28Gbps 이더넷 인터페이스를 위한 피드 포워드 이퀄라이징 데이터 송신 장치

유지훈(Jihoon Yoo),김완준(Wanjun Kim),송준영(Junyoung Song) 대한전자공학회 2019 대한전자공학회 학술대회 Vol.2019 No.11

This paper proposes a feed forward equalizer(FFE) that has no delay circuit. In conventional FFE, a delay circuit is needed for pre-emphasis. As a result, the area of circuit becomes larger and power consumption increases. In the proposed FFE, the 3-tap output driver with pre-emphasis transmits data sequentially using a clock with 4-phase. Through removing delay circuit, the proposed FFE reduces the area of circuit and power consumption. The proposed FFE has 34.3ps eye opening(No Load Cap), and it consumes 45mW power(0.4 pJ/bit).

이산화 전처리 방식 및 컨볼루션 신경망을 활용한 네트워크 침입 탐지에 대한 연구

유지훈 ( Jihoon Yoo ),민병준 ( Byeongjun Min ),김상수 ( Sangsoo Kim ),신동일 ( Dongil Shin ),신동규 ( Dongkyoo Shin ) 한국인터넷정보학회 2021 인터넷정보학회논문지 Vol.22 No.2

새롭게 발생되는 사이버 공격으로 인해 개인, 민간 및 기업의 피해가 증가함에 따라, 이에 기반이 되는 네트워크 보안 문제는 컴퓨터 시스템의 주요 문제로 부각되었다. 이에 기존에 사용되는 네트워크 침입 탐지 시스템(Network Intrusion Detection System: NIDS)에서 발생되는 한계점을 개선하고자 기계 학습과 딥러닝을 활용한 연구 이뤄지고 있다. 이에 본 연구에서는 CNN(Convolution Neural Network) 알고리즘을 이용한 NIDS 모델 연구를 진행한다. 이미지 분류 기반의 CNN 알고리즘 학습을 위해 기존 사용되는 전처리 단계에서 연속성 변수 이산화(Discretization of Continuous) 알고리즘을 추가하여 예측 변수에 대해 선형 관계로 표현하여 해석에 용이한 데이터로 변환 후, 정사각형 행렬(Square Matrix) 구조에 매칭된 픽셀(Pixel) 이미지 구조를 모델에 학습한다. 모델의 성능 평가를 위해 네트워크 패킷 데이터인 NSL-KDD를 사용하였으며, 정확도(Accuracy), 정밀도(Precision), 재현율(Recall) 및 조화평균(F1-score)을 성능 지표로 사용하였다. 실험 결과 제안된 모델에서 85%의 정확도로 가장 높은 성능을 보였으며, 학습 표본이 적은 R2L 클래스의 조화평균이 71% 성능으로 다른 모델에 비해서 매우 좋은 성능을 보였다. As damages to individuals, private sectors, and businesses increase due to newly occurring cyber attacks, the underlying network security problem has emerged as a major problem in computer systems. Therefore, NIDS using machine learning and deep learning is being studied to improve the limitations that occur in the existing Network Intrusion Detection System. In this study, a deep learning-based NIDS model study is conducted using the Convolution Neural Network (CNN) algorithm. For the image classification-based CNN algorithm learning, a discrete algorithm for continuity variables was added in the preprocessing stage used previously, and the predicted variables were expressed in a linear relationship and converted into easy-to-interpret data. Finally, the network packet processed through the above process is mapped to a square matrix structure and converted into a pixel image. For the performance evaluation of the proposed model, NSL-KDD, a representative network packet data, was used, and accuracy, precision, recall, and f1-score were used as performance indicators. As a result of the experiment, the proposed model showed the highest performance with an accuracy of 85%, and the harmonic mean (F1-Score) of the R2L class with a small number of training samples was 71%, showing very good performance compared to other models.

Effects of Molecular Weight of Polyvinylidene Fluoride Binder on Electrochemical Performances of Organic Electric Double-Layer Capacitors

Jihoon Yoo(유지훈),Inchan Yang(양인찬),Myung-Soo Kim(김명수),Ji Chul Jung(정지철) 한국고분자학회 2019 폴리머 Vol.43 No.6

본 논문에서는 바인더가 유기계 전기이중층 커패시터(EDLCs)의 전기화학적 성질에 미치는 영향을 조사하기 위하여 플루오르화 폴리비닐리덴(polyvinylidene fluoride, PVDF) 바인더의 분자량을 다르게 하여 EDLC를 조립한 후 다양한 전기화학적 특성 분석을 실시하였다. 특성 분석 결과, 낮은 분자량의 PVDF를 사용하여 조립된 EDLC는 높은 분자량의 PVDF를 사용하여 조립된 EDLC보다 낮은 저항 및 높은 용량 특성을 나타냈으나 충-방전이 진행되는 동안 활물질과 도전재 사이의 구조가 높은 분자량의 PVDF를 사용하여 조립된 EDLC에 비해 느슨해져 결과적으로 낮은 수명을 나타내었다. 따라서 높은 성능을 갖는 EDLC를 제조하기 위해서는 적절한 바인더 분자량이 요구된다. Herein, we assembled electric double-layer capacitor (EDLCs) electrodes with polyvinylidene fluoride (PVDF) as the binder. The effect of the molecular weight of PVDF on the electrochemical properties of the EDLCs were investigated by various characterization tools. The EDLCs assembled using PVDF with low molecular weight showed relatively good capacitance compared to those assembled using PVDF with high molecular weight owing to their low resistance. However, in long-term durability experiments, EDLCs assembled using PVDF with high molecular weights showed higher durability than EDLCs assembled using PVDF with low molecular weights. To investigate the underlying reasons, field emission-scanning electron microscopy (FE-SEM) was applied. Although all prepared EDLC electrodes showed tightly packed morphologies before charge–discharge process was conducted, morphologies of electrodes using low molecular weight PVDF were gradually loosed as charge–discharge process was conducted. As a result, an appropriate binder molecular weight is required to prepare EDLC with high performances.

스월러 홀의 유입 각이 프리히터의 전열 성능에 미치는 영향

유지훈(Jihoon Yoo),김귀순(Kuisoon Kim) 한국추진공학회 2013 한국추진공학회 학술대회논문집 Vol.2013 No.12

본 연구는 프리히터의 전열성능 향상을 목적으로 프리히터 내부에 부착된 스월러에 대한 열전달 및 유동 특성을 비교하고 분석하였다. 기존 스월러 형상(DHP-180)과 형태가 변경된 두 가지 형상에 대한 해석을 수행하였다. 제안된 두 형상의 열전달 성능에 관한 매개변수로서 스월러 홀의 유입 각(25°, 45°, 65°)을 달리하였고 상용 전산 유동해석 프로그램인 FLUENT 13.0을 이용하였다. 해석 결과 스월러 홀의 유입 각이 증가함에 따라 열전달량이 증가하였으며 유입 각이 25°에서 65°로 증가하면 열전달량은 각각 0.34%, 0.46% 증가하였다. In this paper, flow characteristics of swirler were investigated to enhance heat transfer performance of a pre-heater. A performance analysis was conducted on baseline model(DHP-180) and two different model with modified swirler geometry. The effect of swirler hole angle on heat transfer performance was presented in this study. FLUENT 13.0 was employed to perform a three-dimensional flow analysis. The results indicated that heat transfer rate increased as the swirler hole angle increased. As the hole angle varied from 25° to 65°, two different models show an increase of 0.34% and 0.46% on the heat transfer rate, respectively.

기상 인자와 대기오염 인자를 활용한 LSTM 기반의 미세먼지 농도 예측

유지훈 ( Jihoon Yoo ),신동일 ( Dongil Shin ),신동규 ( Dongkyoo Shin ) 한국정보처리학회 2020 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.27 No.1

미세먼지(PM10, PM2.5)는 배출가스 증가와 함께 빠르게 악화되어 왔으며, 다양한 화학성분 뿐만 아니라 금속 성분이 포함되어 있어 인체에 큰 유해성을 발생한다. 이에 정부는 미세먼지 저감 정책 및 법률을 통해 개선하고자 했지만, 2013년부터 그 효력을 잃기 시작하였다. 이에 본 연구에서는 미세먼지 저감 정책 및 법률을 수립하는데 있어 가장 중요한 요소인 미세먼지 농도를 예측하는 연구를 진행한다. 이전 연구들에서 미세먼지 영향 요소들이 시계열 기반의 데이터(기상인자와 대기오염 인자) 인 것을 확인하였기에, 시계열 데이터에 좋은 성능을 보이는 LSTM 알고리즘을 사용하여 학습 후, 서울시 ‘구별’ ‘시간단위’ 미세먼지 농도 예측에 대한 예측 오차(RMSE, MAE)성능을 비교하였다. 실험 결과 PM10의 경우 (7.2, 4.78), PM2.5의 경우 (4.7, 3.2)의 예측 오차를 보였으며, 금천구의 경우 PM10이 (5.3, 3.71), PM2.5에서 (3.5, 2.5)로 가장 좋은 성능을 보였다.

사이버 공간에서 실시간 공격 징후 탐지를 위한 지속적인 적응형 기계 학습 시스템

유지훈(JiHoon Yoo),신동일(DongIl Shin),신동규(DongKyoo Shin) 한국정보과학회 2019 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.2019 No.6

SGCMG를 이용한 단축 불안정 시스템의 안정화 제어 기법 개발

이준식,이준용,유지훈,김지철,전동익,오화석,Lee, Junsik,Yi, Junyong,Yoo, Jihoon,Kim, Jichul,Cheon, Dongik,Oh, Hwa-Suk 항공우주시스템공학회 2013 항공우주시스템공학회지 Vol.7 No.4

Control Moment Gyroscope(CMG) is one of the most efficient momentum exchange devices for satellite attitude control and essential device for agile maneuver system. This paper presents the details of a designed Single Gimbal CMG with a constant speed momentum wheel and single axis attitude control unstable to stable. In order to keep the naturally unstable equivalent point, it should be controlling the gimbal constantly. The experimental data are compared with theoretical result and requirements are used to verify their performance specifications.

속도 오차 외란이 반작용 휠 제어에 미치는 영향에 관한 실험적 연구

김지철,이형준,유지훈,오화석,Kim, Jichul,Lee, Hyungjun,Yoo, Jihoon,Oh, Hwasuk 항공우주시스템공학회 2016 항공우주시스템공학회지 Vol.10 No.1

There are many possible disturbance sources on such a spacecraft, but reaction wheel assembly (RWA) which is generally used for spacecraft attitude control is anticipated to be the largest. These effects on degradation of performance of spacecraft such as attitude stability. In reaction wheel, disturbance caused by imbalance and speed error. It is hard to emulate speed error disturbance because it is not coincide with wheel frequency. This paper concentrates on emulating and analyzing the speed error disturbance. Firstly, classify the causes that lead to speed error disturbance which generate RPM fluctuation. Secondly, simulated with disturbance driver module and reaction wheel assembly which are developed by Spacecraft Control Lab. Experimental investigations have been carried out to test the disturbance emulator module as a disturbance generator for RWA. Measurements and test have been conducted on various fault. Frequency analysis of test data show that speed error disturbance effects on wheel settling wheel speed or fluctuation type.

Apache Spark 기반의 미세먼지 농도 예측및 대기오염 정보 제공 시스템

이현우(Hyunwoo Lee),유지훈(Jihoon Yoo),신동일(Dongil Shin),신동규(Dongkyoo Shin) 한국통신학회 2018 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2018 No.6

오토 인코더 기반의 단일 클래스 이상 탐지 모델을 통한 네트워크 침입 탐지

민병준 ( Byeoungjun Min ),유지훈 ( Jihoon Yoo ),김상수 ( Sangsoo Kim ),신동일 ( Dongil Shin ),신동규 ( Dongkyoo Shin ) 한국인터넷정보학회 2021 인터넷정보학회논문지 Vol.22 No.1

최근 네트워크 환경에 대한 공격이 급속도로 고도화 및 지능화 되고 있기에, 기존의 시그니처 기반 침입탐지 시스템은 한계점이 명확해지고 있다. 지능형 지속 위협(Adavanced Persistent Threat; APT)과 같은 새로운 공격에 대해서 시그니처 패턴은 일반화 성능이 떨어지는 문제가 존재한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 기계학습 기반의 침입 탐지 시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 실제 네트워크 환경에서 공격 샘플은 정상 샘플에 비해서 매우 적게 수집되어 클래스 불균형(Class Imbalance) 문제를 겪게 된다. 이러한 데이터로 지도 학습 기반의 이상 탐지 모델을 학습시킬 경우 정상 샘플에 편향된 결과를 가지게 된다. 본 논문에서는 이러한 불균형 문제를 해결하기 위해서 오토 인코더(Auto Encoder; AE)를 활용해 One-Class Anomaly Detection 을 수행하여 이를 극복한다. 실험은 NSL-KDD 데이터 셋을 통해 진행되었으며, 제안한 방법의 성능 평가를 위해 지도 학습된 모델들과 성능을 비교한다. Recently network based attack technologies are rapidly advanced and intelligent, the limitations of existing signature-based intrusion detection systems are becoming clear. The reason is that signature-based detection methods lack generalization capabilities for new attacks such as APT attacks. To solve these problems, research on machine learning-based intrusion detection systems is being actively conducted. However, in the actual network environment, attack samples are collected very little compared to normal samples, resulting in class imbalance problems. When a supervised learning-based anomaly detection model is trained with such data, the result is biased to the normal sample. In this paper, we propose to overcome this imbalance problem through One-Class Anomaly Detection using an auto encoder. The experiment was conducted through the NSL-KDD data set and compares the performance with the supervised learning models for the performance evaluation of the proposed method.