블록체인 기반 비상상황 역할 기반 접근제어 시스템

백경동,박동규 한국정보기술학회 2022 한국정보기술학회논문지 Vol.20 No.3

The users in Role-Based Access Control(RBAC) can gain access to resources by predetermined roles and permissions. But, in emergency situations users sometimes do not gain access to resources not authorized in normal situations, because the permission of access in RBAC already is defined. To solve this problem, Emergency RBAC(ERBAC) to enhance the flexibility of RBAC for managing the system in emergency situation is studied. The user in ERBAC can be assigned permissions to resources to solve emergency situations and simultaneously is responsible for illegality by auditing the activities performed in emergency situations. Therefore the recording the activities performed in emergency situations and maintaining them invariably in ERBAC is very important. In this paper we audit in blockchain the activities performed in emergency situations by implementing ERBAC policy based on blockchain and can trace the user’s accesses in emergency situations by maintaining them invariably according to the characteristics of blockchain. Finally we can validate the effetiveness of the proposed model in this paper by implementing it on Ethereum and executing it in blockchain. 역할 기반 접근제어 모델(RBAC, Role-Based Access Control)에서 사용자는 미리 결정된 역할 및 권한에 따라 자원에 대한 접근이 가능하다. 그러나 RBAC은 작업에 대한 권한이 사전에 정의되어 있기 때문에, 비상상황 시에 사용자는 정상적인 상황에서는 인가되지 않은 자원에 대한 접근이 가능하지 못하게 된다. 이를 해결하기 위하여 비상상황에서 시스템을 관리 시에 RBAC의 유연성을 강화하기 위하여 비상 역할기반 접근제어 모델(ERBAC, Emergency RBAC)이 연구되었다. ERBAC에서 사용자는 비상상황을 해결할 수 있는 권한을 부여받게 되고 동시에 비상상황 시의 모든 활동을 기록 검토함으로써 비상상황 시의 작업에 대한 불법에 대하여 책임을 지게 된다. 따라서 ERBAC에서는 비상상황 시의 모든 활동을 기록하고, 불변하도록 유지하는 것은 매우 중요하다. 본 논문에서는 ERBAC 정책을 블록체인 기반으로 구현하여 비상상황 시의 모든 활동을 기록 하고, 블록체인의 특성을 사용하여 활동 기록이 불변하도록 유지함으로써 비상상황 시의 사용자의 접근을 추적할 수 있도록 한다. 마지막으로 본 논문에서 제안된 모델을 이더리움 상에 구현하여 블록체인에서 실행함으로써 제안된 방식의 효율성을 증명한다.

Modular Neural Networks Prediction Model Based A2/O Process Control System

백경동,김성신,천성표,김수대,김예진,김효수,김창원 한국정밀공학회 2012 International Journal of Precision Engineering and Vol.13 No.6

The Anaerobic/Anoxic/Oxic (A2/O) process is a traditionally well-established biological wastewater treatment process (WWTP). In order to control a biological process in a laboratory environment, engineers typically adopt a methodology that relies mostly on their prior knowledge of transient and steady-state behaviors of micro-organisms. Based on this prior knowledge, our A2/O process is designed to keep proper reaction time in check as well as the state defining conditions of micro-organisms. However, converse to our expectation, unforeseen experimental changes in our biological samples could cause the entire experimental process to deviate from its original course of progress. Practically, to mitigate these unexpected changes, modular neural networks (MNNs) prediction model for dissolved oxygen (DO) concentration is proposed. The MNNs consists of numerous neural network models. Each neural network model is only concerned with a single cluster. Therefore, when suitable neural network models can be selected for each condition, stable and advanced treatment performance is expected. DO concentration is an observable and controllable factor in a reactor. On the whole it affects the biological reactions and water quality. DO set-point is decided by prediction model and its control remains as an essential feature of WWTP. The predicted DO concentration is used to control the air blower, thus enabling scheduling for a stable NH4-N concentration in the effluent wastewater. The proposed model has time-series static neural networks with multiple inputs and one output. The inputs – the air blower speed and DO concentration – are time-dependent variables. The output is the DO concentration in the immediate following time step. Our prediction results are compared with those of other prediction methodologies; proposed prediction model shows that it can achieve better accuracy for the DO concentration estimate than by other models. Therefore, the proposed system can be applied to a time-delayed compensation system to meet the target DO set-point tracking.

병렬구조 격자분할 적응형 뉴로퍼지 모델을 이용한 실시간 기름농도 예측모델

백경동,조재우,최문호,김성신 제어로봇시스템학회 2009 제어로봇시스템학회 합동학술대회 논문집 Vol.2009 No.12

All ship must equip oil content meter which satisfy requirements of MARPOL 73/78. The prediction of oil content meter have to keep ± 10ppm or ±10%. The research of this paper is to develop oil content measurement system using analysis of light transmission and scattering. Light transmission and scattering are two analytical methods commonly used in instrumentation for online measurement of oil in water. A major technical challenge for each method is to maintain quantitative accuracy in the presence of oil in water. Kerosene is experimented as a sample and the oil concentration approximately ranged from 14ppm to 600ppm in this paper. parallel ANFIS-GRID model may be suitable to associate variously derived spectral signals with specific concentrations of oils having various interfering factors. Those measurement methods would be effectively applied to oil discharge monitoring control equipment.

화살 탄착점 계측을 위한 3D 스캔 카메라 보정 시스템

백경동,이인성,김성신 제어로봇시스템학회 2011 제어로봇시스템학회 국내학술대회 논문집 Vol.2011 No.5

A novel camera calibration method is proposed using 3D scan camera measurement system. This main advantage of this approach is the position detection method with discrete grid calibration target and biquadratic polynomial model. When comparing true position of arrow and observing position, experimental results have RMSE 0.416, within 0.926㎜ error, so it could be a useful the measurement system for impact point of arrow.

음성인식 기반 스마트 홈 시스템

백경동,손창현,김계연,장수진,김경진,박동규 순천향대학교 부설 산업기술연구소 2020 순천향 산업기술연구소논문집 Vol.26 No.1

Among the technologies of the fourth industrial revolution, Internet of Things technology becomes the foundation of the fourth industrial revolution along with information and communication technology. Among them, smart home systems have recently seen the size of the market grow every year and smart speakers, one of the products of smart home systems, are increasingly being released with the development of artificial intelligence and speech recognition. However, in proportion to this development, cyberattacks from outside through the network are also on the rise. Accordingly, we implemented smart home system based speech recognition using Arduino and Raspberry Pi considering user convenience and security.

퍼지를 이용한 BLDC 모터의 상태천이 고장진단

백경동,김연태,김성신 한국지능시스템학회 2007 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 Vol.17 No.2

생산 현장에서 기기의 운영과 관리는 제품의 품질 및 기업의 수익성과 직결된다. 그러나 정상적인 작동을 하고 있는 시스템에서 고장의 시점과 고장의 종류를 예측하기 곤란하며 따라서 잔여 가동 시간이 얼마인지도 예측하기 힘들다. 본 논문에서는 산업용 기계, 공정과 의료기기 등 신뢰성이 요구되는 Brushless DC 모터의 상태 변화의 추이를 관찰하여 진단의 특징점으로 사용한다. 본 논문에서 제안한 상태천이 모델은 고장의 시점과 고장의 종류를 예측할 수 있으며 유지보수의사결정에 도움을 줄 수 있다.

권한 기반 ERBAC

백경동(Kyeong-Dong Baek),박동규(Dong-Gue Park) 한국정보기술학회 2021 한국정보기술학회논문지 Vol.19 No.6

In the Role-Based Access Control(RBAC) model access to resources is based on the role the user holds within the organization. But, the users in RBAC gain access to predetermined roles and permissions. Thus, the policy in RBAC does not achieve desired results in emergency situations that users should sometimes gain access to resources not authorized in normal situations. In this paper, we propose an Permission-based Emergency RBAC(ERBAC) to enhance the flexibility of RBAC for managing the system in emergency situation. The proposed model uses a permission-based authorization mechanism to maintain the principle of least-privilege. and includes BTG-SSD, BTG-DSD and BTG-Binding constraint to control user access in emergency situation. Then, it uses an administrative model to manage large ERBAC systems and alleviate administrator’s burden. This approach also makes BTG more flexible, allowing for fine-grained facility-specific policies, and even automates auditing in many situations. Finally, it is illustrated with medical scenarios so as to analyze the validity of proposed model specifications.

마주보는 상의 역기전력 파형을 이용한 영구자석 표면 부착형 독립권선 다상 전동기의 층간단락 고장진단

백경동(Gyeongdong Baek),배채봉(Chaebong Bae),김장목(Jangmok Kim),김성신(Sungshin Kim) 한국지능시스템학회 2009 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 Vol.19 No.2

본 논문은 영구자석 표면 부착형 독립권선 다상 전동기(SPIMSM, surface permanent individual winding multi-phase synchronous motor)의 층간단락 고장을 검출하는 방법으로 마주보는 상의 역기전력 파형의 위상차를 이용한다. 본 연구대상 전동기는 회전자가 영구자석으로 이루어지고 고정자가 코어에 권선이 감긴 전기자로 구성되었으며 각 상의 중성점이 연결되지 않은 독립된 짝수 상의 권선 구조를 가진다. 짝수-다상을 가지는 전동기는 정상상태일 때 마주보는 상의 역기전력 파형이 위상차 180˚가 되어 두 상의 출력을 합하면 그 값이 0에 수렴한다. 제안한 층간단락 진단 알고리즘은 측정?제어 노이즈를 고려하여 마주보는 상의 전류를 입력으로 출력이 0 이 되도록 다중 회귀모델을 학습시켜 진단 모델로 사용하였다. 본 논문에서 제안한 진단 방법의 결과, 고장이 발생한 층간단락 위치를 검출할 수 있었다. 층간단락의 정확한 고장 위치정보는 고장의 검출 뿐만 아니라 고장 상태로 운전하는 기법에 중요한 정보로 사용할 수 있을 것이다.

레이저 스캔 카메라 보정을 위한 성능지수기반 다항식 모델

백경동(Gyeongdong Baek),천성표(Seong-Pyo Cheon),김수대(Sudae Kim),김성신(Sungshin Kim) 한국지능시스템학회 2011 한국지능시스템학회논문지 Vol.21 No.5

영상의 왜곡보정은 영상 좌표계(이미지)와 전역 좌표계(대상체)의 상관관계를 규정하는 것이다. 기존의 왜곡영상에 대한 보정은 카메라의 광학적 특성을 모델링하여 영상 좌표계와 전역 좌표계의 물리적 관계를 찾는 방식이 주를 이루고 있다. 본 논문에서는 성능지수기반 다항식 모델을 이용하여 왜곡영상의 보정을 시도하였다. 성능지수기반 다항식 모델은 영상 좌표계와 전역 좌표계 사이의 상관관계를 다항식으로 가정한 후, 이미지와 대상체의 좌표 데이터와 성능지수를 이용하여 다항식 모델의 계수와 차수를 결정하는 방식이다. 제안한 성능지수기반 다항식 모델을 이용하여 기존의 왜곡영상을 보정방식이 가진 과대적합 문제와 같은 한계를 극복하고자 한다. 제안한 방법을 레이저 스캔 카메라로 획득한 2차원 영상에 적용하여 모델의 유효성을 검증하였다. The goal of image calibration is to find a relation between image and world coordinates. Conventional image calibration uses physical camera model that is able to reflect camera"s optical properties between image and world coordinates. In this paper, we try to calibrate images distortion using performance criterion-based polynomial model which assumes that the relation between image and world coordinates can be identified by polynomial equation and its order and parameters are able to be estimated with image and object coordinate values and performance criterion. In order to overcome existing limitations of the conventional image calibration model, namely, over-fitting feature, the performance criterion-based polynomial model is proposed. The efficiency of proposed method can be verified with 20 images that were taken by laser scan camera.

퍼지 FMECA를 이용한 동적 위치제어 시스템의 고장유형 우선순위 도출

백경동(Gyeongdong Baek),김성신(Sungshin Kim),천성표(Seongpyo Cheon),서흥원(Heungwon Suh),이대형(Daehyung Lee) 한국지능시스템학회 2014 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 Vol.24 No.2