Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.18
no.6B
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pp.199-206
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2008
Broadcast encryption is a cryptographical primitive which is designed for a content provider to distribute contents to only privileged qualifying users through an insecure channel. Anyone who knows public keys can distribute contents by means of public key broadcast encryption whose technique can also be applicable to many other applications. In order to design public key broadcast encryption scheme, it should devise some methods that convert a broadcast encryption scheme based on symmetric key cryptosystem to a public key broadcast encryption. Up to this point, broadcast encryption scheme on trial for converting from symmetric key setting to asymmetric public key setting has been attempted by employing the Hierarchical Identity Based Encryption (HIBE) technique. However, this converting method is not optimal because some of the properties of HIBE are not quite fitting for public key broadcast schemes. In this paper, we proposed new converting method and an efficient public key broadcast encryption scheme Pub-PI which is obtained by adapting the new converting method to the PI scheme [10]. The transmission overhead of the Pub-PI is approximately 3r, where r is the number of revoked users. The storage size of Pub-PI is O($c^2$), where c is a system parameter of PI and the computation cost is 2 pairing computations.
Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.25
no.3
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pp.467-476
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2022
The Bank of Korea raised the benchmark interest rate by a quarter percentage point to 1.75 percent per year, and analysts predict that South Korea's policy rate will reach 2.00 percent by the end of calendar year 2022. Furthermore, because market volatility has been significantly increased by a variety of factors, including rising rates, inflation, and market volatility, many investors have struggled to meet their financial objectives or deliver returns. Banks and financial institutions are attempting to provide Robo-Advisors to manage client portfolios without human intervention in this situation. In this regard, determining the best hyper-parameter combination is becoming increasingly important. This study compares some activation functions of the Deep Deterministic Policy Gradient(DDPG) and Twin-delayed Deep Deterministic Policy Gradient (TD3) Algorithms to choose a sequence of actions that maximizes long-term reward. The DDPG and TD3 outperformed its benchmark index, according to the results. One reason for this is that we need to understand the action probabilities in order to choose an action and receive a reward, which we then compare to the state value to determine an advantage. As interest in machine learning has grown and research into deep reinforcement learning has become more active, finding an optimal hyper-parameter combination for DDPG and TD3 has become increasingly important.
Transactions of the Korean Society of Pressure Vessels and Piping
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v.18
no.2
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pp.69-76
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2022
In order to prepare for a future nuclear market, research for developing floating small modular reactor has been initiated with the aim of differentiating it from large nuclear power plants such as distributed power, heat supply to remote communities and sea water desalination. Depending on the characteristics of the small modular reactor, it is necessary to design a plate and shell heat exchanger that can be manufactured smaller than the U-tube recirculation method. In this study, 12 cases are selected by changing the diameter of the heat plate, the thickness of the device body and the size of the stiffener. Finite element analysis is performed by setting the stress classification lines for the point at which deformation is expected under external pressure conditions for these analysis cases. For the basic design of the plate and shell heat exchanger, the optimal conditions are derived by analyzing the tendency of stress change in the device body and stiffener.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.46
no.4
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pp.173-180
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2023
Smart factory companies are installing various sensors in production facilities and collecting field data. However, there are relatively few companies that actively utilize collected data, academic research using field data is actively underway. This study seeks to develop a model that detects anomalies in the process by analyzing spindle power data from a company that processes shafts used in automobile throttle valves. Since the data collected during machining processing is time series data, the model was developed through unsupervised learning by applying the Holt Winters technique and various deep learning algorithms such as RNN, LSTM, GRU, BiRNN, BiLSTM, and BiGRU. To evaluate each model, the difference between predicted and actual values was compared using MSE and RMSE. The BiLSTM model showed the optimal results based on RMSE. In order to diagnose abnormalities in the developed model, the critical point was set using statistical techniques in consultation with experts in the field and verified. By collecting and preprocessing real-world data and developing a model, this study serves as a case study of utilizing time-series data in small and medium-sized enterprises.
Journal of the Society of Naval Architects of Korea
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v.60
no.6
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pp.416-423
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2023
Recently, the design point of the propeller is gradually changing due to the demand for energy saving and environmental protection. Until recently, self-propulsion model tests were conducted using stock propellers and geometry information was provided to propeller designers, but the range of existing stock propellers did not keep up with the changing design points, and the range of series propellers required in the initial design was also insufficient. Future propeller performance requires high performance and eco-friendliness, and the need for expansion of series propellers has increased. In order to respond to future needs and provide a wide range of advantages in propeller design, KRISO manufactures about 100 series propellers and builds series data through a model tests. In this paper, the approach method for deriving the representative optimal shape to be applied to the 4-blade series propeller in the initial stage of series propeller development was summarized.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2005.06a
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pp.607-610
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2005
A remeshing algorithm using tetrahedral elements has been developed, which is adapted to the mesh density map constructed by a posteriori error estimation. In the finite element analyses of metal forging processes, numerical error increases as deformation proceeds due to severe distortion of elements. In order to reduce the numerical error, the desired mesh sizes in each region of the workpiece are calculated by a posteriori error estimation and the density map is constructed. Piecewise density functions are then constructed with the radial basis function in order to interpolate the discrete data of the density map. The sample mesh is constructed based on the point insertion technique which is adapted to the density function and the mesh size is controlled by moving and deleting nodes to obtain optimal distribution according to the mesh density function and the quality optimization function as well. After finishing the redistribution process of nodes, a tetrahedral mesh is constructed with the redistributed nodes, which is adapted to the density map and resulting in good mesh quality. A goodness and adaptability of the constructed mesh is verified with a testing measure. The proposed remeshing technique is applied to the finite element analyses of forging processes.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.17
no.1
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pp.31-38
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2004
Mechanical design process is generally accomplished by design, analysis, and test. Designers use programs fitting purpose, and obtain repeatedly a response of a simulation program, a sub-program for optimization. In this paper, shape optimization using approximate optimization technique is carried out with sequential design domain(SDD). In addition, algorithm executing Pro/Engineer and ANSYS automatically are adopted in the approximate optimization program by SDD. It is difficult for design problem to be approximated accurately for the whole range of design space. However, more or less accurate approximation is constructed if SDD is applied to that case. SDD starts with a certain range which is off-seted from midpoint of an initial design domain and then SDD of the next step is determined by a move limited. Convergence criterion is defined such that optimal point must be located within SDD during the two steps. Also, the PLBA(Pshenichny-Lim-Belegundu-Arora) algorithm is used to solve approximate optimization problems. This algorithm uses the second-order information and the active set strategy, in order to seek the direction of design variables.
Kim, Jung-Tae;Seo, Yang-Woo;Lee, Seung-Sang;Kim, So-Jung;Kim, Yong-Geun
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.22
no.4
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pp.611-620
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2021
The maintenance industry is mainly progressing based on condition-based maintenance after corrective maintenance and preventive maintenance. In condition-based maintenance, maintenance is performed at the optimum time based on the condition of equipment. In order to find the optimal maintenance point, it is important to accurately understand the condition of the equipment, especially the remaining useful life. Thus, using simulation data (C-MAPSS), a prediction model is proposed to predict the remaining useful life of a turbofan engine. For the modeling process, a C-MAPSS dataset was preprocessed, transformed, and predicted. Data pre-processing was performed through piecewise RUL, moving average filters, and standardization. The remaining useful life was predicted using principal component analysis and the k-NN method. In order to derive the optimal performance, the number of principal components and the number of neighbor data for the k-NN method were determined through 5-fold cross validation. The validity of the prediction results was analyzed through a scoring function while considering the usefulness of prior prediction and the incompatibility of post prediction. In addition, the usefulness of the RUL prediction model was proven through comparison with the prediction performance of other neural network-based algorithms.
In this study, the Habitat Suitability Index (HSI) was calculated in the Miho stream of the Geum river system, and the environmental ecological flow by point was evaluated. Two points (St.3 and St.8) representing the up and downstream of Miho Stream were selected, in order to calculate the Habitat Suitability Index, the depth and velocity at point where each species is appeared were investigated. The Habitat Suitability Index (HSI) was calculated by the Washington Department of Fish and Wildlife (WDFW) method using the number collected by water depth and velocity section and the results of the flow rate survey. Two target species were selected in this study; dominant species and swimming species sensitive to flow. In the case of a single species of Zacco platypus, the water depth was 0.1 - 0.5 m and the velocity was 0.2 - 0.5 m/s. For species of swimming fish, the water depth was 0.2 - 0.5 m and the velocity was 0.2 - 0.5 m/s. The discharge-Weighted Useable Area (WUA) relationship curve and habitat suitability distribution were simulated at the Miho Stream points St.3 and St.8. At the upstream St.3 of Miho Stream, the optimal discharge was simulated as 4.0 m3/s for swimming fishes and 2.7 m3/s for Zacco platypus. At the downstream point of St.8, species of swimming fish were simulated as 8.8 m3/s and Zacco platypus was simulated as 7.6 m3/s. In both points, the optimal discharge of swimming fish was over estimated. This is a result that the Habitat Suitability Index for swimming fish requires a faster flow rate than the habitat conditions of the Zacco platypus. In the calculation of the minimum discharge, the discharge of Zacco platypus is smaller and is evaluated to provide more Weighted Useable Area. In the case of swimming fishes, narrow range of depth and velocity increases the required discharge and relatively decreases the Weighted Useable Area. Therefore, when calculating the Habitat Suitability Index for swimming fishes, it is more advantageous to calculate the index including the habitat of all fish species than to narrow the range.
Objectives: Recently, the American Diabetes Association (ADA) redefined the criteria of prediabetes, which has lowered the diagnostic level of fasting plasma glucose (FPG) from 110 to 125 mg/dl, down to levels between 100 to 125mg/dl. The purpose of this study was to determine the predictive cutoff level of FPG as a risk for the development of diabetes mellitus in Korean men. Methods: A retrospective cohort study was conducted on 11,423 (64.5%) out of 17,696 males $\leq$30 years of age, and who met the FPG of $\leq$125 mg/dl and hemoglobin A1c of $\leq$ 6.4% criteria, without a history of diabetes, and who were enrolled at the screening center of a certain university hospital between January and December 1999. The subjects were followed from January 1999 to December 2002 (mean follow-up duration; 2.3(${\pm}0.7$) years). They were classified as normal (FPG <100mg/dl), high glucose (FPG $\geq$100mg/dl and <110mg/dl) and impaired fasting glucose (FPG $\geq$110mg/dl and $\leq$125mg/dl) on the basis of their fasting plasma glucose level measured in 1999. We compared the incidence of diabetes between the 3 groups by performing Cox proportional hazards model and used receiver operating characteristic analyses of the FPG level, in order to estimate the optimal cut-off values as predictors of incident diabetes. Results: At the baseline, most of the study subjects were in age in their 30s to 40s (mean age, 41.8(${\pm}7.1$) year). The incidence of diabetes mellitus in this study was 1.19 per 1,000 person-years (95% CI=0.68-1.79), which was much lower than the results of a community-based study that was 5.01 per 1,000 person-years. The relative risks of incident diabetes in the high glucose and impaired fasting glucose groups, compared with the normal glucose group, were 10.3 (95% CI=2.58-41.2) and 95.2 (95% CI= 29.3-309.1), respectively. After adjustment for age, body mass index, and log triglyceride, a FPG greater than 100mg/dl remained significant predictors of incident diabetes. Using the receiver operating characteristic (ROC) curve, the optimal cutoff level of FPG as a predictor of incident diabetes was 97.5 mg/dl, with a sensitivity and a specificity of 81.0% and 86.0%, respectively. Conclusion: These results suggest that lowering the criteria of impaired fasting glucose is needed in Korean male adults. Future studies on community-based populations, including women, will be required to determine the optimal cutoff level of FPG as a predictor of incident diabetes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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