• International Journal of Railway
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• 제1권3호
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• pp.94-98
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• 2008

Static inverters are essential devices onboard of rolling stock. State-of-the-art static inverters have an impact on both rail infrastructure and vehicle maintenance due to their new topology with new features. The paper describes two important aspects as examples of new features available in state-of-the-art static inverters: active input current control and the effects on the rail infrastructure as well as the detection of the state of charge and the state of health of batteries to simplify vehicle maintenance.

• Architectural research
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• 제10권2호
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• pp.21-26
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• 2008

The number of measured degrees of freedom for detecting the damage of any structures is usually less than the number of model degrees of freedom. It is necessary to expand the measured data to full set of model degrees of freedom for updating modal data. This study presents the expansion methods to estimate all static displacements and dynamic modal data of finite element model from the measured data. The static and dynamic methods are derived by minimizing the variation of the potential energy and the Gauss's function, respectively. The applications illustrate the validity of the proposed methods. It is observed that the numerical results obtained by the static approach correspond with the Guyan condensation method and the derived static and dynamic approaches provide the fundamental idea for damage detection.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제13권1호
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• pp.238-242
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• 2021

Game theory has been regarded as a useful theoretical tool for modeling the interactions between distinct entities and thus it has been harnessed in various research field. In particular, research attention has been shown to how to apply game theory to modeling the interactions between malign and benign entities in the field of wireless networks. Although various game theoretic modeling work have been proposed in the field of wireless networks, our proposed work is disparate to the existing work in the sense that we focus on mobile malign node detection problem in static wireless sensor networks. More specifically, we propose a Bayesian game theoretic modeling for mobile malign node detection problem in static wireless sensor networks. In our modeling, we formulate a two-player static Bayesian game with imperfect information such that player 1 is aware of the type of player 2, but player 2 is not aware of the type of player 1. We use four strategies in our static Bayesian game. We obtain Bayesian Nash Equilibria with pure strategies under certain conditions.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.289-296
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• 2018

Drone detection in FMCW radar system needs complex techniques because a drone beat frequency is highly dynamic and unpredictable. Therefore, the current static signal processing algorithms cannot show appropriate detection accuracy. With dynamic signal fluctuation and environmental clutters, it can fail to detect a drone or make false detection. It affects to the radar system integrity and safety. Constant false alarm rate (CFAR), one of famous static signal process algorithm is effective for static environment. But for drone detection, it shows low detection accuracy. In this paper, we suggest neural network based FMCW radar system for detecting a drone. We use recurrent neural network (RNN) because it is the effective neural network for signal processing. In our FMCW radar system, one transmitter emits FMCW signal and four-way fixed receivers detect reflected drone beat frequency. The coordinate of the drone can be calculated with four receivers information by triangulation. Therefore, RNN only learns and inferences reflected drone beat frequency. It helps higher learning and detection accuracy. With several drone flight experiments, RNN shows false detection rate and detection accuracy as 21.1% and 96.4%, respectively.

• 정보저장시스템학회논문집
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• 제1권2호
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• pp.115-120
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• 2005

As a popularity of a portable digital device such as a cellular phone, a digital camera and a MP3 player is spreading, the demand of the mobile storage device increases rapidly. A bluray technology using 405nm laser diode and objective lens having high NA(Numerical Aperture), 0.85, satisfies a miniaturization and a high capacity which are the requirements of the portable device. To develop SFFOP(small form factor optical pickup), it is prerequisite to minimize the number of optical components and establish evaluation and assembly method of micro optical pickup system as well as mass production method of micro optical component. To minimize optical elements of optical pickup, there have been many researches to use P-HOE(Polarized Holographic Optical Element) due to its extremely small size and versatile function. However, P-HOE is handled and assembled very accurately in SFFOP. In this paper, static error signal detection method is developed for an alignment of P-HOE in SFFOP. Using developed static error signal detection method, P-HOE can be aligned very accurately with real time result of static error signals of pickup such as FES(focusing error signal) and TES(Tracking Error Signal). The developed static error signal detection method is verified by the evaluation of commercialized DVD Pickup. And finally. developed static error signal detection method is applied for the assembly of P-HOE in SFFOP system satisfies specification of BD(Blu-ray Disk).

• 한국산업정보학회:학술대회논문집
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• 한국산업정보학회 1997년도 추계학술대회 발표논문집:21세기를 향한 정보통신 기술의 전망
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• pp.79-89
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• 1997

Logic programming has many advantages as a paradigm for parallel programming because it offers ease of programming while retaining high expressive power due to its declarative semantics. In parallel logic programming, one of the important issues is the compile-time parallelism detection. Static data-dependency analysis has been widely used to gather some information needed for the detection of AND-parallelism. However, the static data-dependency analysis cannot fully detect AND-parallelism because it does not provide some necessary functions such as the propagation of groundness. As an alternative approach, abstract interpretation provides a promising way to deal with AND-parallelism detection, while a full-blown abstract interpretation is not efficient in terms of computation since it inherently employs some complex operations not necessary for gathering the information on AND-parallelism. In this paper, we propose an abstract domain which can provide a precise and efficient way to use the abstract interpretation for the detection of AND-parallelism of logic programs.

• 정보보호학회논문지
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• 제28권3호
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• pp.605-615
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• 2018

사물 인터넷 시장 규모의 급격한 성장에 따라 임베디드 시스템에서 가장 많이 쓰이는 언어인 C/C++ 언어의 사용도 증가하고 있다. C/C++ 언어의 코드 품질을 향상시키고 개발 비용을 절감시키기 위해 소프트웨어 개발 전반부에서 수행 가능한 소프트웨어 검증기법인 정적 분석을 사용하는 것이 좋다. 많은 프로그램들이 정적 분석을 사용하여 소프트웨어의 안전성을 검증하고 있으며 많은 정적 분석 도구들이 사용 및 연구되고 있다. 본 논문에서는 Clang 정적 분석도구를 사용하여 검증된 시험 코드에 대한 보안 약점 검출 성능을 확인한다. 또한 소스 코드 난독화 기법인 구획 난독화, 데이터 난독화, 제어 흐름 난독화 기법이 각각 적용된 시험 코드에 대한 정적 분석 결과와 원본 시험 코드에 대한 정적 분석 결과를 비교하여 소스 코드 난독화 기법에 따른 Clang 정적 분석 도구의 성능 영향을 분석한다.

• 한국항해항만학회지
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• 제36권3호
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• pp.163-168
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• 2012

최근 물 가까이에서 생활하고 여가를 보낼 수 있는 친수공간에 대한 욕구가 증가하면서 플로팅 구조물에 대한 관심이 커져가고 있다. 이에 본 연구에서는 정적 변형률을 이용한 플로팅 구조물의 손상탐지기법을 제안하였다. 손상을 탐지하기 위한 손상지수는 기존의 모달 변형에너지를 이용한 손상지수 법을 변형률을 적용할 수 있도록 확장하여 손상 전과 손상 후의 변형률로 나타내었으며, 손상지수 계산 후 손상부위를 결정하는 손상탐지는 패턴인식을 이용하였다. 제안된 이론의 정확성과 타당성은 플로팅 구조물의 축소모형을 제작하고 계측된 변형률 데이터에 적용하여 검증하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제26권4A호
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• pp.693-700
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• 2006

정적 손상 탐지방법은 동적 방법과 비교해서 실제 적용하기에 단순하고 효과적이다. 본 논문에서는 정적데이타를 이용하는 방법으로 변위, 처짐각, 곡률을 이용한 강박스 교량의 손상 탐지 방법에 대해서 연구하였다. 변위는 유한요소 해석에서 얻고, 처짐각과 곡률은 변위로부터 중앙차분법을 이용하여 구하였다. 손상되지 않은 경우와 손상된 경우의 응답차의 절대값으로 손상의 위치를 탐지하였다. 손상은 박스의 모서리 균열을 singular 요소를 사용하여 직접 모델링하여, 실질적인 거동을 분석하였다. 해석 결과 응답차의 절대값으로 손상의 위치를 탐지하기에 매우 효과적이었다.

• 정보보호학회논문지
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• 제34권1호
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• pp.31-40
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• 2024

최근 정적분석 기반의 시그니처 및 패턴 탐지 기술은 고도화되는 IT 기술에 따라 한계점이 드러나고 있다. 이는 여러 아키텍처에 대한 호환 문제와 시그니처 및 패턴 탐지의 본질적인 문제이다. 악성코드는 자신의 정체를 숨기기 위하여 난독화, 패킹 기법 등을 사용하고 있으며 또한, 코드 재정렬, 레지스터 변경, 분기문 추가 등 기존 정적분석 기반의 시그니처 및 패턴 탐지 기법을 회피하고 있다. 이에 본 논문에서는 이러한 문제를 해결할 수 있는 머신러닝을 통한 LLVM IR 코드 이미지 기반 악성코드 정적분석 자동화 기술을 제안한다. 바이너리가 난독화되거나 패킹된 사실에 불구하고 정적 분석 및 최적화를 위한 중간언어인 LLVM IR로 디컴파일한다. 이후 LLVM IR 코드를 이미지로 변환하여 CNN을 이용한 알고리즘 중 전이 학습 및 Keras에서 지원하는 ResNet50v2으로 학습하여 악성코드를 탐지하는 모델을 제시한다.