Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2003.09a
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pp.660-663
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2003
The advanced computer network technology enables connectivity of computers through an open network environment. There has been growing numbers of security threat to the networks. Therefore, it requires intrusion detection and prevention technologies. In this paper, we propose a network based intrusion detection model using Fuzzy Cognitive Maps(FCM) that can detect intrusion by the Denial of Service(DoS) attack detection method adopting the packet analyses. A DoS attack appears in the form of the Probe and Syn Flooding attack which is a typical example. The Sp flooding Preventer using Fuzzy cognitive maps(SPuF) model captures and analyzes the packet information to detect Syn flooding attack. Using the result of analysis of decision module, which utilized FCM, the decision module measures the degree of danger of the DoS and trains the response module to deal with attacks. The result of simulating the "KDD ′99 Competition Data Set" in the SPuF model shows that the Probe detection rates were over 97 percentages.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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v.47
no.3
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pp.40-47
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2010
In this study, we investigated the performance of real-time QRS complex detection algorithm in physio-module for echocardiography. The performance of QRS detection module in echocardiography was evaluated according to international standard, EC-13 and we compared with commercialized physio-module with QRS complex detection. In this study, we can get performance of QRS complex detection, pacer pulse detection, Tall t-wave rejection and arrhythmia detection within EC-13's criteria and we can get improved QRS trigger delay time and baseline wondering rejection times in compared with commercialized physio-module.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.8
no.3
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pp.447-452
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2013
In this paper, the leakage current detection and auto shut-off module for a concent has been developed. Existing leakage current detection modules are detecting resistive leakage current, using a resistive leakage current detection chip but the proposed leakage current detection module separates and detects resistive leakage current in the synthesis leakage current by only programming in a power processor MCU(MSP430). The module implemented by proposed method has early detection and auto shut-off feature at more than resistive leakage current 5mA, and has the advantage of easily adjusting resistive leakage current less or more than 5mA, because of resistive leakage current detection function being implemented by a program in MCU.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.17
no.12
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pp.179-185
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2012
This paper proposes a design of RSIDS(RST and SVM based Intrusion Detection System) using RST(Rough Set Theory) and SVM(Support Vector Machine) algorithm. The RSIDS consists of PrePro(PreProcessing) module, RRG(RST based Rule Generation) module, and SAD(SVM based Attack Detection) module. The PrePro module changes the collected information to the data format of RSIDS. The RRG module analyzes attack data, generates the rules of attacks, extracts attack information from the massive data by using these rules, and transfers the extracted attack information to the SAD module. The SAD module detects the attacks by using it, which the SAD module notifies to a manager. Therefore, compared to the existing SVM, the RSIDS improved average ADR(Attack Detection Ratio) from 77.71% to 85.28%, and reduced average FPR(False Positive ratio) from 13.25% to 9.87%. Thus, the RSIDS is estimated to have been improved, compared to the existing SVM.
Developed is an optical auto-inspection system to detect some microscopic defects on the Inside surface of the hydraulic automobile brakes at the production line. A small cylindrical detection module with a solid laser source at its center has two rings of optical fibers to separately collect light reflected and scattered from the defects on the surface. The cylindrical brake part rotates with respect to the detection module that will move parallel to the rotational axis of the cylinder. Thus, the optical module can scan the whole inside surface area. The automatic detection of the defects is to compare the intensity distributions ...
Yoo, HyunGi;Park, MyoungYeol;Kim, YoungSu;Ahn, SangChul;Bien, Franklin
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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v.4
no.4
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pp.258-264
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2015
The first 77 GHz transceiver that applies a heterodyne structure-based linear frequency modulation-frequency shift keying (LFM-FSK) front-end module (FEM) is presented. An LFM-FSK waveform generator is proposed for the transceiver design to avoid ghost target detection in a multi-target environment. This FEM consists of three parts: a frequency synthesizer, a 77 GHz up/down converter, and a baseband block. The purpose of the FEM is to make an appropriate beat frequency, which will be the key to solving problems in the digital signal processor (DSP). This paper mainly focuses on the most challenging tasks, including generating and conveying the correct transmission waveform in the 77 GHz frequency band to the DSP. A synthesizer test confirmed that the developed module for the signal generator of the LFM-FSK can produce an adequate transmission signal. Additionally, a loop back test confirmed that the output frequency of this module works well. This development will contribute to future progress in integrating a radar module for multi-target detection. By using the LFM-FSK waveform method, this radar transceiver is expected to provide multi-target detection, in contrast to the existing method.
A RF front-end module is designed for GIS(Gas Insulated Substation) which is employed for effective and efficient very high voltage transmission. Major advantage of the unit is improved PO detection sensitivity through minimizing the effect of surrounding interference signals, which is achieved by controlling the gain and the selection of the frequency band, for the precise detection of any UHF PO (Partial Discharge) disturbance occurred in the GIS due to some unwanted problems. For the development of the module, various switches for providing selected signal paths, wideband LNA, 3 BPF for selecting detection frequency band, and video detector are designed, fabricated and measured on 1 mm FR4 substrate with various RF components. The detection sensitivity of the unit was <-60 dBm that is sufficient to detect UHF PO signals as low as 1 pC. It is believed that the value is enough to detect the signal occurred in GIS.
In this paper we propose a lock-in detection method for portable sensor systems and demonstrate with the portable detection module that has high sensitivity and robustness against the noise. The simple portable sensor module is manufactured using MCU(Micro Contorl Unit), OPAMP, MOSFET and a pair of infrared sensor. Manufactured sensor module is testified in the noisy environment caused by an external light and an white noise source. Without any type of band pass filters, we recover a signal of 33 $mV_{p-p}$ in 80 $mV_{p-p}$ white noise and get the DR(Dynamic Reserve) of 14 dB.
Middleware offers function that user application program can transmit data independently of network device. Connection management about network connection of module is important for normal service of module base personal robot. Unpredictable network disconnection is influenced to whole robot performance in module base personal robot. For this, Middleware must be offer two important function. The first is function of error detection and reporting about abnormal network disconnection. Therefore, middleware need method for network error detection and module management to consider special quality that each network device has. The second is the function recovering that makes the regular service possible. When the module closed from connection reconnects, as this service reports connection state of the corresponding module, the personal robot resumes the existing service. In this paper proposed method of network connection management for to support fault tolerant about network error of network module based personal robot.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.11
no.12
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pp.2287-2297
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2007
The proposed ANIDS(Advanced Network Intrusion Detection System) which is network-based IDS using Association Rule Mining, collects the packets on the network, analyze the associations of the packets, generates the pattern graph by using the highly associated packets using Association Rule Mining, and detects the intrusion by using the generated pattern graph. ANIDS consists of PMM(Packet Management Module) collecting and managing packets, PGGM(Pattern Graph Generate Module) generating pattern graphs, and IDM(Intrusion Detection Module) detecting intrusions. Specially, PGGM finds the candidate packets of Association Rule large than $Sup_{min}$ using Apriori algorithm, measures the Confidence of Association Rule, and generates pattern graph of association rules large than $Conf_{min}$. ANIDS reduces the false positive by using pattern graph even before finalizing the new pattern graph, the pattern graph which is being generated is compared with the existing one stored in DB. If they are the same, we can estimate it is an intrusion. Therefore, this paper can reduce the speed of intrusion detection and the false positive and increase the detection ratio of intrusion.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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