Policy-Based Network Management (PBNM) architecture is to meet various needs of network users and to provide effective management facilities in distributed and large scale networks to network managers. In PBNM, network managers perform network management operations by stipulating a set of rules rather than control each network component. On the other hand, providing security services such as authentication, privacy of messages as well as a new flexible and extensible administration framework, SNMPv3 enables network managers to monitor and control the operation of network components more secure way than ever before. Despite of its enhanced security services, SNMPv3 has difficulties in managing distributed, large-scaled network because it does not provide centralized security management facilities. In this paper, we propose a new security model called Role-based Security Management model (RSM) with security management policy to support scalable and centralized security management for SNMP-based networks. Also, the structure and the operation of the security system as well as the efficiency analysis of RSM in terms of security management are also described.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.34
no.2
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pp.377-387
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2014
This study mainly treats a new type of the bracing friction damper system, which is able to minimize structural damage under earthquake loads. The slotted bolt holes are placed on the shear faying surfaces with an intention to dissipate considerable amount of friction energy. The superelastic shape memory alloy (SMA) wire strands are installed crossly between two plates for the purpose of enhancing recentering force that are able to reduce permanent deformation occurring at the friction damper system. The smart recentering friction damper system proposed in this study can be expected to reduce repair cost as compared to the conventional damper system because the proposed system mitigates the inter-story drift of the entire frame structure. The response mechanism of the proposed damper system is firstly investigated in this study, and then numerical analyses are performed on the component spring models calibrated to the experimental results. Based on the numerical analysis results, the seismic performance of the recentering friction damper system with respect to recentering capability and energy dissipation are investigated before suggesting optimal design methodology. Finally, nonlinear dynamic analyses are conducted by using the frame models designed with the proposed damper systems so as to verify superior performance to the existing damper systems.
Lee, Jang Il;Hong, Seok Min;Byun, Jae Ki;Choi, Young Don;Lee, Dae Young
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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v.38
no.5
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pp.413-421
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2014
Desiccant cooling system is an air conditioning system that uses evaporative cooler to cool air and it can perform cooling by using heat energy only without electrically charged cooler. Thus, it can solve many problems of present cooling system including the destruction of ozone layer due to the use of CFC[chloro fluoro carbon] affiliated refrigerants and increase of peak power during summer season. In this study, cooling performance and exergy analysis was conducted in order to increase efficiency of desiccant cooling system. Especially, using exergy analysis based on the second law of thermodynamics can resolve the issue related to system efficiency in a more fundamental way by analyzing the cause of exergy destruction both in whole system and each component. The purpose of this study is to evaluate COP[coefficient of performance], cooling capacity and exergy performance of desiccant cooling system incorporating a regenerative evaporative cooler in various regeneration temperature and outdoor air conditions.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.19
no.8
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pp.1503-1517
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1994
Intelligent Motion Planning System(IMPS) is presented for a robot to achieve an efficient path toward the given target point in two dimensional unknown environment is constructed with unrestricted obstacle shapes. IMPS consists of three components for making intelligent motion. These components are real-time motion planning algorithm based on a discontinous boundary method, fuzzy neural network decision system for heuristic knowledge representation, and world modeling with forgetting and reinforcing memory cells. First of all, in real-time motion planning algorithm, the behavior-based architectural method is used to generate subgoal. A behavior generates a subgoal independently by using the method of discontinuous boundary in sensed area. The discontinuous boundary method is a new proposed fast obstacle avoidance algorithm. The second component is fuzzy neural network decision system for accomplishing the subgoal. The heuristic rules are imbedded on the fuzzy neural network to make an intelligent decision. The last one is a forgetting, reinforcing memory technique for the construction of external world map. The activation values of all activated memory cells in grid space are decreased monotonically and after all they are burned out. Therefore, after sufficient journey, robot can have a stationary world map even if the dynaic obstacles exist. Using the IMPS, several simulations show the efficient achievement of target point in unknown enviroment with obstcles of various shapes.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.11
no.2
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pp.112-124
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2010
Studies that can find resolutions to problems of subjective psychiatric analysis must be performed and indeed they are in the process. However there still lies many problems in researches of mentality examination, which should be the foundation of finding potential resolutions. One of the biggest problems in the conventional system is that there are many different opinions by psychiatrists depending on their educations and experiences. There is no objective standard on the subjects and there is no effective psychiatric analysis method. Also, the characteristic of such examinations is that it cannot be applied to disabilities, foreigners and infants alyce the examination is ch examinconversation. The objective of this atudy is to standardize TAT(Thematic Apperception Test)analysiBallken index method so that subjective data from the examination can be excluded and the examination thus maklysithe examination objectified. Furthermore, objective result and patients' brain wave pattern is read with BCI(Brain Computer Interface) ch exaTherenvironment to Alsare it to brain wave characteristics vectors to reate brain-wave characteristics vector DB. Therefore, such DB can be utilize durlysithe examination and diagnosis to reate objective examination method and standardized diagnosis system. Thus, mentality examination can be performed only with brain-wave scans with BCI based TAT system.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.3
no.6
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pp.1397-1406
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1996
In this paper, we propose a discrete model of conveyor systems, which is frequently used in flexible manufacturing systems to transfer work-in-process( WIP) between manipulators. In the case where the time required for transferring WIP's between manipulators are greater than that of manufacturing itself, as in many flexible assembly lines, the quantitative model of the transfer systems is needed to analyze the behavior and productivity of the whole manufacturing system. The proposed model is based upon the assumptions that the length of any unit conveyor component is integer multiple of the length of a pallet and hat the transferring speed of the conveyor is constant. Under these assumptions, the observation moments and the length of the conveyor can be quantized. Hence, the state of a conveyor can be represented by two kinds of Boolean variables: one representing the presence of a pallet on each quantize conveyor length and the other representing the mobility of this pallet. The whole conveyor system can be modeling as a network composed of branches and knots based on these two Boolean variables. The proposed modelling method was tested with various conveyor system configurations and showed that the model can be adopted successfully for the simulation of transfer systems and of the piloting of manufacturing processes.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.45
no.1
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pp.75-83
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2008
We propose a welfare interface using multiple fecial features tracking, which can efficiently implement various mouse operations. The proposed system consist of five modules: face detection, eye detection, mouth detection, facial feature tracking, and mouse control. The facial region is first obtained using skin-color model and connected-component analysis(CCs). Thereafter the eye regions are localized using neutral network(NN)-based texture classifier that discriminates the facial region into eye class and non-eye class, and then mouth region is localized using edge detector. Once eye and mouth regions are localized they are continuously and correctly tracking by mean-shift algorithm and template matching, respectively. Based on the tracking results, mouse operations such as movement or click are implemented. To assess the validity of the proposed system, it was applied to the interface system for web browser and was tested on a group of 25 users. The results show that our system have the accuracy of 99% and process more than 21 frame/sec on PC for the $320{\times}240$ size input image, as such it can supply a user-friendly and convenient access to a computer in real-time operation.
In this paper. we propose a novel performance monitoring scheme for heterogeneous SOAP nodes. The scheme is basically based on two-level (kernel-level and user-level) packet filtering of TCP flows. By TCP flow, we mean a sequence of raw packet streams on a TCP transaction. In this scheme, we detect and extract SOAP operations embedded in SOAP messages from TCP flows. Therefore, it becomes possible to monitor heterogeneous SOAP nodes deployed on diverse SOAP-based middlewares such as .Net and Apache AXIS. We present two implementation mechanisms for the proposed scheme. The first mechanism tries to identify SOAP operations by analyzing all fragmented SOAP messages on TCP flows. However, a naive policy would incur untolerable overhead since it needs to copy all packets from kernel to user space. The second mechanism overcomes this problem by selectively copying packets from kernel to user space. For selective copying, we use a kernel-level packet filtering method that makes use of some representative TCP flags.(e.g. SIN, FIN and PSH). In this mechanism, we can detect SOAP operations only from the last fragment of SOAP messages in most cases. Finally, we implement a SOAP monitoring system using a component ca]led SOAP Sniffer that realizes our proposed scheme, and show experimental results. We strongly believe that our system will play a vital role as a tool for various services such as transaction monitoring and load balancing among heterogeneous SOAP nodes.
It is reported that particulate matter(PM) penetrates the lungs and blood vessels and causes various heart diseases and respiratory diseases such as lung cancer. The subway is a means of transportation used by an average of 10 million people a day, and although it is important to create a clean and comfortable environment, the level of particulate matter pollution is shown to be high. It is because the subways run through an underground tunnel and the particulate matter trapped in the tunnel moves to the underground station due to the train wind. The Ministry of Environment and the Seoul Metropolitan Government are making various efforts to reduce PM concentration by establishing measures to improve air quality at underground stations. The smart air quality management system is a system that manages air quality in advance by collecting air quality data, analyzing and predicting the PM concentration. The prediction model of the PM concentration is an important component of this system. Various studies on time series data prediction are being conducted, but in relation to the PM prediction in subway stations, it is limited to statistical or recurrent neural network-based deep learning model researches. Therefore, in this study, we propose four transformer-based models including spatiotemporal transformers. As a result of performing PM concentration prediction experiments in the waiting rooms of subway stations in Seoul, it was confirmed that the performance of the transformer-based models was superior to that of the existing ARIMA, LSTM, and Seq2Seq models. Among the transformer-based models, the performance of the spatiotemporal transformers was the best. The smart air quality management system operated through data-based prediction becomes more effective and energy efficient as the accuracy of PM prediction improves. The results of this study are expected to contribute to the efficient operation of the smart air quality management system.
Piao, Chunguang;Kim, Ju Wan;Kim, Jin Oh;Shin, Yoan
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.39
no.9
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pp.839-849
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2015
This paper deals with an experimental technique for monitoring machining conditions by analyzing cutting-force vibration measured at a milling machine. This technique is based on the relationship of the cutting-force vibrations with the feed rate and cutting depth as reported earlier. The measurement system consists of dynamic force transducers and a signal amplifier. The analysis system includes an oscilloscope and a computer with a LabVIEW program. Experiments were carried out at various feed rates and cutting depths, while the rotating speed was kept constant. The magnitude of the cutting force vibration component corresponding to the number of cutting edges multiplied by the frequency of rotation was linearly correlated with the machining conditions. When one condition of machining is known, another condition can be identified by analyzing the cutting-force vibration.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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