서울소재 기업들의 기술사업화를 지원하기 위하여 서울주요대학에서 보유한 특허현황을 제공합니다.
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| 33298 | 아주번트 조성물 및 백신 조성물의 제조 방법(PRODUCING METHOD OF ADJUVANT COMPOSITION AND VACCINE COMPOSITION)출원번호 : 1020150073826 | 출원일 : 2015.05.27 | 출원인 : 성균관대학교산학협력단 |
| 33297 | 냉각 장치를 갖는 분산발전용 연료전지-엔진 하이브리드 발전시스템(Fuel Cell & Engine Hybrid Power Generation System for Distributed Power Generation which has a Cooling device)출원번호 : 1020150074300 | 출원일 : 2015.05.27 | 출원인 : 한국기계연구원|서울대학교산학협력단|한국에너지기술연구원 |
| 33296 | 분산발전용 연료전지-엔진 하이브리드 발전시스템 구조 및 운용방법(Structure and Operation Method of Hybrid Power Generation System using Fuel Cell and Engine for Distributed Power Generation)출원번호 : 1020150074294 | 출원일 : 2015.05.27 | 출원인 : 한국기계연구원|서울대학교산학협력단 |
| 33295 | 분산발전용 연료전지―엔진 하이브리드 발전시스템 비상 정지 운전 방법(Method for Preparing for Emergency Stop of Hybrid Power Generation System which uses Fuel Cell and Engine for Distributed Power Generation)출원번호 : 1020150074295 | 출원일 : 2015.05.27 | 출원인 : 한국기계연구원|서울대학교산학협력단 |
| 33294 | 엔진 공기량 제어형 연료전지-엔진 하이브리드 발전시스템(Hybrid Power Generation System using Fuel Cell and Engine which control the Amount of Air for the Engine operation)출원번호 : 1020150074298 | 출원일 : 2015.05.27 | 출원인 : 한국기계연구원|서울대학교산학협력단 |
| 33293 | 부하 변동 대비형 연료전지-엔진 하이브리드 발전시스템(Hybrid Power Generation System using Fuel Cell and Engine which is capable of Load Following)출원번호 : 1020150074299 | 출원일 : 2015.05.27 | 출원인 : 한국기계연구원|서울대학교산학협력단 |
| 33292 | 원자적으로 평평한 다결정 STO 기판 제조방법(METHOD FOR MANUFACTURING ATOMICALLY FLAT POLYCRYSTALLINE STO SUBSTRATE)출원번호 : 1020150072666 | 출원일 : 2015.05.26 | 출원인 : 성균관대학교산학협력단 |
| 33291 | 커큐민을 포함하는 항바이러스 조성물(Anti-viral composition comprising curcumin)출원번호 : 1020150073229 | 출원일 : 2015.05.26 | 출원인 : 서울대학교산학협력단|대한민국 (식품의약품안전처장) |
| 33290 | 무선 센서 네트워크의 연결성 취약 지점 추정 장치 및 방법(Method and Device for Estimating WSN Connectivity Hazard)출원번호 : 1020150072693 | 출원일 : 2015.05.26 | 출원인 : 연세대학교 산학협력단 |
| 33289 | 전달 임피던스 증폭기(Trans-impedance Amplifier)출원번호 : 1020150072819 | 출원일 : 2015.05.26 | 출원인 : 이화여자대학교 산학협력단 |
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무선 인체 영역 네트워크(WBAN)와 바이오센서를 활용하는 IoT기술은 자원을 최소화 하고 환자를 모니터링 하는 보건산업에서 중요한 분야이다. IoT와 WBAN을 보다 효율적으로 통합하기 위해서는 WBAN의 제한된 자원 센서노드와 효율적인 데이터 전송을 위한 신속 정확한 라우팅을 구성하는 협력 프로토콜이 필요하다. 본 논문은 중복 데이터 전송감지, 제한된 네트워크 센서의 수명연장 문제를 해결하기 위해 에너지 효율적이고 협력이 가능한 링크 에너지 효율적인 라우팅 전략(LEERS)을 제안한다. 제안된 기법은 잔류에너지 싱크쪽으로 가는 홉수 노드 혼잡 수준 및 대역폭과 효율적인 매개변수를 고려한다. 또한 노드의 경로비용함수를 결정하고 효과적인 멀티홉 라우팅을 제공함으로서 잔류에너지와 처리량 측면에서 효율성이 향상됨을 보인다.
IoT technology that utilizes wireless body area networks (WBAN) and biosensors is an important field in the health industry to minimize resources and monitor patients. In order to integrate IoT and WBAN, a cooperative protocol that constitutes WBAN's limited sensor nodes and rapid routing for efficient data transmission is required. In this paper we propose an we propose an energy efficient and cooperative link energy-efficient routing strategy(LEERS) to solve the problems of redundant data transmission detection and limited network sensor lifetime extention. The proposed scheme considers the hop count node congestion level towards the residual energy sink and bandwidth and parameters. In addition, by determining the path cost function and providing effective multi-hop routing, it is shown that the existing method is improved in terms of residual energy and throughput
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본 논문은 매크로 기지국(Macro base station, MBS) 커버리지에 위치한 건물 내부의 밀집된 스몰셀 네트워크 환경에서 매크로 사용자 단말(Macro user equipment, MUE)의 성능향상을 위한 채널 선택 기반 다중점 협력통신(Coordinated multi-point, CoMP) 방법을 제안한다. 제안하는 CoMP 방법에서 건물 내에 위치한 MUE의 성능향상을 위해 스몰셀 기지국(Small-cell base station, SBS)들이 이웃한 MUE에게 간섭을 적게 미치는 방법으로 채널을 선택하고 CoMP가 필요한 MUE에게 적절한 신호를 송신한다. 시뮬레이션 결과에서 제안하는 CoMP 방법이 기존의 랜덤채널할당 기반의 스몰셀 네트워크 방법과 CoMP방법보다 MUE의 성능을 각각 최대 164%와 51%까지 향상시킨다.
This paper proposes a coordinated multi-point communication (CoMP) method with channel selection to improve performance of a macro user equipment (MUE) in a dense small-cell network environment in a building located within coverage of a macro base station (MBS). In the proposed CoMP method, in order to improve the performance of the MUE located in the building, A small-cell base station (SBS) selects a channel with lower interference to the neighboring MUE and transmits appropriate signals to the MUE requiring CoMP. Simulation results show that the proposed CoMP method improves the performance of the MUE by up to 164% and 51%, respectivley, compared to a random channel allocation based traditional SBS network and CoMP method.
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Network slicing is a promising paradigm and significant evolution for adjusting the heterogeneous services based on different requirements by placing dynamic virtual network functions (VNF) forwarding graph (VNFFG) and orchestrating service function chaining (SFC) based on criticalities of Quality of Service (QoS) classes. In system architecture, software-defined networks (SDN), network functions virtualization (NFV), and edge computing are used to provide resourceful data view, configurable virtual resources, and control interfaces for developing the modified deep reinforcement learning agent (MDRL-A). In this paper, task requests, tolerable delays, and required resources are differentiated for input state observations to identify the non-critical/critical classes, since each user equipment can execute different QoS application services. We design intelligent slicing for handing the cross-domain resource with MDRL-A in solving network problems and eliminating resource usage. The agent interacts with controllers and orchestrators to manage the flow rule installation and physical resource allocation in NFV infrastructure (NFVI) with the proposed formulation of completion time and criticality criteria. Simulation is conducted in SDN/NFV environment and capturing the QoS performances between conventional and MDRL-A approaches.
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초고밀도 네트워크(Ultra dense network, UDN)는 5G 이동통신 시스템에서 많은 수의 스몰셀 기지국(Small-cell access point, SAP)이 매크로셀의 서비스 영역에 배치되기 때문에 매크로 단말(Macro user equipment, MUE)이 수신하는 간섭량이 증가하여 시스템 용량이 크게 감소한다. 따라서, 본 논문은 UDN에서 SAP의 수가 증가하여도 MUE의 성능을 보장하기 위한 상향링크 유동적 채널할당 방법을 제안한다. 제안하는 유동적 채널할당 방법은 간섭량이 높은 MUE와 동일한 부채널을 사용하지 않도록 SAP들이 사용하는 부채널을 제어하여 MUE의 신호 대 간섭 잡음비(Signal to interference and noise ratio)를 주어진 임계값 이상으로 보장하는 것을 목표한다. 시뮬레이션을 통해 제안하는 유동적 채널할당 방법이 다른 방법들과 비교해 스몰셀 사용자 단말의 성능은 크게 감소되지 않으면서 MUE의 평균 전송 용량이 향상됨을 보인다.
In ultra dense networks (UDNs), macro user equipments (MUEs) have significant interference from small-cell access points (SAPs) since a number of SAPs are deployed in the coverage of macro base stations of 5G mobile communication systems. In this paper, we propose a dynamic channel assignment scheme to increase the performance of MUEs for the uplink of UDNs even though the number of SAPs is increased. The target of the proposed dynamic channel assignment scheme is that the signal-to-interference and noise ratio (SINR) of MUEs is above a given SINR threshold assigning different subchannels to SUEs from those of MUEs. Simulation results show that the proposed dynamic channel assignment scheme outperforms others in terms of the mean MUE capacity even though the mean SUE capacity is decreased a little lower.
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본 논문은 공중급유기의 지상 대기시간을 최소화 하기 위해서 단일서버와 다중서버 환경에서 대기시간을 산출하는 대기행렬, 즉, Queuing 이론을 연구에 활용하였다. 국가의 예산과 자원은 한정되어 있어 군수지원 서비스팀의 무한한 증가는 제한되는 환경이다. 따라서 전시 준비단계 또는 전시 환경에 따라 지상 대기시간을 적응적으로 제어할 수 있는 군수지원 서비스팀 수량을 산출하였다. 본 연구의 결과는 공군의 공중급유기 군수지원 서비스팀의 최적 수량을 산출할수 있는 명문화된 기준을 제공함으로서, 군수 지휘관이 평시에서 전시까지 각 단계별로 군수지원 서비스팀을 할당할 수 있는 근거를 제공할 수 있을 것으로 기대한다.
This paper, in order to minimize the ground waiting time of an Air tanker, the queuing theory, that is, a queue that calculates the waiting time under single-server and multi-server situations, was used in the study. Since the national budget and resources are limited, the unlimited increase of the logistics support service team is limited. Therefore, the number of logistic support service teams that can adaptively control the ground waiting time according to the wartime preparation stage or war environment was calculated. The results of this study provide a stipulated standard for calculating the optimal number of air tanker logistic support service teams of the Air Force, providing a basis for the logistical commander to assign logistic support service teams to each stage from peacetime to wartime.
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최근 몇 년 사이 바다 신호등 역할을 하는 항로표지 시설이 디지털화되면서 단순한 표지판 기능을 넘어 해양 정보 수집, 감독, 관제 등 다양한 기능을 제공하는 방향으로 발전하고 있다. 국내에서도 울산항과 부산항이 부표 일부에 카메라를 설치하고 영상정보를 수집하여 충돌을 감독하는 등 선도 기술 적용을 주도하고 있다. 그러나, 이 첨단기술은 장기간 배터리 운용이 필요하고 관리ㆍ유지 등이 해양 특성에 지장을 받기 때문에 주요 기능을 수행하는 것이 어렵다. 이러한 문제들은 육상시설과 해양시설의 특성 차이를 극복하기 위한, 해양 분야의 풍부한 연구의 필요성을 제기한다. 본 연구에서는 표지 주변을 지나가는 해양 객체를 영상정보로 분석해 자동으로 알림을 줄 수 있는 시스템을 제안한다. 기존 시스템들은 표지와 해양 객체가 충돌하면 센서를 기반으로 객체를 포착해 서버로 전송하지만, 이 방식은 사고가 발생한 뒤에야 안전사고 대처가 가능해 개선의 여지가 필요하다. 따라서, 제안하는 시스템은 이러한 한계점을 극복하기 위해, 해양 특성을 기반으로 해상 객체 감지 시스템을 설계하였다. 이는 기존의 해양 영상처리 감지 시스템과 유사한 성능을 보였으며, 보다 효율적인 모니터링을 위해 약 5배 빠른 처리 속도를 기록한 해상 안전 시스템을 제안한다.
In recent years, navigation aids, which plays as sea traffic lights, have been digitized, and are developing beyond simple sign purpose to provide various functions such as marine information collection, supervision, control, etc. For example, Busan Port which is located in South Korea is leading the application of the advanced technologies by installing cameras on buoys and recording video images to supervise maritime accidents. However, there are difficulties to perform their major functions since the advanced technologies require long-term battery operation and also management and maintenance of them are hampered by marine characteristics. This study proposes a system that can automatically notify maritime objects passing around buoys by analyzing image information. In the existing sensor-based accident prevention systems, the alarms are generated by a collision detection sensor. The system can identify the cause of the accident whilst even though it is difficult not possible to fundamentally prevent the accidents. Therefore, in order to overcome these limitations, the proposed a maritime object detection system is based on marine characteristics. The experiments demonstrate that the proposed system shows about 5 times faster processing speed than other existing algorithms.
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코로나 시대 실시간 라이브 스트리밍 방송과 비대면 수업이 확산되고 있음에 따라 온라인 스트리밍 수업에 대한 학문적 관심이 필요한 시점이다. 특히 이용자 측면에서 왜 온라인 스트리밍 수업을 이용하는지를 밝히는 것이 중요하다. 이에 본 연구는 온라인 스트리밍 수업의 특성으로 사회적 현존감, 흥미성, 이용 편리성, 상호작용성을 제안하고, 이들 특성이 학습 만족도에 어떠한 영향을 미치는지, 나아가 추천의도에 어떠한 영향을 미치는지를 검증하고자 하였다. 중국 대학생 338명을 대상으로 설문 조사를 실시한 결과 상호작용성, 사회적 현존감, 흥미성은 학습 만족도에 정적인 영향을 미치는 것으로 나타났지만, 이용 편리성의 영향력은 나타나지 않았다. 한편, 학습 만족도는 온라인 스트리밍 수업 추천의도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 확인되었다.
As real-time live streaming broadcasting and non-face-to-face classes are spreading in the Corona era, it is time to take academic interest in online streaming classes. In particular, it is important to clarify why users use online streaming classes. Therefore, this study proposes social presence, interest, convenience of use, and interactivity as characteristics of online streaming classes, and aims to verify how these characteristics affect learning satisfaction and furthermore, recommendation intention. As a result of conducting a survey on 338 Chinese collegestudents, it was found that interactivity, social presence, and interest had a positive effect on learning satisfaction, but the effect of ease did not appear. On the other hand, it was confirmed that learning satisfaction had a positive effect on the online streaming class recommendation intention.
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IoT(Internet of Things) 디바이스의 사용이 확대됨에 따라 경찰청의 디지털 포렌식 적용 범위가 스마트 홈 영역으로 확대되었다. 이에 따라 스마트 홈 플랫폼 데이터를 수집하기 위해 진행된 기존 연구들은 대부분 모바일 기기의 로컬 데이터 분석과 네트워크 관점의 분석 등의 연구가 주로 수행되었다. 하지만 증거 분석을 위해 유의미한 데이터는 스마트 홈 플랫폼의 클라우드 스토리지에 주로 저장되어있다. 따라서 본 논문에서는 사용자가 헤이 홈 앱 기반의 “헤이 홈 스퀘어” 서비스를 이용할 때 PC에 기록되는 Microsoft Edge, Google Chrome, Mozilia Firefox, Opera와 같은 웹 브라우저들의 쿠키 데이터베이스를 통해 사용자 계정의 accessToken을 획득하여 헤이 홈 Air 환경에서 클라우드에 저장된 데이터의 수집 방안을 연구했다. 데이터는 헤이 홈의 모회사가 제공하는 OpenAPI를 활용해 클라우드로 직접 접근하여 수집하였다. 본 논문에서는 스마트 온·습도 센서, 스마트 도어 센서, 스마트 모션 센서로 환경을 구성하여 실험를 수행했고 날짜 및 장소별 온·습도 데이터, 사용한 디바이스 리스트, 방 내 모션 감지 기록 등의 아티팩트를 수집할 수 있는 것을 확인하였다. 이와 같은 아티팩트 분석 결과를 통해 알 수 있는 사건 당시의 온·습도 등의 정보는 포렌식 수사 과정에서 단서로 활용될 수 있다. 또한 본 논문에서 제안한 OpenAPI를 활용한 클라우드 데이터 수집 방안은 데이터 수집 과정에서 발생할 수 있는 변조 가능성을 배제하고, API를 이용해 결과를 호출하기 때문에 디지털 포렌식의 원칙인 무결성의 원칙과 재현성의 원칙을 따른다.
As the use of Internet of Things (IoT) devices has expanded, digital forensics coverage of the National Police Agency has expanded to smart home areas. Accordingly, most of the existing studies conducted to acquire smart home platform data were mainly conducted to analyze local data of mobile devices and analyze network perspectives. However, meaningful data for evidence analysis is mainly stored on cloud storage on smart home platforms. Therefore, in this paper, we study how to acquire stored in the cloud in a Hey Home Air environment by extracting accessToken of user accounts through a cookie database of browsers such as Microsoft Edge, Google Chrome, Mozilia Firefox, and Opera, which are recorded on a PC when users use the Hey Home app-based "Hey Home Square" service. In this paper, the it was configured with smart temperature and humidity sensors, smart door sensors, and smart motion sensors, and artifacts such as temperature and humidity data by date and place, device list used, and motion detection records were collected. Information such as temperature and humidity at the time of the incident can be seen from the results of the artifact analysis and can be used in the forensic investigation process. In addition, the cloud data acquisition method using OpenAPI proposed in this paper excludes the possibility of modulation during the data collection process and uses the API method, so it follows the principle of integrity and reproducibility, which are the principles of digital forensics.
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이상 탐지는 일반적인 사용자들의 데이터 집합 속에서 비정상적인 데이터 흐름을 파악하여 미리 차단하는 방법이다. 기존에 알려진 방식은 이미 알려진 공격의 시그니처를 활용하여 시그니처 기반으로 공격을 탐지 및 방어하는 방식인데, 이는 오탐율이 낮다는 장점이 있지만 제로 데이 취약점 공격이나 변형된 공격에 대해서는 매우 취약하다는 점이 문제점이다. 하지만 이상 탐지의 경우엔 오탐율이 높다는 단점이 존재하지만 제로 데이 취약점 공격이나 변형된 공격에 대해서도 식별하여 탐지 및 차단할 수 있다는 장점이 있어 관련 연구들이 활발해지고 있는 중이다. 본 연구에서는 이 중 이상 탐지 메커니즘에 대해 다뤘다. 앞서 말한 단점인 높은 오탐율을 보완하며 그와 더불어 이상 탐지와 분류를 동시에 수행하는 새로운 메커니즘을 제안한다. 본 연구에서는 여러 알고리즘의 특성을 고려하여 5가지의 구성으로 실험을 진행하였다. 그 결과로 가장 우수한 정확도를 보이는 모델을 본 연구의 결과로 제안하였다. Extra Tree와 Three layer ANN을 동시에 적용하여 공격 여부를 탐지한 후 공격을 분류된 데이터에 대해서는 Extra Tree를 활용하여 공격 유형을 분류하게 된다. 본 연구에서는 NSL-KDD 데이터 세트에 대해서 검증을 진행하였으며, Accuracy는 Normal, Dos, Probe, U2R, R2L에 대하여 각각 99.8%, 99.1%, 98.9%, 98.7%, 97.9%의 결과를 보였다. 본 구성은 다른 모델에 비해 우수한 성능을 보였다.
Anomaly detection is a method to detect and block abnormal data flows in general users' data sets. The previously known method is a method of detecting and defending an attack based on a signature using the signature of an already known attack. This has the advantage of a low false positive rate, but the problem is that it is very vulnerable to a zero-day vulnerability attack or a modified attack. However, in the case of anomaly detection, there is a disadvantage that the false positive rate is high, but it has the advantage of being able to identify, detect, and block zero-day vulnerability attacks or modified attacks, so related studies are being actively conducted. In this study, we want to deal with these anomaly detection mechanisms, and we propose a new mechanism that performs both anomaly detection and classification while supplementing the high false positive rate mentioned above. In this study, the experiment was conducted with five configurations considering the characteristics of various algorithms. As a result, the model showing the best accuracy was proposed as the result of this study. After detecting an attack by applying the Extra Tree and Three-layer ANN at the same time, the attack type is classified using the Extra Tree for the classified attack data. In this study, verification was performed on the NSL-KDD data set, and the accuracy was 99.8%, 99.1%, 98.9%, 98.7%, and 97.9% for Normal, Dos, Probe, U2R, and R2L, respectively. This configuration showed superior performance compared to other models.
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사이버공격은 사이버공간에서 눈 깜짝할 사이에 일어나며, 그 피해는 전 세계에 점차 늘어나고 있다. 따라서, 사이버공간 3계층에 속하는 다양한 자산들을 여러 가지 시각에서 파악할 수 있는 사이버 공통작전상황도의 개발이 필요하다. 이는 군에서 사용하는 전장 정보 파악에 대한 방안을 적용하면 최적의 사이버공간 내 상황인식을 할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 사이버 공통작전상황도에 필요한 가시화 화면들을 식별하고 기준(응답속도, 사용자 인터페이스, 객체 기호, 객체 크기)들을 조사한다. 그 후 식별 및 조사한 사항들을 적용하여 프레임워크를 설계하고 그에 따라 가시화 화면들을 구현한다. 최종적으로 가시화 화면이 조사한 기준 중 사진으로는 알아볼 수 없는 응답속도에 대한 실험을 진행한다. 결과적으로 구현된 가시화 화면들은 모두 응답속도 기준에 부합했다. 이와 같은 연구는 지휘관이나 보안 담당자들이 사이버공격을 대비하기 위한 사이버 공통작전상황도를 구축하는데 도움이 된다.
Cyber-attacks occur in the blink of an eye in cyberspace, and the damage is increasing all over the world. Therefore, it is necessary to develop a cyber common operational picture that can grasp the various assets belonging to the 3rd layer of cyberspace from various perspectives. By applying the method for grasping battlefield information used by the military, it is possible to achieve optimal cyberspace situational awareness. Therefore, in this study, the visualization screens necessary for the cyber common operational picture are identified and the criteria (response speed, user interface, object symbol, object size) are investigated. After that, the framework is designed by applying the identified and investigated items, and the visualization screens are implemented accordingly. Finally, among the criteria investigated by the visualization screen, an experiment is conducted on the response speed that cannot be recognized by a photograph. As a result, all the implemented visualization screens met the standard for response speed. Such research helps commanders and security officers to build a cyber common operational picture to prepare for cyber-attacks.