Electricity industries throughout the world are undergoing unprecedented changes. As a result, these changes lead to the separation of traditional integrated utilities and the introduction of competition in order that increase efficiency in electricity industry. Direct load control (DLC) system in competitive electricity market has a hierarchical interactive operation system, therefore, its control logic is also applied by bilateral interactive method that interchanges information related to interruptible load between operation hierarchies. Consequently, load curtailment allocation algorithm appropriate for new DLC system is required, and based on interchanged information, this algorithm should be implemented by most efficient way for each operation hierarchy. In this paper, we develop the load curtailment allocation algorithm in an emergency for new DLC system. Especially, the optimal algorithm for load aggregator (LA) that participates in competitive electricity market as a main operator for load management is developed.
Recently, federated learning (FL) has increased prominence as a viable approach for enhancing user privacy and data security by allowing collaborative multi-party model learning without exchanging sensitive data. Despite this, most present FL systems still depend on a centralized aggregator to generate a global model by gathering all submitted models from users, which could expose user privacy and the risk of various threats from malicious users. To solve these issues, we suggested a safe FL framework that employs differential privacy to counter membership inference attacks during the collaborative FL model training process and empowers blockchain to replace the centralized aggregator server.
본 연구는 초기수용자를 대상으로 수집자공급형 웹기반 학술정보데이터베이스의 사용성에 대한 정량적 및 정성적 평가를 실시하고, 개인의 특성에 따른 사용성 평가에 있어서의 차이를 분석한 탐색적 연구이다. Kolb 학습유형, 성별, 이용자교육 참가여부와 같은 이용자의 특성에 따른 탐색소요시간과 이용자 관점에서의 사용용이성, 용어이해도, 주제분류 이해도 및 만족도에 있어서의 차이가 있는지 살펴보았다. 분석 결과, Kolb 학습유형에서의 동화적 학습자와 조절적 학습자 간에 탐색소요시간에 있어서 통계적으로 유의한 차이가 있는 것으로 나타났으며, 사용용이성과 용어이해도에 대한 인식에 있어서 성별에 따른 통계적으로 유의한 차이가 나타났다. 그러나 이용자교육 참가여부에 따른 탐색소요시간과 사용성 인식에 있어서는 통계적으로 유의한 차이가 나타나지 않았다.
무선 센서 네트워크에서 지역 감시는 데이터를 보호하는 효과적인 방법이지만 기존의 방법은 위조 데이터를 탐지하는데 많은 통신 부하를 요구하며, 이는 네트워크 수명을 단축시키는 결과를 야기한다. 따라서 본 논문에서는 시큐어 데이터 병합에 소요되는 에너지 소모 저감을 목적으로 하는 새로운 감시 기반 시큐어 데이터 병합 및 허위 데이터 필터링 방법을 제안한다. 제안된 방법에서 애그리게이터와 이의 감시 노드는 60o의 내각을 갖도록 분할된 육분원형 클러스터를 기반으로 데이터 병합을 수행한다. 그리고 데이터 병합 과정에서 메시지 인증 코드(MAC)의 비교를 통해 애그리게이터에 의해 병합된 데이터와 감시 노드에 의해 감지된 데이터가 불일치하는 것으로 판단되면 병합 데이터는 전달 애그리게이터에 의해 소거된다. 시뮬레이션에 의하면 제안된 방법은 평균 소모 에너지 측면에서 DAA 프로토콜에비해에너지 소모가 64% 감소되었음을확인하였다. 또한 이를통해제안된 프로토콜은DAA 프로토콜에 비해 네트워크 수명을 283% 연장 가능하며, 이 때 데이터 정확도 측면에서의 성능 저하는 없었다.
데이터 병합은 무선 센서 네트워크의 주요 기술이지만 다수의 보안 문제를 유발할 수 있으며, 이들 가운데 하나가 데이터 병합 과정 중의 compromised node에 의한 허위 데이터 삽입이나 메시지 누락이다. 이 문제에 대한 대부분의 기존 해결책은 암호화에 의존하고 있는데, 이들은 많은 연산량과 통신 부하를 필요로 한다. 이와 같은 요구 조건에도 불구하고 기존 방법들은 공격 노드의 탐지가 아닌 공격의 확인 기능만을 가진다. 이러한 제약 사항은 공격이 반복적으로 발생하는 경우, 센서 노드의 에너지 낭비를 유발한다. 비록 기존의 한 연구에서 허위 데이터 삽입점을 식별하는 기능을 제공하고 있지만, 이 방법은 전체 노드 중 최대 50%의 노드만이 데이터 전송에 참여하는 단점을 가진다. 따라서 공격자 확인이 가능할 뿐만 아니라, 동시에 데이터 전송에 참여하는 노드의 수를 증가시킬 수 있는 새로운 접근 방법이 요구된다. 본 논문에서는 허위 데이터 삽입 혹은 메시지 누락을 수행하는 compromised aggregator에 대한 대응을 위해 모니터링 기반 시큐어 데이터 병합 프로토콜을 제안한다. 제안된 프로토콜은 크게 병합 트리 작성과 시큐어 데이터 병합으로 구성되는데, 시큐어 데이터 병합에는 모니터링을 기반으로 하는 비정상 데이터 삽입 탐지와 최소한의 암호화 기법이 사용된다. 시뮬레이션 결과에 따르면 제안된 프로토콜은 데이터 전송에 참여하는 노드의 수를 95% 수준으로 증가시키는 동시에, 허위 데이터 삽입 혹은 메시지 누락을 수행하는 compromised node의 탐지가 가능한 것으로 확인되었다. 한편 제안된 프로토콜에서 compromised node를 추적하는데 요구하는 통신 오버헤드는 전체 노드의 수가 n일 때, O(n)으로 기존 연구보다 우수하거나 유사한 수준을 가진다.
Electric vehicles (EVs) are significant resources for demand response (DR). Thus, it is essential for EV aggregators to quantitatively evaluate their capability for DR. In this paper, a concept of dynamic equivalent battery (DEB) is proposed as a metric for evaluating the DR performance using EVs. The DEB is the available virtual battery for DR. The capacity of DEB is determined from stochastic calculation while satisfying the charging requirements of each EV, and it varies also with time. Further, a new indicator based on the DEB and time-varying electricity prices, named as value of DEB (VoDEB), is introduced to quantify the value of DEB coupled with the electricity prices. The effectiveness of the DEB and the VoDEB as metrics for the DR performance of EVs is verified with the simulations, where the difference of charging cost reduction between direct charging and optimized bidding methods is used to express the DR performance. The simulation results show that the proposed metrics accord well with the DR performance of an EV fleet. Thus, an EV aggregator may utilize the proposed concepts of DEB and VoDEB for designing an incentive scheme to EV users, who participate in a DR program.
웹 사이트에서 제공하는 콘텐츠의 일부 또는 전체를 다른 서비스에서 이용할 수 있도록 해주는 신디케이션 기술인 RSS(Really Simple Syndication)는 다양한 웹 사이트 상의 콘텐츠를 요약하고, 상호 공유하고 주고받을 수 있도록 만든 표준이다. 본 논문에서는 과학기술 연구자들이 웹상에 존재하는 신디케이션 된 과학기술 콘텐츠(또는 feed)를 효과적으로 이용할 수 있도록 주제를 중심으로 수집(aggregation)하여 저장(archive)하는 시스템을 구현하고 이의 활용방안을 제안한다. 또한 제안된 중앙의 수집기(aggregator) 시스템에 사용자가 직접 채널을 등록함으로써 다른 사용자에게 RSS 채널을 추천하고 이를 통해 연구자간의 지식 공유를 유도할 수 있다.
This paper proposed the context awareness reasoning system to provide the personalized services dynamically in a ubiquitous mobile environments. The proposed system is designed to provide the personalized services to mobile users and consists of the context aggregator and the knowledge manager. The context aggregator can collect information from networks through Open API Gateway as well as sensors in a various ubiquitous environment. And it can also extract the place types through the geocoding and the social address domain ontology. The knowledge manager is the core component to provide the personalized services, and consists of activity reasoner, user pattern learner and service recommender to provide the services predict by extracting the optimized service from user situations. Activity reasoner uses the ontology reasoning and user pattern learner learns with previous service usage history and contexts. And to design service recommender easy to flexibly apply in dynamic environments, service recommender recommends service in the only use of current accessible contexts. Finally, we evaluate the learner and recommender of proposed system by simulation.
디지털 콘텐트의 폭발적인 증가로 인해, 어떻게 하면 e-resource를 효율적으로 관리하고, Dead Link를 방지하며, 이용자들에게 관련된 콘텐트나 서비스를 체계적으로 안내하고 서비스할 수 있을까? 하는 e-Challenge에 직면해 있다. 본 논문에서는 분산되어 있는 다양한 과학기술정보를 수집하여 지식베이스화(Knowledge Base)하고, 관련정보 간 밀겹합된 링크를 생성함으로써 정보자원에 대한 접근성을 획기적으로 개선하고, 참조링킹 등 차별화된 서비스와 이용자별 최적 정보자원을 제공하는 지식 나침반인 과학기술정보링크센터(CLICK)를 구축하였다. 과학기술정보링크센터를 통하여 전 세계 출판사, 초록 & 색인DB, 검색포털, 원문복사서비스(DDS), 전자도서관, Full Text DB, Aggregator 등이 표준화된 방식으로 연계되면 서비스 채널을 다양화할 수 있으며, 이용자들은 자신들의 이용목적이나 상황에 따라 서비스 채널을 자유롭게 선택할 수 있는 이점이 있다.
본 연구는 소셜 뉴스 집적 서비스(Social news aggregation service)에서 뉴스의 수명주기 패턴을 카테고리 별로 분석하여 사용자의 관심 변화를 예측할 수 있는 통계적 모델 제시를 목적으로 한다. 인터넷 뉴스는 사용자의 관심이 단시간에 집중되며 시간에 따른 사용자 관심의 쇠퇴가 명확하게 드러나는 웹 자원으로, 사용자 관심 변화에 대한 다양한 연구가 현재 진행 중에 있다. 본 연구는 뉴스의 수명주기를 카테고리 별로 분석하여 사용자 관심의 쇠퇴 정도를 예측할 수 있는 통계적 모델을 도출하였으며 소셜 뉴스 서비스 제공자(Social news aggregator)의 콘텐트 게시 정책이 사용자 관심의 급격한 성장을 발생시키는 주된 외부적 요인임을 분석하였다. 본 연구에서 제안된 인터넷 뉴스의 수명주기 모델은 독자의 관심을 지속시키면서 다양한 콘텐트를 공급하려는 소셜 뉴스 집적 서비스에 유용하게 적용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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