• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제12권4호
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• pp.1435-1441
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• 2017

Distributed generation (DG) in the future will play an important role in the electricity supply systems, in wich can provide DG capacity from a few hundred kW to tens of MW. However, it is connected to the local power grid, DG will have certain influence on the power quality of the power grid. One of the most significant effects is that they will change the configuration of the local power grid as well as affecting the operation mode of the grid. This paper presents a method of finding the optimal open loop, analyzing and selecting the appropriate mode of operation to reduce power losses of power distribution networks that includes DG.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 통신소사이어티 추계학술대회논문집
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• pp.60-63
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• 2003

This paper describes the design and the simulation of a V-band single pole double throw (SPDT) FET switch fur millimeter-wave applications using drain impedance transformation network with CPW transmission line. The designed switch has about 10% bandwidth at 60GHz. Insertion loss is better than 3dB fur the ON state and Isolation is larger than 30dB fer the OFF state. The maximum isolation is 43.4dB at 60GHz with input power of 10dBm. The yield analysis is done considering the effects of pHEMT variations.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.1327-1332
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• 2015

본 연구에서는 WiFi 무선망을 통한 VoIP 서비스의 품질에 영향을 주는 요소들을 분석하였다. VoIP 품질에 영향을 주는 요소로는 VoIP 통화의 수, WiFi 구간의 비음성 트래픽, 백본망내의 패킷 손실율과 단대단 지연등이 있다. WiFi 구간내 비음성 트래픽이 없으며 백본망의 패킷 손실율이 4%이고 단대단 지연이 90msec인 경우 G.729a 코덱으로는 12통화가 가능하며 G.729a VAD 코덱으로는 27통화까지 서비스 가능하였다. 분석결과 WiFi 구간의 데이터 트래픽과 TCP/IP망내 지연 및 패킷 손실율이 통화품질에 많은 영향을 주고 있는 것으로 확인되었으며 양질의 통화를 제공하기 위해서는 단대단 지연과 패킷 손실율을 최소한으로 유지하는 것 외에도 AP내에서 일종의 VoIP 호 접속 제어를 할 필요가 있는 것으로 판단된다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권4호
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• pp.2012-2027
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• 2019

Nutritional disorders are one of the most common diseases of crops and they often result in significant loss of agricultural output. Moreover, the imbalance of nutrition element not only affects plant phenotype but also threaten to the health of consumers when the concentrations above the certain threshold. A number of disease identification systems have been proposed in recent years. Either the time consuming or accuracy is difficult to meet current production management requirements. Moreover, most of the systems are hard to be extended, only detect a few kinds of common diseases with great difference. In view of the limitation of current approaches, this paper studies the effects of different trace elements on crops and establishes identification system. Specifically, we analysis and acquire eleven types of tomato nutritional disorders images. After that, we explore training and prediction effects and significances of super resolution of identification model. Then, we use pre-trained enhanced deep super-resolution network (EDSR) model to pre-processing dataset. Finally, we design and implement of diagnosis system based on deep learning. And the final results show that the average accuracy is 81.11% and the predicted time less than 0.01 second. Compared to existing methods, our solution achieves a high accuracy with much less consuming time. At the same time, the diagnosis system has good performance in expansibility and portability.

• 정보보호학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.545-552
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• 2012

최근 우리는 급격한 정보통신 기술의 발달로 큰 변화를 겪었으며, 기존의 기반 시설들 및 서비스들이 정보통신기술과 융합되면서, 다시 한 번 환경 변화를 눈앞에 두고 있다. 정보통신의 발달은 이러한 이점들 외에도 여러 부작용을 낳고 있으며, 이러한 부작용들은 금전적 피해뿐만 아니라 국가적인 재난 상황으로 발전될 소지가 있다. 따라서 이들에 대한 탐지 및 신속한 대응이 중요하며, 이와 관련한 많은 시도가 이루어지고 있다. 이러한 예로는 침입탐지시스템이 있을 수 있다. 그러나 침입탐지시스템은 특정 트래픽이나, 파일이 악성인지 여부를 판단하는데 중점을 두고 있으며, 현재까지 변종이나 새롭게 개발된 악성 코드에 대한 탐지는 힘들다. 따라서 본 논문에서는 네트워크의 현재의 상황과 과거의 상황들을 비교하여, 현재 시점의 네트워크 모델이 정상인지 비정상인지를 판단할 수 있는 방법에 대해 제안한다.

• 대한기계학회:학술대회논문집
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• 대한기계학회 2000년도 춘계학술대회논문집A
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• pp.814-820
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• 2000

This papers investigates the combined effects of parameters such as die surface finish, die directionality of stoning, contact pressure and draw speed on the resulting friction factor. Also, this study show the correlation between the NN(Neural Network) and DOE (Design of Experiments) to reduce the number of experiments without the loss of the effects of parameter upon friction factor. The experiments were run in random order with at least three replicates. It was found that the directional stoning orthogonal to the pulling direction is lower friction than directional stoning parallel to the pulling direction using FCD55 die and SPCEN

• 대한기계학회논문집A
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• 제25권2호
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• pp.312-322
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• 2001

This paper investigates the combined effects of parameters such as die surface finish, die directionality of stoning contact pressure and draw speed on the resulting coefficient of friction. Also, this study show the correlation between the NN(Neural Network) and DOE(Design of Experiments) to reduce the number of experiments without the loss of the effects of parameter upon coefficient of friction. The experiments were run in random order with at least three replicates. It was found that the directional stoning orthogonal to the pulling direction is lower friction than directional stoning parallel to the pulling directi on using FCD55 die and SPCEN.

• 정보처리학회논문지C
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• 제11C권6호
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• pp.787-798
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• 2004

네트워크 가용 대역폭의 확보와 전송 효율성에 대한 고려는 고속/대용량 데이터의 처리를 위해 중요한 요소 기술이다. 대형 프레임의 사용은 TCP의 처리율 향상과 시스템 부하를 감소시켜 전송 효율성을 크게 향상 시킨다. 이러한 대형 프레임의 영향은 LAN 상황 및 시스템 측면에 국한되어 연구되어 왔고 경쟁 트래픽들과의 상관관계에 대한 논의는 충분히 고려되지 않고 있다. 본 논문에서는 다양한 네트워크 환경 하에서 대형 프레임이 트래픽 경로를 공유하는 경쟁 트래픽에 미치는 영향을 네트워크 모의실험을 통해 분석했다. 실험 결과를 통해 대형 프레임의 자원 선점 특성을 완화하기 위해서 가용대역폭의 확보가 중요하며 무손실, 저지연 환경이 대형 프레임을 이용한 종단 간 성능을 크게 향상시킴을 확인한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제36권9A호
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• pp.749-757
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• 2011

본 논문에서는 무선 네트워크 환경에서의 패킷 손실에 따른 영상 스트리밍 서비스의 영상 열화를 최소화 시키는 And-Or 트리 기반의 LT 패킷화 알고리즘을 제안한다. 심볼들의 효율적인 패킷화를 위해 And-Or 트리를 통한 심볼들 간의 관계를 분석하고 이 관계를 바탕으로 LT 부호화 심볼들이 포함된 패킷들 간의 의존성을 줄여 패킷손실에 대한 영향을 최소화 시키는 패킷화 알고리즘을 설계한다. 마지막으로 무선 네트워크 환경에서 영상 스트리밍 시스템을 통해 제안한 패킷화 알고리즘이 기존의 패킷화 알고리즘보다 더 향상된 복호화 성능과 영상 화질을 제공할 수 있음을 보인다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권12호
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• pp.213-218
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• 2021

This paper proposes a technique for detecting a significant threat that attempts to get sensitive and confidential information such as usernames, passwords, credit card information, and more to target an individual or organization. By definition, a phishing attack happens when malicious people pose as trusted entities to fraudulently obtain user data. Phishing is classified as a type of social engineering attack. For a phishing attack to happen, a victim must be convinced to open an email or a direct message [1]. The email or direct message will contain a link that the victim will be required to click on. The aim of the attack is usually to install malicious software or to freeze a system. In other instances, the attackers will threaten to reveal sensitive information obtained from the victim. Phishing attacks can have devastating effects on the victim. Sensitive and confidential information can find its way into the hands of malicious people. Another devastating effect of phishing attacks is identity theft [1]. Attackers may impersonate the victim to make unauthorized purchases. Victims also complain of loss of funds when attackers access their credit card information. The proposed method has two major subsystems: (1) Data collection: different websites have been collected as a big data corresponding to normal and phishing dataset, and (2) distributed detection system: different artificial algorithms are used: a neural network algorithm and machine learning. The Amazon cloud was used for running the cluster with different cores of machines. The experiment results of the proposed system achieved very good accuracy and detection rate as well.