Jang Jung Sook;Jeon Yong Hee;Jang Jong Soo;Sohn Seung Won
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.29
no.12C
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pp.1707-1721
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2004
In this paper, we propose a distributed communication model of intrusion detection system(IDS) in which integrated security management at networks level is possible, model it at a security node and distributed system levels, design and implement a simulator. At the node level, we evaluate the transfer capability of alert message based on the analysis of giga-bit security node architecture which performs hardware-based intrusion detection. At the distributed system level, we perform the evaluation of transfer capability of detection and alert informations between components of distributed IDS. In the proposed model, we carry out the performance evaluation considering decision factors of communication mechanism and present the results in order to gain some quantitative understanding of the system.
The major objective of this paper is to analyze network vulnerabilities using the SIMVA (SIMualtion-based Vulnerability Analyzer). SIMVA is capable of monitor network status and analyze vulnerabilities automatically. To do this, we have employed the advanced modeling and simulation concepts such as SES/MB (System Entity Structure / Model Base) framework, DEVS (Discrete Event System Specification) formalism, and experimental frame for developing network security models and simulation-based analysis of vulnerability. SIMVA can analyze static vulnerability as well as dynamic vulnerability consistently and quantitatively. In this paper, we verified and tested the capability of application of SIMVA by slammer worm attack scenario.
Global sensitivity analysis (GSA) has been widely used to investigate the sensitivity of the model output with respect to its input parameters. In this paper a new single-solution search optimization algorithm is developed based on the GSA, and applied to the size optimization of truss structures. In this method the search space of the optimization is determined using the sensitivity indicator of variables. Unlike the common meta-heuristic algorithms, where all the variables are simultaneously changed in the optimization process, in this approach the sensitive variables of solution are iteratively changed more rapidly than the less sensitive ones in the search space. Comparisons of the present results with those of some previous population-based meta-heuristic algorithms demonstrate its capability, especially for decreasing the number of fitness functions evaluations, in solving the presented benchmark problems.
Euler and Navier-Stokes flow analyses for helicopter rotor in hover were performed as low and high fidelity analysis models respectively for the future multidisciplinary design optimization(MDO). These design-oriented analyses possess several attributes such as variable complexity, sensitivity-computation capability and modularity which analysis models involved in MDO are recommended to provide with. To realize PC-based analyses for both fidelity models, reduction of flow domain was made by appling farfield boundary condition based on 3-dimensional point sink with simple momentum theory and also periodic boundary condition in the azimuthal direction. Correlations of thrust, torque and their sensitivities between low and high complexity models were tried to evaluate the applicability of these analysis models in MDO process. It was found that the low-fidelity Euler analysis model predicted inaccurate sensitivity derivatives at relatively high angle of attack.
Obaidurrahman, K.;Doshi, J.B.;Jain, R.P.;Jagannathan, V.
Nuclear Engineering and Technology
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v.42
no.3
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pp.259-270
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2010
New generation nuclear reactors are designed using advanced safety analysis methods. A thorough understanding of different interacting physical phenomena is necessary to avoid underestimation and overestimation of consequences of off-normal transients in the reactor safety analysis results. This feature requires a multiphysics reactor simulation model. In this context, a coupled dynamics model based on a multiphysics formulation is developed indigenously for the transient analysis of large pressurized VVER reactors. Major simplifications are employed in the model by making several assumptions based on the physics of individual phenomenon. Space and time grids are optimized to minimize the computational bulk. The capability of the model is demonstrated by solving a series of international (AER) benchmark problems for VVER reactors. The developed model was used to analyze a number of reactivity transients that are likely to occur in VVER reactors.
For an accurate and efficient time-dependent Monte Carlo (TDMC) neutron transport analysis, several advanced methods are newly developed and implemented in the Seoul National University Monte Carlo code, McCARD. For an efficient control of the neutron population, a dynamic weight window method is devised to adjust the weight bounds of the implicit capture in the time bin-by-bin TDMC simulations. A moving geometry module is developed to model a continuous insertion or withdrawal of a control rod. Especially, the history-based batch method for the TDMC calculations is developed to predict the unbiased variance of a bin-wise mean estimate. The developed methods are verified for three-dimensional problems in the C5G7-TD benchmark, showing good agreements with results from a deterministic neutron transport analysis code, nTRACER, within the statistical uncertainty bounds. In addition, the TDMC analysis capability implemented in McCARD is demonstrated to search the optimum detector positions for the pulsed-neutron-source experiments in the Kyoto University Critical Assembly and AGN201K.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.42
no.4
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pp.76-83
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2019
The South Korean government is actively assisting the supply of the smart factory solutions to SMEs (Small & Medium-sized Enterprises) according to its manufacturing innovation 3.0 policy for the smart manufacturing as the 4th industrial revolution era unfolds. This study analyzed the impacts of the smart factory solutions, which have been supplied by the government, on the companies performances. The effects of the level of smart factory and the operation capabilities for the smart factory solutions on company performances, and the mediating effects of manufacturing capabilities have been analyzed using SPSS and AMOS. The data for this survey-based study were collected from the SMEs which implemented the smart factory solutions since 2015. The results show that the level of smart factory solutions adopted and operation capabilities for the smart factories do not have direct effects on the company performances, but their mediating effects on the manufacturing capabilities matter and the manufacturing capabilities effect directly on the company performances. In addition significant factors boosting the operation capability for the smart factory and the levels of the smart factory solutions are identified. Finally, the policy direction for enhancing the smart factory effects is presented, and the future research directions along with the limitations are suggested.
Operators face challenges to plan alternative countermeasures when no procedure exists to address the current plant state. A model-based approach is desired to aid operators in acquiring plant resources and deriving response plans. Multilevel flow modeling (MFM) is a functional modeling methodology that can represent intentional knowledge about systems, which is essential in response planning. This article investigates the capabilities of MFM to plan alternatives. It is concluded that MFM has a knowledge capability to represent alternative means that are designed for given ends and a reasoning capability to identify alternative functions that can causally influence the goal achievement. The second capability can be applied to find originally unassociated means to achieve a goal. This is vital in a situation where all designed means have failed. A technique of procedure synthesis can be used to express identified alternatives as a series of operations. A case of station blackout occurring at the boiling water reactor is described. An MFM model of a boiling water reactor is built according to the analysis of goals and functions. The accident situations are defined by the model, and several alternative countermeasures in terms of operating procedures are generated to achieve the goal of core cooling.
Korean Journal of Computational Design and Engineering
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v.18
no.5
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pp.359-366
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2013
In the lower arm design process, a tolerance optimization of the variance of design variables should be preceded before manufacturing process, since it is very cost-effective compared to a strict management of tolerance of products. In this study, a design of experiment (DOE) based on response surface model (RSM) was carried out to find optimized design variables of the lower arm, which can meet a given requirement of probability constraint for the process capability index (Cpk) of the weight and maximum stress. Then, the design space was explored by using the central composite design method, in which the 2nd order Taylor expansion was applied to predict a standard deviation of the responses. The optimal solutions satisfying the probability constraint of the Cpk were found by considering both of the mean value and the standard deviation of the design variables.
According to knowledge-based view, knowledge is an essential strategic resource for a firm to retain sustainable competitive advantage. As knowledge is created and disseminated throughout the firm, the firm can enhance its capability to respond to new and unusual situations. Thus, a lot of companies actively manage their knowledge and intellectual capital. Especially, knowledge management (KM) activities in R&D organizations play a critical role in enhancing R&D performances such as innovation capability. In this regard, this study develops a theoretical model to examine the effects of R&D KM activities on R&D performance. The research model posits KM participation, knowledge management system (KMS) use, and community of practice (CoP) as the main activities of R&D KM. This study proposes that R&D shared knowledge quality and R&D KM satisfaction play a mediating role between R&D KM activities and its performance. The proposed research model was tested by using survey data collected from 248 employees in an R&D department. PLS (partial least squares) was employed for the analysis of the data. The findings of this study showed that R&D KM activities play a significant role in enhancing R&D performance. The findings revealed that R&D shared knowledge quality is not significantly related to R&D performance, while R&D KM satisfaction significantly influences R&D performance. The theoretical and practical implications of the findings were described.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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