• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제8권9호
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• pp.3266-3285
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• 2014

With limited computing and storage resources, many network applications of encryption algorithms require low power devices and fast computing components. CHESS-64 is designed by employing simple key scheduling and Data-Dependent operations (DDO) as main cryptographic components. Hardware performance for Field Programmable Gate Arrays (FPGA) and for Application Specific Integrated Circuits (ASIC) proves that CHESS-64 is a very flexible and powerful new cipher. In this paper, the security of CHESS-64 block cipher under related-key differential cryptanalysis is studied. Based on the differential properties of DDOs, we construct two types of related-key differential characteristics with one-bit difference in the master key. To recover 74 bits key, two key recovery algorithms are proposed based on the two types of related-key differential characteristics, and the corresponding data complexity is about $2^{42.9}$ chosen-plaintexts, computing complexity is about $2^{42.9}$ CHESS-64 encryptions, storage complexity is about $2^{26.6}$ bits of storage resources. To break the cipher, an exhaustive attack is implemented to recover the rest 54 bits key. These works demonstrate an effective and general way to attack DDO-based ciphers.

• 국제학술발표논문집
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• The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.686-693
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• 2022

Construction is a collaborative endeavor. The complexity in delivering construction projects successfully is impacted by the effective collaboration needs of a multitude of stakeholders throughout the project life-cycle. Technologies such as Building Information Modelling and relational project delivery approaches such as Alliancing and Integrated Project Delivery have developed to address this conundrum. However, with the onset of the pandemic, the digital economy has surged world-wide and advances in technology such as in the areas of machine learning (ML) and Artificial Intelligence (AI) have grown deep roots across specializations and domains to the point of matching its capabilities to the human mind. Several recent studies have both explored the role of AI in the construction process and highlighted its benefits. In contrast, literature in the organization studies field has highlighted the fear that tasks currently done by humans will be done by AI in future. Motivated by these insights and with the understanding that construction is a labour intensive sector where knowledge is both fragmented and predominantly tacit in nature, this paper explores the integration of AI in construction processes across project phases from planning, scheduling, execution and maintenance operations using literary evidence and experiential insights. The findings show that AI can complement human skills rather than provide a substitute for them. This preliminary study is expected to be a stepping stone for further research and implementation in practice.

• 국제학술발표논문집
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• The 5th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.60-65
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• 2013

Introducing the concept of construction safety in the design/engineering phase can improve the efficiency and effectiveness of safety management on construction sites. In this sense, further improvements for safety can be made in the design/engineering phase through the development of (1) an automated hazard identification process that is little dependent on user knowledge, (2) an automated construction schedule generation to accommodate varying hazard information over time, and (3) a visual representation of the results that is easy to understand. In this paper, we formulate an automated hazard identification framework for construction safety by extracting hazard information from related regulations to eliminate human interventions, and by utilizing a visualization technique in order to enhance users' understanding on hazard information. First, the hazard information is automatically extracted from textual safety and health regulations (i.e., Occupational Safety Health Administration (OSHA) Standards) by using natural language processing (NLP) techniques without users' interpretations. Next, scheduling and sequencing of the construction activities are automatically generated with regard to the 3D building model. Then, the extracted hazard information is integrated into the geometry data of construction elements in the industry foundation class (IFC) building model using a conformity-checking algorithm within the open source 3D computer graphics software. Preliminary results demonstrate that this approach is advantageous in that it can be used in the design/engineering phases of construction without the manual interpretation of safety experts, facilitating the designers' and engineers' proactive consideration for improving safety management.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제24권4호
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• pp.87-106
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• 2024

Vehicle-to-Home (V2H) and Home Centralized Photovoltaic (HCPV) systems can address various energy storage issues and enhance demand response programs. Renewable energy, such as solar energy and wind turbines, address the energy gap. However, no energy management system is currently available to regulate the uncertainty of renewable energy sources, electric vehicles, and appliance consumption within a smart microgrid. Therefore, this study investigated the impact of solar photovoltaic (PV) panels, electric vehicles, and Micro-Grid (MG) storage on maximum solar radiation hours. Several Deep Learning (DL) algorithms were applied to account for the uncertainty. Moreover, a Reinforcement Learning HCPV (RL-HCPV) algorithm was created for efficient real-time energy scheduling decisions. The proposed algorithm managed the energy demand between PV solar energy generation and vehicle energy storage. RL-HCPV was modeled according to several constraints to meet household electricity demands in sunny and cloudy weather. Simulations demonstrated how the proposed RL-HCPV system could efficiently handle the demand response and how V2H can help to smooth the appliance load profile and reduce power consumption costs with sustainable power generation. The results demonstrated the advantages of utilizing RL and V2H as potential storage technology for smart buildings.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제12권3호
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• pp.471-479
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• 2024

Recent advancements in cloud computing have significantly increased its importance across various sectors. As sensors, devices, and customer demands have become more diverse, workloads have become increasingly variable and difficult to predict. Cloud providers, connected to multiple physical servers to support a range of applications, often over-provision resources to handle peak workloads. This approach results in inconsistent services, imbalanced energy usage, waste, and potential violations of service level agreements. In this paper, we propose a novel engine equipped with a scheduler based on the Hot-Threshold concept, aimed at optimizing resource usage and improving energy efficiency in cloud environments. We developed this engine to employ both proactive and reactive methods. The proactive method leverages workload estimate-based provisioning, while the reactive Hot-Cold Scheduler consists of a Predictor, Solver, and Processor, which together suggest an intelligent migration flow. We demonstrate that our approach effectively addresses existing challenges in terms of cost and energy consumption. By intelligently managing resources based on past user statistics, we provide significant improvements in both energy efficiency and service consistency.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제24권9호
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• pp.105-110
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• 2024

Nowadays, permutation problems with large state spaces and the path to solution is irrelevant such as N-Queens problem has the same general property for many important applications such as integrated-circuit design, factory-floor layout, job-shop scheduling, automatic programming, telecommunications network optimization, vehicle routing, and portfolio management. Therefore, methods which are able to find a solution are very important. Genetic algorithm (GA) is one the most well-known methods for solving N-Queens problem and applicable to a wide range of permutation problems. In the absence of specialized solution for a particular problem, genetic algorithm would be efficient. But holism and random choices cause problem for genetic algorithm in searching large state spaces. So, the efficiency of this algorithm would be demoted when the size of state space of the problem grows exponentially. In this paper, the new method presented based on genetic algorithm to cover this weakness. This new method is trying to provide partial view for genetic algorithm by locally searching the state space. This may cause genetic algorithm to take shorter steps toward the solution. To find the first solution and other solutions in N-Queens problem using proposed method: dividing N-Queens problem into subproblems, which configuring initial population of genetic algorithm. The proposed method is evaluated and compares it with two similar methods that indicate the amount of performance improvement.

• 생물환경조절학회지
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• 제28권4호
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• pp.366-375
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• 2019

본 실험은 토마토(Solanum lycopersicum L. 'Hoyong' 'Super Doterang') 암면재배에서 배지 전체의 정전용량을 측정할 수 있는 장치(Substrate capacitance measurement device, SCMD)를 기반으로 한 적정 급액 방법을 구명하기 위하여 누적일사량 제어구(Integrated solar radiation automated irrigation, ISR)와 물관수액흐름 제어구(sap flow automated irrigation, SF)를 대조구로 비교하면서 봄부터 여름철과 겨울철에 재배를 실시하였다. SCMD 제어구는 급액 개시 후 배지 한 개당 설정된 배액 목표량이 처음 발생하는 시점까지 10분간격으로 급액하였고 첫 배액이 배출되면 그 때의 배지의 정전용량(Capacitance)을 100%로 간주하고 그 기준치의 급액제어점(Capacitance threshold, CT)에 도달하면 급액 되었고 그 뒤 목표 배액량이 발생하면 급액이 멈추는 방식으로 제어되었다. 봄부터 여름재배에서 실험 처리를 위해 SCMD제어구의 일회 급액량 (Irrigation volume per event)을 50, 75, 또는 100mL로 설정하였고 겨울철 재배에서는 CT가 0.65, 0.75, 또는 0.90가 되면 급액 되도록 설정하였다. 봄부터 여름철 재배에서 일회 급액량을 50, 75, 100mL로 설정하였을 때 급액 횟수는 각각 39, 29, 19회였고 배액율은 각각 3.04, 9.25, 20.18%였다. 겨울철 재배에서 CT를 0.65, 0.75, 0.90로 설정하였을 때 급액횟수는 각각 5.67, 6.50, 14.67회였고 배액율은 9.91, 10.78, 35.3%였다. 봄부터 여름철 재배에서 일회 급액량 처리에 따른 물관수액흐름속도(SF) 변화는 1회 급액량과 배액량을 각각 50과 75mL로 제한한 경우 100mL로 제한한 경우와 비교하여SF 신호가 외부 광량 신호 (SI) 보다 늦어지는 경향(time lag)을 보였고 겨울철 재배에서 CT를 0.65로 설정한 경우는 물관수액흐름 속도나 함수율이 매우 낮아졌고 CT를 0.90로 설정한 경우는 함수율과 물관수액흐름 속도는 매우 높았으나 많은 배액이 배출되었다. 따라서 토마토 봄부터 여름철 재배에서 SCMD를 활용하여 CT를 0.9로, 배지 한 개당 배액 목표량을 100mL로 설정하였을 때 일회 급액량은 75~100mL 범위가 적합하고 겨울철 재배에서는 1회 급액량을 75mL로, 배액 목표량을 70mL로 설정하였을 때 CT는 0.75이상 0.9이하 범위가 적합할 것으로 판단되었다. 앞으로 정전용량 값과 배지 용적수분함량의 관계성을 구명하고 보정계수를 구하는 연구가 필요할 것으로 판단된다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제10권7호
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• pp.205-214
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• 2021

반도체 물류 공정은 스마트 제조를 위해 물류 자동화 시스템을 운영한다. 물류 자동화 시스템 중 하나인 OCS(OHT Control System)는 천장에 설치된 레일을 따라 이동하는 OHT(Overhead Hoist Transport)를 자율적으로 제어하는 시스템이다. 본 논문은 반도체 물류 공정에서 효율적인 작업 계획을 위한 실시간 스케줄링 시스템을 제안한다. 제안 시스템의 주된 역할은 OHT 할당 및 최적경로 생성이며, 전체 OCS에서 별도의 독립된 시스템으로 개발하여 시스템의 수정 및 확장이 용이하도록 구성하였다. 시스템 개발을 위해 반도체 물류의 기능 요구사항을 식별하고, 명령 유형에 따른 OHT 제어 시나리오를 정의하였다. 그리고 시스템 간 연동 확장성을 위해 국제반도체장비재료협회(SEMI) 규격을 적용하여 시퀀스 다이어그램과 인터페이스 메시지를 설계하였다. 기능 요구사항과 설계 문서를 바탕으로 개발된 스케줄링 시스템은 Main 시스템 및 데이터베이스와 실시간 연동되어 OHT의 최적할당 및 경로제어를 수행한다. 개발 시스템의 기능 검증을 위해 실제 반도체 물류 현장에서 OCS Main 시스템과 통합시험을 수행하였다. 6가지의 기본 시나리오와 2가지의 예외 시나리오에서 개발 시스템이 OHT 최적할당과 경로제어를 성공적으로 수행함을 검증하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 하계종합학술대회 논문집(2)
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• pp.153-156
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• 2000

본 논문은 SystemC의 특징과 어떻게 SOC 설계 방법에 응용될 수 있는지 고려한다. 먼저, 기존 개발된 시스템 알고리듬을 기초로 하여 SystemC로 기능 블럭과 인터페이스를 분리하여 정의한다 이렇게 정의된 기능 블록과 인터페이스를 모듈화하고 묶어서 실행 가능한 사양을 만들어 충분한 기능 검증을 수행한다. 두번째로 S/W로 구현할 부분과 H/W로 구현할 부분을 나누어, S/W 부분의 인터페이스는 사이클 정확도를 갖도록 기술하며 기능 블럭은 기존 S/W 개발 환경을 사용하여 구현한다 H/W 부분의 IO 는 다양한 추상화단계로 이벤트를 기술하고 내부 동작은 기능에 기반을 두고 작성한다. 이 사양이 만족해야 할 시스템 요구 성능을 발휘하도록 성능분석을 수행하고, 이 결과가 S/W, H/W 분할 과정과 인터페이스 구체화 과정에 영향을 미친다. 시스템 성능을 내는 이 사양을 기초로 하여 사이클 정확도를 갖는 H/W 부분은 변환 프로그램을 이용하거나 직접 HDL RTL 설계로 변환한다. 이 방법은 기존 C/C++ 프로그램 개발자와 VHDL/Verilog 설계자가 쉽게 적응할 수 있어 기존 ASIC 개발자가 저렴한 비용으로 시스템 통합 설계 및 검증을 통하여 SoC를 개발하고자 할 때 특히 더 적합하다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제1권2호
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• pp.11-18
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• 2000

본 논문은 실시간 트랜잭션 시스템(Real-Time Transaction System)에 하위 트랜잭션(subtransaction) 개념을 도입한 새로운 확장모델을 제시하였다. 제안된 모델은 J. Moss 모델을 실시간 단일 프로세스에 특정한 시간제약을 부과함으로 확장되었으며, 이를 기반으로 통합된 동시성 제어와 스케줄링 알고리즘이 개발되었다. 이는 Sha의 우선 순위 제한 알고리즘에 기반하여 확장된 알고리즘으로, 실시간 트랙잭션의 시간제약을 보장함과 동시에 데이터베이스의 일관성도 함께 유지한다. 본 논문은 제안된 실시간 중첩 트랜잭션 모델이 무한정한 블록킹(blocking)과 데드락(dead lock)을 방지함과 동시에 실시간 트랜잭션의 직렬화도 유지함을 증명하였으며, 또한 트랜잭션의 상위 바운드를 설정하고, 고정 우선순위 기반 방법(Rate-Monotonic Priority Assignment)을 적용함으로 스케줄링 가능성을 분석하였다. 본 연구는 다중 및 분산 실시간 중첩 트랜잭션 모델로 확장하기 위한 첫 단계이며, 또한 최근 관심을 모으는 웹기반 실시간 멀티미디어 데이터베이스 모델로 확장이 가능한 것으로 추정된다.