KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권2호
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pp.632-657
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2022
Detecting web attacks is a major challenge, and it is observed that the use of simple models leads to low sensitivity or high false positive problems. In this study, we aim to develop a robust two-stage deep learning based stacked ensemble web application firewall. Normal and abnormal classification is carried out in the first stage of the proposed WAF model. The classification process of the types of abnormal traffics is postponed to the second stage and carried out using an integrated stacked ensemble model. By this way, clients' requests can be served without time delay, and attack types can be detected with high sensitivity. In addition to the high accuracy of the proposed model, by using the statistical similarity and diversity analyses in the study, high generalization for the ensemble model is achieved. Within the study, a comprehensive, up-to-date, and robust multi-class web anomaly dataset named GAZI-HTTP is created in accordance with the real-world situations. The performance of the proposed WAF model is compared to state-of-the-art deep learning models and previous studies using the benchmark dataset. The proposed two-stage model achieved multi-class detection rates of 97.43% and 94.77% for GAZI-HTTP and ECML-PKDD, respectively.
본 연구에서는 막 결합형 축전식 탈염공정의 단위셀의 단수를 늘려 적층된 10단 형태의 모듈을 설계하여 제작하였다. 아민기가 함유된 폴리설폰(APSf)과 술폰기가 함유된 폴리이서이서케톤(SPEEK)을 합성하였으며 캐스팅법으로 다공성 탄소전극에 코팅하여 제조하였다. 10단 모듈에 대하여 흡착전압 및 시간, 탈착전압 및 시간, 공급액의 유속과 농도 등의 운전 조건과 $CaSO_4$, $MgCl_2$ 등의 2가 이온 용액과 수도수에 대하여 염 제거효율을 측정하였다. 대표적으로 NaCl 100 mg/L의 공급액을 사용하였을 때, 유속 100 mL/min, 흡착조건 1.2 V/3 min, 탈착조건 -0.5 V/5 min에서 98.3%의 염 제거효율을 보였다.
As optical fiber communication grows, the fiber alignment become the focus of industrial attention. This greatly influence the overall production rates for the opto-electric products. We proposed multi-axis nano positioning stage for optical fiber alignment. This device has 3 DOF translation and sub nanometer resolution. This nano stage consist of 3 PZT-driven flexure stages which are stacked parallel. The displacement of it is measured with capacitance gauge and is controlled by computer-embedded main controller. The design process of flexure stage using FEM is proposed and the performance evaluation of this system is verified with experiments.
As optical fiber communication grows, the fiber alignment become the focus of industrial attention. This greatly influence the overall production rates for the opto-electric products. We proposed multi-axis nano positioning stage for optical fiber alignment. This device has 3 DOF translation and sub nanometer resolution. This nano stage consist of 3 PZT-driven flexure stages which are stacked parallel. The displacement of it is measured with capacitance gauge and is controlled by computer-embedded main controller. The design process of flexure stage using FEM is proposed and the performance evaluation of this system is verified with experiments.
This study proposes a two-stage hybrid classification model for crop classification using multi-temporal remote sensing images; the model combines feature embedding by using an autoencoder (AE) with a convolutional neural network (CNN) classifier to fully utilize features including informative temporal and spatial signatures. Long short-term memory (LSTM)-based AE (LAE) is fine-tuned using class label information to extract latent features that contain less noise and useful temporal signatures. The CNN classifier is then applied to effectively account for the spatial characteristics of the extracted latent features. A crop classification experiment with multi-temporal unmanned aerial vehicle images is conducted to illustrate the potential application of the proposed hybrid model. The classification performance of the proposed model is compared with various combinations of conventional deep learning models (CNN, LSTM, and convolutional LSTM) and different inputs (original multi-temporal images and features from stacked AE). From the crop classification experiment, the best classification accuracy was achieved by the proposed model that utilized the latent features by fine-tuned LAE as input for the CNN classifier. The latent features that contain useful temporal signatures and are less noisy could increase the class separability between crops with similar spectral signatures, thereby leading to superior classification accuracy. The experimental results demonstrate the importance of effective feature extraction and the potential of the proposed classification model for crop classification using multi-temporal remote sensing images.
This study was conducted to present useful information on the utilization and productivity analysis of laminated modular multi-family housing. To this end, the process of site installation was investigated and analyzed through a prior study, and the monitoring survey was conducted through the site installation case of an stacked multi-family housing. Based on the above, the results of productivity analysis using the web-cyclone technique were also presented. However, the site installation process has limitations on generalisation because the process is not the same for each construction company, and also limits that require verification through application in the actual site of the web-cyclone model presented in this study.
The structural changes occurring in the isothermal crystallization processes of polyethylene (PE), poly-oxymethylene (POM), and vinylidene fluoridetrifluoroethylene (VDFTrFE) copolymer have been reviewed on the basis of our recent experimental data collected by the time-resolved measurements of synchrotron-sourced wide-angle (WAXS) and small-angle X-ray scatterings (SAXS) and infrared spectra. The temperature jump from the melt to a crystallization temperature could be measured at a cooling rate of 600-1,000 $^{\circ}C$/min, during which we collected the WAXS, SAXS, and infrared spectral data successfully at time intervals of ca. 10 sec. In the case of PE, the infrared spectral data clarified the generation of chain segments of partially disordered trans conformations immediately after the jump. These segments then became transformed into more-regular all-trans-zigzag forms, followed by the formation of an orthorhombic crystal lattice. At this stage, the generation of a stacked lamella structure having an 800-${\AA}$-long period was detected in the SAXS data. This structure was found to transfer successively to a more densely packed lamella structure having a 400-${\AA}$-long period as a result of the secondary crystallization of the amorphous region in-between the original lamellae. As for POM, the formation process of a stacked lamella structure was essentially the same as that mentioned above for PE, as evidenced from the analysis of SAXS and WAXS data. The observation of morphology-sensitive infrared bands revealed the evolution of fully extended helical chains after the generation of lamella having folded chain structures. We speculate that these extended chains exist as taut tie chains passing continuously through the neighboring lamellae. In the isothermal crystallization of VDFTrFE copolymer from the melt, a paraelectric high-temperature phase was detected at first and then it transferred into the ferroelectric low-temperature phase at a later stage. By analyzing the reflection profile of the WAXS data, the structural ordering in the high-temperature phase and the ferroelectric phase transition to the low-temperature phase of the multi-domain structure were traced successfully.
여파기는 현대 무선통신에 있어 필수 불가결한 소자이다. 본 논문에서는 LTCC 다층기술을 이용한 IEEE 802.1la WLAN 송수신기 에 응용될 수 있는 소형 대역통과 여파기를 설계, 제작하였다. 2단의 대역통과 여파기의 등가회로를 도출하기 위하여 대역통과와 J-인버터 변환을 Chebyshev 저역통과 프로토타입 여파기에 적용하였다. 병렬 L-C공진기는 복잡하며 고주파에서 인덕터의 기생 성분을 조정하기가 용이하지 않으므로 단락된 $\lambda/4$ 스트립라인 공진기 구조를 이용하였다. 각 수동소자는 서로 다른 층에 위치하고 있으며, 비아를 통하여 상호연결되어 있으며 내부 접지면에 의하여 격리되어 있다. 제작된 여파기는 $2.51\times2.27\times1.02\;mm^3$이며 6층으로 구성되어 있다. 측정된 여파기는 -2.25 dB의 삽입손실과 220 MHz의 대역폭, 5.7 GHz에서 -32.25 dB의 감쇄 특성을 나타내었으며 0.9 ns의 군지연 특성을 나타내었다.
본 논문은 초전도 에너지 저장장치(SMES)용 전도냉각형 고온초전도 자석의 설계, 제작 및 평가에 대해 기술한다. 고온초전도 자석은 황동 안정화재를 갖는 2개의 Bi-2223 다심 선재가 적층된 4-ply 도체로 제작된 22개의 double pancake coil(DPC)로 구성된다. 그리고, 각 DPC는 내경과 외경이 각각 500 mm, 691 mm이고 높이가 10 mm인 2개의 single solenoid coil로 구성된다. 코일 내부의 전기적 손실에 의해 발생된 열의 냉각을 위하여 DPC 사이에 두께 3 mm의 알루미늄 판이 내재된다. 고온초전도 자석은 2단 Gifford McMahon 냉동기에 의해 5.6 K까지 냉각된다. 충전전류가 증가할수록 방전시 고온초전도에서의 최대 온도가 증가 하였다. 충전전류가 360 A일 때 ��치 없이 고온초전도 자석에 1 MJ의 자기에너지가 성공적으로 저장되었다. 본 연구에서는 SMES용 전도 냉각형 고온초전도자석에 대한 열적, 전자기적 특성을 보이고, 본 연구를 통해 얻어진 결과는 전도냉각형 고온초전도자석의 최적설계 및 안정도 평가에 활용될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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