Jiping Li;Yuanyuan Zhang;Lixiang Shen;Jing Cao;Wenwu Xie;Yi Zheng;Shouyin Liu
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.18
no.3
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pp.801-825
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2024
For Internet of Things, it is more preferred to have immediate access to environment information from sensor nodes (SNs) rather than from gateway nodes (GWNs). To fulfill the goal, mutual authentication scheme between user and SNs with session key (SK) negotiation is more suitable. However, this is a challenging task due to the constrained power, computation, communication and storage resources of SNs. Though lots of authentication schemes with SK negotiation have been designed to deal with it, they are still insufficiently secure and/or efficient, and some even have serious vulnerabilities. Therefore, we design an efficient secure authentication scheme with session key negotiation (eSAS2KN) for wireless sensor networks (WSNs) utilizing fuzzy extractor technique, hash function and bitwise exclusive-or lightweight operations. In the eSAS2KN, user and SNs are mutually authenticated with anonymity, and an SK is negotiated for their direct and instant communications subsequently. To prove the security of eSAS2KN, we give detailed informal security analysis, carry out logical verification by applying BAN logic, present formal security proof by employing Real-Or-Random (ROR) model, and implement formal security verification by using AVISPA tool. Finally, computation and communication costs comparison show the eSAS2kN is more efficient and secure for practical application.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.46
no.4
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pp.199-208
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2023
Taguchi method is one of the most popular approaches for design optimization such that performance characteristics become robust to uncontrollable noise variables. However, most previous Taguchi method applications have addressed a single-characteristic problem. Problems with multiple characteristics are more common in practice. The multi-criteria decision making(MCDM) problem is to select the optimal one among multiple alternatives by integrating a number of criteria that may conflict with each other. Representative MCDM methods include TOPSIS(Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution), GRA(Grey Relational Analysis), PCA(Principal Component Analysis), fuzzy logic system, and so on. Therefore, numerous approaches have been conducted to deal with the multi-characteristic design problem by combining original Taguchi method and MCDM methods. In the MCDM problem, multiple criteria generally have different measurement units, which means that there may be a large difference in the physical value of the criteria and ultimately makes it difficult to integrate the measurements for the criteria. Therefore, the normalization technique is usually utilized to convert different units of criteria into one identical unit. There are four normalization techniques commonly used in MCDM problems, including vector normalization, linear scale transformation(max-min, max, or sum). However, the normalization techniques have several shortcomings and do not adequately incorporate the practical matters. For example, if certain alternative has maximum value of data for certain criterion, this alternative is considered as the solution in original process. However, if the maximum value of data does not satisfy the required degree of fulfillment of designer or customer, the alternative may not be considered as the solution. To solve this problem, this paper employs the desirability function that has been proposed in our previous research. The desirability function uses upper limit and lower limit in normalization process. The threshold points for establishing upper or lower limits let us know what degree of fulfillment of designer or customer is. This paper proposes a new design optimization technique for multi-characteristic design problem by integrating the Taguchi method and our desirability functions. Finally, the proposed technique is able to obtain the optimal solution that is robust to multi-characteristic performances.
This study presents a new nationwide quantitative precipitation estimation (QPE) based on the hybrid surface rainfall (HSR) technique using the weather radar network of Korea Meteorological Administration (KMA). This new nationwide HSR is characterized by the synthesis of reflectivity at the hybrid surface that is not affected by ground clutter, beam blockage, non-meteorological echoes, and bright band. The nationwide HSR is classified into static (STATIC) and dynamic HSR (DYNAMIC) mosaic depending on employing a quality control process, which is based on the fuzzy logic approach for single-polarization radar and the spatial texture technique for dual-polarization radar. The STATIC and DYNAMIC were evaluated by comparing with official and operational radar rainfall mosaic (MOSAIC) of KMA for 10 rainfall events from May to October 2014. The correlation coefficients within the block region of STATIC, DYNAMIC and MOSAIC are 0.52, 0.78, and 0.69, respectively, and their mean relative errors are 34.08, 30.08, and 40.71%.
Smart base isolation systems developed for structures in high seismic regions cannot be directly applied to structures in regions of low-to-moderate seismicity, such as Korea. Therefore, the problems that occur by applying the smart base isolation system for high seismic regions to the structures in regions of low-to-moderate seismicity have been investigated in this study. To this end, a five-story building is used as an example, and an MR damper and low damping elastomeric bearings were used to compose a smart base isolation system. Artificial earthquakes are simulated for ground motions in regions of high and low-to-moderate seismicity. Based on numerical simulation results, the MR damper capacity that can provide good control is quite different among regions of high and low-to-moderate seismicity. Moreover, it is noted that the properties of a smart base isolation system for the regions of low-to-moderate seismicity should be carefully designed because the base isolation effects of the smart base isolation system for high seismic regions deteriorate when it is applied to the structures in regions of low-to-moderate seismicity.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.7
no.4
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pp.228-235
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2007
The main purpose of this paper is to manage the container property effectively at the container yard by applying the RTLS technology to the field of port logistics. Yet, many kinds of noises happen to be inputted with the distance value(between the reader and the tag) which is to be inputted into the location identification algorithm, which makes the distance value jumped due to the system noise of the ultrasonic sensor module and the measurement noise. The Kalman Filter is widely used to prevent this jump occurrence; the noises are eliminated by using the EKF(Extended Kalman Filter) while considering that the distance information of the ultrasonic sensor is non-linear. Also, the 3D RTLS system at the port container yard suggested in this research is designed not to be interrupted for its ultrasonic transmission by positioning the antenna at the front of each sector of the container where the active tags are installed. We positioned the readers, which function as antennas for location identification, to four places randomly in the absolute coordinate and let the positions of the active tags identified by using the distance data delivered from the active tags. For the location identification algorithm used in this paper, the triangulation measurement that is most used in general is applied and newly reorganized to calculate the position of the container. In the first experiment, we dealt with the error resulting in the angle and the distance of the ultrasonic sensor module, which is the most important in the hardware performance; in the second, we evaluated the performance of the location identification algorithm, which is the most important in the software performance, and tested the noise cancellation effects for the EKF. According to the experiment result, the ultrasonic sensor showed an average of 3 to 5cm error up to $45^{\circ}$ in case of $60^{\circ}$ or more, non-reliable linear distances were obtained. In addition, the evaluation of the algorithm performance showed an average of $4^{\circ}{\sim}5^{\circ}$ error due to the error of the linear distance-this error is negligible for most container location identifications. Lastly, the experiment results of noise cancellation and jump preservation by using the EKF showed that noises were removed in the distance information which was entered from the input of the ultrasonic sensor and as a result, only signal was extracted; thus, jumps were able to be removed and the exact distance information between the ultrasonic sensors could be obtained.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.19
no.3
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pp.388-397
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2009
There are many tasks which require robotic manipulators interaction with environment. It consists of three control problems, i.e., position control, impact control and force control. The position control means the way of reaching to the environment. The moment of touching to the environment yields the impact control problem and the force control is to maintain the desired force trajectory after the impact with the environment. These three control problems occur in sequence, so each control algorithm can be developed independently. Especially for redundant manipulators, each of these three control problems has been important independent research topic. For example, joint torque minimization and impulse minimization are typical techniques for such control problems. The three control problems are considered as a single task in this paper. The position control strategy is developed to improve the performance of the task, i.e., minimization of the individual joint torques and impulse. Therefore, initial conditions of the impact control problem are optimized at the previous position control algorithm. Such a control strategy yields improved result of the impact control. Similarly, the initial conditions for the force control problem are indirectly optimized by the previous position control and impact control strategies. The force control algorithm uses the individual joint torque minimization concept. It also minimizes the force disturbances. The simulation results show the proposed control strategy works well.
A novel approach, hybrid surface rainfall (KNU-HSR) technique developed by Kyungpook Natinal University, was utilized for improving the radar rainfall estimation. The KNU-HSR technique estimates radar rainfall at a 2D hybrid surface consistings of the lowest radar bins that is immune to ground clutter contaminations and significant beam blockage. Two HSR techniques, static and dynamic HSRs, were compared and evaluated in this study. Static HSR technique utilizes beam blockage map and ground clutter map to yield the hybrid surface whereas dynamic HSR technique additionally applies quality index map that are derived from the fuzzy logic algorithm for a quality control in real time. The performances of two HSRs were evaluated by correlation coefficient (CORR), total ratio (RATIO), mean bias (BIAS), normalized standard deviation (NSD), and mean relative error (MRE) for ten rain cases. Dynamic HSR (CORR=0.88, BIAS= $-0.24mm\;hr^{-1}$, NSD=0.41, MRE=37.6%) shows better performances than static HSR without correction of reflectivity calibration bias (CORR=0.87, BIAS= $-2.94mm\;hr^{-1}$, NSD=0.76, MRE=58.4%) for all skill scores. Dynamic HSR technique overestimates surface rainfall at near range whereas it underestimates rainfall at far ranges due to the effects of beam broadening and increasing the radar beam height. In terms of NSD and MRE, dynamic HSR shows the best results regardless of the distance from radar. Static HSR significantly overestimates a surface rainfall at weaker rainfall intensity. However, RATIO of dynamic HSR remains almost 1.0 for all ranges of rainfall intensity. After correcting system bias of reflectivity, NSD and MRE of dynamic HSR are improved by about 20 and 15%, respectively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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