Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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1999.10a
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pp.121-130
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1999
The objective of this paper is to apply Extended AND-OR Graph (EAOG)-related techniques to extract knowledge from a specific problem-domain and perform analysis in complicated decision making area. Expert systems use expertise about a specific domain as their primary source of solving problems belonging to that domain. However, such expertise is complicated as well as uncertain, because most knowledge is expressed in causal relationships between concepts or variables. Therefore, if expert systems can be used effectively to provide more intelligent support for decision making in complicated specific problems, it should be equipped with real-time inference mechanism. We develop two kinds of EAOG-driven inference mechanisms(1) EAOG-based forward chaining and (2) EAOG-based backward chaining. and The EAOG method processes the following three characteristics. 1. Real-time inference : The EAOG inference mechanism is suitable for the real-time inference because its computational mechanism is based on matrix computation. 2. Matrix operation : All the subjective knowledge is delineated in a matrix form, so that inference process can proceed based on the matrix operation which is computationally efficient. 3. Bi-directional inference : Traditional inference method of expert systems is based on either forward chaining or backward chaining which is mutually exclusive in terms of logical process and computational efficiency. However, the proposed EAOG inference mechanism is generically bi-directional without loss of both speed and efficiency.
Shutdown of boiler plants is a dynamic, complicated, and hazardous operation. Operational error is a major contributor to danserous situations during boiler plant shutdowns. It is important to develop an automatic system which synthesizes operating procedures to safely go from normal operation to complete shutdown. Knowledge representation for automatic shutdown of boiler plants makes use of the hierarchical, rule-based framework for heuristic knowledge, the semantic network, frame for process topology, and AI techniques such as rule matching, forward chaining, backward chaining, and searching. This knowledge representation and modeling account for the operational states, primitive operation devices, effects of their application, and planning methodology. Also, this is designed to automatically formulate subgoals, search for positive operation devices, formulate constraints, and synthesize shutdown procedures in boiler plants.
Recent studies on change detection for RDF data are focused on not only the structural difference but also the semantic-aware difference by computing the closure of RDF models. However, since these techniques which take into account the semantics of RDF model require both RDF models to be memory resident, or they use a forward-chaining strategy which computes the entire closure in advance, it is not efficient to apply them directly to detect changes in large RDF data. In this paper, we propose a scalable change detection technique for RDF data, which uses a backward-chaining inference based on relational database. Proposed method uses a new approach for RDF reasoning that computes only the relevant part of the closure for change detection in a relational database. We show that our method clearly outperforms the previous works through experiment using the real RDF from the bioinformatics domain.
RDF is widely used as the ontology language for representing metadata on the semantic web. Since ontology models the real-world, ontology changes overtime. Thus, it is very important to detect and analyze changes in knowledge base system. Earlier studies on detecting changes between RDF models focused on the structural differences. Some techniques which reduce the size of the delta by considering the RDFS entailment rules have been introduced. However, inferencing with RDF models increases data size and upload time. In this paper, we propose a new change detection using RDF reasoning that only computes a small part of the implied triples using backward chaining strategy. We show that our approach efficiently detects changes through experiments with real-life RDF datasets.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.14
no.12
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pp.2657-2662
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2010
Demand on information security in mobile devices based control system grows rapidly with a view to counteracting information hacking and leakage. Among these techniques, encryption and authentication are most common. This paper presents CBC-MAC (Cipher Block Chaining-Message Authentication Code) based mobile devices control system. The system is termed as Secure Mobile in Vehicle (SMIV)We use CBC-MAC that is one of the most efficient authentication modes to protect information against any malicious attacks. By sharing the secret key of CBC-MAC between the transmitter and receiver, it asserts authentic information. The proposed system is verified in such a way that we develop mobile devices control system, apply the CBC-MAC algorithm to the control system and validate the received data. Unlike conventional systems where the development of control mechanism in mobile devices based control systems is main concern, this proposed system offers a secure communication link of the data in mobile devices control system and therefore would be useful to the design and implementation of various mobile devices based control systems.
Bitcoin (BTC) is a type of cryptocurrency that supports transaction/payment of virtual money between BTC users without the presence of a central authority or any third party like bank. It uses some cryptographic techniques namely public- and private-keys, digital signature and cryptographic-hash functions, and they are used for making secure transactions and maintaining distributed public ledger called blockchain. In BTC system, each transaction signed by sender is broadcasted over the P2P (Peer-to-Peer) Bitcoin network and a set of such transactions collected over a period is hashed together with the previous block/other values to form a block known as candidate block, where the first block known as genesis-block was created independently. Before a candidate block to be the part of existing blockchain (chaining of blocks), a computation-intensive hard problem needs to be solved. A number of miners try to solve it and a winner earns some BTCs as inspiration. The miners have high computing and hardware resources, and they play key roles in BTC for blockchain formation. This paper mainly analyses the underlying cryptographic techniques, identifies some weaknesses and proposes their enhancements. For these, two modifications of BTC are suggested ― (i) All BTC users must use digital certificates for their authentication and (ii) Winning miner must give signature on the compressed data of a block for authentication of public blocks/blockchain.
In this paper, we present a reducing power consumption of a scheduling for module selection under the time constraint. Traditional high-level synthesis do not allow reuse of complex, realistic datapath component during the task of scheduling. On the other hand, the proposed scheduling of reducing power consumption is able to approach a productivity of the design the low power to reuse which given a library of user-defined datapath component and to share of resource sharing on the switching activity in a shared resource. Also, we are obtainable the optimal the scheduling result in experimental results of our approach various HLS benchmark environment using chaining and multi-cycling in the scheduling techniques..
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.4
no.3
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pp.77-83
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2008
In this paper, CPLD low power technology mapping for reuse module design under the time constraint is proposed. Traditional high-level synthesis do not allow reuse of complex, realistic datapath component during the task of scheduling. On the other hand, the proposed algorithm is able to approach a productivity of the design the low power to reuse which given a library of user-defined datapath component and to share of resource sharing on the switching activity in a shared resource. Also, we are obtainable the optimal the scheduling result in experimental results of our using chaining and multi-cycling in the scheduling techniques. Low power circuit make using CPLD technology mapping algorithm for selection reuse module by scheduling.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.12
no.4
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pp.1436-1457
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2018
Secure routing services in Wireless Sensor Networks (WSNs) are essential, especially in mission critical fields such as the military and in medical applications. Additionally, they play a vital role in the current and future Internet of Things (IoT) services. Lightness and efficiency of a routing protocol are not the only requirements that guarantee success; security assurance also needs to be enforced. This paper proposes a Secure-Fuzzy Energy Aware Routing Protocol (S-FEAR) for WSNs. S-FEAR applies a security model to an existing energy efficient FEAR protocol. As part of this research, the S-FEAR protocol has been analyzed in terms of the communication and processing costs associated with building and applying this model, regardless of the security techniques used. Moreover, the Qualnet network simulator was used to implement both FEAR and S-FEAR after carefully selecting the following security techniques to achieve both authentication and data integrity: the Cipher Block Chaining-Message Authentication Code (CBC-MAC) and the Elliptic Curve Digital Signature Algorithm (ECDSA). The performance of both protocols was assessed in terms of complexity and energy consumption. The results reveal that achieving authentication and data integrity successfully excluded all attackers from the network topology regardless of the percentage of attackers. Consequently, the constructed topology is secure and thus, safe data transmission over the network is ensured. Simulation results show that using CBC-MAC for example, costs 0.00064% of network energy while ECDSA costs about 0.0091%. On the other hand, attacks cost the network about 4.7 times the cost of applying these techniques.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.29
no.3A
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pp.318-323
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2004
In this paper, we present a reducing power consumption of a scheduling for reuse module selection under the time constraint. Traditional high-level synthesis do not allow reuse of complex, realistic datapath component during the task of scheduling. On the other hand, the proposed scheduling of reducing power consumption is able to approach a productivity of the design the low power to reuse which given a library of user-defined datapath component and to share of resource sharing on the switching activity in a shared resource. Also, we are obtainable the optimal the scheduling result in experimental results of our approach various HLS benchmark environment using chaining and multi-cycling in the scheduling techniques.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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