소셜 정보망의 발달로 마케팅의 방법도 다양하게 변화되고 있다. 기존의 유명인, 경제적 지원 기반의 성공적인 마케팅방법론과 달리, 최근 인플루언서 기반 유튜브 마케팅이 큰 대세를 이루고 있다. 본 논문 에서는 처음으로 유튜브 양적 정보 및 댓글분석 기반 다각도 질적 분석을 활용하여 54개 이상의 유튜브 채널에서 인플루언서 특징을 추출하고 대표적인 주제들을 모델링하여 개인 맞춤형 영상 만족도 극대화는 물론 기업체가 새로운 아이템을 마케팅 할 때 기존의 인플루언서 특징을 참고하여 새로운 아이템의 영상을 제작하고 배포함으로써 성공적인 홍보 효과를 누릴 수 있도록 보조 수단 제공을 목적으로 한다. 유튜브 채널 별 다양한 영상의 모든 댓글을 각 문서로 가정하고 TF-IDF 및 LDA알고리즘을 적용하여 성능 극대화 향상을 보였다.

4차 혁명시대가 시작됨에 따라 다양한 장비들이 클라우드 기반으로 동작하고 있다. 이와 기기들은 다양한 형태의 데이터 또는 대용량의 멀티미디어 데이터를 계속 생성하고 있다. 이런 상황을 처리하기 위해서는 대용량의 저장장치가 필요하며 또한 저장된 데이터를 처리하고 정확한 정보를 얻기 위해서 빅데이터 기술이 필요하다. 일반적으로 네트워크 환경에서 대용량의 저장장치를 구축하기 위해서는 SAN 또는 NAS 기술이 사용된다. 본 논문에서는 DAS(Direct Attached Storage)의 확장기술인 Network-DAS를 사용하여 대용량 저장장치를 구성하는 방안을 제시한다. 논문에서 제시하는 스토리지 시스템의 확장성과 성능을 검증하기 위해 76개의 하드 디스크를 이용하여 벤치마크 실험을 수행하였다. 실험 결과 제안하는 고성능 대용량 스토리지 시스템의 확장성과 신뢰성을 검증하였다.

의료기관은 급속한 ICT 융합 보급에 따른 의료 기관 간의 경쟁력을 확보하고, 의료 산업을 통해 발생하는 데이터의 빅 데이터화 및 사물 인터넷 의 등장으로 엄청난 속도로 증가하는 데이터를 관리해야하는 과제에 직면해 있다. 이러한 의료계의 빅 데이터 패러다임은 단순히 크기가 큰 자료나 그것을 처리하고 분석하는 도구와 과정만을 의미하는 것이 아니라 인간이 생활하고 사고하고 연구하는 방식의 전산적인 전환을 의미한다고 볼 수 있다. 최근 의료분야 데이터가 공개됨에 따라 의료 데이터의 활용 요구가 증가하고 있으므로 합리적이고 효율적인 의사 결정에 도움을 줄 수 있는 오픈 소스를 활용한 공공 데이터 기반의 질병 검색 시스템 연구를 진행하였다. 실험 결과 기존 공공 기관에서 제공하는 단순 질병 조회나 단일 질환에 대한 증상 조회와는 달리 증상이나 원인으로 검색해도 관련 질병들이 검색되며 병명이 재지정 되었거나 유사한 증상을 가지는 질병들도 검색이 되었다.

윤곽선 이미지를 시계열로 변환하는 작업은 빠르고 상호작용 방식이 매우 중요한 대용량 이미지 데이터베이스에서도 윤곽선 매칭 수행을 가능 할 수 있게 만든다. 최근 연구에서는 윤곽선 이미지를 시계열 데이터로 변환하여 부분 노이즈제거를 고려하면서 빠르게 매칭을 수행하려는 시도가 있었다. 본 논문에서는 성능 향상을 위해 임의의 노이즈제거를 위해 임의의 모든 노이즈제거 매개 변수를 고려한 색인 구축 방법을 제안한다. 이는 가능한 모든 노이즈제거 매개 변수에 따른 부분 노이즈제거를 고려해야하기 때문에 어려운 문제이다. 본 논문에서는 다차원 색인인 R*-tree를 사용하여 모든 가능한 노이즈제거 매개 변수에 의한 최소 경계 영역(MBR)을 구성하여 효율적인 단일 생성 알고리즘을 제안한다. 다양한 실험 결과, 제안한 색인 기반 매칭 방법은 검색 성능을 최대 46.6 ~ 4023.6 배나 향상시킨다.

본 연구는 빅데이터 플랫폼을 이용해 만성질환자에 따른 개인적 요인과 지역사회요인이 삶의 질에 미치는 영향을 알아보는데 목적이 있다. 연구방법은 2017년 지역사회건강조사 자료와 통계청 시군구별 2차 자료를 사용하였고, EQ-5D 지수와 개인요인 및 지역사회요인을 구분하여 다수준분석을 실시하였다. 연구결과 남자의 경우, 나이가 어릴수록, 학력이 높을수록, 월가구소득이 많을수록, 경제활동을 하는 경우, 스포츠 인프라가 많은 경우 삶의 질이 높았다. 또한 주관적 건강감이 나쁠수록, 스트레스가 많을수록 삶의 질이 낮았다. 향후 의료 빅데이터 분석을 위해 클라우드와 오픈소스를 활용할 수 있는 하드웨어에 독립적인 플랫폼 제공을 위한 연구가 지속되어야 할 것이다.

본 논문은 사람의 중기 염색체로 이루어진 디지털 이미지에서 Faster Region-based Convolutional Neural Network(R-CNN) 모델로 염색체 객체를 검출할 때 필요한 경사 하강 최적화기의 성능을 비교한다. Faster R-CNN의 경사 하강 최적화기는 Region Proposal Network(RPN) 모듈과 분류 점수 및 바운딩 박스 예측 블록의 목적 함수를 최소화하기 위해 사용된다. 실험에서는 이러한 네 가지 경사 하강 최적화기의 성능을 비교하였으며 VGG16이 기본 네트워크인 Faster R-CNN 모델은 Adamax 최적화기가 약 52%의 Mean Average Precision(mAP)를 달성하였고 ResNet50이 기본 네트워크인 Faster R-CNN 모델은 Adadelta 최적화기가 약 58%의 mAP를 달성하였다.

건축물이나 교량, 터널과 같은 구조물의 붕괴를 측정하기 위하여 기울기 센서를 사용하고 있으며 최근에는 사용성이 편리하고 가격이 저렴하여 MEMS(Micro-Electro-Mechanical System) 센서를 사용한 기울기 센서를 많이 사용하고 있으나 측정 범위가 한정되어 있어 360도 전 방위에 대해 고정밀도를 가지지는 못하고 있다. 이것은 MEMS 센서가 갖는 오프셋과 스케일 오차 때문이다. 본 논문에서는 MEMS 센서가 갖는 기계적 오차를 줄이기 위하여 정밀도가 높은 각도 계산을 위한 알고리즘을 제시하였고 MEMS 센서 모듈과 전송 모듈을 제작하여 교정 전 센서 모듈의 각도 정확도와 교정 후 각도 측정 정확도를 비교하여 교정 알고리즘의 효과를 제시하였으며, 실험 결과 제안 기술을 적용하였을 때 360도 전 방위에 대해 ±0.015도의 정밀도를 가짐을 확인하였다.

구조물에서 화재 발생 시 화재의 발생 위치를 정확하게 파악하지 못해 화재 진압이 용이하지 못하는 문제, 연기나 유독가스로 시야 확보가 어려운 상태에서 비상구 및 탈출로에 대한 정보를 방향지시기와 LED 유도등에 의존하여 위험에 빠지는 문제가 빈번히 발생하고 있다. 이에 본 논문에서는 딥러닝 기반(RNN) 구조물 재난 시 최적의 대피로를 안내할 수 있는 시스템 알고리즘을 제시한다. 설치되어 있는 감지 센서를 이용하고, 센서별 검출된 데이터를 서버로 실시간 전송되며, 감지 센서 주변의 온도, 열, 연기, 유독가스 등의 정보가 전달된다. 그리고 이를 분석하고, 설정된 임계치 범위 내에 있는 가장 안전한 이동 경로를 파한다. 이때 구조물 내에 있는 LED 유도등과 방향지시기에 실시간으로 정보를 전달하여 위험 요소를 피할 수 있는 서비스를 제공해 준다. 이는 구조물의 각 구역별 온도, 열, 연기, 유독가스의 정보를 파악할 수 있어, 구조물 재난 시 최적의 대피로를 안내받을 수 있을 것이라고 사료된다.

영상 품질 개선을 위해 사용되는 히스토그램 평활화 알고리즘은 하드웨어 회로로 구현되면 소프트웨어로 구현된 경우보다 작업 속도 면에서 성능이 훨씬 뛰어나다. FPGA를 이용한 히스토그램 평활화 회로 구현에 대부분의 최신 FPGA에 포함된 곱셈기 회로와 상당량의 SRAM을 이용하고, 파이프라인을 적용하면 히스토그램 평활화 회로의 전체적인 동작 성능을 높일 수 있다. 본 논문은 이와 같은 방법을 적용하여 8비트 심도를 갖는 흑백 영상에 대해 히스토그램 평활화 작업을 고속으로 수행 가능한 FPGA 구현 방법을 제안한다. 제안된 회로는 FIFO를 이용하여 한 개의 영상에 대한 평활화가 진행되는 동안 다음 영상에 대한 히스토그램 계산을 수행할 수 있다. FIFO를 이용한 일부 작업의 시간적 중첩과 내장된 곱셈기 회로 그리고 파이프라인 적용 효과로 회로의 전체적인 성능은 대략 매 클럭마다 한 개의 화소에 대해 히스토그램 평활화를 수행할 수 있다. 그리고 영상을 분할하여 히스토그램 평활화 작업의 일부를 병렬 처리하면 그 성능을 속도 면에서 거의 두 배로 향상할 수 있다.

본 논문은 머신비전기반 자동검사를 위한 대상객체의 인식방향성 개선 연구로서, 영상카메라에 의한 자동 비전검사의 과정에서 제한성이 따르는 대상 객체의 인식방향성을 개선하는 방법을 제안한다. 이를 통하여 머신비전 자동검사에서 시험대상물의 위치와 방향에 상관없이 검사대상의 영상을 검출할 수 있게 함으로써 별도 검사지그의 필요성을 배제하고 검사과정의 자동화 레벨을 향상시킨다. 본 연구에서는 검사대상으로서 와이어 하네스 제조과정에서 실제 적용할 수 있는 기술과 방법을 개발하여 실제 시스템으로 구현한 결과를 제시한다. 시스템구현 결과는 공인기관의 평가를 통하여, 정밀도, 검출인식도, 재현률 및 위치조정 성공률에서 모두 성공적인 측정결과를 얻었고, 당초 설정하였던 10종류의 컬러구별 능력, 1초 이내 검사시간, 4개 자동모드 설정 등에서도 목표달성을 확인하였다.

최근 소프트웨어의 중요성이 증가함에 따라 국내에서도 초등학교에서 소프트웨어 교육이 의무화되고 있다. 이러한 시점에서 스마트토이를 이용하여 놀이와 교육을 접목한 코딩 교육이 이루어지고 있다. 다양한 스마트토이 중 가장 널리 이용되고 있는 스마트 토이 중 하나는 블록형 스마트 토이이다. 본 연구에서는 블록형 스마트토이를 조작할 수 있는 스마트폰 애플리케이션에 대한 사용자의 사용성을 향상시키기 위한 평가를 실시하였다. 이를 위해 다양한 사용성 평가 기법 중 하나인 전문가를 대상으로 한 휴리스틱 기법을 실시하였다. 분석 결과, 메뉴의 버튼과 스위치 구분이 잘 이루어지지 않았으며, 오류 발생 시 발생 원인이 사용자에게 제공되지 않는 것으로 나타났다. 본 연구 결과는 향후 스마트토이를 위한 애플리케이션의 사용성을 향상시키는데 기반이 될 수 있다.

신경학적 손상에 의한 언어장애인/비장애인 간의 일상적인 휴대폰 통화시 신경학적 손상으로 인한 발음의 정확도와 언어장애인의 발음 특징이 결합되어 원활한 의사소통을 저해하는 경우가 많다. 이러한 문제점을 개선하기 위하여 제한하는 방법은 언어장애인 특성에 맞춘 단어의 모호성(out of vocabulary) 개선과, 언어 장애인 구강 특성에 따른 어려운 발성 부분을 인위적으로 보정해주는 유도선이 포함된 MEMS(Micro Electro-mechanical System) Microphone 장치 개선이다. S/W적 개선은 도치기능이 포함된 결정트리이며, 연속어 특성을 감안하여 개선된 matrix-vector rnn 방법을 제시하였다. H/W와 S/W 특성을 감안하여 유사 사전을 만들어 원활한 의사소통을 위한 말명료도 향상에 기여하였다.

본 논문에서는 비직교 다중접속 시스템의 주파수 효율성 최대화를 위하여 다른 송신기가 동일한 주파수 대역에서 신호를 전송할 수 있다고 가정한다. 그리고 비직교 다중접속 시스템의 총 데이터 전송률의 최대화가 아닌 수신기의 데이터 전송률의 공정성 성능 개선에 집중한다. 따라서 본 논문에서는 간섭이 존재하는 비직교 다중접속 시스템을 고려하여 수신기의 평균 데이터 전송률에 대한 공정성 성능을 개선하기 위한 전력 할당 기법을 제안한다. 레일레이 페이딩 채널을 가정하여 수신기의 평균 데이터 전송률을 정의하고, 높은 신호 대 잡음비의 근사법을 이용하여 평균 데이터 전송률의 공정성 성능을 개선하기 위한 전력 할당 계수를 유도한다. 또한, 시뮬레이션을 통해 제안하는 전력 할당 기법이 간섭을 갖는 비직교 다중접속 시스템에서 데이터 전송률의 공정성 성능을 개선할 수 있음을 보인다.

4차 산업시대의 기술 급변에 따른 공백기술을 도출하고 유망기술을 발굴하기 위한 지역산업의 움직임을 특허지표를 활용하여 분석하였다. 현재 창원시는 미래 지역주력산업으로 수소 전기차 기술을 중점 육성하여 미래 지역 유망기술로 발굴하고자 많은 기술 정보를 수집하고 있다. 기술 정보 수집은 분류방법, 기술 동향, 유사기술 등으로 인해 시간과 비용 측면에서 많은 문제를 가지고 있다. 따라서 기술 정보의 체계적인 분류와 기술 동향을 쉽게 도출할 방법이 필요하다. 본 논문에서는 특허지표를 통해 출원 성장률 측정 방법과 특허 출원 빈도 산정 과정을 통해 지역의 미래 주력산업에 대한 공백기술과 유망기술 동향을 분석하였다. 창원시의 미래 지역주력 산업인 수소 전기차의 기술 분류별, 국가별, 주요기업별 특허 동향을 조사하여, 특허 출원의 추세성과 기술의 혁신성 및 집중도인 기술성과 활동성을 분석하였다. 중복기술을 제거하고 기술 연관성을 고려하여 634건에 대해 특허 정보를 기반으로 기술 동향 분석한 결과 향후 지역산업을 위해 특허 출원을 확보하여 지역산업과 기업 경쟁력 제고가 필요한 시점으로 분석되었다.

초고령 사회 일본은 다양한 사회문제 해결 방법 중 하나로 정보통신기술의 활용을 적극적으로 추진하고 있다. 특히 머지않아 초고령 사회에 진입할 우리나라로서는 고령자 지원과 관련한 ICT활용에 대한 일본의 정책 및 현황을 살펴보는 것은 의미가 있을 것이다. 본 연구에서는 문헌조사를 통하여 일본의 고령자 지원관련 ICT정책 및 활용 현황을 살펴보고 우리나라 고령자 지원과 관련하여 다음과 같은 사항을 제안하였다. 고령자 지원관련 현장에서 ICT기술이 실질적으로 활용될 수 있는 기회가 넓혀져야 하며, 일본의 경우처럼 고령자 지원에 있어서 개호와 의료의 연계가 중요하기 때문에 이러한 기관간의 정보연계네트워크 구축을 위한 노력이 필요하다. 또한 다양한 로봇의 개발 및 보급을 통해 개호자와 관련 인력의 서류업무의 간소화 및 개호 부담의 완화를 모색해야 한다. 그리고 ICT활용을 통한 고령자를 위한 정서지지 및 안정을 위한 기술의 보급도 적극 추진되어야 한다.

국내 재난 사고의 기술동향 중 산악사고에 대한 관심 또한 지속적으로 증가 추세에 있다. 사고 발생 시 보편적인 방법으로는 스마트폰을 이용한 위치 추적 및 사고신고 등이며, 이를 이용하여 구조 활동을 진행 하고 있으나, 산악지역의 특성상 음영현상의 발생하는 구역에 대한 해결책이 요구되고 있는 실정이다. 이에 본 논문에서는 447 MHz 대역 FSK방식을 이용한 무선 통신 기반 산행 안전 휴대 시스템을 제시하였다. 447 MHz 대역 송·수신기를 이용하여 이상 현상 발생 시 위치 전송 및 구조 신호 전송을 통한 위치좌표 전송 및 데이터를 축적하며, 송신자가 설정된 구역범위의 임계치를 벗어날 경우 위험 경고 알림을 발생하여 위험지역을 신속히 벗어날 수 있는 서비스를 제공한다. 또한 송신자의 건강 상태를 지속적으로 체크하여, 지정된 임계치를 상위 할 경우 수신자에게 경고를 함으로, 송신자의 재난에 대응할 수 있을 것이라고 사료된다.

본 논문에서는 인천 덕적도 부근 해안에서 2017년 7월 5일부터 24시간 동안 채널 변화를 지속적으로 측정하였다. 수중 채널은 실시간으로 시간 축에서 변화와 주파수 축에서 변화가 발생함에 따라서 다양한 채널 환경 특성을 가지고 있으며, 다중 경로 페이딩 및 도플러 효과 등으로 인하여 수중 통신 성능저하가 발생한다. 따라서, 본 연구에서는 실해역 수중 통신 환경에서의 통신 성능 향상을 위하여 시간 및 주파수 영역에서의 반복 전송 다이버시티 기법을 적용하여 수중 채널 환경에서의 OFDM 시스템 성능 분석에 관한 연구를 수행하였다. 수집한 데이터를 이용하여 시간과 주파수 영역에서의 채널 환경 비교를 수행하였으며, 파일럿 배치 간격과 시간 및 주파수 축에서의 반복 전송 회수에 따른 BER 성능 분석을 수행하였다.

함정 전투체계는 기술의 발전을 적극적으로 수용하여 점진적으로 진화하고 있다. 함정 전투체계의 도메인 컴포넌트들 또한 함정 전투체계의 점진적 진화에 맞추어 변경되어야 한다. 즉, 도메인 컴포넌트는 변경용이성을 가져야 한다. 그러나 기존 도메인 컴포넌트는 변경용이성을 충분히 고려하지 않는다. 특히, 미들웨어로부터 계획된 것보다 더 많은 메시지를 수신할 경우, 이에 대응하기 위한 방안을 고려하지 않는다. 우리는 증가된 메시지에 신속하게 대응할 수 있는 도메인 컴포넌트 참조 아키텍처를 제안한다. 제안된 아키텍처는 비즈니스 로직이 독립적으로 동작할 수 있도록 도메인 컴포넌트를 분리하고, 다수의 비즈니스 로직이 동시에 동작하도록 설정하여 증가된 메시지를 처리하고자 한다. 제안된 참조 아키텍처를 이용하여 표적관리 도메인 컴포넌트를 설계하여 참조 아키텍처의 적용 가능성을 확인하였다.

DNS 스푸핑은 공격자가 클라이언트와 DNS 서버 간 통신에 개입하여 실제 IP 주소가 아닌 가짜 IP 주소를 응답하여 DNS 서버를 속이는 공격이다. 웹 서버 초기화면 복제와 간단한 웹 프로그래밍으로 사용자 아이디와 비밀번호를 해킹하는 파밍 사이트 구현이 가능하다. 본 논문에서는 파밍사이트로 유도하는 DNS 스푸핑과 파밍사이트 구현을 결합한 웹 스푸핑 공격에 관해 연구하였다. 본 대학의 포털 서버를 대상으로 DNS 스푸핑 공격 방법과 절차 및 파밍사이트 구현 방법에 관해 연구하였다. 경성포털의 경우 SSL에 의한 암호화와 보안인증이 이루어진 웹 서버임에도 우회 공격과 해킹이 가능하였다. 현재 많은 웹 서버가 보안조치가 이루어져 있지 않고, SSL에 의해 보안이 이루어진 웹 서버라 할지라도 이를 무력화 시킬 수 있으므로 이의 심각한 위험과 대응조치가 꼭 필요함을 알리고자 한다.

연구자는 연구 결과를 논문의 형태로 작성하여 학회에 투고하고 투고된 논문은 심사자의 면밀한 심사를 받은 뒤 학계에 공개되어 학문의 발전에 쓰인다. 이렇듯 심사 과정에 의해 연구 결과가 학계에 알려질지 결정되기 때문에 적절한 심사 시스템에 대해 많은 논의가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 현재 심사 시스템에서 발생하고 있는 문제점들을 살펴보고 이에 대한 해결책으로 블록체인 기반 공개 논문 심사 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 기존의 시스템과 다르게 개방적인 심사 구조를 가지며 투명성을 통해 공정하고 깊이 있는 평가를 보장한다. 동시에 블록체인을 사용함으로써 발생할 수 있는 프라이버시, 용량 문제에 대한 해결책을 제공한다. 최종적으로 제안하는 심사 시스템을 구현하여 결과를 보인다.

스마트폰에는 현재 다양한 보안 방식이 사용되고 있다. 그중에서도 핀 번호와 패턴 잠금 방식은 초기 스마트폰부터 사용되었을 정도로 오래 사용되었다. 하지만 패턴 잠금 방식은 오래 사용된 만큼 보안이 취약하다. 핀 번호 방식의 보안 강도가 약간 높은 정도라면 패턴 잠금 방식은 중간 정도에 그친다. 그럼에도 많은 스마트폰 사용자들은 패턴 잠금 방식을 이용하고 있는데 아직 생체보안을 지원하지 않는 기종을 사용하는 사용자가 있기 때문이다. 생체보안을 지원하지 않는 기종에서 제일 편리한 보안 방식은 패턴 잠금 방식이다. 그러나 기존의 패턴 잠금 방식은 Shoulder surfing attack과 Smudge attack에 취약하다. 따라서 패턴 잠금 방식의 편리성을 유지하면서 동시에 기존 방식의 취약점을 해결하는 방식을 제안하고자 한다. 제안하는 방식은 화면에 배치되는 각각의 점을 원형으로 배치한 뒤 무작위로 숫자를 부여하는 잠금 방식이다. 본 방식을 도입하게 된다면 기존의 취약점을 상당히 해결할 수 있다. 즉, 기존의 패턴 잠금 방식에 비해 보안성을 높일 수 있다.

As core technologies(IoT, 5G, Cloud, Bigdata, AI etc) leading the Fourth Industrial Revolution promote smart convergence across the national socio-economic infrastructure, the threat of new forms of cyber attacks is increasing and the possibility of massive damage is also increasing. Reflecting this trend, cyber security is expanding from simple information protection to CPS(Cyber Physical System) protection that combines safety and security that implements hyper-connectivity and ultra-reliability. This study introduces the recent evolution of cyber attacks and looks at the next generation cyber security technologies based on the conceptual changes of cyber security technologies such as SOAR(Security Orchestration, Automation and Response) and Zero Trust.

We present a method for transmitting 3D object information in real time in a telepresence system. Three-dimensional object information consists of a large amount of point cloud data, which requires high performance computing power and ultra-wideband network transmission environment to process and transmit such a large amount of data in real time. In this paper, multiple users can transmit object motion and facial expression information in real time even in small network bands by using GANs (Generative Adversarial Networks), a non-supervised learning machine learning algorithm, for real-time transmission of 3D point cloud data. In particular, we propose the creation of an object similar to the original using only the feature information of 3D objects using conditional GANs.