In this paper, an active vibration control of a translating tensioned string with the use of an electro-hydraulic servo mechanism at the right boundary is investigated. The dynamics of the moving strip is modeled as a string with tension by using Hamilton’s principle for the systems with changing mass. The control objective is to suppress the transverse vibrations of the strip via boundary control. A right boundary control law in the form of current input to the servo valve based upon the Lyapunov’s second method is derived. It is revealed that a time-varying boundary force and a suitable passive damping at the right boundary can successfully suppress the transverse vibrations. The exponential stability of the closed loop system is proved. The effectiveness of the control laws proposed is demonstrated via simulations.
To prevent an insulator failure, a new inspection system is presented for 154kV insulator strings. The inspection system detects fault insulators by measuring resistance and voltage of each insulators in the 154kV insulator string. The inspection instrument obtains autonomously insulation resistance and assigned voltage along the insulator string. The insulator inspection instrument is manipulated by two operators. In addition, a set of mechanism is applied to prevent the system from being reset under live-line condition. We confirmed its effectiveness through experiments.
Edit distance metrics are widely used for many applications such as string comparison and spelling error corrections. Hamming distance is a metric for two equal length strings and Damerau-Levenshtein distance is a well-known metrics for making spelling corrections through string-to-string comparison. Previous distance metrics seems to be appropriate for alphabetic languages like English and European languages. However, the conventional edit distance criterion is not the best method for agglutinative languages like Korean. The reason is that two or more letter units make a Korean character, which is called as a syllable. This mechanism of syllable-based word construction in the Korean language causes an edit distance calculation to be inefficient. As such, we have explored a new edit distance method by using consonant normalization and the normalization factor.
본 논문은 아이콘 인덱싱 메커니즘(Icon indexing Mechanism)을 이용한 물체 인식 시스템을 구성함에 있어 기존의 모델을 계층적으로 찾아가는 탐색 트리의 방법을 보완하여 해시 테이블을 작성함으로써 모델의 검색에 필요한 시간을 줄이는 방법을 제안하고자 한다. 본 논문에서는 인접하는 다섯 개의 장점을 이용하여 매칭에 필요한 모델을 구조적 단위의 스트링으로 선정하였으며, 모델 스트링들간의 유사성을 측정하기 위하여 스트링 매칭 알고리듬을 이용하였다. 그리고 이들 스트링중 유사성이 가장 높은 스트링을 참조 스트링으로 선정하여, 참조 스트링으로부터의 각 스트링간의 거리를 해시의 킷값으로 이용하여 검색에 필요한 해시 테이블을 검색한다. 검색 결과 입력 영상으로부터 구해진 하나의 특권 스트링은 하나 혹은 여러 개의 모델에 대한 가설을 생성할 수 있으며, 이를 다시 해싱을 통하여 검색된 모델 스트링들과의 거리를 재계산하여 이 값이 주어진 임계값보다 작은 모델스트링과 최종 매칭이 되는 것으로 간주하였다. 실험결과 모델을 계층적으로 찾아가는 기존의 방식이 평균 8-10번의 거리를 계산해야만 매칭을 행할 수 있었음에 반해 제안한 방법은 2-3번의 거리 계산만으로 매칭을 행할 수 있었다.
본 논문에서는 여러 문자열 단위로 입력되는 문자열을 하나의 문자열로 구성하기 위하여 문자열 길이 정보를 이용한 패딩 알고리즘을 제안한다. 기존의 패딩 알고리즘은 단순히 공백 문자를 삽입함으로써 실제 문자열과 패딩 문자를 구분하지 못하는 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 패딩하는 문자열 길이를 패딩 값으로 구성한다. 이렇게 함으로써 단순히 공백 문자나 '00'을 패딩하는 경우보다 문자열과 패딩 문자를 구분하는 것이 훨씬 용이하고, 정확히 동작된다. 본 논문에서 제안하는 패딩 알고리즘은 데이터 암호화 및 복호화 알고리즘에 사용가능하다.
The King Sejong's Striking water-clock was named for its distictive day and night time announcing system. Its time announcing system generates acoustic and visual signals for the twelve double hour, and combinations of two different acoustic signals for the five night watches, The mechanism of this signal generation system is triggered by a copper ball which is mechanically digitized time keeping signal, and is generated from the water clock. The time announcing system consisted four parts: 1) the mechanical amplifier which changes small copper to heavy steel ball, 2) day time announcing system, 3) night time announcing system, 4) sounding mechanism. The time announcing system of King Seong's Striking Clepsidra is remotely related to the Arabic clock system, however, it does have world-widely distictive mechanisms of its era, such as mechanical amplifier, self-weight rachet mechanism, and resetable mechanical computer etc.
다양한 분야에서 응용될 수 있는 센서 네트워크 통신에 안전성을 제공하기 위해서는 센서 노드 간 pairwise 키설정이 기본이 되어야한다. 본 논문에서는 네트워크 필드를 육각형의 클러스터로 나누고 각 센서 노드마다 예상되는 위치에 따라 세 개의 서로 다른 키 정보를 사전에 나누어 주어 노드 배치 후 갖고 있는 정보를 이용하여 모든 이웃 노드와의 pairwise 키를 설정할 수 있도록 한다. 특히 키스트링 기법을 적용하여 이를 클러스터링 정보와 연계되도록 함으로써 적은 양의 정보를 가지고도 이웃한 모든 노드들 간에 pairwise 키를 설정할 수 있도록 하였다. 제안된 키설정 메커니즘을 통하여 필요한 메모리의 양을 줄이면서도 보안 강도를 높일 수 있음을 증명한다.
오늘날 스마트폰에서 스팸 문자를 차단하기 위해 문자 내용과 스팸 키워드의 단순 문자열 비교 또는 스팸 전화번호를 차단하는 방식을 사용하고 있다. 이에 따라 스팸 문자가 자동으로 차단되는 것을 방지하기 위해 점차 변화된 방식으로 스팸 문자를 전송한다. 특히 스팸 키워드에 포함되는 단어의 경우 단순 문자열 비교로 검색되지 않도록 특수문자, 한자, 띄어쓰기 등을 이용하여 비정상적인 단어로 스팸 문자를 발송한다. 기존 스팸 필터링 방식의 경우 이러한 스팸 문자를 차단할 수 없다는 한계가 있다. 따라서 변화하는 스팸 문자에 대응할 수 있는 새로운 기술이 필요한 시점이다. 본 논문에서는 스팸 문자에서 자주 사용되는 신조어를 검출하여 변화하는 스팸 문자에 대응할 수 있는 지식 그래프 기반의 신조어 감지 매커니즘을 제안한다. 또한 기본 Naive Bayes에 감지한 신조어를 적용하여 제안한 방법의 성능 실험 결과를 보여준다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권11호
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pp.5580-5593
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2019
A malicious Uniform Resource Locator (URL) recognition and detection method based on the combination of Attention mechanism with Convolutional Neural Network and Long Short-Term Memory Network (Attention-Based CNN-LSTM), is proposed. Firstly, the WHOIS check method is used to extract and filter features, including the URL texture information, the URL string statistical information of attributes and the WHOIS information, and the features are subsequently encoded and pre-processed followed by inputting them to the constructed Convolutional Neural Network (CNN) convolution layer to extract local features. Secondly, in accordance with the weights from the Attention mechanism, the generated local features are input into the Long-Short Term Memory (LSTM) model, and subsequently pooled to calculate the global features of the URLs. Finally, the URLs are detected and classified by the SoftMax function using global features. The results demonstrate that compared with the existing methods, the Attention-based CNN-LSTM mechanism has higher accuracy for malicious URL detection.
A typical statistical parametric speech synthesis (text-to-speech, TTS) system consists of separate modules, such as a text analysis module, an acoustic modeling module, and a speech synthesis module. This causes two problems: 1) expert knowledge of each module is required, and 2) errors generated in each module accumulate passing through each module. An end-to-end TTS system could avoid such problems by synthesizing voice signals directly from an input string. In this study, we implemented an end-to-end Korean TTS system using Google's Tacotron, which is an end-to-end TTS system based on a sequence-to-sequence model with attention mechanism. We used 4392 utterances spoken by a Korean female speaker, an amount that corresponds to 37% of the dataset Google used for training Tacotron. Our system obtained mean opinion score (MOS) 2.98 and degradation mean opinion score (DMOS) 3.25. We will discuss the factors which affected training of the system. Experiments demonstrate that the post-processing network needs to be designed considering output language and input characters and that according to the amount of training data, the maximum value of n for n-grams modeled by the encoder should be small enough.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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