• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권3호
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• pp.1722-1741
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• 2017

Intrusion detection techniques based on virtual machine introspection (VMI) provide high temper-resistance in comparison with traditional in-host anti-virus tools. However, the presence of semantic gap also leads to the performance and compatibility problems. In order to map raw bits of hardware to meaningful information of virtual machine, detailed knowledge of different guest OS is required. In this work, we present VDSM, a lightweight and general approach based on driver separation mechanism: divide semantic view reconstruction into online driver of view generation and offline driver of semantics extraction. We have developed a prototype of VDSM and used it to do intrusion detection on 13 operation systems. The evaluation results show VDSM is effective and practical with a small performance overhead.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제2호
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• pp.21-25
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• 2004

This paper suggests the techniques in determining the values of the steady-state equivalent circuit parameters of a three-phase squirrel-cage induction machine using immune algorithm. The parameter estimation procedure is based on the steady state phase current versus slip and input power versus slip characteristics. The proposed estimation algorithm is of a nonlinear kind based on clonal selection in immune algorithm. The machine parameters are obtained as the solution of a minimization of least-squares cost function by immune algorithm. Simulation shows better results than the conventional approaches.

• 한국생산제조학회지
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• 제22권2호
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• pp.292-297
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• 2013

Nowadays, a strategy of the self-optimizing machining process is an imperative approach to improve the product quality and increase productivity of manufacturing systems. This paper presents a concept of self-optimizing forming system that allows the forming system automatically to adjust the forming parameters online for guarantee the product quality and avoiding the machine stop. An intelligent monitoring system that has the functions of observation, evaluation and diagnostic is developed to evaluate the pully quality during forming process. Any abnormal variation of forming machining parameters could be detected and adjusted by an intelligent control system aiming to maintain the machining stability and the desired product quality. This approach is being practiced on the pully forming machine for evaluating the efficiency of the proposed strategy.

• 한국생산제조학회지
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• 제22권5호
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• pp.824-830
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• 2013

In ultra-precision machining, the inside temperature should be controlled precisely. The important factors are environmental conditions (outside temperature, humidity) and temperature conditions (cutting heat, spindle heat). Thus, in this study, an environmental control cell for the ultra-precision machine that could control the inside temperature and minimize effects of the surrounding environment to achieve a thermal deformation of less than 400nm of a specimen was designed and verified through C.F.D. Further, a method that could control the temperature precisely by using a blower, heat exchanger and heater was evaluated. As a result, this study established a C.F.D technic for the environmental control cell, and the specimen temperature was controlled to be within $17.465{\pm}0.055^{\circ}C$.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.807-812
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• 2007

최근 단일 은닉층을 갖는 전방향 신경회로망 구조로, 기존의 경사 기반 학습알고리즘들보다 학습 속도가 매우 우수한 ELM(Extreme Learning Machine)이 제안되었다. ELM 알고리즘은 입력 가중치들과 은닉 바이어스들의 초기 값을 무작위로 선택하고 출력 가중치들은 Moore-Penrose(MP) 일반화된 역행렬 방법을 통하여 구해진다. 그러나 입력 가중치들과 은닉층 바이어스들의 초기 값 선택이 어렵다는 단점을 갖고 있다. 본 논문에서는 최적화 알고리즘 중 박테리아 생존(Bacterial Foraging) 알고리즘의 수정된 구조를 이용하여 ELM의 초기 입력 가중치들과 은닉층 바이어스들을 선택하는 개선된 방법을 제안하였다. 실험을 통하여 제안된 알고리즘이 많은 입력 데이터를 가지는 문제들에 대하여 성능이 우수함을 보였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제2호
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• pp.521-524
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• 2004

최근 멀티미디어 기술의 발전 및 인터넷의 보급과 더불어 디지털 데이터가 가지는 복제의 용이성으로 인한 저자자의 소유권 보호와 인증에 대한 문제가 중시되고 있다. 이에 따라 디지털 데이터에 워터 마크를 삽입하여 소유권을 보호하고 데이터의 무결성을 보증하도록 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 본 논문에서는 디지털 영상을 주파수 광간으로 변환시킨 후 효과적인 워터마크 삽입을 위해 인간의 감지능력이 떨어지는 주파수 영역과 중요한 주파수 영역을 선택하였다. 그 다음 영상 전체에 반복적이며, 그 내용에 따라 적응적인 워터 마크를 삽입하는 방법을 제시하였다. 주파수 광간으로 변환하는 방법으로는 수직, 수평, 대각선의 3가지 방향성과 다 해상도 (Multi-resolution) 특성을 갖는 웨이블릿 변환을 택하였다. 웨이블릿 기반의 이미지 워터마킹 방법을 LabVIEW의 Machine Vision을 이용하여 지능적인 워터마크를 구현한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.655-660
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• 2003

일반적으로 Support Vector Machine은 이진 분류 모형에 있어 우수한 성능을 보이지만 모델의 한계로 인하여 다중 패턴의 분류 문제에는 쉽게 적용하기가 어렵다. 본 논문에서는 이진 분류를 포함한 다중 레이블을 갖는 데이터의 정확한 패턴 분류를 위하여 Zhu가 제안한 Import Vector Machine에 커널 Bagging 전략을 적용하여 분류의 정확성을 향상시키기 위한 Import Vector Voting 모형을 제안한다. 이러한 Import Vector Voting 모형은 다수의 커널함수를 적용한 결과 중에서 가장 성능이 우수한 커널함수를 이용하여 최종 분류를 수행하기 위한 voting 전략으로 사용한다. 본 논문에서 제안하는 Import Vector Voting 모형은 이진 분류를 포함한 3개 이상의 다중 패턴 데이터에 대한 분류 문제에 있어 매우 정확한 분류 성능을 보임을 실험을 통해 입증한다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제16권4호
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• pp.25-35
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• 2017

본 연구는 야간 시간대의 농기계 주행시 등화장치 장착여부에 따른 운전자의 야간시인성분석을 목표로 하였다. 야간시인성 분석을 위해 등화장치에 대한 휘도측정실험과 안구운동측정기기를 활용한 주시시간측정실험을 수행하였다. 휘도측정실험결과, 농기계와의 상대거리가 가까워지며 등화장치의 상태가 양호해질수록 휘도 값이 증가하는 것으로 나타났다. 또한, 주시시간측정실험에서는 주행속도에 상관없이 등화장치의 상태가 양호해질수록 농기계에 대한 총 주시시간이 증가하는 것으로 나타났다. 연구결과, 농기계에 등화장치를 장착할 경우 농기계에 대한 운전자의 야간 시인성이 향상되어 농기계사고의 예방에 큰 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제12권9호
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• pp.926-934
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• 2006

This paper proposes intelligent control of a virtual walking machine that can generate infinite floor for various surfaces and can provide proprioceptive feedback of walking to a user. This machine allows users to participate in a life-like walking experience in virtual environments with various terrains. The controller of the machine is implemented hierarchically, at low-level for robust actuator control, at mid-level fur platform control to compensate the external forces by foot contact, and at high-level control for generating walking trajectory. The high level controller is suggested to generate continuous walking on an infinite floor for various terrains. For the high level control, each independent platform follows a man foot during the swing phase, while the other platform moves back during single stance phase. During double limb support, two platforms manipulate neutral positions to compensate the offset errors generated by velocity changes. This control can, therefore, satisfy natural walking conditions in any direction. Transition phase between the swing and the stance phases is detected by using simple switch sensor system, while human foot motions are sensed by careful calibration with a magnetic motion tracker attached to the shoe. Experimental results of walking simulations at level ground, slope, and stairs, show that with the proposed machine, a general person can walk naturally on various terrains with safety and without any considerable disturbances. This interface can be applied to various areas such as VR navigations, rehabilitation, and gait analysis.

• Advances in nano research
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• 제16권6호
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• pp.623-638
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• 2024

This study investigates the thermal post-buckling behavior of concrete eccentric annular sector plates reinforced with graphene oxide powders (GOPs). Employing the minimum total potential energy principle, the plates' stability and response under thermal loads are analyzed. The Haber-Schaim foundation model is utilized to account for the support conditions, while the transform differential quadrature method (TDQM) is applied to solve the governing differential equations efficiently. The integration of GOPs significantly enhances the mechanical properties and stability of the plates, making them suitable for advanced engineering applications. Numerical results demonstrate the critical thermal loads and post-buckling paths, providing valuable insights into the design and optimization of such reinforced structures. This study presents a machine learning algorithm designed to predict complex engineering phenomena using datasets derived from presented mathematical modeling. By leveraging advanced data analytics and machine learning techniques, the algorithm effectively captures and learns intricate patterns from the mathematical models, providing accurate and efficient predictions. The methodology involves generating comprehensive datasets from mathematical simulations, which are then used to train the machine learning model. The trained model is capable of predicting various engineering outcomes, such as stress, strain, and thermal responses, with high precision. This approach significantly reduces the computational time and resources required for traditional simulations, enabling rapid and reliable analysis. This comprehensive approach offers a robust framework for predicting the thermal post-buckling behavior of reinforced concrete plates, contributing to the development of resilient and efficient structural components in civil engineering.