Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2003.05a
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pp.795-799
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2003
Computing and Networking technologies are rapidly developed. Currently, Internet environment can offer voice, multimedia data as well as real-time movie services. But, the number of hacking has increased very much and the damages become serious. In this paper, the change of hacking method and security paradigm is investigated. And, we study in existing network security systems including newly developed security systems. Finally, we describe development directions of network sorority system for next generation network environment.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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1995.04b
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pp.113-117
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1995
Grinding operations is accomplished by rotating a gfinding wheel with lots of random abrasive at high speed, and its object is generally obtained the fanal workpiece surface of high quality as well as the maximization of workpiece removal rate. But, especiallysince grinding operations is related with a large amount of functional parameter, it is actually difficult to therapy that the grinding trouble occurs during the grinding process. Therefore, we trytodesign grinding trouble-shooting system utilizing the back-propagation model of neural network. The conceptual method is produced byidentifying the four parameters derived from the grinding power, and we are design te to the grinding trouble-shooting system on the basis of their data. In this paper, cognition and therapy method tothe grinding trouble which utilizes neural network based four identified models are suggested, and implementation results of computer simulation with respect to the grinding burn and chatter vibration is presented.
A high impedance fault(HIF) in a power system could be due to a downed conductor, and is a dangerous situation because the current may be too small to be detected by conventional means. In this paper, HIF(High impedance fault) and LIF(Low impedance fault) detection methods were reviewed. No single defection method can detect all electrical conditions resulting from downed conductor faults, because high impedance fault have arc phenomena, asymmetry and randomness. Neural network are well-suited for solving difficult signal processing and pattern recognition problem. This paper presents the application of artificial neural network(ANN) to detect the HIF and LIF. Test results show that the neural network was able to identify the high impedance fault by real-time operation. Furthermore, neural network was able to discriminate the HIF from the LIF.
The major objective of this paper is to analyze network vulnerabilities using the SIMVA (SIMualtion-based Vulnerability Analyzer). SIMVA is capable of monitor network status and analyze vulnerabilities automatically. To do this, we have employed the advanced modeling and simulation concepts such as SES/MB (System Entity Structure / Model Base) framework, DEVS (Discrete Event System Specification) formalism, and experimental frame for developing network security models and simulation-based analysis of vulnerability. SIMVA can analyze static vulnerability as well as dynamic vulnerability consistently and quantitatively. In this paper, we verified and tested the capability of application of SIMVA by slammer worm attack scenario.
This paper presents an improved adaptive neural network autopilot based on our previous study for track-keeping control of ships. The proposed optimal neural network controller can automatically adapt its learning rate and number of iterations. Firstly, the track-keeping control system of ships is described For the track-keeping control task, a way-point based guidance system is applied To improve the track-keeping ability, the off-track distance caused by external disturbances is considered in learning process of neural network controller. The simulations of track-keeping performance are presented under the influence of sea current and wind as well as measurement noise. The toolbox for track-keeping simulation on Mercator chart is also introduced.
Proceedings of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers Conference
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1997.11a
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pp.381-384
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1997
This paper describes the method of diagnosing the degradation by void defects of insulator inside in operation. Needle-shape void specimens, made from LDPE, were used to generate an electrical tree under ac voltage. The method uses a neural network system with input signal of AE patterns. AE pattern consists of the pulse count and average amplitude according to the phase angle. After the learning process was over, unknown emission patterns were put into the network. It was shown that the network discriminates the void deflects well. The effectiveness of the neural network system for partial discharge recognition was shown.
Truong, Ngoc Cuong;Kim, Hwan-Seong;Kim, In-Yong;Nguyen, Duy Anh;Bao, Long Le Ngoc
Journal of Navigation and Port Research
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v.44
no.5
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pp.382-391
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2020
In line with the trend of global transport volume which has increased rapidly over the years, internal transportation in seaports is always conducted with high frequency. Thus, there is always much potential for traffic jams as well as high transportation costs and emissions. Many efforts have been initiated to streamline the inter-terminal container transport (ITT) through the development of automated vehicles and equipment as well as using private transport facilities to overcome these limitations. The purpose of this paper to develop a framework to design, analyze, and validate the efficiency of a new ITT system in a port area based on the monorail network and automatic vehicles. First, the number of shuttles and loaders was determined depending on the transport demand scenario. Next, a simulation model was applied to evaluate the system performance as well as gain more insight into the working process of the ITT system. Finally, by setting goals for the performance indicators, the results showed that the system was highly efficient with 100% of the containers delivered to their destination on time. Besides, a series of other performance tracking was provided to provide insight into the system's capabilities.
In this study, the applicability and practicality of landslides monitoring by using wireless sensor network (WSN) was analysed. WSN system consists of a sensor node for collecting and transmitting data using IEEE 802.14e standard, a gateway for collecting data and transmitting the data to the monitoring server. In the topology of the sensor network, a highly flexible and reliable mesh type was adopted, and three testbeds were chosen in each location of Seoul metropolitan area. Soil moisture sensors, tensiometers, inclinometers, and a rain gauge were installed at each testbed and sensor node to monitor the landslide. For the estimation of the optimal network topology between sensor nodes, the susceptibility assessment of landslides, forest density and viewshed analysis of terrain were conducted. As a result, the network connection works quite well and measured value of the volumetric water content and matric suction simulates well the general trend of the soil water characteristic curve by the laboratory test. As such, it is noted that WSN system, which is the reliable technique, can be applied to the landslide monitoring.
Autonomous vehicles require precise knowledge of their position, velocity and orientation in all weather and traffic conditions in any time. And, these information is effectively used for path planning, perception, and control that are key factors for safety of vehicle driving. For this purpose, a high precision GNSS technology is widely adopted in autonomous vehicles as a core localization and navigation method. However, due to the lack of infrastructure as well as cost issue regarding GNSS correction data communication, only a few high precision GNSS technology will be available for future commercial autonomous vehicles. Recently, a high precision GNSS sensor that is based on a Broadcast-RTK system to dramatically reduce network maintenance cost by utilizing the existing broadcasting network is released. In this paper, we present the performance test result of the broadcast-RTK-based commercial high precision GNSS receiver to test the feasibility of the system for autonomous driving in Korea. Massive measurement campaigns covering of Korea region were performed, and the obtained measurements were analyzed in terms of ambiguity fixing rate, integer ambiguity loss recovery, time to retry ambiguity fixing, average correction information update rate as well as accuracy in comparison to other high precision systems.
In this paper, we structured the intelligent cluster surveillance network which can be managed scattered-the emergency light without communication line. Will not be interfered in location of emergency light and not to be will be able to establish the system. And the surveillance network there is by a destroyer and the communication relay system is born breakdown but the dead zone without condition of emergency light implemented the emergency light management system where the monitoring and management are possible. And we implemented the emergency light surveillance equipment and the emergency light monitoring system. Some experiments were conducted to verify so as to proposed system, and the system processes such as the surveillance network, the status information measurement and initialization were well performed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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