본 논문에서는 3상 유도전동기의 고장진단을 수행하기 위해 패턴인식에 기반을 둔 진단 알고리즘을 제안한다. 실험 장치는 유도전동기 구동의 기계적 모듈과 고장신호를 구하기 위한 데이터 획득 모듈로 구성하였다. 진단 절차를 위한 첫 번째 단계로서 전처리 과정은 획득한 전류를 단순화하고 정규화 하는 것을 수행한다. 데이터의 단순화 과정은 3상전류를 Concrodia 벡터의 크기로 변환하는 것을 적용한다. 다음으로 특징 추출 단계를 커널 주성분 분석과 선형판별분석으로 수행하며, 마지막으로, 분류기는 방사기저함수 네트워크를 사용한다. 다양한 부하에 대하여 몇몇의 전기적 고장과 기계적 고장 하에서 획득한 데이터를 이용하여 제안된 방법의 타당성을 검증한다.
현재 디스크에 파일을 암호화하여 저장하기 위한 다양한 파일 암호화 솔루션이 존재한다. 하지만 기존의 파일 암호화 솔루션은 암호화 및 복호화를 파일 혹은 디렉터리 단위로 일괄되게 처리한다. 본 논문에서는 파일의 부분 암호화를 지원하는 시스템 호출을 제안한다. 파일 데이터의 암호화를 원하는 부분에서 사용자는 시스템 호출 인터페이스로 암호화 정보를 설정한다. 그다음 파일 데이터를 쓰면 설정된 내용으로 데이터가 암호화되어 저장된다. 또한 복호화 정보를 설정한 뒤 파일 데이터를 읽어오면, 설정된 정보가 적용되어 필요한 부분만을 복호화 한다. 제안된 시스템 호출을 위해 검사, 관리, 암호화, 복호화, HMAC 모듈이 필요한 시스템 호출에 따라 구성되며, 이는 리눅스 환경에서 구현되었다. 또한 구현된 시스템 호출의 동작을 개발 보드에서 검증하였으며, 그 수행 속도를 측정하여 성능을 분석하였다.
This paper describes a program which learns good strategies for two-poison, deterministic, zero-sum board games of perfect information. The program learns by simply playing the game against either a human or computer opponent. The results of the program's teaming of a lot of games are reported. The program consists of search kernel and a move generator module. Only the move generator is modified to reflect the rules of the game to be played. The kernel uses a temporal difference procedure combined with a backpropagation neural network to team good evaluation functions for the game being played. Central to the performance of the program is the search procedure. This is a the capture tree search used in most successful janggi playing programs. It is based on the idea of using search to correct errors in evaluations of positions. This procedure is described, analyzed, tested, and implemented in the game-teaming program. Both the test results and the performance of the program confirm the results of the analysis which indicate that search improves game playing performance for sufficiently accurate evaluation functions.
In this study, Polynomial Radial Basis Function Neural Network(pRBFNN) based on Fuzzy Inference System is designed and its parameters such as learning rate, momentum coefficient, and distributed weight (width of RBF) are optimized by means of Particle Swarm Optimization. The proposed model can be expressed as three functional module that consists of condition part, conclusion part, and inference part in the viewpoint of fuzzy rule formed in 'If-then'. In the condition part of pRBFNN as a fuzzy rule, input space is partitioned by defining kernel functions (RBFs). Here, the structure of kernel functions, namely, RBF is generated from HCM clustering algorithm. We use Gaussian type and Inverse multiquadratic type as a RBF. Besides these types of RBF, Conic RBF is also proposed and used as a kernel function. Also, in order to reflect the characteristic of dataset when partitioning input space, we consider the width of RBF defined by standard deviation of dataset. In the conclusion part, the connection weights of pRBFNN are represented as a polynomial which is the extended structure of the general RBF neural network with constant as a connection weights. Finally, the output of model is decided by the fuzzy inference of the inference part of pRBFNN. In order to evaluate the proposed model, nonlinear function with 2 inputs, waster water dataset and gas furnace time series dataset are used and the results of pRBFNN are compared with some previous models. Approximation as well as generalization abilities are discussed with these results.
In this paper, we implemented the object scanning with nxtOSEK which is an open source platform. nxtOSEK consists of device driver of leJOS NXJ C/Assembly source code, TOPPERS/ATK(Automotive real time Kernel) and TOPPERS/JSP Real-Time Operating System source code that includes ARM7 specific porting part, and glue code make them work together. nxtOSEK can provide ANSI C by using GCC tool chain and C API and apply for real-time multi tasking features. We experimented the 3D scanning with ultra sonic and laser sensor which are made directly by laser module diode and experimented the measurement of scanning the object by knowing x, y, and z coordinates for every points that it scans. In this paper, the laser module is the dimension of $6{\times}10[mm]$ requiring 5volts/5[mW], and used the laser light of wavelength in the 650[nm] range. For detecting the object, we used the beacon detection algorithm and as the laser light swept the objects, the photodiode monitored the ambient light at interval of 10[ms] which is called a real time. We communicated the 3D scanning platform via bluetooth protocol with host platform and the results are displayed via DPlot graphic tool. And therefore we enhanced the functionality of the 3D scanner for identifying the image scanning with laser sensor modules compared to ultra sonic sensor.
최근 해양 레포츠 활동에 대한 사람들의 참여가 증가하면서 마리나에 대한 수요가 폭증하고 있다. 이와 같은 수요를 충당하기 위하여 국토해양부에서는 2019년까지 총 1조 7000억원을 투입하여 전국 43개소에 5,600여척을 계류할 수 있는 마리나 시설을 건립할 계획이다. 마리나 시설에 가장 필요한 시설이 바로 레저 보트에 전기와 물을 공급할 수 있는 페데스털 시스템이다. 현재, 우리나라에 설치되는 페데스털 시스템은 전부 해외에서 수입하고 있다. 이에 본 논문에서는 국내 최초로 IT 융합 기술을 이용하여 스마트 페데스털 시스템을 개발하였다.
The objective of this research is to development of a parametric design system for membrane structures. The parametric design platform for the spatial structures has been designed and implemented. Rhino3D is used as a 3D graphic kernel and Grasshopper is introduced as a parametric modeling engine. Modeling components such as structural members, loading conditions, and support conditions are developed for structural modeling of the spatial structures. The interface module with commercial structural analysis programs is implemented. An iterative generation algorithm for design alternatives is a part of the design platform. This paper also proposes a design approach for the parametric design of Spoke Wheel membrane structures. A parametric modeling component is designed and implemented. SOFiSTik is examined to interact with the design platform as the structural analysis module. The application of the developed interface is to design optimally Spoke Wheel Shaped Ductile Membrane Structure using parametric design. It is possible to obtain objective shape by controlling the parameter using a parametric modeling designed for shape finding of spoke wheel shaped ductile membrane structure. Recently, looking at the present Construction Trends, It has increased the demand of the large spatial structure. But, It requires a lot of time for Modeling design and the Structural analysis. Finally an optimization process for membrane structures is proposed.
Recently, the security requirements of the embedded system which were not considered when the embedded system is independently deployed are being increased because the embedded system is connected to an internet. The connection to the internet of embedded system is the meaning that it is exposed to the various kinds of external attack and can be a victim to these attacks in anytime. Particularly, it is trend that the user-related information is stored into the personal terminals and/or electrical appliances such as PDA, home gateway for home network, settop boxes and so on. So it is needed the security mechanism which protects the user information from the malicious accesses. Accordingly, the coverage of the system security is being expanded from the general server to the embedded system. And it is not enough that the embedded system supports only its inherent functions and it becomes the essential element to provide the security function to the embedded system. This paper applies the RBAC(role-based access control) function to the embedded linux OS and tries to strengthen the security of the embedded linux OS. RBAC is implemented as a loadable kernel module with LSM(Linux Security Module) security framework for user's flexibility.
본 논문은 CPN(Colored Petri Nets)을 이용한 Honypot 모델의 설계 및 구현에 관한 것이다. 제안된 Honeypot 모델은 해커의 침입을 능동적으로 유도하고 침입을 탐지 및 행동패턴의 파악을 위해 보안커널 모듈과 유도된 해커의 활동을 위한 가상 모듈로 구성되어 있으며, CPN을 이용한 모델과 기존의 Denning 모델 및 Shieh 모델과 비교 분석하였다. 본 논문에서 제안된 CPN을 이용한 Honeypot 모델은 침입패턴의 특성에 대한 분류가 가능하고, 침입패턴의 모델링과 패턴매칭 과정의 모델링이 가능하며. 다중 호스트를 통한 DDoS 공격의 탐지가 가능하고, 마지막으로 침입패턴의 분석을 위한 학습모델의 기반 제공이 가능하다.
최근 각종 보안 침해 사고는 불특정 다수를 대상으로 발생하고 있으며, 이는 네트워크를 통한 정보의 공유가 가속화되면서 그 피해가 더욱 늘어나고 있다. 이러한 보안 침해 사고는 침입차단시스템, 침입탐지시스템, 가상사설망 등 정보보호시스템의 활용으로 최소화가 가능하지만, 이는 전문가적인 지식이 필요하며 일반 사용자가 운영하기가 쉽지 않다. 본 논문에서는 일반 사용자가 쉽게 사용할 수 있도록 파일 접근 제어 모듈을 설계 및 개발하였고, 이는 공격에 대한 탐지가 아닌 운영체제상에서 공격에 대한 차단할 수 있다. 본 논문에서 구현한 파일 접근 제어 모듈은 윈도우환경 뿐만 아니라 리눅스 환경에서도 적용할 수 있으며, 다중 사용자가 사용하는 운영체제에 따라 파일에 대한 접근 제어를 함으로써 파일에 대한 접근제어, 무결성, 부인 방지를 할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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