This paper proposes a novel fault tolerant tracking control (FTTC) scheme for a class of nonlinear systems with actuator failures based on the policy iteration (PI) algorithm and the adaptive fault observer. The estimated actuator failure from an adaptive fault observer is utilized to construct an improved performance index function that reflects the failure, regulation and control simultaneously. With the help of the proper performance index function, the FTTC problem can be transformed into an optimal control problem. The fault tolerant tracking controller is composed of the desired controller and the approximated optimal feedback one. The desired controller is developed to maintain the desired tracking performance at the steady-state, and the approximated optimal feedback controller is designed to stabilize the tracking error dynamics in an optimal manner. By establishing a critic neural network, the PI algorithm is utilized to solve the Hamilton-Jacobi-Bellman equation, and then the approximated optimal feedback controller can be derived. Based on Lyapunov technique, the uniform ultimate boundedness of the closed-loop system is proven. The proposed FTTC scheme is applied to reconfigurable manipulators with two degree of freedoms in order to test the effectiveness via numerical simulation.
Objectives: A learning organization was designed and implemented on the basis of the selection criteria and essential elements of knowledge translation theory. Methods: The learning organization was designed on the basis of biosafety harmonization criteria and risk management strategy and was implemented as the learning organization for biosafety management by the National Institute of Health, Korea Centers for Disease Control & Prevention. The effect of knowledge translation in the research institutions by evidence-based policy was verified. Results: The result of applying the knowledge translation theory involving all stakeholders showed a positive reaction in establishing and implementing biosafety management strategy and embodied risk assessment criteria and evoked sympathy with the necessity of learning and using of expert knowledge about risk assessment and risk management. All stakeholders initiated voluntarily action toward new human-network construction and communication between similar organizations. The learning organization's capability expanded the base of knowledge translation. Conclusion: These results showed that a learning organization could enhance the autonomous safety management system by diffusion of knowledge translation.
Attempts were made to increase an efficiency of soil contamination investigation systems (SCISs) including Soil Network and Special Soil Contamination Management Facility Sites in Korea. In order to increase low efficiencies resulting from inappropriate SCISs, possible policy suggestions are driven based on the results from problem findings of Korean policy and comparisons of policies on industrialized countries including United States, United Kingdom, Germany, the Netherlands and Japan. First, functions of Soil Environment Conservation Act (SECA) on liability should be updated and reinforced to initiate a soil contamination investigation process for stakeholders including an owner(s) or a responsible party(ies) of the potentially soil contamination sites positively. Second, appropriate SCISs should be emerged for implementing the Soil Network and Special Soil Contamination Management Facility Sites properly. Stakeholders for the potentially contaminated sites should easily access and raise the soil contamination issues, and soil contamination investigation implemented by liable and profit environment (consulting) companies should be encouraged. Third, the soil contamination reporting system of SECA needs to change legally responsible. Further more, public announcement system showing soil quality of a site which exceeds a certain scale would be considerable. Fourth, liable environment (consulting) companies should legally execute Soil Environment Assessment of SECA.
This paper proposes an algorithm for the Unrelated Parallel Machine Scheduling Problem(UPMSP) without setup times, aiming to minimize total tardiness. As an NP-hard problem, the UPMSP is hard to get an optimal solution. Consequently, practical scenarios are solved by relying on operator's experiences or simple heuristic approaches. The proposed algorithm has adapted two methods: a policy network method, based on Transformer to compute the correlation between individual jobs and machines, and another method to train the network with a reinforcement learning algorithm based on the REINFORCE with Baseline algorithm. The proposed algorithm was evaluated on randomly generated problems and the results were compared with those obtained using CPLEX, as well as three scheduling algorithms. This paper confirms that the proposed algorithm outperforms the comparison algorithms, as evidenced by the test results.
In resource-constrained, low-cost, radio-frequency identification (RFID) sensor-based mobile ad hoc networks (MANETs), ensuring security without performance degradation is a major challenge. This paper introduces a novel combination of steps in lightweight protocol integration to provide a secure network for RFID sensor-based MANETs using error-correcting codes (ECCs). The proposed scheme chooses a quasi-cyclic ECC. Key pairs are generated using the ECC for establishing a secure message communication. Probability analysis shows that code-based identification; key generation; and authentication and trust management schemes protect the network from Sybil, eclipse, and de-synchronization attacks. A lightweight model for the proposed sequence of steps is designed and analyzed using an Alloy analyzer. Results show that selection processes with ten nodes and five subgroup controllers identify attacks in only a few milliseconds. Margrave policy analysis shows that there is no conflict among the roles of network members.
3GPP에서는 단대단 QoS 보장을 위해 정책 기반 망 관리(PBNM:Policy-based Network Management) 방식을 적용할 것을 권고하고 있다. 본 논문에서는 3GPP에서 제시하는 핵심망 구조에 정책 기반 망 관리 기법 중 DiffServ를 적용해서 현재 DSCP(Differentiated Service Code Point)는 8bit 구성되어 있으나 그 중 6bit만 사용되고 있고, 사용하지 않는 이 2bit를 사용하여 DF(Default Forwarding), EF(Expedited Forwarding), AF(Assured Forwarding)의 DSCP에 Service Class Code Point를 부여해서 DiffServ를 서비스하는 망에서 동일한 Diffserv 정책을 설정해서 효율적인 QoS 기법을 제안하고자 한다.
This paper proposes an integrated mobile sink networks management system which can monitor and control various kinds of wireless lan access points, located in many different areas divided by their managing groups, from multi-vendors, and their operations in networks. The proposed system has the center-local interoperability structure cooperating with local-center servers which can perform the same operations as the central servers for wireless lan access points from multi-vendors and wireless lan centric management features. For this purpose, we propose a new way of data design, messaging policy, and hierarchical system structure such that we can achieve stable and consistent management methods for various wireless access points on distributed networks.
This study examined the existing issues and current status of how to best approach the establishment of railroad asset of the corporation in the long run. It also explored some preventative measures for further problems. Based on the law of state property and related railroad statutes, the research referred to basic plans for railroad management of Korea Rail Network Authority, the outcome of file research, handbook of asset management, guidelines and policy of Ministry of Finance and Economy for state property management, recommendations of the Board of Audit and Inspection and fact-finding research of state property (miscellaneous properties). The findings are making a few suggestions on the service of the Korea Rail Network Authority and Korail.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권10호
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pp.303-309
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2022
Software Defined Networking (SDN) is a novel approach that have accelerated the development of numerous technologies such as policy-based access control, network virtualization, and others. It allows to boost network architectural flexibility and expedite the return on investment. However, this increases the system's complexity, necessitating the expenditure of dollars to assure the system's security. Network Function Virtualization (NFV) opens up new possibilities for network engineers, but it also raises security concerns. A number of Internet service providers and network equipment manufacturers are grappling with the difficulty of developing and characterizing NFVs and related technologies. Through Moodle's efforts to maintain security, this paper presents a detailed review of security-related challenges in software-defined networks and network virtualization services.
The purpose of this paper is to present a neural network model based on change-point detection for the prediction of the U.S. Treasury Securities. Interest rates have been studied by a number of researchers since they strongly affect other economic and financial parameters. Contrary to other chaotic financial data, the movement of interest rates has a series of change points due to the monetary policy of the U.S. government. The basic concept of this proposed model is to obtain intervals divided by change points, to identify them as change-point groups, and to use them in interest rates forecasting. The proposed model consists of three stages. The first stage is to detect successive change points in the interest rates dataset. The second stage is to forecast the change-point group with the backpropagation neural network (BPN). The final stage is to forecast the output with BPN. This study then examines the predictability of the integrated neural network model for interest rates forecasting using change-point detection.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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