Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.21
no.5
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pp.169-179
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2011
Recent personal data breach incidences draw the public's attention to their privacy and personal rights. The new personal data protection law effective in September 2009 imposes additional legal responsibility on personal data controllers and processors. For instance, if a data breach occurs, this new law requires that the processors must notify individuals (data subjects) and data protection authorities of the nature of incidents. This research reviews the U.S. forty six state laws and related acts, and offers a framework for managing incidents. This framework includes five major components: (1) type of personal data required to be reported and notified, (2) the ultimate subject notifying data subjects, (3) event occurrence and notification time phases, (4) notification message details, and (5) direct/indirect communication media. Along with this framework, we also offer directions for effective/manageable guidelines on data breach notification act.
In the era of the 4th industrial revolution symbolized by the Internet of Things, big data and artificial intelligence, various embedded devices are increasing exponentially. These devices have communication functions despite their low specifications, so the possibility of personal information leakage is increasing, and security threats are also increasing. Embedded devices can have security issues at most levels, from hardware to services over the network. In addition, it is difficult to apply general security techniques because it has characteristics of resource constraints such as low specifications and low power, and the related technology has not been standardized. In this study, we present vulnerabilities and possible problems and considerations in applying SDN to embedded devices in consideration of structural characteristics and real-world discovered cases. This study presents vulnerabilities and possible problems and considerations when applying SDN to embedded devices. From a hardware perspective, we consider the problems of Wi-Fi chips and Bluetooth, the problems of open flow implementation, SDN controllers, and examples of structural properties. SDN separates the data plane and the control plane, and provides a standardized interface between the two, enabling efficient communication control. It can respond to the security limitations of existing network technologies that are difficult to respond to rapid changes.
The construction and operation of industrial automation has been actively taking place from manufacturing plan to production for improving operational efficiency of production line and flexibility of equipment. ISO/TC184 is standardizing on operating methods that can share information of programmable device controllers such as PLC and IoT that are geographically distributed in the production line. In this study, the design of the cell controller consists of PLC group and IoT group that perform signals such as temperature sensors, gas sensors, and pressure sensors for thermal processes and corresponding motors or valves. The operation and analysis of the cell controller were performed using SDN(Software Defined Network) and the three types of process services performed in thermal processes are real-time transmission service, loss-sensitive large-capacity transmission service, and normal transmission service. The simulation result showed that the average loss rate improved by about 17% when the traffic increased before and after the application of the SDN route technique, and the delay in the real-time service was as low as 1 ms.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.14
no.4
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pp.284-291
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2021
In this paper, we study the consensus problem for multi-agent systems with input saturations. The goal of consensus is to achieve a swarming behavior of multi-agent systems by reaching the agreement through information exchange. This paper considers agents modeled by first-order dynamics with input saturations. In order to guarantee the global convergence of the agents, it is assumed that the agents are stable. Moreover, considering the disturbances, we propose the PI based duplex control method to achieve the consensus. The proposed P controller and I controller are composed of different information network. Then, we investigate the conditions of the information networks and the control gains of P, I controllers to achieve the consensus applying the Lyapunov stability theorem and the Lasalle's Invariance Principle. Finally, we conduct the simulations to validate the theoretical results.
Accidents are steadily occurring due to machine defects and carelessness during LNG storage operations. In previous studies, an environmental sensor module capable of measuring pressure, temperature, gas concentration, and flow to detect danger in advance was developed and the response speed according to the amount of leaked gas was measured. This paper proposes the development of a wired and wireless communication module that transmits data measured by the environmental sensor module to embedded devices connected to wired and wireless networks of SPI, UART, and LTE. First, a data communication module capable of interworking with an environmental sensor is designed. Design a protocol between devices in the Local Control Part and wired and wireless protocols in the Local Control Part and Remote Control Part. Ethernet, WiFi, and LTE communication modules were designed, and UART and SPI channels that can be linked with embedded controllers were designed. As a result, it was confirmed through a UI (User Interface) that each embedded device transmits data measured by the environmental sensor module while simultaneously communicating on a wired and wireless basis.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.20
no.1
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pp.22-30
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2022
The reinforcement learning algorithm has proven its potential in solving sequential decision-making problems under uncertainties, such as finding paths to route data packets in wireless sensor networks. With reinforcement learning, the computation of the optimum path requires careful definition of the so-called reward function, which is defined as a linear function that aggregates multiple objective functions into a single objective to compute a numerical value (reward) to be maximized. In a typical defined linear reward function, the multiple objectives to be optimized are integrated in the form of a weighted sum with fixed weighting factors for all learning agents. This study proposes a reinforcement learning -based routing protocol for wireless sensor network, where different learning agents prioritize different objective goals by assigning weighting factors to the aggregated objectives of the reward function. We assign appropriate weighting factors to the objectives in the reward function of a sensor node according to its hop-count distance to the sink node. We expect this approach to enhance the effectiveness of multi-objective reinforcement learning for wireless sensor networks with a balanced trade-off among competing parameters. Furthermore, we propose SDN (Software Defined Networks) architecture with multiple controllers for constant network monitoring to allow learning agents to adapt according to the dynamics of the network conditions. Simulation results show that our proposed scheme enhances the performance of wireless sensor network under varied conditions, such as the node density and traffic intensity, with a good trade-off among competing performance metrics.
In this paper, unmanned underwater glider was designed for high-depth operation and adopted a bladder-type buoyancy controller for improving battery efficiency, and the motion controller controls the pitch angle by moving the internal mass battery. To improve the energy efficiency of the unmanned underwater glider, a layered PID controller that performs control by section was designed. Simulation program including 6-DOF motion equations and hydrodynamics coefficients of an unmanned underwater glider is constructed using Matlab/Simulink program. Control methods such as PID controller, sliding mode controller and layered PID controller were applied to the simulator to compare the dynamics performance and energy efficiency. As a result, the layered PID controller showed improved control performance compared to other controllers and improved energy efficiency of approximately 7.2% compared to PID controller.
This paper reports the control method for the core power of the China initiative Accelerator Driven System (CiADS) facility. In the CiADS facility, an intense external neutron source provided by a proton accelerator coupled to a spallation target is used to drive a sub-critical reactor. Without any control rod inside the sub-critical reactor, the core power is controlled by adjusting the proton beam intensity. In order to continuously change the beam intensity, an adjustable aperture is considered to be used at the Low Energy Beam Transport (LEBT) line of the accelerator. The aperture size is adjusted based on the Proportional Integral Derivative (PID) controllers, by comparing either the setting beam intensity or the setting core power with the measured value. To evaluate the proposed control method, a CiADS core model is built based on the point reactor kinetics model with six delayed neutron groups. The simulations based on the CiADS core model have indicated that the core power can be controlled stably by adjusting the aperture size. The response time in the adjustment of the core power depends mainly on the adjustment time of the beam intensity.
In thermal power plants, boiler models have been used widely in evaluating logic configurations, performing system tuning and applying control theory, etc. Furthermore, proper plant models are needed to design the accurate controllers. Sometimes, mathematical models can not exactly describe a power plant due to time varying, nonlinearity, uncertainties and complexity of the thermal power plants. In this case, a neural network can be a useful method to estimate such systems. In this paper, the models of boiler steam system in a thermal power plant are developed by using a generalized regression neural network(GRNN). The models of the superheater, reheater, attemperator and drum are designed by using GRNN and the models are trained and validate with the real data obtained in 540[MW] power plant. The validation results showed that proposed models agree with actual outputs of the drum boiler well.
This research is to find out what kinds of function imaginary companions do to the characters in a picture book featuring imaginary companions. To this end, a total of 26 picture books featuring imaginary companions published in Korea were analyzed using content analysis to assess the function of imaginary companions in the relationship between the main character and imaginary companions. As a result of the study, the imaginary companions were found to play the function of playmates (77%), care givers and/or advisers (42%), companions (42%), other egos (38%), those who get wish realized (23%), those who sharing emotion (23%), and emotion controllers (19%). In the picture book, the imaginary companion was performing various functions according to the situation and needs of the characters. Mostly two to three (2~3) kinds of functions were performed in the each analyzed picture book, and as a result of analyzing trends out of 26 picture books, it showed that there are three types of trends in relationship, which was horizontal, vertical and other egos. The imginary companions depicted in the picture books were not only being who helps realize whishes, take care of main characters, and control their emotions, but also appeared to share hearts, project other ego and be a good friend with an equal level of relationship that plays together always.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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