본 논문의 목적은 빔 구조물에서 발생할 수 있는 손상의 위치를 탐색하고, 그 손상의 정도를 추정할 수 있는 알고리즘을 제안하는 것이다. 제안된 방법은 구조물의 모달 변형에너지의 차이를 이용한다. 구조물 내 발생한 국부적인 손상의 위치를 파악하고 그에 상응하는 손상도를 추정할 수 있는 손상지수를 손상 전과 손상 후 구조물의 모드형상에서 얻을 수 있는 모달 변위로 표현하였고 그 관계식을 정립하였다. 구조물 내 손상의 위치를 결정하는 방법은 기 개발된 손상 지표를 적용하였다. 제안된 방법의 우수성과 효용성은 수치적으로 손상을 모사한 빔 구조물을 이용하여 입증하였다.
Feature-based NC machining, which requires high quality of 3D CAD model, is widely used in machining aircraft structural part. However, there has been little research on how to automatically detect the CAD model errors. As a result, the user has to manually check the errors with great effort before NC programming. This paper proposes an automatic CAD model errors detection approach for aircraft structural part. First, the base faces are identified based on the reference directions corresponding to machining coordinate systems. Then, the CAD models are partitioned into multiple local regions based on the base faces. Finally, the CAD model error types are evaluated based on the heuristic rules. A prototype system based on CATIA has been developed to verify the effectiveness of the proposed approach.
본 논문에서는 시스템의 네트워크 구성 장애를 관리하기 위한 관리 모델과 에이전트들 간의 협력을 통한 장애의 진단 및 복구 알고리즘을 제시하고 있다. 관리 모델에는 장애의 검출, 진단, 복구의 세 단계로 이루어지며 각각은 RBR(Rule-Based Reasoning)에 기반으로 하여 규칙기반 지식 데이터베이스에 있는 규칙을 이용하여 네트워크의 구성 장애를 진단하고 복구한다. 또한 관리 도메인 상의 네트워크에 분포하고 있는 여러 에이전트들 간의 협력을 통하여 시스템 단독으로는 해결할 수 없는 복잡한 문제를 해결하거나 네트워크의 상황까지 고려하여 진단하고 복구함으로써 효율적인 시스템의 네트워크 구성 관리 알고리즘을 제시하고 있다.
본 논문에서는 장거리 통신시스템의 적응 반향제거기에서 퍼지제어에 기초한 새로운 동시통화 검출방법을 제안하였다. 이 방법에서, 동시통화 검출을 위한 퍼지추론의 두 입력 변수는 근단 신호와 실제 반향 신호가 더해진 요소 신호와 에러 신호 사이의 상호상관 계수 그리고 소요신호와 추정된 신호 사이의 상호산관계수를 사용하였다. 퍼지 제어기에서 사다리꼴 소속함수로 퍼지화하고 추론규칙을 이용하여 합성하였으며, 합성된 결과를 무게 중심법에 의하여 디퍼지화한 값으로 동시통화와 반향경로 변화를 검출하도록 하였다. 제안한 통화 검출기는 기존의 알고리듬보다 동시통화와 반향경로 변화를 잘 추정하는 것을 보였다.
최근의 네트워크 침입탐지 시스템에서는 침입이 의심되는 패킷을 나타내는 데 정규표현식이 사용되고 있다. 고속 네트워크를 통해서 입력되는 패킷을 실시간으로 검사하기 위해서는 하드웨어 기반 패턴 매칭이 필수적이며 변화되는 패턴 규칙을 다루기 위해서는 FPGA와 같은 재구성 가능한 디바이스를 사용하는 것이 바람직하다. FPGA의 동작 속도 제한으로 바이트 단위의 패킷 검사로는 실시간 검사를 할 수 없는 경우에 이를 해결하기 위해서 여러 바이트 단위로 검사하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 정규표현식 패턴 매칭을 n바이트 단위로 처리하는 하드웨어의 구조와 설계 방법을 제시하고 이에 대한 패턴 매칭 회로 생성기를 구현한다. Snort 규칙에 대해 FPGA로 합성된 하드웨어는 n=4일 때에 규칙에 따라서 $2.62{\sim}3.4$배의 처리 속도 향상을 보였다.
영상정보에 기반한 교통제어시스템의 핵심요소인 교통영상에서의 차량의 위치, 대수를 측정하는 견실한 기법을 제시하였다. 제안한 기법은, 배경영상을 제거한 차 영상으로부터 국부 최적 임계값 산출기법에 의해 차량의 밝고 어두운 증거영역을 추출하고 차량의 기하학적 특정을 이용해 3개의 규칙으로 합병하는 증거추론 (Evidential reasoning)에 기반을 두었다 국부 최적 임계값 산출기법은 차량형상이 중첩되었거나 차량의 색상이 배경영상과 유사할 경우에도 치량의 밝고 어두운 증거영역의 분리를 보장한다 다양한 교통영상에 적용한 결과 카메라의 거리, 위치, 날씨 등의 동작 환경의 변화에 매우 견실한 검지 성능을 가점을 확인하였고 프레임사이의 움직임 정보를 사용하지 않았으므로 차량의 흐름이 정체되었을 경우에도 적용이 가능하다.
Cellular Automata는 자연계의 현상 현상이 국부적인 관계에 의해 완전히 표현될 수 있는 이상적인 동적 시스템이다. 본 논문에서는 Cellular Automata의 특성을 가지는 Potts Automata를 이용한 잡음 제거 및 에지 추출 알고리즘을 제안한다. 본 방법은 대상영상에 대한 특징을 그대로 보존하면서 천이규칙에 따라 국부적으로 밝기값의 차이를 증가 및 감소시킨다. 이러한 Automata는 순차적이고 병렬적인 움직임을 가지고 Lyapunov 함수를 만족한다. 제안한 천이규칙은 랜덤잡음을 가진 대상영상에 대해 빠른 수련속도를 가지고 안정적인 결과를 나타낸다. 실험을 통해 본 방법의 유효성을 확인한다.
The imaging areas of currently available optical detectors are relatively small to cope with large image areas such as telescope focal Planes. One Possibility to obtain large detection areas is to assemble mosaics of Charge Coupled Devices(CCDs) and drive them simultaneously. Parallel driving of many CCDs together rules out the possibility of individual tuning; however such optimisation is very important when the ultimate low light level performance is required particularly for new devices. In this work, a new concept has been developed for an entirely novel approach where the drive waveforms are multiplexed and interleaved. This simultaneously reduces the number of leadout connections and permits individual optimisation efficiently. The controller has been designed to include one electronic of component produced by CAD software where most of the digital circuits are integrated to minimise the component count and improve the efficiency of the system greatly. The software has an open architecture to permit convenient modificationl by the user to fit their specific purposes. The desire of controller allows great flexibility of system parameters by the softwa re, specifically for the compatibility to deal with any number of mixed CCDs and in any format within the practical limit. The system has been integrated to test the performance and the result is discussed for readout noise, system linearity and cross-talk between the CCDs. The system developed in this work can be applicable not only for astro nomical observation with a telescope but also in other related fields for low light level detection systems such as spectroscopic application, remote sensing and X-ray detecti13n systems with large sensing areas and high resolution.
With the fast growing number of skyscrapers and large ultrahigh apartment complexes, the concerns on fire caused by electricity also grow. Among about 30,000 fires recorded annually, roughly one third of them are hewn to be caused by electricity. If one of such high and densely populated buildings or apartments catches a fire, the consequence can potentially be quite catastrophic. However, with the rapid development of the techniques in the fields of communications and computers, electric power distribution systems for such buildings and apartments have been largely digitalized in recent years. More detailed informations on the operating status are now available, which enables more sophisticated monitoring and early detection of potential fire caused by electricity. In this paper, we present an inference technique that can be used as one of the basic techniques in building intelligent distribution panel systems that can effectively monitor, prevent and detect the occurrence of fire caused by electricity. The technique can accommodate production rules in linguistic expressions on high abstraction levels. Fire finding strategies can be easily modified to provide more effective countermeasures. Simulation results show that inference capabilities and thus the capability of fire monitoring in power distribution panel systems can be significantly enhanced with our approach.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권10호
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pp.4204-4222
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2015
Cloud is the latest buzz word in the internet community among developers, consumers and security researchers. There have been many attacks on the cloud in the recent past where the services got interrupted and consumer privacy has been compromised. Denial of Service (DoS) attacks effect the service availability to the genuine user. Customers are paying to use the cloud, so enhancing the availability of services is a paramount task for the service provider. In the presence of DoS attacks, the availability is reduced drastically. Such attacks must be detected and prevented as early as possible and the power of computational approaches can be used to do so. In the literature, machine learning techniques have been used to detect the presence of attacks. In this paper, a novel approach is proposed, where intelligent rule based feature selection and classification are performed for DoS attack detection in the cloud. The performance of the proposed system has been evaluated on an experimental cloud set up with real time DoS tools. It was observed that the proposed system achieved an accuracy of 98.46% on the experimental data for 10,000 instances with 10 fold cross-validation. By using this methodology, the service providers will be able to provide a more secure cloud environment to the customers.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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