Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.17
no.3
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pp.19-26
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2012
To resist the relay attacks in RFID system, it is commonly used RFID distance bounding protocols using the round trip time measurement for 1 bit challenge and response between a reader and a tag. If the success probability of relay attacks for the 1 bit challenge and response can be reduced in these protocols, it is possible to make an efficient distance bounding protocol. In this paper, we propose an efficient RFID distance bounding protocol based on 2 bit challenge and response which is modified the RFID distance bounding protocol proposed by Hancke and Khun based on 1 bit challenge and response. The success probability of relay attack for the proposed protocol is (7/16)n for the n times of challenge and response, which is much lower than (3/4)n given by Hancke and Khun's protocol.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.19
no.10
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pp.2457-2464
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2015
Distributed Networked Control Systems (NCSs) through wireless networks have a tremendous potential to improve the efficiency of various control systems. In this paper, we define the State Update Interval (SUI) as the elapsed time between successful state vector reports derived from the NCSs. A simple expression of the SUI is derived to characterize the key interactions between the control and communication layers. This performance measure is used to formulate a novel optimization problem where the objective function is the probability to meet the SUI constraint and the decision parameter is the channel access probability. We prove the existence and uniqueness of the optimal channel access probability of the optimization problem. Furthermore, the optimal channel access probability for NCSs is lower than the channel access probability to maximize the throughput. Numerical results indicate that the improvement of the success probability to meet the SUI constraint using the optimal channel access probability increases as the number of nodes increases with respect to that using the channel access probability to maximize the throughput.
This study developed a prediction model using machine learning technology and predicted the success of health consulting by using life log data generated through u-Health service. The model index of the Random Forest model was the highest using. As a result of analyzing the Random Forest model, blood pressure was the most influential factor in the success or failure of metabolic syndrome in the subjects of u-Health service, followed by triglycerides, body weight, blood sugar, high cholesterol, and medication appear. muscular, basal metabolic rate and high-density lipoprotein cholesterol were increased; waist circumference, Blood sugar and triglyceride were decreased. Further, biometrics and health behavior improved. After nine months of u-health services, the number of subjects with four or more factors for metabolic syndrome decreased by 28.6%; 3.7% of regular drinkers stopped drinking; 23.2% of subjects who rarely exercised began to exercise twice a week or more; and 20.0% of smokers stopped smoking. If the predictive model developed in this study is linked with CBR, it can be used as case study data of CBR with high probability of success in the prediction model to improve the compliance of the subject and to improve the qualitative effect of counseling for the improvement of the metabolic syndrome.
Journal of the Society of Naval Architects of Korea
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v.52
no.1
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pp.88-95
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2015
For the frequency-domain spectral fatigue analysis, the probability density function of stress range needs to be estimated based on the stress spectrum only, which is a frequency domain representation of the response. The probability distribution of the stress range of the narrow-band spectrum is known to follow the Rayleigh distribution, however the PDF of wide-band spectrum is difficult to define with clarity due to the complicated fluctuation pattern of spectrum. In this paper, efforts have been made to figure out the links between the probability density function of stress range to the structural response of wide-band Gaussian random process. An artificial neural network scheme, known as one of the most powerful system identification methods, was used to identify the multivariate functional relationship between the idealized wide-band spectrums and resulting probability density functions. To achieve this, the spectrums were idealized as a superposition of two triangles with arbitrary location, height and width, targeting to comprise wide-band spectrum, and the probability density functions were represented by the linear combination of equally spaced Gaussian basis functions. To train the network under supervision, varieties of different wide-band spectrums were assumed and the converged probability density function of the stress range was derived using the rainflow counting method and all these data sets were fed into the three layer perceptron model. This nonlinear least square problem was solved using Levenberg-Marquardt algorithm with regularization term included. It was proven that the network trained using the given data set could reproduce the probability density function of arbitrary wide-band spectrum of two triangles with great success.
Park, Jongyeob;Moon, Yong-Jae;Lee, Kangjin;Lee, Jaejin
The Bulletin of The Korean Astronomical Society
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v.40
no.1
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pp.84.2-84.2
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2015
There are probabilistic forecast models for solar flare occurrence, which can be evaluated by various skill scores (e.g. accuracy, critical success index, heidek skill score, true skill score). Since these skill scores assume that two types of forecast errors (i.e. false alarm and miss) are equal or constant, which does not take into account different situations of users, they may be unrealistic. In this study, we make an evaluation of a probabilistic flare forecast model (Lee et al. 2012) which use sunspot groups and its area changes as a proxy of flux emergence. We calculate daily solar flare probabilities from 1996 to 2014 using this model. Overall frequencies are 61.08% (C), 22.83% (M), and 5.44% (X). The maximum probabilities computed by the model are 99.9% (C), 89.39% (M), and 25.45% (X), respectively. The skill scores are computed through contingency tables as a function of forecast probability, which corresponds to the maximum skill score depending on flare class and type of a skill score. For the critical success index widely used, the probability threshold values for contingency tables are 25% (C), 20% (M), and 4% (X). We use a value score with cost/loss ratio, relative importance between the two types of forecast errors. We find that the forecast model has an effective range of cost/loss ratio for each class flare: 0.15-0.83(C), 0.11-0.51(M), and 0.04-0.17(X), also depending on a lifetime of satellite. We expect that this study would provide a guideline to determine the probability threshold for space weather forecast.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.6
no.9
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pp.2370-2387
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2012
A new security management model based on Rough set and Bayesian learner is proposed in the paper. The model focuses on finding out malicious nodes and getting them under control. The degree of dissatisfaction (DoD) is defined as the probability that a node belongs to the malicious node set. Based on transaction history records local DoD (LDoD) is calculated. And recommended DoD (RDoD) is calculated based on feedbacks on recommendations (FBRs). According to the DoD, nodes are classified and controlled. In order to improve computation accuracy and efficiency of the probability, we employ Rough set combined with Bayesian learner. For the reason that in some cases, the corresponding probability result can be determined according to only one or two attribute values, the Rough set module is used; And in other cases, the probability is computed by Bayesian learner. Compared with the existing trust model, the simulation results demonstrate that the model can obtain higher examination rate of malicious nodes and achieve the higher transaction success rate.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.22
no.11
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pp.19-24
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2022
The article determines that, in the preservation of cultural heritage, lifestyle, an important role is played by the subjects' high assessment of the probability of achieving the result they need through the implementation of traditional models, ways of interaction. If dissatisfaction with the results of interaction is great, but there are no necessary conditions for a phased resolution of contradictions, for changing, developing interpersonal relations within the framework of the existing system, interaction becomes more difficult. It has been determined that the presence of effective models that show the possibility of meeting the requirements for the psyche of a variety of individuals from the side of activity, activating an extended search for mutually acceptable ways to success, depends on the development of the personality and its social relations, the success of interaction between people, socially psychological climate in the team.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.17
no.32
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pp.227-232
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1994
In the performance domain, physical performance is a measure that represents some degree of system, subsystem, component or device success in a continuous sense, as opposed to a classical binomial sense (success or failure). If applicable sensing and monitoring means exist, physical performance can be observed over time, along with explanatory variables or covariables. Performance-based reliability represents the probability that performance will remain satisfactory over a finite period of time or usage cycles in the future when a performance critical limit (which represents an appropriate definition of failure in terms of performance) is set at a fixed level, based on application requirements. In the case of inadequate knowledge of the failure mechanics, this physical based empirical modeling concept along with performance degradation knowledge can serve as an important analysis tool in reliability work in product and process improvement.
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.16
no.6
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pp.819-827
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2013
Compared to legacy frequency hopping communications, future radio communications are required the secure and high data rate, ad-hoc network communication. In this paper, we have designed the network communication structure on the frequency hopping mode, and analyzed the performance of synchronization on the frequency hopping network radio systems. The design results are shown the initial sync. phase of approximately 9 hops and the traffic packet phase of approximately 30 hops. Also, we have simulated the performance on the communication conditions which are carrier bandwidth of 50kHz, user data rate of 64kbps and OQPSK modulation scheme in AWGN. In the simulation, we analyzed the correlation and the performance of synchronization success. The result of simulation show 99% probability for synchronization success at $E_b/N_o$ -4dB.
Proceedings of the Korean Society for Quality Management Conference
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2009.10a
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pp.234-240
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2009
The growing mobile products market is expected energy efficiency. So product design is more important focusing on reducing power consumption than improving technology of color sense. A Organic light emission diode is in limelight of the best display to satisfy market expectation. A Organic light emission diode is achieved low power consumption, pixel response which was fast for its time, high contrast of brightness and wide color reproduction raio. Therefore there is a fierce competition for the organic light emission diode development between a country and another country over business. The technical value's life is short because of a fierce development competition, and there is little probability that technical success become business success. In this study, the purpose is reduce the time for life test by accelerated current and it can do production possible design by accelerated life model in design phase.
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