This paper proposes an autonomous decentralized control for a parallel connected uninterruptible power supply (UPS) system based on a fast power detection method using a FPGA based hardware controller for a single phase system. Each UPS unit detects only its output voltage and current without communications signal exchange and a quasi dq transformation method is applied to detect the phase and amplitude of the output voltage and the output current for the single phase system. Fast power detection can be achieved based on a quasi dq transformation, which results in a realization of very fast transient response under rapid load change. In the proposed method, the entire control system is implemented in one FPGA chip. Complicated calculations are assigned to hardware calculation logic, and the parallel processing circuit makes it possible to realize minimized calculation time. Also, an Nios II CPU core is implemented in the same FPGA chip, and the software can be applied for non-time critical calculations. Applying this control system, an autonomous decentralized UPS system with very fast transient response is realized. Feasibility and stable operation are confirmed by means of an experimental setup with three UPSs connected in parallel. Also, rapid load change is applied and excellent performance of the system is confirmed in terms of transient response and stability.
최근 사이버 공간에서는 대규모 사이버 공격들을 위해 봇넷(Botnet)을 형성하여 자산 손실과 같은 경제적 위협뿐만 아니라 Stuxnet과 같은 국가적으로 위협이 되고 있다. 진화된 봇넷은 DNS(Domain Name System)를 악용하여 C&C 서버와 좀비간의 통신 수단으로 사용하고 있다. DNS는 인터넷에서의 주요 인프라이고, 무선 인터넷의 대중화로 지속적으로 DNS 트래픽이 증가되고 있다. 반면에, 도메인 주소를 이용한 공격들도 증가되고 있는 현실이다. 본 논문에서는 지도 학습 기반의 데이터 분류 기술을 이용한 DNS 트래픽 기반의 사이버 위협 도메인 탐지 기술에 대해 연구한다. 더불어, 개발된 DNS 트래픽을 이용한 사이버위협 도메인 탐지 시스템은 대용량의 DNS데이터를 수집, 분석, 정상/비정상 도메인 분류 기능을 제공한다.
e-비즈니스의 급격한 발전으로 인하여 네트워크 상의 보안이 중요한 이슈로 부각되고 있다. 대표적인 보안 시스템인 침입 탐지 시스템(IDS)은 네트워크 상의 침입 시도를 탐지하는 역할을 수행한다. 현재의 침입은 광범위해지고, 복잡하게 되어 한 침입 탐지 시스템이 독립적으로 네트워크의 침입을 판단하기 어렵게 되었다. 그래서 본 논문에서는 여러 침입 탐지 시스템을 네트워크상에 배치하려고, 이들이 서로 정보를 공유하면서 공격자에 효과적으로 대처하며 침입을 탐지하도록 하였다. 각 에이전트들이 침입을 탐지하기 위한 연동 방법은 블랙 보드 구조(Blackboard Architecture)와 계약망 프로토콜(Contract Net Protocol)을 사용하였다 본 논문에서는 보안 에이전트들이 블랙 보드 구조를 사용한 경우와 계약망 프로토콜을 사용한 경우의 성능을 비교해 효과적인 방법을 제안할 것이다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권10호
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pp.4117-4135
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2020
Due to the angle of view, illumination and scene diversity, real-time dynamic face detection and recognition is no small difficulty in those unrestricted environments. In this study, we used the intrinsic correlation between detection and calibration, using a multi-task cascaded convolutional neural network(MTCNN) to improve the efficiency of face recognition, and the output of each core network is mapped in parallel to a compact Euclidean space, where distance represents the similarity of facial features, so that the target face can be identified as quickly as possible, without waiting for all network iteration calculations to complete the recognition results. And after the angle of the target face and the illumination change, the correlation between the recognition results can be well obtained. In the actual application scenario, we use a multi-camera real-time monitoring system to perform face matching and recognition using successive frames acquired from different angles. The effectiveness of the method was verified by several real-time monitoring experiments, and good results were obtained.
Silicon carbide (SiC) is a promising material for neutron detection at harsh environments because of its capability to withstand strong radiation fields and high temperatures. Two PIN-type SiC semiconductor neutron detectors, which can be used for nuclear power plant (NPP) applications, such as in-core reactor neutron flux monitoring and measurement, were designed and fabricated. As a preliminary test, MCNPX simulations were performed to estimate reaction probabilities with respect to neutron energies. In the experiment, I-V curves were measured to confirm the diode characteristic of the detectors, and pulse height spectra were measured for neutron responses by using a $^{252}Cf$ neutron source at KRISS (Korea Research Institute of Standards and Science), and a Tandem accelerator at KIGAM (Korea Institute of Geoscience and Mineral Resources). The neutron counts of the detector were linearly increased as the incident neutron flux got larger.
영상정보에 기반한 교통제어시스템의 핵심요소인 교통영상에서의 차량의 위치, 대수를 측정하는 견실한 기법을 제시하였다. 제안한 기법은, 배경영상을 제거한 차 영상으로부터 국부 최적 임계값 산출기법에 의해 차량의 밝고 어두운 증거영역을 추출하고 차량의 기하학적 특정을 이용해 3개의 규칙으로 합병하는 증거추론 (Evidential reasoning)에 기반을 두었다 국부 최적 임계값 산출기법은 차량형상이 중첩되었거나 차량의 색상이 배경영상과 유사할 경우에도 치량의 밝고 어두운 증거영역의 분리를 보장한다 다양한 교통영상에 적용한 결과 카메라의 거리, 위치, 날씨 등의 동작 환경의 변화에 매우 견실한 검지 성능을 가점을 확인하였고 프레임사이의 움직임 정보를 사용하지 않았으므로 차량의 흐름이 정체되었을 경우에도 적용이 가능하다.
Percentage differential characteristic scheme has been recognized as the principal basis for large transformer protection. Nowadays, relaying signals can contain second harmonic component to a large extent even in a normal state, and second harmonic ratio indicates a tendency of relative reduction because of the advancement of transformer's core material. And then, conventional second harmonic restraint differential relaying exposes some doubt in reliability. It is, therefore, necessary to develop a new algorithm for the effective and accurate discrimination. This paper deals with advanced fuzzy logic based relaying by using flux differential, and a new fault detection criterion logic scheme by using wavelet transform. To comparative analysis of proposed techniques, the paper constructs power system model including power transformer, utilizing the EMTP, and collects data through simulation of various internal faults and magnetizing inrush. The proposed fuzzy relaying and a new fault detection scheme were tested. The former, fuzzy relaying, was proven to be faster and more reliable than the latter.
Recent advances in model acquisition, computer-aided design, and simulation technologies have resulted in massive databases of complex geometric data occupying multiple gigabytes and even terabytes. In various graphics/geometric applications, the major performance bottleneck is typically in accessing these massive geometric data due to the high complexity of such massive geometric data sets. However, there has been a consistent lower growth rate of data access speed compared to that of computational processing speed. Moreover, recent multi-core architectures aggravate this phenomenon. Therefore, it is expected that the current architecture improvement does not offer the solution to the problem of dealing with ever growing massive geometric data, especially in the case of using commodity hardware. In this tutorial, I will focus on two orthogonal approaches--multi-resolution and cache-coherent layout techniques--to design scalable graphics/geometric algorithms. First, I will discuss multi-resolution techniques that reduce the amount of data necessary for performing geometric methods within an error bound. Second, I will explain cache-coherent layouts that improve the cache utilization of runtime geometric applications. I have applied these two techniques into rendering, collision detection, and iso-surface extractions and, thereby, have been able to achieve significant performance improvement. I will show live demonstrations of view-dependent rendering and collision detection between massive models consisting of tens of millions of triangles on a laptop during the talk.
A partial flow blockage in an assembly of a liquid metal reactor could result in a cooling deficiency of the core. To develop a partial blockage detection system, we have studied the changes of the temperature fluctuation characteristics in the upper plenum according to changes of the t10w blockage conditions in an assembly. We analyzed the temperature fluctuation in the upper plenum with the Large Eddy Simulation (LES) turbulence model in the CFX code and evaluated its statistical parameters. Based on the results of the statistical analyses, we developed a neural network model for detecting a partial flow blockage in an assembly. The neural network model can retrieve the size and the location of a flow blockage in an assembly from a change of the root mean square, the standard deviation, and the skewness in the temperature fluctuation data. The neural network model was found to be a possible alternative by which to identify a flow blockage in an assembly of a liquid metal reactor through learning and validating various flow blockage conditions.
In this paper, IoT(Internet of things) technology, which is the core of the 4th industrial revolution, was applied to the study of reduction of consumption current. The IoT is a sensor that collects data, a sensor communication, a gateway that processes and stores the collected data. Data application of IoT technology is applied to smart home, smart city, healthcare, smart factory, etc. and it needs to be applied to various industrial fields. By sensing the location of the sensor device, the specific functions of the gateway and the platform are turned ON and OFF to reduce the consumption current of the equipment during the OFF period. When the sensor device accesses the gateway, the specific function of the gateway is turned ON and When the device is separated from the gateway, it senses the sensitivity of the wireless signal and automatically turns off the certain functions. As a resurt, it has reduced the consumption of current. In this paper, we propose a novel system for detecting the location of sensor devices by applying IoT technology. The system implementation is realized by software based, and defines the requirements for the implementation of the sensor device gateway. The gateway automatically detects the location, movement of the device and performs necessary functions. Finally verifies the automatic detection performance of the gateway according to the location of the device. It will contribute greatly to the development of the smart city and office.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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