This study provides fragility-based assessment of seismic performance of reinforced concrete bridges. Seismic fragility curves were created using nonlinear analysis (NA) and artificial neural networks (ANNs). Nonlinear response history analyses were performed, in order to calculate the seismic performances of the bridges. To this end, 306 bridge-earthquake cases were considered. A multi-layered perceptron (MLP) neural network was implemented to predict the seismic performances of the selected bridges. The MLP neural networks considered herein consist of an input layer with four input vectors; two hidden layers and an output vector. In order to train ANNs, 70% of the numerical results were selected, and the remained 30% were employed for testing the reliability and validation of ANNs. Several structures of MLP neural networks were examined in order to obtain suitable neural networks. After achieving the most proper structure of neural network, it was used for generating new data. A total number of 600 new bridge-earthquake cases were generated based on neural simulation. Finally, probabilistic seismic safety analyses were conducted. Herein, fragility curves were developed using numerical results, neural predictions and the combination of numerical and neural data. Results of this study revealed that ANNs are suitable tools for predicting seismic performances of RC bridges. It was also shown that yield stresses of the reinforcements is one of the important sources of uncertainty in fragility analysis of RC bridges.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.11
no.4
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pp.61-68
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2015
MANET has various vulnerability in wireless network and is more vulnerable in security because central management is not performed. In particular, routing attack may decrease performance of the overall network because the mobile node acts as a router. In this paper, we proposed authentication technique for improving the reliability of the network by increasing the integrity of the routing control packet and blocking effectively attacks that occur frequently in the inside. The proposed technique is consisted of two authentication methods of ZCN and N2N. ZCN authentication method is to elect CA nodes and monitor the role of the CA nodes. N2N authentication method is for an integrity check on the routing packets between nodes. Index key is determined by combining the hop count value to shared key table issued from CA in order to increase the robustness of the internal attack. Also, the overhead of key distribution was reduced by distributing a shared key to nodes certificated from CA. The excellent performance of the proposed method was confirmed through the comparison experiments.
The detection of engine misfire events is one of major concerns in engine control due to its negative effect on air pollution and engine performance. In this paper, a misfire detection system based on crankshaft angular speed fluctuation is developed. Synthetic variable method is adopted for the preprocessing of crankshaft angular speed. This method successfully estimates the work output of each cylinder by finding the effect of combustion energy on the crankshaft rotational speed or acceleration after virtually removing the effect of the internal inertia forces from the measured crankshaft speed signals. The detection system is developed using neural network with the revised synthetic angular acceleration as input which is derived from the preprocessing. Mathematical simulation is carried out for developing and verifying the misfire detection system. Finally, the reliability of the developed system is validated through an experiment.
Yune, J. W.;Kim, K. W.;Kim, T. Y.;Kim, J. G.;Lee, S.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2000.11a
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pp.717-720
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2000
Event-driven communication protocols such as CAN(Controller Area Network) have inherent packet delays due to the contention process for the use of network medium. These delays are stochastic in nature because most packets arrive at random time instants. The stochastic property of the delay adversely influences the control system's performance in terms of stability, responsiveness and steady-state error. Another problem for safety-critical application such as brake-by-wire systems is the reliability of the communication modules that can fail abruptly. This paper deals with two methods to overcome the above problems : (i) scheduling method that can maintain packet delays under some acceptable level, and (ii) redundancy management of communication modules that prescribes dual-redundancy modules' behavior when one of them fails.
Bitcoin is an electronic money that does not rely on centralized institutions such as banks and financial institutions, unlike the world's paper currencies such as dollar, won, euro and yen. In Bitcoin network, a block with transaction details is generated by mining, and the message that the block has been created is broadcast to all participating nodes in a broadcasting method to secure reliability through verification. Likewise, the mining and block propagation methods in the Bitcoin network are greatly affected by the performance of the P2P network. For example, in the case of mining, the node receiving the reward for mining varies depending on whether the block is first mined in the network and the proof of mining is propagated faster. In this paper, we applied local characteristics and Round-to-Trip(RTT) measurement to solve the problems of the existing neighbor connection method and block propagation method performed in Bitcoin network. An algorithm to improve block propagation speed is presented. Through experiments, we compare the performance of the improved algorithm with the existing algorithm to verify that the overall block propagation time is reduced.
The growing concerns on the emission of particulate matter has prompted a demand for highly reliable particulate matter forecasting. Currently, several studies on particulate matter prediction use various deep learning algorithms. In this study, we compared the predictive performances of typical neural networks used for particulate matter prediction. We used deep neural network(DNN), recurrent neural network, and long short-term memory algorithms to design an optimal predictive model on the basis of a hyperparameter search. The results of a comparative analysis of the predictive performances of the models indicate that the variation trend of the actual and predicted values generally showed a good performance. In the analysis based on the root mean square error and accuracy, the DNN-based prediction model showed a higher reliability for prediction errors compared with the other prediction models.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.12
no.1
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pp.71-79
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2016
The main security threats in MANET are integrity and non-repudiation. In the meantime, a lot of secure routing protocols have been designed in order to block these security threats. In this paper, partnership-based authentication technique is proposed in order to provide participation exclusion of network and non-repudiation for the nodes. The proposed technique is a technique that participates in data communication for only the nodes receiving the authentication through the authentication process for the nodes. For this, the proposed technique is largely consists of two steps. The first step is the process that issued the certificate after the reliability for the nodes participating in the network is evaluated. And in the second step, the key exchange agreement with the neighbor nodes is performed and data communication is made after setting security path with responding nodes. The level of security in data transmission is improved because the process of path setting is performed through cooperation with a neighboring nodes having high reliability during the course of these two steps. The superiority of proposed technique in this paper was confirmed through the comparative experiment.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.11
no.10
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pp.3935-3941
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2010
With the advent of high-speed communications networks, many authentication and access control systems are being introduced to combat network security issues like system hacking. But the fact is that the security systems for protecting information used in these networks are themselves weak. In response to the mounting demands of existing users, there is a clear need for a new authentication system that provides both safety and reliability. This research presents an authentication method with excellent access authorization (explicit and implicit authentication) and safety performance, demonstrated through its use in online networks.
As the internet is widely distributed. the intelligent search agent is commonly used to meet the needs of user. But these Intelligent multi-agents are so independent each other that they can not give reliability of information and also have difficulty in coping with the dynamic distributed environments due to the short of cooperation abilities among multiagent. To resolve these problems. this paper proposes the mechanism for efficient cooperation and information processing by creating agency within broker agent and clustering multi agent's agency using neural network. For reliability of information. we also propose the multiagent management mechanism that can improve the information update problems which are in existing search systems and evaluate the performance of this research through simulation.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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v.43
no.1
s.343
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pp.19-24
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2006
Wireless sensor networks(WSN) technology has various applications such as surveillance and information gathering in the uncontrollable area of human. One of major issues in WSN is the research for reducing the energy consumption and reliability of data. A system with forward error correction(FEC) can provide an objective reliability while using less transmission power than a system without FEC. In this paper, we propose to use LDPC codes of various code rate(0.53, 0.81, 0.91) for FEC for WSN. Also, we considered node-to-node interference in addition to AWGN channel. The proposed system has not only high reliable data transmission at low SNR, but also reduced transmission power usage.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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