A cyber-physical system (CPS) is a new mechanism controlled or monitored by computer algorithms that intertwine physical and software components. Advanced persistent threats (APTs) represent stealthy, powerful, and well-funded attacks against CPSs; they integrate physical processes and have recently become an active research area. Existing offensive and defensive processes for APTs in CPSs are usually modeled by incomplete information game theory. However, honeypots, which are effective security vulnerability defense mechanisms, have not been widely adopted or modeled for defense against APT attacks in CPSs. In this study, a honeypot game-theoretical model considering both low- and high-interaction modes is used to investigate the offensive and defensive interactions, so that defensive strategies against APTs can be optimized. In this model, human analysis and honeypot allocation costs are introduced as limited resources. We prove the existence of Bayesian Nash equilibrium strategies and obtain the optimal defensive strategy under limited resources. Finally, numerical simulations demonstrate that the proposed method is effective in obtaining the optimal defensive effect.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers A
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v.48
no.6
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pp.704-711
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1999
This paper presents a design of fuzzy power system stabilizer (FPSS) using adaptive evolutionary computation (AEC). We have proposed an adaptive evolutionary algorithm which uses a genetic algorithm (GA) and an evolution strategy (ES) in an adaptive manner in order to take merits of two different evolutionary computations. FPSS shows better control performances than conventional power system stabilizer (CPSS) in three-phase fault with heavy load which is used when tuning FPSS. To show the robustness of the proposed FPSS, it is appliedto damp the low frequency oscillations caused by disturbances such as three-phase fault with normal and light load, the angle deviation of generator with normal and light load and the angle deviation of generator with heavy load. Proposed FPSS shows better robustness than CPSS.
Park, Je-Young;Choi, Jae-Gon;Hwang, Gi-Hyun;Park, J.H.
Proceedings of the KIEE Conference
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1999.07c
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pp.1177-1179
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1999
This paper presents a design of artificial neural network power system stabilizer(ANNPSS) using adaptive evolutionary algorithm(AEA). We have proposed an adaptive evolutionary algorithm which uses both a genetic algorithm(GA) and an evolution strategy(ES), useing the merits of two different evolutionary computations. ANNPSS shows better control performances than conventional power system stabilizer(CPSS) in three-phase fault with heavy load which is used when tuning ANNPSS. To show the robustness of the proposed ANNPSS, it is applied to damp the low frequency oscillation caused by disturbances such as three-phase fault with normal and light load. the proposed ANNPSS shows better robustness than CPSS.
This study investigates the impact of cumulus parameterization scheme (CPS) with different horizontal grid sizes on the simulation of the local heavy rainfall case over the Korean Peninsula. The Weather Research and Forecasting (WRF)-based real-time forecast system of the Joint Center for High-impact Weather and Climate Research (JHWC) is used. Three CPSs are used for sensitivity experiments: the BMJ (Betts-Miller-Janjic), GD (Grell-Devenyi ensemble), and KF (Kain-Fritsch) CPSs. The heavy rainfall case selected in this study is characterized by low-level jet and low-level transport of warm and moist air. In 27-km simulations (DM1), simulated precipitation is overestimated in the experiment with BMJ scheme, and it is underestimated with GD scheme. The experiment with KF scheme shows well-developed precipitation cells in the southern and the central region of the Korean Peninsula, which are similar to the observations. All schemes show wet bias and cold bias in the lower troposphere. The simulated rainfall in 27-km horizontal resolution has influence on rainfall forecast in 9-km horizontal resolution, so the statements on 27-km horizontal resolution can be applied to 9-km horizontal resolution. In the sensitivity experiments of CPS for DM3 (3-km resolution), the experiment with BMJ scheme shows better heavy rainfall forecast than the other experiments. The experiments with CPS in 3-km horizontal resolution improve rainfall forecasts compared to the experiments without CPS, especially in rainfall distribution. The experiments with CPS show lower LCL(Lifted Condensation Level) than those without CPS at the maximum rainfall point, and weaker vertical velocity is simulated in the experiments with CPS compared to the experiments without CPS. It means that CPS suppresses convective instability and influences mainly convective rainfall. Consequently, heavy rainfall simulation with BMJ CPS is better than the other CPSs, and even in 3-km horizontal resolution, CPS should be applied to control convective instability. This conclusion can be generalized by conducting more experiments for a variety of cases over the Korean Peninsula.
This study analyzed the difference in evaluation results in evaluating identical products by applying two different types of evaluating scales, Creative Product Analysis Matrix (CPAM) and Creative Product Semantic Scale (CPSS) by O'Quin and Bessember (1989). As a result, evaluation based on explicit knowledge scored lower than evaluation based on implicit knowledge, implying that the evaluation becomes stricter. When evaluated with CPSS, which as relatively more segmentalized grading criteria, all sub-dimensions of creativity showed low scores, and it show that when evaluator's first impression or personal evaluation standard on the products is firm, they may not be evaluated by the evaluation tools. Gifted education teachers were giving similar evaluations as experts in creative product evaluation, and understanding the product evaluation tool fully in advance before teaching or evaluating products may lead to the generation of newer, more useful and appropriate, and highly creative product with high solvability.
The application of deep neural networks (DNNs) to connect the world with cyber physical systems (CPSs) has attracted much attention. However, DNNs require a large amount of memory and computational cost, which hinders their use in the relatively low-end smart devices that are widely used in CPSs. In this paper, we aim to determine whether DNNs can be efficiently deployed and operated in low-end smart devices. To do this, we develop a method to reduce the memory requirement of DNNs and increase the inference speed, while maintaining the performance (for example, accuracy) close to the original level. The parameters of DNNs are decomposed using a hybrid of canonical polyadic-singular value decomposition, approximated using a tensor power method, and fine-tuned by performing iterative one-shot hybrid fine-tuning to recover from a decreased accuracy. In this study, we evaluate our method on frequently used networks. We also present results from extensive experiments on the effects of several fine-tuning methods, the importance of iterative fine-tuning, and decomposition techniques. We demonstrate the effectiveness of the proposed method by deploying compressed networks in smartphones.
KIEE International Transactions on Power Engineering
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v.3A
no.4
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pp.181-190
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2003
This paper presents the design of a fuzzy power system stabilizer (FPSS) using an adaptive evolutionary algorithm (AEA). AEA consists of genetic algorithm (GA) for a global search capability and evolution strategy (ES) for a local search in an adaptive manner when the present generation evolves into the next generation. AEA is used to optimize the membership functions and scaling factors of the FPSS. To evaluate the usefulness of the FPSS, we applied it to a single-machine infinite bus system (SIBS) and a power system simulator at the Korea Electrotechnology Research Institute. The FPSS displays better control performance than the conventional power system stabilizer (CPSS) for a three-phase fault in heavy load, which is used when tuning FPSS. To show the robustness of the FPSS, it is applied with disturbances such as change of mechanical torque and three-phase fault in nominal and heavy load, etc. The FPSS also demonstrates better robustness than the CPSS. Experimental results indicate that the FPSS has good system damping under various disturbances such as one-line to ground faults, line parameter changes, transformer tap changes, etc.
The aim of this study is to reveal the right approach and prognosis of cerebrovascular accident (CVA) by reviewing the various researches on CVAs. The reviews were done by BNBI PubMed, KMBase, RISS, and KoreaMed. Based on the articles, prevalence rate of CVA, prehospital CVA patients assessment and emergency care, and in-hospital care were analyzed. The most important scales are Cincinnati prehospital stroke scale(CPSS) and Los Angeles prehospital stroke screen(LAPSS). These two scales are the basic assessment tools for CVAs and it is necessary to perform the emergency care by way of these scales.
Due to the advent of the 4th Industrial Revolution, it is imperative that we aggressively continue to develop state-of-the-art, cutting edge ICT technology relative to autonomous vehicles, intelligent robots, and so forth. Especially, systems based on convergence IT are being developed in the form of CPSs (Cyber Physical Systems) that interwork with sensors and actuators. Since conventional CPS specification only expresses behavior of one system, specification for collaboration and diversity of CPS systems with characteristics of hyper-connectivity and hyper-convergence in the 4th Industrial Revolution has been insufficiently presented. Additionally, behavioral modeling of CPSs that considers more collaborative characteristics has been unachieved in real-time application domains. This study defines the non-functional requirements that should be identified in developing embedded software for real-time constrained collaborating CPSs. These requirements are derived from ISO 25010 standard and formally specified based on state-based timed process. Defined non-functional requirements may be reused to develop the requirements for new embedded software for CPS, that may lead to quality improvement of CPS.
Streptococcus pneumoniae is the major pathogen that frequently causes serious infections in children, the elderly and immunocompromised patients. S. pneumoniae is known to produce reactive oxygen species (ROS) and S. pneumoniae-produced ROS is considered to play a role in pneumococci pathogenesis. SIGN-R1 is the principal receptor of capsular polysaccharides (CPSs) of S. pneumoniae. However, there is a considerable lack of knowledge about the protective role of SIGN-R1 against S. pneumoniae-produced ROS in SIGN-$R1^+$ macrophages. While investigating the protective role of SIGN-R1 against ROS, we found that SIGN-R1 intimately bound to peroxiredoxin-1 (Prx-1), one of small antioxidant proteins in vitro and in vivo. This interaction was increased with ROS generation which was produced by stimulating SIGN-R1 with dextran, a polysaccharide ligand of SIGN-R1. Also, SIGN-R1 crosslinking with 22D1 anti-SIGN-R1 antibody increased Prx-1 in vitro or in vivo. These results suggested that SIGN-R1 stimulation with CPSs of S. pneumoniae increase the expression level of Prx-1 through ROS and its subsequent interaction to SIGN-R1, providing an important antioxidant role for the host protection against S. pneumoniae.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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