• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제11권1호
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• pp.23-34
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• 2022

네트워크 기술의 발달로 그 적용 영역 또한 다양해지면서 다양한 목적의 프로토콜이 개발되고 트래픽의 양이 폭발적으로 증가하게 되었다. 따라서 기존의 전통적인 스위칭, 라우팅 방식으로는 네트워크 관리자가 망의 안정성과 보안 기준을 충족하기 어렵다. 소프트웨어 정의 네트워킹(SDN)은 이러한 문제를 해결하기 위해 제시된 새로운 네트워킹 패러다임이다. SDN은 네트워크 동작을 프로그래밍하여 효율적으로 네트워크를 관리할 수 있도록 한다. 이는 네트워크 관리자가 다양한 여러 양상의 공격에 대해서 유연한 대응을 할 수 있는 장점을 가진다. 본 논문에서는 SDN의 이러한 특성을 활용하여 SDN 구성 요소인 컨트롤러와 스위치를 통해 공격 정보를 수집하고 이를 기반으로 공격을 탐지하는 위협 레벨 관리 모듈, 공격 탐지 모듈, 패킷 통계 모듈, 플로우 규칙 생성기를 설계하여 프로그래밍하고 허니팟을 적용하여 지능형 공격자의 서비스 거부 공격(DoS)을 차단하는 방법을 제시한다. 제안 시스템에서 공격 패킷은 수정 가능한 플로우 규칙에 의해 허니팟으로 빠르게 전달될 수 있도록 하였으며, 공격 패킷을 전달받은 허니팟은 이를 기반으로 지능적 공격의 패턴을 분석하도록 하였다. 분석 결과에 따라 지능적 공격에 대응할 수 있도록 공격 탐지 모듈과 위협 레벨 관리 모듈을 조정한다. 제안 시스템을 실제로 구현하고 공격 패턴 및 공격 수준을 다양화한 지능적 공격을 수행하고 기존 시스템과 비교하여 공격 탐지율을 확인함으로써 제안 시스템의 성능과 실현 가능성을 보였다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2008년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.907-908
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• 2008

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제12권2호
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• pp.113-120
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• 2012

In this paper we study various properties of the fuzzy linear maps over the fuzzy quotient spaces. In particular we obtain some exact sequences of the fuzzy linear maps over the fuzzy quotient spaces.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2004년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.711-713
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• 2004

In the past time, the protection relay did only a protection function. Currently, its upgraded device i.e. IED(Intelligent Electric Device) has been designed to protect, control, and monitor the whole power system automatically. Also the device is desired to successfully measure important elements of the power system. This paper considers design method of a digital protection IED with a function of measuring various elements and a communication function. The protection IED is composed of the specific function modules that are signal process module, communication module, input/output module and main control module. A signal process module use a DSP processor for analysis of input signal. Main control module use a embedded processor, Xscale, that has an ARM Core. The communication protocol uses IEC61850 protocol that becomes standard in the future. The protection IED is able to process mass information with high-performance processor. As each function module is designed individually, the reliability of the device can be enhanced.

• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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• 제6권2호
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• pp.133-139
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• 2017

Vehicles have increasingly evolved and become intelligent with convergence of information and communications technologies (ICT). Vehicle communications (VC) has become one of the major necessities for intelligent vehicles. However, VC suffers from serious security problems that hinder its commercialization. Hence, the IEEE 1609 Wireless Access Vehicular Environment (WAVE) protocol defines a security service for VC. This service includes Advanced Encryption Standard-Counter with CBC-MAC (AES-CCM) for data encryption in VC. A high-speed AES-CCM crypto module is necessary, because VC requires a fast communication rate between vehicles. In this study, we propose and implement an efficient AES-CCM hardware architecture for high-speed VC. First, we propose a 32-bit substitution table (S_Box) to reduce the AES module latency. Second, we employ key box register files to save key expansion results. Third, we save the input and processed data to internal register files for secure encryption and to secure data from external attacks. Finally, we design a parallel architecture for both cipher block chaining message authentication code (CBC-MAC) and the counter module in AES-CCM to improve performance. For implementation of the field programmable gate array (FPGA) hardware, we use a Xilinx Virtex-5 FPGA chip. The entire operation of the AES-CCM module is validated by timing simulations in Xilinx ISE at a speed of 166.2 MHz.

• ETRI Journal
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• 제35권6호
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• pp.1038-1047
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• 2013

Augmented reality (AR) is currently being applied actively to commercial products, and various types of intelligent AR systems combining both the Global Positioning System and computer-vision technologies are being developed and commercialized. This paper suggests an in-vehicle head-up display (HUD) system that is combined with AR technology. The proposed system recognizes driving-safety information and offers it to the driver. Unlike existing HUD systems, the system displays information registered to the driver's view and is developed for the robust recognition of obstacles under bad weather conditions. The system is composed of four modules: a ground obstacle detection module, an object decision module, an object recognition module, and a display module. The recognition ratio of the driving-safety information obtained by the proposed AR-HUD system is about 73%, and the system has a recognition speed of about 15 fps for both vehicles and pedestrians.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.539-546
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• 2006

The Air Quality Sensor(AQS), located near the fresh air inlet, serves to reduce the amount of pollution entering the vehicle cabin through the HVAC(heating, ventilating, and air conditioning) system by sending a signal to close the fresh air inlet door/ventilation flap when the vehicle enters a high pollution area. The sensor module which includes two independent sensing elements for responding to diesel and gasoline exhaust gases, and temperature sensor and humidity sensor was designed for intelligent AQS in automobile. With this sensor module, AVR microcontroller was designed with back propagation neural network to a powerful gas/vapor pattern recognition when the motor vehicles pass a pollution area. Momentum back propagation algorithm was used in this study instead of normal backpropagation to reduce the teaming time of neural network. The signal from neural network was modified to control the inlet of automobile and display the result or alarm the situation in this study. One chip microcontroller, ATmega 128L(ATmega Ltd., USA) was used for the control and display. And our developed system can intelligently reduce the malfunction of AQS from the dampness of air or dense fog with the backpropagation neural network and the input sensor module with four sensing elements such as reducing gas sensing element, oxidizing gas sensing element, temperature sensing element and humidity sensing element.

• 지능정보연구
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• 제14권1호
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• pp.47-66
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• 2008

본 연구에서는 유비쿼터스 환경에서 요구사항 변화에 따른 동적 다중 에이전트들의 의사결정 지원을 위한 유비쿼터스 의사결정지원시스템 포털(ubiquitous decision support system, u-DSS Portal)을 제안한다. u-DSS 포털은 의사 결정과정에서 발생할 수 있는 데이터의 의미적 충돌 해결을 위한 지능형 온톨로지 관리 모듈(intelligent-Ontology Management Module, i-OMM), 데이터 충돌 해결을 위한 다중에이전트 관리 모듈(Multi-agent Coordination Module, MACM)과 지식정제모듈(Knowledge Refinery Module, KRM)들을 포함한다. 즉 제안된 모듈들은 다중에이전트들과 협력을 통해 문제를 해결해야 할 경우에는 개별 에이전트들이 보유한 각 온톨로지의 통합 및 데이터간의 충돌 해결을 지원한다. i-OMM은 개별 에이전트들이 보유하고 있는 이질적인 온톨로지의 통합을 위해, 문제해결을 위한 하나의 통합된 새로운 동적 온톨로지 뷰(integrated ontology view, IOV)의 생성을 지원한다. MACM은 고객 에이전트들의 요구사항 변화에 따라 관련 개별 에이전트들 간의 데이터 충돌을 해결하여 에이전트들의 의사결정과정을 지원한다. KRM은 문제 해결과정에서 생성된 가상의 온톨로지 뷰를 재사용할 수 있도록 정제하는 역할을 수행한다. 따라서 본 연구에서 제안된 알고리즘은 고객의 요구사항을 최우선으로 하는 유풀필먼트(u-Fulfillment) 시스템에 적용되었으며 그 활용 대상은 고객, 판매자, 제조업체, 및 배송업체의 배송차량들의 에이전트들로 구성되었다.

• 로봇학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.115-123
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• 2020

Farmers using conventional sprayer system are exposed to pesticide poisoning and soil pollution due to pesticide application. In order to reduce this problem, the effective sprayer system is required. In this paper, we propose development of intelligent sprayer system using tree recognition. This intelligent sprayer system consists of an image recognition module, a remote control, a sprayer system, an air blower, and a control module. It is possible to spray pesticides automatically and manually through remote control using cameras and controls. We conducted a total of four experiments in tree recognition experiment, test of attachment and water sensitive papers, measurement of pesticide consumption, and measurement of worker exposure. The test results showed that the consumption of pesticides could be reduced while giving the same effect as conventional controls.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.736-741
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• 2006

분류 시스템은 데이터 전처리 모듈, 학습모듈, 의사결정모듈로 구성되어 있으며 지능형시스템의 중요한 구성요소로 활용되어왔다. 특히 학습모듈은 사전정보를 제공하므로 분류를 위한 핵심 역할을 수행하여 왔다. 기존의 학습을 위한 기법은 주로 승자독점방식으로 데이터를 처리하므로 경계가 불명확한 대부분의 실세계 응용에 적합하지 못하다. 또한 학습 알고리즘에 필요한 데이터를 한꺼번에 준비해야 하지만 이는 일반적으로 가능하지 않은 경우가 많다. 이를 위하여 본 논문에서는 점증적 학습 퍼지신경망, FNN-I,를 이용한 적응 분류모델을 설계한다. 이 모델에서는 유용하게 정보를 표현하기 위하여 퍼지이론을 도입하고 계속적으로 모여지는 데이터를 가지고 점증적으로 학습할 수 있는 알고리즘을 제시한다. 제안된 모델을 컴퓨터 바이러스 분류를 위한 실제 데이터에 적용하여 점증적으로 학습할 수 있고 효과적으로, 새로운 바이러스 데이터를 분류할 수 있음을 보인다.