KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권6호
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pp.2518-2533
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2020
In wireless sensor networks, adversaries may physically capture sensor nodes on the fields, and use them to launch false positive attacks (FPAs). FPAs could be conducted by injecting forged or old sensing reports, which would represent non-existent events on the fields, with the goal of disorientating the base stations and/or reducing the limited energy resources of sensor nodes on the fields. Researchers have proposed various mitigation methods against FPAs, including the statistical en-route filtering scheme (SEF). Most of these methods are based on key pre-distribution schemes and can efficiently filter injected false reports out at relay nodes through the verification of in-transit reports using the pre-distributed keys. However, their filtering power may decrease as time goes by since adversaries would attempt to capture additional nodes as many as possible. In this paper, we propose an adaptive key distribution method that could maintain the security power of SEF in WSNs under such circumstances. The proposed method makes, if necessary, BS update or re-distribute keys, which are used to endorse and verify reports, with the consideration of the filtering power and energy efficiency. Our experimental results show that the proposed method is more effective, compared to SEF, against FPAs in terms of security level and energy saving.
There has been much effort to find suitable methods for structural analysis in the mid-frequency region where traditional low frequency methods have increasing uncertainties whilst statistical energy analysis is not strictly applicable. Systems consisting of relatively stiff beams coupled to flexible plates have a particularly broad mid-frequency region where the beams support only a few modes whilst the plate has a high modal density and modal overlap. A system of two parallel beams coupled to a plate is investigated based on the wave method, which is an approximate method. Muller's method is utilised for obtaining complex roots of a dispersion wave equation, which does not converge in the conventional wave method based on a simple iteration. The wave model is extended from a single-beam-plate system, to a plate with two identical beams which is modelled using a symmetric-antisymmetric technique. The important hypothesis that the coupled beam wavenumber is sufficiently smaller than the plate free wavenumber is experimentally verified. Finally, experimental results such as powers and energy ratios show the validity of the analytical wave models.
Tungsten disulfide (WS2) nanosheets have attracted considerable attention because of their unique optical and electrical properties. Several methods for fabrication of WS2 nanosheets have been developed. However, methods for mass production of high-quality WS2 nanosheets remain challenging. In this study, WS2 nanosheets were fabricated using mechano-chemical ball milling based on the synergetic effects of chemical intercalation and mechanical exfoliation. The ball-milling time was set as a variable for the optimized fabricating process of WS2 nanosheets. Under the optimized conditions, the WS2 nanosheets had lateral sizes of 500-600 nm with either a monolayer or bilayer. They also exhibited high crystallinity in the 2H semiconducting phase. Thus, the proposed method can be applied to the exfoliation of other transition metal dichalcogenides using suitable chemical intercalants. It can also be used with high-performance WS2-based photodiodes and transistors used in practical semiconductor applications.
Technology for high-level-waste disposal employing a multibarrier concept using engineered and natural barrier in stable bedrock at 300-1,000 m depth is being commercialized as a safe, long-term isolation method for high-level waste, including spent nuclear fuel. Managing heat generated from waste is important for improving disposal efficiency; thus, research on efficient heat management is required. In this study, thermal management methods to maximize disposal efficiency in terms of the disposal area required were developed. They efficiently use the land in an environment, such as Korea, where the land area is small and the amount of waste is large. The thermal effects of engineered barriers and natural barriers in a high-level waste disposal repository were analyzed. The research status of thermal management for the main bedrocks of the repository, such as crystalline, clay, salt, and other rocks, were reviewed. Based on a characteristics analysis of various heat management approaches, the spent nuclear fuel cooling time, buffer bentonite thermal conductivity, and disposal container size were chosen as efficient heat management methods applicable in Korea. For each method, thermal analyses of the disposal repository were performed. Based on the results, the disposal efficiency was evaluated preliminarily. Necessary future research is suggested.
Metal hydride based hydrogen storage under moderate temperature and pressure gives the safety advantage over the gas and liquid storage methods. Still solid-state hydrogen storage including metal hydride is below the DOE target level for automotive applications, but it can be adapted to stationary or miliary application reasonably. In order to develop a modular solid state hydrogen storage system that can be applied to a distributed power supply system composed of renewable energy - water electrolysis - fuel cell, the heat transfer and hydrogen storage characteristics of the metal hydride necessary for the module system design were investigated using AB5 type metal hydride, LCN2 ($La_{0.9}Ce_{0.1}Ni_5$). The planetary high energy mill (PHEM) treatment of LCN2 confirmed the initial hydrogen storage activation and hydrogen storage capacity through surface modification of LCN2 material. Expanded natural graphite (ENG) addition to LCN2, and compression molding at 500 atm improved the thermal conductivity of the solid hydrogen storage material.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권2호
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pp.907-923
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2020
For the severe haze situation in the Beijing-Tianjin-Hebei region, conventional fine particulate matter (PM2.5) concentration prediction methods based on pollutant data face problems such as incomplete data, which may lead to poor prediction performance. Therefore, this paper proposes a method of predicting the PM2.5 concentration based on image analysis technology that combines image data, which can reflect the original weather conditions, with currently popular machine learning methods. First, based on local parameter estimation, autoregressive (AR) model analysis and local estimation of the increase in image blur, we extract features from the weather images using an approach inspired by free energy and a no-reference robust metric model. Next, we compare the coefficient energy and contrast difference of each pixel in the AR model and then use the percentages to calculate the image sharpness to derive the overall mass fraction. Furthermore, the results are compared. The relationship between residual value and PM2.5 concentration is fitted by generalized Gauss distribution (GGD) model. Finally, nonlinear mapping is performed via the wavelet neural network (WNN) method to obtain the PM2.5 concentration. Experimental results obtained on real data show that the proposed method offers an improved prediction accuracy and lower root mean square error (RMSE).
The telegrapher's theory was used to develop a new formulation for the neutron noise equation. Telegrapher's equation is supposed to demonstrate a more realistic approximation for neutron transport phenomena, especially in comparison to the diffusion theory. The physics behind such equation implies that the signal propagation speed is finite, instead of the infinite as in the case of ordinary diffusion. This paper presents the theory and results of the development of a new method for calculation of the neutron noise using the telegrapher's equation as its basis. In order to investigate the differences and strengths of the new method against the diffusion based neutron noise, a comparison was done between the behaviors of two methods. The neutron noise based on SN transport considered as a precision measuring point. The Green's function technique was used to calculate the neutron noise based on telegrapher's and diffusion methods as well as the transport. The amplitude and phase of Green's function associated with the properties of the medium and frequency of the noise source were obtained and their behavior was compared to the results of the transport. It was observed, the differences in some cases might be considerable. The effective speed of propagation for the noise perturbations were evaluated accordingly, resulting in considerable deviations in some cases.
In the research of speech recognition, locating the beginning and end of a speech utterance in a background of noise is of great importance. Since the background noise presenting to record will introduce disturbance while we just want to get the stationary parameters to represent the corresponding speech section, in particular, a major source of error in automatic recognition system of isolated words is the inaccurate detection of beginning and ending boundaries of test and reference templates, thus we must find potent method to remove the unnecessary regions of a speech signal. The conventional methods for speech endpoint detection are based on two simple time-domain measurements - short-time energy, and short-time zero-crossing rate, which couldn't guarantee the precise results if in the low signal-to-noise ratio environments. This paper proposes a novel approach that finds the Lyapunov exponent of time-domain waveform. This proposed method has no use for obtaining the frequency-domain parameters for endpoint detection process, e.g. Mel-Scale Features, which have been introduced in other paper. Comparing with the conventional methods based on short-time energy and short-time zero-crossing rate, the novel approach based on time-domain Lyapunov Exponents(LEs) is low complexity and suitable for Digital Isolated Word Recognition System.
As the Internet is prevalent in our life, harmful contents have been increasing on the Internet, which has become a very serious problem. Among them, pornographic video is harmful as poison to our children. To prevent such an event, there are many filtering systems which are based on the keyword based methods or image based methods. The main purpose of this paper is to devise a system that classifies the pornographic videos based on the audio information. We use Mel-Cepstrum Modulation Energy (MCME) which is modulation energy calculated on the time trajectory of the Mel-Frequency cepstral coefficients (MFCC) and MFCC as the feature vector and Gaussian Mixture Model (GMM) as the classifier. With the experiments, the proposed system classified the 97.5% of pornographic data and 99.5% of non-pornographic data. We expect the proposed method can be used as a component of the more accurate classification system which uses video information and audio information simultaneously.
Due to structural complicacy, structural health monitoring for civil engineering needs more accurate and effectual methods of damage identification. This study aims to import multi-source information fusion (MSIF) into structural damage diagnosis to improve the validity of damage detection. Firstly, the essential theory and applied mathematic methods of MSIF are introduced. And then, the structural damage identification method based on multi-mode information fusion is put forward. Later, on the basis of a numerical simulation of a concrete continuous box beam bridge, it is obviously indicated that the improved modal strain energy method based on multi-mode information fusion has nicer sensitivity to structural initial damage and favorable robusticity to noise. Compared with the classical modal strain energy method, this damage identification method needs much less modal information to detect structural initial damage. When the noise intensity is less than or equal to 10%, this method can identify structural initial damage well and truly. In a word, this structural damage identification method based on multi-mode information fusion has better effects of structural damage identification and good practicability to actual structures.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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