Shape Memory Polymer Composites (SMPC) have gained popularity over the last few decades due to its flexible shape memory behaviour over wide range of strains and temperatures. In this paper, non-linear bending analysis has been carried out for SMPC beam under the application of uniformly distributed transverse load (UDL). Simplified C0 continuity Finite Element Method (FEM) based on Higher Order Shear Deformation Theory (HSDT) has been adopted for flexural analysis of SMPC. The numerical solutions are obtained by iterative Newton Raphson method. Material properties of SMPC with Shape Memory Polymer (SMP) as matrix and carbon fibre as reinforcements, have been calculated by theory of volume averaging. Effect of temperature on SMPC has been evaluated for numerous parameters for instance number of layers, aspect ratio, boundary conditions, volume fraction of carbon fiber and laminate stacking orientation. Moreover, deflection profile over unit length and behavior of stresses across thickness are also presented to elaborate the effect of glass transition temperature (Tg). Present study provides detailed explanation on effect of different parameters on the bending of SMPC beam for large strain over a broad span of temperature from 273-373K, which encompasses glass transition region of SMPC.
This paper presents a stochastic model predictive control (SMPC) for stop maneuver of autonomous vehicles considering perception uncertainty of stopped vehicle. The vehicle longitudinal motion should achieve both driving comfortability and safety. The comfortable stop maneuver can be performed by mimicking acceleration profile of human driving pattern. In order to implement human-like stop motion, we propose a reference safe inter-distance and velocity model for the longitudinal control system. The SMPC is used to track the reference model which contains the position uncertainty of preceding vehicle as a chance constraint. We conduct simulation studies of deceleration scenarios against stopped vehicle in urban environment. The test results show that proposed SMPC can execute comfortable stop maneuver and guarantee safety simultaneously.
4차 산업혁명의 영향으로 정형, 비정형 데이터를 수집 및 활용하는 방식이 발전됨에 따라 원치 않은 개인 정보 데이터도 수집되어 활용하고 있으며, 해커들은 정보탈취를 위해 다양한 공격을 시도하고 있다. 그럼에 따라 정보보호에 대한 중요성이 증가 되어 여러 보호 기법들이 등장하게 되었고 그 중 생체인증 기법의 보안성을 강화하기 위해 블록체인의 탈중앙화 기법과 다양한 알고리즘들을 활용한 연구가 많이 진행되었다. 본 논문에서는 분산 인증 시스템인 SMPC를 퍼블릭 블록체인 생체인증 시스템에 활용함으로써 사용자가 퍼블릭 블록체인 안에서 더욱 안전한 생체인증 방식으로 자신의 데이터를 보호할 수 있고 인증된 정보로 서명을 통해 블록체인 안에서 이용할 수 있도록 하는 퍼블릭 블록체인 생체인증 시스템을 제안하였다.
5G와 사물인터넷(IoT) 시대에 데이터의 크로스컴퓨팅은 연구, 의료, 금융, 민생 분야 등에 더 많은 지원을 할 수 있고 프라이버시 안전성이 중요해지고 있다. SMPC (Secure Multi-party Computation)은 서로 믿지 않는 참여자 간의 프라이버시 보호 시너지 컴퓨팅 문제를 해결하고, 데이터 수요자에게 원본 데이터를 누설하지 않는 범위 하에서의 다자간 컴퓨팅 능력을 제공한다. IoT 장치는 전력 소모와 지연에 제한을 받기 때문에 대부분의 장치가 여전히 경량화 보안 메커니즘에 속하고 IoT에서 트래픽의 데이터 통합관리가 어렵기 때문에 통신 중 신원인식과 데이터를 주고받는 단계에서 프라이버시 유출의 문제가 발생할 수 있고 심지어 DDOS공격, RelayAttack공격 등 사이버의 목적이 될 수도 있다. 본 논문에서 IoT 네트워크 데이터 통신 특징을 분석하고 동형 암호에 기반의 SMPC 연산 아키텍처를 제안한다. 제안하는 이키텍처에서 동형 암호를 사용함으로써 장치 데이터의 안전을 보장하는 동시에 전체 네트워크 안전성도 확보한다. SMPC 및 동형암호 기술의 지속적 발전에 따라 제안하는 아키텍처가 계속 개선할 잠재력이 있다.
Journal of Electrical Engineering and information Science
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제2권4호
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pp.1-7
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1997
A multiprocessor microprocessor named SMPC(scaleable multiprocessor chip) that contains tow IU (integer unit) is presented in this paper. It can execute multiple instructions from several tasks exploiting task-level parallelism that is free from instruction dependencies, and provide high performance and throughput on both single program and multiprogramming environments. the IU is a 32-bit scalar processor expecially designed to boost up the performance of string manipulations which are frequently used in RDBMS(relational data base management system) applications. A memory management unit and a data cache shared by two IUs improve the performance and reduce the chip area required. ETH SMPC is implemented in VLSI circuit by custom design and automated design tools.
형상기억고분자 복합재료는 가볍고, 변형률이 크며, 좋은 가공성과 비용적인 측면에서의 장점으로 우주환경에서 사용되는 전개형 안테나 재료로의 활용이 검토되고 있다. 본 연구에서는 탄소나노튜브를 보강재로 하여 물성이 향상된 형상기억고분자 복합재료를 제조하고, 이를 사용하여 전개형 안테나를 제작하였다. 탄소나노튜브를 형상기억고분자 기지재 안에 분산시키기 위해 다양한 방법이 사용되었고 물성적인 측면에서 우수한 분산 방법을 탐색하였다. 이렇게 제조된 형상기억고분자 복합재료의 형상기억거동을 평가하였고 형상기억고분자 복합재료 안테나의 전개 거동을 분석하였다.
클라우드 컴퓨팅 인프라를 사용할 때 사용자의 민감한 정보가 포함된 데이터를 사용하게 될 수 있다. 데이터를 아웃소싱하여 처리하는 경우 클라우드 제공자가 데이터 처리자로서 사용자의 데이터에 접근해야 한다. 사용자는 데이터를 처리하는 과정에서 행하는 클라우드 제공자의 동작을 알 수 없으므로 클라우드 컴퓨팅을 사용하는 것을 불안해하게 되고 공개를 해도 되는 일부의 데이터만을 사용하게 된다. 본 연구에서는 클라우드 컴퓨팅을 통해 연산을 수행하는 환경에서 사용자의 데이터를 보호하기 위한 연구의 일환으로써, 시스템 및 환경을 정의하고 주로 발생할 수 있는 정보보호 위협을 정리하였다. 또한 현재 연구가 진행되고 있는 SMPC(Secure Multi-Party Computation)을 소개하고 이를 클라우드 컴퓨팅을 통해 연산을 수행하는 환경에 적용하기 위해 고려해야 할 사항들을 제시하며, 향후 연구 방향을 모색한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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