• 한국조명전기설비학회:학술대회논문집
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• 한국조명전기설비학회 2004년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.434-436
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• 2004

Load forecasting is essential in the electricity market for the participants to manage the market efficiently and stably. The percentage errors of 24 hourly load forecasting for holidays is relatively large. In this paper, we propose the maximum and minimum load forecasting method for holidays using a fuzz linear regression algorithm. 24 hourly loads are forecasted from the maximum and minimum loads and the 24 hourly normalized values. The proposed algorithm is tested for 24 hourly load forecasting in 1996. The test results show the proposed algorithm improves the accuracy of the load forecasting.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2007년도 제38회 하계학술대회
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• pp.1720-1721
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• 2007

This paper presents a Fuzzy+PID control method for a Bridge Inspection Robot(BIR) system. The BIR has been developed with the aim of checking the safety status of a real bridge, gathering accurate data and performing maintenance. The developed robot system is composed of the specially designed car for bridge inspection, the guide rail and the inspection robot. The proposed Fuzzy+PID controllers are used to track speed reference signal of X axis and position reference signal of Z axis. Experimental results verify that the proposed Fuzz+PID control design method can achieve favorable control performance with regard to external disturbance.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.680-683
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• 2013

방화벽, 백신, IPS, 취약점 점검 시스템 등 중요 시스템의 보안을 위해 다수의 소프트웨어들이 운용되고 있다. 그 중 취약점 점검 시스템은 중요 서버의 보안 취약점을 점검하여 사전에 보안 위협을 예방한다는 측면에서 중요하다. 그러나 서버의 취약점을 점검해주는 소프트웨어 자체에 취약점이 존재한다면 취약점 보완을 위해 도입한 시스템이 취약점을 내포하고 있는 모순된 상황을 발생시킨다. 본 논문에서는 취약점 점검 시스템의 매니저와 에이전트의 점검 패킷을 분석하여 데이터 필드에 임의의 값을 주입하는 SPIKE 기반의 퍼즈 테스팅 기법으로 매니저와 에이전트 모두에서 DoS(Denial of Service) 취약점을 발견하였다. 해당 취약점은 다수의 SQL 세션을 생성하고 시스템의 CPU 점유율을 100%로 높여 시스템의 다른 서비스조차 이용할 수 없는 상태를 보였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.603-608
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• 2018

전압 인가식 제전방식이 반도체나 디스플레이 산업에는 가장 많이 사용되고 있지만, 방전에 의한 주변 미세 먼지의 흡착 및 전극핀의 오염으로 불량 발생의 원인을 제공하므로, 주기적인 관리 비용이 발생하게 된다. 전극핀의 오염 문제는 코로나 방전으로 인하여, 주변 공기의 미세한 입자를 축적함으로 생성된다. Fuzz ball의 생성은 전극핀의 마모를 촉진 시키고, 또한 정전기 제거 장치의 성능을 저하시킨다. 오염물 제거 방법은 수동 브러쉬 및 자동 브러쉬를 이용하여 기계적인 세척 방법이 효과적이지만, 추가적인 기계부품이나 사용자의 관리를 요구한다. 일부의 경우에는 이미터에 축척된 오염물이 웨이퍼나 제품에 전이될 수도 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 제전기의 외부로 돌출되는 전극핀을 없애고, 이온탱크 내부에 위치한 텡스텐 전극선을 이용하여 주위 기체 분자를 직접 이온화할 수 있는 청정 환경에 적합한 정전기 제거 장치를 개발하였다. 한국기계연구원에서 시험인증한 결과, 오염 입자는 평균 $0.7572particles/ft^3$이고, 제전 시간은 2초 이하 이며, 잔류 전위는 7.6V로 만족할 만한 결과를 얻었다.

• 정보보호학회논문지
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• 제30권5호
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• pp.847-857
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• 2020

IoT 장비가 상용화되면서 IP카메라, 도어락, 자동차, TV 등 일반 생활기기에 블루투스나 유무선의 네트워크가 내재되어 출시되고 있다. IoT 장비는 네트워크를 통해 많은 정보들을 공유하며 개인적인 정보들을 수집하여 시스템을 가동하기 때문에 IoT 장비에 대한 보안은 더욱 중요해지고 있다. 또한, 현재 사이버 위협 중 웹 기반 공격과 애플리케이션 공격이 상당히 많은 비중을 차지하고 있고, 이를 보안하기 위해 보안 전문가들이 수동 분석을 통해 사이버 공격의 취약점들을 분석하고 있다. 그러나 수동 분석으로만 취약점을 분석하기에는 사실상 불가능하기 때문에 현재 시스템 보안을 연구하는 연구원들은 자동화된 취약점 탐지 시스템을 연구하고 있고, 최근 USENIX에서 발표된 Firm-AFL은 커버리지 기반의 퍼저를 사용하여 퍼징의 처리속도와 효율성에 대해 연구를 진행하여 시스템을 제안했다. 하지만, 기존 도구는 펌웨어의 퍼징 처리속도에 초점을 두고 연구를 진행하다 보니 다양한 경로에서 취약점을 발견하지 못했다. 본 논문에서는 기존 도구에서 찾지 못한 다양한 경로에서 취약점을 발견하고자 변이과정을 강화시켜 기존 도구가 찾은 경로보다 더 많은 경로를 찾고, 제약조건을 해결하며 더 많은 크래시를 발견하는 IoTFirmFuzz를 제안한다.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.1-12
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• 2017

Recently, the Go game has been performed between the 'AlphaGo' of the DeepMind and Lee Sedol, a famous professional Go-player of Korea, which leads to arise a lot of interests in the AI (Artificial Intelligence) research area. Based on the Fuzzy logic of the AI, we have also developed another game's AI, .i.e., the Yutnori game, one of Korean traditional board games. However, it is not easy and simple to consider all the cases of the Yutnori game since it is a non-perfect information game in terms of the AI. Thus, we have developed the Fuzzy-logic-based AI which tries to simulate humans' selections, meaning that the suggested AI has focused on the humans' choices depending on diverse situations in the Yutnori. With our extensive simulations using the suggested Yutnori AI, we have analyzed its performances with respect to 10 Yutnori situations among various scenarios. In conclusion, our suggested AI have demonstrated that 6 out of 10 situations are exactly same with the humans' choices and the rest 4 cases are also similar to that of human's, which reveals that our Fuzz-logic-based Yutnori AI can effectively simulate human's choices.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제2권9호
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• pp.399-404
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• 2013

마이크로소프트사의 보안공학센터인 MSEC(Microsoft Security Engineering Center)에서 윈도우즈 비스타 운영체제 출시 전 14개월 동안 약 3억 5천만 개의 퍼징 테스트를 수행하였고, 이를 통해 수집된 크래시들을 분석하여 발생 유형별로 분류하고 이들의 위험도를 판별한 데이터를 기반으로 !exploitable 이라는 크래시 분석도구를 개발하였다. 본 논문에서는 MS 크래시 분석도구의 크래시 위험도 판단방법에 대해 분석한 결과를 기술하며, 분석을 통해 발견된 도구의 문제점을 알아보고 개선방안을 제시한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1997년도 추계학술대회 논문집 학회본부
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• pp.505-508
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• 1997

In this paper, an auto-tuning method for fuzzy controller based on the neural network is presented. The backpropagated error of neural emulator offers the path which reforms the fuzzy controller's membership functions and fuzzy rule, and used for speed control of induction motor. For the torque control method, an indirect vector control scheme with slip calculation is used because of its stable characteristics regardless of speed. Motor input current is regulated by a current controlled voltage source PWM inverter using space voltage vector technique. Also, the scheme of current control fuzzy controller is synchronous reference frame with decoupling term. DSP(TMS320C31) is used to achieve the high speed calculation of the space voltage vector PWM and to build the self-learning fuzz. control algorithm. An IPM is used to simplify hardware design.

• 한국염색가공학회지
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• 제20권4호
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• pp.15-20
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• 2008

The cotton yarn was subjected to bio-polishing treatment with three commercial enzymes(Cellusoft L, Denimax-991L and Denimax-acid) to remove the fuzz on the cotton yarn. Also, enzyme treated cotton yarns were compared with singeing cotton yarns. Experimental variables of enzyme treated cotton yarn were as follow: concentration of enzyme solution and NaOH, dipping time, and processing temperature. The enzymatic treatments were evaluated by analyzing the effect on yarn count, twist contraction, evenness and tenacity. As the results, enzymatic treatment on cotton yarn induced same effects as the traditional singeing treatment. Also, silket treatment of cotton yarn after bio-polishing enhanced the tensile properties of the cotton yarn.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2003년도 학술회의 논문집 정보 및 제어부문 B
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• pp.588-591
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• 2003

This paper presents a new short-term load forecasting system using data mining. Since the electric load has very different pattern according to the day, it definitely gives rise to the forecasting error if only one forecasting model is used. Thus, to resolve this problem, the fuzzy model-based classifier and predictor are proposed for the forecasting of the hourly electric load. The proposed classifier is the multi-input and multi-output fuzzy system of which the consequent part is composed of the Bayesian classifier. The proposed classifier attempts to categorize the input electric load into Monday, Tuesday$\sim$Friday, Saturday, and Sunday electric load, Then, we construct the Takagi-Sugeno (T-S) fuzzy model-based predictor for each class. The parameter identification problem is converted into the generalized eigenvalue problem (GEVP) by formulating the linear matrix inequalities (LMIs). Finally, to show the feasibility of the proposed method, this paper provides the short-term load forecasting example.