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    • 52. 发明授权
    • 다이오드 스위칭을 이용한 SA-FPA 센서의 시스템 인 패키징 방법
    • 半主动焦点计划系统封装方法半主动焦平面阵列传感器使用二极管阵列传感器使用二极管巫术
    • KR101153722B1
    • 2012-06-14
    • KR1020110023039
    • 2011-03-15
    • 한국과학기술원
    • 김병일김희연경기명박재홍김경민
    • H01L25/16
    • H01L25/16H01L25/0652H01L25/0657
    • PURPOSE: A system in-packaging method of a semi-active focal plane array(SA-FPA) sensor using a diode switching process is provided to attach an SA-FPA sensor chip and an output control integrated circuit chip on the same wafer level by separately arranging the SA-FPA sensor chip and the output control integrated circuit chip, thereby detecting a malfunction of an output control integrated circuit in beforehand. CONSTITUTION: An insulating film(110) is laminated on a substrate(100). An ROIC(Read-Out Integrated Circuit) cap(120) and a bolometer array cap(130) are arranged side by side on the surface of the insulating film. The ROIC cap packages an output control integrated circuit chip. The bolometer array cap packages a bolometer array. An ROIC and the substrate are connected to each other using a wire bonding process and/or a flip chip bonding process.
    • 目的:提供使用二极管切换过程的半主动焦平面阵列(SA-FPA)传感器的系统内置封装方法,将SA-FPA传感器芯片和输出控制集成电路芯片连接在相同的晶片级上 分别布置SA-FPA传感器芯片和输出控制集成电路芯片,从而事先检测输出控制集成电路的故障。 构成:将绝缘膜(110)层叠在基板(100)上。 在绝缘膜的表面上并排布置ROIC(读出集成电路)盖(120)和测辐射热计阵列帽(130)。 ROIC帽封装输出控制集成电路芯片。 测辐射热计阵列帽包装测辐射热计数组。 使用引线接合工艺和/或倒装芯片接合工艺将ROIC和衬底彼此连接。
    • 59. 发明公开
    • 군집 지능과 기계학습 알고리즘을 이용한 적응형 미지 공격 탐지 시스템의 방식 및 장치
    • 一种利用集群智能和机器学习算法的自适应未知攻击检测系统的方法和装置
    • KR1020170106540A
    • 2017-09-21
    • KR1020160028846
    • 2016-03-10
    • 한국과학기술원
    • 김광조김학주김경민홍진아최락용
    • H04L29/06G06N99/00G06F15/18G06F21/50
    • 일실시예에따른공격탐지방법은, 샘플네트워크트래픽을수집하는단계; 상기샘플네트워크트래픽을수집함에따라클러스터링엔진에서군집지능머신러닝알고리즘을기반으로기설정된유사도에포함되는샘플네트워크트래픽들에대한클러스터링을수행하는단계; 상기샘플네트워크트래픽들에대한클러스터링을수행함에따른클러스터링결과를탐지엔진에서학습하고, 상기학습된탐지엔진으로실제네트워크트래픽을실시간으로감시및 공격탐지하는단계; 및상기공격탐지를수행함에따라적응형탐지엔진에서오탐지된트래픽들을상기군집지능머신러닝알고리즘을기반으로샘플링하고, 상기샘플링된트래픽들을공격혹은정상트래픽으로라벨링(Labeling)하여상기클러스터링엔진으로피드백을전달하는단계를포함할수 있다.
    • 根据实施例的攻击检测方法包括:收集样本网络业务; 在收集样本网络流量时,基于群集引擎中的群集智能机器学习算法对包括在预定相似度中的样本网络流量执行群集; 根据检测引擎中的样本网络流量的聚类来学习聚类结果,利用所学习的检测引擎来监控实际网络流量和攻击检测; 并反馈到标记(标签)自适应检测发动机油采样检测的交通基于集群智能机器学习算法,和所采样的流量或正常流量攻击,根据攻击的性能由聚类引擎检测 的可以被包括的传球的步骤。