최근 정보 통신의 비약적인 발전을 통하여 전세계가 시공의 제약을 초월한 Internet이라는 거대한 Network을 구성하였습니다. 이 거대한 정보의 인프라를 배경으로 학회 본질 목적인 회원 상호간의 활발한 Community 구성과 각종 정보 공유 등을 주된 골격으로 사단법인 전력 전자 학회(이하 학회) Home Page를 구축하였습니다. 아직은 시발의 의미가 더 크나 점차 회원 여러분의 적극적인 참여와 건의를 통하여 완성되어지는 Cyber학회의 모습을 갖추어 나가겠습니다.
본 논문에서는 교차로 주변 고정된 위치에 있는 노변기지국과 자동차통신단말, 그리고 스마트폰 앱의 긴밀한 상호 연동을 통해 교차로에서의 안전성을 제고하고 이동 효율성을 향상하기 위한 사이버-물리 교차로 시스템(CPIS)을 소개한다. CPIS에서 자동으로 보행자/운전자 모드를 결정하고, GPS 수신기로부터 위치와 속도 정보를 수집하며, 보행자와 운전자에게 CPIS 서비스 인터페이스를 제공하는 스마트폰 앱인 Smartphone Agent (SA)를 제안한다. SA의 보행자 모드에서 스마트폰의 배터리 소모를 최적화하고 CPIS 서비스들을 효과적으로 제공하기 위한 연결성 관리 기법으로 적응적 위치 갱신 및 핸드오버 제어 알고리듬을 제안한다. CPIS 시작품 제작에 필요한 임베디드 시스템 기반의 노변기지국과 자동차통신단말, 그리고 안드로이드 앱 SA를 실제로 개발한다. 부산대학교 캠퍼스 주변에서 다양한 교통수단을 활용하여 이동하면서 수집한 데이터를 기반으로 본 논문에서 제안하는 SA의 연결성 관리 기법들이 우수한 성능을 얻을 수 있음을 보인다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권10호
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pp.4995-5014
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2018
As the area covered by the CPS grows wider, agencies such as public institutions and critical infrastructure are collectively measuring and evaluating information security capabilities. Currently, these methods of measuring information security are a concrete method of recommendation in related standards. However, the security controls used in these methods are lacking in connectivity, causing silo effect. In order to solve this problem, there has been an attempt to study the information security management system in terms of maturity. However, to the best of our knowledge, no research has considered the specific definitions of each level that measures organizational security maturity or specific methods and criteria for constructing such levels. This study developed an information security maturity model that can measure and manage the information security capability of critical infrastructure based on information provided by an expert critical infrastructure information protection group. The proposed model is simulated using the thermal power sector in critical infrastructure of the Republic of Korea to confirm the possibility of its application to the field and derive core security processes and goals that constitute infrastructure security maturity. The findings will be useful for future research or practical application of infrastructure ISMSs.
국제지형에서 인터넷의 효과와 핵심쟁점을 이해하는 작업은 각국의 발전전략을 비교, 분석함으로써 연구모델을 보다 심화시킬 수 있으며, 세계화의 영향력이 날로 커지는 사이버 공간의 발전에 대한 실증적인 연구의 기초자료로서 의의를 가진다. 이에 본 연구는 국제사회의 새로운 흐름을 결정하는 요인을 진단하기 위해 기존의 핵심요소인 경제성장을 중심으로 하는 객관적인 접근에서 확장하여 정보화와 함께 사회문화적인 가치체계를 반영하는 통합적인 분석틀을 제시하고자 한다. 사이버 공간을 통한 소통방식과 각국의 문화적 토대는 글로벌 공동체의 분권화를 향한 새로운 균형점의 가능성을 내포한다. 다원화된 네트워크 구조에서 온라인 공간에 참여하는 과정은 상호의존성을 반영할 뿐만 아니라 자발적인 협력관계에 의해 기존 질서로부터 벗어나 역동적인 권력이동의 함수관계를 포함하며 글로벌 공감사회를 향한 중요한 과제를 안겨주는 것이다.
클라우드 컴퓨팅을 사용하는 사물 인터넷 (IoT)은 원자력 발전소 사고가 안전성 평가를 위해 분석되는 원자력 산업에 적용된다. 후쿠시마 원자력 발전소 사고는 지진으로 인한 플랜트 고장 사고가 클라우드 컴퓨팅 기술 분석에 사용되는 사고 시뮬레이션을 위해 모델링되었습니다. 후쿠시마의 경우 자연 재해에 대한 빠르고 합리적인 치료가 필요했다. 실시간 안전 평가 (RTSA)와 몬테카를로 실시간 평가 (MCRTA)가 구성된다. 이 클라우드 컴퓨팅은 미래의 유사한 사고에 대비할 수있는 실용적인 방법을 제공 할 수 있습니다.
The application of deep neural networks (DNNs) to connect the world with cyber physical systems (CPSs) has attracted much attention. However, DNNs require a large amount of memory and computational cost, which hinders their use in the relatively low-end smart devices that are widely used in CPSs. In this paper, we aim to determine whether DNNs can be efficiently deployed and operated in low-end smart devices. To do this, we develop a method to reduce the memory requirement of DNNs and increase the inference speed, while maintaining the performance (for example, accuracy) close to the original level. The parameters of DNNs are decomposed using a hybrid of canonical polyadic-singular value decomposition, approximated using a tensor power method, and fine-tuned by performing iterative one-shot hybrid fine-tuning to recover from a decreased accuracy. In this study, we evaluate our method on frequently used networks. We also present results from extensive experiments on the effects of several fine-tuning methods, the importance of iterative fine-tuning, and decomposition techniques. We demonstrate the effectiveness of the proposed method by deploying compressed networks in smartphones.
With the development of information technology, the cybersecurity threat continues as digital-related technologies are applied to the instrumentation and control system of nuclear power plants. The malfunction of the instrumentation and control system can cause economic damage due to shutdown, and furthermore, it can lead to national disasters such as radioactive emissions, so countering cybersecurity threats is an important issue. In general, the study of cybersecurity in instrumentation and control systems is concentrated on safety systems, and diverse protection systems perform protection and reactor shutdown functions, leading to reactor shutdown or, in the worst case, non-stop situations. To accurately analyze cyber threats in the diverse protection system, its linked facilities should be analyzed together. Risk analysis should be conducted by analyzing the potential impact of inter-facility cyberattacks on related facilities and the impact of cybersecurity on each configuration module of the diverse protection system. In this paper, we analyze the linkage of the diverse protection system and discuss the cybersecurity linkage threat by analyzing the availability of equipment, the cyber threat impact of the linked equipment, and the configuration module's cybersecurity vulnerability.
Only about 10% of selected equipment in nuclear power plants are monitored by wiring to address failures or problems caused by vibration. The purpose is primarily for preventive maintenance, not for predictive maintenance. This paper shows that vibration monitoring and diagnosis using Industrial 4.0 enables the complete predictive maintenance for all vibrating equipments in nuclear power plants with the convergence of internet of things; wireless technology, big data through periodic collection and artificial intelligence. Predictive maintenance using wireless technology is possible in all areas of nuclear power plants and in all systems, but it should satisfy regulatory guides on electromagnetic interference and cyber security.
This paper is concerned with analysing the bankruptcy prediction power of three models: Multivariate Discriminant Analysis(MDA ), Logit Analysis, Neural Network. The after-crisis bankrupted companies were limited to the research data and the listed companies belonging to manufacturing industry was limited to the research data so as to improve prediction accuracy and validity of the model. In order to assure meaningful bankruptcy prediction, training data and testing data were not extracted within the corresponding period. The result is that prediction accuracy of neural network model is more excellent than that of logit analysis and MDA model when considering that execution of testing data was followed by execution of training data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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