It gradually becomes important to study on how to efficiently integrate and manage plant lifecycle data such as 2D schematic and 3D solid data, logical configuration data, and equipment specifications data. From this point of view, converting plant design data from various systems into neutral data independent from any commercial systems is one of important technologies for the operation and management of plants which usually have a very long period of life. In order to achieve this goal, a neutral model for efficient integration and management of plant data was defined. After schema mapping between one of specification-driven plant design systems and the neutral model was performed, a plant data translator is also implemented according to the mapping result. Finally, by experiments with nuclear power plant design, the feasibility of the translator was demonstrated.
A design process is difficult to describe comprehensively because a design problem has a multi-disciplinary nature and the design itself evolves as solutions are attempted by the designer. The process of design has been investigated in this paper with the purpose of characterizing the role that a system of this kind may have. In defining the system, an approach has been used that privileges the relationships with the existing CAD tools based on data exchange standards in course of definition today. Integrated design environment normally consists of a centralized data model a data management system and a set of CAD tools. In this study, all further investigations are directed towards the data management system, as one of the main components of the proposed environment. Moreover, product modeling, as a prerequisite for the data management core, is taken into special consideration.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권3호
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pp.1100-1118
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2021
In a wide range of ML applications, the training data contains privacy-sensitive information that should be kept secure. Training the ML systems by privacy-sensitive data makes the ML model inherent to the data. As the structure of the model has been fine-tuned by training data, the model can be abused for accessing the data by the estimation in a reverse process called model inversion attack (MIA). Although, MIA has been applied to shallow neural network models of recognizers in literature and its threat in privacy violation has been approved, in the case of a deep learning (DL) model, its efficiency was under question. It was due to the complexity of a DL model structure, big number of DL model parameters, the huge size of training data, big number of registered users to a DL model and thereof big number of class labels. This research work first analyses the possibility of MIA on a deep learning model of a recognition system, namely a face recognizer. Second, despite the conventional MIA under the white box scenario of having partial access to the users' non-sensitive information in addition to the model structure, the MIA is implemented on a deep face recognition system by just having the model structure and parameters but not any user information. In this aspect, it is under a semi-white box scenario or in other words a gray-box scenario. The experimental results in targeting five registered users of a CNN-based face recognition system approve the possibility of regeneration of users' face images even for a deep model by MIA under a gray box scenario. Although, for some images the evaluation recognition score is low and the generated images are not easily recognizable, but for some other images the score is high and facial features of the targeted identities are observable. The objective and subjective evaluations demonstrate that privacy cyber-attack by MIA on a deep recognition system not only is feasible but also is a serious threat with increasing alert state in the future as there is considerable potential for integration more advanced ML techniques to MIA.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제11권1호
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pp.161-174
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2004
This study is intended to suggest1 the optimized data mining model for the efficient customer credit evaluation in the capital finance industry. To accomplish the research objective, various data mining models for the customer credit evaluation are compared and analyzed. Furthermore, existing models such as Multi-Layered Perceptrons, Multivariate Discrimination Analysis, Radial Basis Function, Decision Tree, and Logistic Regression are employed for analyzing the customer information in the capital finance market and the detailed data of capital financing transactions. Finally, the data from the integrated model utilizing a genetic algorithm is compared with those of each individual model mentioned above. The results reveals that the integrated model is superior to other existing models.
The planning process of complex projects in oceanic architectural engineering is characterized by the cooperation of many involved specialists and by a high degree of information exchange. In order to improve the quality of the structural design of oceanic buildings, information of different involved partners in the planning process has to be integrated. This paper aims to introduce a concept of the integrated structural design for the floating-type oceanic building using STEP(Standard for the Exchange of Product Model Data). STEP(ISO 10303) is an international standard for the computer-interpretable representation and exchange of product data and it provides a consistent data exchange format and application interfaces between different application systems. In this paper, the structural design process and information of oceanic buildings is analyzed and product models are preposed fir the exchange of the structural design information between superstructure and floating structure. The entities for calculating wind loads, metacenter and restoring forces are represented by Express. As a case study a floating hotel is applicated to describe the STEP physical file.
This paper describes on RF circuit simulation technique, especially on a RF modeling and a model extraction of a LDMOS(Lateral Diffused MOS) that has gate-width (Wg) dependence. Small-signal model parameters of the LDMOSs with various gate-widths extracted from S-parameter data are applied to make the relation between the RF performances and gate-width. It is proved that a source inductance (Ls) was not applicable to scaling rules. These extracted small-signal model parameters are also utilized to remove extrinsic elements in an extraction of a large-signal model (using HP Root MOSFET Model). Therefore, we can omit an additional measurement to extract extrinsic elements. When the large-signal model with Ls having the above gate-width dependence is applied to a high-power LDMOS module, the simulated performances (Output power, etc.) are in a good agreement with experimental results. It is proved that our extracted model and RF circuit simulation have a good accuracy.
In this paper, design of an error model is presented in which the bias characteristic of the MEMS IMU is taken into consideration for performance enhancement of the MEMS IMU-based GPS/INS integrated navigation system. The drift bias of the MEMS IMU is modeled as a 1st-order Gauss-Markov (GM) process, and the autocorrelation function is obtained from the collected IMU data, and the correlation time is estimated from this. Prior to obtaining the autocorrelation function, the noise of IMU data is eliminated based on wavelet. As a result of simulation, it is represented that the parameters of error model can be estimated correctly only when a proper denoising is performed according to dynamic behavior of drift bias, and that the integrated navigation system based on error model, in which the drift bias is considered, provides more correct navigation performance compared to the integrated navigation system based on error model in which the drift bias is not considered.
최근 연구데이터가 국가자산이라는 인식의 확산으로 원시데이터 관리 및 재사용의 필요성이 이슈이다. 본 연구에서는 데이터의 체계적인 관리를 위해, 스키마 클래스를 상속하는 방식의 메타데이터 설계 모델과 상속을 통해 생성된 스키마 객체들을 대상으로 메타데이터 통합 검색 모델을 제안하였다. 스키마 클래스를 상속한 스키마 객체가 데이터 컬렉션에 1대1의 관계를 갖도록 데이터 아키텍처를 설계하였으며, 제안된 모델의 검증을 위해서 가상 스키마 클래스 및 객체가 시스템적으로 구현 가능함을 증명하였다. 본 연구에서 제안하는 스키마 클래스 상속 및 통합검색 모델은 일반적으로 사용되는 '하향식 계층 모델'의 단점을 극복하는 모델로서, 정부 기관에서 생산되는 데이터를 독립적으로 관리하는데 활용될 수 있다고 사료된다.
지금까지 대부분의 분포형 모형에서는 수문해석을 위한 모형과 지리정보시스템이 파일을 기반으로 자료 호환이 가능하도록 개발되어 왔다. 또한 모형 구동상의 편의성 향상을 위해서 두 시스템을 연계하여 운영할 수 있는 인터페이스 시스템이 개발되기도 하였다. 본 연구에서는 이와 같이 파일 혹은 인터페이스를 이용한 모형의 연계가 아닌 모형과 지리정보시스템이 통합된 모의 시스템을 개발하고자 한다. 본 연구에서는 물리적 기반의 분포형 강우-유출 모형인 GRM(Grid based Rainfall-runoff Model)과 HyGIS(Hydro Geographic Information System)가 하나의 시스템으로 통합된 HyGIS-GRM을 개발하였다. 이를 통해서 입력자료의 구축과 적용의 전 과정을 하나의 시스템에서 수행할 수 있게 되었으며, 분포형 모형의 구동 및 결과의 분석에 대한 효율성을 높일 수 있었다. 또한 지리정보시스템과 분포형 모형의 통합 운영을 위한 절차를 수립함으로써 객관적인 모의환경을 제공할 수 있었으며, 수자원 모형과 지리정보시스템의 통합 시스템 개발을 위한 기반기술을 확보할 수 있었다.
The purpose of this study is to develop a integrated(fusion) utilization model aimed at maximizing the development/management functions of urban estuarine area and to present an integrated concept by analyzing the existing document and data. The main points of this study are as follows: 1) The integrated utilization model suggested in this paper goes beyond the existing idea of sustainable utilization and conservation, putting an emphasis on rational decision-making in estuary management and peaceful coexistence between human and nature. 2) Policies for utilization/development/conservation/regeneration of urban estuarine area include the establishment of communication system between human and nature and a safety net considering both human and nature, the support for environment-friendly community development and the importance of preserving valuable ecosystem and wetland habitat. 3) Lastly, this study suggested that the major tasks for the fusion utilization model development are the integrated management of estuary areas, the conservation and preservation of wetland ecosystem, proper utilization of estuary's productivity, and the introduction and action plans of the integrated management model including the best way to address contamination and disaster management.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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