본 논문에서는 최적 효율과 고성능으로 동작하는 SynRM(Synchronous Reluctance Motor)을 위한 위치 및 속도 센서리스 벡터제어를 제시한다. 제시한 제어 방법은 고정자 전압과 전류의 자속 추정에 기초한다. 그리고 동손과 철손을 최소화하는 효율 최적화의 전류각 조건은 SynRM의 등가회로를 기초로 유도한다. 폐루프 위치 및 속도 제어의 연구결과는 최적화 제어의 입증하였다.
본 논문은 AIPI 및 ANN에 의한 SynRM 드라이브의 최대토크 제어를 제시한다. 본 논문은 인버터의 정격 전압과 전류의 한계 조건을 고려하여 전 속도영역에서 최대토크제어를 제시한다. 속도에 따라 각 제어모드에서 최대토크를 발생하기 위한 최적의 전류값을 계산하고. 계산된 최적전류를 이용하여 최대토크 제어를 수행한다. 제시된 최대토크 제어 알고리즘은 AIPI와 ANN 제어기와 함께 SynRM 드라이브에 적용하여 동작특성을 분석하고 그 타당성을 제시한다.
SDN(Software Defined Networking) has been considered as a new future computer network architecture and DDoS(Distributed Denial of Service) is the biggest threat in the network security. In SDN architecture, we present the technique to defend the DDoS SYN Flooding attack that is one of the DDoS attack method. First, we monitor the Backlog queue in order to reduce the unnecessary monitoring resources. If the Backlog queue of the certain server is occupied over 70%, the sFlow performs packet sampling with the server address as the destination address. To distinguish between the attacker and the normal user, we use the source address. We decide the SYN packet threshold using the remaining Backlog queue that possible to allow the number of connections. If certain sources address send the SYN packet over the threshold, we judge that this address is attacker. The controller will modify the flow table entry to block attack traffics. By using this method, we reduce the resource consumption about the unnecessary monitoring and the protection range is expanded to all switches. The result achieved from our experiment show that we can prevent the SYN Flooding attack before the Backlog queue is fully occupied.
본 논문에서는 인터넷 보급으로 우리 생활 속에 급성장하여 널리 이용되고 있는 대형 포털 및 소셜 네트워크서비스를 공격하여 개인 고객의 데이터베이스를 가로채고 웹사이트의 정상적인 서비스를 방해하는 DDoS(Distribute Denial of Service Attack) 분산 서비스 공격에 대해 알아보고자 한다. 공격 유형중에 TCP SYN Flooding 공격은 많은 트래픽을 유발시키지 않으면서도 공격 형태가 정상적인 트랜잭션의 형태를 가지고 있으므로 공격에 대한 탐지가 쉽지 않다. 이에 대해 본 논문에서는 기존의 탐지방법은 False Alarm을 유발할 가능성을 많이 가지고 있으므로 이를 보다 정확하게 탐지하기 위한 방안을 모색하고 제안하고자 하며, Backscatter 현상을 탐지하여 TCP SYN Flooding 공격을 감지하는 알고리즘을 제안하고자 한다.
사이버 위협은 기술의 발전에 따라 진화되고 정교해지고 있으며, DDoS 공격으로 인한 서비스 장애를 발생 이슈들이 증가하고 있다. 최근 DDoS 공격은 특정 서비스나 서버의 도메인 주소에 대량의 트래픽을 유입시켜 서비스 장애를 발생시키는 유형이 많아지고 있다. 본 논문에서는 대역폭 소진 공격의 대표적인 공격 유형인 Syn Flooding 공격의 데이터를 생성 후, 효과적인 공격 탐지를 위해 Random Forest, Decision Tree, Multi-Layer Perceptron, KNN 알고리즘을 사용하여 비교 분석하였고 최적의 알고리즘을 도출하였다. 이 결과를 토대로 Syn Flooding 공격 탐지 정책을 위한 기법으로 효과적인 활용이 가능할 것이다.
There are limited data on healthy dietary patterns protective against metabolic syndrome (MetSyn) development. We identified dietary patterns among middle-aged and older adults and investigated the associations with the incidence of MetSyn. A population-based prospective cohort study included 5,251 male and female Koreans aged 40-69 years. At baseline, all individuals were free of MetSyn, other major metabolic diseases, and known cardiovascular disease or cancer. Cases of MetSyn were ascertained over a 6-year of follow-up. Dietary patterns and their factor scores were generated by factor analysis using the data of a food frequency questionnaire. We performed pooled logistic regression analysis to estimate multivariable-adjusted relative risk (RR) and 95% confidence interval (CI) for associations between factor scores and MetSyn risk. Two dietary patterns were identified; (1) a healthy dietary pattern, which included a variety of foods such as fish, seafood, vegetables, seaweed, protein foods, fruits, dairy products, and grains; and (2) an unhealthy dietary pattern, which included a limited number of food items. After controlling for confounding factors, factor scores for the healthy dietary pattern were inversely associated with MetSyn risk (P-value for trend < 0.05) while those for the unhealthy dietary pattern had no association. Individuals in the top quintile of the healthy diet scores showed a multivariable-adjusted RR [95% CI] of 0.76 [0.60-0.97] for MetSyn risk compared with those in the bottom quintile. The beneficial effects were derived from inverse associations with abdominal obesity, low HDL-cholesterol levels, and high fasting glucose levels. Our findings suggest that a variety of healthy food choices is recommended to prevent MetSyn.
소랄렌과 피리디민 염기와의 $C_4$-고리화 부가반응을 통한 가닥내 교차 결합(interstrand crosslinking) 에 의해 만들어진 소랄렌 복합체를 ab initio 방법인 HF와 DFT 6-31G 방법을 이용하여 연구하였다. 소랄렌과 피리디민 염기에 의해 만들어진 광생성물인 8-MOP< >Thy, Ps< >Cyt, Ps< >Thy, Ps< >Ps, Thy< >(3, 4)Ps(12, 13)< >Thy의 최적화된(optimized) 구조를 알 수 있으며, 8-MOP< >Thy은 (trans-syn) 구조, Ps(3, 4)< >Cyt은 (trans-anti) 구조, Ps(12, 13)< >Cyt은 (trans-anti) 구조, Ps(3, 4)< >Thy은 (trans-syn) 구조, Ps(12, 13)< >Thy은 (trans-syn) 구조가 가장 유리하다. Ps(3, 4)< >Thy과 Ps(12, 13)< >Thy의 Gibbs 자유 에너지 변화(${\Delta}{G^{\circ}}$)를 비교하면 Ps(12, 13)< >Thy의 광생성물(단일부가 생성물)이 이루어진 뒤에 Ps(3, 4)< >Thy의 광고리화 부가반응 생성물(이중부가 생성물)을 형성한다는 사실을 알 수 있다. Bispsoralen(psoralen dimer)에서는 Ps(12, 13)< >Ps(12, 13)(trans-anti) 구조가 가장 유리하며, Thy< >(3, 4)Ps(12, 13)< >Thy에서는 (cis syn)(cis anti) 형태가 가장 유리하다.
This paper deals with the efficiency evaluations in a synchronous reluctance motor (SynRM) versus a permanent magnet assisted SynRM (PMASynRM), using a coupled transient finite element method (FEM) and Preisach modeling, which is presented to analyze the characteristics under the effects of saturation and hysteresis loss. We herein focus on the efficiency evaluation relative to hysteresis loss and copper loss on the basis of load conditions in a SynRM and PMASynRM. Computer simulation and experimental results for the efficiency, using a dynamometer, show the propriety of the proposed method and the high performance of the PMASynRM.
Since the fuzzy neural network(FNN) is universal approximators, the development of FNN control systems have also grown rapidly to deal with non-linearities and uncertainties. However, the major drawback of the existing FNNs is that their processor is limited to static problems due to their feedforward network structure. This paper proposes the recurrent FNN(RFNN) for high performance and robust control of SynRM. RFNN is applied to speed controller for SynRM drive and model reference adaptive fuzzy controller(MFC) that combine adaptive fuzzy learning controller(AFLC) and fuzzy logic control(FLC), is applied to current controller. Also, this paper proposes speed estimation algorithm using artificial neural network(ANN). The proposed method is analyzed and compared to conventional PI and FNN controller in various operating condition such as parameter variation, steady and transient states etc.
This paper deals with the characteristics analysis & optimum design of Synchronous Reluctance Motor (SynRM) with anisotropy rotor using a coupled Finite Element Method (FEM) & Response Surface Methodology (RSM). The focus of this paper is the characteristics analysis & optimum design relative to the output power on the basis of rotor materials of a SynRM. The coupled Finite Elements Analysis (FEA) & Preisach model have been used to evaluate nonlinear solutions. Comparisons are given with characteristics of normal synchronous reluctance motor and those of anisotropy rotor SynRM (ANISO-SynRM), respectively. The feasibility of using RSM with FEM in practical engineering problem is investigated with computational examples and comparison between the fitted response and the results obtained from an analytical solution according to the design variables of rotor in anisotropy rotor SynRM.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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