KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
/
제13권7호
/
pp.3671-3689
/
2019
Software defined networking brings unique security risks such as control plane saturation attack while enhancing the performance of wireless sensor networks. The attack is a new type of distributed denial of service (DDoS) attack, which is easy to launch. However, it is difficult to detect and hard to defend. In response to this, the attack threat model is discussed firstly, and then a DDoS attack prevention extension, called FuzzyGuard, is proposed. In FuzzyGuard, a control network with both the protection of data flow and the convergence of attack flow is constructed in the data plane by using the idea of independent routing control flow. Then, the attack detection is implemented by fuzzy inference method to output the current security state of the network. Different probabilistic suppression modes are adopted subsequently to deal with the attack flow to cost-effectively reduce the impact of the attack on the network. The prototype is implemented on SDN-WISE and the simulation experiment is carried out. The evaluation results show that FuzzyGuard could effectively protect the normal forwarding of data flow in the attacked state and has a good defensive effect on the control plane saturation attack with lower resource requirements.
본 논문은 퍼지 ART 신경망 알고리즘을 이용하여 내용기반 영상을 검색하는 연구를 제시한다. 대용량의 영상 데이터베이스를 검색할 때, 클러스터링은 빠른 검색을 위해 중요하다. 그러나 많은 양의 영상 데이터를 적절하게 클러스터링 하는 것은 상당히 어렵다. 기존의 유사도에 따른 검색 방법은 검색의 정확도가 떨어지고 검색시간이 많이 걸리는 단점이 있기 때문에 이러한 단점을 보완하는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 앞서 언급한 문제점을 보완하기 위하여 신경망 알고리즘을 사용한 내용기반 영상검색 시스템을 제안한다. 퍼지 ART 신경망 알고리즘을 사용한 본 검색 시스템에서는 색상과 질감을 검색에 필요한 특징치로 잡아 데이터를 0과 1사이의 데이터로 정규화 하여 신경망 알고리즘의 입력 데이터로 넣어서 영상을 클러스터링 한 후 검색을 실시하였다 300개의 영상을 가지고 실험한 결과 약 87%의 검출률을 보여 주었다.
This study propose a new approach to control the optimal working path of vertical type articulated robot with translation joint for trimming working process automation in forging manufacturing process. The basic structure of the proposed robotic joints controller consists of a Proportional-Intergral controller and a Proportional-Derivative controller in parallel. The proposed control scheme takes advantage of the properties of the fuzzy PID controllers. The proposed method is suitable to control of the trajectory and path control in cartesian space for vertical type articulated robot manipulator. The results illustrates that the proposed fuzzy computed torque controller is more stable and robust than the conventional computed torque controller. The reliability is varified by simulation test for vertical type s articulated robot with seven joints including one trqanslation joint.
The modification of conditional Fuzzy C-Means (CFCM) with Gaussian weights (CFCM_GW) is accomplished for blind equalization of channels in this paper. The proposed CFCM_GW can deal with both of linear and nonlinear channels, because it searches for the optimal desired states of an unknown channel in a direct manner, which is not dependent on the type of channel structure. In the search procedure of CFCM_GW, the Bayesian likelihood fitness function, the Gaussian weighted partition matrix and the conditional constraint are exploited. Especially, in contrast to the common Euclidean distance in conventional Fuzzy C-Means(FCM), the Gaussian weighted partition matrix and the conditional constraint in the proposed CFCM_GW make it more robust to the heavy noise communication environment. The selected channel states by CFCM_GW are always close to the optimal set of a channel even when the additive white Gaussian noise (AWGN) is heavily corrupted. These given channel states are utilized as the input of the Bayesian equalizer to reconstruct transmitted symbols. The simulation studies demonstrate that the performance of the proposed method is relatively superior to those of the existing conventional FCM based approaches in terms of accuracy and speed.
한국신호처리시스템학회 2001년도 하계 학술대회 논문집(KISPS SUMMER CONFERENCE 2001
/
pp.141-144
/
2001
본 논문에서는 신경망제어기의 출력을 보상하는 퍼지보상기를 갖는 신경망제어기에 관하여 제안하였다. 학습이 완료된 신경망제어기를 사용하더라도 예상치 못한 외란으로 인해 플랜트의 출력이 좋지 못한 경우가 있는데, 이것을 적절하게 조절해 주기 위해 퍼지보상기를 사용하여 원하는 결과를 얻을 수 있도록 하였다. 그리고 플랜트의 역 모델 신경망을 학습시킨 결과를 이용하여 주 신경망의 가중치를 변경시킴으로서 원하는 플랜트의 동적 특성을 얻게 된다. 세안한 제어기의 성능을 확인하기 위해 유압 서보시스템을 대상으로 DSP 프로세서를 사용하여 구현한 후 실험결과를 관찰하였다.
고주파 유도 가열 시스템에서 철과 같은 물체를 가열하게 되면, 가열된 금속이 큐리점 부근에서 전기적인 임피던스가 급격하게 변화하는 특징을 가지는 시변 시스템이 된다. 또한 부하 임피던스가 변화함에 따라 시스템의 부하 공진 주파수가 달라지므로 해서 시스템의 효율이 감소하는 문제점이 있었다. 그리고, 피가열 물체의 용융이나 삽입 상태에 따른 시스템의 단락 현상으로 인해 시스템이 파괴되는 문제점이 있었다. 본 논문에서는 이런 문제점을 해결하기 위한 방법으로 PLL에 의한 부하 공진 주파수를 추종하면서 스위칭 손실을 줄이고, 시변 부하에 대한 유도 가열시 큐리점 부근의 급격한 부하 임피던스 변화에도 안정된 정전력 제어가 가능할 뿐 아니라 대전력용에 적합하고, 단락현상으로부터 시스템을 보호하는 병렬 공진형 인버터 시스템에 적용되는 퍼지논리 제어기를 설계하였다.
본 논문에서는 퍼지 제어기를 최적화하기 위하여 시뮬레이티드 어닐링(simulated annealing)과 결합한 병렬형 랜덤 신호 기반 학습법을 제안하였다. 랜덤 신호 기반 학습은 직렬 탐색구조로 되어 있어서 지역 탐색 능력은 뛰어나지만 전역 탐색 능력은 부족하다. 이러한 문제점을 극복하기 위하여 다양한 탐색 영역을 가지는 병렬형 랜덤 신호 기반 학습법이 소개 되었으며, 시뮬레이티드 어닐링을 랜덤 신호 기반 학습과 결합하여 학습 능력을 향상시켰다. 제안된 최적화 알고리즘을 도립진자 제어를 위한 퍼지 제어기 설계 최적화에 적용하여 그 유효성을 보였다.
이 연구에서는 사이버 위협을 평가할 시 복합적인 요소들을 고려한 위협 수준의 정량적 평가방안을 제안하였다. 제안된 평가방안은 공격방법과 행위자, 위협유형에 따른 강도, 근접성의 4가지 사이버 위협 요소를 기반으로 퍼지이론을 사용하여 사이버 위협 수준을 정량화하였다. 본 연구를 통해 제시된 사이버 위협 수준 평가는 언어로 표현된 위협 정보를 정량화된 데이터로 제시해 조직이 위협의 수준을 정확하게 평가하고 판단할 수 있다.
Naive Bayesian classifiers 네이브 베이지안 분류기는 샘플 데이터로부터 쉽게 구현될 수 있는 강력하고도 많이 사용되는 형식의 분류기다. 그러나 강한 조건부 독립성으로 인하여 효율이 저하되는 분류 결과를 초래한다. 일반적으로 네이브 베이지안 분류기는 연속성을 가진 특징 데이터의 우도를 처리하기 위해 가우시안 분산을 사용한다. 속성들의 확률밀도는 항상 가우시안 분산에 적합한 것만은 아니다. 또 다른 형식의 분류기는 지도학습을 통해 퍼지 규칙과 퍼지집합을 학습할 수 있는 퍼지신경망이다. 퍼지신경망과 네이브 베이지안 분류기간에는 구조적 유사성을 가지고 있기 때문에 퍼지신경망으로 학습된 분산 그래프를 네이브 베이지안 분류기에 적용하고자 하는 방안이 본 연구의 목적이다. 따라서 네이브 베이지안 분류기에 가우시안 분산 그래프를 사용한 결과와 퍼지 분산 그래프를 사용한 결과를 비교하였다. 이를 위해 leukemia와 colon의 DNA 마이크로어레이 데이터를 적용하여 분류하였다. 네이브 베이지안 분류기에 퍼지 분산 그래프를 사용한 결과 가우시안 분산 그래프를 사용한 결과보다 더 신뢰성이 있음을 보여주었다.
The neural networks are a famous model to learn the nonlinear function or nonlinear system. The main point of neural network is that the difference actual output from desired output is used to update weights. Usually, the gradient descent method is used for the learning process. On training process, if learning rate is too large, neural networks hardly guarantee convergence of neural networks. On the other hand, if learning rate is too small, the training spends much time. Therefore, one major problem in use of neural networks are to decrease the teaming time while neural networks are guaranteed convergence. In this paper, we suggest the model of fuzzy logic to neural networks to calibrate learning rate. This method is to tune learning rate dynamically according to error and demonstrates the optimization of training.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.