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손영동(Youngdong Son),김영배(Youngbae Kim) 한국자동차공학회 2005 한국자동차공학회 춘 추계 학술대회 논문집 Vol.2005 No.11_2
In this paper, we proposed a new map construction and path planning method for mobile robot. In our proposed method, first, we introduced triangular representation map that mobile robot can navigate through shorter path and flexible motion, instead of grid representation map for mobile robot navigation. Second, we proposed new path planning method in a triangular representation map. We considered Active docking system and new path planning method through several examples.
박찬훈(ChanHun Park),손영동(YoungDong Son),김두형(DooHyoung Kim),강병수(ByungSoo Kang),박경택(KyoungTaik Park),안희석(HeeSeok Ahn),신윤성(YoonSung Shin) 한국생산제조학회 2007 한국공작기계학회 춘계학술대회논문집 Vol.2007 No.-
대부분의 산업용 로봇은 한 팔을 가지고 있어서 그 응용 범위에 있어서 많은 제한을 가지고 있다. 몇몇 특수한 산업용 로봇들이 다중 팔을 가지고 있지만, 일반적으로 각각의 팔이 개별 작업을 수행하는 수준에서 사용되고 있다. 현재 한국기계연구원에서는 이러한 이유로 산업용 양팔로봇의 개발이 진행되고 있으며 이들의 1차적인 적용 목표는 양팔의 협조 작업을 가능하게 함으로써, 양팔작업이 필요하여 아직 자동화되지 못한 자동차 부품 생산라인에 적용하는 것이다. 본 논문에서는 현재 개발이 진행 중인 자동차 부품의 정밀조립용 양팔 로봇에 관해 소개하고자 한다.
유승환(SeungHwan Yu),김정훈(JungHun Kim),손영동(YoungDong Son),김영배(YoungBae Kim) 한국자동차공학회 2005 한국자동차공학회 춘 추계 학술대회 논문집 Vol.2005 No.11_2
The Automobile suspension system is composed of parts that affect performance of a vehicle such as ride quality, handling characteristics, straight performance and steering effort, etc. Moreover, using the multi Body Dynamic Analysis the cost for the initial design step can be decreased, In the design of a suspension system, usually system vibration and structural rigidity must be considered simultaneously to satisfy dynamic and static requirements simultaneously. In this paper, we study on the effect of the weight reduction of unsprung mass and a suspension part, the control am, especially. Sprung mass and unsprung mass are defined as the design variables, which are varying during the DOE process for the Ride Frequency and the Hop Frequency as a objective.
ID기반 암호시스템을 이용하여 ID기반 동적 임계 암호시스템으로 변환하는 방법
김미령(Milyoung Kim),김효승(Hyoseung Kim),손영동(Youngdong Son),이동훈(Dong Hoon Lee) 한국정보보호학회 2012 정보보호학회논문지 Vol.22 No.4
동적 임계 공개키 암호 시스템(dynamic threshold public-key encryption)이란 시스템을 구축하는 과정에서 전체 사용자들의 집합과 인증된 수신자 집합의 크기, 임계치를 고정값으로 설정하지 않고 유연하게 변경될 수 있는 기능을 제공하는 임계 암호 시스템을 말한다. 이와 관련하여 신원정보를 공개키로 사용하는 ID기반 암호 시스템(identity-based encryption)과 동적 임계 공개키 시스템을 결합하여 ID기반 동적 임계 암호 시스템(identitybased dynamic threshold encryption)을 설계하려는 연구가 이뤄지고 있으며, 최근 2011년 Xing과 Xu은 동적 기능을 제공하는 ID기반 임계 암호기법을 제안하였다. 본 논문에서는 Xing과 Xu가 제안한 ID기반 동적 임계 암호 시스템을 분석하고 구조적으로 문제점이 있음을 보인다. 또한 겹선형 함수를 이용한 ID기반 암호 시스템을 ID기반 동적 임계 암호 시스템으로 변환하는 방법(conversion method)를 제안한다. 마지막으로, 변환하여 설계한 기법이 완전한 풀 모델(full model)로 선택된 평문 공격(chosen plaintext attack)환경에서 안전함을 증명한다. Dynamic threshold public-key encryption provides dynamic setting of the group of all users, receivers and the threshold value. Over recent years, there are many studies on the construction of scheme, called ID-based dynamic threshold encryption, which combines the ID-based encryption with dynamic threshold encryption. In this paper, we analyze the ID-based dynamic threshold encryption proposed by Xing and Xu in 2011, and show that their scheme has a structural problem. We propose a conversion method from ID-based encryption which uses the bilinear map to ID-based dynamic threshold encryption. Additionally, we prove this converted scheme has CPA security under the full model.
스마트폰 플래시 메모리 이미지 내의 단편화된 페이지 분석 기법 및 구현
박정흠(Jungheum Park),정현지(Hyunji Chung),이상진(Sangjin Lee),손영동(Youngdong Son) 한국정보보호학회 2012 정보보호학회논문지 Vol.22 No.4
휴대폰은 개인의 생활과 가장 밀접한 디지털 기기로 디지털 포렌식 수사 시에 반드시 고려해야 할 대상이 되고 있다. 최근에는 스마트폰의 사용이 증가하고 있는데, 스마트폰은 피처폰과는 달리 일반 PC와 유사한 고성능의 운영체제(Android, iOS 등)를 사용하면서 다양한 모바일 앱(app)을 통해 사용자에게 여러 가지 기능을 제공하는 특징이 있다. 디지털 포렌식 관점에서 스마트폰의 사용 흔적을 수집하고 분석하는 것이 중요해짐에 따라서 전세계적으로 스마트폰 포렌식에 관한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 스마트폰 내의 데이터를 분석하기 위해서는 백업 또는 디버깅 기능을 이용하여 사용자 파일을 추출하거나, 운영체제의 루트(root) 권한을 획득하여 플래시 메모리에 대한 이미지를 수집한 후에 파일시스템(YAFFS, EXT, RFS, HFS+ 등)을 재구성하여 분석하는 방법을 사용할 수 있다. 그러나 이와 같은 방법은 정상적으로 존재하는 파일 이외에 삭제되거나 플래시 메모리 페이지의 데이터가 수정되면서 생성될 수 있는 잉여 데이터에 대한 분석에는 한계가 있다. 본 논문에서는 스마트폰으로부터 획득한 플래시 메모리 이미지 내의 단편화된 페이지(fragmented pages)를 분석하는 기법을 소개한다. 이를 통해 플래시 메모리 페이지의 스페어 영역(spare area)이 없어서 파일시스템의 재구성이 불가능한 이미지 또는 정상적인 파일시스템의 비할당 영역에 속하는 임의의 페이지들에 대한 효과적인 분석 방법을 제시한다. A cell phone is very close to the user and therefore should be considered in digital forensic investigation. Recently, the proportion of smartphone owners is increasing dramatically. Unlike the feature phone, users can utilize various mobile application in smartphone because it has high-performance operating system (e.g., Android, iOS). As acquisition and analysis of user data in smartphone are more important in digital forensic purposes, smartphone forensics has been studied actively. There are two way to do smartphone forensics. The first way is to extract user’s data using the backup and debugging function of smartphones. The second way is to get root permission, and acquire the image of flash memory. And then, it is possible to reconstruct the filesystem, such as YAFFS, EXT, RFS, HFS+ and analyze it. However, this methods are not suitable to recovery and analyze deleted data from smartphones. This paper introduces analysis techniques for fragmented flash memory pages in smartphones. Especially, this paper demonstrates analysis techniques on the image that reconstruction of filesystem is impossible because the spare area of flash memory pages does not exist and the pages in unallocated area of filesystem.
다양한 센서 기반의 침입체 탐지, 분류 및 추적 알고리즘 개발
김원철(Wonchul Kim),임진홍(Jinhong Lim),김태완(Taewan Kim),손영동(Youngdong Son),김현진(H. Jin Kim),김진영(Jinyoung Kim),홍수연(Sooyoun Hong),김한동(Handong Kim) 제어로봇시스템학회 2017 제어·로봇·시스템학회 논문지 Vol.23 No.11
Surveillance is one of the major applications in wireless sensor network areas, and it is important to detect, classify and localize the targets. In this paper, we divide the research into two sections: (1) detecting and classifying the targets and (2) localizing them. To detect and classify multiple moving targets, we use acoustic and seismic sensors, and we analyze raw data from the sensors in both time and frequency domains. In this process, we must decide which features are useful for the classification to improve the performance and make it work in real time. Thus, we exploit Weibull likelihood and short-time Fourier transform (STFT) to extract the features as a sampling method. Then, we implement a support vector machine (SVM) and a neural network to classify the type of targets based on those features. Using the suggested algorithms, the proposed classifiers provide more accurate performance than the method that analyzes the raw data from only the frequency or time domain. For localization, Gaussian Process Regression (GPR) is used to estimate the relative location that corresponds to the received signal strength indication (RSSI) data. We also demonstrate the simultaneous localization with the process of detection and classification in real time. Finally, experimental results validate the suggested algorithm.