RFID는 비접촉식 물품 인식 기술로서, 무선 인식의 장점에 따라 물류, 의약품, 병원 등 다양한 응용 분야에서 활용 범위를 넓혀가고 있다. RFID의 도입은 하드웨어 장비, S/W, 인력 등 비교적 높은 도입 비용을 요구한다. 이에 따라 응용 환경의 타당성 평가 및 EPC정보서비스(EPCIS)등과 같은 핵심 RFID S/W의 성능 및 적합성 평가가 선행되어야 하며, 이를 위해서는 다양한 종류의 테스트 데이터 셋이 필수적으로 요구된다. 본 논문에서는 RFID 응용환경을 시뮬레이션하는 접근방법을 통해 보다 실제와 유사한 RFID 비즈니스 이벤트 데이터셋을 생성하기 위한 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 페트리넷을 기반으로 하여 다양한 RFID 응용 환경을 네트워크 모델 형태로 추상화시키고 이에 기반하여 실제와 유사한 데이터셋을 생성하는 특징이 있다. 이를 통해 본 연구는 RFID 시스템의 평가는 물론 시뮬레이션을 통해 특정 응용 분야에서의 RFID 도입여부 검토에서도 유용하게 활용될 수 있다.
이 논문은 통상우편물의 자동구분 처리를 위한 한글 4 State 바코드문자의 규격을 설계한 것이다. 이 한글 4 State 바코드문자의 생성은 우편물 자동구분, 운송을 위한 우편물량 정보의 획득, 우편고객에게 우편요금별납의 자동정산, 종적추적과 같은 부가서비스 제공과 데이터 수록 및 획득을 위하여 필요하다. 한글 4 State 바코드에 수록되는 정보의 내용은 우편번호, 순로코드, 고객정보(고객 식별번호, 이름 등) 그리고 오류교정을 위한 체크문자로 구성되었으며, 하나의 바코드라벨로 인쇄되도록 시험용 인쇄모듈과 판독모듈을 개발하여 시험하였다. 한글 4 State 바코드에 순로코드를 적용할 경우에 우편물 자동구분 범위가 확장되고, 고객바코드 인쇄제도에 의한 부가서비스를 우편고객에게 제공할 수 있다. 또한, 물량 및 과금 데이터의 획득이 가능하게 되어 우편물 처리의 생산성 향상계획을 위한 정보로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
스마트폰 사용의 증가로 인해 모바일을 통한 결제가 대중화되고 모바일카드 이용자도 급격하게 증가하고 있다. 현재 사용되어지는 모바일카드의 대부분은 USIM(Universal Subscriber Identification Module) 칩에 신용카드 정보를 다운받아 사용자에게 서비스를 제공한다. USIM에 저장되는 모바일카드는 통신사의 USIM 칩에 보안을 위한 최소한의 정보를 저장하고 관리하며 PKI(Public Key Infrastructure) 기반의 인증서 체계를 사용하고 있다. 그러나 PKI 기반의 결제 시스템의 경우 처리 절차가 복잡하고, 인증서 및 CRL(Certificate Revocation List) 관리에 많은 비용이 필요하다. 특히 인증서가 없는 외국인의 경우 국내 전자상거래를 이용할 수 없기 때문에 국내 전자상거래 발전을 저해하는 요인으로 작용할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 인증서 사용의 문제를 해결한 모바일 환경에 적합한 무인증서(certificateless) 기반의 서명 암호화 기법을 이용한 안전한 신용카드 결제 프로토콜을 제안한다.
Traffic load and volume is one of the most important physical quantities for bridge safety evaluation and maintenance strategies formulation. This paper aims to conduct the statistical analysis of traffic volume information and the multimodal modeling of gross vehicle weight (GVW) based on the monitoring data obtained from the weigh-in-motion (WIM) system instrumented on the arch Jiubao Bridge located in Hangzhou, China. A genetic algorithm (GA)-based mixture parameter estimation approach is developed for derivation of the unknown mixture parameters in mixed distribution models. The statistical analysis of one-year WIM data is firstly performed according to the vehicle type, single axle weight, and GVW. The probability density function (PDF) and cumulative distribution function (CDF) of the GVW data of selected vehicle types are then formulated by use of three kinds of finite mixed distributions (normal, lognormal and Weibull). The mixture parameters are determined by use of the proposed GA-based method. The results indicate that the stochastic properties of the GVW data acquired from the field-instrumented WIM sensors are effectively characterized by the method of finite mixture distributions in conjunction with the proposed GA-based mixture parameter identification algorithm. Moreover, it is revealed that the Weibull mixture distribution is relatively superior in modeling of the WIM data on the basis of the calculated Akaike's information criterion (AIC) values.
Modal parameters of a structure are commonly used quantities for system identification and damage detection. With a limited number of studies on the statistics assessment of modal parameters, this paper presents procedures to properly account for the uncertainties present in the process of extracting modal parameters. Particularly, this paper focuses on how to deal with the measurement error in an ambient vibration test and the modeling error resulting from a modal parameter extraction process. A bootstrap approach is adopted, when an ensemble of a limited number of noised time-history response recordings is available. To estimate the modeling error associated with the extraction process, a model prediction expansion approach is adopted where the modeling error is considered as an "adjustment" to the prediction obtained from the extraction process. The proposed procedures can be further incorporated into the probabilistic analysis of applications where the modal parameters are used. This study considers the effects of the measurement and modeling errors and can provide guidance in allocating resources to improve the estimation accuracy of the modal data. As an illustration, the proposed procedures are applied to extract the modal data of a damaged beam, and the extracted modal data are used to detect potential damage locations using a damage detection method. It is shown that the variability in the modal parameters can be considered to be quite low due to the measurement and modeling errors; however, this low variability has a significant impact on the damage detection results for the studied beam.
Leading edge extension(LEX) in a highly swept shape applied to a delta wing features the modem air-fighters. The LEX vortices generated upon the upper surface of the wing at high angle of attack enhance the lift force of the delta wing by way of increased negative suction pressure over the surfaces. The present 3-D stereo PIV includes the Identification of 2-D cross-correlation equation, stereo matching of 2-D velocity vectors of two cameras, accurate calculation of 3-D velocity vectors by homogeneous coordinate system, removal of error vectors by a statistical method followed by a continuity equation criterion and so on. A delta wing model with or without LEX was immersed in a circulating water channel. Two high-resolution, high-speed digital cameras($1280pixel{\times}1024pixel$) were used to allow the time-resolved animation work. The present dynamic stereo PIV represents the complicated vortex behavior, especially, in terms of time-dependent characteristics of the vortices at given measuring sections. Quantities such as three velocity vector components, vorticity and other flow information can be easily visualized via the 3D time-resolved post-processing to make the easy understanding of the LEX effect or vortex emerging and collapse which are important phenomena occurring in the field of delta wing aerodynamics.
평면 골조 구조물로 이상화된 Web frame의 최종강도를 합리적으로 추정하기 위해 기존의 탄성해석 방법 대신에 구조물의 소성붕괴를 최종상태로 가정하여 구조해석을 수행하는 소성 해석 방법으로 선형 계획법과 Compact procedure를 정식화 하였고, 그 결과를 탄소성 해석과 비교하여 Web frame의 안전성 평가에 있어서 소성강도 해석 방법의 유용성을 검토하였다. 또한 구조해석에 사용되는 변수들의 확률적 특성을 고려하여 구조물의 안전성 평가를 하는 신뢰성 해석을 위해 소성붕괴 해석에서 얻어지는 구조물이 소성 파괴모드를 신뢰성 모델로서 사용 하였으나, 선체와 같이 과잉 구속되어 있는 부정정 구조물이 갖는 다수의 파괴모드 문제를 처리 하기 위해 기본 파괴모드 해석 방법과 자동 파괴모드 해석 방법을 이용하였고, 얻어진 파괴 모드로 부터 Web frame의 파괴확률을 계산하여 구조물의 안전성 평가에 있어서 확정론적인(deterministic)방법과 확률론적인(probabilistic)방법을 비교 검토하였다.
RFID 시스템의 전자 Tag, Reader 간의 무선 통신에서, 기존의 해쉬-락 관련 알고리즘은 스푸핑, 재전송, 트래픽 분석 및 위치 추적등 보안상의 취약점이 존재한다. 본 논문에서는 개인정보 보호를 위한 기존의 해쉬-락 관련 알고리즘을 비교, 분석하였으며 이를 보완하기 위하여 실시간과 매 세션마다 리더로부터 수신한 난수를 이용하여 해쉬 함수를 생성하고 인증 프로토콜을 가지는 새로운 해쉬 기반 보안 인증 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 RFID 무선 인증 시스템에서 다양한 유용성을 제공할 수 있으며, 기존의 알고리즘에 비해 계산량을 절감할 수 있는 장점이 있다. 또한 추후 예상되는 주변의 수많은 태그 중 필요한 태그만 선별하여 사용하며, 시간 기반으로 불필요 태그의 동작을 종료시켜 서버부담을 줄이는 방법이 될 것으로 기대된다.
BRM(Business Reference Model, 이하 BRM)은 기관 간 업무관련 정보공유, 업무처리의 신속성, 조직운영의 효율성, 행정서비스를 제고하기 위한 목적으로 도입되었으며 이와 함께 업무기반의 기록관리체계인 기록관리기준표도 운용하게 되었다. 하지만 BRM이 도입된 지 10여년이 지난 현 시점에서 과연 그 취지 및 목적에 맞게 사용되고 있는지 현재 당면한 문제점이나 개선사항을 통해 재정립할 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 BRM의 최하위 단위인 '단위과제' 운영상 문제점을 통해 단위과제 관리의 필요성을 살펴보고 업무분석을 통한 단위과제 도출 방안을 제시하였다. 그리하여 효율적인 BRM관리를 위한 개선방안을 크게 세 가지로 제안하였다.
The study is concerned with an approach to the design of new architectures of fuzzy neural networks and the discussion of comprehensive design methodology supporting their development. We propose an Adaptive Fuzzy Polynomial Neural Networks(APFNN) based on Fuzzy Neural Networks(FNN) and Self-organizing Networks(SON) for model identification of complex and nonlinear systems. The proposed AFPNN is generated from the mutually combined structure of both FNN and SON. The one and the other are considered as the premise and the consequence part of AFPNN, respectively. As the premise structure of AFPNN, FNN uses both the simplified fuzzy inference and error back-propagation teaming rule. The parameters of FNN are refined(optimized) using genetic algorithms(GAs). As the consequence structure of AFPNN, SON is realized by a polynomial type of mapping(linear, quadratic and modified quadratic) between input and output variables. In this study, we introduce two kinds of AFPNN architectures, namely the basic and the modified one. The basic and the modified architectures depend on the number of input variables and the order of polynomial in each layer of consequence structure. Owing to the specific features of two combined architectures, it is possible to consider the nonlinear characteristics of process system and to obtain the better output performance with superb predictive ability. The availability and feasibility of the AFPNN are discussed and illustrated with the aid of two representative numerical examples. The results show that the proposed AFPNN can produce the model with higher accuracy and predictive ability than any other method presented previously.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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