The appropriate description of the stress-anisotropy and time-dependent behavior of cohesive soils is very important in representing the real soil behavior. In this study, two constitutive relations have been incorporated based on the generalized viscous theory: one is the plastic constitutive relation adopted to capture the stress-anisotropy with a few model parameters; the other is the rate-dependent constitutive relation adopted to describe the strain rate-dependent behavior, an important time-dependent behavior in cohesive soils. The incorporated and proposed constitutive model has relatively a few model parameters and their values need not to be re-evaluated at different strain rates. The proposed model has been verified and investigated with the anisotropic triaxial test results obtained by using the artificial homogeneous specimens.
자동차 전장제품 활용의 급속한 증가에 대응하기 위하여 자동차 분야에서는 ISO 26262 안전설계절차를 도입하여 차량용 임베디드 시스템의 안전성을 확보하려고 노력하고 있다. ISO 26262는 자동차에서 발생 가능한 비정상상태(abnormal state)를 식별하고 그의 영향을 분석하며 전체 시스템의 안전을 검증하는 것을 목표로 하고 있다. 다양한 종류의 부품이 연동되는 복잡한 시스템의 안전 검증은 결함수목법과 고장모드영향분석법을 활용하는 위험분석법이 보편적으로 사용된다. 결함주입시험은 이러한 위험분석의 기반도구로서 안전성을 향상시키기 위하여 사용된 고장감내 기능의 동작여부 및 그에 따른 시스템의 안전성을 검증하는 목적으로 사용된다. 본 논문에서는 차량용 고신뢰성 임베디드 시스템에서 사용되는 고장감내 메카니즘들의 기능과 안전을 검증하는 방법과 사례를 소개한다. 최근의 복잡한 차량용 임베디드 시스템의 개발은 상위수준의 모델을 개발하여 지정된 위험 및 고장을 초래하는 결함을 시스템에 주입하고 그의 결과를 분석하여 안전을 검증하는 것이 일반적인 방법이다. 개발 목표 차량의 임베디드 시스템 모델을 개발하고, 식별된 결함의 결함모델을 준비한 뒤, 시스템 모델 기반 결함주입 도구를 이용하여 결함주입을 수행하는 시험방법과 그 결과에 대하여 논의한다. 하드웨어는 SystemC 하드웨어 설계언어를 이용하여 개발하고, 소프트웨어를 컴파일하여 실행화일을 확보하여 시험대상인 결함모델을 개발하고 이를 대상으로 결함주입시험에 대해 설명한다.
SCRM is international standard for sharing and reusing of learning contents as unit of SCO. But when we want to reuse this learning content by modifying a portion of it in similar knowledge domain, there is a problem that modification of original content has to be made. This paper suggests I-SCO model that enables to develop inheritable contents to solve this problem. The I-SCO model increases the reusability of contents based on SCORM by means of supporting inheritance that includes overloading and overriding. In this paper, we design and implement the I-SCO model, and execute on the runtime environment which is distributed by ADL. This experimentation shows the inheritability of contents and proves the validity of I-SCO model.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.33
no.6
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pp.881-891
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2023
Recently, various studies on malicious URL detection using artificial intelligence have been conducted, and most of the research have shown great detection performance. However, not only does classical machine learning require a process of analyzing features, but the detection performance of a trained model also depends on the data analyst's ability. In this paper, we propose a DL-ML Fusion Hybrid Model for malicious web site URL detection based on URL lexical features. the propose model combines the automatic feature extraction layer of deep learning and classical machine learning to improve the feature engineering issue. 60,000 malicious and normal URLs were collected for the experiment and the results showed 23.98%p performance improvement in maximum. In addition, it was possible to train a model in an efficient way with the automation of feature engineering.
In this paper, telemetry link budget model for small launch vehicle is proposed, and telemetry link budget simulator is implemented. The proposed link budget model consist of geometry model and propagation loss model. The geometry model is calculation of look angle between ground station and small launch vehicle. The propagation loss model consist of free space loss, polarization loss, and de-pointing loss which are appropriate to the small launch vehicle flight environment. The proposed propagation loss model can be calculate propagation loss without complex calculation of propagation environments. The link budget simulator is implemented in MATLAB. The simulator calculate look angle, free space loss, polarization loss parameter, de-pointing loss and received signal level in ground station by using position of ground station, routing of small launch vehicle, 3-D radiation patterns of antennas.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.34
no.5
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pp.875-884
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2024
The proliferation of IoT networks has led to an increase in cyber attacks, highlighting the importance of Network Intrusion Detection Systems (NIDS). To overcome the limitations of traditional NIDS and cope with more sophisticated cyber attacks, there is a trend towards integrating artificial intelligence models into NIDS. However, AI-based NIDS are vulnerable to adversarial attacks, which exploit the weaknesses of algorithm. Model Type Inference Attack is one of the types of attacks that infer information inside the model. This paper proposes an optimized framework for Model Type Inference attacks against NIDS models, applying more realistic assumptions. The proposed method successfully trained an attack model to infer the type of NIDS models with an accuracy of approximately 0.92, presenting a new security threat to AI-based NIDS and emphasizing the importance of developing defence method against such attacks.
Journal of the Earthquake Engineering Society of Korea
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v.12
no.6
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pp.13-23
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2008
In this study, a finite element (FE) model updating method based on the hybrid genetic algorithm (HGA) is proposed to improve the grillage FE model for plate girder bridges. HGA consists of a genetic algorithm (GA) and direct search method (DS) based on a modification of Nelder & Mead's simplex optimization method (NMS). Fitness functions based on natural frequencies, mode shapes, and static deflections making use of the measurements and analytical results are also presented to apply in the proposed method. In addition, a multi-objective function has been formulated as a linear combination of fitness functions in order to simultaneously improve both stiffness and mass. The applicability of the proposed method to girder bridge structures has been verified through a numerical example on a two-span continuous grillage FE model, as well as through an experimental test on a simply supported plate girder skew bridge. In addition, the effect of measuring error is considered as random noise, and its effect is investigated by numerical simulation. Through numerical and experimental verification, it has been proven that the proposed method is feasible and effective for FE model updating on plate girder bridges.
Proceedings of the Korea Concrete Institute Conference
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2008.11a
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pp.101-104
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2008
Recently, the serious damage by earthquakes is increased around the world. SOC fo city is established to minimize the loss of lives and assets by earthquakes, which an objective standard is required. Generally, bridges damage by earthquakes occurred the inelastic hinge under the column. Nonlinear element model of inelastic hinge have been used to Bilinear model, but Takeda model for material characterization of concrete is a little. In this study, railway bridge was performed seismic fragility analysis for Takeda model and Bilinear model comparatively. This analysis shows that damage probability of Takeda model is larger than Bilinear model. And analysis of Takeda model in longitudinal direction and transverse direction are different. Therefore developed analysis for concrete column of bridge is expected to apply to material characterization.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.16
no.6
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pp.777-784
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2006
This paper proposes a c-fuzzy model tree using partial least square method to predict the Chlorophyll-a concentration in each zone. First, cluster centers are calculated by fuzzy clustering method using all input and output attributes. And then, each internal node is produced according to fuzzy membership values between centers and input attributes. Linear models are constructed by partial least square method considering input-output pairs remained in each internal node. The expansion of internal node is determined by comparing errors calculated in parent node with ones in child node, respectively. On the other hands, prediction is performed with a linear model haying the highest fuzzy membership value between input attributes and cluster centers in leaf nodes. To show the effectiveness of the proposed method, we have applied our method to water quality data set measured at several stations. Under various experiments, our proposed method shows better performance than conventional least square based model tree method.
Park, Sung-Su;Noh, Dae-Kyung;Lee, Dae-Hee;Lee, Geun-Ho;Kang, Young-Ky;Cho, Jae-Sang;Jang, Joo-sup
Journal of the Korea Society for Simulation
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v.25
no.4
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pp.31-42
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2016
This study aims to identify the core technology for the automatic impact of the auto-sensing breaker that is one of the construction machinery which do not have a notable development success case yet in Korea. The study has been carried out as follows. Firstly, an analysis model was developed after determining the interconnection of pressure receiving area, opening area and port. And then, a simulation of situation that hard rock and soft rock are mixed was carried out to verify if it is possible to switch between long impact mode and short impact mode continuously. Lastly, the dynamic behavior of automatic control valve induced by the change of impact mode was analyzed based on the analysis result to decipher the core principle of automatic impact control.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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