Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.12
no.2
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pp.53-64
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2002
This paper describes a design of cryptographic processor that implements the AES (Advanced Encryption Standard) block cipher algorithm, "Rijndael". An iterative looping architecture using a single round block is adopted to minimize the hardware required. To achieve high throughput rate, a sub-pipeline stage is added by dividing the round function into two blocks, resulting that the second half of current round function and the first half of next round function are being simultaneously operated. The round block is implemented using 32-bit data path, so each sub-pipeline stage is executed for four clock cycles. The S-box, which is the dominant element of the round block in terms of required hardware resources, is designed using arithmetic circuit computing multiplicative inverse in GF($2^8$) rather than look-up table method, so that encryption and decryption can share the S-boxes. The round keys are generated by on-the-fly key scheduler. The crypto-processor designed in Verilog-HDL and synthesized using 0.25-$\mu\textrm{m}$ CMOS cell library consists of about 23,000 gates. Simulation results show that the critical path delay is about 8-ns and it can operate up to 120-MHz clock Sequency at 2.5-V supply. The designed core was verified using Xilinx FPGA board and test system.
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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v.13
no.1
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pp.115-125
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2021
Simulation-based hull form optimization is a typical HEB (high-dimensional, expensive computationally, black-box) problem. Conventional optimization algorithms easily fall into the "curse of dimensionality" when dealing with HEB problems. A recently proposed Cross-Entropy (CE) optimization algorithm is an advanced stochastic optimization algorithm based on a probability model, which has the potential to deal with high-dimensional optimization problems. Currently, the CE algorithm is still in the theoretical research stage and rarely applied to actual engineering optimization. One reason is that the Monte Carlo (MC) method is used to estimate the high-dimensional integrals in parameter update, leading to a large sample size. This paper proposes an improved CE algorithm based on quasi-Monte Carlo (QMC) estimation using high-dimensional truncated Sobol subsequence, referred to as the QMC-CE algorithm. The optimization performance of the proposed algorithm is better than that of the original CE algorithm. With a set of identical control parameters, the tests on six standard test functions and a hull form optimization problem show that the proposed algorithm not only has faster convergence but can also apply to complex simulation optimization problems.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.25
no.6
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pp.542-550
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2015
Usually, a new SSD (Solide State Drive) product is developed based on the software platform of the previous product. Therefore, when using the same test case was used to evaluate the previous generation evaluation of new products are a number of advantages may be, but a priority or weight is the inefficiency exists in the use of the evaluation resources due to not considered. A new method is proposed to prevent the waste of testing resources. Through the analysis of the evaluation data for the previous products, the combinations of testing cases with the highest probability for defect detections are identified. When the software is to be reused, most part of the base software platform is rarely modified and only some modules are added or modified. So, the whole software system may have similar types of defects with the previous products. By utilizing the evaluation data for the previous proucts, we can detect defects at an early stage.
The Journal of Information Technology and Database
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v.2
no.2
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pp.25-34
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1995
In this paper, we present design philosophy and implementation issues of a functionality testing tool for object-oriented database systems. A testing tool has been developed to validate UniSQL/X functionalities with C++ interface. A testing tool is designed under consideration of scaleability, simplicity and extendibility. The schema is deliberately constructed to verify the object-oriented functionalities such as abstraction, inheritance and aggregation. Each test item has been derived under various black box techniques such as equivalent partitioning and boundary-value analysis. The testing tool consists of six phases, namely, database creation, database population, construction of testindex, compilation and link, execution and result reporting, and final cleanup. The prototype provides more than 140 test items at 90 programs.
Park, Chanwoo;Kim, Byungsoo;Cho, Taehwan;Cho, Hwankee;Ok, Ju Seon
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.41
no.7
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pp.552-560
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2013
Airplane Buhwal is the first light airplane which is designed and made in South Korea. Restoration of airplane Buhwal is designed based on the one made by Korean Airforce in 2004 but there are some changes also. It uses aluminum main wing, electronic indicator, BRS(Ballistic recovery parachute) and black box for improved performance. In this paper, for the restorated Buhwal, major design changes are introduced, structure, aerodynamic and stability analysis are reviewed and improved performances which is proven through flight test are shown. This study will be a big help for domestic light airplane development.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.16
no.9
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pp.5802-5809
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2015
Railway signaling system is the vital control system in charge of the core for safely train operation, its functional safety must be checked through sufficient verification. Until now, to verify the interoperability of developed railway signaling system, the on-site testing approaches have been applied after testing in laboratory with simulator. This approaches are some limited range of interoperable verification, so more systematic verification interoperability is required. In this paper, the three phases of interoperability verification for railway signaling system was proposed, and methodology for each phases are represented. And also The interoperability validation methodology and supported testing tool for railway signaling system is represented in this paper
The Statistical regression model has been used to construct crash prediction models, despite its limitations in assuming data distribution and functional form. In response to the limitations associated with the statistical regression models, a few studies based on non-parametric methods such as neural networks have been proposed to develop crash prediction models. However, these models have a major limitation in that they work as black boxes, and therefore cannot be directly used to identify the relationships between crash frequency and crash factors. A genetic programming model can find a solution to a problem without any specified assumptions and remove the black box effect. Hence, this paper investigates the application of the genetic programming technique to develope the crash prediction model. The data collected from the Gyeongbu expressway during the past three years (2010-2012), were separated into straight and curve sections. The random forest technique was applied to select the important variables that affect crash occurrence. The genetic programming model was developed based on the variables that were selected by the random forest. To test the goodness of fit of the genetic programming model, the RMSE of each model was compared to that of the negative binomial regression model. The test results indicate that the goodness of fit of the genetic programming models is superior to that of the negative binomial models.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.7
no.3
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pp.15-28
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2008
According to the accident statistics published by the National Police Agency in 2006, it can be recognized that drivers' characteristics and driving behaviors are the most causational factors on the traffic accidents. At present, although many recording tools such as digital speedometer or black box are distributed in the market to meet social requests of decreasing traffic accidents and increasing safe driving behaviors, it is also true that it still lacks in obvious categories for dangerous driving types and then, the efficiency of the categories to be studied has been low. In this study, dangerous driving types are redefined. They are grouped into 7 classifications in the first level, and the seven classifications are regrouped into 16 in more detail. To verify the redefined dangerous driving types, a Data-logger is developed to receive and analyze the data that occur from the driving behaviors of the test vehicle. The developed Data-logger can be used to construct a real time warning system and safe driving management system with dangerous driving patterns based on acceleration, deceleration, Yaw rate, image data, etc.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.30
no.3D
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pp.303-311
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2010
There have been various forms of systems such as a digital speedometer or a black box etc. to meet the social requirement for reducing traffic accidents and safe driving. However that systems are based on after-accident vehicle data, there is limit to prevent the accident before. So in our previous research, by storing, analyzing the Vehicle-dynamic information coming from driver's behavior, we are developing the decision-device which could provide driver with Alerting-Information in real-time to enhance the driver's safety drive. but the performance valuation is not yet executed. Finally, this study developed positional recognition system by using the DGPS for pre-developed risky driving decision device. The result of test analyzed with the same that the aggregated vehicle dynamics data in DGPS and dangerous risky driving decision device. If the performance of risky driving decision device is verified by precisely positional recognition system, the risky driving management of vehicle would be effected.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.23
no.1
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pp.134-145
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2024
The purpose of this study was to propose a framework for developing test scenarios for issuance of conditional driver's licenses. The framework was composed of five stages. Initially, we reviewed the literature on traffic crash characteristics in terms of accident frequency and severity regarding the main factors of crashes caused by older drivers. In the second stage, the characteristics of crashes attributed to non-elderly, early elderly, and late elderly drivers were analyzed using data obtained from the Traffic Accident Analysis System (TAAS), and crash types for elderly drivers were derived. In the third stage, black box videos of high-risk crash types were analyzed to derive crash stories that described the circumstances in which crashes occurred. In the fourth step, crash situations were classified by rating the types of crash stories derived to develop various scenarios. Step 5 involved creating a scenario by applying the PEGASUS 5-Layer format, which has recently been used to develop test scenarios for autonomous vehicles. The results of this study are expected to be used as a basis for developing driving ability evaluation scenarios for the issuance of conditional driver's licenses.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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