최근 의료분야에서 대용량 의료정보의 이차적인 활용에 관심이 대두되고 있다. 대용량 의료정보의 경우 질병에 대한 연구나 예방 등에 활용되어 의료분야의 발전에 기여할 수 있는 유용한 정보이다. 그러나 개인정보보호법이나 의료법 등으로 인해, 의료정보는 환자나 의료진 등의 개인정보를 포함하고 있기 때문에 이차적인 활용에 많은 제한이 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 현재까지 k-익명성[1], l-다양성[2], 그리고 차분 프라이버시[3] 등 다양한 방법들이 제안되어 왔다. 본 논문에서는 지금까지 연구된 다양한 방법들 중 라플라스 노이즈를 이용한 그리고 이전에 제안된 차분 프라이버시 방법들의 문제점들에 대해 논의해보고자 한다. 끝으로 우리는 분석가들로부터의 질의에 대한 응답을 확인하기 위해 주어진 데이터 집합의 마지막 컬럼에 1 비트의 상태필드를 추가하여 기존의 문제점을 해결하는 새로운 방법에 대해 제안해 보고자 한다.
CCD카메라는 방사선에 쉽게 열화되어 고방사선구역에서는 촬상관을 이용한 일체화된 카메라가 사용되고 있다. 이를 방사선에 강한 전자부품을 사용한 카메라헤드부와 방사선에 약한 TR, IC등을 사용한 원격제어부로 분리제작한 내 방사선 카메라시스템을 구현하였다. 실험결과 전자부품 중 가장 먼저 손상된 것은 수평 및 수직 동기 발생 IC이었으며 $2{\times}10^5{\sim}10^6rad$의 방사선이 누적되면 정상적인 기능이 상실됨을 확인하였다. 또한 원격화를 위한 신호전송 케이블은 입출력 버퍼회로를 부가하고 쉴드와 케이블의 폐루프면적을 감소시켜 신호 손실보정 및 노이즈를 제거하였다. 따라서 전체의 시스템을 교체하는 것이 아니라 카메라 헤드부분만을 교체하여 사용할 수 있으므로 실용적이며 관리 유지비용이 많이 절감 될 것으로 기대된다.
본 연구는 주요 회의 및 보안을 요하는 장소의 음성 정보보호 장비에 대한 시스템 개발이다. 가청소음 및 초음파 발생을 통한 정보 유출 방지기술로 보안 성능 및 안정성을 확보하였다. 녹음방지 모듈에 대한 무선전파의 특성상 직진성이 강한 음성정보 유출 차단을 위한 차단주파수 대역은 20~20,000Hz 광대역 주파수 차단 음성정보 유출차단을 위해 기만재밍 기술을 적용함으로 보안성을 크게 향상시켰다. 이러한 문제 해결을 위해 배터리를 이용한 휴대용 스마트폰 녹음을 차단시켜주는 시스템을 개발하였고, 별도의 장치 설치를 고객이 인지하지 못하도록 소형·경량화시켰다. 아울러, 원거리 녹음방지를 위하여 녹음방지 스피커의 출력을 효율적으로 사용하기 위한 방안 및 대책은 지속적으로 연구가 필요하다.
Guaranteeing the quality and integrity of structural health monitoring (SHM) data is very important for an effective assessment of structural condition. However, sensory system may malfunction due to sensor fault or harsh operational environment, resulting in multiple types of data anomaly existing in the measured data. Efficiently and automatically identifying anomalies from the vast amounts of measured data is significant for assessing the structural conditions and early warning for structural failure in SHM. The major challenges of current automated data anomaly detection methods are the imbalance of dataset categories. In terms of the feature of actual anomalous data, this paper proposes a data anomaly detection method based on data-level and deep learning technique for SHM of civil engineering structures. The proposed method consists of a data balancing phase to prepare a comprehensive training dataset based on data-level technique, and an anomaly detection phase based on a sophisticatedly designed network. The advanced densely connected convolutional network (DenseNet) and Transformer encoder are embedded in the specific network to facilitate extraction of both detail and global features of response data, and to establish the mapping between the highest level of abstractive features and data anomaly class. Numerical studies on a steel frame model are conducted to evaluate the performance and noise immunity of using the proposed network for data anomaly detection. The applicability of the proposed method for data anomaly classification is validated with the measured data of a practical supertall structure. The proposed method presents a remarkable performance on data anomaly detection, which reaches a 95.7% overall accuracy with practical engineering structural monitoring data, which demonstrates the effectiveness of data balancing and the robust classification capability of the proposed network.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권2호
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pp.692-712
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2022
Buoys used for Aid to Navigation systems are widely used to guide the sea paths and are powered by batteries, requiring continuous battery replacement. However, since human labor is required to replace the batteries, humans can be exposed to dangerous situation, including even collision with shipping vessels. In addition, Maritime sensors are installed on the route signs, so that these are often damaged by collisions with small and medium-sized ships, resulting in significant financial loss. In order to prevent these accidents, maritime object detection technology is essential to alert ships approaching buoys. Existing studies apply a number of filters to eliminate noise and to detect objects within the sea image. For this process, most studies directly access the pixels and process the images. However, this approach typically takes a long time to process because of its complexity and the requirements of significant amounts of computational power. In an emergent situation, it is important to alarm the vessel's rapid approach to buoys in real time to avoid collisions between vessels and route signs, therefore minimizing computation and speeding up processes are critical operations. Therefore, we propose Fast Connected Component Labeling (FCCL) which can reduce computation to minimize the processing time of filter applications, while maintaining the detection performance of existing methods. The results show that the detection performance of the FCCL is close to 30 FPS - approximately 2-5 times faster, when compared to the existing methods - while the average throughput is the same as existing methods.
Nayoung, Kim;Do Won, Kim;Nam Su, Park;Gyeong Hun, Kim;Yang Do, Kim;Chang-Seok, Kim
Current Optics and Photonics
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제7권1호
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pp.38-46
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2023
Optical Fourier-domain reflectometry (OFDR) sensors have been widely used to measure distances with high resolution and speed in a noncontact state. In the electroplating process of a printed circuit board, it is critically important to monitor the copper-plating thickness, as small deviations can lead to defects, such as an open or short circuit. In this paper we employ a phase-based OFDR sensor for in situ relative distance sensing of a sample with nanometer-scale resolution, during electroplating. We also develop an optical-path difference (OPD)-regulated sensing probe that can maintain a preset distance from the sample. This function can markedly facilitate practical measurements in two aspects: Optimal distance setting for high signal-to-noise ratio OFDR sensing, and protection of a fragile probe tip via vertical evasion movement. In a sample with a centimeter-scale structure, a conventional OFDR sensor will probably either bump into the sample or practically out of the detection range of the sensing probe. To address this limitation, a novel OPD-regulated OFDR system is designed by combining the OFDR sensing probe and linear piezo motors with feedback-loop control. By using multiple OFDR sensors, it is possible to effectively monitor copper-plating thickness in situ and uniformize it at various positions.
A molded transformer is maintenance-free, which makes it unnecessary to replace the insulating material, like in an oil-filled transformer, because the epoxy, which is a molded insulating resin, does not suffer variations in its insulating performance for heat cycles over a long time, as compared to insulating oil. In spite of these advantages, a molded transformer may still be accessed by the user, which is not good in regards to reliability or noise compared to the oil transformers. In particular, a distrust exists regarding reliability due to the long-term insulating performance. These properties have been studied in regards to the improvement of epoxy composites and molded transformer insulation. There have nevertheless been insufficient investigations into the insulation properties of epoxy composites. In this study, it is a researching of the epoxy for insulating material. In order to prepare the specimens, a main resin, a hardener, an accelerator, and a nano/micro filler were used. Varying amounts of TiO2 and ZnO nano fillers were added to the epoxy mixture along with a fixed amount of micro silica. This paper presents the DC insulation breakdown test, thermal expansion coefficient, and thermal conductivity results for the manufactured specimens. From these results, it has been found that the insulating performance of nano/micro epoxy composites is improved as compared to plain molded transformer insulation, and that nano/micro epoxy composites contribute to the reliability and compactness of molded transformers.
최근 대용량 의료정보의 이차적인 활용에 대한 관심과 함께 의료정보 내의 개인정보에 대한 프라이버시 침해 문제에 대한 관심 또한 대두되고 있다. 대용량 의료정보의 경우 질병 연구, 예방 등 다양한 분야에서 활용될 수 있는 매우 유용한 정보이다. 이러한 대용량 의료정보의 경우 환자, 의료인 등에 대한 개인정보를 포함하고 있기 때문에 개인정보보호법과 같은 프라이버시 관련 법률에 저촉되어 활용에 많은 제한이 존재한다. 현재까지 k-익명성, l-다양성, 디퍼렌셜 프라이버시 등 의료정보 내의 개인정보를 보호하면서 대용량 의료정보의 이차적인 활용을 가능하게 하는 다양한 방법들이 개발되어 활용되어오고 있다. 본 논문에서는 지금까지 개발된 다양한 방법들 중 디퍼렌셜 프라이버시의 처리 절차에 대해 알아보고 라플라스 노이즈를 사용하는 디퍼렌셜 프라이버시가 가지고 있는 문제점들에 대해 알아본다. 또한 AES와 같은 대칭키 암호화 알고리즘과 Shamir의 비밀 분산 기법을 이용하여 이에 대한 해결책을 새롭게 제안한다.
Broad studies have addressed the issue of structural element damage identification, however, rubber bearing, as a key component of load transmission between the superstructure and substructure, is essential to the operational safety of a bridge, which should be paid more attention to its health condition. However, regarding the limitations of the traditional bearing damage detection methods as well as few studies have been conducted on this topic, in this paper, inspired by the model updating-based structural damage identification, a two-stage bearing damage identification method has been proposed. In the first stage, we deduce a novel bearing damage localization indicator, called element relative MSE, to accurately determine the bearing damage location. In the second one, the prior knowledge of bearing damage localization is combined with sailfish optimization (SFO) to perform the bearing damage estimation. In order to validate the feasibility, a numerical example of a 5-span continuous beam is introduced, also the noise robustness has been investigated. Meanwhile, the effectiveness and engineering applicability are further verified based on an experimental simply supported beam and actual engineering of the I-40 Bridge. The obtained results are good, which indicate that the proposed method is not only suitable for simple structures but also can accurately locate the bearing damage site and identify its severity for complex structure. To summarize, the proposed method provides a good guideline for the issue of bridge bearing detection, which could be used to reduce the difficulty of the traditional bearing failure detection approach, further saving labor costs and economic expenses.
Objectives: This study aims to develop an Occupational Safety and Health (OSH) guide for the safe cleaning of contaminated machinery, equipment, and parts used in the electronics manufacturing process. Methods: A literature review, field investigations, and discussions were conducted. An initial draft of an OSH guide was developed and reviewed by experts with significant experience in maintenance work in the electronics manufacturing process in order to refine the guide. Results: Workers involved in cleaning processes with chemicals, solvents, and abrasive blasting can face exposure to a wide range of chemicals, abrasives, and noise. Identifying potential risks associated with each cleaning technique was an essential first step toward enhancing safety measures. The OSH guide comprises approximately eleven to twelve sections spanning 20-25 pages. It includes engineering and administrative protocols systematically organized to address the necessary actions before, during, and after cleaning tasks, depending on the technique. It is recommended that airline respirator masks be used in conjunction with an air purification system to ensure adherence to air quality standard "D" for atmosphere level. The use of an oil-free air compressor is advised, preferably a stationary model that does not rely on fuel sources like diesel. Conclusions: This OSH guide is designed to protect workers involved in maintenance activity in the electronics industry and aligns with global standards, such as those from the International Organization for Standardization (ISO) and Semiconductor Equipment and Material International, ensuring a higher level of safety and compliance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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