Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.17
no.10
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pp.732-742
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2016
This study suggests methods of defense against low-level high-bandwidth DDoS attacks by adding a solution with a time limit factor (TLF) to an existing high-bandwidth DDoS defense system. Low-level DDoS attacks cause faults to the service requests of normal users by acting as a normal service connection and continuously positioning the connected session. Considering this, the proposed method makes it possible for users to show a down-related session by considering it as a low-level DDoS attack if the abnormal flow is detected after checking the amount of traffic. However, the service might be blocked when misjudging a low-level DDoS attack in the case of a communication fault resulting from a network fault, even with a normal connection status. Thus, we made it possible to reaccess the related information through a certain period of blocking instead of a drop through blacklist. In a test of the system, it was unable to block the session because it recognized sessions that are simply connected with a low-level DDoS attack as a normal communication.
In this work dynamic heat transfer in a CPFS (cable penetration fire stop) system built in the firewall of nuclear power plants is three-dimensionally investigated to develop a test-simulator that can be used to verify effectiveness of the sealant. Dynamic heat transfer in the fire stop system is formulated in a parabolic PDE (partial differential equation) subjected to a set of initial and boundary conditions. First, the PDE model is divided into two parts; one corresponding to heat transfer in the axial direction and the other corresponding to heat transfer on the vertical planes. The first PDE is converted to a series of ODEs (ordinary differential equations) at finite discrete axial points for applying the numerical method of SOR (successive over-relaxation) to the problem. The ODEs are solved by using an ODE solver In such manner, the axial heat flux can be calculated at least at the finite discrete points. After that, all the planes are separated into finite elements, where the time and spatial functions are assumed to be of orthogonal collocation state at each element. The initial condition of each finite element can be obtained from the above solution. The heat fluxes on the vertical planes are calculated by the Galerkin FEM (finite element method). The CPFS system was modeled, simulated, and analyzed here. The simulation results were illustrated in three-dimensional graphics. Through simulation, it was shown clearly that the temperature distribution was influenced very much by the number, position, and temperature of the cable stream, and that dynamic heat transfer through the cable stream was one of the most dominant factors, and that the feature of heat conduction could be understood as an unsteady-state process.
This study is to develop Bus Transit Route Analysis and Evaluation Model that can product the quantitative performance measures for Bus Transit Route Network Design. So far, in Korea, there are no so many models that evaluate a variety of other performance measures or service quality that are of concern to both the transit users and operator because of lower-level bus database system and transit route network analysis algorithm's limit. The BTRAEM in this research differ from the previous approach in that the BTRAEM employs a multiple path transit trip assignment model that explicitly considers the transfer and different travel time after boarding. And we develop input-output data structure and quantitative performance measure for the BTRAEM. In the numerical experimental applying BTRAEM to Mandl transit network, We got the meaningful results on performance measure of bus transit route network. In the future, we expect BTRAEM to give a good solution in real transit network.
Kim, Taelee;Cho, Hyung-Ju;Hong, Hee Ju;Nam, Hyogeun;Cho, Hyejun;Do, Gyung Yoon;Jeon, Pilkyu
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.24
no.10
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pp.79-89
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2019
While most research focuses on the k-nearest neighbors (kNN) queries in the database community, an important type of proximity queries called k-farthest neighbors (kFN) queries has not received much attention. This paper addresses the problem of finding the k-farthest neighbors in road networks. Given a positive integer k, a query object q, and a set of data points P, a kFN query returns k data objects farthest from the query object q. Little attention has been paid to processing kFN queries in road networks. The challenge of processing kFN queries in road networks is reducing the number of network distance computations, which is the most prominent difference between a road network and a Euclidean space. In this study, we propose an efficient algorithm called FANS for k-FArthest Neighbor Search in road networks. We present a shared computation strategy to avoid redundant computation of the distances between a query object and data objects. We also present effective pruning techniques based on the maximum distance from a query object to data segments. Finally, we demonstrate the efficiency and scalability of our proposed solution with extensive experiments using real-world roadmaps.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.5
no.1
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pp.353-360
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2019
Trade credit is being used as a price discrimination strategy by the suppliers in order to increase the customer's demand. From the viewpoint of the customer, if delayed payment is allowed for a certain period of time from the supplier, the effect of reducing the inventory carrying cost will positively affect the customer's order quantity. Also, in deriving the economic order quantity(EOQ) formula, it is tacitly assumed that the customer's ordering cost is a fixed cost. However in many business transactions, the customer pays the freight cost for the transportation of his order and so, the customer's ordering cost contains not only a fixed cost but also a freight cost which is a function of the order size. Therefore, in this study, we analyzed the inventory model which considers that the customer's ordering cost contains not only a fixed cost but also a freight cost which is a function of the customer's order size when the supplier permits a delay in payments. For the analysis, it is also assumed that inventory is exhausted not only by customer's demand but also by deterioration. Investigation of the properties of an optimal solution allows us to develop an algorithm whose validity is illustrated using an example problem.
Rock mass classification for construction of underground facilities is essential to secure their stabilities. Therefore, the reliable values for rock mass classification from the precise information on rock discontinuities are most important factors, because rock mass discontinuities can affect exclusively on the physical and mechanical properties of rock mass. The conventional classification operation for rock mass has been usually performed by hand mapping. However, there have been many issues for its precision and reliability; for instance, in large-scale survey area for regional geological survey, or rock mass classification operation by non-professional engineers. For these reasons, automated rock mass classification using LiDAR becomes popular for obtaining the quick and precise information. But there are several suggested algorithms for analyzing the rock mass discontinuities from point cloud data by LiDAR scanning, and it is known that the different algorithm gives usually different solution. Also, it is not simple to obtain the exact same value to hand mapping. In this paper, several discontinuity extract algorithms have been explained, and their processes for extracting rock mass discontinuities have been simulated for real rock bench. The application process for several algorithms is anticipated to be a good reference for future researches on extracting rock mass discontinuities from digital point cloud data by laser scanner, such as LiDAR.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.39
no.3
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pp.141-148
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2021
This paper presents a method to detect zebra-crossing using deep learning which combines SegNet and ResNet. For the blind, a safe crossing system is important to know exactly where the zebra-crossings are. Zebra-crossing detection by deep learning can be a good solution to this problem and robotic vision-based assistive technologies sprung up over the past few years, which focused on specific scene objects using monocular detectors. These traditional methods have achieved significant results with relatively long processing times, and enhanced the zebra-crossing perception to a large extent. However, running all detectors jointly incurs a long latency and becomes computationally prohibitive on wearable embedded systems. In this paper, we propose a model for fast and stable segmentation of zebra-crossing from captured images. The model is improved based on a combination of SegNet and ResNet and consists of three steps. First, the input image is subsampled to extract image features and the convolutional neural network of ResNet is modified to make it the new encoder. Second, through the SegNet original up-sampling network, the abstract features are restored to the original image size. Finally, the method classifies all pixels and calculates the accuracy of each pixel. The experimental results prove the efficiency of the modified semantic segmentation algorithm with a relatively high computing speed.
This study aimed to understand the current status of science and engineering university(SEU) R&D operations depending on the research project characteristics(e.g., stages and characteristics), then provide implications for future university R&D support systems and related policies. Hence, an online survey targeting SEU R&D recipients was conducted between October 4th to November 5th, 2021. Analyzing 445 valid data using the Apriori algorithm, 16 association rules for R&D operation according to the research project characteristics show that regardless of research characteristics, SEU's R&D projects, particularly in applied research, were funded or operated under the leadership of government or public institutions. For basic research, individual researchers had a higher level of autonomy in determining research topics; yet, they had a short duration (3 years) and a unit of evaluation period of more than 3 years. These findings can be empirical evidence for revealing the relationship among various variables in operating SEUs' R&D.
Kim, Jin Chun;Yoo, Byung Sun;Kang, Hee Jin;Choi, Gi Sung;Kim, Seok Hyun
Journal of Korean Society of Disaster and Security
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v.15
no.3
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pp.101-113
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2022
This study is planned with the aim of developing a systematic construction process based on the scientific and engineering theory of the water-sealing grouting construction applied to the tunnel excavation process during the construction of the downtown underground traffic network, so that the construction quality of the relatively backward domestic tunnel water-sealing grouting construction is improved and continuously maintained no matter who constructs it. The main contents of the improved tunnel water-sealing grouting can be largely examined in the classification of tunnel water-sealing grouting application and the definition of grouting materials, the correlation analysis of groundwater pressure conditions with groundwater inflow, the study of the characteristic factors of bedrock, and the element technologies and injection management techniques required for grouting construction. Looking at the trends in global research, research in the field of theoretical-based science and engineering grouting is actively progressing in Nordic countries (Sweden, Finland, Norway, etc.), Japan, Germany, and the United States. Therefore, in this study, the algorithm is established through theoretical analysis of the elements of tunnel water-sealing grouting construction techniques to provide an integrated solution including a construction process that can effectively construct tunnel water-sealing grouting construction.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.50
no.12
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pp.889-898
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2022
In this paper, parallel computing method on the three-dimensional electromagnetic field is proposed. The present electromagnetic scattering analysis is conducted based on the time-harmonic vector wave equation and the finite element method. The edge-based element and 2nd -order absorbing boundary condition are used. Parallelization of the elemental numerical integration and the matrix assemblage is accomplished by allocating the partitioned finite element subdomain for each processor. The graph partitioning library, METIS, is employed for the subdomain generation. The large sparse matrix computation is conducted by MUMPS, which is the parallel computing library based on the multi-frontal method. The accuracy of the present program is validated by the comparison against the Mie-series analytical solution and the results by ANSYS HFSS. In addition, the scalability is verified by measuring the speed-up in terms of the number of processors used. The present electromagnetic scattering analysis is performed for a perfect electric conductor sphere, isotropic/anisotropic dielectric sphere, and the missile configuration. The algorithm of the present program will be applied to the finite element and tearing method, aiming for the further extended parallel computing performance.
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