Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.21
no.5
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pp.14-21
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2020
In order to provide confidential services between two communicating parties, block data encryption using a symmetric secret key is applied. A power analysis attack on a cryptosystem is a side channel-analysis method that can extract a secret key by measuring the power consumption traces of the crypto device. In this paper, we propose an attack model that can recover the secret key using a power analysis attack based on a deep learning convolutional neural network (CNN) algorithm. Considering that the CNN algorithm is suitable for image analysis, we particularly adopt the recurrence plot (RP) signal processing method, which transforms the one-dimensional power trace into two-dimensional data. As a result of executing the proposed CNN attack model on an XMEGA128 experimental board that implemented the AES-128 encryption algorithm, we recovered the secret key with 22.23% accuracy using raw power consumption traces, and obtained 97.93% accuracy using power traces on which we applied the RP processing method.
This study is about the influence of authors' centrality on research outcomes in a large-scale collaborative research network. Using the social network analysis method, five types of centralities were derived. Six research outcomes of individual researchers were also derived through bibliographic information of the social science field for the last 10 years. A multivariate regression analysis was conducted to examine the causal relationship between the centrality and research outcome, and the effect of centrality on research outcomes was found to be statistically significant. The result of this study shows that the revised citation and H-index significantly influenced the authors' centrality. This result can imply that the centrality of the researcher can expect a considerable influence of the thesis as well as a certain level of productivity. The meaning of this study is to analyze the effect of centrality on the research outcomes of the large-scale collaborative research network in the past decade, and is carefully to suggest a guideline in order to support new research information services for active researchers and the advancement of collaborative research. This study has its limitation for interpreting the diverse academic fields of the social sciences in a uniform way. In future study, it is necessary to conduct studies using various weighted indices for network centrality in order to measure the influence of research.
The purpose of this study was to investigate the conceptual structure of subjects related to matter having pre-service elementary school teachers by applying semantic network analysis (SNA). The analyzed concepts in the subjects of matter were 6 words such as 'atom', 'molecule', 'ion', 'electron', 'matter' and 'particle'. The results of SNA of the concepts are as follows : 1. In the semantic network of 'atom', words having a high betweenness centrality were linked with the words based on both the scientific context and the everyday context. 2. The network of 'molecule' was analyzed to be more organized than the network of the 'atom'. 3. In the network of 'ion', the group of words of the scientific context was distinguished from the group of words of the everyday context. 4. The network of 'electron' was analyzed to be more oriented on electricity and magnetism in the field of physics. 5. In the network of 'matter', the words related to compounds were linked with knowledge of history of science. 6. The network of 'particle' was not structured with words based on particulate nature of matter.
This paper utilizes social network analysis to examine the structural characteristics and trade dynamics of the renewable energy (hydropower, wind energy, and solar energy) trade network within the RCEP region from 2011 to 2020. The findings reveal: (1) The renewable energy trade network within the RCEP exhibits dynamism, heterogeneity, and an uneven development. The solar energy network is the most balanced and stable, while the wind energy network lags and shows marked fluctuations, with the hydropower network falling between these two. This demonstrates the diversity of energy trade within the region. (2) China, Singapore, and Japan are identified as the key exporting and importing countries, with Vietnam showing substantial growth potential. Individual analyses shed light on the stark disparities in trade status among nations, reflecting the diverse roles and future potential of member countries. (3) The QAP regression analysis reveals a significant influence of environmental pressure, particularly carbon dioxide emissions, on the renewable energy trade network. This study contributes to promoting environmental sustainability and energy security in the RCEP region and provides empirical evidence for global renewable energy trade strategies.
Lim Seung-Bin;Kwon Ho;Kwon Sam-Young;Choi Seung-kil;Baek Soo-Hyun;Lee Ju
KIEE International Transaction on Electrical Machinery and Energy Conversion Systems
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v.5B
no.2
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pp.123-128
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2005
This paper presents an analysis of the permanent magnet overhang effect for the permanent magnetic actuator. Generally, the overhang is often used to increase the force density in permanent magnet machineries. The overhang is particularly profitable in reducing the volume after increasing the force density per volume when using the overhang effect of the permanent magnet. Therefore, the 3D Equivalent Magnetic Circuit Network Method (3D EMCN) has been used in this paper. According to the plunger position, the flux distribution per overhang length and the holding force are quantitatively compared. Furthermore, an appropriate length of the overhang has been proposed. To confirm the accuracy of the analysis method, the results of 2D FEM and 3D FEM are compared for the basic model.
Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.14
no.3
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pp.121-125
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2011
EMTP-RV is the very powerful program to analyze the dynamic operation of the power system. To use this package in the large complex power system, it is very important to simplify the power system to simple equivalent network. In our study the 100 MVA STATCOM is placed at 345kV "MIGUM" which is the one of the 345kV substations of the Korean Electric Power System that is consist of more than 1000-bus. MIGUM substation is connected with 7 separated transmission lines to main Korean Electric power system. We developed a new method to simplify the network except the substation that we want to analysis. The power system outside the 345kV substation is modeled into the equivalent network. The loop network outside the substation can be modeled to simplified Thevenin equivalent network. The proposed method is applied to IEEE-14 Reliability Test System and the results shows the effectiveness of the method.
In the malware distribution network existing on the web, there is a central node that plays a key role in distributing malware. If you find and block this node, you can effectively block the propagation of malware. In this study, a centrality search method applied with risk analysis in a complex network is proposed, and a method for finding a core node in a malware distribution network is introduced through this approach. In addition, there is a big difference between a benign network and a malicious network in terms of in-degree and out-degree, and also in terms of network layout. Through these characteristics, we can discriminate between malicious and benign networks.
In the present study, the neural network (NN) model with cluster analysis method was developed to predict storm surge in the whole Korean coastal regions with special focuses on the regional extension. The model used in this study is NN model for each cluster (CL-NN) with the cluster analysis. In order to find the optimal clustering of the stations, agglomerative method among hierarchical clustering methods was used. Various stations were clustered each other according to the centroid-linkage criterion and the cluster analysis should stop when the distances between merged groups exceed any criterion. Finally the CL-NN can be constructed for predicting storm surge in the cluster regions. To validate model results, predicted sea level value from CL-NN model was compared with that of conventional harmonic analysis (HA) and of the NN model in each region. The forecast values from NN and CL-NN models show more accuracy with observed data than that of HA. Especially the statistics analysis such as RMSE and correlation coefficient shows little differences between CL-NN and NN model results. These results show that cluster analysis and CL-NN model can be applied in the regional storm surge prediction and developed forecast system.
Kim, Hyun-Houng;Lee, Woo-Nam;Kim, Wook;Park, Jong-Bae;Shin, Joong-Rin
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.58
no.10
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pp.1902-1910
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2009
This paper presents a graphical windows-based program for the education and training for novel network reduction. The object of developed simulator is to provide users with a simple and useable tool for gaining an intuitive feel for power system analysis. The developed simulator consists of the main module (MMI,GUI), the location marginal price module (LMP), the clustering module and network reduction module. Each module has a separate graphical and interactive interfacing window. The developed simulator needs with the PSS/E input data format, generator cost function, location information. Line admittances of reduced network was determined by using the power flow method(Newton-Raphson). So line flow of reduced network is almost same to original power system. Results of reduced network are compared on the window in the tabular format. Therefore, the developed simulator can be utilized as a useful tool for effective education and training for power system analysis.
It needs to conceptualize watershed with triangular or rectangular elements and to analyze the changes in hydrological components of each element for distributed modeling of rainfall-runoff process. This study is the network analysis of watershed grid for flow routing occurred in each element when analyzing rainfall-runoff process by one-dimensional kinematic wave equation. Single flow direction from D8-method(deterministic eight-neighbors method) is used, and the information of flow direction and flow accumulation are used to determine the computation order of each element. The application theory of finite volume method is suggested for each flow direction pattern between elements, and it is applied it to calculate the flow of each grid. Network analysis method from this study is applied to GRM(Grid based Rainfall-runoff Model) which is physically based distributed rainfall-runoff model, and the results from simplified hypothetical watersheds are compared with $Vflo^{TM}$ to examine the reasonability of the method. It is applied to Jungrangcheon watershed in Han river for verification, and examination of the applicability to real site. The results from Jungrangcheon watershed show good agreement with measured hydrographs, and the application of the network analysis method to real site is proper.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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