현재까지는 양자 컴퓨터의 계산 성능에 대한 알고리즘 수준의 연구가 대부분이었다. 본 연구에서는 이러한 알고리즘 수준 분석의 한계를 넘기 위해 조금 더 정교한 어셈블리 코드 수준에서의 정량적 분석을 진행하였다. 이 과정에서 현재 사용가능한 두 개의 양자 컴파일러와 두 개의 양자 알고리즘을 분석하였다. 이에 따라서 다음과 같은 두 가지 특성을 확인하였다. 첫 번째로 양자컴퓨터는 어셈블리 코드 수준에서도 충분한 성능향상 효과가 있음을 확인하였다. 두 번째로 고전컴파일러와 달리 양자컴파일러의 실행시간은 입력 값에 의존함을 확인하였다.

최근 3D 스캔 장비 발전과 함께 물체를 스캔하여 모델링하는 역설계 기술이 발전하고 있다. 하지만 역설계를 통해 만들어진 메쉬는 3D 스캔 장비의 데이터 누락, 측정 에러와 같은 이유 때문에 무딘 모서리, 거친 표면과 같은 에러가 발생한다. 이러한 에러를 제거하기 위해 다양한 메쉬 에디팅 방법이 연구되고 있다. 대부분의 기존 방법은 특정 영역을 세밀하게 에디팅 하기 때문에 사용자 에디팅 능력에 따라 메쉬 품질이 달라지고, 에디팅 시간도 오래 걸린다. 본 논문은 프리미티브 수정을 이용한 새로운 메쉬 에디팅 방법을 제안한다. 먼저 원본 메쉬를 모양에 따라 여러 개의 메쉬 세그먼트로 나눈다. 그런 다음 각 메쉬 세그먼트에 프리미티브 타입을 지정하고 해당 파라미터를 수정하여 사용자가 원하는 모양으로 에디팅 한다. 제안한 방법은 프리미티브 수정 기반의 직관적 사용자 인터페이스를 지원하며 빠른 시간 안에 사용자가 의도한대로 에디팅 할 수 있다.

정부는 K-ICT 클라우드 활성화를 위해 정부 3.0 클라우드 추진 계획을 발표하고 관련 제도와 법률을 제정하여 클라우드 서비스 도입을 위한 정책을 추진하고 있다. 그러나 공공 분야의 클라우드 컴퓨팅 도입은 기존의 법률, 제도, 관행의 통제로 인해 미미한 실정이다. 공공 기관의 클라우드 컴퓨팅 도입 활성화를 위해 중요한 부분은 클라우드 컴퓨팅의 성능과 품질 등에 대한 특성을 파악하는 것이다. 클라우드 컴퓨팅의 특성을 알아야만 적격의 클라우드 컴퓨팅 사업자 선정이 가능하게 된다. 유럽 연합(European Commission)에서는 클라우드 컴퓨팅의 특성을 서비스 성능과 품질에 대한 일반특성, 기술성, 경제성으로 분류하고 있다. 그러나 클라우드 도입을 위한 설계 시 공공 기관 담당자는 클라우드 특성의 각 부문별 하위 항목에 대한 상세한 내용과 수준까지 객관적으로 평가하기 어렵다. 이러한 문제를 해결하고자 본 연구는 클라우드 컴퓨팅의 성능과 품질 및 기술 특성을 파악하여 각 특성에 대한 가중치를 구하고 우선순위 측정을 통해 사업자 선정을 위한 평가 기준으로 적용하는 기법을 제안한다.

센서 노드의 주 기능은 각종 센서를 탑재하여 구동시키고 측정 결과 값을 게이트웨이로 전송하는 일인데, 이를 위한 소프트웨어는 임베디드 운영체제를 활용하거나 일반적인 펌웨어 형태로 개발할 수 있다. 이 논문에서는 센서 노드에 운영체제를 도입하지 않고 간단한 펌웨어 형태로 센서를 구동시키기 위한 일정한 형태를 갖춘 구동기 틀을 구현하고 실험한다. 제안된 구동기 틀의 목적은 형태의 통일성에 의한 센서 구동기 작성의 편리성 제공에 있다. 온도 센서인 TC1047AVNB의 구동기를 Atmega2560 노드에서 구현하고 실험한 결과 올바른 동작을 확인할 수 있었다.

주로 방범용으로 사용하는 폐쇄회로 TV(CCTV : Closed Circuit Television)는 범죄 발생 시 범인검거와 증거 확보에 유용하게 사용된다. 하지만 CCTV는 지형지물로 인해 영상 확보가 어려운 영역, 즉 사각지대가 존재하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 증강현실(AR : Augmented Reality)을 이용하여 CCTV 카메라의 방향을 주기적으로 변경한다. 변경된 카메라의 방향에서 확보한 영상으로, 기존 CCTV와 달리 보다 넓은 반경의 영상을 확보하여, 모니터링할 수 있는 장점이 있다.

크롬 OS는 구글에서 개발한 운영체제로서 리눅스와 HTML5 기술 등을 도입해 빠른 부팅과 안정적인 프로그램 실행 등을 통해서 윈도우로 대표되어왔던 기존 컴퓨터 운영체제들의 불편함을 개선한 것이 가장 큰 특징이다. 그러나 클라이언트용 OS라는 점을 감안하였을 때 사용자층이 점차 늘어나고 있는 그래픽이나 암호화, 복호화 같은 보다 세분화된 다양한 데이터 처리를 하는데 있어 요구사항을 만족 시키기에는 부족한 부분이 많았다. 이 같은 문제점들은 운영체제 최적화를 통해 해결할 수 있으며, 이 논문에서는 크롬 OS의 가상메모리 설정 변수의 최적화 수치를 찾아 개선하는 방안을 제안한다.

대형 구조물을 관리하는 위험에 대처하기 위해 다양한 벽면 이동 로봇이 개발되고 있지만, 장애물이 있는 벽면에서 제한적인 문제가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위한 벽면 이동로봇을 제안한다. 제안하는 로봇은 진공 모터를 부착한 6관절 다리를 네 개 사용하여, 부착을 위한 별도 장치없이 벽면에 안정적으로 흡착되어 벽면을 이동할 수 있다. 또한 카메라와 적외선센서를 이용하여 장애물을 인식하면 피하거나 건너갈 수 있다. 로봇은 각 다리를 제어하기 위한 4개의 MCU와 각 다리의 MCU를 제어하는 중앙 MCU로 구성된다. 중앙 MCU는 다리를 제어하는 MCU를 통합 관리하여 로봇 전체를 제어한다.

본 논문은 카메라와 적외선 센서를 이용하여 수직 벽면을 이동하는 로봇에 최적화 된 장애물 인식방법을 제안한다. 장애물을 인식 하는 순서는 적외선 센서를 통해 앞에 장애물이 있는지 확인하고 카메라를 이용하여 앞의 장애물의 유형을 판단한다. 장애물의 유형은 크게 작은 장애물과 직선 장애물 그리고 곡선 장애물이 있다. 곡선 장애물과 작은 장애물의 경우에는 회피를 하고 직선 장애물인 경우 장애물을 넘어간다. 장애물과 로봇은 수평으로 맞추어야 안정적으로 장애물을 건널 수 있으므로 넘어가야 하는 장애물이라면 수평인지 판단하고 수평이 아니라면 회전을 통해서 수평을 맞춘다. 수평이 맞추어 지면 장애물을 넘어간다.

정보화 시대에서 노트북을 도난당하는 것은 금전적인 손해 뿐만 아니라 작업 내용, 기밀 정보와 같은 금전적으로 환산할 수 없는 중요 정보들을 잃어버리는 점에서 그 피해와 손실이 크다. 본 논문에서는 노트북 도난에 의한 피해와 손실을 최소화 할 수 있는 도난 방지 부트로더 시스템을 제시한다. 시스템은 사용자 노트북의 부트로더 레벨에서 사용자 인증과 전방 사진 및 위치 정보를 수집하고 전송하여, 노트북 내 정보가 유출되는 것을 방지하는 동시에 범인 검거 및 노트북 회수를 위한 정보를 사용자에게 제공한다.

최근 소형 임베디드 시스템에서 고사양 컴퓨터 시스템까지 저장매체로 낸드 플래시 메모리를 채택하고 있다. 낸드 플래시는 물리적 성질로 인해 비트 오류가 발생하며 저장매체로써의 신뢰성이 부각되고 있다. 낸드 플래시 연구를 위해 낸드 플래시 하드웨어로 실험 환경을 구성할 경우 다른 종류의 낸드 플래시 하드웨어를 테스트하려면 전체 실험 환경을 수정해야 하는 번거로움이 발생한다. 본 논문은 실제 낸드 플래시의 비트 오류율(Bit Error Rate : BER)을 수집하여 비트 오류 발생 모델을 구축하였고 리눅스 커널의 낸드 플래시 시뮬레이터인 NANDSim에서 가상으로 생성한 낸드 플래시 종류에 따라 비트 오류율을 적용하여 소프트웨어적 실험 환경을 구성하였다.

가상화는 서버 가상화, 스토리지 가상화, 네트워크 가상화 등 여러 분야에서 사용하고 있고, 많은 기업의 인프라 시스템에 적용되어 있다. 현재 대부분의 기업에서 가상화로 운영중인 시스템들은 교체시기가 지났거나, 교체시기가 다가오고 있다. 하지만 1대의 시스템에 여러 OS가 운영중인 상황에서 전체 시스템을 종료하고 OS를 업그레이드 하고, 새로운 서버로 교체하는 문제는 많은 서비스 중단 시간을 필요로 하고, 작업의 복잡성이 매우 증가하게 된다. 이러한 가상화 인프라 시스템의 OS 마이그레이션과 서버 마이그레이션 시의 문제점을 해결하고자 본 논문에서는 AIX OS 환경에서 시스템 중단을 최소화하고 짧은 시간에 시스템 교체를 할 수 있는 기법을 제시하고 구현하였다.

최근 IT기술 및 웹기술의 발달로 웹서비스 소요의 폭발적인 증가는 신규 사업 및 사업 확장에 초기 투자비용 증가를 가지고 왔다. 이에 가상화 기술을 바탕으로 초기 투자비용 없이 사용한 만큼만 인프라를 빌려오는 AWS같은 IaaS가 제안되었지만 이는 인터넷이 연결되지 않은 인트라넷이나 이미 구축되어 있는 기존자원 활용이 불가능하다는 점, 그리고 사용량을 미리, 정확하게 예측해야 예산낭비를 줄일 수 있다는 점에서 제한사항이 있다. 본 논문에서는 인터넷이 연결되어 있지 않은 인트라넷에서 기존의 장비들을 모아 가상화 데이터 센터를 구축을 제안 및 오토 스케일링 기법을 적용한 데이터센터 운용 방안을 제시함으로 써 현재 자원의 효율 극대화 방안에 대해 논의한다.

본 논문은 기동성은 있지만 한정된 비행시간과 비행거리를 가진 드론을 이용한 지능형 영상 보안 감시 시스템을 제안한다. 드론이 가지는 한계점을 보완하기 위해 그리드 기반으로 시스템을 구성하며 분할된 영역에서 다중 드론간 대상물의 효율적인 추적 및 감시 모니터링을 위해 연계 추적 방식을 이용한다. 먼저, 한정된 비행거리를 위해 각 드론스테이션 간의 최적 거리를 제안한다. 제안한 최적 거리를 통해 생성된 중첩 감시영역에서 효율적 연계 추적을 위해 드론의 전력상태와 대상물의 이동방향을 고려한 최적의 드론 선정 알고리즘을 제시한다. 제안한 알고리즘은 케이스 스터디를 통해 그 응용 가능성을 검토한다.

이 논문에서는 무선 센터 네트워크 환경과 이동성을 지원하는 MANET이 결합된 환경에서 센서 커버리지 최대화 문제를 해결하기 위한 방안을 제시한다. 이 문제를 해결하기 위한 기존 연구들의 가정사항은 센서 노드의 밀집도가 높다는 것이다. 따라서 센서 노드들의 sleep, wake-up 등의 스케줄링 방안들이 제시되어 왔다. 하지만 센서 노드들의 밀집도가 낮은 환경에서 센서 커버리지 최대화 문제를 해결하기 위한 연구는 미비한 상태이다. 제안하는 방식은 단일 실패점이 있는 중앙집중형 방식이 아닌 분산형 방식과 자가 조직 방식을 취하고 있어 메시지 복잡도가 낮으며 노드의 수에 확장적이다. 또한 각 노드가 전체 노드 정보를 알고 있다는 가정을 배제하고 있어 동적인 환경에 적합하다.

본 논문에서는 다중 GPU의 효율성을 알아보기 위하여 정적분 계산을 이용하여 원주율(${\pi}$)를 계산하는 CUDA 프로그램을 구현하였으며, 다중 GPU를 사용하기 위해서는 병렬처리 라이브러리인 MPI를 사용하였다. 실험 결과 GPU의 수에 비례하여 성능이 선형으로 증가함을 보였다.

NTB는 transparent bridge와 공통적으로 독립적인 PCI bus(PCI 또는 PCI Express bus)에 대해서 데이터 전송 경로(path)를 제공한다는 점에서 기능적으로 유사하다. 그러나, NTB와 transparent bridge 간의 가장 큰 차이점은 NTB가 사용될 경우에 bridge의 하향부분(downstream side)에 위치한 장치들은 상향부분(upstream side)에서는 보이지 않는다는 점이다. 이는 bridge의 하향부분(downstream side)에 위치한 인텔리전트(intelligent)한 제어기(예를들면 CPU를 포함하는 컴퓨터)가 자신의 downstream side에 위치하는 서브시스템 내 각종 장치들을 독립적으로 관리할 수 있다는 점이다. NTB는 또한 첫 번째 호스트(primary host)의 PCI bus로 구성된 서브시스템(subsystem) 계층구조(hierarchy)에 두 번째 호스트(secondary host)를 연결하는 데 사용될 수 있다. 이는 두 시스템간 통신을 가능하도록 하는 반면, 두 시스템을 서로 격리시키는 효과도 발생한다. 즉, NTB는 일반적으로 도어벨(doorbell)을 통해서 bridge의 다른 편에 위치한 장치에 대해서 인터럽트를 보낼 수 있으며, 또한, scratchpad 레지스터를 보유하고 있어 bridge의 양측에서 데이터를 상호 공유함으로써 interprocessor communication 할 수 있다.

스카이라인 질의란 다수의 선택지 중 '선호될 만한(preferable)' 선택지를 요청하는 질의이다. 사용자가 검토해야하는 선택지의 수를 대폭 감소시키는 스카이라인 질의는 데이터가 폭증하는 빅데이터 환경에서 매우 유용하게 활용된다. 이러한 배경에서 대용량 데이터에 대한 스카이라인 질의를 분산 병렬 처리하는 기법이 각광을 받고 있으며, 특히 맵리듀스(MapReduce) 기반의 분산 병렬 처리 기법 연구가 활발히 진행 중이다. 맵리듀스 기반 알고리즘의 병렬성 제고를 위해서는 부하 불균등 문제 중복 계산 문제 과다한 네트워크 비용 발생 문제를 해소해야 한다. 최근 각 기반 공간분할 기법을 사용하여 부하 불균등 문제와 중복 계산 문제를 해소하는 맵리듀스 기반 스카이라인 질의 처리 기법이 제안되었으나 해당 기법은 네트워크 비용 관점에서 최적화되어있지 않다. 본 논문에서는 부하 불균등 문제와 중복 계산 문제를 해소하면서도 프루닝을 통해 네트워크 비용 절감 시킬 수 있는 새로운 맵리듀스 기반 병렬 스카이라인 질의 처리 기법인 MR-SEAP(MapReduce sample Skyline object Equality Angular Partitioning)을 제안한다. MR-SEAP에서는 데이터를 샘플링하여 샘플 스카이라인 객체를 추출한 뒤 해당 객체들을 균등 분배하는 각도를 기준으로 공간을 분할하여 스카이라인 질의를 병렬 계산하되, 샘플 스카이라인을 이용하여 다수의 객체를 사전에 프루닝함으로써 네트워크 비용을 절감한다. 본 논문에서는 다양한 데이터 수량(cardinality) 및 분포(distribution)에 따른 제안 기법의 성능을 실험 평가함으로써 제안 기법의 우수성을 검증한다.

본 논문에서는 고성능 병렬 계산 장치로 주목받고 있는 GPU를 CPU와 동시에 병렬로 사용한 계산 성능을 분석하였다. 성능 분석을 위하여 원주율(${\pi}$)을 적분으로 계산하는 CUDA 프로그램을 사용하였으며, 전체 계산을 GPU 대비 CPU 계산 부분으로 할당하여 성능을 분석하였다.

국방 정보화의 기조인 네트워크 중심의 디지털 정예강군 실현을 위해 공통 서비스 환경인 클라우드 컴퓨팅 기반 환경 구축 및 전장 정보의 실시간 공유, 서비스 기반 정보 시스템 제공은 필수적이다. 이를 위해서는 국방 특성에 맞는 클라우드 구조 확립이 필요하며, 본 논문에서는 실시간 의사결정 정보 지원을 위한 국방 특성을 살펴보고 클라우드 구성을 설계한다.

대규모 데이터 센터는 클라우드 컴퓨팅을 가능하게 하고, 빅데이터 처리를 위해 널리 쓰이는 HDFS 혹은 MapReduce, Dryad와 같은 프레임워크는 분산 처리 환경에서 운영하는 것을 기반으로 설계되어 있어 일대일이 아닌 다대일 통신이 빈번히 발생한다. TCP Incast 문제는 다대일 통신에서 발생하는 문제로 단일 상위 서버에서 다수의 하위 서버로 일을 요청할 때, 요청된 결과가 단일 상위 서버로 동시에 응답할 때 발생한다. 기존의 분산 처리 환경에서는 작은 데이터를 처리하기 때문에 단일 상위 서버에서의 데이터 처리 부담이 적었다. 하지만 빅데이터를 처리하는 분산 처리 환경에서는 블록 단위의 큰 데이터를 처리하므로 데이터 처리 시간에 민감한 메시지 데이터에서 지연이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 급격한 처리량 붕괴를 일으킬 수 있는 TCP Incast 문제 완화 알고리즘에 대하여 기술한다.

분산 병렬 프로그램의 성능을 향상시키기 위하여 분산 컴퓨터에서는 메시지 전송 방식(MPI)을 사용하고 독립적인 컴퓨터 내에서는 OpenMP를 사용하여 성능을 향상시키는 혼합형 병렬 방식이 많이 사용되고 있다. 본 논문에서는 OpenMP방식과 MPI 방식을 혼용하는 방식을 순수 MPI만 사용하는 방식과 비교하여 성능을 분석하였다. 성능 분석 결과, MPI만을 사용하는 방식의 성능이 효율적임을 보여주었다.

현재의 소프트웨어 개발 방법론은 소프트웨어 개발에만 국한 되어서 사용되지는 않고 있다. 도리어 인프라 시스템 구축방안에서 사용하는 것이 개발 방법론을 적용하는데 있어 더욱 정확하고, 인프라 시스템 요구분석 기술을 적용하는데 있어서도 개발 방법론이 부족하지 않다. 소프트웨어를 개발하는데 있어서 인도되는 시간을 프로젝트 초기에 산정하기가 매우 어려운 경우가 많지만 인프라 시스템 구축에서는 정확한 인도시간을 산정할 수 있다. 또한 소프트웨어 개발 프로젝트는 성공과 실패에 대한 기준을 설정하기가 모호한 경우가 많지만 인프라 시스템 프로젝트는 성공과 실패에 대한 명확한 기준을 설정 할 수가 있다. 하지만, 이러한 명확한 인프라시스템 구축에 있어 소프트웨어 개발 방법론을 적용시키는 경우는 거의 없다. 시스템 엔지니어의 시선으로는 소프트웨어 개발 방법론은 개발자만이 지켜야 하는 것이라는 생각이 크다. 이러한 문제를 해결하고, 인프라시스템 구축 방법에 소프트웨어 개발 방법론을 적용시켜서 표준화 하는 방법을 테스트 하였다.

스마트폰, 센서, 소셜미디어, 웹 서비스 등으로부터 발생되는 데이터의 폭증으로 인하여 빅데이터의 분석 및 활용에 대한 요구가 커져가고 있다. 특히 스마트 기기의 발달과 사용자 이용 패턴의 변화로 인하여 스트림 데이터는 끊임없이 발생되고 있지만, 기존의 하둡을 이용한 분석 시스템은 응답시간이 지연되어 빠르게 결과를 조회할 수 없는 단점으로 인하여 데이터를 실시간으로 분석하여 바로 활용할 수 있는 시스템에 대한 요구가 점점 더 증가하면서 람다 아키텍쳐가 등장하였다. 람다 아키텍쳐는 데이터 처리 과정을 배치 레이어와 스피트 레이어로 나누고, 스피드 레이어에서는 배치 결과가 나오기 전까지 스트림으로 유입되는 데이터를 실시간으로 분석하여 가장 최근의 데이터를 빠르게 조회 할 수 있도록 결과를 제공한다. 본 논문에서는 람다 아키텍쳐를 활용하여 연속적으로 유입되는 대용량의 스트림 데이터를 효과적으로 처리하여 실시간 분석과 동시에 배치 분석을 제공하는 데이터 처리 시스템을 설계하고 구현한다.

자동차 산업의 발달과 전세계적으로 차량의 증가로 인해 보행자의 사고 발생율이 증가하고 있고 보행자의 안전에 대해 연구와 안전장비들이 계속적으로 개발되고 있다. 보행자와 차량의 충돌시 보행자의 상해를 감소시키는 시스템 중 화약식 액티브 후드 시스템(active hood system, AHS)은 부하가 화약성분이므로 부하의 성분을 검출하는데 한계가 있고, 위험성이 높으므로 정밀한 고장진단이 필요하다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 화약의 부하저항을 측정하는 방법과 저항성 누설전류를 측정하는 방법을 제시하고, 이 방법을 점화회로의 이상 유무를 확인하는 고장진단 기법으로 제안한다. 그리고 고장진단시 squib가 점화되는 오동작을 방지하고저 고장진단 모드와 점화모드를 구별하여 진단전류와 점화전류를 구분하는 기법을 제안한다.

기계가 읽을 수 있는 형태의 정보로 구성된 시맨틱웹 환경이 주목을 받고 있다. 온톨로지는 정보를 구조적으로 표현하는 방법론의 일종으로 시맨틱웹에서 중요한 역할을 한다. 사람이 일일이 정보를 처음부터 온톨로지로 만드는 것은 쉽지 않기 때문에 관계형 데이터베이스를 온톨로지로 자동으로 변환하는 연구가 진행되고 있다. 최근 하둡을 활용하여 관계형 데이터베이스의 뷰 정의로부터 상하위 관계를 추출하는 연구가 제안 됐다. 하지만, 하둡은 디스크 기반이기 때문에 속도가 느리다는 단점이 있다. 본 논문에서는 관계형 데이터베이스의 뷰 정의로부터 상하위 관계를 추출하는 과정을 인메모리 분산 처리 시스템인 스파크에서 수행하는 방법을 제안한다. 주어진 뷰 정의에 있는 테이블 이름으로 분산시킨 후 각각에서 독립적으로 상하위 관계를 추출한다.

C-RAN (Cloud Radio Access Network) structure is the most popular approach for 5G stander, it employs CoMP (Coordinated Multiple Points Transmission/Reception) to enhance frequency utilization and increase throughput for cell-edge users. C-RAN mainly includes two parts: baseband units (BBU) and remote radio heads (RRH). In this paper we propose a new resource block allocation (spectrum allocation) scheme by the permutation and combination of BBUs, and we also use the CoMP (Coordinated Multiple Points Transmission/Reception) technique according to the different environment to improve the spectrum utilization and reduce resource waste in different environment. The simulation results expound that the scheme significantly enhances throughput and improves the spectrum utilization.

본 논문에서는 optical flow sensor를 이용하여 실내의 바닥 영상인식를 통한 영상처리기법을 이용해 움직임 없는 hovering을 할 수 있는 방법을 제안한다. 또한 optical flow와 BLE finger printing 기법을 혼합해 위치 인식 정밀도를 높일 수 있다. 본 고에서는 optical flow sensor와 BLE finger printing의 두 기술을 혼합하면 드론 스스로 실내에서 정밀도 높은 위치인식이 가능 하며 실외에서만 사용할 수 있는 GPS 비행모드를 대신 할 수 있어 실내에서 자동 경로 비행이 가능하게 하고 위치 안내, 실내 방송촬영, 이동식 CCTV등 질 높은 서비스를 제공하고자 한다.

최근 스마트 기기의 활용 요구 증가로 인한 실내 위치 인식 시스템 수요가 급증함에 따라, BLE(Bluetooth Low Energy) 비콘을 이용한 실내 측위 시스템이 각광받고 있다. 본 논문은 BLE 비콘 기반에 중심을 두고 RSSI 신호를 이용하여 거시적인 삼변 측량 기법을 이용하여 산출한다. 그 결과값을 근사치 위치에만 Fingerprinting을 적용하여 위치 측위 기본 연산량을 줄임과 동시에 에너지 효율을 증대시킨다. 또한 선정된 Fingerprinting Cell 주위의 노드만을 이용하여 사용자의 단말 위치의 정밀성을 보장하는 정밀 삼변 측량 연산을 수행하여 에너지 효율을 고려한 BLE 핑거프린팅 기반의 정밀 실내 측위 알고리즘을 제안한다.

시간이 지날수록 건물의 이용은 잦아지고, 건물 안에서 화재 발생가능성이 높아지는 반면 안전하고 신속한 대처는 미흡한 상태이다. 이 문제점을 인식하여 본 논문에서는 화재 대피 시스템을 모든 사람이 대부분 소지하고 있는 스마트폰에 연동시켜 개발 시스템을 구축한다. 화재와 같은 비상상황인지 및 대피상황 분석을 위한 위치인식 서버 시스템을 비콘 관리, 사용자 관리, 비상구 관리 시스템으로 나누어 구축한다. 개발 시스템은 BLE 핑거프린팅 방식을 이용하여 현재 위치파악과 건물 안의 혼잡도, 화재로 인한 폐쇄구역을 표시하여 가장 빠른 길로 안내 하는 기능을 포함한다.

실내 위치 인식 기술은 여러 기술을 통해 시도되어 왔으며, 대표적인 기술로는 Wi-Fi 기반 위치 인식과 Bluetooth Low Energy 기반의 위치 인식이 있다. 하지만 Bluetooth Low Energy는 10m 거리 밖에선 오차가 많아지고 정밀도가 낮아지는 특성으로 인해 Wi-Fi가 보편화되었다. 본 논문에서는 핑거프린팅 기법을 이용하였을 때 Wi-Fi와 Bluetooth Low Energy의 위치 인식 기술의 성능 분석을 목적으로 기술되었다.

Coordinated multi-point (CoMP) transmission adopt the Base Stations (BS) cooperatively process User Equipment (UE) connected to multi-points to improve UEs spectral efficiency at the cell edge and eliminate the inter-cell interference (ICI). This technology is important for UEs at the cell edge. Considering the real environment, energy consumption and cost situation, we propose in a Local C-RAN architecture deployment of CoMP and observed its spectral efficiency and Signal-to-Interference and Noise Ratio (SINR) in intra-site CoMP scenarios. Simulation results show that this approach has significantly enhanced than Non-CoMP.

본 논문에서는 색상 코드와 음향 신호를 이용한 근거리 통신 방법을 제안한다. 제안하는 방법의 송신은 데이터 부호화 알고리즘을 이용한 색상 코드 송신 방법과 주파수 대역을 설정 후 변조를 통한 음향 신호 송신 방법을 이용한다. 수신은 색상 코드가 검출되었을 경우 색상 값을 분석하고 복호화 알고리즘을 통해 데이터를 출력하며, 검출되지 않았을 경우 Band-Pass Filter를 이용하여 수신된 음향 신호 분석을 통해 데이터를 출력한다. 단어 정확도 실험 결과 기존의 색상 코드는 80.06%, 음향 신호는 74.75%의 정확도를 보였으나 본 연구에서 제안한 방법의 경우 84.95%의 정확도를 보였다.

본 논문은 이동물체를 위한 빔포밍 기술에서 핸드오버로 인한 시간지연을 감소시키기 위한 빔그룹 기법과 단말의 이동성에 따라 빔 자원할당을 유동적으로 할당하기 위한 단말의 이동성 판단기법을 제안한다. 빔그룹 기법의 Bestcase와 Worstcase에 대해 단일 빔과 비교하였을 때 장점을 비교분석하고, 시뮬레이션을 통해 moving average와 도로의 특징을 바탕으로 이동성을 예측한 값이 어느정도의 정확도를 보이는지 확인한다. 본 논문에서 이동물체는 차량으로 한정한다.

최근 클라우드 컴퓨팅 기술의 발전은 기존에 어려웠던 응용연구 분야의 실험 환경 구축을 용이하게 함으로써 새로운 협업연구 패러다임을 가져오고 있다. 본 논문에서는 고성능 연구망 기반의 협업연구 환경을 구축하기 위해 필요한 데이터 공유 및 전송에 관한 서비스 제공 방안을 제안한다. 이러한 서비스 모델은 연구망의 특성을 반영하고, 접근 패턴이 다른 사용자들을 동시에 수용할 수 있도록 구성된다. 이를 토대로, 최근 오픈소스 소프트웨어로 활발히 이용되는 서비스 구성 요소들을 분류 및 선택하여 실험 테스트베드를 구성하고, 활용 시나리오별 데이터 전송 실험을 수행함으로써 제안 서비스의 활용 가능성을 확인하였다.

무선 센서 망에서 다중 경로 라우팅은 센서 노드와 링크의 실패로 인한 잦은 경로 단절의 문제를 해결하기 위해 연구되었다. 이러한 다중 경로 라우팅에서, 이동 이벤트가 고려되면 소스는 이벤트의 이동 경로를 따라서 생성이 되고, 각각의 소스는 자신으로부터 다중 경로를 생성하게 된다. 그러나, 이동 이벤트는 연속적으로 소스를 생성하기 때문에, 기존의 소스가 구성한 다중 경로를 이용하면 효율적으로 다중 경로를 이전의 소스로부터 새로운 소스까지 재구성할 있다. 그러므로, 본 논문은 무선 센서 망에서 이동 이벤트를 위한 효율적인 다중 경로 라우팅 방안을 제안한다. 제안 방안은 에너지 소비 비용 모델을 기반으로 지역적 경로 재구성 방법과 광역적 재구성 방법을 선택한다. 지역적 재구성 방법이 선택되면, 제안 방안은 이동 이벤트의 이동 방향을 고려하여 기존의 다중 경로를 지역적으로 재구성한다. 반면에, 광역적 재구성 방법이 선택되면 제안 방안은 새로운 소스가 싱크까지 광역적으로 다중 경로를 재구성한다. 시뮬레이션 결과는 제안 방안이 기존의 방안보다 에너지 관점에 효율적임을 증명한다.

Radio Frequency-based IDentification(RFID)에서 많은 태그들을 빠른 시간 안에 읽는 것이 중요한 문제이다. 여러 개의 태그가 리더의 질의 메시지에 동시에 응답할 때 생기는 간섭은 응답 시간의 지연과, 주파수 대역의 낭비, 추가적인 에너지 소모를 가져온다. 이러한 간섭을 줄이는 것은 많은 태그들을 빠른 시간 안에 읽는 하나의 방안이 될 것이다. 전통적으로 이러한 간섭을 줄이기 위해 Aloha방식과 Tree 기반 방식의 프로토콜이 사용된다. 이 방식들은 공통적으로 태그들 사이의 간섭을 해결하지만, 에너지 소모량, 이동성, 그리고 태그의 수에 따라, 서로 다른 성능을 제공한다. 이 때문에, 각 기법의 장단점을 파악하고, 이에 따라 적절한 기법을 적용해야 할 필요가 있다. 이 논문에서는 기존에 제안된 몇 가지 MAC 프로토콜을 소개하고, 그 프로토콜이 설계될 때 주안점을 둔 메트릭에 대해 비교한다. 이 비교 결과를 통해, 한정된 에너지를 사용하거나, 태그의 이동성이 중요할 때, 많은 태그들이 있을 때 등의 여러 상황들에 대해 적당한 프로토콜을 사용 할 수 있을 것이다.

무선 센서 망에서 모바일 싱크 그룹에게 데이터를 전송하기 위한 Mobile Geocasting에 관한 연구가 진행되었다. Mobile Geocasting에서, 싱크 그룹의 지역에 싱크들에게 데이터를 전송하기 위해 유니캐스팅과 플러딩의 두 가지 접근 방식이 있다. 에너지 효율성의 관점에서, 유니캐스팅은 분산된 적은 수의 분산된 싱크들에게 효율적인 전송 방식이고, 반면에 플러딩은 다수의 밀집된 싱크들에게 효율적인 전송 방식이다. 하지만, 이 두 가지 방식은 모두 너무 극단적으로 보수적인 방법이기 때문에, 그룹 지역 내에 싱크들이 전체적으로는 분산적이지만 부분적으로는 밀집하게 분포된 일반적인 상황들을 지원하기는 어렵다. 그러므로, 본 논문은 일반적인 분포를 가지는 이동 싱크 그룹을 효율적으로 지원하기 위한 유니캐스팅과 플러딩을 통합하는 하이브리드 방안을 제안한다. 제안 방안은 그룹 지역내에 분산된 싱크들을 위해서는 개별적 유니캐스팅과 밀집된 싱크들에게는 부분적 플러딩을 이용한다. 부분적 플러딩 지역을 도출하기 위해, 제안 방안은 하나의 수학적 모델을 제시한다. 시뮬레이션 결과는 제안 방안이 기존의 방안들보다 에너지 소비 관점에서 더 효율적임을 증명한다.

최근 국내 기관이나 금융권을 넘어선 사기업에 대한 정통망 법의 망분리에 대한 적용이 이슈화되고 있다. 그러나 현실적인 망분리 적용과 운영에는 비용적인 문제부터 기술적인 문제까지 다양한 어려움이 산재해있다. 이에 본 논문에서는 SDN기반의 'Openflow를 적용한 경로 기반 망분리 구축 방안'을 제안한다. OpenFlow Switch의 Flow Table의 Processing 과정인 Pipeline을 이중화시켜 Packet 통신을 경로기반의 In/External Network로 운영하는 방안이다. 이를 통해 기존 망분리 환경 대비 비용과 자원 운영의 효율성, 보안성 향상의 다각적인 효과를 기대한다.

Successful deployment of the Software Defined Network (SDN) depends on its ability to cope up with network failures. There are various types of failures that may occur in an SDN. The most common are switch and link failures. It is necessary to recover the network from failures for a continuous service availability. But for the real-time services fast recovery from the failure is required to minimize the service disruption time. In the proposed work, we focused on minimizing the recovery time after the failure is detected. Once the failure is detected, the controller involvement is needed to dynamically reroute the failure disrupted flows from the failed component to an alternate path. The aim of the proposed scheme is to provide a traffic management scheme which can react to the dynamic network events by rapidly modifying the forwarding behavior of the switches for faster in-band network adaptability. The proposed scheme (1) Considers the shared data and control path delay (2) Optimally utilize the network resources (3) Eliminates the need of constant monitoring overhead at the controller which results into faster detouring and ultimately rapid recovery.

오픈플로우 네트워크에서 컨트롤과 데이터 플레인은 스위치나 라우터로 분리되어있다. 이 중 인밴드(in-band) 오픈플로우 네트워크에서 컨트롤 트래픽은 데이터 트래픽과 같은 채널을 사용한다. 그러므로 데이터 트래픽 경로의 오류 발생은 컨트롤과 데이터 트래픽에 영향을 미친다. 기존의 오픈플로우 네트워크에서 오류 복구는 컨트롤러와 스위치 간 모니터링을 필요로 한다. 하지만 수백만 개 이상의 플로우가 흐르는 네트워크에서 이는 오버헤드를 발생시킨다. 이 논문은 기존 모니터링 오버헤드를 줄이기 위해 개미 행동양식을 활용한 인밴드 오픈플로우 네트워크에서 오류 복구 기법을 제안한다.

The importance of the infusion pump monitoring system has become amplified in accordance with the growth of IoT(Internet of Things) technology and medical devices. A monitoring system can be described as an essential part of infusion pump system because the patient must be observed all the time. Infusion pump monitoring system is significant to have better safety and efficiency. In this paper, we propose an efficient algorithm and scheme in the infusion monitoring system. In particular, the proposed algorithm based on the time of the database interlocking part was found to have a 30% higher efficiency than the conventional method.

현재 클라우드 네트워크는 복잡성 및 거대한 규모로 인해 기존 네트워크와는 차별화된 양상을 보이고 있다. 하드웨어 기반 보안 장비로만 보안 서비스를 제공하기에는 한정적 자원을 고려하였을 때 한계가 있으며, 온 디맨드 서비스와 멀티 테넌시로 인한 동적인 네트워크 환경은 관리자가 외부의 보안 위협뿐만 아니라 내부의 위협도 고려해야하도록 만든다. 본 논문에서는 SDN과 NFV를 이용하여 언급한 문제점들을 해결하고, 효과적인 보안 서비스를 제공할 수 있는 방법론을 제시하도록 한다.

본 프로그램은 기존 PC 원격제어 프로그램들이 갖고 있는 기능의 문제점, 비효율성, 사용의 불편함, 보안 위험 등의 결함을 보완하여 보다 편리하고 효율적이며 실용적인 작업환경을 제공하는데 목적이 있다. 따라서 기존 프로그램들의 기능과 특징을 분석하고 결함을 파악하여 해결방안을 제시하고 이를 고려한 프로그램을 설계하여 개발함으로써 누구나 PC 원격제어라는 편리함과 효율적인 작업환경이라는 기대효과를 예상해 보았다.

본 논문에서는 실시간 실내 다중 이동 로봇 충돌 회피에 관한 연구이다. 충돌 회피 기법에는 센서를 이용한 포텐셜 필드 기법 등 다양한 방법[1,2,3]이 있지만 좁은 실내 공간에서 사용하기에는 제한점이 많다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 서버, 감시카메라, 로봇 세 가지로 구성되어 있으며 여러 모듈간 상호작용을 통한 충돌 회피 시스템을 제안한다. 감시카메라는 서버에게 실시간으로 영상을 제공해 실내 상황을 파악하게 한다. 서버는 실내 공간에 있는 모든 로봇을 관리하고 감시카메라로부터 받은 영상을 이용한 맵 매칭을 통해 로봇의 위치를 파악한다. 그다음 로봇의 위치를 토대로 경로를 생성하여 로봇에게 전송한다. 로봇 또한 서버에게 경로, 속도를 전송 받아 목적지로 이동하며 서버로부터 지속적인 관리를 받아 충돌을 방지해 목적지까지 신속하고 정확하게 이동하는 것이 본 논문의 목적이다.

본 논문은 기존의 RFID 감지 시스템에서 더 나아가 다수의 RFID 클러스터의 협업 및 RFID가 부착된 객체들 사이의 관계를 통하여 객체 추적이 가능한 시스템을 제안한다. 서버는 다수 클러스터와의 통신으로 모든 객체의 데이터를 관리하며 클러스터는 객체의 RFID가 감지되는 경우에 객체의 데이터를 얻어 서버에 전송한다. 이러한 서버와 클러스터의 상호작용을 통해 감지된 클러스터의 위치를 파악하여 객체 추적이 가능하다. 만약 RFID를 감지하는 데 있어 문제가 발생할 경우, 객체 관계를 활용하여 해결한다. 얻은 데이터의 신뢰도가 낮더라도 RFID가 감지된 상황에 따라 가진 데이터를 기반으로 객체는 싱글과 그룹 관계로 결정되며 시간이 지남에 따라 그룹 관계를 싱글 관계로 바꾸어 모든 객체를 분별할 수 있도록 한다. 실제 제한된 실내 공간을 선정해 이를 기반으로 시뮬레이션 프로그램을 구현하여 이 시스템의 효율성을 확인하였다.

최근 이동통신 기술이 발전하면서 이동통신망의 사용률이 높아지고 있다. 이에 따라 이동통신망에서 한정된 자원을 효율적으로 사용 할 수 있는 방법으로 셀룰러 통신 기반 D2D 통신이 주목받고 있다. 셀룰러 통신 기반 D2D 통신에서, 셀 내 존재하는 단말은 자신의 상황에 따라 기존 셀룰러 통신 및 D2D통신을 수행 할 수 있다. 이때 통신 환경에 따라 각 전송방법 별로 시스템 수율이 변화하기 때문에 통신 효율을 향상시키기 위해 단말의 전송 방법을 결정하는 것은 매우 중요하다. 본 논문에서는 D2D통신의 통신성능을 증가 시키는 모드선택 기법을 제시하고, 시뮬레이션을 통해 제안 기법의 성능을 확인한다.

본 논문은 강의 시 외국인에게 번역된 강의 내용을 보다 효율 적으로 전달하기 위한 자막 전송 강의 시스템에 대하여 기술한다. 기존 자막 서비스는 화면 하단에 자막을 두는 방법으로 사용되고 있다. 하지만 이러한 방법을 사용할 경우 다국어 자막 안내는 불가능하다. 또한 자막이 필요 없는 청중에게는 불필요한 서비스가 된다. 따라서 본 논문에서는 블루투스 Low Energy 비콘을 사용하여 효율적인 실시간 자막 전송 방식을 제안한다. 여러 언어로 실시간 번역된 자막을 비콘을 통하여 브로드 캐스팅 하여 번역 서비스가 필요한 청중은 스마트폰을 이용하여 원하는 언어의 자막만 수신 할 수 있다.

최근 컴퓨터 자원을 효율적으로 사용 가능한 클라우드 컴퓨팅 기술의 활용이 증가하고 있다. 특히, 클라우드 컴퓨팅 환경에서 단순 하나의 클라우드 컴퓨팅 서비스의 제약을 넘어 2개 이상의 클라우드 서비스를 활용할 수 있는 멀티 클라우드에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 멀티 클라우드란 2개 이상의 클라우드 서비스가 상호 협약을 통해 사용자에게 컴퓨팅 자원을 추가적으로 지원해주는 기술로, 기존 환경에서는 각각의 클라우드 서비스에 인증을 해야 하는 다중 인증 기술이 활용 되었다. 본 논문에서는 기존의 멀티 인증 과정을 단순히 하기 위해, 사용자가 특정 클라우드 서비스에 가입 후, 다른 클라우드 서비스 이용 시 브로커를 활용하여 유저가 추가적인 인증 과정 없이 2개 이상의 클라우드 서비스 이용이 가능한 인증 기법을 제안하였다.

모바일산업은 스마트폰의 시대를 맞이하여 급성장하였으며 여기에 따른 콘텐츠업 또한 매우 빠른 속도로 급성장하고 있다. 이 중 가장 큰 매출을 일으키고 있는 게임 산업에서 소자본으로 개인이나 소규모 기업이 만들 수 있는 슈퍼 캐주얼이라는 게임 장르에 대한 연구를 통하여 기회의 시장이라 불리는 모바일 게임시장에서의 성공요인을 제공하고자 한다.

스마트폰이 대중화됨에 따라 다양한 종류의 어플리케이션이 생겨나고 있고 관련 사업간의 경쟁도 점점 심해지고 있다. 경쟁시장에서 살아남기 위해서는 앱 개발자들은 신중하게 관련 마켓의 경쟁상황, 주요 타켓의 성별 및 연령층을 체계적으로 분석해야 할 뿐만 아니라 자신의 앱이 다른 앱들과 차별화 될 수 있는 특징을 가져 경쟁력을 확보해야 한다. 본 고에서는 한국전자통신연구원에서 개발한 "MOta 모바일앱 분석도구"를 이용하여 20대 여성을 타켓으로 하는 앱 마켓의 현황에 대해 진단하고자 한다.

본 논문은 윗몸 일으키기를 측정하는 타이젠 웨어러블 디바이스용 웹 어플리케이션의 정확도 개선에 대한 연구를 수행한다. 본 연구에서 사용하는 어플리케이션은 디바이스의 Accelerometer 센서를 이용하여 사용자의 윗몸 일으키기 자세를 측정한다. 올바른 윗몸 일으키기 자세에 대한 Accelerometer 데이터를 분석한 후 이를 토대로 운동역학적 데이터를 이용한 알고리즘을 구현하여 어플리케이션을 제작하고, 이를 기존에 존재하는 윗몸 일으키기 측정 앱과 비교했을 때 9.25%의 정확도를 개선할 수 있다.

CCTV는 다양한 목적을 위해 24시간 영상을 녹화하지만 현재 시스템으로 사각지대 없는 CCTV 시스템은 다수의 카메라를 설치하여만 한다. 최근 360도 CCTV의 등장으로 동시에 사각지대 없는 촬영이 가능하지만 아직은 해상도, 이미지 변환과 같은 기술적인 개선 연구가 지속적으로 보완되어야 하는 상황이다. 본 논문에서는 천정, 바닥, 벽에 부착된 360도 CCTV 촬영된 이미지를 안드로이드 모바일 기기에서 변환할 수 있는 앱을 개발하여 이동중에 촬영영상을 모니터링할 수 있도록 한다.

Drone package delivery routing problem is realistic problem used to find efficient route of drone package delivery service. In this paper, we present an approach for solving drone routing problem for package delivery service using two different heuristics algorithms, genetic and nearest neighbor. We implement and analyze both heuristics algorithms for solving the problem efficiently with respect to cost and time. The respective experimental results show that for the range of customers 10 to 50 nearest neighbor and genetic algorithms can reduce the tour length on average by 34% and 40% respectively comparing to FIFO algorithm.

2016년 CES(Consumer Electronic Show)의 가장 큰 이슈는 드론과 VR이었다. 드론을 사용한 다양한 산업 기술의 발전과 VR을 사용한 새로운 시각효과는 사람들에게 많은 관심을 불러일으켰다. 드론과 VR의 영상기술의 발전과 발맞추어 액션 카메라와 360도 카메라의 기술도 발달하고 있다. 본 논문에서는 Drone과 360도 카메라, VR을 사용한 드론뷰 콘텐츠를 설계한다. 드론뷰 콘텐츠란 드론을 사용하여 로드뷰를 촬영하는 것을 의미한다. 드론뷰 콘텐츠를 활용한 시스템은 사용자가 지도상에서 찾고자 하는 지점의 좌표나 주소를 입력하면 모바일과 VR을 통해 해당 위치의 영상정보를 보여줄 수 있다. 또한 본 논문에서는 naver, daum, google에서 제공하는 기존의 국내 로드뷰 서비스와는 차별화된 해당 콘텐츠의 특징에 대해 기술하였다. 마지막으로 해당 시스템의 구현방법에 대해 설명하며, 시스템의 차후 확장성에 대해 연구하였다.

안드로이드 스마트폰의 성능을 향상시키기 위해서는 스마트폰 및 앱의 특성을 추출하는 것이 중요하다. 본 논문은 효율적인 메모리 관리를 위한 전단계로써 메모리 부족 및 부팅 특성을 모니터링 하는 AppMemTracker 앱을 제작하였다. 이 앱에 구현된 백그라운드 서비스들이 메모리 부족 및 부팅 특성에 관련된 정보를 추출하여 주기적으로 우리의 메일에 전송한다. AppMemTracker가 정확하게 동작하는지를 확인하기 위해 여러 스마트폰과 안드로이드 버전에서 실험 하였고, 정확한 정보가 추출되는 것을 확인하였다.

안드로이드 스마트폰의 효율적인 메모리 관리 연구를 위해서 기존 정책을 정확하게 분석해야 한다. 현재 안드로이드는 메모리가 부족하면 프로세스 우선순위(ADJ)가 낮은 것부터 제거하여 공간을 확보한다. 본 논문은 프로세스의 상태에 따라 어떤 ADJ 값을 가지는지 실행 시나리오를 통해 자세히 설명한다. 우리는 프로세스의 상태 분류를 위해 안드로이드 프레임워크 코드를 분석하였다.

안드로이드 운영체제에서 앱과 시스템의 성능을 향상시키기 위해 효율적인 메모리 관리가 요구된다. 기존 연구는 앱 단위로 메모리를 관리하였으나 앱이 사용하는 이미지, 동영상과 같은 리소스를 저장하는 메모리 공간인 앱 리소스 캐시에 대한 분석이 없었다. 본 논문은 앱 리소스 캐시의 구조, 리소스 캐싱의 동작을 분석하고, 빈번히 접근되는 리소스의 캐싱이 앱과 시스템 성능에 어떠한 영향을 미치는지 분석한다.

본 논문에서는 모바일 환경에서 동적서명인식에 관해 원본서명과 숙련된 위조서명의 구분을 검증하는 방법을 제안한다. 속도/거리 정보 실험(Data1)과 속도/거리정보와 가속도계를 추가 실험(Data2)을 원본 서명과 위조서명에 대한 테이블을 만들고, 비교하여 원본 서명의 인식률 확인한다. 제시한 방법은 각각 모바일 환경에서 10명이 20 번삑 손가락으로 테스트 하였다. 원본서명에서 딥 러닝중의 하나인 MLP를 실험한 결과 원본 서명에서 Data1은 92%, Data2는 95%의 정확도를 보였으며, 위조서명에서 Data1은 82%, Data2는 85%를 보였다. 그리고 AE에서 실험한 결과 Data1은 원본 서명에서 Data1은 95%, Data2는 97%의 정확도를 보였으며, 위조서명에서 Data1은 91.5%, Data2는 93%의 정확도가 보였다. 실험결과 위조서명에 대해서는 MLP로 위조서명을 분류하는 것보다 OAE에서 분류하는 것이 더 좋은 정확도를 보여준다.

실시간 물리 기반 3D 시뮬레이션에서 연산속도는 매우 중요한 요소이다. 객체의 움직임이나 변형과 같은 현상들은 복잡한 연산을 통해서 계산되기 때문에 일반적으로 시뮬레이션의 정확도와 연산속도는 반비례 관계에 있다. 현재 출시되고 있는 대부분의 게임에서는 물체의 움직임을 정확하게 표현하기보다 연산량을 줄이기 위해 물체의 움직임이나 변형을 비슷하게 표현하는데 중점을 두고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 OpenGL 4.3의 Compute shader를 사용하여 다이내믹 시뮬레이션의 연산 작업을 GPU 병렬처리로 처리하였다. Compute shader에서 파티클의 움직임을 계산하고 Shader storage buffer object에 저장하고 파티클들의 작업량을 적절한 Workgroup의 크기로 나누어 할당하여 최적의 처리속도를 제공하도록 구현하였다. Compute shader에서 파티클의 움직임을 표현하기 위해서 수치해법 중의 하나인 Euler method를 사용하였으며 실험 결과 파티클의 수가 4,194,304개일 때 CPU 방법에 비해 약 182배 빠른 연산속도 결과를 보였다. 추후 Compute shader를 활용하여 연산량이 많은 분야에 적용 가능할 수 있을 것으로 기대한다.

스마트폰 사용자 수가 늘어남으로써 스마트폰으로 개인에 맞는 서비스를 제공하는 것은 중요한 연구 주제가 되었고 사용자 개인의 데이터를 이용하여 기호나 취향에 맞는 상품 및 서비스 제공에 대한 개발이 활발히 이루어지고 있다. 개인에게 적합한 서비스를 제공하기 위해 데이터를 수집하는 것, 정보를 추출하는 것 및 상황 행위에 대한 특정을 하고 사용자에 대한 로그(log)를 축적하고 분석하는 작업이 가장 중요하다. 본 논문에서는 안드로이드 환경 기반의 멀티모달 센서 및 문자/통화/사진/음악 이용 로그를 활용하여 라이프로그를 저장하고 사용자의 취향을 예측할 수 있는 시스템을 제안한다. 스마트폰의 향상된 성능, 추가된 다양한 기능에 따라 생성되는 방대한 양의 데이터들을 수집하고 상황인지, 행위인지 모듈을 통하여 사용자의 상황과 행위를 특정 짓는다. 결과 또는 키워드 들을 데이터와 함께 태깅하고 에피소드 형식으로 레코드를 체계적이고 정확하게 저장한다. 이러한 시스템을 이용해 저장된 라이프로그 및 개인맞춤형 정보화 모델은 개인 취향에 최적화된 서비스/상품 제공 연구에 활용 될 수 있도록 시스템 구현을 진행할 예정이다.

최근 SLA를 자동으로 관리하고자 하는 국내 외에서 연구가 진행되고 있으나, 유지보수 측면과 과금 체계 자동화 측면에서 완성도가 낮은 편이다. 그러한 문제를 해결하기 위한 모바일 클라우드 서비스 환경에서 자동화된 서비스 수준 협약을 제공하기 위한 구조를 제안한다. 본 구조는 클라우드 서비스 브로커를 기반으로 서비스 제공자와 서비스 사용자를 연결하며, 주로 제공자 측면에서 작성되던 SLA를 사용자 측면도 고려할 수 있도록 하여, 균형을 이룰 수 있을 것으로 기대된다.

세계 완구시장에 있어서 조립형 완구는 높은 점유율을 차지하고 있고 많은 인기를 얻어왔다. 특히 Lego와 같은 조립형 블록은 최근 마이크로 블록이라는 이름으로 다시 유행하고 있으며 PC용 프로그램 뿐만 아니라 웹 사이트에서도 가상 블록 조립 환경을 마우스 사용에 특화된 인터페이스로 제공하고 있다. 하지만 모바일 기기의 터치 인터페이스에서 마우스에 특화된 인터페이스를 사용한 블록 조립은 매우 제한적일 수밖에 없다. 본 논문에서는 모바일 기기 중에서도 태블릿의 터치 인터페이스를 사용하여 빠르게 자신이 원하는 모양을 만들 수 있는 가상 블록 조립 환경에 대하여 설명한다.

도시민들의 다양한 여가활동의 요구로 날씨와 계절에 상관없이 즐길 수 있는 운동으로 실내 스포츠 수요가 급증 하고 있다. 이에 스포츠 클라이밍의 인기 또한 증가하고 있는 추세이다. 또한, ICT기술의 발전으로 스포츠 산업에서도 ICT융합이 활발히 진행 중이다. 이에 실내 스포츠 클라이밍은 ICT기술 융합이 용이한 환경으로 컴퓨팅 환경을 구성하기 적합하다. 따라서 ICT융합 스포츠 클라이밍에 대한 새로운 신조어 스크린 클라이밍이라는 말이 나오고 이에 대한 인터랙티브 인공 암벽이라는 연구가 진행 되었다. 하지만 스포츠 클라이밍에서 사용되는 모바일 애플리케이션의 연구는 현저히 부족한 상황이다. 현재 상용화되어 있는 클라이밍 애플리케이션은 일방적인 정보제공에 그쳐 정보의 확장 및 재생산이 어렵고, 자신의 기록 측정 및 정리 과정이 번거롭다는 한계가 있다. 이에 본 논문에서는 인터랙티브 인공 암벽 활용을 위한 모바일 애플리케이션을 제안하고 구현한다. 즉, 사용자가 실제로 쉽고 편리하게 등반 루트와 등반 기술에 대한 정보를 제공받고 자신의 등반 기록을 관리할 수 있는 사용자 친화적 클라이밍 모바일 애플리케이션을 구현한다.

모바일 디바이스와 어플리케이션의 발전으로 Mobile Cloud Computing(MCC)의 필요성이 대두되고 있다. MCC는 다수의 모바일 디바이스를 하나의 클라우드 환경으로 통합해 배터리 수명, 스토리지, 프로세싱 등의 성능 향상을 가져온다. 그러나 아직 MCC의 오프로드처리 방식이 명확히 정의되어 있지 않은 상황이다. 본 논문은 MCC 환경에서 모바일 디바이스의 작업을 클라우드에 이관해 처리하는 오프로드를 서버의 역할에 따라 다섯 가지로 나누어 정의해 제안한다. 마지막으로 더 효율적인 오프로드 방법을 제안하여 미래 연구 방향에 대해 논의한다.

최근, 모바일 리소스를 활용한 모바일 클라우드 컴퓨팅 연구가 활발히 진행되고 있다. 모바일 클라우드 컴퓨팅은 컴퓨팅 처리 능력 및 저장 공간 제한, 네트워크 연결 지속성, 이동성 문제가 발생하여 클라우드 컴퓨팅 서비스가 제한될 수 있다. 현재 이러한 모바일 클라우드 컴퓨팅 환경의 문제점을 해결하기 위해 분산하여 처리하는 다양한 오프로딩 기법에 대한 연구가 진행되고 있지만 이를 위한 검증 및 시각화 시뮬레이터 연구가 미흡하다. 본 논문에서는 모바일 클라우드 컴퓨팅 구축 및 작업 처리로 분산된 모바일의 리소스 클러스터링을 시각화 해주는 시뮬레이터인 MRCVS를 제안한다.

최근 SDN (Software-Defined Networks)에 대한 관심이 증가함에 따라 개인, 학교, 연구소에서 쉽고 간편하게 가상의 네트워크를 구성하고 SDN 기반 네트워크를 테스트를 수행할 수 있는 Mininet이 많이 활용되고 있다. 또한, 여러 SDN 컨트롤러 중에서 ONOS 컨트롤러는 OpenSource로 공개되어 GUI를 이용해 네트워크의 전반적인 토폴로지와 Flow 관리를 쉽게 할 수 있는 성숙된 컨트롤러로 인식되고 있다. 본 논문에서는 Mininet과 ONOS 컨트롤러를 이용하여 SDN 네트워크를 구성하고, 노드가 각 스위치를 이동하여 다닐 때에도 통신이 올바르게 유지되도록 컨트롤하는 시나리오를 구현하고 그 실험 결과를 제시하였다.

안드로이드 마켓이 커지면서 불법복제와 변조를 통한 재배포로 인하여 손해가 증가하고 있다. 앱을 보호하기 위하여 여러 기법이 나왔지만, 역공학으로 우회가 가능하다. 본 논문에서는 사용자의 기기고유정보로 비밀키를 생성하여 소스코드를 암호화하고, 앱이 실행될 때 복호화 및 동적로딩을 수행한다. 본 제안 방식은 소스코드 암호화를 통한 불법복제 및 역공학을 방지할 수 있다.

With the popularity of smart device, mobile applications are playing more and more important role in people's daily life, these applications stores various information which greatly facilitate the user's daily life. However due to the frequent transmission of data in the network also increases the risk of data leakage, more and more developers began to focus on how to protect user data. Current mainstream development models include Native development, Web development and Hybrid development. Hybrid development is based on JavaScript and HTML5, it has a cross platform advantages similar to Web Apps and a good user experience similar to Native Apps. In this paper according to the features of Hybrid applications, we proposed a security scheme in Hybrid development model implements message-level data encryption to protect user information. And through the performance evaluation we found that in some scenario the proposed security scheme has a better performance.

Global Platform는 다중 응용프로그램의 보안적 관리를 위한 IC칩 카드의 글로벌 산업표준으로써, GP 규격이 구현된 IC칩 카드는 다양한 응용분야에서 사용되는 애플리케이션을 카드에 탑재하고자 할 때 정당한 호스트와 카드임을 상호간에 입증하기 위해서 상호인증을 수행한다. 본 논문은 GP 규격에서 제시하는 카드와 호스트간의 대칭키 기반 상호인증 프로토콜에 대해서 분석하고, 카드가 생성한 난수의 유효성을 효율적으로 검증하는 방안을 제시한다.

전 세계에서 안드로이드는 가장 인기 있는 운영체제이다. 이에 따라 구글 스토어 뿐 만아니라 네이버 앱 스토어와 같은 서드 파티가 점차 다양해지고, 사용자가 앱을 다운로드 받을 수 있는 경로가 보다 많아졌다. 악의적 목적을 가진 사용자는 이러한 점을 악용하고 있다. 앱 스토어에 악성 앱을 유포하고 마치 정상적인 앱처럼 나타내어 사용자를 속이는 등 여러 피해를 주고 있다. 본 논문에서는 앱 스토어에 관한 최근 연구들을 기능 별로 분류하고 서술한다. 그리고 각 기능 별 향후 방향에 대해 제시한다.

CPS(Cyber Physical System)는 사이버 세계(cyber world)와 물리적 세계(physical word)를 연결하여, 현실과 사이버의 정보를 융합 분석하고, 분석한 데이터를 현실에 Feedback 하는 자동적이고 지능적인 제어 시스템이다. 이러한 CPS는 빅데이터를 분석하여 사용자에게 알맞은 정보를 제공해 주며 딥러닝(Deep Learning)을 통해 정확하고 세밀한 Feedback을 제공하는 등 이종 복합 시스템 간의 고신뢰성과 실시간성을 보장하는 무결점 자율 제어 시스템으로 주목 받고 있다. 실생활에서는 의료, 헬스케어, 교통, 에너지, 홈, 국방, 재난대응, 농업, 제조 등에서 폭 넓게 사용되고 있다. 해외에서는 이와 같은 CPS를 이용해 한 분야에 세밀하게 접목시켜 발전을 도모하며, CPS에 의해 변혁되는 데이터 구동형 사회를 준비하고 있다. 하지만, 이러한 CPS를 사용할 때, 보안의 문제점으로 대규모 정전사태가 발생하고, 생명을 위협하는 등의 취약점 또한 드러나고 있어 이에 대한 보안의 중요성과 CPS의 적용분야를 파악하여 전반적인 보안 문제점을 분석하고자 한다.

개정된 정보통신망법 정보보호 관리체계에 대해 민간, 공공기관들의 관심과 인증을 준비하는 조직이 늘어나고 있다. 의무 인증대상자가 대. 중견기업, 비(非) 정보통신서비스 사업자로 확대되고 국제표준 요구사항의 일부 인정이 가능해지며 ISO/IEC 27001:2013과 정보보호 관리체계에 대한 동시 인증을 효과적으로 추진하기 위한 가이드라인이 필요하다. 본 연구에서는 '정보보호 관리체계'(ISMS)의 요구사항, 통제항목 및 심사 과정에서의 차이점 분석(gap analysis)을 통해, 국제표준과 국내 법령에 적합한 ISMS를 효과적으로 구현할 수 있도록 한다.

루트킷은 쉽게 말해 루트(root)권한을 쉽게 얻게 해주는 킷(kit)이다. 루트킷은 주로 운영체제의 커널 객체를 조작함으로서 프로세스, 파일 및 레지스트리가 사용자에게 발견되지 않도록 은닉하는 일을 수행한다. 본 논문에서는 루트킷의 은닉 기법중 하나인 직접 커널 오브젝트 조작 기법 (DKOM, Direct Kernel Object Manipulation)에 대해 연구한다. 그동안 루트킷에서 많이 이용되던 DKOM 기법은 작업 관리자로부터 프로세스를 은닉하는 일을 수행하였다. 그러나 본 논문에서는 이를 응용하여 작업 관리자로부터 프로세스를 은닉할 뿐만 아니라 Anti Rootkit 도구까지 우회하는 커널모드 디바이스를 설계하고, 이를 탐지할 수 있는 새로운 방법에 대하여 제안한다.

본 논문은 안전한 통신 환경인 VPN 상에서의 통신을 전제로 하여 보안성에 있어서 취약한 FTP 시스템의 로그인 과정에 일회용 비밀번호(OTP)를 적용한 방법에 관한 논문이다. OTP는 모바일 Application을 통해 사용자의 간단한 개인정보와 시간 값을 조합하여 암호문으로 생성되도록 설계하였다. 사용자가 해당 값으로 FTP 서버에 접근 시 서버는 일치 여부를 판단 승인하여 데이터 공유를 가능하게 한다.

모바일 환경이 발전하면서 다양한 스마트폰 중 안드로이드 기반의 스마트폰이 시장 점유율을 높여가고 있다. 하지만 최근 보안 이슈로 인해 애플사에서 만든 아이폰을 사용하는 사람이 증가하고 있다. 따라서 아이폰에 대한 어플리케이션 시장 역시 증가 추세이다. 하지만 안드로이드 기반 스마트폰은 어느 정도 소스코드가 공개되어있기에 개발 및 분석이 수월하지만, 애플사의 아이폰은 공개된 소스코드가 극히 적어 개발 및 분석이 상대적으로 어렵다. 따라서 아이폰 애플리케이션에서 오류 발생 시 시스템 라이브러리에서 발생하는 오류는 효율적으로 대처하기가 힘들다. 본 논문은 더 효율적으로 애플리케이션들을 개발하고 유지 및 보수 할 수 있도록 Mac OS X에서 LLDB를 이용한 아이폰 애플리케이션 역공학 분석 방법론을 제안한다.

모바일 장치는 사용자에게 편리성을 제공하는 대표적인 장치이다. 따라서 사용자의 많은 정보를 저장하고 있으며, 업무상의 환경에서도 많이 사용되고 있다. 하지만 모바일 장치의 확산이 증가하는 만큼 모바일 장치에 대한 다양한 공격 역시 증가하고 있다. 특히 기존에는 정보 유출과 같은 공격이 이루어 졌다면, 추후 서비스 거부공격과 같은 직접적인 피해를 주는 공격이 나타날 것이라고 추측해볼 수 있다. iOS 장치의 시간 값을 변경하는 취약점 같은 경우, 특별한 권한이 필요하지 않으면서 장치를 사용 불능상태로 만들 수 있다. 따라서 본 연구에서는 앞서 설명한 장치의 설정을 바꾸는 공격에 대응하기 위하여 기존의 파워 관련 기능이 작동하기 전 시스템의 설정 값을 확인하는 작업을 수행할 수 있도록 제안하고자 한다. 최근 모바일 장치의 발달로 재부팅을 수행하는 경우는 줄어들고 있기에 이에 대한 기능이 추가됨으로 인한 사용자의 불편함은 문제가 되지 않는다고 생각하였다. 제안한 방법에 대해 iOS 환경에서 실험하고 향후 발전 방향을 제시하고자 한다.

웨어러블 디바이스 시장이 커지고 있고, 웨어러블 디바이스의 성능이 좋아지고 있다. 이에 발맞춰 웨어러블 디바이스를 이용한 인증, 헬스케어 등 다양한 서비스들이 제공 되고 있다. 다양한 서비스를 제공할 때 웨어러블 디바이스에서 수집한 개인 정보들이 통신 과정을 통해 이동하게 된다. 이용자들에게 개인정보 보호는 중요한 문제이기 때문에 웨어러블 디바이스에 대한 보안은 중요하다. 그러나 웨어러블 디바이스에서의 통신 표준문서 IEEE802.15.6의 프로토콜은 사실상 표준에서 요구하는 보안 요구사항을 만족하지 못한다. 본 논문에서는 4개의 키 합의 프로토콜 중 3번 프로토콜에서의 취약점을 파악하고 보안 요구사항을 만족하는 안전한 키 합의 프로토콜을 제안한다. 제안한 프로토콜은 표준에서 요구하는 보안 요구사항을 만족하며, 웨어러블 디바이스 통신 환경에서 안전한 통신을 가능하게 한다.

최근 무인항공기 기술이 발달함에 따라, 군사, 교통, 농업 등 드론의 활용분야가 다양해지고 있다. 하지만 드론이 다양한 분야에 활용되고 있음에도 불구하고, 아직까지 다양한 취약점에 노출되어 다양한 피해를 야기 시키고 있다. 실제 현재 활용되는 드론의 경우 대부분 위치를 찾고 보정하기 위해 GPS가 활용되고 있지만, GPS의 경우 GPS스푸핑, GPS재밍 등 다양한 취약점에 노출되고 있으며, GPS 취약점에 기반 하여 드론의 추락 및 권한 획득 등의 다양한 사건사고가 발생하였다. 따라서 본 논문에서는 현재 GPS를 사용하는 드론들의 보안 사례와 취약성을 분석하고 이를 해결하기 위한 방안으로 별추적 카메라 기반 드론 운용 기법을 제안한다.

사물인터넷 환경이 발달함에 따라 사물들 간의 상호 정보 교환으로 사용자의 현재 상황 정보를 인지할 수 있는 지능형 가젯이 다시 주목받고 있다. 지능형 가젯은 사물이 지닌 고유 기능 외에 부가적으로 사용자의 정보 수집 및 처리작업을 저전력 무선 네트워크로 이용한다. 최근, 무선 네트워크가 지니고 있는 보안적인 취약점을 통해 지능형 가젯을 이용하여 차량을 탈취하는 피해가 발생하였다. 그 밖에도 추가적인 피해 사례가 발생한 것으로 보아 지능형 가젯에 대한 취약점을 보완할 해결책이 필요하다. 본 논문에서는 지능형 가젯이 시스템에 접근하는 것을 가젯 등록 인증을 통해 신뢰성 있는 지능형 가젯 방안을 제안한다.

정보통신의 발달로 인하여 사물간의 필요한 모든 정보를 상호작용하는 IoT(Internet of Thing)환경이 발전하고 있다. 홈 IoT환경에서는 스마트폰 어플리케이션을 통하여 집안 내부를 살펴보고 외부 침입자가 들어오면 이를 감지, 신고할 수 있는 IP Camera의 수요가 증가되고 있다. 그러나 IP Camera의 해킹 사례가 증가 하고 있고 취약한 인증, 잠재적인 공격 가능성 등 보안문제가 발견되었다. 이에 본 논문에서는 대중적으로 많이 사용되고 있는 IP Camera와 Smart Phone과의 안전한 사용자 인증 프로토콜을 제안하였다.

무선통신은 어디에서나 쉽게 서비스를 받을 수 있다. 하지만 주파수를 이용하여 무선통신을 하기 때문에 Data가 Sniffing Attack에 취약하다. 이러한 취약점을 개선하기 위해 Data를 보호하기 위해 보다 안전한 프로토콜이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 무선 환경에서 사용자 위치정보 값을 Beacon의 RSSI와 삼변 측량법을 이용하여 Home-Gateway와 User 간 상호 인증 및 key 교환 프로토콜을 제안한다. 제안하는 프로토콜은 보안성 평가를 통해 안전성을 검증하였으며 제안하는 프로토콜을 통해 Sniffing Attack으로부터 안전한 통신이 가능하다.

최근 중요 인프라 업계에서 주로 다뤄지는 제어시스템을 표적으로 한 사이버 공격으로 Stuxnet에 이어 Havex RAT, BlackEnergy2 라고 하는 멀웨어(Malware)를 이용한 사건이 많이 증가하고 있다. 제어시스템의 새로운 공격 방법에 대한 대책으로 시스템 입구와 내부조직에 대한 대책을 강화하기 위한 필요성이 요구되어 왔지만 그러한 대책은 한정되어 있다. 본 논문에서는 보안대책에 필요한 인증 취득에 있어서 기준이 되는 국제 표준인 ISASecure(R)EDSA 인증제도에 착목했다. 인증평가는 요구요건이 중복되는 불필요한 인증평가 작업을 최소화 하는 것으로 인증 취득 시 발생되는 코스트를 절감할 수 있으며 기존의 정보 보안 관리체계(lSMS)의 인증을 취득하고 있는 기업이나 조직이면 제어시스템의 인증 기준으로 추가된 차분 요건만으로 취득이 가능 할 수 있을 것으로 상정된다. 이러한 제어시스템의 보안을 구현하기 위해 IACS(Industrial Automation and Control System)에서 표준화로 제정한 IEC62443 시리즈를 참조하여 세계각국에서 사용되는 제어시스템을 대상으로 인증(EDSA) 요구사항의 차분을 도출하는 수법을 제안하고자 한다.

클라우드 컴퓨팅은 장점으로 인해 대중화되고 있지만, 자신의 자원에 대한 제어를 클라우드 제공자에게 의존하는 문제가 있다. 이러한 클라우드 시스템의 보안 문제를 해결하기 위해 암호화 기법을 이용한 다양한 기법들이 제안되었으나 확장성 문제로 인해, 아직도 많은 기법들이 제안되고 있다. 본 논문에서는 속성 기반(attribute-based) 접근 제어 기법에서 사용되는 속성을 이용하여 속성을 기반으로 하는 암호화 기법을 제안한다. 이를 위해 XACML를 통해 주체 및 자원과 환경 속성을 표현하며 인증과 권한 검증을 위한 메시지 교환을 위해 SAML 기술을 제안한다. 이를 통해 속성으로 표현된 암호화된 자원에 대한 접근 제어 방법을 제안한다.

VANET은 짧은 거리 이동 통신을 이용한 MANET의 일종으로 노드들이 차량들로 이루어져 있다. 차량들은 차량들 사이에 메시지 교환과 도로 측면의 인프라와 메시지를 교환한다. VANET을 실세계에 적용 시에 가장 주요한 요소는 보안 문제이다. 다양한 보안 문제가 있지만 이상 행동을 하는 차량은 가장 위협적인 위험이 되고 있다. 비인증된 공격은 PKI 보안 메커니즘으로 탐지하고 제거될 수 있지만 인증된 노드의 이상 행동은 주요한 문제가 되고 있다. 본 논문에서는 이러한 이기적인 행동이나 감염되어 이상적인 행동을 하는 노드들을 탐지하는 기법을 제안한다. 이를 위해 TPM 기능을 활용하여 비콘 메시지 교환을 통해 차량들 간의 신뢰관계를 형성하며 알람 메시지를 신뢰관계가 형성된 차량들과 인프라를 이용하여 부정 행위를 하는 노드를 탐지한다.

정보 보안 기법 중 접근 제어 기법(Access Control)은 네트워크 기반 어플리케이션에 기본적인 정보 보안 틀을 제공한다. 아울러 권한 기반 접근 제어 기법(RBAC)으로 다양한 권한 요구 사항을 충족하는 네트워크 기반 어플리케이션의 운용이 가능하다. 그러나 Session Scope의 권한 기반 제어 기법으로 동적 페이지들에 대한 접근 제어를 설계 배포 하기는 어렵다. 관점 지향 프로그래밍(AOP)를 이용한 동적 권한 생성으로 Session Scope의 권한과 결합, Request Scope의 권한을 생성해 디자인 레벨에서의 유연한 접근 권한 설계 방법에 대해 제안하며, 구현 후 확인했다.

암호데이터 중복제거 기술이란 클라우드 서버에 전송된 데이터를 기존의 클라우드 서버에 저장된 데이터와 비교하여 데이터의 중복된 저장을 방지하는 기술이다. 이러한 데이터 중복제거 기술은 다양한 보안 위협이 발생하는데, 이 중 소유권 위조 공격은 원본 데이터를 소유하지 않은 공격자가 데이터의 소유권을 획득하여 클라우드 스토리지에 저장된 데이터를 취득할 수 있는 위협이다. 이러한 위협을 해결하기 위해 암호화 기술을 적용한 여러 기술들이 제안되어왔지만 과도하게 많은 통신 횟수와 연산량으로 인해 효율성이 떨어지는 문제가 존재한다. 따라서 본 논문에서는 클라우드 스토리지에 저장되는 데이터의 기밀성과 무결성을 보장하며, 연산량과 통신량 측면에서 효율적인 암호데이터 중복제거 기술을 제안한다.

2014년 12월, 한국수력원자력의 사이버테러, 이란의 원자력 농축시설을 대상으로 한 사이버공격 등 국내외에서 원자력시설을 대상으로 한 사이버공격이 발생하고 있다. 이에 따라, 사이버보안 중요성이 증가하면서 방사선 재해방지와 공공의 안전을 위한 효과적인 규제체계의 필요성이 증가하였다. 한국원자력통제기술원은 개정된 방사능방재법에 따라 2014년부터 사이버보안 정기검사를 수행하고 있으며, 정기검사에 활용할 취약점 점검툴을 통해 정기검사의 효과성 및 수행능력을 향상시키고자 한다.

보건의료 산업에서 보건의료제공자와 의료 단체들은 국가와 국가간 환자의 정보를 교환한다. 이 때 교환되는 환자의 정보를 보호하기 위한 수단으로 공개키 기반 구조와 전자 인증서 기술을 사용해야 한다. 하지만 국가마다 전자인증서를 사용하기 위한 인증기관과 등록기관의 정책이 일치하지 않으므로, 여러 나라들과 기관이 신뢰하고 사용할 수 있는 프레임워크가 필요하다. 이러한 프레임워크를 구축하기 위한 국제 표준 문서가 ISO 17090이며, 본 고에서는 ISO 17090에 명시된 인증서 요구사항과 암호화 알고리즘에 대한 개선방안을 제시한다.

오늘날 IoT 사물기기들의 사용 범위가 늘어나면서 해커들은 IoT 기기에서 네트워크상의 서비스 및 정보검색의 기능을 하는 프로토콜인 SSDP의 취약점을 악용하여 SSDP DRDoS(분산 반사 서비스 거부) 공격이라는 새로운 형태의 공격을 만들어 공격을 시도하고 있다. 이는 단순히 우리 생활에서 쓰이는 IoT 기기의 위협뿐만 아니라 사람의 생명이나 주요 기반시설 등에서 사용되어지는 IoT기기들의 공격으로 이어지면 큰 위험을 나타낼 수 있다. 앞으로 IoT기기들이 점차 증가되어 생활에 편리함과 실용성을 가지고 오는 반면에 해커들은 더욱더 교묘하고 복잡하게 공격을 시도를 할 것이다. 특히 본 논문에서는 DRDoS의 몇 가지 공격방법을 알아보고 그중에 IoT 기기에서 사용되어지는 SSDP프로토콜의 관련연구 및 공격방법들을 알아보고 공격시나리오 및 대응방안을 제안한다.

최근 정보통신 기술의 발전과 함께 M2M(Machine-to-Machine) 산업분야의 시스템이 다기능 고성능화되고 있으며 IoT(Internet of Things), IoE(Internet of Everything)기술 등과 함께 많은 발전해가고 있다[1]. 가장 오래 된 정보통신 기술의 근간인 웹 애플리케이션은 점점 발전하고 고도화 되어가고 있으며 이러한 웹 애플리케이션을 해킹하는 기술도 다양한 관점에서 발전하고 있다. 웹 애플리케이션을 구성하는데 필수적인 파일인 TTF(True Type Font)파일에 대한 보안적 관심이 필요하다. TTF파일을 외부에서 받아옴으로서 웹 애플리케이션에 적용시키는 방식을 사용할 때, 다른 서버에서 URL을 통해 받아오는 TTF파일에 대해 보안적 검사가 제대로 실행되지 않는다. 본 논문에서는 TTF파일의 감염과 그 파일에 대한 대응 방법을 제안하고자 한다.

기존에 카메라는 침입자를 탐지할 때 정확성이 부족하고 열화상카메라는 가격이 비싸고 열 측정이 되지 않는 상황일 경우 감시가 힘들다는 단점이 있다. 이러한 단점을 보완하기 위해 빛의 간섭 및 회절에 의한 무아레 현상을 이용하여 이상징후 탐지 및 활용방안을 제시하려한다. 지형의 높낮이 및 형상을 저장하고 침입자가 탐지되었을 경우 무아레 이미지를 기반으로 처음 설정했던 지형 데이터와 비교하여 외부인의 침입을 탐지한다. 미세한 움직임이나 변화에도 크게 이미지가 변하는 무아레 현상의 성질을 이용하여 이상징후를 탐지하는 것이다. 이상징후를 탐지 했을 경우 보안 담당관에게 알림을 전송하거나 경보를 울리는 이상징후 탐지 솔루션 및 활용방안을 제안한다.

최근 정보통신기술의 눈부신 발전으로 사람-사람, 사람-사물, 사물-사물 각각을 연결하여 최대한의 시너지를 발휘하려는 움직임이 활발해지고 있다. 즉 일상생활에서 사용되는 자동차, 가전제품, 드론 등의 제품도 연결되어 통신하는 사물인터넷 시대가 도래 하고 있다. 머지않아 모든 기기가 연결되는 시대가 오면 물리적 보안 보다 논리적 보안이 중요해 질 것이다. 또한 사물인터넷 해킹은 정보보호라는 단위를 넘어 사람의 생명과 직결되는 해킹 피해가 발생할 위험이 있다.

랜섬웨어는 현재 보안 문제 중 가장 뜨거운 이슈로 떠오르고 있다. 러시아에서 처음으로 등장한 랜섬웨어 공격은 거의 4,000가지 유형을 가지고 있으며, 전 세계 3억7천만 원의 피해를 가져왔다. 또한, 기존의 공격보다 더 발달 된 기술은 계속해서 등장하고 있다. 본 논문에서는 랜섬웨어의 Cryptolocker 공격 방법을 분석했다. 전체 시나리오에 대한 이해와 분석은 대책을 위한 새로운 계획을 위해 제안하고자 한다.

사물인터넷(Internet of Things)은 모든 사물들을 인터넷에 연결해 사람과 사물, 사물과 사물간의 정보를 상호 소통하여 지능형 서비스를 제공하는 기술을 의미한다. 그러나 IoT 환경은 유선 및 무선의 네트워크에 의한 연결이 필수이기 때문에 정보전달과 통신 과정에서 디바이스에 대한 인증이 반드시 필요하다. 따라서, 본 논문에서는 사물인터넷 네트워크 환경에서 사용자 디바이스 인증을 위해 SDN 기반의 IoT 디바이스 인증 모델을 제안한다.

기술의 발달과 융합으로 사물인터넷(Internet of Things; IoT)의 시대가 열렸다. 빅 데이터와 센서의 발달로 인해 정보는 전과 달리 더욱 사용자와 밀접해졌고 다양해졌으며 양 또한 많아졌다. 이와 더불어 IoT 환경은 다양한 기술들이 융합된 구조로 기존 기술들이 가지고 있는 보안 취약점뿐만 아니라 보다 복잡한 보안 문제점들이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 IoT 환경에서 서비스나 IoT 기기들이 갖춰야할 보안 요구사항들을 확장성(scalability), 상호운용성(interoperability), 최소 자원 필요성(minimum resource necessity)으로 분류 하고 정의하였으며, IoT 서비스를 제공하기 위해 사용하는 대표적 프로토콜인 MQTT(Message Queue Telemetry Transfer)와 CoAP(Constrained Application Protocol)에 초점을 맞춰 각각의 표준 문서에서 권고하고 있는 보안 기술에 대해 살펴본다. 또한 그런 기술들에 있어서 발생 가능한 보안 취약점들을 분석하고 이를 해결하기 위한 방법을 제시한다.

사물 인터넷은 네트워크가 발달함에 따라 특정 디바이스의 통신시스템을 넘어 모든 사물간의 네트워크 통신과 데이터 공유를 가능하게 하여 새로운 컨텐츠 서비스를 창출할 수 있는 새로운 패러다임 기술이다. 사물 인터넷에서 핵심적인 이기종 사이의 연결 기술을 담당하는 미들웨어의 중요성은 사물 인터넷이 확장됨에 따라 증가하고 있으며 이 미들웨어의 보안 위협에 대한 연구의 중요성 또한 높아지고 있다. 특히 미들웨어는 각 사물 사이의 제어를 담당하고 있으므로 보안 공격을 당할 경우 그 피해가 치명적이다. 우리는 이 치명적인 피해를 방지하기 위한 보안 대책 마련에 앞서 사물인터넷의 미들웨어를 분석하고 보안 위협에 대해 연구한다. 이를 토대로 본 논문에서 사물인터넷의 미들웨어 보안 대책 및 개발에 대해 연구 방향을 제시한다.

In the recent years ransomware has become one of the most popular malware used by criminals. This particular type of malware is notorious for locking users' data or systems and unscrambling it only after the victims pay a fee. With more and more individuals, companies and public agencies being targeted and the ransom being as high as $17,000, the need for countermeasures against this kind of malware is greater than ever. This paper explores how the malware infects and encrypts its victims. Then, it suggests mitigation techniques based on how the ransomware spreads, making special emphasis on countermeasures in order to protect end-users.

최근 다양한 산업 분야에서 사물인터넷(Internet of Things; IoT)에 관련된 연구가 활발히 진행되고 있다. 기존 네트워크 환경에서와 같이 IoT 또한 DoS(Denial of Service), 도청, 변조, 중간자 공격 등의 여러 가지 공격으로부터의 공격 대상이 될 수 있으며, 이 외에도 다양한 보안 이슈가 존재한다. 본 논문에서는 이러한 보안 이슈들로부터 안전한 IoT 환경 구축을 위하여, 국내외 표준화 기구에서 제시하고 있는 IoT 보안 관련 표준 및 표준화 동향을 분석하여 문제점을 도출하고 개선 방안을 제안한다.

본 논문에서는 가상네트워크를 활용하여 네트워크를 통해 악성행위를 하는 악성코드에 대한 동적 분석 결과 중 네트워크 발현율을 보다 향상시키고자 한다. 제우스 봇(Zeus Bot)의 특징과 네트워크 행위에 대하여 이해하고 봇(Bot)이 원하는 응답패킷(Response Packet)을 가상네트워크를 통해 제공함으로써 일반 동적 분석시 발현되지 않는 악성 행위를 발현시키고 네트워크 발현율을 보다 향상시킨다. 최종적으로 코드 커버리지(Code Coverage)를 넓혀 악성코드 유무를 판단, 예방 및 치료 대책을 마련에 기여한다.

소프트웨어의 활용 영역이 점차 넓어지면서 프로그램 코드에 대한 안전성이 훨씬 더 중요해지고 있다. 이에 따라 소프트웨어 품질을 높이기 위한 방법들이 다양하게 제시되어 왔고, 다양한 도구들을 활용한 소프트웨어 품질분석에 대한 관심도 증가하였다. 본 논문에서는 이러한 분석 도구들에 대하여 설명하고 소프트웨어 안전성 분석절차를 제시한다. 분석절차는 시험도구 준비, 시험 수행, 시험결과 검증, 시험결과 산출 단계로 구성되며, 안전성 검사에 효과적임을 확인할 수 있었다.

본 논문은 이기종 클라우드 저장공간을 통합하여 하나의 저장공간으로 사용하는 플랫폼 환경에 필요한 보안 방법들에 대해 논한다. USB를 이용한 보안 방법을 제시하고 클라우드 스토리지의 데이터를 안전하게 사용하기 위한 방법에 대하여 논한다.

최근 SNS, 클라우드 서비스, IoT 등 신기술이 발전함에 따라서 개인 정보 보호와 보안에 관심이 대두 되었다. 때문에 기업들은 고객 정보 보호를 위한 보안 솔루션 구축이 필수불가결해졌다. 이러한 기업의 니즈를 충족시키기 위해 ESM이라는 보안 관리 시스템이 등장하고 최근에는 SIEM으로 넘어가고 있는 추세이다. SIEM은 관리자가 로그들을 모니터링 하는 방식으로 많은 양의 로그가 발생하거나 축적된 로그들을 분석하는 것은 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 빅 데이터 시스템을 이용하여 로그들을 축적하고 머하웃을 이용하여 축적된 로그들을 분석하는 자동화 시스템을 제안한다.

최근 IoT 서비스의 확산으로 스마트 홈 기반의 다양한 서비스들이 이슈화 되고 있다. 특히 스마트기기의 다양화와 이기종 간의 통신망 연결로 인한 보안 문제가 제기되고 있다. 따라서 본 논문에서는 보안 패러다임 변화에 따른 스마트 홈 보안 취약점을 분석하고 이에 대한 대응 방안을 제시하였다.

최근 모바일 내비게이션 시장의 양대 강자인 'T맵'과 '김기사'가 송사에 휘말려서 사회적인 이슈가 되었다. 이 사건을 통해서 소프트웨어의 불법 복제 방지 및 개발자의 저작권을 식별하기 위한 워터마킹 기법이 부각되었다. 본 논문에서는 안드로이드 앱의 클래스를 여러개의 클래스로 분할하여 저작권 정보를 삽입하는 클래스 분할 워터마킹 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 워터마킹 기법은 소프트웨어 코드가 도용되었을 때 원저작자의 정보를 확인할 수 있도록 하여 불법 복제 시도를 사전에 예방할 수 있으며, 불법 복제가 의심되었을 때 근거 자료로 사용될 수 있다.

제한된 자원을 사용하는 IoT디바이스들 간에 통신을 위한 다양한 경량 프로토콜이 개발되었다. 하지만 IoT의 의미는 디바이스 간의 통신을 넘어 인터넷과의 통신을 의미하면서 HTTP와 같은 비경량 프로토콜을 사용하는 서비스들 하고의 연동을 위해서는 경량 프로토콜(CoAP, MQTT, XMPP)을 비경량 프로토콜(HTTP) 혹은 그 반대로 프로토콜 변환을 위해 크로스 프로토콜 프록시가 필요로 해졌다. 본 논문에서는 크로스 프로토콜 프록시에서의 보안을 분석한다.

2010년 국가인원위원회에서는 시각장애인을 위한 점자 보안카드 발급과 관련하여 금융위원회 위원장과 금융감독원 원장에게 권고하였으며, 이에 따라 시중 은행 및 금융기관에서는 시각장애인 용 점자 보안카드 및 OTP등을 보급하였다. 하지만 제공된 점자 보안카드 및 OTP의 문제점가 발생하고 있으며, 2014년 기준 금융기관의 장애인 편의성 제공 지침 준수율이 스마트금융의 경우, 68%, ATM의 경우, 50%로 현저히 낮은 상황이다. 본 논문은 현재 시각 장애인용 금융 보안 및 키보드 등의 동향과 앞으로의 전망을 살펴보고자 한다.

최근 디지털 정보들은 각종 매체에 저장되어 다양하게 활용되고 있다. 그 중 범죄관련 비정형데이터의 분석과 활용은 범죄수사에 유용한 자료로 활용될 수 있다. 그러나 기존의 범죄통계 자료의 분석 및 활용은 정형데이터를 이용한 제한적 접근에 그치고 있다. 따라서, 본 논문은 수사 자료 중 처리되지 못한 비정형데이터를 분석, 저장, 처리하여, 수사 자료로 활용할 수 있도록 정형데이터화 함으로 범죄 프로파일링에 도움이 될 것으로 기대된다.

스마트그리드는 기존 전력망의 비효율적인 운영, 이산화탄소 과다 배출, 전력피크의 문제를 해결하기 위한 방법으로 주목받고 있다. 하지만, 기존의 ICT가 도입되고 구조가 복잡해짐에 따라 개인정보를 침해 할 수 있는 가능성이 증가하게 되었다. 본 논문에서는 스마트그리드 내에서 개인정보를 다루는 기기, 시스템, 데이터와 같은 자산을 식별하여 공격자 입장에서의 공격 목표를 설정한 뒤, Attack Tree 방법을 통하여 세부적인 위협을 식별하였다. 분석 결과, 스마트그리드 환경은 기존의 ICT 기술이 접목되기 때문에 스마트그리드 구조상 발생할 수 있는 위협뿐 만 아니라 기존의 기술들에서 발생할 수 있는 위협도 함께 존재했다.

유비쿼터스 환경 시대에 맞춰 현재 스마트 디바이스의 발달과 시장의 확대로 스마트 미디어 기기의 보급이 급속도로 확산되고 있으며 많은 교육용 어플리케이션 또한 개발되고 있는 중이다. 이러한 교육용 어플리케이션들은 지식기반사회의 학습도구로서 지식접근 및 창출에 중요한 요소인 인터넷과 웹을 활용하게 되고 이동성과 편의성을 추구하는 모바일기기를 통해 학습이 가능하도록 지원하는 프로그램이다. 본 연구는 모바일러닝 기반의 '창의적 문제해결(CPS, Creative Problem Solving)' 모형을 활용하는 교육용 앱에 대한 설계방안을 제시하고자 하며 연구의 목적은 대학 교육에서 학생들의 창의적 사고와 문제해결능력 향상을 돕는 모바일러닝 기반의 학습환경을 설계하는 데 있다. 제안하는 학습지원 도구는 모바일 앱 형태로 제작되며 학습활동에 있어 다양한 창의적 사고과정 활동과 표현방식, 상호작용성 등의 기능을 통해 학습자의 고차원적인 사고능력을 향상시키는 인지적 도구로서 활용될 수 있도록 설계하였다. 개발환경은 안드로이드용 앱 인벤터 프로그램을 사용하였으며 앱 인벤터 서버환경에서 제공되는 컴포넌트와 이벤트 핸들러를 이용하여 교수자모드와 학습자모드의 앱을 각각 설계하였다. 교수자 앱은 학습활동 제공을 의미하는 프로바이더(Provider) 모드 기능이 포함되며 학습자 앱은 CPS 활동을 위한 학습활동 모드 기능이 설계된다. 대부분의 창의성 관련 앱들은 그래픽작업을 통한 두뇌활동 향상 프로그램, 체험활동 위주의 프로그램 등으로 출시가 되어 있으나 교수-학습 활동을 위한 창의적 문제해결활동 관련 앱은 존재하지 않는 상태이므로 수업활동에서의 활용측면에서 가치가 있을 것으로 기대된다.

교수자와 학습자 활동에 대한 정보를 피드백하여 사용자 스스로 동기부여와 참여를 증대시키기 위해 학습분석이 활용되고 있다. 이는 교수-학습 지원 시스템(LMS, LCSM 등)에서 교수자와 학습자 상호작용에서 발생한 데이터를 기반으로 한다. 이러한 데이터를 보다 유용하게 활용하기 위해서는 데이터 모델이 필요하다. 이에 본 연구에서는 사용자 중심의 교수-학습 활동 데이터를 표현하기 위한 데이터 모델을 제안한다. 이는 사용자와 교수-학습 활동을 결합하여 표현한 것이다.

국내외적으로 스마트러닝은 자기주도형 학습과 같은 새로운 학습모델을 통해 기존 학습과 비교하여 높은 학습 성과를 있다. 그러나 다문화 가정 학부모는 디지털 기기에 대한 접근성과 자료 활용 능력이 일반국민에 비해 현저하게 떨어지는 정보격차로 인해 기존의 교육 콘텐츠의 효과적 활용은 제약점을 갖고 있다. 이 논문에서는 다문화 가정 학부모의 지능형 맞춤 교수학습 지원체제의 주요한 요구사항인 정보격차 해소를 위한 다문화가정 맞춤형 학습콘텐츠 추천 시스템의 설계를 기술한다.

최근 스마트폰 등 모바일 기기의 발전과 보급은 더욱 다양한 분야에 걸쳐 증강현실 기술을 적용할 수 있도록 하고 있다. 특히 증강현실 이용 방법의 한 가지는 전통적인 수업 방식에서 탈피한 e-learning, e-training을 들 수 있다. 증강현실의 가장 큰 특징은 실제 존재하는 사물이나 풍경 위에 가상의 이미지를 덧씌워 사용자에게 정보를 더해주는 것이다. 이를 통해 더욱 현실감 있는 정보를 전달할 수 있고, 새로운 사용자 경험을 제공하는 교육 시스템을 제공할 수 있다. 이 논문에서는 증강현실을 이용하여 실시간으로 창의적 조형이 가능한 교육용 블록의 위치를 인식하여 모바일 기기를 통해 블록 조립 방법에 대한 안내를 제공하는 모바일 애플리케이션을 제안한다.

본 연구는 실제 초등학교 4학년 수업시간에 학생들을 대상으로 ICT 도구를 이용하여 그림 그리기 수업과 정통적이 도구를 이용한 그림 그리기 수업을 진행 한 후, 학생들의 학습 몰입, 학습 동기, 학습 성과를 비교하여 보았다. 본 연구 결과에 의하면, ICT 도구를 이용한 그림 그리기 수업에서 학생들의 학습 몰입 및 동기가 더 높았으며, 더 나아가 학습 태도 및 성과까지 높였다. 특히 기존의 미술 수업에서 달라진 조건 없이 자연스럽게 태블릿 PC를 이용하여 그림을 그리는 교육만으로도 아이들이 주저하거나 흥미를 잃지 않고 지속적으로 그림 그리기에 관심을 가지게 할 수 있다는 것을 확인 할 수 있었다. 따라서, 우리는 새롭고 다양한 미디어와 첨단 기술의 발전 속에서 성장해가는 학생들에게 맞는 미술교육 방식으로 정보통신기술 (ICT)도구를 이용한 그림 그리기 교육을 제안한다.

전 세계적으로 프로그래밍 교육에 대한 관심이 증가에 따라 프로그래밍 교육에 대한 중요도와 평가도 중요해졌다. ACM-ICPC 프로그래밍 대회 같은 여러 프로그래밍 대회가 있고 대회 출전을 돕기 위한 온라인 평가 시스템이 전형적인 예이다. 이런 온라인 평가 시스템들을 참고하여 중등학교 학생의 프로그래밍 언어 학습에 도움을 줄 수 있는 프로그램을 설계하기 위한 오류분석 지원 시스템을 제안한다. 본 연구에서는 오류분석 지원 시스템을 통하여 프로그래밍 언어 학습을 함에 있어서 발생할 수 있는 오류들을 분석하여 실제 프로그래밍 교육 환경에 도움을 주고자 한다.

개정된 2015 정보교육과정에 컴퓨팅 시스템이 추가되면서 피지컬 컴퓨팅을 가르치기 위한 다양한 교육용 도구와 교수학습 방법 등이 제안되고 있다. 제안된 내용들을 살펴보면 센서를 제어하는 측면에 중점을 두고 있어 알고리즘을 설계하고 프로그래밍 학습의 제공이 부족하고, 학습활동 간에 1인 1PC와 다수의 전자부품을 활용할 공간이 필요하여 학교현장의 일반적인 교실환경과는 차이가 있어 피지컬 컴퓨팅 교육이 제한될 수 밖에 없다. 본 논문에서는 스마트기기를 활용한 아두이노 교육환경 구축을 통해 현재 PC를 필요로 하는 피지컬 컴퓨팅 교육환경을 스마트기기 기반의 교육환경을 제시하여, 기존의 시스템보다 실습용장비, 실습실, 이동의 자율성, 그리고 사용언어 측면에서 개선시키고자 한다.

정보 통신 기술의 급속한 발달로 인터넷 환경의 학습은 학습 혁명을 주도하는 핵심적인 위치에 있다. 인터넷 환경은 시공간의 제약 없이 자신이 필요로 하는 다양한 교육과정에 접근이 가능하고 생업과 병행하여 학습을 할 수 있는 접근성을 갖는다. 그러나 인터넷에 대한 접근성의 차이는 디지털 디바이스 현상을 발생하게 하여 온라인 학습자와 오프라인 학습자의 교육격차를 더 크게 한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구는 인터넷 환경이 원활하지 않은 경우에는 지속적인 학습을 진행할 수 있도록 PDF 시스템을 활용한다. 이 시스템을 통해 오프라인에서의 학습 결과를 온라인에 전송하여 이력을 제공하는 시스템을 설계하고자 한다.

소셜채널을 이용하는 고객들의 포스팅 이용 형태 별 중요도파악을 통해 의미 있는 정보로 분석할 수 있는 포스팅 항목들의 중요도를 조사해보고자 하였다. 소셜 채널에서 제공하는 포스팅의 형태가 모두 다르기 때문에 중요 소셜채널별로 제공하는 포스팅 항목들을 각 각 상호 비교하였으며, 소셜 서비스를 이용하면서 중요하게 생각하는 형태가 무엇인지를 비교, 조사하였다.

개인이 소유하는 컴퓨터의 개수가 증가하는 요즘 보안의 문제는 항상 문제가 되고 있다. 이러한 문제점을 해소하기 위해 최근 클라우드 컴퓨팅 기술을 접목한 데스크톱의 가상화가 대두되고 있다. 하지만 가상화 서버에 접속할 때에 발생 할 수 있는 보안 문제는 피할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 근거리 무선통신을 이용하여 좀 더 안전한 접속을 할 수 있는 방안을 제안한다.

현재 게임을 제작할 수 있는 다양한 Tool들이 존재한다. 하지만 제한된 Tool을 이용하여 제작된 게임은 프로그래밍 언어로 제작된 게임과 비교 시 다양한 방법의 구현 및 게임의 퀄리티 향상에 어려움이 있다. 따라서 본 문에서는 프로그래밍 언어 중 JAVA Library를 이용한 게임을 제작하여 그 필요성에 대하여 서술하였다.

본 논문에서는 오프라인의 장점인 고객방문, 실물전시 및 체험 구매를 위한 상품콘텐츠를 가상공간에 디지털화로 제작하고 실시간 제공함으로써 고객들의 구매욕구와 구매패턴의 변화수용과 서비스 만족도를 향상시키는 O2O수주시스템을 제안한다. 이 시스템은 오프라인 패턴에 익숙한 카탈로그 책자중심의 사용자경험을 디지털로 전환하여 온라인의 거부감과 불편함을 해소하였고 편리성을 높이기 위해 다양한 접근 디바이스환경 제공과 오프라인에서 할 수 없는 동영상에 의한 사용법, 제품 도면 등을 e-카탈로그로 제공하여 성공적인 매출확대를 창출하도록 설계, 구현하였다.

본 연구에서는 국가종합전자조달 시스템(이하, 나라장터)에 대한 생산성과 효과를 업무처리량을 기준으로 실증하였다. 기존의 연구방법은 인력 및 자본의 투입에 따른 부가가치를 생산성으로 산정하고 설문자료 및 지표 등으로 효과를 산정해 왔다. 본 연구에서는 정량적인 요인을 측정하기 위해 실제 정보시스템에 기록되는 문서량을 기준으로 업무모델 및 가설을 선정하였다. 생산성에 영향을 주는 계약건수, 문서처리, 통화시간 등을 행정업무에 소요되는 수기 또는 법적인 소요일수 등을 비교대상으로 하여 생산성을 산정하였다. 마지막으로 결과를 검증하기 위해 요인의 기술통계적 검정과 회귀분석으로 모델을 실증하였다.

지진 활동의 결과로 발생하는 피해를 감소시키기 위해 지층의 단층구조를 파악하는 것이 중요하다. 지층 탄성파 데이터를 공간자료구조를 활용하여 분석하고 효율적인 공간정보를 생산하는 시스템 개발과 관련된 연구를 제안한다. 공간자료구조는 방대한 탄성파 데이터를 지층을 이루는 암석층을 공간데이터로 저장하고, 분석하여 단층대를 이루는 공간을 검색 가능하게 한다. 검색된 단층가능 구간은 전문가의 판단을 통해 주변의 다른 단층구간과 다양한 요소들과 결합하여 지진 활동 연구에 중요한 판단 자료로 사용될 수 있다. 최근의 불안정한 지진활동 피해에서도 알 수 있듯이, 단층대의 확인 작업은 다양한 지상/지하 구조물의 안정성에 중요한 역할을 하는 자료가 된다.

워드 임베딩(word embedding)은 정보검색이나 기계학습에서 단어를 표현하기 위하여 사용되던 기존의 one-hot 벡터 방식의 희소공간 및 단어들 간의 관계정보를 유지할 수 없는 문제를 해결하기 위한 방법이다. 워드 임베딩의 한 방법으로 word2vec은 최근 빠른 학습시간과 높은 효과를 얻을 수 있는 모델로 주목을 받고 있다. word2vec은 수행 시 주어지는 옵션인 벡터차원과 문맥크기에 의해 그 결과 품질이 상이하다. Mikolov는 구글 뉴스 문헌 집합에 대하여 word2vec을 실험하고, 적합한 옵션을 제시하였다. 본 논문에서는 구글 뉴스 문헌 같은 일반 문서가 아닌 생의학 분야에 특화된 문헌에 대하여 word2vec에 대한 다양한 옵션을 실험하고, 생의학 문헌에 적합한 최적의 조건을 분석한다.

최근 벤더의 운영체제 지원 종료에 따른 보안 문제와 그로 인한 개인 정보 침해등 피해가 발생되어 전세계적으로 문제가 대두되고 있다. 세계 각국이 벤더와 연장 지원 계약을 하는 등 발빠른 대처를 하고 있으나, 근본적인 문제의 해결은 아직 미흡한 실정이다. 이를 위해 사용자, 벤더 그리고 정부가 운영체제 지원종료로 인한 사회적 문제에 대한 인식이 필요하며, 특히 운영체제를 생산 및 공급하며 지원의 의무를 가지는 벤더와 사회의 안전에 대한 책임을 갖는 정부의 역할에 대해 연구하였다.

제안된 시스템은 다양한 소셜 네트워크에서 사용자가 입력한 키워드를 기반으로 데이터를 수집하여 형태소 분석을 거쳐 사용자에게 통계정보 및 키워드에 대한 오피니언 마이닝 결과를 제공한다. SNS 상에 수많은 정보들이 저장되는데, 이를 이용하는 과정에서 단편적인 정보밖에 얻을 수 없는 비전문적인 사용자에게 유용한 데이터를 제공하기 위해 Opinion Mining 및 다양한 통계적 분석을 통해 키워드에 대한 시각화 정보를 출력한다.

최근 주요 제조 강국들은 제조 ICT융합을 통한 미래 제조업 경쟁력 확보를 위해 노력하고 있다. 그 노력의 중심에 있는 스마트공장은 제품의 기획 설계, 생산, 유통 등 전 과정을 IT기술로 통합하여 생산성을 향상시키는 미래 지향적 생산 패러다임이다. 이미 여러 나라에서 스마트공장 확산을 위한 정책을 추진하고 있으며, 우리 정부 역시 2020년까지 스마트공장 1만개 구축을 목표로 각종 지원 사업을 추진하고 있다. 하지만 실제 구축을 위해 필요한 기술이나 아키텍처에 대한 정보가 부족한 상황이다. 본 논문에서는 스마트공장 구축에 있어 가장 기본적이며 필수적인 실시간 분석 시스템 구축에 필요한 다양한 기술들을 소개하고 활용 가능한 아키텍처를 제안한다.

최근, ICT/loT 기술과의 융합은 다양한 산업분야에 적용되고 있으며, 안정적인 전력공급 및 지능형전력망 구축에 대해 다양한 연구가 이루어지고 있다. 특히, 수요라인과 직접적으로 연관된 배전계통의 효율적인 운영 및 배전설비의 유지/관리 기술에 대한 연구에 많은 연구를 수행하고 있다. 본 논문에서는 다양한 배전설비에 대한 환경정보를 loT 센서를 통해 수집함으로써 실시간으로 정전상황을 불러올 수 있는 기자재의 고장감지 및 예측을 위한 시스템 모델을 제안한다. 제안하는 시스템 모델은 실시간으로 수집되는 정보들에 대해 시계열 기반의 필터링 및 이상점 판단을 위한 성분 분석을 실시하고, 고장진단 및 예측을 위해 기계학습 기반의 데이터 분석실시하여 기자재들의 고장감지 및 고장 발생 여부를 예측한다.

애플리케이션에서 고객들에 의해 생성된 평가정보는 해당 콘텐츠에 대한 고객별 선호도 정보로 볼 수 있기 때문에, 개인에게 맞춤형 추천 시스템을 설계하기 위해서 매우 중요하다. 현재 추천 시스템 분야에서 가장 많이 사용되고 있는 사용자 기반 추천 시스템은 사용자의 평점 정보만을 가지고 유사도를 측정하여 추천에 사용하고 있다. 그러나 이러한 평점 정보만을 가지고 사용자 유사도를 도출하는 것은 정밀하지 못할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 사용자의 평점 정보 뿐만 아니라 콘텐츠의 내용을 활용하여 사용자의 선호 콘텐츠를 지식구조의 형태로 나타냄으로써 콘텐츠와 사용자의 관계를 유기적으로 표현하였다. 이와 같은 사용자의 지식구조를 바탕으로 사용자간의 유사도를 평가하고 추천에 활용하였고, 실험결과 제시된 방법으로 더 우수한 성능을 얻을 수 있는 것으로 나타났다.

최근 그린IT가 주요 사업으로 급부상하면서 다양한 분야에서 소비전력 저감 관련 연구가 활발히 진행 중이다. 특히, 멀티미디어서비스 발전에 따라 '국내 셋톱박스가 2,000만대 이상 보급되었으나 미사용 대기시간에도 상당한 양의 전력을 소비하여 국가 전력 수급에 많은 영향을 주고 있어 이에 대한 해결방안이 시급히 요구되고 있는 상황이다. 방송 서비스 사업자는 방송 콘텐츠의 활용성 증대, H/W교체 주기 연장 및 소비전력 저감 등의 이점으로 인하여 저전력 모드를 지원하는 셋톱박스에 가상화 서비스 제공 기술을 적용하기 위한 방법을 또한 모색하고 있다. 본 논문은 셋톱박스의 발전 방향이 하이브리드화, 고기능/복합화 함으로써 소비전력이 더욱 증가하고 있으므로 셋톱박스의 소비전력 저감을 보장하고, 가상화 서비스를 제공하기 위한 고려사항과 에너지 효율성을 보장하는 방법을 제공한다.

차량용 통합 게이트웨이는 In-Vehicle 및 Out-Vehicle 네트워크의 통신 중재뿐만 아니라 다양한 응용서비스를 제공하는데 있어서 최적화 작업 및 실시간 데이터 전송과 관련하여 해결해야 하는 많은 이슈를 가지고 있다. 또한 통합 게이트웨이에 탑재 된 S/W는 병목현상 없는 서비스를 위해서 앞서 언급된 문제를 해결하는 것이 필수적이다. 이에 본 연구에서는 통합 시스템에서 사용되는 H/W 자원을 제공하는 서비스에 따라 직접적으로 할당해 주는 방식으로 본 문제를 해결하기 위한 기초 연구가 될 것이다.

수면장애를 앓고 있는 사람은 점점 늘어나고 있는 추세이고 이를 해결하기 위한 보편적인 방법은 수면제, 멜라토닌 작용제 등의 약물을 투여하는 방법이지만, 약물에 대한 내성 및 부작용에 대한 위험이 따르기 때문에 약물 이외의 접근이 필요한 추세이다. 따라서 본 논문에서는 약물을 통한 방법 이외의 수면장애 해결에 도움이 될 수 있는 시스템으로 뉴로피드백을 활용한 수면 가이드 시스템을 제안한다.

최근 여론조사 분야에서 빅데이터 분석 기법이 널리 활용되고 있다. 기업에서는 최근 출시된 제품에 대한 선호도를 조사하기 위해 기존의 설문조사나 전문가의 의견을 단순 취합하는 것이 아니라, 온라인상에 존재하는 다양한 종류의 데이터를 수집하고 분석하여 제품에 대한 대중의 기호를 정확히 파악할 수 있는 방안이 필요하다. 본 연구에서는 빅데이터로부터 제품의 평판을 자동으로 찾아내는 텍스트 마이닝 방안을 제안하고, 소나타 자동차를 중심으로 제안 방안의 효율성을 평가하고 실험 결과를 자세히 분석한다.

스마트 디바이스를 보유 및 사용하고 있는 사람들이 계속해서 증가하고 있는 추세이다. 스마트 디바이스를 보다 효과적으로 사용할 수 있는 기술, 그 중에서도 상황 인지 기술에 대한 연구가 꾸준히 진행되고 있다. 하지만 기존의 상황 인지 기술은 인지할 수 있는 상황이 매우 단편적이며, 시스템을 원활하게 가동하는 데 필요한 사전 작업이 번거로운 등 여러 가지 제한이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 상황 인지 기술 중에서도 가장 많이 사용되는 위치 정보 기반 시스템과 화상 데이터 기반 시스템을 융합하여, 위치한 장소의 특성을 파악할 수 있는 상황 인지 시스템을 제안한다. 이 시스템은 위치정보가 삽입되어있는 화상 데이터를 분석하여 장소의 특성을 파악하고, 해당 위치에 도달하였을 때 특성에 맞는 서비스를 제공할 수 있도록 구성하였다. 해당 시스템을 통해 상황 인지 기반 서비스를 쉽게 구축할 수 있고, 사용자가 쉽게 서비스를 제공받도록 할 수 있다.

본 논문에서는 기 연구된 비만환자를 대상으로한 다양한 운동 변인별 효과크기 메타 분석 데이터를 활용하여 DB를 설계하고, 설계된 DB를 사용하여 사용자들에게 다양한 조건별 상황에서 최적의 운동처방을 효과적으로 표현할 수 있는 운동처방 알고리즘을 제안한다.

최근 3D 프린터의 활용 분야가 확대되면서 이와 관련된 다양한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 연구에서는 3D 프린팅 될 3D 모델 데이터를 3D 프린터가 이해할 수 있는 G-code로 변환할 수 있는 소프트웨어를 개발하고자 한다. 일반적으로 STL 파일 형식으로 저장된 3D 모델은 특별한 규칙없이 저장된 여러 facet들로 구성되어 있다. 본 연구에서는 우선 이러한 facet들의 Z축 좌표 값을 기준으로 정렬을 수행한 후, 이를 순차적으로 G-code로 변환하는 소프트웨어를 개발하였다.

최근 주류 업계에서 와인의 소비가 늘어나고 있다. 와인을 마시려면 한국의 다른 술들에 비해 전문지식이 많이 요구된다. 예를 들면, 와인은 품종, 생산국 등에 따라 와인의 맛은 많은 차이를 보인다. 하지만 대부분의 사람들은 와인에 대한 전문 지식이 부족하기에 나에게 맞는 와인은 추천받고 싶어 한다. 이에 본 논문에서는 나만을 위한, 내 입맛에 맞는 와인을 찾고 싶을 때 원하는 정보만을 입력하면 협업 필터링을 사용해서 비슷한 입맛의 사용자들이 높게 평가한 와인을 추천하는 시스템을 제안한다.

절단을 위해 한번 자를 때 끝까지 잘라야만 하는 길로틴 절단 시에, 작업자가 잘라야 하는 조각 배치를 생각하면서 작업을 해야 한다. 이때, 어떤 식으로 배치해야 할 것인 가에 대해 생각하는 시간이 많이 들고, 최적의 배치를 만들어 내는데 한계가 있어 낭비되는 조각들이 생겨난다. 이러한 문제를 해결하기위해 조각 배치를 프로그램으로 구현하였고, 철판절단 숙련 작업자와 비교하여 보았다.

유선 IPTV 멀티캐스팅 서비스에서 증가되는 네트워크 트래픽 로드에 따른 화상 품질 측정과 화상 품질 변화에 대한 연구는 IPTV 서비스에 대한 관심이 현실화됨에 따라 필요하게 되었다. 또한, 다양한 무선 이동 단말의 등장으로 무선 IPTV 연구에서의 네트워크 트래픽 로드에 따른 화상 품질의 효과가 주어지는 네트워크 성능 확인 및 이를 활용하기 위한 보안에 대한 필요가 증대하게 되었다. 따라서 테스트 환경을 학교 네트워크로 확장하여 실제 IPTV 서비스 환경과 비슷한 학교 네트워크에서 네트워크 트래픽 로드 증가에 따른 무선 IPTV 멀티캐스팅 서비스에서의 보안 방안에 대해 연구하고자 한다.

차량의 증가에 따라 다양한 교통문제들이 발생하고 있다. 이러한 문제를 해결하고자 IT기술과 융합된 지능형 교통시스템(ITS)의 연구가 진행되고 있다. 하지만 기존 ITS기술들은 국가별로 도로의 특성이 다양하기 때문에 쉽게 적용하기 어렵다. 그러므로 기존ITS기술들을 실험 및 테스트하기 위한 시뮬레이션 환경이 필요하다. 본 논문에서는 ITS기술들을 한국도로에 적용 할 수 있도록 하는 교정방법을 제안한다. 실험 도로는 항상 정체 현상이 발생하는 서울외곽순환고속도로를 선택하였고 실험 환경은 PTV사의 VISSIM 시뮬레이터를 이용하였다. 실험 결과 실제 속도 등고선 그래프와 시뮬레이션 환경에서의 속도 등고선 그래프의 병목현상이 발생하는 구간이 동일한 것을 확인 하였다. 또한 스테이션별 통행량 그래프를 비교하여 실제 교통량과 유사함을 확인하였다.

선진국에서는 이미 다양한 지능형 교통 시스템(ITS) 기술을 실제 도로에 적용하여 교통문제를 해결하고 있고 국내에서도 이를 도입하여 많은 교통문제를 완화시킬 수 있을 것으로 전망된다. 하지만 국외 교통 환경에 적용된 기존 ITS 솔루션들을 실제 국내 도로에 적용하였을 때 예기치 못한 문제의 발생으로 많은 비용을 낭비할 수 있다. 본 논문에서는 위의 문제를 해결하기 위해 대한민국 고속도로 분석 및 시뮬레이션 시스템인 KHTA를 제안한다. KHTA는 국내 모든 고속도로의 정보를 분석할 수 있을 뿐만 아니라 재현된 국내 교통 환경에서 직접 구현한 ITS 알고리즘을 시뮬레이션 가능하다. 본 논문에서는 KHTA를 구축하고 한국 도로에 ITS 시뮬레이션 적용 가능성을 검증하기 위해 국내 고속도로 전용 Ramp Metering 알고리즘을 구현하고 결과를 분석 하였다.

최근 스마트폰의 보급률이 높아짐에 따라, 사용자들이 스마트폰을 사용하여 컨텐츠를 즐기는 시간이 많아졌다. 이후 모바일 웹에서 서비스되는 만화들이 연달아 대중들의 이목을 끌게 되어 네이버 웹툰, 다음 웹툰 등 웹툰 서비스 및 웹툰 플랫폼이 증가하고 있다. 또한 웹툰 데이터의 가치와 신뢰성도 점점 높아지고 있어, 영화 애니메이션 게임 등 콘텐츠 사업에 많은 데이터가 사용되고 있다. 따라서 본 논문에서는 나이, 성별, 선호 카테고리, 선호 웹툰 플랫폼 등과 같은 개인 성향 기반으로 협업 필터링 방법을 적용하고, 웹툰의 방대한 데이터를 효과적으로 관리하기 위해 클라우드 컴퓨팅 시스템인 AWS(Amazon Web Service)를 이용하여 개인 성향에 맞게 웹툰을 추천해주는 웹툰 추천 시스템을 제안한다.

스마트 시대에 돌입함에 따라 사람들이 여가를 즐기는 방법은 다양해졌고 그 중에서 독서는 아직까지도 사랑받고 있는 여가 방법 중 하나이다. 그에 따라 수많은 문학도서가 출판되고 있으며 다양해 지고 있는 장르 중에서 소설의 출판량은 다른 타 장르에 비해 가히 압도적이다. 이러한 상황 속에서 사용자에게 적합한 소설을 추천하기란 어려운 일이다. 따라서 본 논문에서는 사용자의 개인 성향과 협업 필터링 방법을 이용하여 각각의 개인 성향에 적합한 소설을 추천하는 시스템을 제안한다.

전 세계적으로 스마트 폰이 보편화되면서 스마트 폰을 잘 활용하기 위한 많은 애플리케이션들이 등장하였다. 특히나 건강관리에 관한 애플리케이션이 많이 나오고 있다. 현대 사회는 자기 몸 상태, 심근경색 등의 허혈성 심질환, 선천성 심질환, 심근증, 심장판막질환 등 심장의 변화, 고도의 스트레스, 카페인, 술, 흡연, 불충분한 수면등 환경의 변화 등이 부정맥을 유발할 수 있는 원인이 많기 때문에 부정맥에 걸리는 사람이 늘어나고 있다. 따라서 부정맥을 예방하기 위해 부정맥을 찾는 애플리케이션이 필요하다. 본 논문에서는 심박을 통한 부정맥을 찾는 방법을 제안하고 구현하였다.

Information security and preservation of customer's data privacy are key factors for further wide spread adoption of microgrid (MG) technology. However, strong coupling between the operation cost of multi-microgrid (MMG) system and privacy of customer data makes it more challenging. A nested energy management system (EMS) has been proposed in this paper. The surplus/shortage information from the inner level MGs is included in processing the optimal operation of outer level MGs. This type of optimization ensures a layered privacy-preservation to customer at each MG level. The proposed EMS architecture is a better trade-off architecture between the operation cost of the MMG system and customer privacy-preservation at each level of MG.

This paper analyzes the capabilities of multi-agent system (MAS) technology for the optimal multi-microgrids (MMGs) operation in grid-connected mode. In this system, communication among microgrids (MGs) is realized by developing a modified contract net protocol (MCNP) based on agent communication language (ACL) messages. Moreover, a two-stage mathematical model is proposed based on mixed integer linear programming (MILP) for local optimization in each MG, and global optimization in energy management system.

계산과학공학 및 여러 과학분야에서 컴퓨터 시뮬레이션을 통한 연구가 활발히 수행되고 있다. 하지만 정확도 및 복잡도가 높아짐에 따라 시뮬레이션을 수행하는 비용도 크게 증가하고 있다. 특히 여러 입력 변수를 변화시켜가며 시뮬레이션을 수행하는 경우, 시뮬레이션 수행 비용은 더욱 커진다. 하지만 지금까지는 이전에 수행된 시뮬레이션 결과를 재활용하는 연구는 거의 이루어지지 않았다. 본 논문에서는 이와 관련된 연구들을 살펴보고, 기존 시뮬레이션 결과를 사용하여 반복 요청된 시뮬레이션에 대한 결과를 즉시 반환하거나 유사 시뮬레이션에 대한 결과를 예측하는 시스템을 설계한다. 본 논문에서 설계한 시스템을 통해, 사용자는 시뮬레이션을 수행하지 않고도 반복 또는 유사 시뮬레이션에 대한 결과를 빠르게 얻을 수 있다.

OpenStack는 오픈소스 클라우드 플랫폼이다. OpenStack의 기능을 테스트하기 위해서는 Tempest라는 테스팅 도구를 사용하고 있으며, Python으로 작성된 테스트 시나리오를 매개변수로써, 테스트에 사용하고 있다. 우리의 논문에서는 크라우드소싱 방법을 활용하여, 웹을 통해 쉽게 Tempest의 테스트 시나리오를 작성하고, 웹상에서 Tempest를 실행 및 결과를 확인할 수 있으며, 각각의 사용자에게 테스트 시나리오를 공유 및 개발할 수 있는 방법을 제안한다.

많은 embedded 소프트웨어는 전통적 절차적 언어인 C로 작성되며 embedded 시스템에 특화된 역할을 수행한다. 한편 기존 절차적 언어인 C는 현대의 객체지향적 개발 패러다임과 비교하면 코드의 확장성, 유지 보수성, 재사용성에 있어서 많은 어려움이 있으며 아직도 많이 사용하고 있지만 이 C의 유지 보수성과 확장성, 유연성을 확보하여 보다 생산적이고 유지 보수가 쉬운 패러다임으로서 함수 pooling이라는 개념과 이를 이용한 framework를 구현한다.

원전에서 개발되는 계측제어 계통의 소프트웨어에 대한 평가를 위해서 발전소 상태를 모사하는 시뮬레이터를 활용하는 방법이 있다. 기존의 정적인 데이터만을 이용해서 수행하는 시험은 시스템의 성능을 정확하게 검증하는 데 한계가 있었지만 시뮬레이터에서 생성하는 입력 데이터를 계측제어 계통에 입력하여 시험을 수행하면 동적으로 변하는 상태를 구현할 수 있고, 계측제어 계통의 동작이 정확하게 수행되는 지 확인할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 시뮬레이터를 기반으로 계측제어 계통의 시험검증 적합성 평가를 수행할 수 있는 환경을 구축하였고, 필요한 프로그램을 개발하였다.

안드로이드 애플리케이션의 UI 테스팅에서 무반응 문제의 탐색과 제거는 매우 중요하다. ANR(Application Not Responding)은 애플리케이션이 일정 시간 동안 응답이 없는 상태로, 내부적으로 어떤 스레드의 처리에 많은 시간이 소요될 경우 UI 스레드가 반응을 하지 않는 상황을 말한다. 안드로이드 플랫폼은 ANR 문제점 해결을 위해 DDMS와 Logcat과 같은 다양한 디버깅 도구들을 지원한다. 하지만 이러한 방법들은 ANR이 발생한 후에 대처하는 방법이므로 발생하기 전 ANR이 일어날 곳을 미리 탐색하고 회피하는 방법이 필요하다. 이 논문에서는 ANR이 발생하는 지점을 찾고 수정하여 프로세스가 원활한 응답성을 유지할 수 있도록 하였다. 그러기 위해 안드로이드 APK 파일을 추출하여 수행될 메시지를 포함하고 있는 인텐트 흐름 경로를 분석하여야 한다. 실행되는 응용 프로그램의 데이터 흐름과 응답시간 측정을 통하여 ANR이 발생 가능한 곳을 효율적으로 탐색할 수 있음을 보였다.

가상현실 기반 훈련시스템은 3D 모델링 기법으로 개발되어 실시간 렌더링(Realtime Rendering)되는 훈련용 콘텐츠와 운동감 제공을 위한 모션플랫폼, 촉감 제공을 위한 햅틱장치 등 다양한 하드웨어를 이용하여 인간 감각에 대한 모의 체험환경을 제공함으로써 높은 훈련 몰입감을 제공한다. 훈련시스템의 구성요소 중 하드웨어들은 설계 성능을 바탕으로 정량적 시험평가로서 검증(Verification)과 확인(Validation)이 가능하나, 훈련환경에 대한 사실적 가시화가 요구되는 훈련용 콘텐츠는 시현을 위한 실시간 렌더링 성능 등의 정량적 시험평가 만으로 검증과 확인에 어려움이 많다. 본 연구에서는 일반 소프트웨어와 콘텐츠 소프트웨어 테스팅 요소 차이와 상용게임 콘텐츠와 훈련용 콘텐츠의 차이점을 분석하고, 훈련용 콘텐츠의 정량적 시험평가를 위한 명세서의 작성과 활용을 제안한다.

급속한 기술환경의 변화와 정보화 사회의 도래에 따라 시스템의 구축 비용보다 더 많은 비용이 유지보수에 투입되고 있다. ERP(SAP)는 공통의 package를 사용하므로 서로 다른 업종, 조직이라 하더라도 통합운영관리가 비교적 용이하다. 통합운영은 고객의 유지보수비용을 줄이고, 유지보수입장에서도 적은 인원으로 효과적인 운영이 가능하게 하다. 하지만, 여기서 나타나는 문제점을 사례를 통해 제시하고 분석하여 그 개선방향을 제시하고자 한다.

차량 전장용 소프트웨어의 안정성을 플랫폼 단계에서 테스트 및 검증을 수행하면 많은 비용이 소요된다. 본 연구에서는 플랫폼 단계에서 차량용 내장형 소프트웨어를 테스트하기 이전에 Spin 모델 검증기를 활용하여 전장용 소프트웨어의 기본단위인 타스크들의 행위를 모의 실험함으로써 시스템의 설계오류를 검증할 수 있는 도구를 개발하였다. 본 연구에서는 운영체제와 환경설정 및 제어 프로그램이 수행할 타스크들을 모델로 구축하고, 모델 검증 도구 Spin을 이용하여 타스크의 상태변화를 확인할 수 있었으며, NuSMV를 이용한 방식과 비교하여 다양한 장점들을 확인하였다.

스마트 스트리트란 공공장소나 상업공간과 같은 유동인구가 많은 곳에 디지털 사이니지 기반과 첨단 IT 인프라로 구성되어 모바일 사용자들에게 콘텐츠를 제공하는 특정 구역을 말한다. 하지만 스마트 환경을 위한 표준은 정의되어 있지 않고, 다양한 종류의 디바이스와 콘텐츠가 존재하는 스마트 스트리트 생태계에서 자원들이 효율적으로 관리될 필요성이 있다. 따라서 본 논문은 스마트 스트리트 환경에서의 콘텐츠를 관리하고 다양한 디바이스들이 플랫폼에 제약 없이 콘텐츠를 전송받고 메시징할 수 있도록 지원하는 참조 아키텍처를 제안한다.

소프트웨어의 개발 단계에서는 검증을 위한 V&V(Verification & Validation) 프로세스를 통해 체계적인 개발 활동이 가능하도록 지원하고 있다. 이에 반해 소프트웨어 요구사항 분석 이전에 수행되는 연구 단계는 그렇지 못하며, 또한 소프트웨어 연구 사업의 평가 시 구체적인 기준의 부재, 평가 시간과 수집된 자료의 부족 등의 문제가 제기 되었다. 따라서 본 논문에서는 연구자의 연구 활동과 연구 평가자의 연구 평가 활동을 지원하기 위해 소프트웨어 관련 국제 표준에서 추출한 요구사항을 바탕으로 하여 목표 구조, 평가 메트릭을 도출하고, 평가 시나리오와 그것을 해설해주는 가이드라인을 생성하는 방법을 제안한다. 우리의 연구는 연구 평가를 위한 메트릭 가이드라인인 라이덴 선언에 일부 부합하는 것을 확인하였다. 연구 결과는 연구 평가의 효율화와 자동화를 위한 향후 연구의 기초가 될 것이다.

내장형 소프트웨어의 검증은 운영체제와 응용 소프트웨어에 대해 동시적으로 수행되어야 한다. 선행연구에서는 운영체제를 정형적으로 모델링하고 이를 이용한 내장형 소프트웨어 안전성 검증 기법을 제안하였다. 본 연구에서는 선행 연구에서 Promela로 작성되었던 정형 모델을 참조하여 C 언어로의 변환 규칙을 정의함으로써 구현에 독립적인 모델을 작성하였다. 작성된 검증 모델을 CBMC 모델 체커로 검증한 결과 요구사항으로부터 도출된 35개의 안전성 속성 중 가변 속성을 제외한 21개에 대하여 21개를 모두 만족함을 입증하였다.

IT 프로젝트 수행하는 과정 중 가장 많은 시간을 투자해야 하는 부분은 요구사항 분석이다. 소프트웨어 공학에서 요구사항 분석 방법이 체계화되어 실무에서 많이 활용하고 있으며, 분석 결과로 프로그램 개발뿐만 아니라 정보시스템 관련 모든 분야에서 활용할 수 있다. 하지만 소프트웨어 중심의 요구사항 분석방법은 데이터베이스 설계에 적용하기에는 불필요한 정보가 포함 되어 잘못된 데이터 모델로 설계될 수 있다. 또한, 데이터 중심으로 필요한 요구사항을 분석하는 방법론이 없는 실정이기에 선행 연구에서 데이터 모델링을 위한 업무 요구사항 방법을 제시하였다. 선행 연구 방법은 실제로 적용할 때 절차가 복잡하고 분석에 어려움이 있어, 본 연구는 선행 연구방법의 절차를 개선하고 적용하기 쉬운 방법으로 연구하여 제시하였다. 제안한 방법을 검증하기 위해 선행 연구방법과 동일한 업무요구사항명세서를 적용하여 단계별로 업무 분석 결과를 비교하였다. 그 결과 선행 연구방법보다 절차가 간소화되어 향상된 결과를 얻을 수 있었다. 분석한 결과를 바탕으로 향후 데이터 모델링 단계에 대해 계속 연구할 예정이다.

정보시스템은 기업에 반드시 필요하며 고품질의 정보시스템이 요구되고 있다. 하지만, 고품질의 정보시스템을 구축하는데 많은 어려움이 있다. 이에 따라 정부에서는 감리제도를 도입하여 고품질의 정보시스템 구축에 대한 문제를 해결하고자 노력하고 있지만 소규모 프로젝트의 경우에는 감리대상의 범위에 들어가지 않고 적은 비용으로 인해 프로젝트 품질 관리활동이 없이 품질 관리에 어려움을 겪고 있다. 본 연구에서는 요구분석 영역에서의 감리활동 사례를 분석하고 자주 발생하는 지적 사항을 토대로 이해당사자들이 프로젝트의 특성에 맞게 점검항목을 만들어 AHP 분석을 통하여 중요도를 산정하고 추가적인 점검사항을 더해 품질 향상을 위해 소규모 프로젝트에 적용 가능한 품질 관리 프로세스를 제안한다.

본 연구에서는 비능숙자 특성을 연구하고, 검색어 이력 데이터를 기반으로 검색어 자동 생성기를 개발하고, 수집된 검색 이력 데이터를 이용하여 사용자 검색의도를 추출한다. 또한 비능숙자를 위한 인지적 표상 연구를 통해 정보수요예측 UI를 개발한다.

본 논문은 오목의 규칙을 알고리즘으로 구현해 자바 GUI를 통해 2명의 사용자가 대전을 할 수 있도록 오목 게임을 구현한 결과에 대해 서술한다. 오목은 여러 규칙을 가지고 있으며, 본 논문은 이러한 규칙을 알고리즘으로 옮기는 과정에 대하여 서술하고 있다. 삼삼 규칙과 오목의 승리조건을 알고리즘으로 변형하여 게임에 적용하였다. 게임의 흥미를 높이기 위해 2명의 플레이어가 대전할 수 있도록 구현하였다. 추후 이를 바탕으로 AI의 구현 및 난이도 조절을 통해 게임적 흥미를 더 높일 수 있을 것으로 기대한다.

본 논문은 기존의 벽돌 깨기 게임을 OpenGL 라이브러리를 이용하여 PC 기반의 게임으로 설계 및 구현하였다. 최근 들어 스마트폰 시장이 확대되면서 빠르고 간편하게 즐길수 있는 고전게임이 스마트폰 게임 시장에서 다시 주목받고 있다. 따라서 본 논문에서는 대표적인 그래픽 라이브러리인 OpenGL 1.0을 사용하여 벽돌 깨기 시뮬레이션 게임을 구현하였다. 구현된 벽돌 깨기 게임은 간단한 물리 연산을 이용해 공의 속도 및 각도를 제어할 수 있고, 충돌 검사 및 처리 알고리즘을 적용하여 기본적인 게임 기능들을 구현하였다.

마오즈가 참고문헌 [4]에서 언급했듯이, GR(1) 합성이 소프트웨어 공학에서 활발히 사용되기 위해서는 명세 작성의 어려움이 해결되어야 한다. 명세 작성을 돕기 위해서 패턴 활용, 자연어 사용 및 그래픽 명세 언어 등이 제안되었지만 기대한 만큼 실효를 거두지는 못하고 있다. 일반 개발자들이 명세 작성을 배울 때 선호하는 방법이 예제에 의한 학습(learning by example) 이다. 본 논문에서는 GR(1) 합성을 이용하여 명세로부터 게임 예제의 제어기를 생성한다.

EPDW는 Event-Process-Data-Work의 약자로 소프트웨어 아키텍처이다. 이 아키텍처는 Event 지향적인 프로그래밍 아키텍처이다. Event 가 발생하면 Process에서 가공하고 Data로 만들어 Work가 처리하는 기본구조를 가지고 있다. 모든 Event는 EventDivider 흐름이 관리되며 Process는 EventDivider에 등록된다. Work는 하나의 기능단위로써 필요한 controller들과 Process들을 가진다. 이를 통해 Event 가공의 코드의 재사용 및 분산방지가 된다. 그리고 Event 흐름의 단순화와 추적의 용이성을 증대해 디버깅에 이점을 가진다.

IT 융 복합 산업에서 소프트웨어가 차지하는 비중이 높아짐에 따라 프로젝트 관리는 점차 중요해지고 IT기업의 경쟁력을 결정하는 중요 요소가 되고 있다. 프로젝트 관리 중 일정 관리는 가장 기초적이고 관리적 요소가 가장 많이 들어있으며 일정 관리의 실패는 Time-To-Market을 맞추지 못한다. 일정 관리를 위해 고려해야할 문제점들은 겉으로 확인되는 진척율과 실제로 개발된 진척율의 차이, 팀원의 낭비되는 시간을 지속적 관리 등이 있음에도 현장에서는 도구 또는 파일을 통해 진행 사항을 관리하지만 세부 작업별 활동까지 연계가 되지 않아 일정 관리의 진행 상황이 명확히 드러나지 않는다. 따라서 본 논문에서는 소스코드 기반의 실시간 프로젝트 일정 관리 도구를 제안한다. 프로젝트 계획 단계에서 작업을 컴포넌트 별로 세분화되어 있을 때 이 도구를 사용하여 컴포넌트 내부 메서드의 소스코드 작성을 통해 소프트웨어 개발 진척도를 명확하게 파악하고 해당 소스 코드의 테스트를 통해 의도대로 개발이 이루어졌는지를 확인 가능하다. 그리고 피드백을 통해 개발자에게 개발 일정 및 계획 수정에 대한 알림으로 지연되는 시간 없이 수정 가능하다.

상황인지 어플리케이션은 다양한 센서를 이용하여 상황을 추론하므로 일반적인 어플리케이션이 소비하는 전력보다 전력 소비가 크고, 이는 사용자에게 주요한 문제점으로 부각되었다. 더불어 상황인지 어플리케이션을 개발하는 개발자의 입장에서도 전력 소비를 고려하며 상황인지 어플리케이션을 개발하기 위해서는 모바일 디바이스의 다양한 센서가 소비하는 전력에 대한 정보가 필수적으로 요구되었다. 하지만 기존의 전력 소비에 대한 정보는 전체적인 소비량만을 제공하거나, 어플리케이션 별 소비량을 제공하여, 모바일 디바이스 내 센서가 소비하는 전력에 대한 정보를 구분하여 제공하지 못하는 문제를 갖고 있었다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 상황인지 어플리케이션의 전력 소비를 평가할 수 있는 BMT(Bench Mark Test) 모델을 제안한다. 이 BMT 모델은 첫째, 다양한 모바일 디바이스에 적용하여 상황인지 어플리케이션을 평가할 수 있다. 둘째, 컨텍스트에 따라 사용하는 센서를 선택하여 평가할 수 있다. 마지막으로, 사용자의 사용 패턴을 고려하여 상황인지 어플리케이션의 전력 소비를 평가할 수 있다.

최근 소프트웨어가 사회에서 하는 일이 점점 더 증가함에 따라 소프트웨어의 개발비용도 함께 증가하고 있다. 소프트웨어의 개발비용 중 에러를 찾아내는 소프트웨어 테스팅이 상당한 부분을 차지하고 있는데 테스팅에 소요되는 비용 때문에 테스팅을 등한시 하는 경우가 많다. 그럼에도 불구하고 소프트웨어의 기능 추가나 변경이 이루어질 때마다 테스트를 진행하여야 소프트웨어의 에러를 최소화할 수 있다. 하지만 개발이 진행될수록 소요되는 비용이 증가하는 경우가 많아 실제 소프트웨어 개발에선 개발 기한이 다가올수록 회귀 테스트를 기피하게 된다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 소프트웨어의 개발을 진행하면서 형상관리를 통해 소프트웨어의 변경이 있을 때마다 회귀 테스트를 자동으로 수행해주는 도구를 제안한다.

소프트웨어 중심 사회에서 소프트웨어의 개발과 운영에 대한 효율성을 극대화하기 위해 운영 조직과 개발 조직을 통합한 개발운영조직 통합관리 방법론을 적용하고 있다. 클라우드 환경을 이용하여 서비스를 중단 없이 운영하는 지속적 배포 시스템에서 개발운영조직 통합관리를 적용 하였을 때, 운영 조직의 요구사항과 사용자의 요구사항 등으로 인한 작은 규모 크기의 배포가 빈번하게 발생하게 된다. 이와 같은 시스템은 다양한 보안 위협으로부터 안전하지 않다. 따라서, 본 연구에서는 클라우드 환경에서 지속적 배포시스템의 개발운영조직 통합관리에서 발생할 수 있는 문제점과 보안에 대한 개선사항을 제시하고자 한다.

본 논문에서는 소프트웨어의 검증 방법 중 하나인 모형 검사가 컴퓨터 소프트웨어에서 어떻게 활용될 수 있는지 소개하고 테세우스와 미노타우로스 게임을 모형 검사를 활용하여 풀어낸다. 게임의 풀이는 교대 방식 시맨틱스와 병행 방식 시맨틱스의 두 가지 방식으로 해석해 서로 비교한다. 이를 위해서는 모형 검사를 위한 모형을 작성하는 것이 필수이다. 본 논문에서는 모형 검사를 위해 모형을 제작한 경험을 설명한다. 끝으로 각 게임 방식의 풀이 생성에 소요되는 시간을 분석한다.

WBAN (Wirless Body Area Network)은 IEEE 802.15.6에서 정의한 통신 표준으로 인체 내/외부 및 표면에 장착되는 무선 센서 장치들을 통해 의료 및 비의료 서비스를 동시에 제공하는 것을 목표로 한다. 이러한 WBAN은 인체 중심 구성과 네트워크 내부의 이동성 및 네트워크 단위의 이동성을 가지는 특성으로 인해 다수의 WBAN들이 좁은 공간에 공존할 수 있으며, 상호 간섭으로 인해 성능 저하와 같은 문제에 노출된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 IEEE 802.15.6에서는 공존 상황을 이동성에 따라 3가지로 세분화 하였으며, 세분화된 각 상황에 적합한 공존성 해결 방안의 가이드라인을 제시하고 있다. 하지만 표준에서는 세분화한 공존 상황을 인지하는 알고리즘과 각 공존성 문제 해결방안의 상세 방안이 결여되어있다. 또한, WBAN의 공존성 문제를 해결하기 위해 제안된 기존의 연구들은 표준에서 정의한 공존상황을 고려하지 않고 있어 추후 표준 기반의 WBAN의 구현시 호환성이 결여된다는 문제점을 가지고 있다. 따라서 WBAN의 공존성 문제 해결에 대한 연구방향의 재조명이 필요한 때 이다. 본 논문에서는 IEEE 802.15.6 표준과 기존의 공존성 문제 해결 방안을 소개하며, 기존 연구의 연구 접근 방법을 분석하고 문제점을 제시한다. 또한, WBAN의 공존성 문제에 대한 새로운 접근 방법과 연구 방향을 제시한다.

노령인구와 사회 취약 계층을 지원하기 위해 사회복지에 대한 사회적 노력이 확대되고 있으며, 또한 사물인터넷 (Internet of Things: loT)이란 IT 기술의 발전을 통해 사회복지 체계를 효율적으로 지원할 수 있는 기회가 마련되었다. 사물인터넷은 사물들로부터 수집한 정보를 분석 및 처리함으로써 다양한 지능 서비스 제공이 가능하기 때문에 그 활용도가 점차 증대되고 있다. 그러나 기존 사물인터넷 기반 사회취약 계층 서비스들은 Healthcare 서비스에 초점을 맞추고 있으며, 이는 사회복지 전 분야에 대한 효율적인 서비스 제공에 어려움을 주게 된다. 따라서 사회복지 체계에 대한 효과적인 지원을 위해 IT 융합 기반 기술이 제공되어야 하며, 본 논문에서는 사회복지 체계를 효율적으로 지원할 수 있는 서비스를 제공하기 위한 소프트웨어 플랫폼을 제안한다. 제안된 플랫폼은 loT 장치와 스마트 폰으로부터 정보를 수집하고 처리하여 이를 기반으로 다양한 사회복지 서비스 지원한다.

본 논문에서는 트위터를 이용하여 위치기반의 실시간 재난탐지 시스템을 제안한다. SNS 중 트위터는 정보의 빠른 전파력과 확산을 특징으로 갖는다. 이러한 특성은 긴급한 재난 상황에서 트위터를 통해 재난상황을 공유하기 때문에 트위터 사용자를 센서로 이용하여 재난을 탐지할 수 있다. 재난정보 수집과 재난탐지 과정을 병렬적으로 처리하여 실시간으로 재난을 탐지하고 시스템 사용자에게 재난발생 위치를 기반으로 전파한다. 실험결과 본 논문의 시스템 정확도는 88.14%로 측정되었고 재난 키워드 예외처리의 필요성을 확인하였다.

2015년 우리나라 스마트폰 보급률이 83%에 다다르고 인터넷 정보 검색은 PC보다 모바일이 추월한지 오래다. 범람하는 정보 안에서 편하고 빠른 것에 익숙해진 사용자들은 이제 개인화된 맞춤형 추천 정보의 제공을 원한다. 맞춤형 추천을 위해서는 사용자의 행동을 이해하고 추천하는 것이 필요하다. 현재 대중화된 개인 추천 서비스는 책과 영화가 있는데 생활에 많은 부분을 차지하고 있는 음식점 방문에 대해서도 맞춤형 추천 서비스를 제공해 줄 수 있다. 본 논문에서는 음식점 방문에 대한 비슷한 태도를 보인 사용자를 추출한 후 방문했던 장소를 비교하여 추천하는 사용자 행동 기반 다속성 태도 모델 기반의 장소 추천 모델을 연구한다. 다속성 태도점수를 산출하기 위해 피쉬바인(Fishbein) 방정식을 활용하고 피어슨 상관계수를 이용하여 사용자들간의 유사한 장소를 추출했다. 그리고 그룹렌즈의 선호도 예측 알고리즘을 활용하여 추천 대상 장소를 선정하고 유클라디안 거리법으로 사용자의 거리기반 장소를 추천하였다. 또한 본 논문에서는 실제 데이터를 이용한 실험을 통해 본 논문에서 제시한 시스템의 우수성도 입증하였다.

선로전환기는 분기기에서 철도의 궤도를 변경하는 핵심장치 중 하나로서, 해당 부품의 고장은 열차사고에 직접적인 영향을 미친다. 현재 철도 현장에서는 관리자가 모니터링 시스템을 통해 선로전환기의 장애 및 이상상황을 감시하고 지침서에 따라 관리를 수행한다. 본 논문에서는 실제 현장에서 발생하는 대규모의 선로전환기 이상상황 데이터를 대상으로 빅 데이터 해석학적 입장에서 심층 분석이 가능한 새로운 철도 유지보수 분석 시스템의 프로토타입을 제안한다. 제안하는 시스템은 첫째, 유지관리시스템에 저장된 선로전환기 데이터와 이상상황 데이터를 정규화하고 추출하여 베이스 테이블을 생성한다. 둘째, 베이스 테이블 상의 속성들을 스타 스키마로 설계하여 철도 유지보수 큐브로 구축한다. 마지막으로, 매핑된 철도 유지보수 큐브와 오라클에서 제공하는 AWM을 활용해 다차원적이고 심층적인 OLAP(On-Line Analytical Processing) 분석이 가능하다.

클라우드 컴퓨팅의 발전과 더불어 데이터베이스 아웃소싱에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 기존 정보보호를 지원하는 Topk 질의처리 연구는 다양한 형태로 정보가 노출되는 문제점을 보인다. 따라서 본 논문에서는 데이터 보호, 사용자 질의 보호, 데이터 접근 패턴 은닉을 모두 지원하는 아웃소싱 데이터베이스 상에서의 안전한 Topk 질의처리 알고리즘을 제안한다. 성능평가를 통해, 제안하는 기법이 정보보호를 지원하는 동시에 효율적인 성능을 제공함을 보인다.

전력수요 예측은 설비투자, 수급 안정, 구매전력비 등에 직결되는 중요한 요소이며 국가 경제에 미치는 영향이 크다. 특히 인구가 밀집한 대도시의 경우 정치, 교육, 문화, 경제적 활동들이 전력사용과 밀접한 연관이 있어 안정적인 전력공급을 위한 정확한 전력수요 예측이 필요하다. 최근 평균기온 및 국내총생산을 독립변수로 활용하여 다중회귀모형을 구성한 연구가 전국 단위 전력수요 예측에 유용한 결과를 보여주었다. 하지만 좀 더 작은 단위 지역의 전력수요를 예측할 때에는 지역마다 제반 여건에 따른 전력사용 용도가 다르므로, 그 지역의 전력수요와 상관관계가 높은 다른 변수들을 함께 고려해야 할 필요가 있다. 본 논문은 서울시 자치구별 월 단위 전력수요 예측을 위하여 과거 전력수요량을 독립변수, 평균기온, 지역내총생산, 자치구별 인구, 세대수, 지하철 승 하차 인원을 종속변수로 설정한 다중회귀모형을 구성하였다. 이를 기반으로 다양한 실험을 통해 자치구별 월간 전력수요 예측을 진행하였으며, 그 결과 이전보다 향상된 정확도를 얻을 수 있었다.

최근 에너지 효율을 최적화하는 차세대 지능형 전력망인 스마트 그리드 시스템(Smart Grid System)이 국내외에 널리 보급되고 있다. 그로 인해 그리드 시스템의 효율적인 운영을 위해 적용되는 EMS(Energy Management System) 기술의 중요성이 커지고 있다. EMS는 에너지 사용량 예측의 높은 정확성이 요구되며, 예측이 정확하게 수행될수록 에너지의 활용성이 높아진다. 본 논문은 전력 사용량 예측의 정확성 향상을 위한 새로운 기법을 제안한다. 구체적으로, 먼저 사용량에 영향을 미치는 환경적인 요인들을 분석한다. 분석된 요인들을 적용하여 유사한 환경을 가지는 전력 사용량 데이터의 사전 군집화를 수행한다. 그리고 예측 일에 관련된 환경 정보와 가장 유사한 군집의 전력 사용량 데이터를 기반으로 전력 사용량을 예측한다. 제안하는 기법의 성능을 평가하기 위해, 다양한 실험을 통하여 일간 전력 사용량을 예측하고 그 정확성을 측정하였다. 결과적으로, 기존의 기법들과 비교했을 때, 최대 52.88% 향상된 전력 사용량 예측 정확성을 보였다.

SNS 사용자가 급증함에 따라 그와 관련된 데이터 또한 폭발적으로 증가하고 있다. 이로 인해, 사회 연결망 데이터 분석을 위한 여러 그래프 처리 엔진들이 개발되었다. 본 논문에서는 최신 그래프 처리 엔진 중 하나인 FlashGraph의 특징을 분석하고 수행 시간을 개선하기 위해 무작위로 매겨진 입력 데이터의 노드 번호를 지역성을 고려해 너비우선탐색 순서로 바꾸어 저장하는 방법을 제안하였다. 실험결과, 수행 시간을 약 1.4배 향상시켰다.

트위터 이용자 수 증가로 인해, 유저의 타임라인에 하루 새롭게 기재되는 트윗 수가 급증하는 정보과다 현상이 중요한 이슈로 자리 잡은 지 오래다. 이에 본 논문은 이고-네트워크 정보를 바탕으로 학습 된 분류 시스템을 이용해 각각의 이고 유저마다 트윗 추천에 유리한 추천 방식을 예측하고, 이를 기반으로 선호할만한 트윗을 우선적으로 선별해주는 그래프 기반 트윗 추천 시스템을 제안한다. 실험을 통하여 단일한 추천 방식보다, 최고 11.5% 추천 정확도 성능이 향상함을 확인하였다.

국제적으로 지속적인 이슈가 되고 있는 에너지 절감에 대한 대책으로 다양한 에너지 절감 기술들이 연구 개발되고 있다. 특히 전체 에너지 사용량의 약 20%이상을 차지하는 건물(가정/상업/공공)부문에서는 에너지 진단 및 분석을 수행하기 위해 건물 에너지 관리 시스템(BEMS: Building Energy Management System)과 건물 자동화 시스템(BAS: Building Automation System) 그리고 다양한 환경정보들을 수집하여 활용한다. 하지만 기존 분석 방식은 결과의 신뢰성에 최소한의 영향을 주면서 데이터 관리 효율을 높이는 방법에 초점을 맞춰 연구가 진행되었으며, 이를 위해 기존에 수집된 데이터를 압축하거나 샘플링하는 사전 정제 과정을 거치게 되었다. 하지만 빅데이터 플랫폼을 활용하면 더 이상 신뢰성을 낮추면서까지 데이터를 정제할 필요가 없어지고, 수집되는 모든 데이터에 대한 다차원 분석을 빠르게 수행할 수 있게 된다. 따라서 본 논문에서는 하드웨어의 한계로 기존 건물에너지 진단 및 분석 시스템에서 제공하지 못했던 다양한 분석 및 진단 서비스들을 빠르고 정확하게 제공하도록 하는 빅데이터 플랫폼 기반 건물 에너지 통합 관리 시스템 설계에 대해 서술한다.

데이터의 다차원 특성을 고려한 스카이라인 계산은 의사결정 시스템이나 추천 시스템 등에 활용도가 높은 질의 처리이다. 최근 들어 빅데이터의 분석에도 스카이라인 질의가 유용하게 사용됨에 따라, 맵리듀스 환경에서 스카이라인 질의를 효율적으로 계산하는 데에 많은 관심이 집중되고 있다. 본 연구에서는 데이터 필터링을 적용하여 기존의 기법들과는 달리 하나의 잡(job)으로 스카이라인을 신속하게 계산하는 알고리즘을 소개한다. 제안하는 기법은 기존의 기법들에 비해 효율적이다.

최근 우리나라뿐만 아니라 여러 나라에서 아직까지도 주목 받고 있는 산업 중 하나는 복권 산업이다. 본 논문에서는 회귀분석과 분류 알고리즘으로 잘 알려져 있는 SVM 알고리즘을 이용하여 Linux 환경에서 과거의 데이터들을 분석하고, 입력된 데이터의 당첨을 예측 할 수 있도록 구현하였다.

사용자의 성별은 기본적이면서도 중요한 마케팅 데이터다. 그러나 최근에는 개인정보보호 강화 추세로, 회원가입 시 성별이나 나이 등의 세부 정보를 입력하지 않는 간편 가입이 많아졌다. 이러한 입력되지 않은 정보 추출을 위해 성별 예측 연구의 필요성이 증가되었다. 성별이 입력된 사용자의 정보를 바탕으로 성별이 입력되지 않은 사용자의 성별을 예측하는 기존 연구가 다양한 방법으로 진행되어왔고, 우수한 식별이 가능한 기법들은 이진분류기인 SVM을 기반으로 한 연구가 다수 존재한다. 그러나 SVM 알고리즘은 이진 분류만 가능하기 때문에 성별예측에 대한 정확률은 알 수가 없다. 성별예측의 정확률을 활용하면 부정확한 분류를 예방할 수 있으며 상품추천의 가중치로 사용 될 수 있다. 본 연구는 확률을 기반으로 하여 정확률을 추론 가능한 나이브 베이지안을 응용한다. 그리고 데이터 집합 사례를 균형있게 늘려주는 SMOTE기법을 이용해 클래스 불균형 문제를 개선했으며 또한 성별 예측의 특성에 맞게 노이즈를 제거하고, 성별 분류에 확정적인 아이템에 가중치를 적용했다. 더불어 제안 방법을 실제 데이터에 적용시켜 우수성을 입증하였다.

최근 빅데이터 시대의 도래로 대량의 데이터에 대한 처리 및 분석 요구가 증가되면서 빅데이터를 저장하기 위해 개발된 NoSQL 데이터베이스 내의 조인 연산 필요성이 증대되고 있다. 빅데이터 환경에서는 다중 저장소 지속성의 개념에 따라 여러 NoSQL 데이터베이스를 동시 복합적으로 사용해야 하므로 이기종 NoSQL 데이터베이스간의 조인 연산이 중요시 되고 있다. 하지만 NoSQL 데이터베이스에서는 데이터 처리 과정에서 발생하는 오버헤드로 인해 조인 연산을 지원하지 않거나 조인 연산 시 성능저하가 발생한다. 이러한 조인 연산에 대한 오버헤드를 줄이기 위해 애플리케이션 단에서 맵리듀스 프레임워크를 활용한 다양한 조인 전략 연구들이 제시되었지만 단일 NoSQL 데이터베이스를 위한 방법이며 조인에 참여하는 데이터의 특성 및 연관성을 사전에 파악하고 있어야하는 한계점이 존재한다. 본 논문은 조인 연산에 참여하는 데이터에 대한 사전 정보 없이 빅데이터 환경에서 이기종 NoSQL 데이터베이스간의 조인 연산을 지원하기 위해 데이터 집합 분석, 질의 재배치, 조인 전략 자동 선정, 조인 결과가 저장될 데이터베이스 자동 선택 단계를 통한 지능적 조인 처리 기법을 제시한다.

외국관광객의 신용카드 거래내역을 통해 지역별, 국적별, 업종별 소비 형태와 동향을 파악하고, 이에 따른 여러 이해관계자들의 전략을 수립하는데 필요한 정보를 제공한다.

실시간으로 뉴스 기사를 제공하는 온라인 뉴스 시스템이 널리 사용되면서, 사람들은 매 순간 속보와 새로운 뉴스 등 대량의 뉴스 기사에 노출되어 있다. 하지만 방대한 뉴스들로부터 사용자가 원하는 뉴스를 찾는 것은 매우 어려운 일이다. 따라서 개인 관심사에 따라 뉴스를 추천해주는 개인 맞춤형 뉴스 추천 시스템의 필요성이 증가되고 있다. 본 논문에서는 사용자의 관심사를 분석하여, 사용자의 관심사에 따라 관련된 뉴스를 자동으로 추천해주는 뉴스 추천 시스템을 설계 및 개발한다. 제안 시스템은 각 사용자가 북마크한 뉴스 기사와 읽은 뉴스 기사를 클러스터링하여 사용자별 프로파일을 생성한다. 또한 전체 뉴스 기사들을 클러스터링하여 주제 별로 분류한다. 사용자에게 뉴스를 추천하기 위해, 제안 시스템은 해당 사용자 프로파일에 포함된 각 클러스터에 대해 전체 뉴스 기사에 대한 클러스터들 중 가장 가까운 클러스터를 찾아 해당 클러스터 내의 뉴스 기사들을 거리 순으로 추천한다. 실제 구현된 시스템을 통해, 제안한 뉴스 추천 시스템이 각 개인에게 뉴스를 효과적으로 추천함을 보인다.

본 연구의 목적은 인터넷 기반의 국제사회가 갖는 경제적인 가치는 어떻게 변화하고 있으며 국가 간 연결성이 국가의 미래 발전에 어떠한 영향이 미치는지 밝히는 것이다. 이 연구를 위해 국가간 무역 통계자료를 활용하여 국가의 발전에 어떠한 영향을 미치는지 귀납적으로 분석해 보겠다. 연구대상은 전세계 200여개 국가 중 OECD에서 통계를 제공하는 61개 국가를 대상으로 2000년과 2010년의 통계를 비교분석하였다. 연구방법은 사례분석을 기준으로 한 귀납적인 분석을 수행하였다. 세계와 한국의 무역네트워크를 무역금액과 무역회수로 분석해본 결과 국가간 무역금액은 과거의 경제적 의존도를 무역회수는 국제경제에서의 미래발전가능성을 나타냄을 알 수 있었다.

최근 자전거 이용인구가 급격하게 증가함에 따라 자전거 교통사고 역시 증가하고 있다. 이에 DB를 통해 이용자에게 알맞은 자전거 도로에 대한 정보를 제공하여 자전거 도로를 활성화하고자 다음과 같은 프로젝트를 진행하게 되었다. 서울시를 중심으로 사용자의 지역, 선호하는 길이, 난이도에 따른 DB를 제공하여 알맞은 자전거 도로를 선택하도록 하였으며, 기업에게는 자전거 이용자의 DB를 제공하여 마케팅에 활용할 수 있도록 하였다.

본 논문에서는 EPIC(Electric Potential Integrated Circuit) 센서를 통해 추출된 동작신호에 대해 이산 웨이블릿 변환（Discrete Wavelet Transform : DWT)과 선형 판별분석（Linear Discriminant Analysis : LDA), Support Vector Machine(SVM)을 사용하는 동작 분류 시스템을 제안한다. EPIC 센서 신호에 대해 이산 웨이블릿 변환을 사용하여 웨이블릿 계수인 근사계수(approximation coefficients)와 상세계수(detail coefficients)를 구한 후, 각각의 웨이블릿 계수에 대해 특징 파라미터를 추출한다. 이 때, 특징 파라미터는 14개의 통계적 특징 추출 파라미터 중에 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm : GA)을 통하여 선택한 우수한 특징 파라미터이다. 웨이블릿 계수들에서 추출한 특징 파라미터는 선형 판별분석을 적용하여 차원을 축소하고 SVM의 훈련 및 분류에 사용한다. 실험결과, 4가지 동작에 대한 EPIC 센서 신호분류에서 제안된 방법의 분류율이 99.75%로 원신호에 대한 HMM 분류율 97% 보다 높은 정확률을 보여주었다.

고병원성 조류 인플루엔자는 빠른 확산과 높은 치사율로 인하여 발병 초기에 질병의 확산경로 및 확산범위를 예측한다는 것은 매우 어려운 문제이면서 동시에 반듯이 해결해야만 하는 중요한 과제이다. 본 연구에서는 공개된 법정 고병원성 조류인플루엔자의 발병데이터를 기반으로 순차패턴 마이닝을 적용하여 질병의 순차적인 확산경로 규칙을 도출한 후, 그 결과를 바탕으로 지역개념계층(location concept hierarchy)에 따른 추상화 레벨의 점진적인 조절을 통하여 지역 원도우의 확대와 축소를 적용함으로써 도시(city)레벨부터 리(street)레벨까지의 질병확산경로 그래프와 GIS기반의 질병확산경로에 대한 분석을 시도하였다.

열차의 진로를 제어하는 선로전환기는 열차의 안정적인 주행에 있어서 매우 중요한 시설이다. 본 논문에서는 선로전환기의 작동 시 발생하는 소리 정보를 이용하여 선로전환기의 스트레스를 탐지하는 시스템을 제안한다. 먼저 제안하는 시스템은 선로전환기에 스트레스가 쌓인 상태의 소리 정보와 스트레스가 제거된 소리 정보를 수집한 후, 다양한 소리특징들을 추출한다. 추출된 특징들로 부터 t-test를 이용하여 유의성이 확보된 소리 특징 파마미터만을 최종 특징벡터로 선택한다. 마지막으로, 소리 특징 벡터를 입력으로 하는 이진 분류기인 SVM(Support Vector Machine)을 이용하여, 선로전환기의 스트레스 상태 여부를 실시간으로 탐지한다. 실제 테스트용 선로전환기에서 취득한 소리 정보 데이터 셋을 이용하여 본 논문에서 제안하는 시스템의 성능을 실험적으로 검증한다.

본 논문에서는 생물학적 네트워크 구성을 개선하기 위해서 노이즈의 영향으로 상관관계가 명확하게 나타나지 않았던 기존의 방법을 보완할 수 있는 새로운 방법을 제안한다. 제안된 방법은 재귀적응분할 방법으로 상관행렬에서 노이즈의 영향을 줄여 표본간의 상관관계를 명확히 보여 줄 수 있다. 시뮬레이션 결과 네트워크 구성의 오류를 15% 줄여 기존의 방법보다 향상된 결과가 나타났다. 또한, 유전자 발현 데이터를 이용한 실례 연구에서는 원 데이터에 잘 나타나지 않았던 조건별 네트워크 구성이 제안된 방법으로는 잘 분리되어 있는 것을 확인 할 수 있었다. 본 논문에서 제안된 방법은 유전자 발현 데이터 분석 등의 생물학적 네트워크 구성에 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

해마다 발생하는 자연재해는 사망, 실종과 같은 인명 피해와 더불어 수억 원에 달하는 재산피해를 수반하기 때문에, 경제적, 사회적 손실을 최소화할 수 있는 ICT 기반 자연재난 대응 기술 개발에 대한 관심도가 높아지고 있다. 본 논문에서는 무인기 및 탑재 센서로부터 획득한 영상정보를 기반으로 재난 인지 및 대응을 위한 스마트아이 플랫폼을 소개하고, 재난 인지에 핵심요소 기술인 Deep Learning 기반 재난 영상 분석 기술을 제안한다. 제안하는 Deep Learning 기반 재난 영상 분석은 과거의 반복적으로 발생하는 영상 정보를 학습함으로써, 새로운 입력 영상에 대한 재난 여부를 사람과 유사한 판단이 가능하도록 한다. 제안하는 재난 영상 분석 기술에 대한 설계 방식 및 실험 성능 제시를 통하여 제안하는 기법에 대한 타당성을 검증한다.

본 논문에서는 원가수와 모창가수를 구분하는 방법과 여기에 사용되는 특징 추출 방법을 제안한다. 구분 방법은 컴퓨터에게 원가수의 원곡 음원을 학습시킨 후 원가수와 모창가수 음원 5개를 비교하여 가장 유사도가 높은 것을 원가수로 분류한다. 특징 추출은 MFCC 를 사용하는데 파라메터인 주파수 대역과 윈도우 사이즈에 따라 성능이 달라지므로, 파라메터 선택을 위해 30곡의 테스트 셋을 구성하여 실험을 실시하였다.

Convolutional Networks (ConvNets) are powerful models that learn hierarchies of visual features, which could also be used to obtain image representations for transfer learning. The basic pipeline for transfer learning is to first train a ConvNet on a large dataset (source task) and then use feed-forward units activation of the trained ConvNet as image representation for smaller datasets (target task). Our key contribution is to demonstrate superior performance of multiple ConvNet layer features over single ConvNet layer features. Combining multiple ConvNet layer features will result in more complex feature space with some features being repetitive. This requires some form of feature selection. We use AdaBoost with single stumps to implicitly select only distinct features that are useful towards classification from concatenated ConvNet features. Experimental results show that using multiple ConvNet layer activation features instead of single ConvNet layer features consistently will produce superior performance. Improvements becomes significant as we increase the distance between source task and the target task.

최근 모바일 게임에서의 인공지능과 관련된 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 모바일 축구 시뮬레이션 게임에서 활용할 수 있는 인공지능 에이전트를 Hierarchical FSM 기반으로 설계하고 구현하여 실제 축구경기 결과와 비슷한 결과 도출하였다. 이러한 Hierarchical FSM을 기반으로 한 지능형 에이전트는 코드의 재활용성이 높고 개념적으로 간단하여 인공지능 에이전트를 설계 및 구현하기에 적합하다.

There are a number of reported papers about detection and tracking of pedestrian for urban design. While related studies have not dealt with various environmental situations, this paper proposes a pedestrian counting system using pedestrian pattern for overcoming technical limitations. The Pedestrian Algorithm uses four steps to count the number of pedestrians for analyzing the pedestrian pattern according to the characteristics of the foot patterns of pedestrians.

본 논문은 풍력 발전기와 ESS(Energy Storage System)를 효율적으로 연결하는 퍼지 스위치를 제안한다. 최근들어 친환경 전력 시스템의 중요성이 날로 커지고 있다. 친환경 에너지의 대표적인 태양광과 풍력의 경우 지속적인 발전이 불가능하므로 ESS의 사용이 필수적이다. 즉, 발전 가능할 때에 ESS에 충전하고 발전이 어려울 때는 ESS를 방전하는 방식이다. 이러한 스위치는 애매 모호한 구간이 존재하는데 이를 효율적으로 제어하기 위하여 퍼지를 적용하였다. 충전레벨이 낮을 경우 충전하고 충전레벨이 높을 경우 방전하는 것은 기본적인 로직이지만 충전레벨이 중간인 경우 충전이 유리한지 방전이 유리한지 모호해진다. 3단계 충전레벨과 2단계 전력레벨을 입력으로 받아 효율적인 퍼지 스위치를 구성하였다. 또한 효과적인 구현을 위하여 서피스플롯울 참조테이블로 변환하여 사용하였다. 특히, 3단계 충전레벨은 가우시한 함수를 사용하고 2단계 전력레벨은 삼각함수를 사용하여 출력 멤버쉽함수가 보다 잘 반영될 수 있도록 감안하였다.

유전체 정보를 일정한 유전자 수로 분할하여 유전체에 대한 유전자 정보 처리를 보다 빠르고 정확하게 해석하기 위해 본 논문에서는 바이오 데이터베이스를 이용하여 유전체 내의 유전자 정보가 올바른지 확인하고 이를 사용자가 임의로 정렬하여 유전자 길이가 유동적이면서 유전체에 대한 유전자 정보가 담긴 파일들을 생성하여 유전자 데이터 해석을 수행할 수 있도록 구현하였다.

빅데이터 시대와 다양한 웨어러블 디바이스의 등장으로 사용자로부터 다양한 비정형 데이터를 수집할 수 있고 분석을 통해 정보를 제공하는 연구가 증가하고 있다. 본 논문에서 사용한 nymi 밴드를 통해 사용자의 ECG 신호에 대한 수집이 가능해졌고 수집된 데이터를 이용하여 부정맥과 관련된 데이터 분석이 가능해 졌다. 지도 학습의 방법중 하나인 분류 기법을 사용하여 수집 되는 ECG 신호 데이터에 대한 부정맥 질병을 판단할 수 있는 시스템을 제안한다.

본 논문에서는 키넥트와 압력센서를 이용하여 수면자의 수면자세를 인식할 수 있는 수면자세 모니터링 시스템을 제안하였다. 기존 수면 모니터링 시스템은 장시간 착용해야 하는 불편함과 구속감으로 인해 수면의 질을 저하시킬 우려가 있다. 이러한 점을 해소하기 위해 압력센서와 키넥트 카메라를 이용하여 무구속 저비용의 효율적인 시스템을 구현하였고, 수면 매트형식으로 제작하여 그 유효성을 평가하였다. 본 연구에서 제안한 수면자세 모니터링 시스템은 실시간으로 수면자세를 감지하고 사용자의 수면시간 및 상태를 파악하여 건강한 수면습관을 들이는 방법을 권고할 수 있다. 향후에는 수집된 데이터를 이용하여 웰니스 및 헬스케어 모바일 응용 서비스로의 활용이 가능할 것이다.

최근 컴퓨터 기술의 발전과 함께 임베디드 기기 또한 다양한 기능을 갖추기 시작했다. 본 연구에서는 최근 활발하게 진행되고 있는 영상센서를 사용한 임베디드 기기 등 자원이 적은 기기에서 효율적인 얼굴 추적 방식을 제안한다. 정확한 얼굴을 얻기 위하여 MB-LBP 특징을 사용한 얼굴 검출 방식을 사용했으며, 다음 영상에서 얼굴 객체 추적을 위하여 얼굴 검출시 얼굴 주변 영역(Region of Interest)을 지정하였다. 그리고 얼굴을 검출을 못하는 영상에서는 기존의 객체 추적 방식인 CAM-Shift를 사용해 객체를 추적해 객체 정보의 손실 없이 정보를 유지 할 수 있도록 하였다. 본 연구는 기존 연구와의 비교를 통하여 객체 추적 시스템의 정확성과 빠른 성능을 확인하였다.

최근 생체 인식이 도입된 스마트폰, 태블릿, 웨어러블 디바이스들의 수요가 증가함에 따라 생체를 이용한 인식 등에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이에 본 논문에서는 사물인터넷과 PPG(광용적맥파)를 사용한 사용자의 인증 시스템을 제안하였다. 제안 시스템은 아두이노에 연결된 PPG센서를 통하여 PPG신호를 측정하여 측정한 신호를 서버로 보내게 된다. 서버에서는 이 신호로부터 특징점을 추출하여 기존에 학습된 정보를 바탕으로 K-NN 판별 알고리즘을 통하여 인증 절차를 거치게 된다. 실험결과, 제안 시스템은 평균 약 71.42%의 인식률을 보였다.

최근에 증가한 무인항공기(Unmanned Aerial Vehicle, UAV) 활용에 따라 다양한 제어 방법이 도입되고 있다. 일반적으로는 UAV 조종기를 통해서 직접 제어하는 방법이 많이 활용되고 있다. 하지만, 세밀한 UAV 제어를 위해서는 직관적인 사용자 인터페이스가 필요하다. 이 논문에서는 Myo로 다종 UAV를 제어하는 방법을 제안한다. 이를 위해서 기 개발된 그라운드스테이션과 UAV를 연결하고 제어하는 방법을 소개한다. UAV를 체감형 인터페이스로 제어함으로써 직관적인 제어가 가능하다.

많은 기계학습 문제에서 특정 선택 문제는 전체적인 성능을 좌우하는 중요한 부분이다. 이는 불만족 고객의 식별 문제와 같이 수 많은 특징을 사용하는 문제에서 더욱 절실하다. 본 연구에서는 중요한 특징을 찾고 중복성을 제거하기 위한 몇 가지 대표적인 방법들을 불만족 고객의 식별 문제에 적용하였다. 이를 통해 먼저 정보 획득량 지표로 의미 있는 특징들을 선별하고, PCA를 사용해서 남아있는 중복성을 줄이는 방법이 가장 좋은 결과를 얻었다.

최근 비행이 자유로운 드론의 활용도가 급격히 증가하고 있다. 드론을 사용함에 있어서 시간 및 공간의 제약, 비용 등의 문제가 있다. 이와 같은 문제는 초급 사용자의 진입을 어렵게 한다. 가상 환경에서 드론을 조종하게 함으로써 초급 사용자의 진입 장벽을 낮추고 사용자의 간접 체험을 유도해서 흥미를 유도할 수 있다. 본 논문에서는 가상현실 기반으로 드론 레이싱 게임을 즐기기 위한 게임 개발사례를 소개한다. 실제로 접하기 힘든 드론 레이싱 체험을 가상현실에 접목함으로써 드론의 관심을 높이고 조종 실력을 배양시킨다.

최근 무인항공기 (Unmanned Aerial Vehicel, UAV)는 장점인 빠른 이동속도와 장착된 카메라를 이용하여 넓은 지역을 감시하기 위해서 활용되고 있다. 하지만, 조종사가 UAV를 직접 조종하여 넓은 지역을 비행하기에는 많은 비용이 발생한다. UAV가 자율적으로 넓은 지역을 비행하는 방법이 요구된다. 이 논문은 웨이포인트를 기반으로 UAV를 비행시키기 위한 Ground Control Station (GCS)의 구조를 제안한다. 비행할 웨이포인트는 위성항법시스템(Global Positioning System, GPS) 기반으로 설정하고 제안한 구조를 기반으로 다양한 임무 수행을 위해 다수의 비행 알고리즘을 정의하여 UAV를 비행시킨다. 부가적으로, 웨이포인트 기반으로 UAV를 비행시키기 위한 사용자 인터페이스도 소개한다.

최근에 무인항공기(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)를 재난 발생 지역과 같은 넓은 지역을 촬영하기 위해서 사용되고 있다. 촬영 비용을 낮추면서 넓은 지역을 촬영하기 위해서 자율 비행 방법이 필요하다. 예를 들어, 모터프리미티브를 기반으로 제어 신호를 UAV로 전송하여 자율 비행하는 방법이 있다. 하지만, 지상관제소(Ground Control Station, GCS)에서 UAV로 제어 신호를 전송하는 과정에서 제어 신호의 손실이 발생하면 예상한 모터프리미티브를 수행하지 못한다. 이 논문에서는 GCS에서 UAV로 송신된 제어 신호가 실행되고 있는지 검사하는 방법을 제안한다. UAV로 송신된 제어 신호의 실행 여부를 확인함으로써 예상한 모터프리미티브를 제어 신호 손실 없이 수행가능하다.

최근 무인항공기(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)가 많은 보급됨에 따라서 다양한 방법으로 이를 제어하기 위한 노력들이 이루어지고 있다. 그 중 NUI/NUX를 이용하여 UAV를 접목하려는 시도가 있다. 전통적인 NUI/NUX는 가상현실에서 시각적인 체감에 많이 의존하고 있지만 동작 인식 센서를 기반으로 가상 에이전트를 제어하는 기법들도 소개되고 있다. 이 논문에서는 모션 인식 센서인 Myo를 사용하여 UAV를 제어하는 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 지상 통제소(Ground Control Station, GCS)의 서브시스템이며 전통적인 드론 조종 방법과 같이 양팔로 제어하기 때문에 두 개의 Myo를 사용한다.

본 논문에서는 잔기 유연성(residue flexibility)을 가진 단백질 아미노산에 대한 기하학적인 계산 효율성을 높이기 위해 아미노산을 단순 곡면으로 표현하는 기법을 제안한다. 잔기 유연성을 가진 아미노산은 고정된 백본(backbone)에 대해 잔기가 회전하는 특성을 갖는다. 단순 곡면 표현기법을 이용하여 아미노산의 충돌 감지 속도 효율성을 높일 수 있다.

출입이 없는 폐쇄된 환경에서 객체의 자동 감시 시스템은 객체의 움직임을 추적하여 객체의 지속적인 관찰과 함께 행동 패턴을 효율적으로 분석하기 위해 사용되고 있다. 특히, 국내 돈사의 경우 돈사 내 여러 마리의 돼지들을 개별적으로 관리하기 위해 이러한 감시 시스템은 필수적이다. 그러나 여러마리의 돼지들이 근접하여 개별적으로 추적하기 위해서는 비디오 스트림에서의 매 프레임마다 정확한 분리가 되어야 한다. 본 논문에서는 근접한 돼지의 시퀀스에 분리 알고리즘을 이용하여 매 프레임마다 정확도를 측정한 후 통계적 검정을 통하여 근접한 객체에 대한 최적의 분리 알고리즘을 결정하는 방법을 제안한다. 즉, 시퀀스의 연속된 프레임에서 분리 정확도를 계산하고 통계적 가설 검정을 수행하여 분리 정확도가 일정 수치를 넘지 못하면 다른 분리 알고리즘을 수행하도록 결정한다. 실험 결과, 제안 방법을 이용하여 제안된 가설에 의해 매 프레임마다 최적의 분리 알고리즘을 수행하도록 결정하였다.

축산 농가에서 돈사의 효율적인 관리를 위해 카메라를 이용한 자동 모니터링 기법이 중요한 이슈로 떠오르고 있다. 그러나 컬러 영상에서 돈사의 보온등 조명에 직접 노출된 돼지들이 노출 과다 현상에 의해 탐지되지 않는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 컬러 영상에서 돼지가 탐지되지 않는 문제를 해결하기 위해 Kinect 2 카메라로부터 획득한 깊이 영상을 이용하여 돼지를 탐지하는 방법을 제안한다. 즉, 깊이 영상을 이용하여 깊이 정보 값을 보정한 후 바닥과 돼지의 깊이 정보 값의 차이를 통해 돼지들의 영역을 탐지한다. 실험 결과, 깊이 영상을 이용하여 보온등 조명에 과다 노출된 돼지의 영역을 탐지하고 히스토그램 평활화를 적용함으로써, 컬러 영상에서 돼지들이 탐지되지 않는 문제를 해결하였다.

가격 경쟁력, 정밀도 등 많은 장점을 가지고 있는 UWB 레이더를 자율 주행 자동차의 보행자 충돌회피 등에 응용할 수 있는지를 확인하기 위하여 레이더와 타겟까지의 거리를 측정하고 타겟이 차량인지 보행자인지를 구분하는 기초실험을 수행하였다. 타겟까지의 거리 측정은 송신파와 수신파 사이의 correlation을 구하여 측정하였고, 차량과 보행자의 구분은 타겟의 종류에 따라 UWB 레이더 반사파의 특성이 다른 것을 이용하였다. 제안하는 방안의 가능성을 확인하기 위하여 Monostatic UWB RADAR를 이용하여 차량과 보행자에 관한 반사 특성을 측정하여 실험하였고 차량, 보행자 구분 가능성을 확인할 수 있었다.

OpenCV(Open Computer Vision)에서 제공하는 얼굴 검출 알고리즘은 Haar-like feature와 Cascade 방식을 이용하여 얼굴의 패턴을 찾아내 얼굴을 검출한다. 그러나 우연히 얼굴이 아닌 곳이 얼굴과 유사한 패턴일 경우, 얼굴로 인식하는 오류를 범하게 된다. 따라서 본 논문은 MCT(Modified Census Transform)와 신경망을 이용하여 잘못된 얼굴 검출 영역을 감소시키는 알고리즘을 제안한다. MCT는 다양한 조명 조건에서도 강인한 얼굴 영상의 지역적 구조 특징을 추출하기 위하여 사용되고, 신경망 알고리즘은 Haar-Cascade 알고리즘의 얼굴 검출 방법으로 검출된 영역이 실제로 얼굴인지 아닌지를 판단하기 위하여 사용된다. 실험에서 사용된 6개의 데이터들은 인터넷에서 수집한 것으로서, Haar-Cascade 알고리즘의 얼굴 검출 방법으로 얼굴을 검출하였을 때 오검출된 영역이 1개 이상 존재한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘으로 실험한 결과, Haar-Cascade 알고리즘의 얼굴 검출 방법에 비하여 오검출된 영역이 감소된 것을 확인할 수 있었다.

스마트아이 기술은 기존의 재난 감시 및 관리 서비스가 사람에 의한 단순 모니터링 기반의 대응을 제공하는 데 비해, 무인기를 활용해 사람의 사각에서 발생하는 재난 상황을 촬영하여 감시 및 분석을 하며, 무인기에 탑재된 다중 복합 센서 데이터의 실시간 처리 분석을 통해 국지적 산불 재난의 감지 예측 및 상황대응을 지원하고, 통합경보 시스템과 연동하여 대국민 재난 정보 전달 서비스 제공하는 서비스이다. 현재 본 서비스를 제공할 수 있는 Front to End 시스템이 개발 완료되어 실험실 테스트를 진행하였으며, 이와 더불어 실제 필드에서의 재난 감시 및 예측 성능을 검증하기 위한 필드 테스트를 준비 중에 있다. 이에 본 논문에서는 현재 구축하고 있는 스마트아이 재난 관리 플랫폼 실험실 테스트의 진행상황을 간단히 소개하고, 재난 영상의 획득, 분석, 및 예측을 수행하는 통합 플랫폼의 주요 기능들에 대해서 논한다.

본 논문은 HMD 환경에서 스마트 디바이스를 입력장치로 이용하여 증강 객체의 동적 / 정적 속성을 부여하는 증강현실 콘텐트 저작 시스템을 제안한다. 본 논문에서는 2D 터치 스크린을 이용하여 증강 객체의 3차원 위치, 자세, 크기를 변경하는 방법을 제안한다. 또한 증강 객체를 이용해 객체의 동적 경로를 설정하여 객체의 움직임을 표현한다. 제안하는 시스템을 통해 비전문가도 현장에서 즉석으로 동적 / 정적 속성을 갖는 증강 객체 콘텐트 저작이 가능하다.

일반적인 얼굴인식 시스템에서는 얼굴표현과 얼굴분류 과정을 통하여 얼굴인식을 수행한다. 얼굴표현 방법으로는 LBP(Local Binary Pattern) 방법이 많이 사용되고 있다. 얼굴분류 방법으로는 신경망을 이용하여 미리 학습을 시켜놓기 때문에 수행시간이 매우 짧은 신경망 방법이 많이 사용되고 있다. 이때 얼굴표현 과정에서 LBP를 사용한 후 신경망을 사용하여 얼굴분류를 수행하면 인식률이 낮고 학습시간이 오래 걸리는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 신경망을 이용하여 얼굴 인식 과정을 수행하기 적합한 얼굴 표현 과정인 라플라시안 필터를 이용한 알고리즘을 제안한다. LBP와 신경망을 이용한 얼굴인식 과정과 본 논문에서 제안한 얼굴인식 과정을 비교분석한 실험결과, 본 논문에서 제안한 방법이 학습에 걸리는 시간과 인식률이 우수함을 보였다.

태권도 동작은 겨루기와 승단을 위한 품세로 구분된다. 본 연구에서는 승급 및 승단으로 사용되는 품세에 대한 동작을 심판의 판단이 아닌 제스처 센서를 이용해 실시간 평가를 할 수 있도록 평가시스템을 구현했다. 또한 제안하는 태권도의 동작의 경우 측면평가 부분이 있어 기존의 춤에 대한 전면 평가의 방식을 사용하지 않고 2개의 제스처 인식 센서를 이용해 다-방향으로 평가하도록 개발했다.

본 연구는 차량이 정차해 있거나 차량을 후진하여 이동시키고자 할 때 운전자의 시야에 보이지 않는 차량의 후방 좌 우측에서 접근하는 차량 또는 보행자와 같은 움직임을 가지는 물체와 충돌을 회피하기 위한 방법에 관한 연구이다. 해당 물체와 충돌을 피하기 위해서는 후방의 영상을 획득하여 움직임을 가진 물체를 식별하고 차량과의 거리, 속도 및 충돌 가능성을 계산할 수 있어야 한다.

운전자의 주의력 감쇠는 교통사고 요인에 있어서 큰 비중을 차지한다. 주의력 감쇠는 무선 통화, 기기 조작, 졸음으로 나타날 수 있는데 자동차 대형사고의 대부분은 졸음운전으로 인하여 일어나며, 졸음운전 시에는 운전자의 운전조작 및 방어 조작 능력이 현저하게 저하한다. 본 시스템은 카메라로부터 실시간으로 영상 데이터를 입력 받아 처리하여 운전자의 졸음 상태를 인식하는 시스템으로 운전자에게 졸음방지 기능을 제공한다. Haar-Like Feature cascade classifier 방법을 사용하여 얼굴 및 눈 영역 검출을 하였고 Open Eye, Closed Eye가 학습된 MLP(Multi-Layer Perceptron)를 이용해 눈 깜박임을 인식하여 PERCLOS(Percentage of Eye Close)방법으로 졸음을 판단하였다. 본 논문에서 제안한 방법의 인식률의 정확도를 검증하기 위해 인식률 테스트를 하였다.

본 논문에서는 프로젝션 기반 증강현실의 초기 캘리브레이션 단계에서 수동화 작업 절차를 줄이기 위하여 위치가 변화하는 다중 물체의 위치를 자동으로 추출하여 가상이미지를 투사하기 위한 실시간 마스킹 기반 프로젝션 매핑 기법을 제안하다. 이를 위하여 카메라 영상으로부터 실재하는 여러 개의 3차원 물체의 영역을 인식하고, 프로젝션 되는 가상 이미지의 디스플레이 영역을 자동으로 계산하는 절차를 제시한다. 제안 방법을 적용한 프로젝션 매핑 프로토타입 시스템을 설계 구현하고, 동적 배경이 결합된 프로젝션 매핑 콘텐츠 제작 결과를 제시한다.

정보이론에서 엔트로피는 불확실성 또는 복잡성을 정량적으로 표현할 수 있는 개념이다. 이 개념을 차용하여 칼라 이미지에서 지역적인 복잡성을 R,G,B에 대해서 각각 엔트로피로 계산하고 R,G,B의 통계적인 특성을 고려하여 가중치를 부여하여 평균값을 구한 후 이 값을 임계치와 비교하여 복잡도가 큰 픽셀을 외곽선의 일부로 결정하는 알고리즘을 제안하였다. 제안 알고리즘을 기존의 소벨과 프레윗 알고리즘과 비교한 결과 다양한 임계치 값에 대해서 기존 알고리즘보다 시각적으로 우수한 외곽선 겸출 효과를 가짐을 확인하였다.

모바일 기기의 사용량 증가와 성능의 증가로 인해 컴퓨팅 파워가 필요한 많은 분야에서 모바일 기기를 활용 할 수 있게 되었고, 의료영상 분야에서도 활용도가 높아졌다. 특히 전문가가 아닌 일반인들의 건강정보와 인체의 구조에 대한 관심이 증가함에 따라 휴대 가능한 모바일 기기에서 의료영상을 가시화는 것은 중요한 연구주제가 되었다. 하지만, 모바일 기기는 하드웨어의 한계가 있기 때문에 비교적 데이터의 용량이 큰 의료영상 가시화에 많은 제약이 따른다. 본 논문에서는 유니티3D를 활용하여 볼륨렌더링 어플리케이션을 개발하고, 여기에 사실적인 컬러정보를 포함한 Visible Korean 데이터를 적용하여 일반인에 적합한 인체정보를 제공하는 모바일 기기용 인체영상 학습 어플리케이션을 제안한다. 제안한 어플리케이션을 사용하면 매우 사실적인 인체영상을 이용하여 일반인들이 쉽게 인체 구조를 학습할 수 있다.

본 논문에서는 보다 보안을 높이기 위해서 인가된 사용자의 암호를 번호로 구성하지 않고, 사용자만이 알고 있는 간단하면서도 독특한 손가락의 움직임 패턴으로 구성하고, 이를 적용한 보안 시스템을 제안하였다. 제안하는 시스템은 등록단계에서 립모션 컨트롤러(Leap Motion Controller)를 사용하여 손가락의 보안패턴을 입력받았으며, OpenGL과 OpenCV를 사용하여 구현하였다. 실험 결과 제안하는 시스템은 잘못된 보안 패턴을 정확히 걸러내었으며, 정인식률도 91.4%로 만족할 만한 성능을 보여주었다.

무인 차량의 자율 주행을 위해 장애물 회피, 주행 가능 도로 판단 등의 기술이 연구되고 있다. 이러한 연구를 실제 환경에서의 자율 주행에 활용하기 위해서는 주변 환경에 동적으로 움직이는 장애물의 위치를 고려할 필요가 있다. 본 연구는 차량에 탑재된 LIDAR로부터 획득한 포인트의 분포 변화를 이용하여 차량 주변에 동적 장애물이 존재하는 지역을 검출하는 방법을 제안한다. 해당 방법은 포인트에 대한 통계치를 활용하여 동적 객체가 존재하는 영역을 추정함으로써 동적 객체 영역을 고속으로 탐색할 수 있다.

본 논문에서는 다수의 로봇으로부터 습득한 센서 데이터를 효율적으로 처리하기 위한 플랫폼을 제안한다. Master-Slave 구조의 분산처리 서버를 통해 센서 데이터를 실시간으로 처리하고, 처리된 데이터는 비정형 데이터 형태로 DB 서버를 통해 분산 저장 및 관리한다. 제안하는 설계를 통해 다수의 로봇이 생성한 센서 데이터를 성능 저하 없이 처리할 수 있는 플랫폼을 구축하였고, 다수의 2D 카메라 센서를 활용하여 처리 성능을 실험하였다.

파노라마 이미지 생성 기법의 중요한 부분은 입력 영상들로부터 특징을 추출하고, 영상간의 대응점을 찾는 작업이다. 특징 추출할 때 영상의 회전, 스케일, 밝기 변화에 강건하고 수행속도가 비교적 빠른 검출 알고리즘을 사용한다. 파노라마 이미지 생성 과정에 있어서 실제 대응하는 점들을 크게 다루기 때문에 불필요한 영역의 특징들은 오히려 연산속도의 방해 요소가 된다. 본 논문에서는 특징 추출 영역을 제한함으로써 특징 매칭 횟수 감소 및 속도 향상 방법을 제안한다. 특징의 개수가 감소되면 매칭 횟수 감소되고, 이후 이루어질 여러 계산량도 줄어 속도가 향상된다. 본 연구에 SURF(Speeded-Up Robust Feature) 알고리즘을 사용하였다.

최근 건강에 대한 관심이 늘어가고 스마트폰이 널리 보급되면서, 스마트 헬스케어 시장이 커지고 있다. 특히 다양한 요인에 의해 탈모로 고통 받고 있는 사람이 늘어나고 있다. 그러나 아직까지 스마트 헬스케어 분야에서 두피의 상태를 진단하고 평가하는 어플리케이션이 많지 않으며, 신뢰성 또한 좋지 않다. 이에 본 연구에서는 모발 밀도, 모발 두께, 모공 개수, 홍조 4가지 두피 특성을 정량적으로 측정할 수 있는 두피 진단 시스템을 제안하고자 한다. 스마트 폰과 호환되는 현미경을 통해 촬영한 두피영상을 분석하여 사용자가 손쉽게 자신의 두피 상태를 진단을 가능케 하는데 그 의의가 있다.

Object tracking in video sequences is a challenging task and has various applications. Particle filtering has been proven very successful for non-Gaussian and non-linear estimation problems. In this study, we first try to develop a color-based particle filter. In this approach, the color distributions of video frames are integrated into particle filtering. Color distributions are applied because of their robustness and computational efficiency. The model of the particle filter is defined by the color information of the tracked object. The model is compared with the current hypotheses of the particle filter using the Bhattacharyya coefficient. The proposed tracking method directly incorporates the scale and motion changes of the objects. Experimental results have been presented to show the effectiveness of our proposed system.

사물 인터넷(loT)의 확산에 따라 기계가 사용자의 정보를 인식하는 일이 매우 중요해졌다. 그 중에서도 성별은 사용자의 특징을 판단하는 결정적인 요소 중 하나이다. 하지만 아직 성별 인식에 관련된 연구는 여전히 도전적이며 향상시킬 부분이 많이 남아있다. 본 논문에서는 deep-convolutional neural network (DCNN)를 이용하여 높은 성능을 갖는 성별 인식 네트워크를 제안하며, 이를 모바일 GPU 보드에 임베디드 포팅(porting)하여 실시간 성별인식 시스템을 구성한 뒤, PC 환경과 모바일 GPU 환경에서 제안하는 시스템의 성능을 비교, 분석한다.

본 논문에서는 키넥트를 이용한 가상 착의 시스템을 제안하고 설계한다. 본 시스템에서는 키넥트에 연결된 카메라로 사용자 영상을 촬영하고 촬영된 영상과 상반식 좌표를 시스템에 전송한다. 시스템은 수신된 영상으로부터, 상반신을 찾아내고 이를 가상의류 이미지와 합성시켜 사용자에게 보여준다. 사용자는 여러 가상 의류이미지를 실시간으로 변경해가며, 자신에게 가장 잘 어울리는 의류를 선택할 수 있다. 본 시스템의 장점은 사용자가 온라인 쇼핑시, 직접 매장을 방문하지 않고 가상으로 옷을 입어봄으로써, 자신에게 어울리는 옷을 편리하게 고를 수 있다는 점이다.

볼륨 렌더링에서 가시화된 물체를 더욱 사실적으로 표현하기 위해서는 조명효과의 표현이 중요하다. 이를 위해 빛의 직접적인 영향과, 산란, 흡수에 따른 소멸, 반사등을 고려하여 빛의 에너지를 누적시켜 표현한다. 이러한 모든 연산을 수행하려면 많은 자원과 연산이 필요 하기 때문에, 여러 근사 방법들이 제안 되어 왔다. 본 논문에서는 3 차원 정보를 갖는 템플릿을 통해 광원의 위치에 상관없이 산란효과와 음영 효과를 표현한다. 램버트의 조명 모델을 기반으로 볼륨 데이터 전체에 대한 광원맵이 아닌 물체의 성질로부터 적은 자원을 차지하는 빛 분포-템플릿들을 생성한다. 생성된 템플릿들을 빛의 영향에 따라 누적 계산하여 3차원 볼륨 데이터를 가시화하는 방법을 제안한다.

기존 번호판 인식은 직접 특징 추출 알고리즘을 개발하여 완전 연결 신경망으로 특징을 분류하는 방법이 보편적이다. 본 연구는 전처리 과정에서 번호판 후보군 검출 및 세그먼테이션을 수행하고 특징 추출 없이 미리 학습된 심층 컨볼루션 신경망을 통해 문자를 분류하는 방법을 제안한다. 직접 수집한 2,900장의 번호판 데이터베이스를 이용하여 훈련 집합 및 검증 집합을 구성하였다. 훈련 집합과 검증 집합에 대해 실험한 결과 번호판 후보군 검출률은 97%를 얻을 수 있었고, 이에 대한 인식률은 95%를 얻었다.

본 논문에서는 손목형 가속도계를 이용하여 운동 가속도가 없는 행동들을 인식하기 위한 방법을 제안한다. 중력 가속도 값과 손목 방향의 가속도 값 간의 각도를 구하고, 이를 통해 흡연과 식사의 손목 행동을 모델링하여 흡연 시간과 식사 시간을 추론한다. 대학원생 1명으로부터 수집한 약 7시간 데이터를 통해 흡연 시간을 추론 결과 98.96%의 정확도를 보이고, 대학원생 2명으로부터 수집한 약 9시간 데이터로부터 식사 시간을 추론한 결과 99.36%의 정확도를 보인다.

사용자는 스마트폰의 대중화로 인해 다양하고 편리한 서비스를 쉽게 제공 받을 수 있다. 위치 정보 서비스를 사용하기 위해 GPS 모듈을 이용하는데 이는 전력 소모가 매우 크다. 다수의 GPS 모듈이 있는 그룹 상황에서 그룹의 헤더를 정하고 헤더의 위치 정보 데이터를 공유하는 방법을 이용하여 전력 소모 문제를 해결한다. 이를 위해 클라우드 기반 GPS 데이터 Sharing 시스템을 제안한다. 사전에 사회 관계 그룹을 등록하고 그룹원들의 위치 정보 데이터를 수신하고 거리/방위각/속도를 기준으로 그룹 상황을 감지한다. 그룹 상황 감지를 위해 Depth First Search(DFS) 알고리즘을 사용한다. 생성된 그룹에서 배터리 잔여량이 제일 많은 그룹원을 헤더로 정한다. 헤더의 배터리 잔여량에 따라 위치 정보 데이터 수집 횟수를 적응적으로 적용한다. 시스템을 적용한다면 그룹 상황에서의 그룹원의 전력 감소 효과와 더불어 대중 교통의 위치 데이터 공공화가 된다면 사용자의 위치 정보 데이터 대신 대중 교통의 데이터를 대신할 수 있고 사회 관계 그룹원들 간의 관계를 수치화 할 수 있을 것이다.

산업시설 가운데 화력발전소에 스마트 부하관제 시스템을 이용하여 메탈 조명을 LED 조명으로 대체하여 전력을 절감하였다. LED 조명의 빛의 세기를 조절 할 수 있는 디밍을 통해서 사용자의 다양한 요구사항을 반영할 수 있다. 수요 예측은 전력 사용량이 많은 시간대의 전력사용량을 분산시키는 시스템이다. 수요 예측 스케줄에 의해서 목표전력량에 도달하기 위해 설정된 시간대에 디밍으로 LED 조명의 전력량을 조절하여, 기존 LED 조명 대비 전력량을 27.8% 절감하였다. 외부에 눈과 비가 오거나 밤에 실내가 어두워져서 작업 환경에 영향을 미치는 경우가 있다. 실시간으로 조도를 측정하여 작업 환경이 원활한 기준조도에 맞도록 LED 조명을 디밍 하여 작업환경을 개선하였다.

방송 영상 제작을 위한 특수기번에는 여러 가지 장치가 존재한다. 특히 영상미를 높이기 위해 카메라 스태빌라이져에 대한 활용도가 증가하고 있다. 그러나 스태빌라이져의 경우 연속 촬영에서 앵글의 좌우와 업다운 변경 등에 대한 제약을 갖는 단점이 있다. 본 논문에서 제안하는 카메라 Roll 값 제어장치를 활용하여 이러한 단점을 극복하였다. 이를 통해 기존에 존재하지 않았던 다양한 특수 영상 제작이 가능해지고 이를 응용하여 다른 분야에 적용이 가능하다.

본 논문에서는 컴퓨터 비전 기술에서 중요하게 인식되고 있는 영상 분할 기법에 대해 분석한다. 사용자가 입력하는 표시 (seed) 정보를 이용하여 영상에서 중요한 객체를 추출하는 대표적인 알고리즘의 접근방식 및 차이점을 비교한다.

현재 스마트폰을 뒤이을 차세대 스마트 장치들로 구글글래스(Google Glass) 등과 같이 사람이 몸에 착용하는 웨어러블 장치들이 주목 받고 있다. 현재까지 스마트 안경, 스마트 팔찌, 스마트 시계, 스마트 반지 등 수많은 종류의 웨어러블 장치들이 출시되었고 각기 다른 사양을 갖는다. 본 논문에서는 이러한 웨어러블 장치들 중에서도 안경형 장치인 스마트 안경들의 스펙에 대해 분석한다.

가상 혼합현실은 현재 가장 큰 관심을 받고 있는 연구 분야 중 하나이다. 하지만 아직 가상 혼합현실에 대한 정형화된 표준이 없는 상태에서 여러 가지 가상 혼합현실 기기들이 나오고 있다. 따라서 본 논문에서는 이미 상용화되었거나 곧 상용화 될 기기들에 대한 비교 분석을 수행한다. 그리고 정리한 내용을 토대로 가상 혼합현실 기기들의 동향 및 발전 전망을 살펴본다.

최근 증강현실 기술은 산업 분야뿐만 아니라 교육 분야에서도 많은 인기를 끌고 있다. 특히 유아 교육용 콘텐츠에서 특정 장면을 인식하고 장면에 해당하는 3차원 모형이 나타나는 형태는 아이의 호기심 자극하여 높은 교육효과를 나타내고 있다. 하지만 현재 증강현실 기술을 사용한 콘텐츠에서는 해당 장면에서 같은 내용만 나오기 때문에 반복적인 이용하는 경우에는 사용자가 지루함을 느끼는 문제점이 있다. 이를 보완하기 위해 사용자의 행위를 반영하는 증강현실 콘텐츠 제작하기 위하여 사용자의 행위가 반영된 마커 이미지를 실시간으로 추출하는 기법을 구현하고 실험하였다.

E-learning is a new teaching model nowadays, and Virtual Reality (VR) technology is reported that the use of virtual reality as an education tool can increase student interests, understanding, and creative learning because of encouraging students to learn by exploring and interacting with the information on the virtual environment. Besides that, LEGOs have long been the favorite of many children. LEGOs provide a mechanism to understand and do for many concepts from spatial relationships to robotics platforms. In this paper, we present a virtual reality application based on the assembly of LEGO-Like bricks to increase math and science learning by improving spatial thinking. It not only encourages students to pursue careers in science, technology, engineering, or mathematics but also enhances learner's ability to analyze and solve problems. The application is built by Processing 2.0 as the easier programming language which is a top-down approach to build the 3D interactive program.

현재 많은 증강현실 콘텐츠는 장면에 따른 미리 지정된 3D 모델을 표시하고 있다. 이렇게 고정된 모델만 표시하는 콘텐츠는 짧은 사용시간을 가지게 된다. 본 논문에서는 증강현실 콘텐츠의 사용시간을 늘리기 위해 증강현실의 마커 이미지를 실시간으로 추출하는 기법을 이용한 컬러링 종이 증강현실 콘텐츠를 제작하였다. 이 콘텐츠는 사용자가 컬러링 종이에 있는 도면에 채색하면, 채색된 도면의 내용을 반영한 3D 모델을 표시하는 증강현실 콘텐츠이다.

수동 금속 연마과정의 효율성을 향상시키기 위한 자동 시편 연마 시스템들이 개발되었으나 기존 시스템들은 시스템 내부 데이터 처리를 비-트리 인덱스를 이용하기 때문에 데이터 엑세스 효율성이 떨어지며 다수의 기기가 접속할 경우 저장 공간의 낭비가 발생한다는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 조인 결과에 대한 인덱스를 생성하고 컬럼 값 분포도가 낮은 데이터에 대한 액세스 효율성이 높은 비트캡 인덱스를 비트리 구조에 삽입하여 시편 연마기 데이터를 제공하는 시스템을 제안한다.

본 논문은 멀티미디어 콘텐츠 제공자, 소비자 사이의 양방향 서비스를 효율적으로 제공하기 위해 소비자의 시선추적을 통한 데이터 분석 방법을 제안한다. 멀티미디어 콘텐츠를 여러 개의 객체로 분류하여 제공자의 의도를 표현하고 임의의 좌표 값으로 소비자의 시선을 대체한다. 소비자 시선과 제공자의 의도를 비교하여 소비형태 분석 데이터를 얻을 수 있다. 이 데이터를 활용하여 멀티미디어 콘텐츠 화면을 재구성하거나 콘텐츠 인터페이스를 구성한다면 소비자 맞춤형 멀티미디어 콘텐츠 서비스 제공이 가능할 것이라 기대한다.

소니피케이션은 다양한 데이터를 사운드로 변환시키는 과정으로 본 연구에서는 뇌파 신호를 사운드로 생성하는 객관적인 워크플로우를 제시하고자 하였다. 현재까지의 뇌파 소니피케이션은 사운드로의 변환이 인위적이고 임의적으로 진행되어 객관적인 논리를 제시하지 못하고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 뇌파데이터의 정량적 분석을 통해 파라미터 추출, 사운드 맵핑, 사운드 모델 구축에 대한 논리적 근거를 제시하였으며 이를 통해 뇌파데이터의 객관적인 소니피케이션 과정을 구현하였다. 파라미터 추출을 위해 15Hz High pass filtering이 가장 적절한 방법으로 확인되었으며 뇌파 데이터의 최대값 빈도 분석과 음악코드의 비율 분석을 실제로 맵핑시켜 사운드 모델을 구축하여 사운드 생성을 구현하였다. 결론적으로, 본 연구에서는 뇌파데이터의 소니피케이션 과정에 대한 객관적이고 논리적인 워크플로우를 제시하였으며 이러한 워크플로우가 다양한 분야에서 적용될 수 있을 것으로 예상된다.

It is definitely an interesting job to work with V4 to create various contents emphasizing different interfaces like 3D graphics, and multimedia such as video, audio, and camera. Moreover, beyond the other interface, as it could be used in the many aspects of the sensory sign such as visual effects, auditory effects, and touchable effects, it feels free to make a better developed model. We intended the users to feel some kind of pleasure and interactions rather than just using in aspect of Media art.

본 연구에서는 개인별 손가락의 검지, 중지, 약지의 길이 비율로부터 2개의 특징을 검출하고, 이를 통해 개인을 인증하는 새로운 바이오인식 방법을 제안한다. 손 영상으로부터 피부색 기반으로 손 영역 및 검지, 중지, 약지의 끝 좌표를 차례로 검출하고, 중지의 길이를 기준으로 검지와 약지의 상대적인 거리 비율을 2개의 특징으로 정의한다. 각 특징은 서로 독립적이므로, 매칭 과정에서 별도의 유사도를 측정하고, 본인 및 타인 매칭시 유사도 값의 분포에 근거하여, 분류기(classifier)를 결정한다. 실험결과, FRR이 0%일 때, 약 10%의 FAR을 보였으므로, 1:1 매칭을 통한 개인 확인 방법으로 사용될 수 있음을 확인하였다.

본 논문에서는 영상처리기술을 이용하여 축산농가에 설치된 카메라를 통해, 소의 움직임량을 측정하여 수정적기를 파악하는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템에서는 움직임 이력 영상 기법을 이용하여 시간에 따른 움직임량을 측정하였으며, 이를 통계적으로 분석하여 정확한 소의 발정 상태를 검출하게 된다.

Color constancy는 다양한 광원 아래에서 사물의 색을 인지하는 능력이다. 사람의 눈은 절대적인 색상을 인지하는 것이 아니라 주변 환경과의 상대적인 색상을 인지하지만[1], 기계는 절대적인 색상 값으로 받아들이므로 기계가 광원의 영향을 받은 사물의 색상을 정확히 알기 위해서는 기계가 받아들이는 색상 값에서 광원의 영향을 제거해 주는 과정이 필요하다. 이를 카메라에서는 화이트 밸런싱 또는 칼라 밸런싱이라 부르기도 하며 이러한 과정을 위해서 다양한 기법들이 존재하는데, 영상 전체의 각 색상 채널의 평균값은 무채색이라는 Grey world 기법[2]부터, 영상에서 가장 높은 색상 값을 갖는 곳이 광원을 가장 잘 표현한다고 가정하는 White patch(Max RGB)기법[1], 색상 히스토그램 보정을 통한 화이트 밸런싱[3], 최근에는 무채색 지점에서의 각 색상 채널의 변화량이 모두 같다는 가정을 통해 무채색 지점을 찾는 Grey pixel[4] 등 많은 기법이 연구되었다. 본 연구에서는 칼라 히스토그램 보정으로 칼라 대비 개선 효과를 통해 각 색상 채널의 비율이 비슷한 곳을 무채색 지점으로 표본을 수집하여 해당 표본으로부터 칼라 벡터로서 PCA를 통한 대표 값을 추출하여 광원을 예측하는 기법을 소개한다.

최근 미래 지식서비스 산업의 핵심으로 등장한 증강정보 기술에 대한 관심이 많아지고 있다. 스마트 기술과 연계하여 게임, 엔터테인먼트 그리고 교육과 같은 다양한 분야에 적용하기 위한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 논문은 영상 미디어에 증강정보를 통합하는 플랫폼을 제안한다. 증강정보 융합 플랫폼의 개념과 구조에 대해서 서술하고, 영상 미디어에 텍스트, 이미지, 비디오 등 다양한 증강정보를 융합하는 증강정보 저작 도구 개발을 기술한다. 이를 기반으로 영상 미디어에 증강 정보를 융합하여, 새로운 응용 서비스를 개발하는 증강정보 융합 플랫폼을 제시한다.

웹 기술의 발전은 인간 사회의 변화에 많은 영향을 주고 있다. 웹 발전 분야에서도 전자책 기술 발전은 확연하게 달라지고 있으며, 단순 텍스트 정보만을 제공하는 기술을 넘어 음성서비스를 위한 기술 분야에도 많은 연구가 활발하게 진행되고 있다. 따라서 본 논문에서는 웹 표준 기술인 HTML5기반 지능형 전자책 다국어 TTS 서비스를 위한 관련 연구 조사와 전자책 사용자의 편리성 및 접근성을 강화하기 위한 전자책 제작 및 서비스 방법에 대하여 연구하였다. 본 연구의 목적은 전자책 사용자들에게 텍스트를 포함한 전자책에서 텍스트 및 여러 객체들에 주제 혹은 설명을 TTS 서비스가 가능하도록 하고, 사용자의 선택적 영역과 언어에 따라 다국어 TTS가 자동 변환되어 서비스 할 수 있도록 연구 개발 하는 것이다.

지오코딩(Geocoding)은 자연어로 표현된 주소를 컴퓨터가 인지 가능한 (x,y) 좌표로 변환하는 과정이며, 지리정보 분석 등 다양한 영역의 필수적인 전처리 과정에서 사용된다. 현재 국내 주소를 지오코딩하는 API를 제공하는 서비스 프로바이더는 다수 존재하나, 성능 향상의 여지가 남아있는 현황이다. 본 연구에서는 지오코딩 위치정확도의 향상을 위해 Euclidean/Edit distance 기반 앙상블(Ensemble) 지오코딩 알고리즘(EEE-Geocoding)을 제안하였다. 화학물질 보유 업체 5569개소의 주소를 토대로 제안 기법에 대한 성능평가 실험을 진행하였으며, 평가결과는 0.99 precision, 0.87 recall, 0.92 F1 score 이었다.

본 논문은 다차원 정서모델 기반 영상, 음성, 뇌파를 이용한 멀티모달 복합 감정인식 시스템을 제안한다. 사용자의 얼굴 영상, 목소리 및 뇌파를 기반으로 각각 추출된 특징을 심리학 및 인지과학 분야에서 인간의 감정을 구성하는 정서적 감응요소로 알려진 다차원 정서모델(Arousal, Valence, Dominance)에 대한 명시적 감응 정도 데이터로 대응하여 스코어링(Scoring)을 수행한다. 이후, 스코어링을 통해 나온 결과 값을 이용하여 다차원으로 구성되는 3차원 감정 모델에 매핑하여 인간의 감정(단일감정, 복합감정)뿐만 아니라 감정의 세기까지 인식한다.

본 논문에서는 얼굴영상을 이용한 스트레스 지수 추정 방법을 제안한다. 얼굴영상으로부터 스트레스 지수(Stress Index)를 추정하기 위해 ROI(Region of Interest) 영역을 지정하고 지정된 영역의 색상공간을 RGB에서 YCgCo로 변환한다. 검출된 얼굴영역에서 프레임별 Cg값의 평균을 구하고 Cg신호의 주기를 이용하여 스트레스 지수를 추정한다. 제안방법의 성능평가를 위해 PPG(Photoplethysmogram) 측정 장비로부터 측정된 스트레스 지수와 얼굴영상을 이용하여 얻은 스트레스 지수를 서로 비교 분석하는 실험을 진행하였고, 성능평가 결과 오차율이 8.32%인 것을 확인하였다.

뇌파는 뇌신경 세포의 활동으로 발생하는 전기적 변화를 두피 표면에서 측정하여 기록한 것이다. 뇌활동의 변화는 공간적 시각적으로 파악할 수 있는 지표이며, 바이오 센싱을 통해 측정된 데이터를 활용한 미디어 컨텐츠 적용이 최근 시도되고 있다. 본 연구는 미디어 컨텐츠 평가를 위한 감성 지표로 뇌파 데이터를 인간의 오감으로 느낄 수 있는 표현으로 변환하는 프로세스를 구현하는 함으로써 현재 행해지고 있는 많은 미디어 아트에 대해 뇌파를 활용한 실시간 객관적 감성지표를 완성하는데 목적이 있다. 이에 대한 사전 연구로 본 논문에서는 측정된 뇌파 데이터를 인터렉티브 컨테츠적인 요소인 사운드로 청각화 하는 과정을 구현하였다.

최근 다양한 NUI 장비들의 확산에 따라 각 장비에 관한 특성과 배치에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 실제 환경에서 다양한 센서 장비들을 사용해 실험하기 위해서는 많은 비용이 소요된다. 본 논문에서는 센서 장비간 특성을 반영한 범용 소환현실 가상화 기술을 제안한다. 소환현실 시뮬레이터를 설계하고 구현한 결과, 여러 센서 장비들의 특성을 고려한 배치가 가능함을 확인하였다.

대부분의 가상 과학 실험 어플리케이션은 참여 인원이 한 명으로 제한된다. 이로 인해 다중 사용자 간의 상호작용을 기반으로 하는 콘텐츠 제작이 어려웠다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 다중 사용자 간의 상호작용이 가능한 가상 과학 실험을 위한 상호작용 엔진을 설계하고 이를 활용하여 가상의 과학 실험 어플리케이션 프로토타입을 구현하였다.

가상공간 내에서 다중사용자 간에 NUI를 기반으로 상호작용하기 위한 기반 기술로 사용자 식별 연구가 활발이 수행되고 있다. 이 때 단일 센서만을 이용할 경우 센싱 범위의 한계와 가림 및 겹침으로 인해 사용자의 정확한 특징데이터를 인식하기 어렵다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 멀티 센서를 이용한 사용자 식별 시스템을 제안한다. 제안한 시스템을 설계 및 구현한 결과, 다중 사용자 개개인에 대한 식별이 가능함을 확인하였다.

k-beauty라는 키워드가 생겨날 만큼 한류 팬들의 국내 화장품과 한류 스타들의 화장법에 관한 관심과 애정이 커지고 있다. 이로 인해 뷰티숍 간의 경쟁은 치열해지고 있으며 이에 따라 브랜드의 차별화가 필요하게 되었다. 또한, 현재 인터넷이나 매체들에서 볼 수 있는 k-beauty에 관한 정보는 매우 다양하고 방대하여 선택에 있어서 사용자들이 효율적인 접근보다는 불편함을 느끼게 한다. 따라서 국내 화장품을 목적으로 한국을 찾는 한류 팬들에게 정보의 효율적인 선택을 제공하고 흥미를 유발하며 그들을 효과적으로 유치하기 위한 디지털 사이니지에 대한 연구가 필요하다.

우리는 JBullet을 활용하여 키네틱 아트 제작 과정 중 실험에 대한 시간과 비용을 줄일 수 있도록 키네틱 아트에 초점을 맞춘 3D 물리 애니메이션 프레임워크를 제안한다. 우리는 기계 구조에 따라 모델, 충돌처리, 제약조건, 외력을 제공하고 이들의 연결이 어떻게 기계적으로 동작하는지 쉽게 확인이 가능하도록 한다. 이를 통해 제안하는 물리 기반 애니메이션 프레임워크가 키네틱 아트 제작을 위한 기계 구조 실험을 대체하여 사용이 가능함을 보인다.

본 연구에서 제안하는 의사결정지원도구는 의사결정과정에서 발생하는 문제점들을 효율적으로 해결해 줄 수 있으며 기존의 의사결정지원도구의 단점들을 고려하여 설계한다. 발생하는 아이템 설명을 알 수 없거나, 투표자의 투표이유 또한 알 수 없는 것과 같은 문제점을 효율적으로 해결할 수 있도록 고려하여 설계하였다.

뇌-컴퓨터 인터페이스(Brain-Computer Interface: BCI) 기술의 중요성 및 활용도가 증대됨으로써 EEG(electroencephalogram: EEG)기반의 사용자 인터페이스에 대한 개발 및 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 뇌파 발생 훈련이 되어 있지 않은 사용자는 EEG 기반의 사용자 인터페이스를 사용하기가 어렵다. 따라서 본 논문에서는 향후 뇌파 훈련을 위한 시뮬레이터를 개발하고자, 그 전단계로 사용자에게서 공통적으로 정확도가 높게 측정되는 채널 및 특징점을 비교, 분석 하였다. 피험자 3명의 왼손 동작 상상과 오른손 동작 상상으로 발생된 EEG 생체신호로부터 ERD/ERS를 확인하고, 8개의 특징점을 추출하여 SVM 분류 알고리즘을 기반으로 정확도를 측정하였으며, ${\mu}$대역 채널 AF4, F4에서의 특징 MAV에서 가장 우수한 성능을 보였다.

본 논문은 물류 작업을 위한 지상 보행이 가능한 드론의 제어기를 개선시키기 위한 방법 중 하나로 비선형 자세제어기를 적용한 결과를 보여준다. 로봇은 물류 작업을 위하여 설계되었는데, 페이로드의 변화에 따라서 모델 파라미터가 변하기 때문에 특별한 제어기가 필요하다. 따라서 기존 연구에서 제안되었던 비선형 적응제어기를 채택하여 실험 모델에 적용시켰다. 실험은 실내에서 진행되었고 초기 조건에서 30초 간 자세 안정화 명령의 응답 특성을 확인하는 방식으로 진행되었고, 제어기의 실효성과 안정성을 입증했다.

본 논문에서는 드론의 비행원리와 4족 로봇의 움직임에 관해 설명하고 마커 인식을 이용하여 두 로봇의 도킹 방법을 제시한다. 드론과 4족 로봇이 도킹 되었을 때 로봇의 무게 고려를 하여 설계를 하였고, 구조현장이나 재난극복 및 재난현장 같은 지상에서 이동할 수 없는 현장에 대해 비행과 지상을 이동하며 기동성을 높이고 임무를 수행할 수 있는 로봇을 제작했다.

최근 스포츠와 ICT 기술의 융합으로 스크린 스포츠라는 분야가 등장하였고, 스포츠 클라이밍도 스크린 스포츠로 구현하려는 시도가 이루어지고 있다. 이를 위해서는 실내 인공암벽에서 등반자의 모습을 추적해야 하는데, 이에 앞서 사람의 영역을 검출할 필요가 있다. 사람의 영역을 검출하는 데에는 키넥트를 이용하는데, 스켈레톤 정보와 영상 정보를 이용할 수 있다. 본 논문에서는 깊이 영상을 사용하여 등반자의 영역을 검출하는 방법을 제시한다. 실내 인공암벽 환경에서는 등반자 이외에 주변환경의 변화가 없으므로 등반자의 영역 검출을 위해 차영상을 적용한다.

기존의 외곽선 방식을 사용해 폰트의 스타일을 바꾸기 위해서는 제작과 동일한 시간과 비용이 소비된다. 메타폰트는 글자의 뼈대를 펜으로 채우는 방식으로 폰트를 표현하여 펜의 모양만 바꾸어도 글자의 스타일을 쉽게 바꿀 수 있다. 하지만 메타폰트는 프로그래밍 언어로 제공되기 때문에 관련 지식이 없는 폰트 디자이너와 일반 사용자들이 사용하기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 한글의 특징을 기반으로 하는 한글 매개변수를 추출하여 메타폰트로 만든 한글 글꼴 생성 프로그램에 적용한 후, GUI를 제공하여 손쉽게 한글 폰트를 편집할 수 있는 메타폰트 편집기를 제안한다.

본 논문에서는 섬유근접센서를 이용하여 측정한 맥박을 평가하기 위해 Biopac MP150에서 획득한 Electrocardiography(ECG)와의 관계를 보았다. 섬유근접센서는 요골동맥에서의 맥박을 측정하기 위해 $5{\times}5$ 크기로 설계하였고, 전처리 과정과 필터링을 거쳐 획득한 데이터 값은 ECG 데이터와 Peak Point의 개수를 비교하여 올바른 맥박이 측정되었는지를 판단하였다. 그 결과 섬유근접센서와 MP150에서 측정한 두 데이터의 Peak Point가 모두 동일한 결과를 보였다.

균형 조절 능력 저하를 진단하고 치료하기 위해서는 자세 조절 능력을 객관적으로 평가하는 것이 매우 중요하다. 임상에서 사용하는 자세검사기는 고감도 압력센서를 사용하기 때문에 종래의 임상적 검사보다 객관적이고 정량적으로 자세 불안정성을 평가할 수 있다. 하지만 일반적으로 사용하는 자세검사기는 차지하는 공간이 크고 비싼 가격 때문에 소규모 병원이나 개인이 사용하기에는 어려움이 있다. 이에 본 논문에서는 키넥트와 위 밸런스 보드에서 획득한 정보를 이용하여 자세 불안정성을 평가하는 저비용 자세검사 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안한 자세검사 시스템을 실제 임상 환경에 적용한다면 간편하고 정량적으로 자세 조절 능력을 평가할 수 있는 환경을 제공할 수 있을 것이다.

본 논문은 실내 환경에서 스마트 워치(smart watch)를 이용하여 사용자의 원시 데이터를 수집, 가공하고, 이를 통해 사용자의 다양한 복합 동작을 인식하는 방법을 제안한다. 사용자의 동작을 인식하는 방법들은 다양하다. 특히 최근 웨어러블 기기(wearable device)들이 각광받으면서 웨어러블 기기를 이용하여 인체 동작이나 활동 상태 등의 생체신호를 인식하려는 다양한 시도가 일어나고 있다. 하지만 동작이나 활동 상태에 관한 많은 연구들이 센서를 허리에 부착하는 등의 특정한 상황만을 상정하거나 위성항법장치(GPS, global positioning system)에 의존한 실외 환경에 국한되어 있는데, 이는 대부분의 시간을 가정과 직장, 이동 수단 등의 실내 환경에서 소비하는 현대인들의 시간 소비 패턴과는 거리가 있다. 본 연구에서는 스마트 워치의 가속도계(accelerometer), 각속도계(gyroscope), 심박계(heart bit), 압력계(barometer) 등 다양한 센서를 통해 원시데이터를 수집, 가공하여 사용자의 앉기, 서기, 오르막이나 내리막의 걷고 뛰기, 계단의 오르내리기 등 실내에서 일어날 수 있는 복합 동작을 인식하는 방법을 제안한다.

기존의 스포츠 클라이밍 수업은 지도자가 손과 발의 위치를 일일이 가리키는 방식으로 진행되어 원활한 시연이 이루어지지 못하고 있는 것이 현실이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 스포츠 클라이밍 인공 암벽에 올바른 자세로 등반하는 캐릭터 애니메이션을 투사하여 초급자를 위한 등반 자세 학습도구로 활용할 수 있다. 이에 본 연구에서는 이러한 전통적인 클라이밍 등반과 공간증강현실 기반 클라이밍 콘텐츠를 활용한 등반의 근활성도를 측정하고 비교 분석함으로써 그 유용성을 실증적으로 검증하고자 한다.

본 논문은 인공암벽에 부착된 홀드의 형태 및 위치 인식 시스템을 제안한다. 스크린 클라이밍 시스템에 있어서 인공암벽에 부착된 홀드의 형태와 위치 데이터는 다양한 정보로 활용되지만 사람이 수작업으로 계산하기에는 어려움이 따른다. 홀드의 형태가 각기 다르며, 인공암벽에 부착된 홀드의 수가 보통 수백 개 이상 되기 때문이다. 따라서 제안하는 인식 기술을 통하여 자동으로 홀드의 형태와 위치 데이터를 계산할 수 있게 한다. 홀드의 형태는 스네이크 알고리즘으로 윤곽선을 추출해 인식하며, 홀드의 위치는 추출된 윤곽 데이터의 무게중심 점을 계산하여 인식한다.

본 논문에서는 장기투약자의 복약 관리 시스템 개발의 기초 연구로 Textile proximity pressure sensor를 개발하였고, 약통의 무게 감지를 통하여 약의 복용 여부를 판별하는 연구를 수행하였다. 실험은 총 2가지로, 약의 개수에 따른 baseline검출 실험과 약 한알의 무게 도출 실험을 수행하였다. 잡음을 제거하기 위해 5 point의 이동평균필터(MAF: Moving average filter)를 적용하였다. 본 논문을 통해 얻은 결과는 차후 장기 투약이 필요한 환자로 하여금 규칙적으로 약을 복용하도록 하여 만성질환의 완치율을 높이는 데 기여할 수 있을 것으로 판단된다.

본 연구는 전도성 섬유를 양말에 부착하여 발바닥에서 심전도(ECG, Electrocardiogram) 신호를 검출하였다. 발바닥에서 측정한 심전도 신호와 손목에서 측정한 심전도 신호에 Pan-Tompkins algorithm을 적용하였고 R-R interval을 검출하였다. 이후 발바닥과 손목에서 측정된 심전도의 유의성을 검출하기 위해 비모수 검정법인 Spearman검정을 사용하여 상관분석을 수행하였다. 상관분석 결과, 유의확률 p=0.00에서 correlation coefficient=0.901로 두 데이터는 강한 양의 선형 관계에 있는 것으로 나타났다.

본 연구는 초음파 센서를 사용하여 사용자와 모니터 사이의 거리측정을 통해 거북목 증후군 예방 시스템 개발에 대한 기초연구로 수행하였다. 자세는 바른 자세, 중간 자세, 거북목 유발 자세 총 3가지로, 각 피험자의 역치값을 통해 자세를 구분하였다. 피험자는 총 4명으로 실험을 통해 설정해 놓은 역치값 이상의 신호가 들어왔을 때, LED를 켜서 사용자의 현재 자신의 자세에 대해 피드백을 주도록 구성하였다. 본 연구의 결과를 바탕으로 향후 거북목 증후군 예방과 관련된 다양한 연구에 도움이 될 것으로 사료된다.

세계적으로 헬스케어 산업의 발전 가능성은 눈에 띄게 증가하고 있다. 그 중에서도 환자 혹은 각종 디바이스 사용자의 생체신호를 다루는 기술은 다양한 중요정보를 얻을 수 있다. 본 논문에서는 심전도의 미세한 생체 전위를 측정하기 위해 각종 필터와 증폭기를 이용하여 회로를 설계하고 이를 Cortex-M3 Microprocessor와 MATLAB 프로그램을 이용하여 필터링과 데이터통신을 통해 최종적으로 실시간으로 모니터링 하였다. 일반적으로 임상이나 진단에 이용되는 ECG 신호는 각종 심장질환의 지표로 사용되지만 전문적인 지식을 갖추지 않은 일반 사용자가 사용하기에는 어려운 점이 없지 않아 있다. 따라서 이 연구는 아날로그 신호를 디지털 신호로 변환하여 생체신호를 다루는 다양한 분야에서 용이할 수 있다.

In recent years, BLE technology has received extensive attention and has been applied to all aspects of life. The existing BLE device has two methods, one is the connection method, and the other is a non-connection method. The representative profile of the connection method is the proximity file. The most typical example of Non-connection method BLE device is a beacon. However, they are both independent and have their own shortcomings. Connection method device can provide service for only one user, others can't use. Security performance of Non-connection method BLE device is poor and the device can't be controlled by the user. In this paper, a combination-mode BLE device profile design scheme is presented, which combines with the previous two methods, and solves the defaults. And We define a dual purpose advertising package that can be used in a normal environment as well as in a disaster environment. Finally, a unidirectional Control idea is proposed. Through performance evaluation, we found that the device has strong stability and low power consumption.

사물인터넷은 최근 몇 년간 급격한 발전을 이루었으며 발전을 바탕으로 삶의 질 향상과 상업적인 가치가 큰 스마트 환경을 구축하였다. 스마트 환경 구축을 위해서는 각각 사물들이 사용하는 통신 프로토콜 간 통신이 되어야 한다. 그러나 통신 프로토콜 간 서로 다른 통신 규약을 가지기 때문에 통신이 안 되는 이질성 문제가 있으며 이러한 문제를 해결하기 위해서는 DDS(Data Distribution Service) 기반의 어댑터(Adaptor)가 필요하다. 본 논문은 최근 각광받고 있는 BLE(Bluetooth Low Energy)를 사물 인터넷에 적용하기 위해 DDS 기반의 BLE 어댑터를 제안한다. 이러한 BLE 어댑터를 통하여 BLE와 RFID(Radio-Frequency Identification), LTE(Long-Term Evolution), 그리고 지그비(ZigBee) 등 다른 통신 프로토콜 간 이질성 문제를 해결함으로써 서로 다른 데이터를 활용할 수 있다.

최근 사물인터넷(IoT, Internet of Things)관련 기술의 발전 및 서비스 산업의 급속한 발전으로 센서 장치에 대한 수요가 증가하고 있다. 센서 장치는 사물인터넷 플랫폼과의 연동을 위한 통신 인터페이스를 필수로 지원하여야 하며, 그 외에 다양한 센서들의 연동 인터페이스와 소비 전력을 모두 고려하여 하드웨어 및 소프트웨어의 설계가 이루어져야 한다. 이와 같이 센서 장치는 베터리 소비를 최적화하여 모든 기능이 구현되어야 하므로 기능상의 제약이 많이 따른다. 시간 동기화를 위해 사물인터넷 플랫폼에서 송신하는 동기 메시지를 수신하기 위해 슬립모드를 지원하는 경우 센서 장치가 항상 깨어 있어야하므로 저전력으로 동작 할 수 없는 어려움이 따른다. 따라서 데이터를 센싱하는 주기에 맞춰 시간 동기화를 진행하는 프로토콜 및 지연 시간 계산 방안을 제시하고 이에 따른 기존 프로토콜들과 비교하여 경량화한 알고리즘을 제안한다. 향후 시간 동기화 프로토콜의 호환을 위해 CoAP 규격과 연동 될 수 있는 연구가 필요하다.

네트워크가 되는 곳이면 어디든지 네트워크를 이용하여 정보를 사용하는 것이 가능하다. 사물 간의 데이터를 교환하는 방식을 이용하여 온습도 제어 관리 프로그램의 데이터 추출과정을 제시하였고, 기본 바탕이 되는 프로그램을 구현하였다.

우리는 농작물 생산 시 구축되는 각종 전기장치, 릴레이, 컨트롤러, 센서 등을 중앙 집중식으로 관리하는 농장설비 제어 및 데이터관리 플랫폼 (FFCD, Farm Facilities Control and Data Management)을 설계한다. 첫째, PLC 제어를 접목한 설비제어, 둘째, 센서, 컨트롤러 등 다양한 장치의 연결 및 제어, 셋째, 농장 현장의 설비 운영 상황을 실시간으로 모니터링 하고, 넷째, 농산물 생산지표, 품질, 검사 등의 데이터를 축척 할 수 있는 데이터베이스를 구축할 수 있는 기반 플랫폼을 설계한다.

본 논문은 일반 가정집, 아파트 및 사무실과 같은 좁은 생활공간마다 식물이 생장 유지하는 주변 환경이 다르다. 이에 따라 바쁜 일정 속에서도 주간 날씨의 데이터와 식물의 데이터를 이용해 생장을 유지 및 관리하는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 원격제어 및 자동 관리 기능을 통해 재배중인 식물의 대한 환경정보를 제공한다. 제안하는 시스템을 통해 사용자에게 있어서 식물이 안전한 생장 유지할 수 있으며, 향후 세밀한 데이터 분석을 통해 다양한 식물들에 데이터를 활용하여 지능형 생장 시스템 연구에 도움이 될 것으로 기대된다.

여러 사회문제들이 화두가 되어감에 따라 개인적, 물적 자원의 보호나, 노약자나 어린이 같은 보호를 필요로 하는 사람들에 대한 보호의 필요성은 계속해서 증가하고 있다. 따라서 기존에 연구되어 왔던 드론과 드론사이의, 드론과 다른 물체 사이의 충돌 방지와 충돌 회피를 넘어서서 드론이 관찰하는 대상의 충돌 방지와, 나아가 대상의 침입, 위험 감지를 목표로 한다. 드론의 높이와, 대상과의 각도를 이용하여 거리 계산과 침입 여부를 확인하도록 하며, 이를 알고리즘 코드 구현과 수학적 계산으로 증명하였다.

무선 네트워크가 설치되어있는 곳이면 언제 어디서나 네트워크로 정보를 이용할 수 있게 되었다. 사물들끼리 네트워크를 이용하여 정보를 주고받을 수 있는 사물인터넷을 기반으로 하는 수목원 관리 프로그램 설계하였다. 본 논문에서는 사물인터넷을 이용하여 수목원 관리자가 수목원관리를 하는 해결방안을 제시하였고, 해결방안으로 수목원 관리프로그램을 개발하기 전 단계인 설계 결과물을 볼 수 있다.

일반적으로 공공기관 혹은 다수의 이용자가 사용하는 화장실은 관리 상황은 열악한 편이다. 화장실을 관리하는 곳도 있지만 상황은 그다지 다르지 않다. 그래서 사용하는 사람과 관리하는 사람 모두에게 이로운 자동 물 내림 변기가 필요하다고 생각한다. 이미 시중에 나와 있는 많은 자동 물 내림 변기들이 있다. 하지만 공공화장실에서는 가격 등의 제약조건에 의해 많이 사용되지 않고 있는 실정이다. 본 연구에서는 아두이노와 pH센서를 이용하여 기존의 자동 물내림 변기보다 간단하고 저렴한 자동 물 내림 변기를 구현하였다.

최근 IoT 기술의 발전함에 따라, 사용자들은 스마트폰을 통해 각종 전자 기기를 관리할 수 있게 되었다. 본 논문에서는 실외의 다양한 환경 정보를 이용하여 사용자가 객관적인 판단을 할 수 있는 IoT 기반 실시간 기상관측 시스템을 소개한다. 본 시스템을 통해 사용자는 내부에서 실외의 환경을 알 수 있어 오늘의 기상정보를 알 수 있도록 한다. 향후 다양한 환경정보 및 정밀한 센서를 사용하여 각 가정 및 농업분야에 보급되면 기상청에서도 보다 세밀하고 많은 데이터를 얻는데 도움이 될 것으로 기대한다.

기존에 흔히 볼 수 있는 수도의 원리상 적절한 온도를 맞추는 데 시간과 어려움이 있다. 온수 방향으로 꼭지를 돌리게 되면 내부온수배관의 물의 양이 많아지고, 냉수 방향으로 돌리게 되면 냉수배관의 물의 양이 많아지게 된다. 이 과정에서 자신이 필요한 적절한 온도를 찾기 위해 꼭지를 좌우로 돌리며 온도를 맞춰야 한다. 이 필요성을 덜기 위해 아두이노를 이용한 수온조절 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 아두이노의 수온센서와 스텝모터를 이용하여 구현하며 제안하는 시스템을 통해 어린아이를 목욕시키거나 하는 상황에 큰 편리성을 가져다 줄 것이다. 기존에 발표된 시스템과 달리 단순한 기능만을 가지며 저렴한 이 시스템은 향후 일반가정에 좀 더 보급되기 적합하여 많은 사람들이 화상의 위험과, 물의 소비를 줄이는데 도움을 줄 것이다.

본 논문에서는 횡단보도의 보행자와 차량 간에 효율적인 도로 사용을 유지하면서 횡단보도 사고의 많은 부분을 차지하는 야간 횡단보도 보행자 사고를 센서, 카메라, 투광기 및 네트워크를 활용하여 사전예방하고 사고 발생 시 이를 적극적으로 추적하고 후속 조치를 취할 수 있는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 보행자가 횡단보도에 진입하였을 때 보행자에게 조명을 비추어 보다 먼 거리에서 운전자가 용이하게 식별을 할 수 있으며, 횡단보도 내 사고 발생 시 관제 센터에서 현장 정보를 수신 받아 상황에 맞춰 대응할 수 있는 환경을 제공한다.

본 논문에서는 센서와 단순 피드백 장치를 활용한 기존 시스템의 문제점을 분석한다. 분석 내용을 바탕으로 패턴 학습을 통한 농업용 자동 급수 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템의 구현 가능성과 실현 가능성을 보이고 이에 대해 논의 한다.

무선센서네트워크는 사물인터넷을 구성하는 중요한 요소 중 하나로 향후 다양한 센서 노드로 구성된 이종무선센서네트워크의 활용이 증가할 것으로 예상하고 있다. 사물인터넷 사용자가 증가할수록 이종무선센서네트워크에 가해지는 데이터 요청 및 요구 또한 증가할 것이다. 한정된 에너지 자원을 가진 센서 노드로 구성된 무선센서네트워크에서 사물인터넷 서비스를 제공하기 위해서는 효율적 에너지 사용은 반드시 고려되어야 한다. 본 논문에서는 에너지 효율적인 방법으로 사물인터넷 서비스가 제공 가능한 라우팅 기법을 제안한다. 제안 기법에는 에너지 효율성을 제공하기 위해 대표적 군집지능인 개미 행동양식을 적용했다. 본 연구를 통해 개미 행동양식이 간단한 방법으로 에너지 효율적 라우팅을 가능하게 함을 확인했다. 또한, 성능평가를 통해 제안 기법의 에너지 효율성을 확인했다.

사물인터넷이란 주변의 사물들이 유무선 네트워크로 연결되어 정보를 주고받는 환경을 말한다. 2020년에는 약 300억개에 달하는 기기가 사물인터넷으로 연결될 것으로 기대된다. 사물인터넷 생태계가 형성되면서 사물들 간에 소통을 위한 여러 표준, 오픈 소스 플랫폼 그리고 프레임워크가 등장하였다. 이러한 플랫폼과 프레임워크가 등장함에 따라 손쉽게 사물인터넷 환경을 구축할 수 있지만 서로 다른 프레임워크를 사용하는 기기 간에는 소통이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 Iotivity, Alljoyn, Thread와 같은 다양한 프레임워크를 지원하여 다른 프레임워크 기반의 장비들 간에 통신이 가능하도록 Framework Switch Node와 그 활용방안에 대해서 제안한다.

이 논문에서는 기존 센서 레지스트리 시스템의 처리 성능을 개선하기 위해 제안된 모바일 앱 프로파일 기반 센서 필터링 기법을 실험하고 평가한다. 이기종 센서 네트워크 환경에서 센서 레지스트리 시스템은 센서 메타데이터를 제공함으로써 센서 정보의 의미 처리를 즉시적으로 가능하게 한다. 하지만 불필요한 센서 메타데이터까지 처리하여 전체적인 처리 속도를 저하시킨다. 이 문제점을 개선하기 위해 모바일 앱 프로파일 기반 센서 필터링 기법을 제안한다. 모바일 앱 프로파일을 활용하여 센서 데이터의 유효성을 식별 후 모바일 기기에 센서 메타데이터를 기록한다. 기록된 정보를 재사용하여 불필요한 센서 데이터를 필터링 한다. 불필요한 센서 데이터를 처리 하지 않고, 센서 메타 데이터의 요청 횟수를 줄여 전체적인 센서 데이터 처리 속도를 향상 시킨다. 기존 방법과 제안 방법을 구현 하고 실험하여 제안 방법의 전체적인 처리 속도가 향상됨을 확인한다.

클라우드 기반 IoT 환경에서 광범위하게 설치된 디바이스는 보안성 강화 또는 기능 수정을 위해 소프트웨어를 원격에서 갱신할 필요가 있다. 디바이스는 하드웨어 자원과 네트워크 성능이 한정적이기 때문에 갱신 과정에서 발생하는 네트워크 트래픽을 줄여야하며 서비스가 중지되는 시간을 줄이기 위해 갱신 소요시간을 단축시켜야 한다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 갱신 과정에서 가상화 기술을 이용하여 이미지를 계층화 하고, 캐싱하는 방식을 이용한 소프트웨어 갱신 프레임워크를 제안한다. 이미지 계층화는 소프트웨어와 종속 파일을 담은 이미지 파일의 수정, 변경, 추가된 부분을 새로운 계층으로 생성하고 관리하는 것을 일컫는다. 캐싱은 갱신 과정에서 서버에서 전송한 이미지를 게이트웨이에 저장하고 다른 디바이스가 갱신을 요청하면 저장된 이미지를 서버를 거치지 않고 전송하는 것을 말한다. 이를 적용하여 새로운 계층만 전송하고, 중복된 데이터의 전송을 줄여 네트워크 트래픽 발생량을 줄이고, 설치 파일의 용량을 줄여 갱신 소요시간을 줄인다. 본 논문에서 제안하는 프레임워크는 트래픽 발생량과 갱신 소요시간이 기존 방식에 비해 감소한다.

본 논문은 다중 회귀 분석을 이용하여 3축 가속도센서기반의 활동량을 추정하는 방법을 제안한다. 본 연구를 위해 총 59명의 피 실험자가 자체 제작한 활동량계를 착용한 뒤 트레드밀에서 일정한 속도로 걷는/뛰는 동작을 수행한 신호를 수집하였다. 수집한 3축 가속도 신호의 에너지 값에서 사전에 정의한 특징들을 산출한다. 그 다음 각 특징별로 선형, 지수, 로지스틱 회귀 분석을 적용하여 적합도가 높은 특징을 선정한다. 마지막으로 산출된 회귀식들을 사용하여 다중 회귀 분석 방법으로 활동량을 추정한다. 호흡가스 대사 분석기(K4B2)를 착용한 뒤 동일한 방법으로 실험을 수행 하고 제안한 방법과 정확도를 비교한 결과 제안한 방법의 정확도는 86.38 %로 산출되었다. 이는 기존의 Kim 외 3인의 연구결과[1]보다 2.70 %, Actical의 정확도보다 4.31 % 높은 수치이다.

비절전 가전기기는 제품수명을 고려할 때 전력을 소비하는 가정 내 가전기기의 대부분을 차지하지만 에너지 효율 정책의 사각지대에 있다. 본 논문에서는 비절전 가전기기의 에너지 절감을 위해 전력 총량에서 각 가전기기의 상태를 식별하는 NIALM의 기기 식별률을 복합센서를 활용해 개선하는 기술에 대해서 소개하고자 한다.

인구의 고령화가 진행되어가면서 독거노인의 수가 늘어나고 있다. 그럼으로 인해서 독거노인들의 넘어짐, 낙상 등으로 인해 발생하는 합병증과 같은 건강 상의 문제나 고독사와 같은 것들의 발생이 증가하고 있다. 이 연구는 아두이노를 이용하여 사용자의 움직임을 입력받아 입력된 값을 계산하고 분석하여 문제 상황을 빠른 시간내에 확인한 후 블루투스를 통해 스마트폰을 이용, 관리자에게 문제 상황을 전달하고 그로 인해 빠른 대처 요청이 이루어질 수 있도록 구현하였다.

아이를 처음 낳는 부모님들은 신생아의 분유를 타는 방법을 모르거나 넣어야 하는 분유의 양을 잘못 넣는 경우가 많다. 분유를 타는 방법은 신생아의 개월 수 마다 물의 양과 분유의 양도 다를 뿐더러 신생아에게 먹일 수 있는 적당한 온도도 맞춰야 하는 어려움이 발생한다. 하지만 분유 타기에 미숙한 부모나 외출을 하는 경우 물의 온도를 맞추는 것은 번거로움과 어려움을 발생시킨다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해서 본 논문에서는 아두이노(Arduino)와 소프트웨어를 결합하여서 신생아들에게 분유를 타줄 때 편리하게 사용할 수 있는 스마트 젖병을 설계하고 구현하였다.

IoT 환경이 도래하면서 데이터 수집, 데이터 전송, 데이터 처리와 같이 IoT 서비스 제공을 위한 인프라에 대한 연구는 활발하게 진행되고 있지만 이러한 인프라에서 실제 IoT 서비스를 사용하는데 필요한 데이터 분석은 상대적으로 연구가 미흡하다. IoT 서비스를 효율적으로 제공하고, 효과적으로 사용하기 위해서는 데이터 분석에 대한 연구가 선행돼야 한다. 특히 IoT 서비스 중에서도 IoT 홈 서비스의 경우 데이터에 내재된 개인정보 문제 때문에 데이터의 수집이 어렵고, 분석에 필요한 형태를 갖추기도 어렵기 때문에 기계학습기법의 적용이 용이하지 않다. 본 논문에서는 이진형(Discret) IoT 홈 서비스의 데이터 분석을 위해 DAG기반 데이터 시각화 기법을 제안한다. 해당 기법을 통해 IoT 홈 서비스 디바이스들간 연관성, 각 디바이스의 사용 지속성 및 사용패턴과 같은 데이터 분석을 위한 메타데이터를 제공한다.

사물인터넷 기술이 발전하고, 수요 또한 늘면서 이에 대한 표준 제정에 대한 요구도 늘고 있다. 이 요구에 맞추어 oneM2M 이라는 표준이 제정되고 있고, 다양한 플랫폼에 대한 호환성을 제공하여, 현존하는 시스템에 그대로 적용할 수 있는 특징을 가진 표준이 등장하였다. 다만, oneM2M이 호환성을 위해 제공하고 있는 프로토콜 바인딩 중에서 대규모, 실시간 환경에 적합한 프로토콜이 없어 이에 대한 추가적인 프로토콜 바인딩을 제공할 필요가 있다. 본 논문에서는 DDS를 분석하여 대규모, 실시간 환경에 적합한 바인딩 전략을 제시하여, oneM2M이 대규모, 실시간 환경에도 적합한 사물인터넷 서비스를 제공할 수 있도록 소개한다.

최근 전 세계적으로 IoT(Internet of Things) 기술이 활발히 연구되고 있다. IoT 환경은 임베디드나 센서 등의 시스템에 적용되는 경우가 많다. 그 특성으로 인해, 적용된 장치들은 경량화되기 때문에 통신을 위한 프로토콜로 UDP 기반 프로토콜을 많이 사용한다. UDP 기반 프로토콜은 TCP 기반 프로토콜보다 보안 기능이 미비하므로 UDP 상에서도 보안 기능을 제공해 줄 수 있는 DTLS(Datagram Transport Layer Security)가 권고된다. 하지만 DTLS는 저전력 IoT 환경을 고려하여 만들어진 프로토콜이 아니다. 그래서 저전력 IoT 환경에서 사용하기에는 힘들다. 하지만 HIGHT(HIGh security and light weigHT) 알고리즘을 사용하면 보안적인 측면을 고려하면서도 DTLS의 알고리즘인 AES(Advanced Encryption Standard)의 높은 에너지 소모량이 해결된다. 본 논문에서는 보안 측면을 고려하면서 에너지 효율까지 고려한 KISA(Korea Internet & Security Agency, 한국인터넷진흥원)의 HIGHT 암호화 알고리즘을 기반으로 DTLS를 경량화하여 저전력 기기에서 적용할 수 있는 방안을 제안한다.

Beacon 기술은 배터리 소모가 적고 간편하게 장치와의 거리를 측정할 수 있어 여러 분야에 사용되고 있지만 장애물의 간섭에 약하다는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 개선하고자 간섭에 강한 WiFi 환경과 오픈소스 Frameware인 OpenWrt를 이용해 Raspberry pi를 AP화 시켜 Beacon 장치를 탐지하여 수신한 데이터를 사설 네트워크 내 장치들에게 안정적으로 전달할 수 있는 장치를 제안한다.

기술의 발달과 함께 휴대용 저장장치의 용량은 기하급수적으로 증가하였다. 이 증가량은 거대한 운영체제를 전부 담고도 충분히 다른 공간을 확보할 수 있는 수준에 이르러 있다. 본 논문에서는 USB OS 사용 시 운영체제와 사용자의 경험에서 나오는 문제점들을 기술하고 이를 극복할 수 있는 방법을 다룬다.

이 논문은 손가방에 탑재 가능한 IoT기반 락킹 시스템으로 SafeBag 시스템을 설계하고 구현한다. 일반적으로 사람들이 자신의 손가방을 잃어버린 경우, 손가방 내부에 있는 가치 있는 물건을 보호하고 특히, 제3자에게 이들 물건을 탈취되는 것을 방지하기 자동으로 손가방이 잠기기를 바란다. 이러한 요구를 이루기 위한 IoT기반 락킹 시스템은 손가방 내부에 작은 크기의 솔레노이드 잠금 장치를 통한 자동 락킹-언락킹 기능과 스마트폰과 연동된 마이크로 컨트롤러를 이용한 제어 기능 등을 가지고 있어야 한다. 이 논문을 통해 설계 구현되는 SafeBag 시스템은 이러한 기능을 탑재함으로써 손가방을 잃어버린 경우 손가방을 자동 락킹함으로써 가방 내부의 물건을 안전하게 보호해 주는 이점을 제공한다.

이 논문에서는 스마트폰과 IoT 기술을 이용하여 아두이노 보드에 탑재된 온도, 중량 등의 센서로부터 실시간 정보를 스마트폰으로 전송받아 요리과정을 시간별로 보여줌으로써 사용자들이 요리에 흥미를 유발시키고, SNS을 활용하여 자신이 개발한 레시피를 공개하여 누구든지 손쉽게 요리를 따라할 수 있는 내도쉐프 앱을 설계하고 구현한다.

본 논문에서는 사물인터넷 기반의 홈/사무실을 구현하기 위해 기존 디지털 도어락에 저전력 통신이 가능한 BLE 모듈을 탑재하고 가상 오브젝트 기반의 게이트웨이를 통하여 스마트 폰으로 제어가 가능한 저전력 지능형 도어락 시스템을 개발함을 목표로 한다. 이 시스템은 사물인터넷 기술을 이용하여 기존의 도어락에 BLE 모듈을 부착하여 라즈베리파이와 서로 저전력 통신이 가능하게 한다. 부가적으로 스마트폰 애플리케이션을 사용하여 원격제어가 가능한 기능도 수행할 수 있다. [1]따라서, 사물인터넷 기반 저전력 디지털 도어락은 일반 가정집 도어락은 물론, 높은 보안을 필요로 하는 장소에까지 다양한 분야에서 효과적이고 편리하게 활용될 수 있을 것이다.

본 논문에서는 사물인터넷 기반의 홈/사무실을 구현하기 위해 사용자 등급, 사용자의 실내/외 구분을 통한 지능형 도어락을 소개한다. 도어락을 제어하기 위하여 오픈 소스 하드웨어인 '가상오브젝트 기반의 게이트웨이 라즈베리파이'와 '통합 컨트롤러 플랫폼 아두이노'를 이용하였으며 모바일 플랫폼으로는 안드로이드 스마트폰을 이용하였다. 본 지능형 도어락은 모바일 어플리케이션을 통해 문개/폐, 이력 조회, 실시간 영상 조회를 할 수 있으며, 사용자의 등급을 Owner(주인)와 Guest(손님)으로 나누어 도어락 제어의 제한을 두는 지능적인 도어락이다.

글로벌 비즈니스 시장에서 IoT 산업은 급속도로 성장하고 있고 IoT에 대한 많은 연구가 진행되고 잇다. 그 중에서 스마트 홈 IoT 시스템이 대표적이며 이를 상용화하여 서비스를 제공하는 업체도 증가하고 있다. 홈 내부에 여러 IoT 장치와 센서들을 설치하고, 해당 장치와 센서에서 지속적으로 데이터가 생성되고 생성된 데이터를 저장하여 사용자에게 새로운 정보를 제공할 수 있다. 특히, 홈 내부에 설치된 여러 센서들의 데이터를 이용하여 현재 홈 내부 상황을 추론하여 집안 내부의 상황을 사용자에게 알려줄 수 있다. 본 논문에서는 스마트 홈 IoT 데이터를 베이지안 네트워크를 이용해 집안 내부의 쾌적 상황을 추론하여 사용자에게 정보를 제공하고 상황에 따른 행동을 할 수 있도록 정보를 제공하는 방법에 대한 연구의 결과에 대하여 소개한다.

최근 사물인터넷 서비스 활성화로 인해 다양한 사물인터넷 기술이 개발 중이다. 특히, 사물인터넷, 플랫폼, 시메틱, 네트워킹 기술 등은 여러 표준기구에서 독자적 표준기술로 개발이 진행 중이다. 이는 글로벌 서비스 인프라 역활을 수행해하는 사물인터넷 기능이 제 기능을 수행하지 못하는 요인이다. 최근 이런 문제를 해결하기 위해 각 표준기구에서는 각 기술간 상호운용성을 보장하기 위한 논의가 진행 중이며, 관련 기술을 개발 중이다. 본 논문에서는 다양한 상호운용성 기술 중 네트워크 측면에서 상호운용성 기술에 대한 문제를 정의하고 필요 기술을 제안한다.

한국에서 2014년도 기준 심장 질환으로 인한 사망자의 수는 10만 명당 52.4명으로 두 번째로 큰 사망원인이다. 또한 WHO에서 2011년에 1,700만 명이 심장질환으로 사망했다고 발표했다. 이와 같이 심장질환은 한국만의 문제가 아니라 세계적인 문제로 자리 잡고 있다. 따라서 본 논문에서는 심야 시간에 입원 중이거나 자택에서 수면 중인 심장 질환 환자들의 심전도와 심박수를 실시간으로 측정해 심장박동에 이상이 있는 상황을 빠른 시간 내에 탐지해 골든 타임을 확보하는 시스템을 제안한다. 이 시스템은 아두이노 기반으로 설계되었으며 심박수 측정 및 이상 발생 시 알림 기능이 있다. 현재는 프로토타입 형태로 구현되어 있으나 정상인과 심장 질환자에 대하여 다양한 성능 분석을 수행하고 개선을 수행한다면, 각 환자를 실시간으로 돌볼 수 없는 환경에서 보다 효율적이고 저렴하게 환자를 관리 할 수 있을 것으로 예상된다.

IoT 기술은 직접적인 사람의 제어 없이 기기 간 자율 통신을 지원하며 빅데이터와 함께 미래 ICT 시장의 큰 비중을 차지할 유망 기술로써 높게 평가되고 있다. 하지만 IoT 기술 범주에 포함되는 Zigbee, Bluetooth, Bluetooth LE, Wi-Fi 등의 기술은 상호 호환되지 않고 통신 목적의 상이하기 때문에, 각 기기들은 다수의 통신 장치를 모두 탑재하고 있으며 이에 따른 운영 효율 또한 높지 않다. 또한, 통신 기술마다 존재하는 독립된 네트워크가 상호 복잡한 서비스 활용에 연계된 환경에서 특정 부분에 장애가 발생할 경우, 서비스별 관계정보 부재로 인하여 장애 발견과 복구 및 대체 서비스 제공이 어렵다. 본고는 이러한 문제를 해결하기 위하여 각 기기간의 이기종 통신I/F 연동방안과 기기 유형별로 발생될 수 있는 환경 변화에 대한 Physicality 분석을 통하여 제공 가능한 대체 서비스 분석방안을 제시한다.

점차 발전하는 자동차 산업에 맞추어 운전자들에게 보다 편리한 서비스를 제공하는 스마트 카에 대한 사회적 관심 또한 증가하고 있다. 이는 최근 스마트 카를 주제로 한 각종 어플리케이션이 등장하는 속도만 봐도 몸소 알 수 있다. 실제로 많은 운전자들이 차를 운전할 때 내비게이션의 목적지를 일일이 설정하는 것에 큰 번거로움을 느끼고 있으며, 이로 인한 사고의 위험성 역시 적지 않다. 이러한 기존의 문제점과 사회적 관심을 고려하여 사용자의 일상이 결합된 스마트 카 어플리케이션 '카스텔라'를 기획하였다. 매번 도로 위에서 목적지를 조작하는 과거의 자동차 내비게이션과 달리, '카스텔라'는 사용자가 등록한 일정을 내비게이션과 연동함으로써 사용자의 일상이 결합된 맞춤 서비스를 제공한다. 또한, 자신의 차량을 상대로 사용자를 등록하여 해당 사용자가 차량의 시동을 제어하는 시스템과 당일의 날씨에 따른 안전 멘트도 제공한다. 기존의 다른 어플리케이션과 달리 사용자 일정 차량이 하나로 녹아들어 사용자의 모바일과 자동차의 연동이 보다 편리하고, 사용자가 자신의 어플리케이션에 등록한 일정을 자동차의 내비게이션에서 바로 목적지로 설정할 수 있다는 것이 특징이다.

최근 사물 인터넷의 핵심 프로토콜인 CoAP (Constrained Application Protocol)에 대한 활용도가 높아짐에 따라 관련 라이브러리가 등장하고 있으며 그 중 python을 기반으로한 CoAPthon은 개발이 용이한 장점 때문에 많은 관심을 받고 있다. 하지만, CoAPthon의 현재 구현 버전에는 자원 관찰과 블록 전송의 결합 기능이 올바르게 구현되어 있지 않다. 본 논문에서는 CoAPthon에 자원 관찰과 블록 전송의 결합 기능을 구현하고, Raspberry Pi 2에서 구현 내용을 실험하여 그 기능을 검증하였다.

최근 무선 통신 기술과 센서 디바이스들의 발달로 센서 기반 IoT 환경이 다양한 분야에 활용되고 있다. 하지만, IoT 환경을 구성하는 센서 노드가 소형 하드웨어로 구성되어 있어 메모리, 처리능력, 에너지 등에서 많은 제약사항을 가지고 있다. 따라서, 본 논문에서는 키 없는 해시 함수를 이용하여 센서 노드간 인증 및 키 교환을 경량화 기법을 제안한다. 제안하는 시스템은 숲이나 군사지역 등 사람이 접근하기 어려운 곳에 활용되는 센서 노드들의 배터리 수명을 향상시켜 효율적이고 지속적인 데이터 수집이 가능할 것으로 기대된다.