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정윤호(Yunho Jung),최태영(Taeyoung choe) 한국정보과학회 2006 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.33 No.1
나날이 발전하는 임베디드 시스템의 기술은 임베디드 시스템 간의 정보통신 시 보다 안전하고 효율적인 데이터 통신을 필요로 하고 있다. 이를 위해 임베디드 간의 통신 시 암호화 된 데이터 통신으로 보다 안전한 통신보안 시스템을 구축하고 있다. 하지만 임베디드 상에서 충분히 안전한 보안 시스템을 구축하기에는 다소 부하가 큰 것으로 알려져 있다. 따라서 임베디드 시스템에 알맞은 암호화 시스템을 구축하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 PXA255 기반의 임베디드 보드에서 RSA/SHA1 암호화 시스템과 DH/RC4 암호화 시스템을 구현하고 그 성능을 평가하였다.
이대희(Daehee Lee),이재훈(Jaehoon Lee),박진호(Jinho Park),최종인(Jongin Choi),최태영(Taeyoung Choe) 한국정보기술학회 2021 Proceedings of KIIT Conference Vol.2021 No.11
회전체는 제조업에 없어서 안되는 부품 중 하나이다. 만약 회전체에 고장이 발생한다면 제조업의 생산 차질이 발생하고 이는 막대한 손실로 연결될 수 있다. 회전체의 고장을 소프트웨어를 통해 초기에 진단한다면 손실을 최소화하고 생산 효율을 높일 수 있다. 본 논문에서는 회전체의 고장 진단을 위해 2단계 LSTM 모델을 사용하여 고장 진단 시스템을 구현하였으며 일반적으로 고장임을 진단하기 어려운 160도와 170도의 각도 편심 고장 상황을 49% ~ 100%의 정확도로 진단하였다. 추후 DB와 실시간 연동을 통해 현장을 일일이 방문할 필요없이 회전체의 상태를 모니터링 할 수 있는 스마트 팩토리의 고장 진단 시스템으로 확장하고자 한다. The rotating device is one of the indispensable parts in the manufacturing industry. If a malfunction occurs in a rotating device, production is disrupted in the manufacturing process, which can lead to huge losses. If the failure of the rotating device is diagnosed at an early stage through software, losses can be minimized and production efficiency can be increased. In this paper, an anomaly detection system was implemented using the Two-level LSTM deep learning model for diagnosing the fault of rotating devices, and the 160 degree and 170 degree angular eccentric faults were diagnosed with 49% to 100% accuracy, which degrees are not easy to be detected as anomaly. In the future, through real-time linkage with the DB, we plan to expand it to a smart factory anomaly detection system that can monitor the state of the rotating device without the need to visit the site one by one.