Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2017.04a
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pp.459-460
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2017
해시 함수는 데이터의 위변조를 확인하기 위해 사용하는 일방향 함수로, 현재 많은 기술 및 논문에서 해시 함수를 사용하고 있다. 대표적인 해시 함수에는 MD와 SHA가 있으며 다양한 버전을 가지고 있다. 본 논문에서는 해시 알고리즘들의 안전성과 관련된 동향과 취약점을 파악하고 향후 방향성을 알아보고자 한다.
Movement order program of robot operating program is generally made by teach-in method. Therefore in most cases it is sufficient as long as the robot system shows a reguired repeatability for the working conditions. But the trend in the robot application moves to the automatic generation of the working programs. A mathematical robot model similar to the reality is necessary for the analysis of the kinematic transformation of the robot system. The purposes of this paper are to make a better describing form and to suggest an automatic algorithm for kinematic parameter identification.
The paper describes an optimization method based on the mathematical model of interaction within multibody 'bridge-track-cars" dynamic system. The interaction is connected with considerable dynamic phenomena influenced by high traffic speed (up to 400 km/h) on high-speed railroads. The trend analysis of a structure is necessary to determine the direction and resource of optimizing the system. Thus, scientific methods of decision-making process are necessary. The process requires a great amount of information analysis dealing with behavior and changes of the "bridge-track-cars system" that consists of mechanisms and structures, including transitions. The paper shows the algorithm of multi-criteria optimization that can essentially reduce weight of a bridge superstructure using big data analysis. This reduction is carried out in accordance with the constraints that have to be satisfied in any case. Optimization of real steel-concrete beam is exemplified. It demonstrates possibility of measures that are offered by the algorithm.
Transactions of the Korean Society of Machine Tool Engineers
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v.16
no.2
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pp.112-119
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2007
In order to predict vibration trends occurred during vehicle drive, acceleration data was processed by using data processing algorithm with moving average and Hilbert transform. Specific mode constants of acceleration were obtained under various disturbance. Vehicle velocity, road condition, property of pointing structure were considered as factors which make change of vibration trend in vehicle dynamics. Results of signal processing were compared and analysed. Advanced performance of the timing selection algorithm from this study was verified by using simple equipment comparing with the deflection measurement laser system(Muzzle Reference System).
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2003.11a
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pp.105-108
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2003
The recent hacking trend is a traffic flooding attack against a bandwidth in the network grows more and more. On the other hand, technology, which extracts attack traffic in the network from these threats, is still short. Therefore, we propose methodology which can measure traffic that threaten network services, and algorithm which can detect DDoS attacks effectively.
Multimedia services in the cloud have become a popular trend in the big data environment. However, how to efficiently schedule a large number of multimedia services in the cloud is still an open and challengeable problem. Current cloud-based scheduling algorithms exist the following problems: 1) the content of the multimedia is ignored, and 2) the cloud platform is a known parameter, which makes current solutions are difficult to utilize practically. To resolve the above issues completely, in this work, we propose a novel distributed multimedia scheduling to satisfy the objectives: 1) Develop a general cloud-based multimedia scheduling model which is able to apply to different multimedia applications and service platforms; 2) Design a distributed scheduling algorithm in which each user makes a decision based on its local information without knowing the others' information; 3) The computational complexity of the proposed scheduling algorithm is low and it is asymptotically optimal in any case. Numerous simulations have demonstrated that the proposed scheduling can work well in all the cloud service environments.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers D
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v.50
no.12
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pp.561-565
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2001
Recent trend of increasing automated factories needs supply of high quality power from the utilities. Among the items of the power quality, voltage sag can be compensated by Dynamic Voltage Restorer(DVR). The key feature of the DVR is high response with less transient period to recover from the voltage sag due to the lightning or line-to-ground faults. In this paper we report that $H_{\infty}$ controller is very promising for the practical application to the controller of DVR. Experimental results shown in this paper was obtained by applying the control algorithm to 20 kVA DVR system. The experimental set consists of IGBT-based three phase inverter and the TMS320C32-60 DSP used for main processor of the control board. To simulate the 50% voltage sag, the SCR-based experimental set was constructed.
This paper present s a pattern generation scheme from financial charts. The patterns constitute knowledge which consists of patterns as the conditional part and the impact of the pattern as the conclusion part. The patterns in charts are represented in a syntactic approach. If the pattern elements and the impact of patterns are defined, the patterns are synthesized from simple to the more highly credible by evaluating each intermediate pattern from the instances. The overall process is divided into primitive discovery by Genetic Algorithms and pattern synthesis from the discovered primitives by the Syntactic Pattern-based Inductive Learning (SYNPLE) algorithm which we have developed. We have applied the scheme to a chart : the trend lines of stock price in daily base. The scheme can generate very credible patterns from training data sets.
Yulia, Yulia;Budhi, Gregorius Satia;Hendratha, Stefani Natalia
Journal of information and communication convergence engineering
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v.16
no.1
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pp.52-59
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2018
Odoo is an enterprise resource planning information system providing modules to support the basic business function in companies. This research will look into the development of an additional module at Odoo. This module is a data mining module using Market Basket Analysis (MBA) using FP-Growth algorithm in managing OLTP of sales transaction to be useful information for users to improve the analysis of company business strategy. The FP-Growth algorithm used in the application was able to produce multidimensional association rules. The company will know more about their sales and customers' buying habits. Performing sales trend analysis will give a valuable insight into the inner-workings of the business. The testing of the module is using the data from X Supermarket. The final result of this module is generated from a data mining process in the form of association rule. The rule is presented in narrative and graphical form to be understood easier.
In general, power demand is on an increasing trend as industries have made rapid strides. Power transformer is the most important equipment in substation for this reason. Transformer trobles go with blackout, expensive repair costs and huge economic losses. Therefore it is important to find the quick detection of incipient fault for the least losses. There have been gas, partial discharge, temperature, OLTC, fan and pump diagnosis for preventive techniques by present. Specially gas analysis has been adapted for a long time and proved as confident method. In this paper, we analysed the fault causes of used power transformer. The insulation faults was occupied 40% of inquired 152 faults from 1991 to 2000. This study presents the developed algorithm and expert system for finding abnormal status within transformer. We used the Element Expert tool developed Neuron DATA Inc.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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