International Journal of Computer Science & Network Security
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제24권7호
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pp.123-127
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2024
Cloud computing services has gained increasing popularity in recent years for supporting various on demand and scalable services for IT consumers where there is a need of less investment towards infrastructure. While storage architecture of cloud enjoys a more robust and fault-tolerant cloud computing network, such architecture also poses a number of security challenges especially when applied in applications related to social networks, Financial transactions, etc. First, as data are stored and maintained by individual virtual machines so Cloud resources are prone to hijacked. Such attacks allow attackers to create, modify and delete machine images, and change administrative passwords and settings successfully. hence, it is significantly harder to ensure data security. Second, Due to dynamic and shared nature of the Cloud, data may be compromised in many ways. Last but not least, Service hijacking may lead to redirect client to an illegitimate website. User accounts and service instances could in turn make a new base for attackers. To address the above challenges, we propose in this paper a distributed data access control scheme that is able to fulfil fine-grained access control over cloud data and is resilient against strong attacks such as compromise and user colluding. The proposed framework exploits a novel cryptographic primitive called attribute-based encryption (ABE), tailors, and adapts it for cloud computing with respect to security requirements
The preventive diagnostic technique prevents transformers from power failure through giving alarm and observing transformers in service. And it helps to establish the plan for optimum maintenance of the transformer as well as to find location or cause of fault using accumulated data. Data detection and experience of the preventive diagnostic system need to establish the preventive diagnostic algorithm regarding interrelationship between detected data and deterioration of equipment. Therefore in-depth analysis about the preventive diagnosis system is required. KEPCO has adopted the preventive diagnostic system at nine 345kV substations since 1997. Techniques for component sensors of the preventive diagnosis system were settled but diagnosis algorithm, diagnostic criteria and practical use of accumulated data are not yet established. This paper, to build up the base of preventive diagnostic algorithm for the Power transformer. investigated the preventive diagnostic criteria for the power transformer.
본 연구에서는 구조물 건전성 모니터링에 널리 활용되고 있는 PVDF(: Polyvinylidene fluoride) 센서에 나타날 수 있는 결함을 실시간으로 분류 및 예측하기 위한 방법론을 제안하였다. 센서 부착 환경에 따라 나타나는 센서의 결함 유형을 분류하였고, 임팩트 해머를 이용한 충격 시험을 수행하여 결함 유형에 따른 출력 신호를 획득하였다. 결함 유형에 따른 출력 신호간의 차이를 식별하기 위해 이들의 시간영역 통계 특징을 추출하여 데이터 집합을 구축하였다. 머신러닝 기반 분류 알고리즘들 중 센서 결함 유형 감지에 가장 적합한 알고리즘 선정을 위해 구축한 데이터 집합의 학습 및 이에 따른 결과를 분석하였고, 이들 중 SVM(: Support vector machine)이 가장 높은 성능을 보임을 확인하였다. 선정된 SVM 알고리즘의 추가적인 정확도 향상을 위해 하이퍼 파라미터 최적화 작업을 수행하였으며, 결과적으로 92.5%의 정확도로 센서 결함 유형을 분류하였고 이는 타 분류 알고리즘에 비하여 최대 13.95% 높은 정확도를 보였다. 본 연구에서 제안한 센서 결함 예측 기법은 PVDF 센서뿐만 아니라 실시간 구조물 건전성 모니터링을 위한 다양한 센서의 신뢰성을 확보하기 위한 기반 기술로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
Leakage impulse current of the contaminated insulators by using experiment data were studied. The impulse current in phase-time relationship was analyzed on line post insulators. Also, frequency components and crest factor of the leakage current were investigated to provide a scheme for an early detection of insulator incipient failure. The study shows that the phase-time characteristic is non-stationary and random and, non-harmonic component and crest factor can be promising parameters for detecting insulator leakage currents.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제2권2호
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pp.207-219
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2004
This paper presents the development of a knowledge-based control system operating via the Internet. With the synergy provided by the Internet, the central expert controller with its knowledge-base has the potential to serve a multitude of front-end clients located anywhere in the world provided they have Internet access. In this way, the operational span of the knowledge-based control system can be expanded to virtually anyplace within the reach of the Internet. This configuration has positive implications in improving the efficiency of distributed operations, thereby enabling plantwide optimization and costs savings. Datasocket technology is adopted to facilitate a more efficient data exchange between the knowledge-based central server and the front-end clients. A specific application in the remote monitoring and fault diagnosis of machines using the proposed control configuration is presented in the paper.
This paper analyzed distribution network reliability related with the increment of outages and duration time according to distribution facilities increasing. KEPCO introduced distribution automation system in 1998 which could recognize outage section by remotely monitoring the fault current and reduce the blackout area by remotely controlling distribution switches. As the result of this outage time reduction using distribution automation system, the minimum distribution automation rate was fined out in this paper on the base of analyzing diverse data and how many switches were used in distribution system to improve distribution network reliability at the situation of distribution facilities increasing. This result can be used as the model that an overseas utility company applies distribution automation system in the future.
This paper pressents a condition-based maintenance (CBM) method through bibration analysis. The well known frequency analysis is employed for performing machine fault diagnosis. The statistical control chart is also applied for analyzing the trend of the bearing wear. Vibration sensors are attached to prototype machine and signals are continuously monitored. The sampled data are utilized to evaluate how well the fast fourier transform(FFT) and the statistical control chart techniques could be used to identify defects of machine and to analyze the machine degradation. Experimental results show that the propowed approach could classify every mal-function and could be utilized for real machine diagnosis system.
This paper proposes an imprecise compuitation model for DCT considering QOS of images and a two dimensional DCT architecture for imprecise computations. In case that many processes are scheduling in a hard real time system, the system resources are shared among them. Thus all processes can not be allocated enough system resources (such as processing power and communication bandwidth). The imprecise computtion model can be used to provide scheduling flexibility and various QOS(quality of service)levels, to enhance fault tolerance, and to ensure service continuity in rela time systems. The DCT(discrete cosine transform) is known as one of popular image data compression techniques and adopted in JPEG and MPEG algorithms since the DCT can remove the spatial redundancy of 2-D image data efficiently. Even though many commercial data compression VLSI chips include the DCST hardware, the DCT computation is still a very time-consuming process and a lot of hardware resources are required for the DCT implementation. In this paper the DCT procedure is re-analyzed to fit to imprecise computation model. The test image is simulated on teh base of this model, and the computation time and the quality of restored image are studied. The row-column algorithm is used ot fit the proposed imprecise computation DCT which supports pipeline operatiions by pixel unit, various QOS levels and low speed stroage devices. The architecture has reduced I/O bandwidth which could make its implementation feasible in VLSI. The architecture is proved using a VHDL simulator in architecture level.
통신망 운용관리 시스템의 기능은 크게 구성, 성능, 장애, 과금 및 보안관리로 나뉘어 진다. 이 중에서 구성관리기능은 통신망의 구성정보를 수집하여 사용자 혹은 다른 관리 기능에 제공하는 기반 관리 기능이다. 본 논문에서는 이러한 구성관리 기능을 CORBA (Common Object Request Broker) 분산환경 하에서 구축하는 방안을 제시한다. 본 논문에서 제안하는 계층적 구성관리 시스템은 프로토콜 계층별로 관리객체가 설계 및 구현되어 다양한 데이터링크 계층 전송 기술들을 통합 관리할 수 있다. 또한 분산 MIB/MIT를 통해 다른 관리 기능 모듈과 효율적으로 연동할 수 있으며 확장성이 뛰어나다.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제10권2호
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pp.34-42
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2009
Gas turbine performance diagnostics is a method for detecting, isolating and quantifying faults in gas turbine gas path components. On-line precise fault diagnosis can promote greatly reliability and availability of gas turbine in real time operation. This work proposes a GUI-type on-line diagnostic program using SIMULINK and Fuzzy-Neuro algorithms for a helicopter turboshaft engine. During development of the diagnostic program, a look-up table type base performance module are used for reducing computer calculating time and a signal generation module for simulating real time performance data. This program is composed of the on-line condition monitoring program to monitor on-line measuring performance condition, the fuzzy inference system to isolate the faults from measuring data and the neural network to quantify the isolated faults. Evaluation of the proposed on-line diagnostic program is performed through application to the helicopter engine health monitoring.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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