• 대한전자공학회논문지
• /
• 제12권4호
• /
• pp.21-27
• /
• 1975

본 논문에서는 분기가 있는 일반조합논리회로의 다중결함을 검출할 수 있는 테스트집합을 구하는 절차를 유도하였다. 일반논리회로를 우선 내부분기점을 전후하여 이를 분기가 없는 부분회로로 분리하고 각 부분회로에 대한 최소테스트집합을 구한다. 다음에 각 부분테스트를 최대한으로 병립시켜 합성테스트를 구하여 종합적인 일차입력벡터를 정한다. 이러날 수 있는 모든 결함을 빠짐없이 피복할 수 있는 최소테스트집합을 구해가는 과정에 대해서는 각 를 들어 상세히 설명하였다. In this paper, a procedure for deriving of multiple fault detection test sets is presented for fan-out reconvergent combinational logic networks. A fan-out network is decomposed into a set of fan-out free subnetworks by breaking the internal fan-out points, and the minimal detecting test sets for each subnetwork are found separately. And then, the compatible tests amonng each test set are combined maximally into composite tests to generate primary input binary vectors. The technique for generating minimal test experiments which cover all the possible faults is illustrated in detail by examples.

• International Journal of Computer Science & Network Security
• /
• 제21권5호
• /
• pp.31-34
• /
• 2021

The article considers the possibilities of increasing the accuracy of estimates of the parameters of the trajectory of the target with the provision of a given probability of stable support of the air object, in particular, during its maneuver. The aim of the work is to develop a filtration algorithm that provides a given probability of stable tracking of the air object by determining the regular components of filtration errors, in particular, when maneuvering the air object, and their compensation with appropriate correction of filter parameters and estimates of air object trajectory parameters.

• 정보보호학회논문지
• /
• 제26권5호
• /
• pp.1305-1311
• /
• 2016

스마트 팩토리는 제품의 전 생산 과정에 정보통신기술(ICT: Information and Communications Technologies)을 접목하여, 생산 비용의 절감 및 공정 개선 등을 이룰 수 있는 지능형 공장을 의미한다. 스마트 팩토리를 구현하기 위해서는 필연적으로 내부 설비들이 외부 네트워크와 연결되어야 하며, 이는 기존 폐쇄 망으로 운영되던 설비들이 외부 네트워크에 노출됨으로써 보안 취약성 증가하게 된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 일반 네트워크에 사용하고 있는 보안 장비를 적용할 수는 있으나 이 방법만 가지고는 스마트 팩토리 망에서의 보안 위협을 완벽하게 차단하는 것은 불가능하며 보안 침해 사고가 발생 시 물리적, 경제적 피해는 산정할 수 없을 정도로 클 것이다. 이에 본 논문에서는 스마트 팩토리에 적용 가능한 보안 기법들을 알아보며 안전한 스마트 팩토리를 위한 전용 보안 게이트웨이 및 보안 게이트웨이가 가져야할 주요 융합 보안 기술을 제안한다.

• 정보보호학회논문지
• /
• 제33권5호
• /
• pp.761-773
• /
• 2023

본 논문에서는 딥러닝 분야에서 사용되는 신경망 모델, 그중에서도 다중 계층 퍼셉트론 모델에 사용되는 지수함수 기반의 활성화 함수를 근사 함수로 대체하고, 근사 함수에 마스킹을 적용함으로써 신경망 모델의 추론 과정의 전력 분석 저항성을 높이는 방법을 제안한다. 이미 학습된 값을 사용하여 연산하는 인공 신경망의 추론 과정은 그 특성상 가중치나 편향 등의 내부 정보가 부채널 공격에 노출될 위험성이 있다. 다만 신경망 모델의 활성화 함수 계층에서는 매우 다양한 함수를 사용하고, 특히 지수함수 기반의 활성화 함수에는 마스킹 기법 등 통상적인 부채널 대응기법을 적용하기가 어렵다. 따라서 본 연구에서는 지수함수 기반의 활성화 함수를 단순한 형태로 근사하여도 모델의 치명적인 성능 저하가 일어나지 않음을 보이고, 근사 함수에 마스킹을 적용함으로써 전력 분석으로부터 안전한 순방향 신경망 모델을 제안하고자 한다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제36권11B호
• /
• pp.1422-1432
• /
• 2011

무선 네트워크가 요즘 들어 기술적인 도약을 이루면서 그 적용범위나 역할이 중요해지고 있다. 국방 분야에서도 무선 네트워크를 도입하여 유선의 한계를 극복하고 개선하려는 움직임도 적지 않으며 특히 현재 해군 함정 내부에서의 대부분의 통신을 유선을 이용하기 때문에 복잡하고 비효율적이다. 본 논문에서는 함정 내 무선 네트워크 구축을 위해서 일반적인 실내 전파환경과는 많은 차이점을 가지는 함정 내 격실 및 복도에 대해 전파 환경 측정실험을 실시하고 모델링을 하였다. 함체 전체가 철 구조물로 이뤄진 특수 환경인 함정 내에서 2.4GHz 대역의 주파수에 대한 CW 측정을 통해 전파환경 특성을 분석하고 함정 내부공간에 대한 전파 경로 손실 모델을 제시하며, 전파 추적 시뮬레이션 기법을 통해 측정 결과와 비교 분석하였다. 더욱이, 기존에 연구되었던 실내 전파환경에 대한 전파 경로손실 모텔과 비교 분석하여 차이점을 도출하여 함정 내 무선 네트워크의 활용방안에 대해 고찰하였다.

• Journal of Preventive Medicine and Public Health
• /
• 제43권6호
• /
• pp.472-478
• /
• 2010

Cancer is a leading cause of death around the world. Education is at the core of cancer prevention activities, especially programs targeting empowering existing public health workforce. In the past 10 years, researchers at the University of Pittsburgh have been building the Global Health Network Supercourse project, a library of over 4500 online lectures and a network of nearly 50000 public health professionals in 174 countries. As of November 2010, the overall number of Supercourse participants from Asia exceeds 7000 participants. The Supercourse network has been investigating methods for Internet based recruitment of cancer prevention professionals in order to network cancer experts locally and globally, including the use of mHealth technologies for cancer research education and for NCD registries. Supercourse is a tool that can offer a solution to the challenges of information sharing, especially in the field of NCDs and cancer. In this paper, we highlight the need for the development of Cancer Supercourse with Satellite in Asia and encourage faculty members from Asia to join the network.

• 대한산업공학회지
• /
• 제42권2호
• /
• pp.138-150
• /
• 2016

This study aims to analyze the structure and characteristics of the domestic online game industry using network analysis. In particular, two-mode network analysis is employed to measure the network structure, centrality, and cluster for two types of online game platforms, online games and mobile games, from 1996 to 2014. We also conduct a dynamic analysis to capture the structural changes in the ecosystem by internal and external environmental changes before and after turning point for each online game platform. It is revealed that the online game econsystem has the higher number of clusters and higher concentration ratio than those of mobile game ecosystem. In dynamic analysis, both platforms exhibit similar trends over time with the increasing number of clusters, enlargement of largest cluster's size, and decreasing concentration ratio. This study is expected to provide fruitful implications for strategic decision making of online game companies and policy making for the online game industry.

• 디지털산업정보학회논문지
• /
• 제11권4호
• /
• pp.61-68
• /
• 2015

MANET has various vulnerability in wireless network and is more vulnerable in security because central management is not performed. In particular, routing attack may decrease performance of the overall network because the mobile node acts as a router. In this paper, we proposed authentication technique for improving the reliability of the network by increasing the integrity of the routing control packet and blocking effectively attacks that occur frequently in the inside. The proposed technique is consisted of two authentication methods of ZCN and N2N. ZCN authentication method is to elect CA nodes and monitor the role of the CA nodes. N2N authentication method is for an integrity check on the routing packets between nodes. Index key is determined by combining the hop count value to shared key table issued from CA in order to increase the robustness of the internal attack. Also, the overhead of key distribution was reduced by distributing a shared key to nodes certificated from CA. The excellent performance of the proposed method was confirmed through the comparison experiments.

• International Journal of Computer Science & Network Security
• /
• 제22권6호
• /
• pp.319-331
• /
• 2022

The latest global COVID-19 pandemic has made the use of facial masks an important aspect of our lives. People are advised to cover their faces in public spaces to discourage illness from spreading. Using these face masks posed a significant concern about the exactness of the face identification method used to search and unlock telephones at the school/office. Many companies have already built the requisite data in-house to incorporate such a scheme, using face recognition as an authentication. Unfortunately, veiled faces hinder the detection and acknowledgment of these facial identity schemes and seek to invalidate the internal data collection. Biometric systems that use the face as authentication cause problems with detection or recognition (face or persons). In this research, a novel model has been developed to detect and recognize faces and persons for authentication using scale invariant features (SIFT) for the whole segmented face with an efficient local binary texture features (DLBP) in region of eyes in the masked face. The Fuzzy C means is utilized to segment the image. These mixed features are trained significantly in a convolution neural network (CNN) model. The main advantage of this model is that can detect and recognizing faces by assigning weights to the selected features aimed to grant or provoke permissions with high accuracy.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제21권2호
• /
• pp.395-400
• /
• 2017

본 논문에서는 산소 센서를 이용하여 CMAC 신경회로망 학습제어에 의한 차량의 연료분사 제어방법에 대해 논한다. 기본 차량 내연기관과 연료 분사 제어시스템의 동역학적인 비선형성으로 인하여 불연속적인 연로를 분사한다. 정밀 연료 분사량 제어에 어려움을 발생시키기 때문에 엔진성능은 저하된다. 본 연구에서는 CMAC 신경회로망을 이용한 연료 분사시스템을 제안한다. CMAC 신경회로망은 매우 넓은 범위의 함수로부터 비선형 관계를 학습 할 수 있고, 학습이 빠르며, 수렴 특성을 가지고 있다. 그리고 산소 센서의 출력특성을 파악하여 연료분사 속도를 계산해서 설정된 공연비 값을 유지시켜준다. 게다가 기존 가솔린 엔진의 구조변경이 없이 어떤 상황에서도 공연비를 정밀하게 제어할 수 있으며, 배기가스 배출량을 절감시킬 수 있다. 시뮬레이션을 통해 일반적인 차량의 제어 방법과 비교 분석하였고, 제안된 방법이 차량의 연비 향상과 친환경 성능 등에 더 효과적임을 확인하였다.