In this paper the high-speed fault current detector for superconducting fault current limiter is described. Detecting and interrupting the fault currents as quickly as possible is required in order not to exceed the thermal capacity of superconducting fault current limiter. A detecting method of an instantaneous fault current magnitude is adopted in the equipment described in this paper and a current signal through an analog/digital(A/D) converter would be compared with the reference in the digital signal processor(DSP). Around 20ms has elapsed for detecting the fault current. It is necessary to establish the appropriate trade-off between the reliability and detection speed.
Arc Fault Current is an electric discharge which is occurred in two opposite electrode. In this paper, arc current control algorithm is designed for the interruption of arc fault current which is occurred in the low voltage network. This arc is one of the main causes of electric fire. General arc current sensor has troubles for detecting arc currents, thus we would like to propose the arc current detection method without current sensor. In this paper, arc discharge currents within power lines are being detected through the arc current control algorithm.
Various kinds of accessories(e.g., clock, radio, automatic door locks, alarm devices, etc.) or unit components (e.g., black box, navigation system, alarm, private audio, etc.) require dark current even when the vehicle power is turned off. However, accessories or unit components can be the causes of excessive dark current generation. It results in battery discharge and the vehicle's failure to start. Therefore, immediate detection of abnormal dark current and response are very important for a successful repair job. In this paper, we can increase the maintenance efficiency by presenting a standardized diagnostic process for the measurement of the dark current and the existing problem. As a result of the absence of a system to block the dark current in a vehicle, diagnosis and repair were performed immediately by using a standardized dark current diagnostic process.
Microcontrollers (MCUs) for endpoint smart sensor devices of internet-of-thing (IoT) are being implemented as system-on-chip (SoC) with on-chip instruction flash memory, in which user firmware is embedded. MCUs directly fetch binary code-based instructions through bit-line sense amplifier (S/A) integrated with on-chip flash memory. The S/A compares bit cell current with reference current to identify which data are programmed. The S/A in reading '0' (erased) cell data consumes a large sink current, which is greater than off-current for '1' (programmed) cell data. The main motivation of our approach is to reduce the number of accesses of erased cells by binary code level transformation. This paper proposes a built-in write/read path architecture using binary code inversion method based on hot-spot region detection of instruction code access to reduce sensing current in S/A. From the profiling result of instruction access patterns, hot-spot region of an original compiled binary code is conditionally inverted with the proposed bit-inversion techniques. The de-inversion hardware only consumes small logic current instead of analog sink current in S/A and it is integrated with the conventional S/A to restore original binary instructions. The proposed techniques are applied to the fully-custom designed MCU with ARM Cortex-M0$^{TM}$ using 0.18um Magnachip Flash-embedded CMOS process and the benefits in terms of power consumption reduction are evaluated for Dhrystone$^{TM}$ benchmark. The profiling environment of instruction code executions is implemented by extending commercial ARM KEIL$^{TM}$ MDK (MCU Development Kit) with our custom-designed access analyzer.
본 논문에서는 ZnO 피뢰기 소자에 대한 내구성 평가와 열화실험을 위한 저항분 누설전류 검출장치의 개발과 열화진단기법에 대하여 기술하였다. 저항분 누설전류는 ZnO 피뢰기 소자가 정상상태인지 불안정상태인지에 대한 판단의 지표로서 사용할 수 있다. 본 논문에서는 보상회로로 구성된 저항분 누설전류 측정시스템을 설계하여 구성하고, 실증실험으로서 ZnO 소자에 대한 저항분 누설전류의 측정과 고속프리에 변환기법(Fast Fourier transform)을 통해 저항분 누설전류의 주파수특성을 조사·분석하였다. 분석결과 제안한 저항분 누설전류의 측정 시스템은 실험실에서 산화아연 바리스터의 전기적·물성적 특성을 연구하고, 전력계통에 있어서 ZnO 피뢰기의 열화의 진단과 예측기술을 개발하는데 유용하게 활용할 수 있다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권8호
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pp.3865-3883
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2016
Infrastructure as a Service (IaaS) encapsulates computer hardware into a large amount of virtual and manageable instances mainly in the form of virtual machine (VM), and provides rental service for users. Currently, VM anomaly incidents occasionally occur, which leads to performance issues and even downtime. This paper aims at detecting anomalous VMs based on performance metrics data of VMs. Due to the dynamic nature and increasing scale of IaaS, detecting anomalous VMs from voluminous correlated and non-Gaussian monitored performance data is a challenging task. This paper designs an anomaly detection framework to solve this challenge. First, it collects 53 performance metrics to reflect the running state of each VM. The collected performance metrics are testified not to follow the Gaussian distribution. Then, it employs independent components analysis (ICA) instead of principal component analysis (PCA) to extract independent components from collected non-Gaussian performance metric data. For anomaly detection, it employs multi-class Bayesian classification to determine the current state of each VM. To evaluate the performance of the designed detection framework, four types of anomalies are separately or jointly injected into randomly selected VMs in a campus-wide testbed. The experimental results show that ICA-based detection mechanism outperforms PCA-based and LDA-based detection mechanisms in terms of sensitivity and specificity.
Lin, Zhaowen;Xiao, Fei;Sun, Yi;Ma, Yan;Xing, Cong-Cong;Huang, Jun
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권4호
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pp.1799-1818
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2018
Malware detections continue to be a challenging task as attackers may be aware of the rules used in malware detection mechanisms and constantly generate new breeds of malware to evade the current malware detection mechanisms. Consequently, novel and innovated malware detection techniques need to be investigated to deal with this circumstance. In this paper, we propose a new secure malware detection system in which API call fragments are used to recognize potential malware instances, and these API call fragments together with the homomorphic encryption technique are used to construct a privacy-preserving Naive Bayes classifier (PP-NBC). Experimental results demonstrate that the proposed PP-NBC can successfully classify instances of malware with a hit-rate as high as 94.93%.
Steam generator tubes play an important role in safety because they constitute one of the primary barriers between the radioactive and non-radioactive sides of the nuclear power plant. For this reason, the integrity of the tubes is essential in minimizing the leakage possibility of radioactive water. The integrity of the tubes is evaluated based on NDE (non-destructive evaluation) inspection results. Especially ECT (eddy current test) method is usually used for detecting the flaws in steam generator tubes. However, detection capacity of the NDE is not perfect and all of the "real flaws" which actually existing in steam generator tunes is not known by NDE results. Therefore reliability of NDE system is one of the essential parts in assessing the integrity of steam generators. In this study POD (probability of detection) of ECT system for ODSCC in steam generator tubes is evaluated using multivariate logistic regression. The cracked tube specimens are made using the withdrawn steam generator tubes. Therefore the cracks are not artificial but real. Using the multivariate logistic regression method, continuous POD surfaces are evaluated from hit (detection) and miss (no detection) binary data obtained from destructive and non-destructive evaluation of the cracked tubes. Length and depth of cracks are considered in multivariate logistic regression and their effects on detection capacity are evaluated.
본 논문에서는 복잡한 배경을 가지는 전방 관측 열상(FLIR; forward looking infrared) 영상에서의 소형 표적 탐지 기법을 제안하였다. 제안한 기법에서는 먼저 이전 프레임과 현재 프레임의 차를 구하여 표적의 움직임 정보를 획득할 뿐만 아니라 시간적으로 발생하는 배경 잡음을 제거한다. 이때 먼 거리에서 다가오는 표적이나 속도가 느린 표적의 경우 차 영상 내에서의 표적의 움직임 정보는 매우 작은 명암도 값을 가진다. 이런 작은 명암도 값을 두드러지게 하여 표적 탐지를 용이하게 하기 위하여 프레임 차 영상에 국부 감마교정을 행한다. 이렇게 표적이 개선된 영상에서 국부적인 통계적인 특성을 이용하여 탐지 지표를 계산한 후 가장 낮은 탐지 지표 값을 탐지하고자하는 표적으로 선정한다. 실험을 통하여 제안한 기법이 표적의 탐지성능이 기존의 탐지기법보다 우수하였음을 확인하였다.
Active thermography is being used since several years for remote non-destructive testing. It provides thermal images for remote detection and imaging of damages. Also, it is based on propagation and reflection of thermal waves which are launched from the surface into the inspected component by absorption of modulated radiation. For energy deposition, it use external heat sources (e.g., halogen lamp or convective heating) or internal heat generation (e.g., microwaves, eddy current, or elastic wave). Among the external heat sources, the ultrasound is generally used for energy deposition because of defect selective heating up. The heat source generating a thermal wave is provided by the defect itself due to the attenuation of amplitude modulated ultrasound. A defect causes locally enhanced losses and consequently selective heating up. Therefore amplitude modulation of the injected ultrasonic wave turns a defect into a thermal wave transmitter whose signal is detected at the surface by thermal infrared camera. This way ultrasound thermography(UT) allows for selective defect detection which enhances the probability of defect detection in the presence of complicated intact structures. In this paper the applicability of UT for fast defect detection is described. Examples are presented showing the detection of defects in PCB material. Measurements were performed on various kinds of typical defects in PCB materials (both Cu metal and non-metal epoxy). The obtained thermal image reveals area of defect in row of thick epoxy material and PCB.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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