A cascaded hybrid multilevel inverter including a reconfiguration technique for low voltage dc distribution applications is proposed in this paper. A PWM generation fault detection and reconfiguration paradigm after an inverter cell fault are developed by using only a single-chip controller. The proposed PWM technique is also modified to reduce switching losses. In addition, the proposed topology can reduce the number of required power switches compared to the conventional cascaded multilevel inverter. The proposed technique is validated by using a 3-kVA prototype. The switching losses of the proposed multilevel inverter are also investigated. The experimental results show that the proposed hybrid inverter can improve system efficiency, reliability and cost effectiveness. The efficiency of proposed system is 97.45% under the tested conditions. The proposed hybrid inverter topology is a promising method for low voltage dc distribution and can be applied for the multiple loads which are required in a data center or telecommunication building.
본 연구에서는 표고 교잡균주들의 생화학적 특성을 이해하기 위한 하나의 시도로서 교잡균주간의 laccase 효소의 활성을 비교하는 빠르고 간편한 방법을 모색하고자 균사체 배양 배지의 성상과 염색물질이 laccase 활성 검출에 미치는 영향을 조사 비교하였다. 고체배지와 액체배지 모두에서 발색시약이 Remazol Brilliant Blue R(RBBR)일 경우는 potato dextrose 성분 보다 malt extract 성분 배지를 사용하는 것이 표고버섯균 균사가 분비하는 세포외 laccase 활성 검출이 용이하였다. Guaiacol을 발색시약으로 사용하는 경우는 potato dextrose 성분과 malt extract 성분 배지 모두 세포외 laccase 활성 검출이 용이하였다. 2ml microfuge tube를 이용한 액체 배양 방법은 RBBR와 Guaiacol 모두 malt extract 성분배지에서 3일만에 표고 교잡균주간의 세포외 laccase 활성 검출과 정량적 비교를 가능케 하였다.
네트워크를 기반으로 한 컴퓨터 시스템이 현대 사회에 있어서 더욱 더 불가결한 역할을 하는 것에 따라, 네트워크 기반 컴퓨터 시스템은 침입자의 침입 목표가 되고 있다. 이를 보호하기 위한 침입탐지시스템(Intrusion Detection System : IDS)은 점차 중요한 기술이 되었다. 침입탐지시스템에서 패턴들을 분석한 후 정상/비정상을 판단 및 예측하기 위해서는 초기단계인 특징추출이나 선택이 매우 중요한 부분이 되고 있다. 본 논문에서는 IDS에서 중요한 부분인 feature selection을 Data Mining 기법인 Genetic Algorithm(GA)과 Decision Tree(DT)를 적용해서 구현했다.
안전한 네트워크의 운영을 함에 있어 네트워크 침입 탐지에서 오탐지율을 줄이고 정탐지율을 높이는 것은 매우 중요한 일이라 할 수 있다. 최근에 얼굴 인식과 생물학 정보칩 분류 등에서 활발히 적용 연구되는 SVM을 침입탐지에 이용하면 실시간 탐지가 가능하므로 탐지율의 향상을 기대할 수 있다. 그러나 기존의 연구에서는 입력값들을 벡터공간에 나타낸 후 계산된 값을 근거로 분류하므로, 이산형의 데이터는 입력 정보로 사용할 수 없다는 단점을 가지고 있다. 따라서 이 논문에서는 의사결정트리를 SVM에 결합시킨 침입 탐지 모델을 제안하고 이에 대한 성능을 평가한 결과 기존 방식에 비해 침입 탐지율, F-P오류율, F-N오류율에 있어 각각 5.5%, 0.16%, 0.82% 향상이 있음을 보였다.
공격자의 무기가 점차 지능화 및 고도화되고 있어 기존 백신만으로는 보안 사고를 막을 수 없으므로 endpoint까지 보안 위협이 검토되고 있다. 최근 endpoint를 보호하기 위한 EDR 보안 솔루션이 등장했지만, 가시성에 중점을 두고 있으며, 이에 대한 탐지 및 대응 기술은 부족하다. 본 논문에서는 보안 관리자 관점에서 효과적인 분석과 분석 대상을 선별하기 위해 실 환경 EDR 이벤트 로그를 사용하여 지식 기반 MITRE ATT&CK 및 AutoEncoder 기반 Anomaly Detection 기술을 종합적으로 사용하여 이상 공격징후를 탐지한다. 이후, 탐지된 이상 공격징후는 보안 관리자에게 로그정보와 함께 alarm을 보여주며, 레거시 시스템과의 연계가 가능하다. 실험은 5일에 대한 EDR 이벤트 로그를 하루 단위로 탐지했으며, Hybrid Analysis 검색을 통해 이를 검증한다. 따라서, EDR 이벤트 로그 기반 언제, 어떤 IP에서, 어떤 프로세스가 얼마나 의심스러운지에 대한 결과를 산출하며, 산출된 의심 IP/Process에 대한 조치를 통해 안전한 endpoint 환경을 조성할 것으로 기대한다.
기존의 워터마킹 기술은 대부분 삽입과 검출에서 동일한 키를 사용하는 대칭 키 방식이다. 이러한 대칭 키 워터마킹 방식은 검출을 쉽게 할 수 있는 반면에 공격자에 의하여 검출기의 비밀키 정보가 유출될 경우 삽입 정보가 제거되거나 변조되는 치명적인 공격을 받을 수 있다. 따라서 최근에는 삽입기에서 비밀키를 사용하여 삽입하고 검출기에서 공개키를 이용하여 검출하는 비대칭 워터마킹(Asymmetric Watermarking) 방식이 차세대 워터마킹 기술로 주목을 받고 있다. 본 논문에서 제안하는 상관도와 임계치 방식은 각기 단일 방식으로 사용할 수 있는 방식이며 결합하여 다중 검출 방식으로도 사용할 수 있다. 다중 검출방식으로 사용할 경우 동일한 공개키를 이용하여 검출기에서 상관도 방식과 임계치 방식으로 상호 보완적이며 신뢰성이 있는 검출을 할 수 있다. 키 생성과정에서는 안전한 선형 변환방식과 특수행렬을 이용하여 개인키와 공개키를 생성하였고 높은 상관도 검출이 가능하도록 구성되었다. 실험결과 공개키 검출 성능 및 대칭 키 방식과의 검출 성능 비교 등을 통하여 다양한 측면에서 제안 방식의 정확성을 확인하였다. 또한 워터마크가 삽입된 영상에서 1 bit의 정보뿐만 아니라, 멀티 bit의 삽입정보에 대한 공개키 상관도 검출과 임계치 검출이 정확히 이루어짐을 확인할 수 있었으며 JPEG 및 JPEG200 압축에도 강인함을 보였다.
본 논문에서는 사람의 생체 신호를 감지하기 위해 1.6 GHz 단일 채널 도플러 센서와 아날로그 및 디지털 신호 처리부로 구성되어 있는 실시간 호흡 및 심장 박동 감지기를 개발하였다. 도플러 센서의 RF Front End는 발진기, 믹서, 저잡음 증폭기, 브랜치-라인 하이브리드, 그리고 패치 안테나로 구성되어 있다. 센서에 사용된 브랜치-라인 하이브리드는 기존의 하이브리드에 비해 40 % 정도 크기를 줄이면서도 상당히 유사한 성능을 가지도록 인공 전송 선로(artificial transmission line)를 사용하였다. 아날로그 신호처리부는 2차 Sallen-Key 능동 필터를 사용하여 제작되었고 디지털 신호 처리부는 LabVIEW를 사용하여 컴퓨터상에서 구현되었다. 개발된 시스템은 최대 50 cm 거리에서 사람의 호흡과 심장 박동을 측정함으로써 성능을 검증하였다.
본 논문에서 태양전지 실리콘 웨이퍼 검사를 위해 광학스캐닝 메커니즘 기반 검사장비를 개발하였다. 그 중에서 다양한 결함검사 요구와 적절한 조명조건을 만족하는 구조적 하이브리드 조명시스템을 설계하였다. 그 다음으로 실험계획법을 이용하여 구조적 하이브리드 조명시스템의 최적 조명조건을 마스터 유리와 실리콘 웨이퍼에서 선정하였다. 마스터 유리에서 최적 조명조건은 B-강, BG-강, BR-강, BGR-강 이며, 실리콘 웨이퍼에서 최적조건은 R-중-B-중 이다. 이 최적조명조건을 적용하여 실리콘 웨이퍼 표면을 검사한 결과, 핀홀, 스크래치, 치핑 등 다수의 표면결함을 정확하게 검출하였다. 구조적 하이브리드 조명시스템은 태양전지 실리콘 웨이퍼 표면결함 검사에 유용하게 사용될 수 있다.
본 논문에서는 기존의 RLJ-신뢰도 (RLJ-confidence measure)와 정규화 신뢰도 (normalized CM)의 단점을 보완하기 위해 ACM (Anti-filler CM)을 제안하였고, HCM (hybrid CM)을 이용하여 기존의 NCM과 제안한 ACM을 통합하였다. 제안된 ACM은 기존 신뢰도의 단점 중 하나인 오인증 (FA: false acceptance)의 원인이 반음소 모델의 구성방법에 있다고 보고 음소 인식기를 이용하여 실제 음소 수열을 추정한 다음, 이를 반음소 모델로 정의하고 신뢰도를 계산하였다. 두 가지 신뢰도의 특성을 살펴보면, 기존 NCM(FR: false rejection)에 좋은 성능을 보이고, 제안한 ACM은 FA에서 좋은 성능을 보여 두 신뢰도가 상보적인 특성을 가진다 이를 이용하여 두 가지 신뢰도를 가중치 벡터 α를 이용하여 통합하고 이를 합성 신뢰도 (HCM: Hybrid CM)라고 정의하였다. 실험결과 미검출율 (MDR: missed detection rate) 10%부근에서, HCM 적용시에 0.219 FA/KW/HR (false alarm/keyword/how)로서 NCM 단독사용에 비해 성능이 22% 향상되었다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권10호
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pp.73-82
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2022
Early detection continues to be the mainstay of breast cancer control as well as the improvement of its treatment. Even so, the absence of cancer symptoms at the onset has early detection quite challenging. Therefore, various researchers continue to focus on cancer as a topic of health to try and make improvements from the perspectives of diagnosis, prevention, and treatment. This research's chief goal is development of a system with deep learning for classification of the breast cancer as non-malignant and malignant using mammogram images. The following two distinct approaches: the first one with the utilization of patches of the Region of Interest (ROI), and the second one with the utilization of the overall images is used. The proposed system is composed of the following two distinct stages: the pre-processing stage and the Convolution Neural Network (CNN) building stage. Of late, the use of meta-heuristic optimization algorithms has accomplished a lot of progress in resolving these problems. Teaching-Learning Based Optimization algorithm (TIBO) meta-heuristic was originally employed for resolving problems of continuous optimization. This work has offered the proposals of novel methods for training the Residual Network (ResNet) as well as the CNN based on the TLBO and the Genetic Algorithm (GA). The classification of breast cancer can be enhanced with direct application of the hybrid TLBO- GA. For this hybrid algorithm, the TLBO, i.e., a core component, will combine the following three distinct operators of the GA: coding, crossover, and mutation. In the TLBO, there is a representation of the optimization solutions as students. On the other hand, the hybrid TLBO-GA will have further division of the students as follows: the top students, the ordinary students, and the poor students. The experiments demonstrated that the proposed hybrid TLBO-GA is more effective than TLBO and GA.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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