 예측되는 95개의 유전자를 발견하였으며 기존의 암 아류형 분류기와의 비교를 통해 제안 된 방법의 효율을 보여준다.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제4권2호
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• pp.219-228
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• 2009

The growing application and the numerous qualities of induction motors (1M) in industrial processes that require high security and reliability levels has led to the development of multiple methods for early fault detection. However, various faults can occur, such as stator short-circuits and rotor failures. Traditionally the diagnosis machine is done through a sinusoidal power supply, in the present paper we study experimentally the effects of the rotor failures, such as broken rotor bars in function of the ac supplying, the load and show the impact of the converter from diagnosis of the machine. The technique diagnosis used is based on the spectral analysis of stator currents or stator voltages respectively according to the types of induction motor ac supplying. So, four different ac supplying are considered: ${\odot}$ the IM is directly by the balanced three-phase network voltage source, ${\odot}$ the IM is fed by a sinusoidal current source given the controlled by hysteresis, ${\odot}$ the IM is fed (in open loop) by a scalar control imposing through ratio V/f=constant, ${\odot}$ the IM is controlled through a vector control using space vector pulse width modulation (SVPWM) technique inverter with an outer speed loop.

• Journal of Genetic Medicine
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• 제7권2호
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• pp.111-118
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• 2010

염색체 microarray 검사는 유전체 전체를 한번에 검색하여 초현미경적인 염색체 이상을 매우 정밀하고 정확하게 검출할 수 있다. 외국에서는 현재 자주 활용되는 임상 진단 검사로 자리잡았고, 염색체 검사 또는 표적 부위를 검출하는 FISH 검사나 PCR 기반의 분자유전학적 방법을 대체하고 있다. 최근 발표된 consensus 들은 염색체 microarray 검사를 비특이적인 다발성 기형, 발달지연 또는 정신지체, 자폐증상질환의 환자에서는 염색체 검사보다 먼저 시행할 수 있는 검사로 제안하였다. 염색체 microarray 검사는 핵형 분석에서 검출된 염색체 불균형을 검증하기 위해 염색체 검사에 보조적으로 활용할 수 있고, 염색체 이상에 대한 보다 정확하고 종합적인 분석이 가능하다. 그러나 염색체 microarray 검사는 균형재배열의 염색체 이상과 low-level 모자이시즘을 검출하기 어렵고, 임상적 중요성이 불명확한 CNV에 대한 해석과 검사비용이 고가라는 한계점이 있다. 이러한 이유로 인해 현재로서는 염색체 microarray 검사가 산전 진단 목적으로는 고식적인 염색체 검사를 대신할 수는 없다는 의견이다. 임상검사실에서 염색체 microarray 검사 시행 시, 유전학적 및 세포유전학적 지식과 경험이 결과 분석과 해석 과정에서 요구되며, 적절한 검증 과정 단계와 유전상담이 동반되어야 한다.