최근 국내 여러 기반 시설에 USB와 네트워크에 대한 공격이 증가하고 있다. 이러한 공격은 대부분 내부자에 의한 것으로 의도와는 달리, 인위적인 조작에 의해 발생하기도 한다. 이에 따른 인위적 공격의 대응 방안으로 물리보안을 꼽아볼 수 있으며, 대표적인 기술로는 CCTV나 출입통제시스템, 센서 기술이 있다. 그러나 물리보안은 시장성에 따라 몇몇 제품군으로 대표되고 있어, 다양한 물리보안의 기술개발과 확대 적용에 오히려 걸림돌이 되고 있다. 이러한 상황에서 네트워크의 인위적 취약요인으로 인한, 공격이 지속적으로 발생함에 따라, 적절한 물리적 대응기술이 필요한 실정이다. 따라서 본 논문은 물리보안의 인지도와 수요 동향을 알아보고, 네트워크의 물리적 취약요인과 이에 따른 대응기술들을 알아봄으로써, 향후, 국내 물리 보안기술 개발 및 로드맵 구축에 기여할 것으로 기대한다.
선박 및 해양구조물의 화물 중 많은 수가 가연성, 휘발성의 석유 및 석유 가공 화물이다. 뿐만 아니라 컨테이너 박스, 벌크화물, 차량 등의 중량 화물이 그 나머지를 차지한다. 게다가 선박은 파랑, 해류 등의 하중을 주기/비주기적으로 받기 때문에 화물의 위치 및 이동 가능성이 존재한다. 그렇기 때문에 선상 사고 위험은 육상의 산업현장 보다 훨씬 크다. 선박 및 해양 구조물은 화물 및 화물의 영향으로 인한 사고 위험성이 항시 존재하기 때문에 그 모니터링과 대비가 반드시 필요하다. 이에 본 연구에서는 선상에서 선원 및 작업자의 안전을 보장하기 위해 무선센서네트워크를 도입하여 모니터링 시스템을 구축하기 위한 연구를 진행하였다.
Solenoid operated valves (SOV) play important roles in industrial process to control the flow of fluids. Solenoid valves can be found in so many industries as well as the nuclear plant. The ability to be able to detect the presence of faults and predicting the remaining useful life (RUL) of the SOV is important in maintenance planning and also prevent unexpected interruptions in the flow of process fluids. This paper proposes a fault diagnosis method for the alternating current (AC) powered SOV. Previous research work have been focused on direct current (DC) powered SOV where the current waveform or vibrations are monitored. There are many features hidden in the AC waveform that require further signal analysis. The analysis of the AC powered SOV waveform was done in the time and frequency domain. A total of sixteen features were obtained and these were used to classify the different operating modes of the SOV by applying a machine learning technique for classification. Also, a deep neural network (DNN) was developed for the prediction of RUL based on the failure modes of the SOV. The results of this paper can be used to improve on the condition based monitoring of the SOV.
사물인터넷은 4차 산업혁명의 중요한 요소 기술로서 역할을 담당하고 있다. 본 연구는 최근 IT 기술을 적용한 지능형 자동차를 개발하고 있으며, 지능형 자동차에 대한 개발이 활발하게 이루어지면서 그에 대한 네트워크 데이터 통신이 가능하게 된 시점에 있다. 하지만 외부에서 네트워크에 침입하여 보안을 위협할 수 있으며 보안이 아직 미약한 단계이기에 그에 따른 보안솔루션이 필요하다. 본 논문에서는 지능형 자동차에 보안 문제가 발생하지 않고 보안성을 높이기 위해서 블록체인의 기술을 적용하고 사용자의 생체정보를 이용하여 생체인증 기법을 제안하고 향후 지속해서 연구하고자 한다.
An ATM switching system may be designed so that communications between processors of its control part can be performed via its switching network rather than a separate inter-processor communications (IPC) network. In such a system, there should be interfaces to convent IPC traffic from message format to cell format and vice versa, that is, mechanisms to perform the SAR (Segmentation And Reassembly) sublayer functions. In this paper, we concern the cell reassembly mechanism among them, mainly focussed on buffer management schemes. We consider a few alternatives to implement cell reassembly function block, namely, separated buffering, reserved buffering and shared buffering in this paper. In case of separated and reserved buffering, we employ a continuous time Markov chain for the performance evaluation of cell reassembly mechanism, judicially defining the states of the mechanism. Performance measures such as measage loss probability, mean number of message queued in buffer and average reassembly delay are obtianed in closed forms. In case of shared buffering, we compare the alternatives for implementing cell reassembly function block using simulation because it is almost impossible to analyze the mechanism of shared buffering by analytical modeling. Some illustrations are given for the performance analysis of the alternatives to implement cell reassembly function block.
With advance in technologies for wireless sensor networks(WSNs), 2.4 GHz band has become gradually attractive due to increase in low-power wireless communication devices. Especially ZigBee(IEEE 802.15.4-based) technology whose frequency band includes the 2.4GHz industrial, scientific and medical band providing nearly worldwide availability has been universally applicable to a various remote monitoring system and applications related home network system. However network throughput of these systems is significantly deteriorated due to this ISM band is a license-exemption used in a variety of low-power wireless communication devices. For instance, other IEEE 802 wireless standards such as Bluetooth, WLAN, Wi-Fi and others cause radio interference to ZigBee. The experiments was carried out to analyze radio frequency interference between heterogeneous devices using ISM bands to improve the limited frequency utility factor. Finally this paper suggests a frequency hopping-based adaptive multi-channel methods to decrease interference with empirical results.
발사임무와 관련한 각종 통제장비 및 추적장비들은 정해진 시간에 따른 기능 수행과 장비간 연동 데이터의 시간 동기화를 위하여 정확한 시간을 필요로 한다.표준시각 동기화를 위한 다양한 표준들이 있으며, 정확도와 구축비용 등을 고려하여 적합한 표준을 채택하여 사용할 수 있다. 또한 각 장비에서 수신한 표준시각을 유지하기 위하여 사용되는 오실레이터는 특성에 따라 다양한 종류가 있으며 요구되는 시간 정확도 및 성능에 따라서 사용되는 제품이 달라 질 수 있다. 본 논문에서는 각종 오실레이터의 특성과 표준시각 동기화에 일반적으로 사용되는 표준에 대해서 살펴보고 또한 현재 나로우주센터에 구축되어 있는 표준시각분배망에 대해서도 간략히 소개한다.
Warfare information system is a core factor of future combat operation under NCW(Network centric Warfare) environment. In this paper, we proposed a new MOE(Measure of Effectiveness) that can assess the combat power synergistic effect of warfare information system in the theater-level joint fire operation. This new MOE uses the rule of Newton's second law($F=(m{\Delta}{\upsilon})/{\Delta}t{\Rightarrow}(M{\upsilon}I)/T$). Four factors considered in combat power evaluation are network power(M), movement velocity(v), information superiority(I), command and control time(T). We applied this new MOE to the JFOS-K(Joint Fire Operating System-Korea) to assess its combat power effect and compared with other's effects obtained from different MOE.
Among the various welding conditions, the welding current that is inversely proportional to the tip-to-work-piece distance is an essential parameter as to monitor the GMAW process and to implement the welding automation. Considering the weld pool surface geometry including weld defects, it should modify the signal processing method for automatic seam tracking in horizontal fillet welding. To meet the above necessities, a mathematical model related with the weld pool geometry was proposed as in a conjunction with the two-dimensional heat flow analysis of the horizontal fillet welding. The signal processing method based on the artificial neural network (Adaptive Resonance Theory) was proposed for discriminating the sound weld pool surface from that with the weld defects. The reliability of the numerical model and the signal processing method proposed were evaluated through the experiments of which showed that they are effective for predicting the weld bead shape with or without the weld defects in a horizontal fillet welding.
Generally, the use of robots in manufacturing industry has been increased during the past decade. GMA(Gas Metal Arc) welding process is an actively Vowing area, and many new procedures have been developed for use with high strength alloys. One of the basic requirement for the automatic welding applications is to investigate relationships between process parameters and bead geometry. The objective of this paper is to develop a new approach involving the use of neural network and multiple regression methods in the prediction of bead geometry for GMA welding process and to develop an intelligent system that visualize bead geometry in order to employ the robotic GMA welding processes. Examples of the simulation for GMA welding process are supplied to demonstrate and verify the proposed system developed using MATLAB. The developed system could be effectively implemented not oかy for estimating bead geometry, but also employed to monitor and control the bead geometry in real time.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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