유비쿼터스-헬스케어의 발전과 함께 사이버 공격에 대처하기 위한 개인의료정보 처리를 위한 CloudHIS의 망 분리를 기반으로 한 보안 강화를 제안한다. 모든 보안 위협으로부터 보호하고 명확한 데이터 보안 정책을 수립하기 위해 CloudHIS용 데스크톱 컴퓨팅 서버를 클라우드 컴퓨팅 서비스에 적용한다. 하이퍼 바이저 아키텍처를 갖춘 두 대의 PC를 사용하여 물리적 망분리를 적용하고 KVM 스위치를 사용하여 네트워크를 선택할 수 있다. 다른 하나는 두 개의 OS가 있는 하나의 PC를 사용하는 논리적 망분리이지만 네트워크는 가상화를 통해 분할된다. 물리적 망 분리는 인터넷과 업무망 모두에서 액세스 경로를 차단하기 위해 각 네트워크에 대한 PC의 물리적 연결이다. 제안된 시스템은 사용자의 실제 데스크톱 컴퓨터에서 서버 가상화 기술을 통해 인트라넷 또는 인터넷에 액세스하는 데 사용되는 독립적인 데스크톱이다. 보안 강화를 처리하기 위해 네트워크 분리를 통해 의료병원 정보를 처리하는 클라우드 시스템인 CloudHIS를 구성하여 해킹을 방지하는 적응형 솔루션을 구현할 수 있다.
In this paper we propose an FDI(fault detection and isolation) algorithm to detect and isolate single faults in linear systems. When a change in the system occurs the errors between the system output and the estimated output cross a threshold, and once a fault in the system is detected, the FCFM statistically isolates the fault by using the error between each neural network based fault model output and the system output.
노년기의 사회적 관계와 인지기능은 상호 밀접한 관계가 존재한다. 사회적 관계(social relation)는 구조적 특성과 이에 대한 인지적 정서적 평가를 반영하는 질적 특성으로 구분되며, 최근 노년기의 사회적 관계와 관련하여 사회적 고립(social isolation) 개념이 부각되고 있다. 사회적 고립은 사회연결망, 가구형태, 사회참여 등 객관적 차원과 지각된 사회적 지지에 대한 결핍과 외로움 등 주관적 차원으로 구분되는 다차원적인 이론적 구조를 가진다. 노년기 대인관계갈등 역시 인지기능과 밀접한 관계가 존재한다. 본 연구에서는 사회적 관계의 구조적 특성을 나타내는 객관적 사회적 고립과, 질적 특성을 나타내는 주관적 사회적 고립, 대인관계갈등이 노년기 연령집단별 인지기능에 미치는 주효과와 상호작용효과를 검증하였다. 분석자료는 KSHAP 1차조사부터 3차조사까지 총 1,740명의 패널자료를 활용하여, 무선효과 패널로짓모형을 적용하여 분석하였다. 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 노년기 연령증가에 따라 인지기능 저하는 급격하게 증가하는 경향성이 나타났다. 객관적 주관적 사회적 고립은 모두 80세를 변곡점으로 U자형의 분포가 나타났다. 아울러 배우자, 자녀 친척, 이웃 친구 노년기 연령증가에 따라 대체적으로 감소하는 분포가 나타났다. 둘째, 인지기능저하에 대한 주효과는 객관적 주관적 사회적 고립과 정적으로 유의미하게 나타난 반면, 대인관계갈등 유형은 유의미하게 나타나지 않았다. 셋째, 노년기 인지기능저하에 영향을 미치는 이원상호작용효과 분석결과, 주관적 사회적 고립과 인지기능저하와의 관계는 배우자와의 갈등수준별로 유의미하게 다른 것으로 나타났다. 또한 주관적 사회적 고립을 많이 느낄수록 연소노인(65~74세)에 비해 초고령노인(85세 이상)의 경우 인지기능저하가 급격하게 높아지는 것으로 나타났다. 본 연구결과에 기초하여 노년기 연령집단별 인지기능 저하를 감소시키기 위한 정책적 실천적 시사점을 제시하였으며, 연구의 한계점과 추후연구를 위한 제언에 대해 논의하였다.
관망의 세그먼트를 파악하기 위한 알고리즘을 구동시키기 위해서는 관망의 주요 구성요소들인 절점, 파이프, 및 밸브 간의 상대적인 위치 관계를 세그먼트 탐색 알고리즘의 입력정보로 준비해야 한다. 실제 지자체 관망에 존재하는 세그먼트를 보다 정확하게 파악하기 위해서는 관망 수리해석 프로그램 구동을 위해 모델링된 관망 정보를 이용하기 보다는, 모든 제수밸브가 포함된 지자체 상수도 관망 GIS/CAD 데이터베이스를 이용하여 세그먼트 탐색에 적합하게 재구성된 관망 정보를 이용할 필요가 있다. 본 연구에서는 지자체 상수도 관망 GIS/CAD 데이터를 이용하여 관망 세그먼트 탐색에 적합한 노드-파이프-밸브 간의 상대적 위치관계를 수립할 수 있는 컴퓨터 계산 알고리즘을 개발하였으며, 이를 구현할 수 있는 MATLAB 프로그램을 개발하였다. 개발된 MATLAB 프로그램을 국내 지자체 상수도 관망에 적용하여 그 실효성을 확인하였다.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제1권3호
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pp.308-314
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2003
This paper presents a serial communication based fault diagnosis scheme for a brushless DC (BLDC) motor using parameter estimation and Bayes classifier. The presented scheme consists of a smart network board, and a fault detection and isolation (FDI) master. The smart network board is installed near the BLDC motor drive system to acquire motor data and transmit motor data to the FDI-master via serial communication channel. The FDI-master estimates BLDC motor resistance to detect symptom of faults, and assign symptom to fault type using Bayes classifier. In this scheme, since communication time delay has a serious effect on performance, periodic and fixed communication protocol is designed. Hence, the delay time is priory known. By experiment result, presented scheme was verified.
To develop a safety-critical network in nuclear power plants that puts more stringent requirements than the competitive commercial ones do, we establish four design criteria - deterministic communication, explicit separation/isolation structure, reliability, verification & validation. According to those design criteria, the fundamental design elements are chosen as follows - a star topology, point-to-point physical link, connection-oriented link control and fixed allocation access control. After analyzing the design elements, we also build a communication architecture with TDM (Time Division Multiplexing) bus switching scheme. Finally, We develop a DDCNet (Deterministic Data Communication Network) based on the established architecture. The DDCNet is composed of 64 nodes and guarantees the transmission bandwidth of 10Mbps and the delay of 10 msec for each node. It turns out that the DDCNet satisfies the aforementioned design criteria and can be adequately utilized for our purpose.
Wireless Sensor Network (WSN) can easily compromised from attackers because it has the limited resource and deployed in exposed environments. When the sensitive packets are occurred such as enemy's movement or fire alarm, attackers can selectively drop them using a compromised node. It brings the isolation between the basestation and the sensor fields. To detect selective forwarding attack, Xiao, Yu and Gao proposed checkpoint-based multi-hop acknowledgement scheme (CHEMAS). The check-point nodes are used to detect the area which generating selective forwarding attacks. However, CHEMAS has static probability of selecting check-point nodes. It cannot achieve the flexibility to coordinate between the detection ability and the energy consumption. In this paper, we propose the control method for the number fo check-point nodes. Through the control method, we can achieve the flexibility which can provide the sufficient detection ability while conserving the energy consumption.
An artificial neural network(NN) technique is developed for hardware redundant sensor validation. Since the measurement space is a continuous space with many operating regions, it is difficult to train a NN to correctly detect failure in an accurate measurement system. A conventional backpropagation NN is modified to include an additional preprocessing layer that extracts classification features from scalar measurements. This feature extraction means transform the measurement space to parity space. The NN is independent of the state variable being measured, the instrument range, and the signal tolerance. This NN resembles the parity space approach to signal validation, except that analytical parity equations are unneeded and the NN pattern recognition capability is utilized for decision making.
A Fault Detection. Isolation scheme based on ANN(Artifical Neural Network) is proposed for the supervision of a DC shunt motor. The Proposed FDI scheme can promptly detect the occurence of fault and classify all the faults that may occur during the operation. Also. it covers the full operating range in spite that the mathematical model of the motor contain strong nonlinearities. The simulation results show that the FDIU has good diagnostic ability even in the noisy environment.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권1호
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pp.120-124
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2023
Strong surface waves among collinearly arranged patch antenna arrays pose unwanted inter element coupling particularly when high permittivity dielectric materials are used. In order to avert those waves, a novel Defected Ground Structure (DGS) is carved out systematically between two E-plane patch antenna elements. The introduced low profile μ shaped structure consequently improves impedance bandwidth and reflection coefficient by suppressing surface waves considerably. Parametric simulation results are analyzed and discussed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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