Satrec Initiative (Si) is developing a ground processing system for Synthetic Aperture Radar (SAR) data. SAR provides its own illumination and is not dependent on the light from sun, thus permitting continuous day/night operation and all-weather imaging. The system is capable of producing standard level products from SAR signal. Hence, the system should be able to perform matched filtering, range compression, azimuth compression, multi-look image generation, and geocoded image generation. This paper will describe the processing steps including algorithms, design, and accuracy of the Si's SAR processing system by comparing with commercial software.
Journal of the military operations research society of Korea
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v.18
no.1
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pp.99-109
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1992
It is very important in the navy operation to forecast and allocate appropriate petroleum requirements of a certain class of ships for the next year. The amount of petroleum requirements is very much dependent on the number of operating and training days or the running time of the main engine and the gas turbine of the ship. Two regression models were estimated and analyzed from real data obtained from several ships operated during the past three years. Finally, the amount of petroleum requirements that a ship is expected to spend for the next year can be estimated by using this estimated regression model based on operating hours of main engines and gas turbines of the ship.
Kim, Sang-Hwan;Oh, Tae-Sang;Park, Soo-Hwan;Lee, Choong-Yeoul;Park, Jong-Kwan
Journal of Korean Tunnelling and Underground Space Association
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v.16
no.2
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pp.193-201
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2014
This paper presents the development of simulation system on EPB shield TBM Hood operation. In recent, EPB shield TBM is widely used in the tunnel construction. Since the hood system of the EPB shield TBM is most important to excavate the tunnel, it is necessary to perform the simulation of hood system to investigate the design and operation parameters prior to tunnel construction. In order to carry out this study, the scaled simulation system was designed and developed. The model tests were performed to verify the developed system. During the simulation, the earth pressures developed in the chamber during tunnelling were measured to evaluate the operation technique. The test results obtained by the developed simulation system show clearly the similar behaviour of TBM hood compared with the field data. It was also found that the ground loss during tunnelling is dependent on the change of earth pressure in chamber. Therefore, the simulation system developed in this study will be very useful to evaluate the operation technique of the TBM hood prior to tunnel construction. In addition, this system will be applied in a various condition of ground to get the operating information.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.28
no.5
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pp.1079-1087
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2018
Binary scalar multiplication which is the main operation of elliptic curve cryptography is vulnerable to the side-channel analysis. Especially, it is vulnerable to the side-channel analysis which uses power consumption and electromagnetic emission patterns. Thus, various countermeasures have been studied. However, they have focused on eliminating patterns of data dependent branches, statistical characteristic according to intermediate values, or the interrelationships between data. No countermeasure have been taken into account for the secure design of the key bit check phase, although the secret scalar bits are directly loaded during that phase. Therefore, in this paper, we demonstrate that we can extract secret scalar bits with 100% success rate using a single power or a single electromagnetic trace by performing key bit-dependent attack on hardware implementation of binary scalar multiplication algorithm. Experiments are focused on the $Montgomery-L{\acute{o}}pez-Dahab$ ladder algorithm protected by scalar randomization. Our attack does not require sophisticated pre-processing and can defeat existing countermeasures using a single-trace. As a result, we propose a countermeasure and suggest that it should be applied.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.10
no.1
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pp.453-458
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2024
Due to global issues such as climate crisis and rising energy costs, there is an increasing focus on energy conservation and management. In the case of South Korea, approximately 53.5% of the total energy consumption comes from industrial complexes. In order to address this, we aimed to improve issues through the 'Shared Network Utility Plant' among companies using similar energy utilities to find energy-saving points. For effective energy conservation, various techniques are utilized, and stable data supply is crucial for the reliable operation of factories. Many anomaly detection and alert systems for checking the stability of data supply were dependent on Energy Management Systems (EMS), which had limitations. The construction of an EMS involves large-scale systems, making it difficult to implement in small factories with spatial and energy constraints. In this paper, we aim to overcome these challenges by constructing a data collection system and anomaly detection alert system on embedded devices that consume minimal space and power. We explore the possibilities of utilizing anomaly detection alert systems in typical institutions for data collection and study the construction process.
The purpose of this study is to develop an observation program for obtaining effective flat images that are necessary for photometric observation. The development of the program was achieved by improving the existing method for obtaining twilight flat images. The existing method for obtaining twilight flat images acquires flat images by observing the sky light after sunset or light before sunrise. The decision of when to observe flat images at each night is solely dependent on the judgment of an observer, and thus the obtained flat images for particular nights may not be clean. Especially, in the case of the observatories where an automated observation system is in operation, there is a difficulty that an observer should pay attention during sunrise and sunset in order to obtain flat images. In this study, a computer program is developed to improve this inconvenience and to efficiently perform photometric observation in the observatories where an automated observation system is applied. This program can obtain flat images by calculating the time for obtaining flat images automatically and the exposure time using a numerically calculated function. When obtaining twilight flat images at dusk and at dawn, the developed program performs automated observation and provides effective flat images by acquiring appropriate exposure time considering the sunrise and sunset times that vary depending on the day of observation. The code for performing this task was added to Obs Tool II (Yoon et al. 2006), which is the automated observation system of the Chungbuk National University Observatory, and the usefulness of the developed program was examined by performing an actual automated observation. If this program is applied to other observatories where automated observation is in operation, it is expected that stable and high-quality flat images could be obtained, which can be used for the pre-processing of photometric observation data.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.18
no.6
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pp.181-186
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2018
With progress in industrialization, facilities for generating, delivering, and receiving high levels of electric power are in great demand. The scale of electric power equipment is increasing in both size and complexity. This has contributed to the development of our modern, high-tech and information-based society. However, if the generation of electric power is suspended due to unexpected accidents at power facilities or power stations, a range of equipment the operations of which are dependent on electric power can be damaged, causing substantial socioeconomic losses in an industrial society. A great deal of time and money would be expended to repair damaged facilities at a power station, causing enormous economic loss. In order to detect the deterioration processes of power cables, and to prevent the destruction of power cables, the operation status of power cables should be monitored on a regular basis. We studied the method in order to improve accuracy and reliability for diagnosising the junction where accident occurs frequently. We present the method of data acquisition and statistical processing.
Due to the recent long-term economic downturn, the number of non-store and mail-order sellers is increasing as prospective entrepreneurs are concentrated due to the phenomenon of non-store start-ups with low start-up costs. In particular, in addition to unemployed young people and housewives who lack funds, many office workers who wish to have a 'two-job' are jumping into the business. Therefore, in this paper, we have moved away from provider-oriented service platforms that are dependent on specific networks, operators, and service types. In addition, we plan to design a business integration support system that can provide B2B services in the promotional material industry that contributes to business support and profit generation of wholesale and retail non-store entrepreneurs through sharing and participation. The proposed system is judged to be a business integrated operation support system applying orchestration and service management technology and enterprise business partner management technology that can provide stable operation management service.
Kim, Ji-Hyoung;Ha, Ho-Wook;Lee, Hae-Jong;Sohn, Tae-Yong
Korea Journal of Hospital Management
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v.10
no.3
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pp.45-66
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2005
The purpose of this study was to analyze related factors affecting profitability on general hospitals(300-499 beds). The data were derived from survey by the Korean Hospital Association on 33 hospitals during 10 years (from 1993 to 2002). Profitability was measured by 3 ratios - net profit to total assets, normal profit to total assets and operating margin to gross revenue - as dependent variables. Independent variables were classified by general factors (ownership, number of bed, period of establishment, region), financial factors (total asset turnover, current ratio, liabilities to total assets, personnel costs per operation profit, material costs per operation profits), productivity index(number of daily patient per nurse), the score of quality assurance activity and the time lag score. Multiple regression model was used in this study. First, Number of bed, region was not statistically significant for profitability. But ownership was affect positively to normal profit to total assets and operating margin to gross revenue. Private hospitals had higher profitability than that of public hospitals Second, the score of quality assurance activity was not statistically significant to profitability. Third, Those hospitals having more daily patient per nurse had significantly higher profitability than the others. Fourth, Those hospitals having higher proportion in total asset turnover had significantly higher profitability than other hospitals. But liabilities to total assets and liquidity ratio had no difference to the profitability. Those hospitals having higher proportion in personnel costs and material costs per operation profits had significantly lower hospital profitability than others.
For the efficient discovery of knowledge and information from the observed systems, data mining techniques can be an useful tool for the prediction of water quality at intake station in rivers. Deterioration of water quality can be caused at intake station in dry season due to insufficient flow. This demands additional outflow from dam since some extent of deterioration can be attenuated by dam reservoir operation to control outflow considering predicted water quality. A seasonal occurrence of high ammonia nitrogen ($NH_3$-N) concentrations has hampered chemical treatment processes of a water plant in Geum river. Monthly flow allocation from upstream dam is important for downstream $NH_3$-N control. In this study, prediction models of water quality based on multiple regression (MR), artificial neural network and data mining methods were developed to understand water quality variation and to support dam operations through providing predicted $NH_3$-N concentrations at intake station. The models were calibrated with eight years of monthly data and verified with another two years of independent data. In those models, the $NH_3$-N concentration for next time step is dependent on dam outflow, river water quality such as alkalinity, temperature, and $NH_3$-N of previous time step. The model performances are compared and evaluated by error analysis and statistical characteristics like correlation and determination coefficients between the observed and the predicted water quality. It is expected that these data mining techniques can present more efficient data-driven tools in modelling stage and it is found that those models can be applied well to predict water quality in stream river systems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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