• 정보보호학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.61-70
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• 1999

본 논문에서는 공개키가 사용될 때만 공개키 정당성을 검증할수 있다는 Girault의 자체인증공개 키 방식의 단점을 개선한 검증가능한 자체인증 공개키 방식의 개념을 이용하여 고차잉여류 에 기반한 검 증 가능한 자체인증 방식(키분배 방식. 개인식별 방식 디지털 서명방식 등)을 제안한다. 제 안한 방식의 안정성은 고차잉여류와 이산대수 문제에 기반을 두고 있다. In this paper we propose the verifiable self-certified schemes(key distribution scheme identification scheme digital signature scheme) based on ${\gamma}$th -residuosity which make up for defects of Girault's self-certified schemes allow the authenticity of public keys to be verified during the use of the keys. The security of our schemes is based on the difficulty of ${\gamma}$th -residuosity problem and discrete logarithm problem simultaneously.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1996년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); 포항공과대학교, 포항; 24-26 Oct. 1996
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• pp.1253-1256
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• 1996

In this paper, a new nonlinear feedback linearization control scheme for induction motors is developed. The control scheme employs a fuzzy nonlinear identification scheme based on fuzzy basis function expansion to adoptively compensate the parameter variations, i.e. rotor resistance, mutual and self inductance etc. An important feature of the proposed control scheme is to incorporate the sliding mode controller into the scheme to speed up convergence rate. Simulation tests show the robust behavior of the proposed controller in the presence of the parameter uncertainties of the machine.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.195-202
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• 2011

RFID(Radio Frequency IDentification)는 사물 인식을 위한 시스템으로 유통 물류, 의료 보건, 항공 항만 분야 등으로 사용이 확대되고 있다. RFID 시스템은 비접촉식 시스템 환경이고, 동시에 다수의 태그가 인식되므로 태그 인증을 위한 처리 시간의 단축이 중요하다. 그러나 현재까지의 RFID 시스템에 대한 연구는 태그 인증 과정의 보안 취약점 향상을 위한 것이 대부분이었다. 따라서 본 논문에서는 태그 인증 과정에서 보안에도 안전하고 태그 인증 처리시간의 감소를 위한 효율적인 기법을 제안한다. 본 논문의 제안 기법은 RFID 시스템의 구성요소 중 하나인 데이터베이스에서 태그 ID 검색을 위해 식별 비트를 사용하여 분류된 해당 ID만 검색함으로써 태그 ID 검색 시간을 단축한다. 결과적으로 본 논문의 제안 기법은 데이터베이스의 처리량 및 처리 시간을 감소시켜 태그 ID 인증을 위한 처리시간을 단축하고, 수동형 태그의 에너지 활용도를 향상시키는 것에 의해, RFID 시스템의 성능 향상을 가져온다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.433-439
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• 1998

In this paper, we present an approach to the structure identification based on the input space partition methods and to the parameter identification by hybrid learning method in neuro-fuzzy system. The structure identification can automatically estimate the number of membership function and fuzzy rule using grid partition, tree partition, scatter partition from numerical input-output data. And then the parameter identification is carried out by the hybrid learning scheme using back-propagation and least squares estimate. Finally, we sill show its usefulness for neuro-fuzzy modeling to truck backer-upper control.

• Smart Structures and Systems
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• 제6권1호
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• pp.39-56
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• 2010

Structural Control relies, with a great deal, on the ability of the control algorithm to identify the current state of the system, at any given point in time. When such algorithms are designed to perform in a smart manner, several smart technologies/devices are called upon to perform tasks that involve pattern recognition and control. Smart pattern recognition is proposed to replace/enhance traditional state identification techniques, which require the extensive manipulation of intricate mathematical equations. Smart pattern recognition techniques attempt to emulate the behavior of the human brain when performing abstract pattern identification. Since these techniques are largely heuristic in nature, it is reasonable to ensure their reliability under real life situations. In this paper, a neural network pattern recognition scheme is explored. The pattern identification of three structural systems is considered. The first is a single bay three-story frame. Both the second and the third models are variations on benchmark problems, previously published for control strategy evaluation purposes. A Neural Network was developed and trained to identify the deformed shape of structural systems under earthquake excitation. The network was trained, for each individual model system, then tested under the effect of a different set of earthquake records. The proposed smart pattern identification scheme is considered an integral component of a Smart Structural System. The Reliability assessment of such component represents an important stage in the evaluation of an overall reliability measure of Smart Structural Systems. Several studies are currently underway aiming at the identification of a reliability measure for such smart pattern recognition technique.

• 대한기계학회:학술대회논문집
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• 대한기계학회 2000년도 춘계학술대회논문집A
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• pp.493-498
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• 2000

The magnetic bearing systems are intrinsically unstable, and need the feedback control of electromagnetic forces with measured displacements. So the controller design plays an important role in constructing high performance magnetic bearing system. In case of magnetic bearing systems, the order of identified model is high because of unknown dynamics included in closed loop systems - such as sensor dynamics, actuator dynamics-and non-linearity of magnetic bearings itself. "Identification for control" - joint optimization of system identification and controller design- is proposed to get the limited-order model which is suited for the design of high-performance controller. We applied the joint identification/controller design scheme to MIMO rigid rotor system supported by magnetic bearings. Firs, we designed controller of a nonlinear simulation model of MIMO magnetic bearing system with this scheme and proved its feasibility. Then, we performed experiments on MIMO rigid rotor system supported by magnetic bearings, and the performance of closed-loop system is improved gradually during the iteration.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제5권1호
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• pp.6-12
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• 2004

RFID 태그의 인식에서는 인식률과 인식 시간이 매우 중요하며, 대량의 경제적인 태그를 이용하기 위해서는 단순한 구조를 요구한다 이러한 요인들로 인해 유무선 네트워크 환경의 MAC 프로토콜과는 다른 요구 사항을 갖게 된다. 본 논문에서는 복수의 태그를 충돌 없이 동시에 인식하기 위하여, 충돌이 발생하지 않도록 하는 통신방식으로서 월시함수에 의한 직교 채널을 이용하는 대역확산 기법의 적용 방법을 제안하고 이의 특성을 고찰한다. 제안 방식에서는 2 단계 인식방법을 이용하며, 제 1 단계에서는 태그에 내장된 고유 ID에 근거하여 특정 지연시간 후에 응답하도록 구성함으로써 충돌 문제를 해결하고, 제 2 단계에서는 기존의 폴링방식을 따르도록 하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제13권8호
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• pp.3779-3784
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• 2012

산업체 공정의 실시간 공정 모니터링과 진단은 생산 제품의 품질과 안전을 보장하는데 반드시 필요한 활동들의 하나이다. 그중에서 공정 진단은 공정에 발생된 특정 이상상황의 원인을 밝혀내는 것으로서 조업자들이 이상상황의 근본원인을 보다 효과적으로 도출하는데 도움을 줄 수 있다. 본 논문에서는 비선형 KFDA 기법과 데이터 전처리기법을 이용한 이상원인 진단방법을 적용하고 이의 진단 성능을 기존 선형 기법에 기반한 PCA 진단방법과 비교한다. 실제 공정을 모사한 Tennessee Eastman 공정 시뮬레이터의 공정 데이터를 통한 사례연구를 수행한 결과 기존 선형 진단 방법론 대비 신뢰할 수 있는 진단 결과를 얻을 수 있었다.

• 정보보호학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.47-57
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• 2000

본 논문에서는 디지털 컨텐츠의 전자상거래에서 사용될 수 있는 재분배자의 개선된 자동 식별기능을 갖는 효율적 인 익명성을 제공하는 핑거프린팅 방식을 제안한다. Domingo가 Electronic Letters에서 제안한 방식은 등록 프로토콜의 통신 회수와 식별프로토콜에서 지수 연산 회수가 너무 많아 전자상거래에서 비효율적이다. 제안하는 방식은 등록 프로토콜에서 통신 회수를 2-pass로 줄였고, 식별 프로토콜에서는 평균적으로 공개키 디렉토리 상에 있는 공개키 수에 반정도의 지수 연산의 회수가 필요했던 것을 단지 1번의 지수 연산으로 줄였다. 따라서, 디지털 컨텐츠의 전자상거래 가 일상 생활에서 쓰이게 됨에 따라 제안하는 방식의 이용 가치는 증대될 것이다.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제12권5호
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• pp.1798-1804
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• 2017

This paper presents an approach of the Gustafson-Kessel (GK) clustering algorithm's performance in fault identification on power transmission lines. The clustering algorithm is incorporated in a scheme that uses hybrid intelligent technique to combine artificial neural network and a fuzzy inference system, known as adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS). The scheme is used to identify the type of fault that occurs on a power transmission line, either single line to ground, double line, double line to ground or three phase. The scheme is also capable an analyzing the fault location without information on line parameters. The range of error estimation is within 0.10 to 0.85 relative to five values of fault resistances. This paper also presents the performance of the GK clustering algorithm compared to fuzzy clustering means (FCM), which is particularly implemented in structuring a data. Results show that the GK algorithm may be implemented in fault identification on power system transmission and performs better than FCM.