This article presents a security module based on a field programmable gate array (FPGA) to mitigate man-in-the-middle cyber attacks. Nowadays, the FPGA is considered to be the state of the art in nuclear power plants I&C systems due to its flexibility, reconfigurability, and maintainability of the FPGA technology; it also provides acceptable solutions for embedded computing applications that require cybersecurity. The proposed FPGA-based security module is developed to mitigate information-gathering attacks, which can be made by gaining physical access to the network, e.g., a man-in-the-middle attack, using a cryptographic process to ensure data confidentiality and integrity and prevent injecting malware or malicious data into the critical digital assets of a nuclear power plant data communication system. A model-based system engineering approach is applied. System requirements analysis and enhanced function flow block diagrams are created and simulated using CORE9 to compare the performance of the current and developed systems. Hardware description language code for encryption and serial communication is developed using Vivado Design Suite 2017.2 as a programming tool to run the system synthesis and implementation for performance simulation and design verification. Simple windows are developed using Java for physical testing and communication between a personal computer and the FPGA.
센서네트워크 시스템을 응용한 u-Healthcare 시스템 기술에 대한 많은 연구가 진행되고 있다. 이를 사람이 아닌 동물에 적용시켜 애완동물의 상태를 웹을 통하여 관리할 수 있는 uPetCare(Ubiquitous Pet-Care System)을 설계 및 구현하였다. uPetCare System의 주된 기능으로는 1) 센서를 통한 데이터의 수집, 2) 멀티-홉 통신 3) 싱크 노드에서의 데이터 압축(compression) 및 정리(aggregation), 4) 웹 서버에서의 데이터 저장, 5) AJAX 기술을 통한 실시간 정보 확인 6) 상황 인지 시스템을 통한 펫 관리 시스템을 포함한다.
도심지에는 상 하수관로, 가스관, 수소관 등 필요에 따라 여러 가지 배관이 매설된다. 매설된 배관은 시간이 경과됨에 따라 균열 등으로 노후화되면서 폭발, 누수 등의 사고 발생 위험을 가지게 된다. 이러한 위험을 방지하기 위해 많은 노후 배관 수리, 교체되지만, 배관의 위치 또한 변경될 수 있다. 변경된 배관의 위치를 확인하지 못하면 배관을 건드려서 사고가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 GPR을 사용하여 지하 단면 영상을 얻고, Faster R-CNN을 활용하여 지하 배관의 위치를 추정해보고, augmentation을 적용하여 부족한 데이터를 늘려서 실험을 진행하였다.
The purpose of this study is to suggest a guideline that can be used as a standard for consultation and review by environmental impact assessment consultation and review practitioner to enhance the practical effectiveness of creating alternative habitats. The consultation stage of environmental impact assessment was significantly divided into 1) preparation of draft environmental impact assessment reports and gathering of consensus thereon, 2) preparation of environmental impact assessment reports and consultation thereon, 3) follow-up survey of environmental impacts(under construction) and 4) follow-up survey of environmental impacts(in operation). And it was suggested that the procedures of creating alternative habitat by each consultation stage were linked in order of 1) planning, 2) designing, 3) construction, and 4) post-monitoring and maintenance. The basic principles were also proposed for each stage of consultation on environmental impact assessment and procedure for the creation of alternate habitats. Then, issues and methods to be reviewed by the consulting agency and review agency of environmental impact assessment were presented in detail. The guideline of this study provides important information not only to environmental impact assessment consultation and review practitioner, but also to developers and environmental impact assessment agents who plan, construct, and manage alternative habitats.
정보통신기술 발전에 따라 국방분야에 ICT 제품의 공급이 증가하면서 잠재적 보안의 위협이 증가하고 있다. 국방 전력지원체계 및 무기체계의 정보시스템에 대한 공격을 통해 정보수집 및 파괴 등 무력화를 시도하는 경우 치명적 위협이 될 수 있다. 이에 국방분야에서 ICT 제품의 생산, 운용단계에서 유지보수 단계까지 고려한 공급망 전단계의 보안대책이 필요하다. 본 논문에서는 국방 ICT 공급망 생명주기 단계별 12개의 ICT 공급망 보안위협 대응을 위한 기술적, 관리적 방안을 제시하였다.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제13권3호
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pp.124-129
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2021
As the 4th industrial era is in full swing, the public's interest in related technologies such as artificial intelligence, big data, and block chain is increasing. As artificial intelligence technology is used in various industrial fields, the need for research methods incorporating artificial intelligence technology in related fields is also increasing. Evidence collection among digital forensic investigation techniques is a very important procedure in the investigation process that needs to prove a specific person's suspicions. However, there may be cases in which evidence is damaged due to intentional damage to evidence or other physical reasons, and there is a limit to the collection of evidence in this situation. Therefore, this paper we intends to propose an artificial intelligence-based evidence collection system that analyzes numerous image files reported by citizens in real time to visually check the location, user information, and shooting time of the image files. When this system is applied, it is expected that the evidence expected data collected in real time can be actually used as evidence, and it is also expected that the risk area analysis will be possible through big data analysis.
Purpose: Smart city has been observed to benefit most urban areas in different nations. Despite its advantages in the promotion of environmental sustainability and improving business competency in the current context, various literature review papers should be introduced to analyze its drawbacks. The present research aims to provide valuable suggestions for sustainable smart cities development. Research design, data and methodology: Using the qualitative content analysis (QCA), the current author could understand the target audience's motivations and habits by gathering data. This implies that the author may predict the kinds of future initiatives. As a result, the current researcher could ensure developed pertinent research questions and a well-planned method for analyzing the replies. Results: The implementation of green city development suggests encouraging the greening of public spaces and reducing heat from the atmosphere caused by the emission of gases from vehicles and companies. Smart cities are offering a new industrial paradigm that is based on the convergence of information technology. Conclusions: The projection illustrates that most people are migrating to the cities, which calls for an immediate transformation to overcome the immense pressure of making the city accessible, sustainable, prosperous, and safer. Therefore, implementing smart cities within the current world promotes efficiency and increases business sustainability.
무선 센서 네트워크(Wireless Sensor Network : WSN)는 저가의 소형 센서를 활용해서 무선으로 사용되기 때문에 제한된 배터리 전력을 가지고 있다. 배터리를 교체할 수 없으므로 센서 노드의 수명은 배터리의 수명과 직결되므로 전력을 효율적으로 사용하여 네트워크의 수명을 극대화해야 한다. 본 연구에서는 대표적인 에너지 효율적 라우팅 프로토콜인 PEGASIS(: Power-Efficient Gathering in Sensor Information System)를 기반으로 싱크 노드로부터의 거리에 따라 계층화하여 하나의 체인이 아닌 다중 체인을 구성하는 프로토콜을 제안한다. 제안하는 프로토콜은 노드 간 전송 거리를 줄여서 불필요한 에너지 소모를 막아 네트워크 수명을 높일 수 있음을 확인하였다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권5호
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pp.53-64
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2023
Early detection of endometrial carcinoma in uterus is essential for effective treatment. Endometrial carcinoma is the worst kind of endometrium cancer among the others since it is considerably more likely to affect the additional parts of the body if not detected and treated early. Non-invasive medical computer vision, also known as medical image processing, is becoming increasingly essential in the clinical diagnosis of various diseases. Such techniques provide a tool for automatic image processing, allowing for an accurate and timely assessment of the lesion. One of the most difficult aspects of developing an effective automatic categorization system is the absence of huge datasets. Using image processing and deep learning, this article presented an artificial endometrium cancer diagnosis system. The processes in this study include gathering a dermoscopy images from the database, preprocessing, segmentation using hybrid Fuzzy C-Means (FCM) and optimizing the weights using the Whale Optimization Algorithm (WOA). The characteristics of the damaged endometrium cells are retrieved using the feature extraction approach after the Magnetic Resonance pictures have been segmented. The collected characteristics are classified using a deep learning-based methodology called Long Short-Term Memory (LSTM) and Bi-directional LSTM classifiers. After using the publicly accessible data set, suggested classifiers obtain an accuracy of 97% and segmentation accuracy of 93%.
Recently, growing emphasis has been placed on the installation of rain gardens. However, previous rain garden studies have mainly focused on physicochemical effects such as rainfall runoff management and water quality improvement. Therefore, this study aims to investigate general perceptions of rain gardens and landscape aesthetics among rain garden visitors. To achieve this goal, a survey of 100 rain garden visitors was conducted, gathering information about their general perceptions of rain gardens and landscape aesthetics at three pre-selected rain garden locations. Results showed that rain garden recognition was limited to 34% of the respondents, indicating that most people were not aware of rain gardens and were unable to notice differences between rain gardens and traditional gardens. However, stronger support for rain gardens was observed among those who were aware of the concept, those who recognized that rain garden planting types are differentiated from traditional gardens, and those who rated positively the landscape aesthetic value of rain gardens. The main findings are expected to encourage further studies of quantitative indicators by conducting a correlation analysis between aesthetics and functionality of rain gardens.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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