KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제5권7호
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pp.1274-1292
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2011
Due to the variety of household electric devices and different power consumption habits of consumers at present, general home energy management (HEM) systems suffer from the lack of dynamic identification of various household appliances and a unidirectional information display. This study presented a set of intelligent interconnection network systems for electric appliances, which can measure the power consumption of household appliances through a current sensing device based on OSGi platform. The system establishes the characteristics and categories of related electric appliances, and searches the corresponding cluster data and eliminates noise for recognition functionality and error detection mechanism of electric appliances by applying the clustering algorithm. The system also integrates household appliance control network services so as to control them according to users' power consumption plans or through mobile devices, thus realizing a bidirectional monitoring service. When the system detects an abnormal operating state, it can automatically shut off electric appliances to avoid accidents. In practical tests, the system reached a recognition rate of 95%, and could successfully control general household appliances through the ZigBee network.
This paper aims at reviewing the Possibility application over normal or abnormal, detection used by AE and the wear characteristics of grinding process. In this study, when diamond bur in dentistry with chosen grinding conditions were tuned at grinding. The variation of grinding resistance and hE signal is detected by the use of AE measuring system. The tests are carried out in accordance with diamond burs and workpiece; arcyl and bovine. According to the experiment results, the following can be expected; AE has the possibility to detect the state normality and abnormality. However, the grinding resistance measuring can find it difficult to detect it. It can be accurately excerpted from AE occurrence pattern in contact start point of diamond bur and bovine, grinding condition and derailment point. It is known that AE$\_$rms/ is well compatible with grinding resistance. According to the increase of the material removal rate, the specific energy of the diamond bur is inclined to decrease and the grinding resistance has a tendency to increase.
AFLS (Adaptive front lighting System) is being applied to improve safety in driving automotive at night. Safe embedded system for controlling head-lamp has to be tightly designed by considering safety requirement of hardware-dependent software, which is embedded in automotive ECU(Electronic Control Unit) hardware under severe environmental noise. In this paper, we propose an adaptive headlight controller with newly-designed symmetric angle sensor compensator, which is integrated with ECU-based adaptive front light system. The proposed system, on which additional backup hardware and emergency control algorithm are integrated, effectively detects abnormal situation and restore safe status of controlling the light-angle in AFLS operations by comparing result in symmetric angle sensor. The controlled angle value is traced into internal memory in runtime and will be continuously compared with the pre-defined lookup table (LUT) with symmetric angle value, which is used in normal operation. The watch-dog concept, which is based on using angle sensor and control-value tracer, enables quick response to restore safe light-controlling state by performing the backup sequence in emergency situation.
Increasing of number of people who suffered from long term chronic diseases which required frequent daily health monitoring and body check up in conjunction with the trendy uses of mobile phones and Personal Digital Assistants (PDAs) in various ubiquitous computing had make portable healthcare system a well known application today. A mobile phone based portable healthcare monitoring system with multiple vital signals monitoring ability at real time in WSN and CDMA network is developed. This system carries out real time monitoring and local data analysis process in the mobile phone. Any detection of abnormal health condition and diagnosis at earlier stage will reduce the risk of patient's life. As an extension to the existing model, a pre-diagnosis management system (PDMS) is designed to minimize the time consuming in pre-diagnosis process in the hospital or healthcare center. An alert is sent to the web server at the healthcare center when the patient detects his health is at critical state where the immediate diagnosis is needed. Preparation of diagnosis equipments and arrangement of doctor and nurses at the hospital side can be done earlier before the arrival of patient at the hospital with the help of PDMS. An efficient pre-diagnosis management increases the chances of diseases recovery rate as well.
This paper aims at reviewing the possibility application over normal or abnormal, detection used by AE and the wear characteristics of grinding process. In this study, when diamond bur in dentistry with chosen grinding conditions were tuned at grinding. The variation of grinding resistance and AE signal is detected by the use of AE measuring system. The tests are carried out in accordance with diamond burs and workpiece: arcyl and bovine. According to the experiment results, the following can be expected: AE has the possibility to detect the state normality and abnormality. Hpwever, the grinding resistance measuring can find it difficult to detect it. It can be accurately excepted from AE occurrence pattern in contact start point of diamond bur and bovine, grinding condition and derailment point. It is known that AErms is well compatible with grinding resistance. According to the increase of the material removal rate, the specific energy of the diamond bur is inclined to dectease and the grinding resistance has a tendency to increase.
An intelligent mulitiple monitoring system to monitor tool/machining states synthetically was proposed and developed. It consists of 2 fundamental subsystems : the multiple sensor detection unit and the intellignet integrated diagnosis unit. Three signals, that is, spindle motor current, Z-axis motor current, and machining sound were adopted to detect tool/machining states more reliably. Based on the multiple sensor information, the diagnosis unit judges either tool breakage or degree of tool wear state using fuzzy reasoning. Tool breakage is diagnosed by the level of spindle/z-axis motor current. Tool wear is diagnosed by both the result of fuzzy pattern recognition for motor currents and the result of pattern matching for machining sound. Fuzzy c-means algorithm was used for fuzzy pattern recognition. Experiments carried out for drill operation in the machining center have shown that the developed system monitors abnormal drill/states drilling very reliably.
2008년도 SecruityFocus 자료에 따르면 마이크로소프트사의 인터넷 익스플로러를 통한 클라이언트 측 공격(client-side attack)이 50%이상 증가하였다. 본 논문에서는 가상머신 환경에서 능동적으로 웹 페이지를 방문하여 행위 기반(즉, 상태변경 기반)으로 악성 URL을 분석하여 탐지하고, 블랙리스트 기반으로 악성 URL을 필터링하는 시스템을 구현하였다. 이를 위해, 우선 크롤링 시스템을 구축하여 대상 URL을 효율적으로 수집하였다. 특정 서버에서 구동되는 악성 URL 탐지 시스템은, 수집한 웹페이지를 직접 방문하여 머신의 상태 변경을 관찰 분석하고 악성 여부를 판단한 후, 악성 URL에 대한 블랙리스트를 생성 관리한다. 웹 클라이언트 머신에서 구동되는 악성 URL 필터링 시스템은 블랙리스트 기반으로 악성 URL을 필터링한다. 또한, URL의 분석 시에 메시지 박스를 자동으로 처리함으로써, 성능을 향상시켰다. 실험 결과, 게임 사이트가 다른 사이트에 비해 악성비율이 약 3배 많았으며, 파일생성 및 레지스트리 키 변경 공격이 많음을 확인할 수 있었다.
최근 정밀기계, 전기전자, 반도체 등의 급속한 산업의 발달로 전장장치의 고정밀도 가공의 필요성이 증대하고 있다. 작업자의 감각과 경험에 의존하던 절삭 공작기계 제어는 CNC(Computerized Numeric Controller: 컴퓨터 수치제어) 도입으로 가공 정밀도가 획기적으로 개선되고 있다. 또한 공작 기계의 운전 상태를 실시간 반영하는 가공 동특성(cutting dynamics)기법이 관심을 받고 있다. 본 논문은 CNC 공작기계에 음향센서를 부착하여 공구떨림 감지 및 안정화하는 방안을 제시한다. 공구 이송 위치와 음향센서 데이터를 동기화 하고 수집된 음향 주파수에서 이상 진동음에 대한 주파수를 분석하여 떨림을 감지한다. 또한 가공 동특성 기법을 적용하여 공구떨림 감지와 안정화의 신뢰성을 높인다. 제안한 기법은 금형 가공의 공구떨림 안정화 전후 가공 표면조도의 향상 관점에서 분석 평가한다.
Errors in the semiconductor process are generated by a change in the state of the equipment, and errors usually arise when the state of the equipment changes or when parts that make up the equipment have flaws. In this investigation, we anticipated that aging of the mass flow controller in the plasma enhanced chemical vapor deposition SiO2 thin film deposition method caused a minute flow rate shift. In seven cases, fourier transformation infrared film quality analysis of the deposited thin film was used to characterize normal and pathological processes. The plasma condition was monitored using optical emission spectrometry data as the flow rate changed during the procedure. Preprocessing was used to apply the collected OES data to the artificial immune system algorithm, which was then used to process diagnosis. Through comparisons between datasets, the learning algorithm compared classification accuracy and improved the method. It has been confirmed that data characterized as a normal process and abnormal processes with differing flow rates may be discriminated by themselves using the artificial immune system data mining method.
목적: 과거에는 혈장 아미노산 및 소변 유기산의 대사 이상 검출이 멜라스 증후군과 같은 임상적인 미토콘드리아 질환을 진단하는 데 널리 사용되었다. 본 연구에서는 혈장 아미노산 및 소변 유기산의 진단적 가치를 고찰하고, 멜라스 증후군 진단에 있어 이들의 유효성을 후향적으로 살펴보았다. 방법: 임상적으로 진단된 모든 멜라스 증후군 환자(n=31)로부터, 진단 당시의 혈액 및 소변 검체를 채취하여 혈장 아미노산 및 소변 유기산 검사를 시행하였다. 모든 샘플은 결과의 인위적 오류를 최소화하기 위해 금식 상태에서 수집되었습니다. 유전자로 진단된 멜라스 증후군 환자(n=19, m.3243A>G 돌연변이)와 유전자로 진단되지 않은 멜라스 증후군 환자(n=12) 그룹 간에 초기 진단 시 혈장 아미노산 및 소변 유기산의 비정상 대사물질 비율의 차이를 통계적으로 비교하였다. 유전자로 진단되지 않은 멜라스 증후군 환자군을 대조군으로 사용하였다. 결과: 두 그룹 간의 혈장 아미노산과 소변 유기산을 비교한 결과, 유전자로 진단된 멜라스 증후군 환자와 유전자로 진단되지 않은 멜라스 증후군 환자 간에 특징적인 차이를 보이는 비정상적인 대사 산물이 없는 것으로 나타났다. 결론: 혈장 아미노산 또는 소변 유기산의 비정상적인 대사물질 값은 멜라스 증후군의 진단에 있어서 선별 검사로 유용할 수 있지만 진단하기에는 충분하지 않다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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