한국정보처리학회:학술대회논문집 (Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference) (Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference)
한국정보처리학회 (Korea Information Processing Society)
- 반년간
- /
- 2005-0011(pISSN)
- /
- 2671-7298(eISSN)
과학기술표준분류
- 정보/통신 > 정보이론
한국정보처리학회 2017년도 춘계학술발표대회
-
지문분류 기술은 대용량 데이터베이스 기반 1:N 지문인식 시스템에서 지문의 형상에 따라 4개 또는 5개 이상의 클래스로 1차분류를 하여 지문인식의 속도 및 정확도를 개선하기 위해 필수로 사용되는 주요 기술이다. 과학수사, 범죄예방, 전자여권 시스템 등에 활용되고 있는 대규모 지문인식 시스템에서 지문분류 작업을 수행하면 데이터베이스 전체를 탐색하는데 필요한 시간을 "1/클래스의 수"로 줄일 수 있기 때문에, 지문분류 기술은 대용량 데이터베이스 시스템에서는 필수 요소이다. 본 논문에서는 지문분류와 관련된 국내외 기술을 분석하고 지문분류 기술의 발전 동향을 살펴본다.
-
학술정보 통합관리시스템 OCEAN(Online Collaborator for society & Association Network of KISTI)은 학회정보화지원사업의 일환으로 학술정보를 통합관리하기 위해 2007년부터 사용된 통합관리 시스템이다. 구 OCEAN은 Struts2 프레임워크 기반으로 설계되어, 노후화된 프레임워크는 끊임없는 유지보수에도 급변하는 정보기술 환경에 낙후되었고, 보안적 측면 및 신규 기능 구현에 어려움이 있어 2차년도(2015~2016)에 걸친 시스템 재정비를 통해 최신 프레임워크를 적용하여 신규 시스템 설계하고 구축하였다.
-
최근 ARM 프로세서의 가상화 확장 기술을 이용하는 임베디드 시스템에서 다종의 OS 작동을 지원하는 하이퍼바이저가 많이 개발되었다. 가상화 기술은 하드웨어 자원을 효과적으로 사용한다는 이점이 있지만, RTOS를 작동시킬 경우 하이퍼바이저의 오버헤드에 의해 RTOS의 성능이 저하될 수 있는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 가상화 기술을 지원하는 ARMv7 Cortex-A15 프로세서를 탑재한 NVidia Jetson TK-1 임베디드 보드에서 RTOS가 단독으로 작동했을 때의 성능과 QPlus Hypervisor를 통해 Linux OS와 함께 RTOS가 작동했을 때의 성능을 측정하고 비교 분석 하였다.
-
FreeType is a rasterizer which is commonly used in different operating systems like Linux, android etc. Although FreeType is open source but it is not easy to add/remove modules and services etc. for developers. This paper proposes a new module for FreeType named as FreeType Outlet adapter (FOA). It enables to add/remove modules, services, functionality etc. inside FreeType. It acts as the bridge to add functions from outside FreeType to the inner core of FreeType. New font formats like METAFONT, animated fonts and customized fonts which currently are not supported by FreeType can be added with this FOA module.
-
인간 유전자의 SNP 서열 정보를 통해 하플로타입을 추정하는 하플로타입 페이징은 생명공학분야에서 중요한 연구분야이다. 최근에는 SNP 데이터가 많아짐에 따라 많은 하플로타입 페이징 알고리즘들이 제시되었다. 본 논문에서는 SNP 데이터의 오류로 인한 하플로타입 페이징의 한계점과 이를 해결하기 위한 품질정보의 사용에 관한 문제점을 언급한 후 이와 관련된 실험을 통해 품질정보가 하플로타입 페이징의 결과에 미치는 영향을 알아본다. 실험은 기존의 하플로타입 페이징 알고리즘을 사용하여 품질정보의 사용 유무에 따라 하플로타입 페이징 결과를 비교하는 과정으로 진행되었다. 실험 결과 하플로타입 페이징에 과정에서 품질정보를 사용하는 것은 품질정보를 사용하지 않았을 때 보다 좋은 결과를 보여주었다.
-
실시간 마이그레이션은 데이터 센터 내에서 자원을 효율적으로 관리할 수 있도록 하는 기술이다. 그러나 대부분의 연구는 마이그레이션 Metric간 Trade-off를 고려하고 있지 않아 Qos저하의 우려가 있기 때문에 서비스 목적에 따라 다수의 Metric을 고려해야한다. 마이그레이션 시 고려되는 요소들을 분류하고 이를 복합적으로 고려할 수 있는 퍼지이론 기반의 마이그레이션 기법을 제시하고자 한다. 또한 향후 연구에 대해서도 논의한다.
-
클라우드 컴퓨팅 환경은 하드웨어 및 네트워크 기술의 발전과 서비스 사용자 개인의 네트워크 사용량이 급격히 증가함에 따라 실시간성, 응답시간 보장, 로드 밸런싱을 위해 점차 분산화 되어가는 추세이다. 이러한 변화에 발맞추어 메시지 브로커 시스템도 분산 클라우드에 맞게 변화될 필요가 있다. 본 논문에서는 분산 클라우드 환경에서 최상위 계층의 클라우드에게 집중되는 트래픽 부하를 하위 계층의 클라우드에 분산시킴과 동시에 지연시간을 줄이고 끊김없는 메시징 서비스를 제공할 수 있는 분산 메시지 브로커 구조를 제안한다.
-
최근 다양한 3차원 뎁스 센서의 등장은, 3차원 캐릭터가 사람의 움직임에 따라 실시간으로 애니메이션되도록 하였다. 하지만, 센서에 따라, 공간상의 뎁스를 얻는 방식이 다르며, 이 결과 캡처를 가능하는 센싱영역 또한 뎁스의 종류에 따라 많은 차이를 보여 왔다. 본 논문은 두 가지 방식의 멀티의 센서를 결합하여, 동시에 실시간으로 사용함으로서, 하나의 센서만을 사용했을 경우 얻을 수 없는 조인트에 대한 정보를 얻음으로서, 자세한 캐릭터에 대한 스켈레톤을 애니메이션 하는 방법을 제안한다.
-
최근 중앙 집중화된 대규모 클라우드 시스템의 증가로 인해 가상화 환경에서 수행되는 성능 최적화 작업에 대한 많은 연구가 진행되고 있다. 그러나 기존 연구에서는 자원 분배의 공정성을 위해 가상머신 단위로 컴퓨팅 자원을 격리한 정책 내에서 이루어지고 있어 유연한 자원관리에 한계를 가지고 있다. 본 연구에서는 워크로드의 특징을 기반으로 과학적 연산을 수행하는 가상머신과 일반적인 서비스를 수행하는 가상머신을 분류하여 성능 최적화 작업을 수행하는 동적 자원 관리자를 제안한다. 실험을 통하여 제안하는 동적 자원 관리자가 KVM 기본 스케줄링에 비해 49%의 성능 향상을 보였다.
-
본 연구는 게임을 비롯한 여러 가지 콘텐츠에서 활용하기 위해서 단일 이미지를 이용한 복층 구조의 지형을 제작하는 방법에 대해서 제안한다. 기존의 하이트맵(Heightmap)을 이용하여 복층구조를 제작했을 때의 문제점을 제시하며 어떻게 단일이미지 하이트맵(Heightmap)을 이용하여 복층 구조의 지형을 제작할수 있는지에 대한 방향을 제시한다. 본 논문에서는 단일 이미지의 RGBA값을 이용한 복층 구조 지형 제작 방식에 대한 실험을 통해 제안한 알고리즘을 검증한다.
-
직접 통로(Direct Pass-through) 기반 GPU(Graphic Processing Unit) 가상화 기법은 클라우드 환경에서 가상머신에게 GPU 장치의 기능을 지원하기 위한 일반적인 방법 중 하나이다. GPU 장치는 GPGPU 기술을 통해 연산을 가속화 할 수 있기 때문에 클라우드 환경에서도 가상머신에 고성능 연산을 지원하기 위해 많이 사용되고 있다. 하지만 기존 가상머신 스케줄링 기법은 가상머신의 CPU 사용 시간을 기반으로 스케줄링 되며, GPU 자원 사용을 고려하지 않는다. 본 논문에서는 GPU와 CPU 연산을 수행하는 가상머신들이 동시에 실행되는 환경에서 성능 실험을 통해 가상머신의 GPU 연산이 다른 가상머신에게 미치는 성능 영향과 GPU 작업 길이가 다른 가상머신에게 미치는 영향을 분석한다.
-
길이가 같은 두 문자열의 같은 위치에 있는 문자의 순위가 모두 일치할 때, 두 문자열은 순위동형이라 한다. 순위다중패턴매칭문제는 텍스트 T와 k개의 패턴들의 집합
$P^{\prime}=\{P_1,P_2{\ldots},P_k\}$ 이 주어졌을 때, P'의 패턴들과 순위동형인 T의 모든 부분문자열의 위치를 찾는 문제이다. 최근 전처리단계에서 P'에 대한 이동테이블을 O(kmqlogq) 시간에 계산하여 순위다중패턴매칭문제를 해결하는 해싱기반 알고리즘이 제시되었다. 이때 P'에서 가장 짧은 패턴의 길이를 m, q-그램의 길이를 q라고 한다. 본 논문에서는 P'이 주어졌을 때, 이동테이블을 O(mqlogq) 시간에 계산하는 병렬알고리즘을 제시한다. 실험결과, 본 논문에서 제시하는 병렬알고리즘은 k개의 스레드를 이용하여 m=100, q=5에 대해 k=100일때와 k=1,000일 때 순차알고리즘보다 각각 약 12.9배, 약 215배 빠른 수행시간을 보였다. -
OS-level 가상화 기술은 애플리케이션을 배포하기 위한 새로운 패러다임으로서, 가상 머신을 대체할 수 있는 기술이다. 특히 컨테이너는 기존의 리눅스 컨테이너에 유니온 마운트 포인트(Union Mount Point)와 레이어 구조의 이미지를 적용함으로써 보다 빠르고 효율적인 애플리케이션의 배포가 가능하다. 이러한 컨테이너의 특징들은 RoW(Redirect-on-Write), CoW(Copy-on-Write) 등의 스냅숏 기능을 제공하는 특정 파일 시스템에서만 사용될 수 있으며, 어플리케이션의 특징에 따라 적절한 파일 시스템을 사용해야한다. 따라서 본 논문에서는 컨테이너 이미지의 레이어구조를 사용할 수 있는 파일 시스템들의 특징을 설명하고 이에 따른 쓰기 작업의 성능 평가를 진행한다.
-
본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅에서 서버통합과 동시에 서버들의 자원 활용률을 증가시키기 위해 실행되는 가상머신 재배치가 수행되고 난 후에 가상머신들의 상태를 관리하기 위한 기법에 관한 모델을 제안한다. 가상머신 재배치에는 많은 문제점이 발생한다. 재배치 알고리즘으로 인한 서버 통합 시간이 증가되는 문제점도 있지만 재배치를 수행하면서 발생하는 가상머신 마이그레이션으로 인한 전체적인 클라우드 시스템의 부하를 예로 들 수 있다. 제안하는 기법은 가상머신들의 재배치 알고리즘 수행 도중 발생 할 수 있는 문제점과 재배치 이후에 가상머신들의 구동 시간이 종료되어 자연스럽게 할당이 해제되는 경우에 발생하는 문제점을 해결 할 수 있다.
-
최근 소프트웨어 교육이 중요해짐에 따라 학교 SW 교육이 강화되고 있다. 2017년부터는 초등학교, 2020년부터는 중학교에 소프트웨어교육이 필수화 될 예정이다. 그러나 현재 부족한 정보 교사의 수와, 열악한 실습실 환경을 갖는 학교가 많다. 그에 따라 본 논문에서는 학습자에 의해 시스템이 영향을 받지 않고, 다양한 언어를 제공하며, 실습 채점을 지원하는 프로그래밍 실습 시스템을 설계하였다.
-
클라우드 컴퓨팅 시장의 지속적 성장과 가상화의 인기로 세계적 VDI 시장은 꾸준한 성장률을 보이고 있다. 또한 의료, 교육, 금융 등의 폭넓은 분야에서 VDI 서비스가 활용될 전망이다. 하지만 기존 VDI 서비스는 고정적인 자원 할당으로 사용자 워크로드 맞춤형 자원이 제공되지 못하는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 기존 VDI에 비해 실행속도가 빠른 컨테이너의 장점을 살려 VDI를 컨테이너화 하고, 사용자 워크로드 맞춤형으로 자원을 분배하기 위해 VDI 컨테이너 자원 사용량 데이터로 K-means 알고리즘을 통한 군집 분석 기반의 워크로드 분류 방법을 제시하였다.
-
돈사 감시 응용은 내재된 데이터 병렬성을 활용하고 성능가속기를 사용하여 병렬처리가 가능하다. 본 논문에서는 multicore-CPU와 manycore-GPU로 구성된 이기종 컴퓨팅 환경에서 돈사 감시 응용 수행 시 태스크 분배 방법을 제안한다. 즉, 각 태스크별로 OpenCL로 작성된 병렬 프로그램을 deviceCPU와 deviceGPU 각각에서 수행시켜 측정된 수행시간을 기준으로 가장 적합한 처리기를 결정한다. 제안 방법은 간단하지만 매우 효과적이고, CPU와 GPU로 구성된 이기종 컴퓨팅 플랫폼에서 다른 응용을 병렬화하는데에도 적용될 수 있다. 실험 결과, 상이한 이기종 컴퓨팅 플랫폼에서 최적의 태스크 분배로 수행 한 경우가 전체 태스크들을 deviceGPU에서 수행한 방법에 비교하여 각각 2배, 11배 성능 개선이 되었음을 확인하였다.
-
그래프 데이터는 객체와 객체들 간의 관계를 모델링하여 사회 관계망 서비스, 사물 인터넷 그리고 뇌 네트워크등의 데이터를 표현하며 저장한다. 빅데이터의 시대에 빅 그래프를 처리하기 위한 수요는 가파르게 증가하고 있다. 분산 그래프 처리 시스템은 매우 큰 그래프 데이터를 클러스터 내의 여러 머신의 메모리에 나누어 저장함으로써, 빅 그래프의 처리를 가능하게 하였다. 본 논문에서는 최신 분산 그래프 처리 시스템들의 특징들을 비교 연구한다.
-
Cloud Computing 환경은 사용자로 하여금 네트워크를 통하여 운영플랫폼, 저장매체 등이 운영 가능한 컴퓨터 자원을 신속하게 이용할 수 있는 컴퓨팅 환경이다. 이 환경을 이용하여 사용자들에게 가상의 컴퓨팅 공간을 만들어 resource를 사용하게 만들어주는 Iaas(Infrastructure as a Service)가 급증하고 있다. OpenStack은 Cloud Computing 환경을 이용하여 사용자로 하여금 *aaS제공을 가능하게 해주는 오픈소스 소프트웨어 프로젝트이다. 이 연구는 Openstack을 활용하여 Cloud환경을 구축하고, 이를 활용 하는 방안에 대한 연구이다. GitLab를 이용한 GitLab Service Launching을 시도하고, Hadoop을 통하여 Cloud 환경을 활용한 분산처리 시스템을 구현, Cloud의 활용 방안을 탐구한다.
-
Applying concurrent structure and parallel processing are a common issue for these day's programs. In this research, Dynamic Programming is used to compare the parallel performance of Go language and Intel C++ Thread Building Blocks. The experiment was performed on 4 core machine and its result contains execution time under Simultaneous Multi-Threading environment. Static Optimal Binary Search Tree was used as an example. From the result, the speed-up of Go was higher than the number of cores, and that of TBB was close to it. TBB performed better in general, but for larger scale, Go was partially faster than the other.
-
KISTI 슈퍼컴퓨터 4호기 Tachyon2는 SUN Blade 6275 시스템을 기반으로 구성된 초병렬 컴퓨팅 시스템으로 이론최고성능(Rpeak) 300TFlops를 보이고 있으며 3,200대의 컴퓨팅 노드와 인프라 노드로 구분된다. Tachyon2 시스템은 국내 산학연 연구자들을 위한 공공 목적의 시스템으로 만여 명의 사용자와 200여개의 기관이 사용 중에 있다. 이런 슈퍼컴퓨터와 같은 대형 HPC 환경에서는 대규모의 사용자 작업을 원활하게 수행하기 위해서는 IB의 안정성이 우선적으로 보장되어야 한다. 본 논문에서는 Tachyon2 시스템에서 발생하는 IB 상태를 파악하고 관리하기 위한 자동화 도구를 개발하였다. 이로써 인터커넥션의 상태를 주기적으로 모니터링 할 수 있고, 장애내역 또한 신속하게 파악할 수 있다.
-
PLSI 통합 슈퍼컴퓨팅 서비스 환경에서는 다수의 사이트에서 클러스터 시스템 간 데이터 공유를 위해 글로벌 파일시스템을 사용하고 있으나, 수백 노드 이상의 클라이언트와 파일 서버 간 통신이 이루어지는 병렬 I/O에서 네트워크 병목 현상 이 발생할 수 있다. 따라서, 본 연구에서는 네트워크 병목 현상이 PLSI 글로벌 파일 시스템의 I/O 성능에 미치는 영향을 분석한다. PLSI 글로벌 파일시스템 테스트 베드에서 실험을 통해 네트워크 스위치의 버퍼 크기가 병목 현상을 유발하며, 네트워크 스위치의 버퍼 용량을 증가하여 I/O 성능을 개선할 수 있음을 보여준다.
-
컨테이너 기반 멀티 호스트 네트워킹 기술에 대하여 성능 테스트를 진행하여 컨테이너 기술이 HPC 서비스에 적용 가능한지를 검증하고 효율적인 네트워크 구성을 위한 기술 근거를 제시한다. 이를 위해 테스트베드를 구축하고 컨테이너 기술인 도커와 Singularity에 대하여 기술 비교 분석을 진행했다.
-
최근 급격히 증가하고 있는 네트워크 로그 상에서 보안위협에 신속히 대응하기 위해 기업들은 방화벽, IDS 등의 네트워크 보안 로그를 분석하여 보안 위협을 파악한다. Snort는 이러한 보안 위협에 대응하기 위해 네트워크 로그를 수집하는 도구 중 하나이다. 그러나 보안 관제 담당자는 방대한 양의 보안 관련 로그를 분석하기 위해 많은 시간이 필요하기 때문에, 관제 결과를 보고하고 대응하기까지 시간이 지체되는 문제가 존재한다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 Snort 로그를 이용한 실시간 네트워크 공격패턴 분석 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 대용량 데이터 처리에 효과적인 MapReduce 분산 처리를 활용하여 방대한 네트워크 로그를 추출 및 분석하기 때문에 보안 위협 상황 발생 여부를 실시간으로 빠르게 인지할 수 있다.
-
3D 프린터를 이용하여 출력을 하기 위해서는 3D 모델 데이터를 G-code로 변환하는 과정을 수행해야 한다. 일반적으로 3D 모델은 STL 파일 형식으로 저장되는데, 이 파일은 대개 삼각형 형식인 페이셋들의 좌표 데이터를 포함하고 있다. 만약 3D 모델의 크기가 커지거나 정밀도가 높아진다면, 페이셋의 수가 매우 많아지게 되고, 결과적으로 3D 모델에서 G-code로 변환하는 시간이 길어지게 된다. 본 논문에서는 널리 활용되고 있는 Hadoop에서 변환 소프트웨어를 개발하고자 하였다. Hadoop은 마스터 노드와 여러 데이터 노드들이 Map-Reduce 방식으로 작업을 수행한다. 이러한 노드들은 하둡 파일시스템(HDFS)을 공유할 수 있어 작업을 효율적으로 수행할 수 있다. 이에 본 논문에서는 이 시스템의 기능을 활용하여 기존에 개발된 분산 알고리즘을 변형한 후 이를 구현하고자 한다.
-
계산과학 데이터를 공유하는 목적은 데이터의 분석을 통해 의미 있는 정보를 추출하기 위해서이다. 이를 위해서는 계산과학 데이터의 전처리 과정이 요구되며, 핵심 이슈는 계산과학 데이터의 다양성과 복잡성의 해결이다. 본 논문은 계산과학 데이터 저장소의 구축 과정에서 고려하였던 계산과학 데이터의 전처리에 대한 설계 이슈들과 해결 방안들에 대해 설명한다.
-
단일 코어 프로세스의 성능 향상은 전력 소모, 발열 등의 이유로 한계에 달했다. 이에 대한 대안으로 멀티 코어가 등장했으며 매니 코어 기술에 대한 연구가 활발히 진행 중에 있다. 이렇듯 멀티 코어 환경이 보편화됨에 따라 병렬 프로그래밍의 중요성이 더욱 커졌다. 한편, 순수 함수형 언어 Haskell은 부수효과가 없고 다양한 병렬화 도구를 지원함으로써 다가오는 병렬 프로그래밍 시대에 적합한 언어라 할 수 있다. 이때 Haskell 병렬 프로그램의 성능은 메모리 재사용(Garbage Collection) 시간에 큰 영향을 받는다. 그래서 Haskell 병렬 프로그램의 성능 향상, 분석을 위한 메모리 프로파일링 도구가 필요하다. 이미 Haskell이 제공하는 메모리 프로파일링 도구로 ghc-gc-tune이 있지만 실행 속도 측면에서 개선이 필요하다. 본 연구에서는 분할 정복법을 이용해서 매 단계마다 탐색 영역을 4분의 1로 줄이도록 ghc-gc-tune을 개선했다. 개선된 ghc-gc-tune을 극대 독립 집합 프로그램과 K-means 프로그램에 적용한 결과, 평균 98%의 정확도로 실행 시간을 평균 7.78배 단축했다.
-
차량의 블랙박스와 CCTV, 드론 등 다양한 채널에서 촬영된 영상의 증가로, 차량 및 교통 상황과 관련된 데이터의 양 또한 폭발적으로 증가하고 있다. 본 연구에서는 이러한 데이터들의 고속 처리를 위해, 실시간 메시지 분산처리 시스템인 아파치 카프카를 활용하여 블랙박스 영상의 프레임을 여러 노드에 분배하였다. 또한, 각각의 노드에 들어온 블랙박스 영상의 프레임을 입력으로 하여, 영상처리 기법을 통한 차량 번호판의 지역화와 문자 분할 및 이를 인식하기 위한 연구를 수행하였다.
-
인터넷과 클라우드 서비스 사용이 증가하면서 패킷의 양과 사이버 위협이 증가하였다. 본 논문에서는 빅데이터를 처리하기 위해 사용되는 NoSQL을 보안이벤트의 신속한 처리를 위한 침입탐지시스템에 적용하였다. 다양한 데이터 모델 유형의 NoSQL 데이터베이스 중에서 빅데이터 보안이벤트를 처리하는데 가장 적합한 시스템을 찾기 위해 세 가지 유형의 Snort 룰 기반 보안이벤트 분산 처리 프로토타입 시스템들을 구축하였고 각 시스템의 성능을 평가하였다. 그 결과로 MongoDB 기반의 보안이벤트 분산 처리 시스템이 가장 속도가 빠른 것을 확인하였다.
-
최근 빅 데이터를 이용한 시스템들이 여러 분야에서 활발히 이용되기 시작하면서 대표적인 빅 데이터 저장 및 처리 플랫폼인 하둡(Hadoop)의 기술적 단점을 보완할 수 있는 분산 시스템 플랫폼 스파크(Apache Spark)가 등장하였다. 본 플랫폼을 바탕으로 슬레이브 노드들에게 작업을 분산하여 대용량 연산을 수행한다. 하지만 요구하는 성능을 내기 위해 어느 정도 규모의 슬레이브 노드가 필요한지, 각각의 컴퓨팅 능력은 얼마나 필요한지를 예측하는데 어려움이 있다. 본 논문에서는 스파크에서 원하는 성능을 내기 위해 어떤 조건을 충족해야 하는지, 현재 환경에서는 어느 정도 성능을 낼 수 있는지 실험을 통해 모델을 만들어 예측한다.
-
As part of overseas defense program of the US's Trump administration, the military allies were asked to cover partial operation costs for the weaponry deployed at the US bases in their countries. This raised the Korean government's, as well as defense industry's interest in constructing a tactical/strategic communication network and investments are being made actively. Thus, in this study, the performances of WiMAX and WLAN have been compared and a tactical/strategic communication network has been constructed for simulation by using OPNET. As a result, the simulation for the network using combat tanks was successful. An average communication distance that can be achieved by WLAN in open terrain is about 200m as it has been designed on the premise of short-range wireless communications. When the distance was increased to 1km, the tanks could not receive data. By contrast, it was able to confirm that the WiMAX-based network has allowed smooth communications at the same distance. Based on this result, it can be concluded that using WiMAX for tactical operations will have much more merit than adopting WLAN as far as the distance is concerned.
-
본 논문은 기존 국내의 ITS방식인 DSRC의 단점을 보완하기 위해 무선전송 기술인 WAVE를 적용한 WAVE/DSRC 플랫폼 기술 연구에 대해 소개한다. 우선, WAVE/DSRC플랫폼의 소프트웨어 구성도와 그에 따른 WAVE 및 DSRC 태스크 동작 구조 및 컨트롤러에 대해 기술하였다. WAVE/DSRC플랫폼을 적용하여 기존의 ITS방식인 DSRC의 단점을 보완하여 보다 정확하고 신뢰성있는 서비스를 제공 할 수 있다.
-
본 논문에서는 휘어지거나 굴곡진 array인 3차원 conformal array의 beam pattern을 보정하고자 기존의 2차원에서 3차원으로 확장한 interpolation technique과 compressive sensing을 이용하여 3-D uniform rectangular array(3-D URA)에 적용하는 방법을 연구하였다. 시뮬레이션 결과는 compressive sensing이 interpolation technique보다 우수한 특성을 보여준다.
-
본 논문은 스마트기기용 선박 안전 모니터링 시스템을 위한 AIS(Automatic Identification System) 메시지 처리 방법과 AIS-PPWC(Pilot Plug to Wi-fi Converter) 개발에 대한 내용을 다룬다. 해상 접안 모니터링 서비스를 제공하는 스마트기기 기반의 앱은 레저용 요트와 같은 non-solas 선박에 최적화되어 있는 class B만을 다루기 때문에 AIS class A를 사용하는 solas 선박에서 사용할 경우 자선위치 정보가 나타나지 않는 문제점이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 class A 신호 체계를 따르는 solas 선박에서도 기존 해상 모니터링 스마트앱에서 자선 정보를 확인할 수 있는 AIS 메시지 처리 기법과 이러한 기능을 포함한 PPWC 개발에 대한 내용을 제안한다.
-
IoT(Internet of Thing)기술의 발전으로 다양한 분야에서 라즈베리파이(Raspberry Pi)와 같은 경량시스템으로, 실생활에 유용하게 사용될 수 있는 비전문 시스템에 대한 다양한 형태의 기술이 선보이고 있다. 한 예로, 스마트팜(Smart farm)분야에서는 다양한 온실 형태로 과실류를 재배하고 있으며, 보다 전문적인 챔버(Chamber)형태의 시스템으로는 관엽식물/채소/알뿌리식물/인삼 등 다양한 식물류에서 사용되어 질 수 있다. 이에 본 논문에서는 챔버 시스템 상에 서버와의 연결 없이 정해진 생육 규칙에 따라 자동으로 제어 되는 라즈베리파이 엣지(Edge)에 기반한 챔버 제어 시스템에 대한 연구를 담고 있다.
-
최근 급격히 증가한 모바일 기기와 Over The Top (OTT) 서비스의 활성화로 인하여 CMM 기반의 LTE/EPC 네트워크에 과다한 데이터/제어 트래픽의 수용이 힘들어지는 문제가 중요 이슈로 부각되고 있다. 이를 해결하기 위하여 IETF는 Distributed Mobility Management (DMM) 기반의 이동성 관리 방안을 제안하였다. 하지만 DMM 기술은 중앙의 트래픽 부하 분산에 초점을 두고 있어 단말의 이동과 관련하여 발생하는 과다한 제어 트래픽 수용에 관한 문제를 해결하기에는 부족하다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 SDN 기반으로 CMM과 DMM을 함께 이용하는 HMM (Hybrid Mobility Management) LTE/ECP 네트워크 모델을 제시한다. 또한 HMM 기반의 LTE/EPC 네트워크 모델은 CMM 및 DMM 기법의 선택을 위해 단말의 이동성과 PDN 연결의 개수를 고려한 선택방안을 제시하며, 제안하는 HMM 기반의 LTE/EPC 네트워크 구조에서의 데이터 트래픽 부하량과 단말의 이동성과 PDN 연결 개수에 따라 제어 트래픽의 양을 비교하는 그래프를 제시하며 제안하는 네트워크 모델의 타당성을 입증한다.
-
제 4차 산업혁명의 등장으로 다양한 기술들이 다양한 기술들이 주목받고 있으며, 이 중에서 가장 주목 받고 있는 기술은 빅 데이터 기술이다. 이에 따라 최근 빅 데이터를 이용하기 위한 기업들이 크게 증가하고 있고, 해당 기업들을 위해서 방대한 데이터를 빠르게 전송 및 처리할 수 있는 고성능 네트워킹의 필요성이 증가하고 있다. 데이터의 전송과 처리 속도를 향상시키는 직접적인 방안으로 물리적인 네트워크 장비를 증설할 수 있지만 이는 상당한 비용의 증가를 초래하므로, 이를 해결하기 위해 네트워크 가상화 기술이 대두되었다. 하지만 네트워크 가상화 기술은 네트워크의 성능을 보장할 수 없다는 문제점을 가진다. 이러한 문제가 발생하는 주된 이유는 서버의 운영체제 커널 단에서 패킷을 처리하는 과정에서 성능을 저하시키는 요소들이 다수 존재하기 때문이며, 이를 해결하기 위해 나타난 기술이 패킷가속화기술이다. 본 논문에서는 개방형가상스위치 기반의 패킷가속화기술을 적용한 실험환경을 구성한 후, 이를 통해 가상 스위치 기반의 성능 시험과 패킷가속화기술을 이용한 서비스 체이닝 기술에 대한 성능 시험을 수행했다. 그리고 두 가지 시험을 통해 패킷가속화기술의 안정성과 성능을 검증하였다.
-
스마트폰이나 노트북 등 무선 단말기는 가까운 AP를 통하여 인터넷에 접속하게 된다. 만약 이 무선 단말기가 이동하여 이전의 AP와 멀어지고 새로운 AP에 다가가면 이 단말기는 AP를 변경하는 절차를 따라야하는데 이를 핸드오버라 한다. 핸드오버가 일어날 때 새로운 AP에서는 이동 단말기가 정당한 것인지를 검증하여 끊김 없는 통신 환경을 제공한다. 이 논문에서는 끊김 없는 핸드오버 환경 구현을 목표로 하는 연구과제에 연구 보조원으로 참여하여 여러 번의 수행착오를 거쳐 터득한 공개 소프트웨어 기반 인증 서버 구축 과정을 발표한다.
-
최근 에너지 시장에 많은 변화가 일어나면서 국내 에너지 수급 현황에도 큰 영향을 끼치고 있다[1-2]. 발전소의 블랙 다운시 Battery Panel에서 전원을 공급받아 DC MOTOR를 기동하여 중요한 시설에 전원을 공급한다. 따라서 본 논문에서는 PSIM 시뮬레이션을 이용하여 37kW급 DC MOTOR 기동제어를 시뮬레이션 하였다. 시뮬레이션 결과 초기 기동 전류는 정격전류 170A의 200% 이내에서 동작해야 하는 조건을 만족 시켰다.
-
본 연구는 기존 국내 시장에서 꾸준히 사용되고 있는 코드 분석 장비의 단점으로 지적된 노후화로 인해 최신의 Format에 대응이 힘들며 통신 Interface도 확보되지 못해 PC와의 연동도 극히 제한적이고 생산성 확보에 한계가 있다. 본 리모컨 통합검사기는 리모컨 검사에 필요한 전원 공급, 동작 전류 측정, 코드 분석을 일원화하여 하나의 자동화장치에서 사용할 수 있도록 하는 것이며, 종전의 장비들과는 달리 고해상도 디스플레이와 프로세서를 자체 채용하여 PC없이 Stand-Alone으로 이러한 조작과 검사를 진행할 수 한다. 즉 성능검사에 필요한 전 스텝을 하나의 장비에 일원화하여 검사 LOSS를 최소화하고 신뢰성을 높여 생산성 증대에 기여할 수 있도록 설계되었다.
-
최근 다양한 사물인터넷 장비들의 개발 및 도입이 확산됨에 따라, 도입된 장비들에 대한 관리의 중요성이 나날이 부각되고 있다. 현재 이러한 사물인터넷 환경을 구성하고 있는 다수의 장비들을 효과적으로 관리할 수 있는 다양한 관리장비들이 출시되어 있지만, 이 중 가장 범용적으로 사용되고 있는 장비는 스마트폰이다. 스마트폰은 언제 어디서나 사용할 수 있다는 장점이 있지만, 관리되는 장비의 특성에 따라 스마트폰으로 원격지에서 특정 장비를 관리하게 될 경우 보안 및 장비상태의 정확한 확인 등의 측면에서 많은 위험성을 내포하게 된다. 때문에, 본 논문에서는 스마트폰을 이용하되 특정 위치 또는 범위를 벗어나는 경우에는 사용자가 관리장비에 접근할 수 없도록 하여, 잠재적인 위험성을 미연에 방지할 수 있는 시스템을 제안한다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해, 본 논문에서 제안하는 시스템은 안드로이드 디바이스에서 사용가능한 센서 기술들을 활용하여, 특정 지역 및 범위 내에서만 관리장비에 접근할 수 있도록 하는 솔루션을 내재하고 있으며, 이를 실제로 모바일 기반 승강기 보수작업용 컴퓨터의 인증 및 권한부여 시스템에 적용하여, 제안 시스템의 우수성을 검증하였다.
-
무선 센서 네트워크에서 센서 노드는 한정된 에너지를 가진다. 이에 센서 노드의 전송 에너지의 효율을 높여 네트워크의 수명을 연장하는 것이 중요하다. 무선 센서 네트워크에서 LEACH는 클러스터 헤드가 난수를 이용한 확률값으로 선출하여 주변 노드들과 함께 클러스터를 구성한다. 그러나 노드들이 베이스 스테이션과 클러스터 헤드 사이에 존재할 경우 클러스터 헤드로 데이터를 전송하게 되므로, 베이스 스테이션의 역방향으로 전송하게 된다. 이는 역방향 전송을 받은 클러스터 헤드가 다시 베이스 스테이션에 데이터를 전송하게 되어 불필요한 에너지를 소비한다. 본 논문에서는 LEACH의 불필요한 전송 에너지의 소비를 줄이기 위하여 D-LEACH를 제안한다. D-LEACH는 센서 노드와 베이스 스테이션 그리고 클러스터 헤드 사이의 거리를 계산하여 직접 전송하거나 멀티 홉 전송으로 데이터의 전송방향을 베이스 스테이션이 위치한 방향으로만 전송하게 함으로 전송 에너지 효율을 높인다.
-
본 논문에서는 컴퓨팅의 응용시스템인 센서 통신과 제스쳐 인식을 이용하여 드론을 제약 없이 조작할 수 있다. 개인이나 기업과 정부 모두에게 새로운 가능성과 기회를 제공하여 상업적 가치 창출할 수 있을 것으로 예상된다.
-
세계적으로 에너지 과다 사용으로 인한 비상사태가 발생하면서 에너지 절감, 그린 에너지에 대한 관심이 증가하고 있다. 특히 블루투스 기반의 네트워크 구성을 통해 중앙 조명 제어가 이루어지고 있다. 그러나 블루투스는 저전력 기술 중 높은 전력을 소모하기 때문에 조명기기가 증가할수록 전력사용량이 증가하기 때문에 저전력을 유지하기 어렵다는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 Zigbee 기술을 기반으로 조명기기를 제어할 수 있는 시스템을 설계하였다.
-
많은 사람이 스마트폰을 소유하고 어디에서나 스마트폰 사용 모습을 볼 수 있을 만큼 스마트폰의 사용이 일상화되어 가고 있다. 스마트폰 사용 중 특히 모바일게임은 스마트폰이 보급된 이후 꾸준히 성장해온 시장으로 많은 게임이 있다. 그 가운데 국내 모바일 게임 시장에서 인기가 있는 게임은 RPG(Role Playing Game)게임이다. RPG 게임은 게임의 재미를 위하여 오랜 시간 성장이 필요하고, 자동기능을 통해 게임을 즐기기보다는 성장에 주목적을 두고 게임을 하고 있다. 이에 본 논문에서는 간단한 조작만으로 게임을 즐길 수 있는 아케이드 게임을 설계하고 Unity를 사용하여 이를 구현하였다.
-
스마트폰의 사용량 증가와 함께 일상생활에 편리함을 주는 다양한 종류의 어플리케이션이 개발되고 있다. 생활에 편리함을 주는 어플리케이션 가운데 특히 특정한 장소를 예약하는 어플리케이션의 증가가 많다. 본 논문은 병원예약을 필요로 하는 모든 연령층을 위하여 병원 예약 어플리케이션을 설계하고 이를 구현하였다. 본 논문에서 개발한 병원예약 어플리케이션은 GPS 기능을 사용하여 어플리케이션 이용자에게 장소나 시간의 제약 없이 정보를 제공하고, 주변에 있는 병원을 찾는 사용자에게 신속한 예약이 가능하도록 설계하였다. 본 어플리케이션 사용으로 병원 예약을 필요로 하는 사용자에게 다양한 정보와 편리함을 제공할 것으로 기대한다.
-
본 논문에서는 실생활에서 식품을 취급하는 대학생 및 독립거주자를 위한 식품 안전관리 시스템을 설계하고 이를 구현하였다. 사용자는 실시간 등록 및 스캔을 통하여 신뢰성 있는 식품관리가 가능하고 알람을 통하여 유통기한의 경과여부를 알 수 있도록 구현 하였다. 본 논문에서 구현한 어플리케이션의 사용으로 개인 생활건상 향상 및 경제적 절약효과를 기대하는 것이 가능하다.
-
본 논문은 지역에 관심이 많은 사용자들이 실시간으로 모바일 웹페이지 형태의 뉴스를 제공 받을 수 있는 시스템을 설계하고 이를 제작하였다. 사용자는 실시간으로 본인이 위치한 지역을 대상으로 종합되어지는 뉴스를 모바일 웹페이지 형태의 오브젝트로 제공받는다. 본 연구를 통해 지역 관심도 향상 및 지역 개발 촉진 및 관광시설 피드백 활성화 효과의 기대가 가능하다.
-
본 논문은 5G 네트워크의 주요 요구사항인 1ms 이내의 지연 시간을 만족하기 위해 새로운 SDN 기반 핸드오버 방식을 제안한다. UE로부터 이동성 정보와 BS의 상태 정보를 SDN 컨트롤러가 수집하고 가공된 데이터를 이용하여 다음 셀을 예측한다. 이 때, 셀 예측 시 계산량을 줄이기 위해 LP 문제 해결 기법을 적용한다. 또한, 예측된 셀에 대해 채널을 선 할당 하여 핸드오버 소요 시간을 줄이고 빠르고, 끊김 없는 서비스를 제공하게 된다. 실험을 통해 제안 방법은 이동 방향에 따라 신호 세기, 체류시간이 길고 셀의 부하가 적은 셀을 찾아냄을 알 수 있다.
-
개인적인 활동들 전반에 걸쳐 스마트폰이 PC를 대체하고 있는 것으로 조사되었다. 스마트폰 사용자의 증가와 함께 다양한 어플리케이션이 개발되고 있고, 알람 어플리케이션은 혼자서 생활하는 시간이 많은 현대인들에게는 꼭 필요한 어플리케이션 가운데 하나이다. 이에 본 논문에서는 현대인들의 생활 패턴을 고려하여 기본적인 알람기능에 빅데이터를 이용한 알람음악 랭킹 제공, 날씨와 교통정보 제공, 일정관리 기능 등을 추가한 '빅데이터를 이용한 스마트 알람 시스템'을 개발하였다. 본 논문에서 개발한 어플리케이션은 바쁜 현대인의 아침시간에 여러 개의 어플리케이션을 사용할 필요가 없도록 사용자 편리성을 높인 알람 어플리케이션으로 개발하였다.
-
불면증이란 만성 불면증을 이야기하며 한 달 이상 지속되는 증상을 의미한다. 한국인의 약 15~20%가 만성불면증으로 고생을 하고 있으며 불면증으로 인한 치료인원과 치료비는 매년 증가하고 있는 것으로 나타났다. 불면증의 원인으로는 여러 가지 생각이나 걱정거리 때문에 잠을 못 자기도 하고 다른 이유가 있는 경우들도 있다. 이에 본 논문에서는 마음의 안정을 얻고 편안한 수면을 도와주는 ASMR을 재생할 수 있는 어플리케이션을 설계하고 이를 구현함으로써 현대인의 수면에 조금이나마 도움을 주고자 한다.
-
증강현실이란 가상현실을 활용하되 현실세계에 가상현실을 일부 겹쳐 보이게 하는 컴퓨터 그래픽 기법으로, 본 논문에서는 증강현실을 활용하여 여행 가이드북을 설계하고 구현하였다. 스탬프 투어 기능은 별도의 템플릿이나 종이 없이 스마트 폰 어플리케이션만으로 증강현실로 보이는 스탬프를 터치하는 방식으로 스탬프를 모을 수 있게 설계하였다. 문화재 해설 기능의 경우 궁 혹은 박물관 내에서 활용이 가능하며, 가상현실로 궁의 각 시설이나 문화재의 제작 목적, 사용방법에 대해서 영상으로 제공하여 이해도와 관심도를 높일 수 있다는 특징이 있다. 두 기능 모두 스마트 폰 어플리케이션 설치만으로 가능한 기능으로 시간의 제약이나 특별한 장비 없이 가상현실로 활용한 여행을 할 수 있다는 점에서 사용자에게 편리함을 줄 수 있다.
-
최근 모바일 컴퓨팅은 어플리케이션 실행, 이미지 처리, 동영상 인코딩, 게임 등의 모바일 컴퓨팅 작업 처리를 위한 높은 성능의 컴퓨팅 능력을 요구한다. 모바일 컴퓨팅의 성능을 향상하기 위해 모바일 클라우드 컴퓨팅(Mobile Cloud Computing)을 도입하였다. 기존 모바일 클라우드 컴퓨팅에서는 모바일 컴퓨팅 작업의 처리를 위해 고-성능 컴퓨팅(High-Performance Computing)방법을 적용한 오프로드가 연구되고 있다. 고-성능 컴퓨팅의 목적은 단일작업의 처리속도 향상이므로 다중 작업처리를 위한 모바일 클라우드 컴퓨팅에는 적합하지 않다. 또한 고-성능 컴퓨팅은 모바일 클라우드 사용자에게 동등한 컴퓨팅 성능을 제공하지 못하는 문제점을 내재한다. 본 논문에서는 모바일 클라우드 컴퓨팅 기반 다중 작업 처리를 위한 Multitasking Mechanism for High-Throughput Computing(M2-HTC)을 제안한다. M2-HTC는 모바일 클라우드에서 처리중인 작업과 사용 가능한 컴퓨팅 리소스를 활용하여 다중 모바일 컴퓨팅 작업의 처리시간을 최소화하는 기법이다.
-
최근 모바일 디바이스 대상 애플리케이션이 급속도로 성장하며 모바일 컴퓨팅과 클라우드 컴퓨팅을 결합한 모바일 클라우드 컴퓨팅의 패러다임이 확산되고 있다. 한편 사물인터넷이 확산되며 다양한 센서 데이터를 수집할 수 있는 사물인터넷 디바이스를 통한 클라우드 컴퓨팅의 필요성이 증가하고 있다. 이러한 IoT 디바이스는 적지 않은 컴퓨팅 성능을 가지고 있음에도 불구하고 대부분 비교적 저수준의 컴퓨팅을 수행하거나 많은 시간을 유휴 리소스의 형태로 낭비하고 있는 실정이다. 본 논문에서는 IoT 디바이스의 리소스를 통합해 모바일 클라우드 컴퓨팅 인프라의 구축 및 운영을 위한 스킴 IDRIS(IoT device's Resource Integration Scheme)를 제안한다. IDRIS는 IoT 디바이스를 통해 수집한 센서 데이터의 처리를 외부 클라우드의 원격 서버가 아닌 사용자가 구성한 개인 모바일 클라우드를 통해 컴퓨팅을 수행할 수 있도록 하는 스킴을 제공한다.
-
ICT 산업의 패러다임은 인터넷 중심에서 모바일 중심으로 빠르게 변화하고 있다. 이로 인해 모바일 서비스에 대한 관심이 높아지고 범위가 늘어나고 있으며, 새로운 모바일 어플리케이션을 제공하여 제품을 홍보하고 있다. 본 논문에서는 천연 염색 정보를 언제 어디서나 편리하게 제공하기 위한 모바일 어플리케이션을 설계한다. 이 모바일 어플리케이션은 천연염색 관련 자원, 색채, 염색 섬유원단, 제품 중심으로 정보를 제공한다.
-
Virtualization was devised as a resource management and optimization technique for mainframes having scaleless computing capabilities. The resource scaling can be done with a variety of virtualization methods such as VM creation, deletion, and migration. In this paper, we designed to achieve the load balancing, several load balancing schemes such as Minimum Execution Time (MET), Min-Min scheduling, Cloud Analyst have been reported in literature in addition to a comprehensive study on First Come First Serve (FCFS) and Round-robin schedulers.
-
관성 센서 기반 행위인지는 스마트폰과 웨어러블 밴드 등의 출현으로 보다 간편한 방법으로 행위인지가 가능해졌다. 현재 대부분의 행위인지 서비스나 연구들은 단일 행위의 결론만을 도출하고 있으나, 이러한 방식은 한 행위에서 한 가지 동작밖에 취할 수 없는 경우에는 문제가 없지만 두 가지 이상의 동작이 합쳐진 경우에 어떤 행위를 최종 결론으로 도출해야 하는지에 대한 문제점을 내포한다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 세 개의 센서 기기 (스마트폰, 스마트워치, 웨어러블 센서)를 이용한 멀티 레이블 행위인지를 제안한다. 스마트폰은 신체 전반적인 움직임 탐지를 위하여 소지위치가 정해지지 않은 비고정식 센서의 보조적인 역할을 수행한다. 스마트워치는 사용자가 주로 사용하는 손의 손목, 그리고 웨어러블 센서는 사용자의 허벅지에 부착되어 각각 상하체의 움직임을 파악한다. 이후 각 기기에서 도출된 결론에 Majority Weighted Voting 기법을 적용하여 단일 혹은 멀티 레이블의 최종 행위를 도출한다.
-
최근, 모바일 디바이스 성능 고도화로 인해 내장된 컴퓨팅 및 스토리지 자원을 이용한 다양한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 모바일 디바이스내 제한된 배터리량으로 인해 개발된 많은 어플리케이션을 동작하는 데 원활하지 못한 문제점을 가진다. 최근 연구는 어플리케이션의 몰입감 및 모바일 디바이스의 자체 성능 최적화에 대한 연구가 집중되어 있다. 현재, 분산된 모바일 디바이스내 비가용 유휴 자원을 활용한 연구가 미흡한 단계로 모바일 디바이스의 자원 고가용성을 위한 자원 관리 연구가 필요하다. 기존에 모바일 자원 통합 기법인 Mobile Resource Management(MRM)가 연구되었지만, 작업량 증가에 따라 인프라내 특정 모바일 디바이스의 배터리 소모가 급격히 소모되는 문제점을 내재한다. 따라서 본 논문에서는 MRM 인프라내 특정 모바일 디바이스의 급격한 배터리 소모 방지를 위해 모의적으로 모바일 디바이스 연결 및 작업 수행하여 최적의 작업 분배를 위한 MBC-Sim을 제안한다.
-
본 연구는 미래 전장단말기와 무전기간 지휘관(자) 및 무전병 간 유선 연동에 따른 전투행동의 제한사항을 극복하기 위한 방법으로 강구되고 있는 무선(Bluetooth)을 이용한 데이터 전송 방법 중 Bluetooth의 세부 Profile과 전송 효율을 극대화하기 위한 최대 패킷크기, 분할 전송 간 패킷 전송 간격 등을 구체화하여 군 운용적으로 활용이 가능한지를 시험을 통해 검증하였다. 그 결과 Profile은 가장 보편적인 SPP를 적용하고, 응용계층에서 활용 가능한 최대 패킷 크기는 시험을 통해 1KB가 적정함을 확인하였다. 또한, 정지영상처럼 사이즈가 큰 데이터에 대한 분할 전송 간 패킷 전송 시간은 100ms로 설정함이 적절함을 확인하였다. 위 연구결과는 미래 전장단말기와 무전기 간 무선연동에서 즉각 적용이 가능할 것으로 판단된다.
-
정보통신기술(ICT)의 발전으로 원격지에서 고속으로 HPC(High Performance Computing) 서비스를 이용할 수 있게 되었지만, HPC 서비스 환경을 대상으로 하는 사이버 공격도 끊이지 않고 발생하고 있다. 본 논문에서는 슈퍼컴퓨터 4호기 서비스 환경에서 탐지/차단된 사이버 공격 증가 추이를 살펴보고, 2016년 사이버 공격 탐지 데이터와 슈퍼컴퓨팅서비스 네트워크 내부로 유입된 트래픽 데이터를 분석하여 급격히 증가한 공격지 IP 주소의 분포 및 특징을 확인한다.
-
최근 무선 네트워크의 발달로 카페나 대학교, 지하철 등 대부분 공간에서 무선 공유기를 통해 WIFI 서비스가 제공되고 있다. 무선 공유기는 IEEE의 표준 프로토콜인 802.11을 사용하는데, 이 프로토콜의 상용화된 버전인 802.11n의 관리 프레임은 암호화되어 있지 않아 쉽게 악용될 수 있다. 이는 Rogue AP, 비밀번호 크래킹 등 다른 공격으로의 발판이 될 수 있으며 이에 따라 보안에 위협이 될 수 있다. 본 논문에서는 파이썬을 이용해 이러한 취약점에 대해 공격하는 과정을 분석하고 이를 통해 발생할 수 있는 취약점과 대책에 대해 논의할 것이다.
-
합법적 감청(LI: Lawful Interception)이란, 합법적으로 음성 통신 내용 및 데이터와 그와 관련된 일련의 정보를 수집하는 활동을 말한다. 그러나 IP 기반의 4G-LTE 네트워크와 다수의 사업자망을 이동하는 과정에서 발생되는 반복적인 법원의 영장 재발부 절차는 합법적 감청의 연속성을 저해하는 요소가 되어왔다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 재발부 과정을 생략하고, 기존 영장 그대로 다음 국가나 네트워크 사업자에게 전달하는 방식이 제안되었지만, 보안성에 대한 문제가 여전히 존재한다. 본 연구에서는 블록체인 기반의 분산 데이터베이스 상에서 디지털 영장을 발부함으로써 영장의 재발부 과정을 거치지 않으면서도 보안성이 높고 안전하게 연속적인 합법적 감청을 수행할 수 있는 모델을 제안한다.
-
정보통신 기술이 발달하여 삶의 질을 높여주는 반면 미흡한 보안정책과 다양하고 강력한 해킹 기술들로 인한 피해가 늘어나는 추세이다. 이러한 해킹 피해 규모는 점차 커지게 되어 국가기반시설까지 영향을 미치고 있다. 본 논문은 어떠한 시스템에 사이버 공격이 행해졌을 때, 디지털 포렌식 기술과 공격트리를 융합하여 그 공격의 방법과 경로를 밝혀주는 기술에 대한 내용이다. 제안하는 기술은 각 기관의 특성에 맞게 해킹의 경로나 방법을 사용자에게 알리는 기능을 갖추었기 때문에 기관의 시스템 및 네트워크의 피해를 평가하는데 도움이 되며 그에 따른 솔루션들이 빠르게 결정될 것으로 기대된다.
-
정보통신 시스템이 나날이 발전하고 거대화되면서 해킹시도 또한 기하급수적으로 늘어나고 있다. 그러나 해킹 시도의 대다수는 성공으로 이어지지 않고, 단순의 탐색 경우가 대다수이다. 따라서 미수로 끝난 공격에서 공격 경로 및 공격 목표를 예측함으로써 추가적인 공격에 대비할 수 있는 시스템을 구축할 필요성이 있다. 그러므로 본 논문에서는 포렌식 분석, 해커의 문서, 보안 보고서 등을 토대로 공격 행위, 공격 결과 및 목표 등과 같은 공격 정보를 수집하고 공격트리를 만들어 레지스트리 정보, 프로세스 정보, 보안 로그 등과 같은 시스템 정보를 토대로 공격 목표를 찾는 시스템을 제안한다.
-
최근 휴대전화 문자스팸 차단 강화로 인한 풍선효과로 휴대전화 음성스팸이 지속적으로 증가하고 있고, 2015년 3월부터는 음성스팸 건수가 문자스팸 건수를 역전해서 급속도로 증가하고 있어 효율적으로 음성스팸을 차단할 수 있는 시스템 구축의 필요성이 대두되고 있다. 이에, 음성스팸 신고번호와 음성스팸 가상 트랩(실제 존재하지 않는 가상의 휴대전화번호를 적용)을 통해 탐지된 내용을 기반으로 음성스팸 전화번호 차단리스트를 생성하고 이를 이통사에게 제공하여 일정기간 동안 음성호를 차단하는 음성스팸 실시간 차단시스템을 설계하고자 한다.
-
최근 국방부는 우리 군이 운영하는 내부망이 해킹에 의해 공격당한 사실을 발표했다. 국방부는 내부망은 외부와의 망 분리를 통해 안전하게 관리되고 있다고 밝혔지만, 이번 사건으로 군에서 사용하는 내부망에도 악성코드 공격이 가능한 취약점이 존재한다는 사실이 밝혀졌다. 본 논문에서는 국방부에서 사용되는 내부망과 일반적으로 사용하는 외부망에서도 보안을 강화할 수 있는 시스템을 개발했다. 본 시스템은 공격 등급을 적용한 트리를 생성하여 일정 수준이 되면 사용자에게 알리고 공격에 이르기 전에 시스템 단에서 차단이 가능하다. 본 논문에서 개발한 시스템을 사용하면 중요한 국가기밀자료나 지적 재산이 높은 자료를 가진 국가 및 기업들이 데이터를 보호 할 수 있고 시스템이 파괴당하는 것을 사전에 방지하여 물리적인 측면도 이점을 얻을 수 있다.
-
최근 컴퓨터 네트워크를 활용하는 다양한 기기들이 개발되고 급격히 확산되면서, 컴퓨터 네크워크는 전보다 많은 보안문제에 직면하게 되었다. 이에 따라 네트워크 보안을 위한 침입탐지시스템의 필요성이 대두된다. 침입탐지시스템을 구현하기 위한 대표적인 데이터 셋으로는 KDD CUP 99(KDD'99)와 이후 KDD'99의 문제점을 보완하여 공개된 NSL-KDD가 있다. 본 논문에서는 KDD'99와 NSL-KDD를 소개하고 인공신경망을 통해 두 데이터 셋을 비교 분석하였다. Multi-Layer Perceptron을 사용해 데이터 셋을 분석해본 결과, KDD'99는 전체 정확도에서 더 높은 결과를 얻은 반면 공격 별 탐지 정확도 면에서는 NSL-KDD에 뒤쳐졌다.
-
컴퓨터 기술이 발전하면서 현대사회에서의 정보의 중요도와 의존도가 나날이 증가하고 있다. 정보가 중요해진 만큼 해킹 기술도 다양하고 예측하기 어렵게 만들어지면서 정보사회가 위협받고 있다. 이와 관련된 기술을 이스라엘의 벤구리온대학 내의 사이버보안 연구센터에서 연구했다. 2014년에 개발한 Airhopper는 디스플레이 어댑터에서 출력 시 나오는 주파수를 이용해 데이터를 변조해서 휴대폰으로 수신 할 수 있도록 정보를 추출하는 공격이고, 2016년에 개발한 USBee는 USB 2.0 커넥터를 이용한 장비를 통해서 USB 데이터 와이어를 조작해 특정 주파수를 만들어 무선망을 구축하고 데이터를 추출해 내는 공격이다. 본 논문에서는 이 Airhopper와 USBee 기술을 이용한 사이버 공격 시나리오를 추출하고 이에 대한 예방 및 대응 방안을 제시한다.
-
나날이 증가하는 해킹의 위협에 따라 이를 방어하기 위한 침임 탐지 시스템과 로그 수집 분야에서 많은 연구가 진행되고 있다. 이러한 연구들로 인해 다양한 종류의 침임 탐지 시스템이 생겨났으며, 이는 다양한 종류의 침입 탐지 시스템에서 서로의 단점을 보안할 필요성이 생기게 되었다. 따라서 본 논문에서는 네트워크 기반인 NIDS(Network-based IDS)와 호스트 기반인 HIDS(Host-based IDS)의 장단점을 가진 Hybrid IDS을 구성하기 위해 NIDS와 HIDS의 로그 데이터 통합을 위해 실시간 로그 처리에 특화된 Kafka를 이용하고, 실시간 분석에 Spark Streaming을 이용하여 통합된 로그를 분석하게 되며, 실시간 전송 도중에 발생되는 데이터 유실에 대해 별도로 저장되는 Hadoop의 HDFS에서는 데이터 유실에 대한 보장을 하는 실시간 Hybrid IDS 분석 시스템에 대한 설계를 제안한다.
-
제 4차 산업이 다가오는 이 시점에서 보안이 잘 갖추어진 네트워크 조직에서도 사람과 PC와 같은 단말에 대한 취약점이 드러나면 결국 네트워크 전체가 무너질 수 있다. 그러므로 단말에 대한 보안이 중요시되고 있다. 암호화된 장비를 갖추거나 물리적 망 분리를 한다하여도 사회공학을 통한 보안 위협은 여전히 존재하고 있기 때문이다. 본 논문에서는 사회공학을 통해 사람과 PC와 같은 단말을 통해 침투하고 악성코드를 유포하여 공격 대상의 정보를 수집하는 방법에 대하여 연구한다.
-
인터넷의 발달로 인하여 네트워크 공격이 점차 발전되며 여러 가지 공격 기법들이 생겨나고 이러한 기법들은 혼합하여 사용하는 등 변칙적인 해킹기법들이 생겨나고 있다. 이로 인하여 침입 탐지 시스템(Intrusion Detection System, IDS)은 기존의 알려진 공격에 대해서만 탐지하고 변칙된 새로운 패턴의 공격을 탐지하지 못하는 경우가 생겨나고 있다. 이 문제에 적합한 해결책을 찾고자 여러 가지 알고리즘들이 연구되었고, 아직도 활발히 진행되고 있다. 본 글에서는 이러한 연구된 알고리즘들을 비교해 보았고 효율적인 방법을 제안한다.
-
ICT산업의 발전과 전자상거래의 대중화에 따라 정보시스템에 대한 지능 고도화 된 사이버위협이 증가되고 있고, 개인 및 기업정보 유출의 피해규모가 커짐에 따라 정보보호의 중요성이 한층 더 부각되고 있다. 이미 세계 각국에서는 ISO27001, BS10012 등 정보보호 관리 제도를 구축하여 운영하고 있다. 이에 국내에서도 미래창조과학부 주관 정보보호 관리체계(ISMS:Information Security Management System) 인증제도를 비롯한 정보보호 제도를 구축하여 기업 정보자산의 안전과 신뢰성 향상 등의 목적으로 자율과 의무 대상을 구분하여 운영하고 있다. 하지만 기업의 규모와 환경, 매출 등에 따라 형평성 있게 구분하지 않은 현재의 정보보호 관리체계 인증제도에는 여러 모순이 존재한다. 통제항목을 비롯한 세부점검항목을 인증 기업을 대상으로 모두 공통으로 적용하기 때문이다. 본 논문에서는 정보 보호 관리체계 인증제도와 유사 인증체계를 비교하여 인증기준 항목을 기업의 규모와 특성에 따라 유형별로 구분하여 적용하는 방안을 연구하였다.
-
최근 기존에 사용하던 패스워드, PIN의 취약성으로 인해 개인정보 유출, 도난 등 다양한 문제가 발생하고 있다. 이를 대체할 목적으로 사람의 신체를 이용한 바이오 인증 기술이 떠오르고 있으며, 많은 연구를 거치고 있다. 그러나 사람의 바이오 정보는 외부에 노출 될 시, 이를 복구할 방법이 없기 때문에 개인정보 보호가 필수적이다. 본 논문에서는 바이오 인식 기술 중 지문을 기반으로 사용자 매칭 기법과 개인 프라이버시 보호를 위한 템플릿 구성방법에 대한 동향을 살펴본다.
-
정보화 사회가 도래함에 따라 정보를 가공, 처리 유통하는 활동이 주를 이루고 정보의 가치는 경제적 가치를 창출하는 요소로 연결됐다. 이와 맞물려 ICT(Information & Communication Technology) 산업이 발전함에 따라 정보를 디지털 데이터 형식으로 저장관리 한다. 이러한 이유로 디지털 정보를 노리는 악성 행위들이 디지털 세상에서 문제가 되고 있다. 그중 사용자의 동의 없이 컴퓨터에 불법으로 설치되어 사용자의 디지털 파일(정보)를 인질로 잡아 금전적인 요구를 하는 악성 프로그램인 랜섬웨어의 피해는 날로 증가하고 있다.[1]. 본 논문에서는 운영체제의 시스템 콜 후킹을 통한 읽기/쓰기 권한을 제한함으로써 다양한 종류의 랜섬웨어 중 파일 암호화 기반 랜섬웨어로부터 사용자가 선택적으로 파일을 보호할 수 있는 방안을 제시하려 한다.
-
최근 스마트폰 및 스마트 디바이스 및 가전제품의 폭발적인 보급으로 현대인의 삶이 편리하게 바뀌고 있다. 스마트폰을 기점으로 다양한 형태의 테블릿, 스마트 TV, 스마트 냉장고, 에어컨 등 새로운 기기의 출연으로 가정에서의 삶이 변화되고 있으며 이러한 디바이스를 이용해 새로운 스마트 홈 서비스를 제공하고 하고 있다. 하지만, 이러한 서비스는 스마트 홈 보안이 적용되지 않기 때문에 개인정보의 유출이나 가전제품 해킹으로 인한 금전적 손실 등의 피해를 입을 수 있다. 따라서 주변 환경이 스마트 홈에 적용될 경우 스마트 디바이스와 같이 보안에 대한 고려가 필요하다. 스마트 홈에서 발생할 수 있는 보안 요구사항에 대해 살펴보고 보안 요구사항 중 인증에 초점을 맞추어 연구동향을 분석하고 고찰한다.
-
기존의 엔진제어기(ECU)는 주요 mapping data(ECU에 대응되는 값)들에 대해서 기밀성과 무결성을 제공하는 보호 기법의 부재로 인해 임의적인 튜닝이 가능하다는 특징이 존재하였다. 이로 인해 자칫 잘못된 튜닝이나 악의적인 조작이 발생할 수 있는 여지가 있으며, 이는 차량 엔진 및 조작의 안정성을 떨어뜨림과 동시에 운전자 및 보행자들의 안전을 위협할 수 있다는 문제가 있다. 이에 본 논문에서는 ECU에 적용되는 Firmware의 주요 mapping data를 안전하게 암호화하는 방식을 제안하며, 이 과정에서는 차량의 식별 및 ECU에 mapping 되는 data의 무결성 검증을 위해 인증서를 사용하는 방식을 제안한다. 본 논문의 제안을 통해 주요 mapping data를 안전하게 보호하는 기술을 통해 차량의 안전성을 유지할 수 있다.
-
악성코드 분석을 실제머신에서 진행하는 도중 시스템이 손상될 경우 복원에 어려움이 있다. 이에 따라 역공학 분석가들은 일반적으로 가상환경에서 분석을 진행한다. 가상환경의 경우 실제머신 호스트 운영체제와는 독립되어 있고 악성코드를 발현하여 시스템이 손상이 되더라도 이전 스냅 샷으로 복원하는 것이 용이하기 때문에 가상환경에서 악성행위 동작을 분석한다. 하지만, 최근 들어 악성코드가 점점 지능화되고 있으며 이에 따라 악성코드가 VM(Virtual Machine)환경에서는 동작하지 않는 Anti-VM 기술이 적용된 악성코드가 증가하고 있다. 따라서, 본 논문에서는 가상환경에서 Anti-VM 기술이 적용된 악성코드를 분석할 수 있는 위한 환경 연구를 진행한다. 이에 따라, 악성코드가 가상환경을 탐지하는 기법을 분석하고 각 탐지기법을 방지할 수 있는 방안을 제안한다. 이를 통해 동적분석을 하지 못하도록 하는 분석 방해 지연 기술 중 하나인 Anti-VM 기술이 적용된 악성코드의 분석 결과를 향상 시키는 것을 목표로 한다.
-
최근 모바일 결제 시장의 규모가 2015년 45억 달러에서, 2016년 62억 달러로 성장하며, P2P 거래량도 함께 증가하고 있다. 또한, P2P 결제 시장에 페이팔, 비자와 같은 온라인 결제 업체와 대형은행 뿐만 아니라, 페이스북, 구글, 애플, 삼성 등 IT회사들도 참여하고 있다. 안전하고 편리한 P2P 결제를 위해 다양한 거래 방식이 연구되고 있지만, 다양한 기업 및 은행들의 참여로 인해 서로 다른 방식으로 사용자들이 불편을 겪고 있으며, 모바일 환경의 특성으로 인해 많은 보안위협들이 발생하고 있는 실정이다. 이에 따라, 모바일 환경에서의 P2P 결제를 고려한 통합적인 보안 기술이 개발되어야 하며, 민감 정보라고 할 수 있는 사용자의 계좌번호, 금융거래 관련 정보 등을 보호하기 위한 기술이 필수적이다. 따라서 기존 은행권의 P2P 거래 방법의 문제점을 분석하고 블록체인 시스템과 DHT에 대해 분석한 후, P2P 결제 환경에 적합한 안전한 블록체인 기반 금융 거래 시스템을 연구함으로써, P2P 거래 환경의 안전성을 향상시키고자 한다.
-
클라우드 컴퓨팅 환경은 가상화 인프라를 제공하며 클라우드 서비스 참여자는 이러한 가상화 자원을 사용하여 서비스를 제공 및 활용한다. 그러나, 클라우드 가상화 환경에서의 보안위협이 지속적으로 증가하고 있는 반면, 안전한 클라우드 가상화를 위한 정책 연구는 미비한 실정이다. 이에 따라, 본 논문은 클라우드 가상화 인프라 중 클라우드 네트워크 가상화의 서비스를 안전하게 제공하기 위한 정책 방안을 제안한다. 제안하는 방안에서 클라우드 네트워크 가상화 환경에서 발생 가능한 보안위협을 도출하고 이에 따른 보안요구사항을 도출한다. 결과적으로, 클라우드 네트워크 가상화 서비스를 안전하게 제공하기 위한 정책 마련 시 클라우드 서비스 제공자가 고려해야할 보안요구사항 도출을 목표로 한다.
-
안드로이드 애플리케이션 개발 시 특정 기능을 수행하기 위해 필수적으로 AndroidManifest.xml 파일에 권한을 등록한다. 등록된 권한은 애플리케이션 설치 시 사용자에게 동의를 요구하며 애플리케이션을 설치하기 위해 해당 애플리케이션이 요구하는 사용 권한 모두를 동의해야 한다. 애플리케이션이 요구하는 권한에 동의하지 않을 경우 애플리케이션 설치가 취소되며, 권한 요구에 대한 동의 없이 애플리케이션을 설치할 수 없다. 이러한 이유로 대부분의 사용자는 애플리케이션이 본래의 기능과 맞지 않는 필요 범위 이상으로 요구하는 권한까지도 상세하게 살펴보지 않고 동의하여 본래의 기능과 관계없는 권한을 통해 개인정보 유출, 비정상적인 과금 유발 등 다양한 보안위협이 발생한다. 본 논문에서는 안드로이드 애플리케이션의 APK 파일을 통해 애플리케이션이 요구하는 권한과 실제 애플리케이션이 기능 제공을 위해 사용하는 API 목록을 확인하여 애플리케이션이 필요 범위 이상으로 요구하는 권한을 분석한다. 또한, 애플리케이션 업데이트 시 API 추가로 인해 발생할 수 있는 보안위협을 분석한다. 이를 통해 필요 범위 이상으로 요구하는 권한으로 발생할 수 있는 보안위협에 대해 사전에 인지하여 이를 방지할 수 있도록 한다.
-
IoT 환경에서 사용되는 프로토콜 중 IETF의 CoRE 워킹 그룹에서 채택한 IoT 프로토콜 CoAP가 표준으로 사용되고 있으며 IoT 인증 프로토콜에 대한 연구도 활발하게 이루어지고 있다. CoAP 프로토콜은 저전력, 저용량 메모리 등의 제한된 환경에서 IoT 센서 디바이스들 간의 통신을 지원한다. CoAP 프로토콜은 안전성을 제공하기 위해 DTLS와 함께 사용되는데, 점점 경량화 되어가는 IoT 환경에서 오버헤드가 존재하는 DTLS에 대해 개선되어야 할 사항들이 존재한다. 이를 개선하기 위해 DTLS의 문제점을 해결하기 위한 여러 연구들이 진행되고 있으며, 본 논문에서는 LESS 인증기법을 분석하고 이를 기반으로 보다 향상된 효율성을 제공하는 기법을 제안한다.
-
최근, 기업 및 사용자들은 클라우드 서비스의 필요성에 대한 인식이 확산되고 있다. 반면에 클라우드 보안 기술에 대한 관심의 부재는 클라우드 서비스를 도입하는데 어려움으로 작용하고 있다. 클라우드 컴퓨팅 환경에서는 기존의 컴퓨터 네트워크 환경과 다르게 서버 가상화, 네트워크 가상화, 스토리지 가상화와 같은 부분들이 가상화되어 서비스 및 자원을 공유하여 활용한다. 따라서 가상화 기반 취약점이 발생할 수 있으며 기존 보안장비의 한계점으로 인한 새로운 보안위협이 발생하고 있다. 특히, 방대한 양의 데이터를 클라우드 컴퓨팅 중 하나인 클라우드 스토리지를 통해 저장을 하게 되고 이러한 데이터를 겨냥한 공격이 이루어질 경우, 데이터 손실 및 유출 등 심각한 위험이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 클라우드 스토리지 환경에서 문제점들에 대한 대응을 위해 ISO/IEC에서 제시한 스토리지 보안위협과 ITU-T, ENISA, CSA에서 제시한 클라우드 컴퓨팅 보안위협을 이용하여 클라우드 스토리지 관련 보안위협 유형 분석을 수행하고 이에 대응하는 보안 아키텍처를 설계하며 이에 대한 안전성 분석을 수행한다.
-
스마트폰 애플리케이션의 종류가 다양해지고 사용 빈도수가 높아지는 만큼 정보보안에 대한 중요성도 나날이 증가하고 있다. 최근 기업, 금융기관들은 스마트폰 애플리케이션 서비스에서 사용자와 서버 간 통신 시 MITM공격에 대비하기 위해 SSL Pinning 기술을 사용하고 있는데 본 연구에서는 이를 우회할 수 있는 방법을 소개하고 시연하며, 이에 대한 대응방안을 소개한다.
-
드론 기술이 발전하여 다양한 용도로 활용 가능해지면서 사용 범위와 시장을 더욱 넓혀가고 있다. 또한 사물인터넷(IoT) 시대에 포렌식 적용 대상의 범위가 스마트 워치, 스마트 TV 등 우리 생활에 다양하게 자리잡은 임베디드 시스템으로 확대되고 있다. 본 논문에서는 리눅스 포렌식 아티팩트 분석 기법을 이용하여 Busybox를 사용하는 드론에 대해 중요 데이터 증거를 수집하는 방법을 제시한다.
-
오늘날 사회 전반적인 부분에서 소프트웨어의 비중은 지속적으로 증가하고 있다. 또한 소프트웨어는 점차 대규모화되고 있고 동시에 개인의 중요한 정보 등을 다루는 경우도 매우 늘어나고 있기에 소프트웨어의 보안성 검증은 매주 중요한 문제이다. 그러나 소스코드가 존재하지 않는 라이브러리의 경우 보안성 검증은 매우 어려운 문제로, 이를 해결하기 위해 바이너리 내에 존재하는 보안약점을 검사하기 위한 기술의 개발이 매우 요구되는 상황이며, 이를 위해 중간언어를 활용하여 보안약점을 분석하는 기술이 활발히 논의되고 있다. 본 논문에서는 바이너리 코드내에 존재하는 보안약점을 효과적으로 분석하기 위해서 바이너리 코드로부터 보안약점 분석에 효과적인 중간언어로 변환하는 시스템을 제안한다.
-
최근 소프트웨어에 내장된 취약점 분석을 위한 자동화 도구 개발 연구가 각 분야에서 활발히 연구되고 있다. 그 중 바이너리 코드를 대상으로 바로 보안취약점을 분석하는 방법이 아닌 중간언어를 활용하여 분석하는 방법이 대두되고 있으며 이를 위한 다양한 중간언어가 제시되었다. 그 중 하이레벨 언어 수준의 내용의 기술이 가능하며 명령어 자체적으로 자료형을 유지하여 보안 취약점 분석에 효과적인 언어로 SIL 중간언어가 재조명 받고 있다. 따라서 본 논문에서는 이룰 위해서 x86/64 기반 어셈블리어를 SIL 로 효과적으로 변환하며 프로그램의 의미가 변하지 않는 것을 확인하기 위해서 프로그램의 제어흐름을 시각화하는 기능을 가진 시스템을 제안한다.
-
소프트웨어 내제되어 있는 보안약점과 보안취약점으로 인해 사회적으로 많이 비용이 발생함에 따라 안전한 소프트웨어를 개발하고자하는 요구가 증가하고 있다. 최근 바이너리 코드에 내제된 보안약점을 분석하기 위해서 중간코드를 이용하여 정적분석을 수행하는 다양한 연구가 진행되고 있다. 중간 언어를 사용함으로 실행환경에 따라 달라지는 바이너리 코드가 중간언어로만 변환이 된다면 동일한 형태의 보안약점 분석기술을 통해 효과적인 수행이 가능하다. 이 기술의 핵심은 바이너리 코드로부터 얼마나 코드내의 자료형 및 변수를 재구성하여 중간언어로 변환하는 것이다. 본 논문에서는 이와 같은 바이너리 코드로부터 보안약점 분석을 위한 중간언어 변환시 효과적으로 자료형 및 변수 등에 관한 정보를 재구성하는 기법들에 대해서 조사 분석하였다.
-
키스트로크 다이나믹스 사용자 인증은 행위 기반 인증 방법 중의 하나로써, 사용자가 입력하는 비밀번호 혹은 PIN번호의 패턴을 분석하여 사용자를 인증한다. 비밀번호나 PIN번호가 다른 사용자에게 노출되어도 입력 패턴을 분석하여 사용자를 인증함으로써 지식기반(what you know) 인증의 단점을 보완할 수 있다. 하지만 사용자의 입력 패턴이 항상 일정하지 않고, 사용자별 터치하는 방법이 모두 다르기 때문에 모든 사용자에게서 동일한 특징을 추출하여 그 사용자의 패턴을 생성하고 인증 수단으로 사용하기에는 한계가 있다. 이에 본 논문에서는 사용자별 맞춤형 특징 집합과 전체 특징과의 사용자 인증 성능 변화를 실험을 통해 확인한다. 사용자별 맞춤형 특징이 전체 특징을 사용한 경우보다 평균적으로 EER 6% 이상의 성능 향상이 있었다.
-
최근 국내에서 신 변종 공격이 대량으로 발생함에 따라, 한정적인 보안전문 인력과 기존의 장비로 분석 및 대응하는데 어려움이 있다. 본 논문에서는, 대량으로 발생하는 침해사고에 대해 분석 우선순위를 확인하고자, 침해사고에 활용된 침해지표들의 위협을 분석하고 이를 정량적인 값인 침해지표 위협수준(TL_IoC, Threat Level of IoC)로 도출하는 방안을 제안한다. 이를 통해, 침해지표의 위협수준을 직관적으로 확인함으로써 침해사고의 대응수준을 신속하게 판단하고, 위협수준이 높은 침해사고에 대해 능동적으로 빠르게 분석함으로써 대량의 침해사고를 효율적으로 대응할 수 있다.
-
최근 국가연구개발사업은 개방형 연구환경으로 변화되어지고 있다. 이러한 변화는 연구개발 자원 및 시간 절감, R&D 투자효과 증대 등 긍정적인 효과를 동반하지만 연구 수행 과정, 연구성과물 유출과 같은 역기능이 발생하고 있다. 따라서 본 연구에서는 연구환경 변화에 따른 연구성과물 유출 가능성을 줄이기 위해서 자체적으로 보안관리 및 평가를 할 수 있는 연구보안 수준측정 모형을 설계하고자 한다. 이는 연구기관의 보안 수준 파악과 향상을 위해 유용하게 활용될 것으로 기대된다.
-
최근 다양한 산업들이 IT기술과 융합되어 비즈니스 환경이 변화하고, 핵심자산이 정보화됨에 따라 기업정보 유출의 위험성이 높아지고 있다. 이러한 유출 사건 사고는 끊임없이 증가하고 있기 때문에, 선행적으로 기업정보를 보호할 수 있는 보안환경이 구축되어야 한다. 이에 따라 기업정보 보안기술에 대한 연구와 투자는 꾸준히 증가하고 있으며, 다양한 보안 시스템이 개발되고 있다. 그러나 기업정보 보안기술에 대한 적절한 구분이 되어있지 않아 보안 시스템들이 서로 중복된 기능을 수행하고 있다. 중복된 기능의 보안 시스템 사용은 비용을 낭비할 뿐만 아니라, 효율적인 보안 관리를 하지 못하게 되는 문제가 발생한다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고 균형 잡힌 기업정보 보안 시스템의 발전을 위해 선행연구를 통해 기업정보 보안 시스템에 관한 분류체계를 설계하였다. 향후 이 분류체계를 기반으로 메타분석을 실시하여, 그동안 진행된 기업정보 보안 시스템 분야에 대한 연구동향을 파악하고 학술적으로 연구자들에게 연구 방향성을 제시하고자 한다.
-
최근 시간과 장소에 얽매이지 않고, 언제 어디서나 편리하게 근무함으로써 업무효율성을 향상시킬 수 있는 업무환경 개념인 스마트워크(Smartwork)가 각광을 받고 있다. 그러나 스마트워크 환경에서는 모든 업무가 정보통신망과 정보시스템을 통해 처리되기 때문에 정보유출 위협이 존재한다. 또한, 디지털 포렌식 분야에서 조사 및 수사대상이 점점 다양화되고 있다. 내부정보 유출과 같은 보안사고 발생 후, 디지털 증거는 대부분 제한적으로 수집될 수밖에 없으며, 전문업체 의뢰 시 높은 의뢰비용과 장기간의 분석 시간이 소요된다. 기존의 내부정보 유출 방지 시스템에만 의존할 것이 아니라, 유출 행위 탐지에 중점을 둔 선제적 감사 활동을 수행하기 위한 디지털 포렌식 준비도가 필요한 상황이다. 따라서, 본 논문에서는 다양한 디지털 포렌식 준비도 관련 모델들에 대한 분석을 기반으로 미래 스마트워크 환경에서 보안사고에 대응하기 위한 디지털 포렌식 준비도 모형을 연구하였다.
-
디지털 정보의 활용이 보편화된 최근의 사회는 수사와 재판과정에도 많은 변화를 주었다. 사람들의 행위에 따르는 법적인 문제들을 해결하기 위해서는 디지털 방식의 자료들을 이용할 수 밖에 없으며, 특히나 산업보안 수사에서 디지털 자료는 필수 불가결하다. 대부분의 기술유출사건이 이동식 저장매체 또는 네트워크와 같은 디지털 자료를 이용하여 발생하기 때문이다. 이렇듯 디지털 증거의 중요성이 날로 증가하고 있는 상황에서 증거로서의 능력을 인정받기 위해서는 과학적이고 객관적인 절차를 필요로 한다. 하지만 기하급수적으로 늘고있는 디지털 증거에 대한 기술력과 분석력에 비해 디지털 포렌식 관련 법과 제도의 확립은 아직 부족한 실정이다. 본 연구를 통해 디지털 포렌식 관련 연구동향을 파악하고 연구 활성화를 위한 객관적인 데이터를 제공하고자 한다.
-
점차 늘어나는 클라우드 서비스 이용률과 더불어 보안 위협 또한 증가하고 공격 방법 또한 다양해지고 있다. 하지만 클라우드 환경에서 보안사고가 발생했을 시 대응을 위한 조치나 정책은 여전히 미흡한 실정이다. 보안사고 대응을 위한 디지털 포렌식에 대한 연구를 통해 많은 해결 방법이 제시되고 있으나 클라우드 환경에서는 가상화 기술이 적용되어 있어 기존의 방법으로 증거의 수집 및 보관에 대한 무결성 증명이 까다롭다. 본 논문에서는 클라우드 서비스 이용자가 제공자로부터 서비스를 제공받는 클라우드 환경에서 보안사고 사후 대응을 위한 신뢰성 있는 데이터 수집 구조를 제안한다.
-
생체정보를 이용한 사용자 인증은 차세대 인증 방법으로서 기존의 인증 시스템에서 급진적으로 사용되고 있는 인증 방법이다. 현재 대부분의 생체인증 시스템은 단일 생체정보를 이용하고 있는데, 단일 생체인증 시스템은 노이즈로 인한 문제, 데이터의 질에 대한 문제, 인식률의 한계 등 많은 문제점들을 가지고 있다. 이를 해결하기 위한 방법으로 다중 생체정보를 이용하는 사용자 인증 방법이 있다. 다중 생체인증 시스템은 각각의 정보에 대한 information fusion을 적용하여 새로운 정보를 생성한 뒤, 그 정보를 기반으로 사용자를 인증한다. information fusion 방법들 중에서도 Rank-level fusion 방법은 표준화 작업이 필요하고 높은 계산 복잡도를 갖는 Score-level fusion방법의 대안으로 선택되고 있다. 따라서 본 논문에서는 기존 방법보다 정확도가 높게 향상된 Rank-level fusion 방법을 제안한다. 또한, 본 논문에서 제안하는 방법은 낮은 정확도를 갖는 matcher를 사용하더라도 정확도를 향상시킬 수 있음을 실험을 통해 보이고자 한다.
-
Nowadays, Distributed Denial of Service (DDoS) attacks have gained increasing popularity and have been a major factor in a number of massive cyber-attacks. It could easily exhaust the computing and communicating resources of a victim within a short period of time. Therefore, we have to find the method to detect and prevent the DDoS attack. Recently, there have been some researches that provide the methods to resolve above problem, but it still gets some limitations such as low performance of detecting and preventing, scope of method, most of them just use on cloud server instead of network, and the reliability in the network. In this paper, we propose solutions for (1) handling multiple DDoS attacks from multiple IP address and (2) handling the suspicious attacks in the network. For the first solution, we assume that there are multiple attacks from many sources at a times, it should be handled to avoid the conflict when we setup the preventing rule to switches. In the other, there are many attacks traffic with the low volume and same destination address. Although the traffic at each node is not much, the traffic at the destination is much more. So it is hard to detect that suspicious traffic with the sampling based method at each node, our method reroute the traffic to another server and make the analysis to check it deeply.
-
크롬비트는 크롬 OS를 기반으로 하여 사용자 맞춤형 클라우드 서비스를 제공하는 스틱 PC이다. 기존의 크롬북이 이동성을 강조한 외부 인터넷 환경에 특화된 기기라고 할 때, 크롬비트는 스마트 TV구축 등을 비롯한 내부 인터넷 환경에 특화된 기기라고 볼 수 있다. 이처럼 크롬 OS를 실내와 실외에서 사용 가능하다는 것을 감안한다면 클라우드와 사물인터넷 등을 매개로 하는 4차 산업 혁명에 가장 근접한 OS 임에 틀림이 없다. 그럼에도 불구하고 현재 이 운영체제의 개발 속도와 더불어 보안 취약점 분석을 위한 방안은 전혀 마련되어 있지 않다. 그래서 본 논문에서는 취약점 분석 쉘 스크립트 실행을 통한 성능 향상 방안 마련과 크롬 OS의 보안 성능 개선 여부 확인을 살펴보고자 한다.
-
최근 지능형 지속 위협(APT)은 명확한 공격 대상과 정교한 프로그램을 사용하여 치밀하게 공격하는 사회공학적 공격 기법을 사용함으로 상업용 탐지기술의 지속적인 발전과 개발에도 빠르게 증가되고 있다. 기존의 탐지 기법은 알려진 악성코드에 대하여는 효과적으로 대응 가능하나 아무런 정보가 없는 제로데이 공격 등의 악성코드는 탐지하기 어렵다. 특히 최근의 악성코드들은 빠르게 변종을 만들어냄으로 기존의 탐지 기법으로는 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 악성코드에 대한 경로 및 유형, 공격 방법 등을 분석하고 이를 탐지하고 분석하는 선행 기술들 조사하여 DAST 기반의 콘텐츠재구성을 통한 무해화 기술을 제안하였다.
-
We argue that the one potential solution is creating a drone or quadcopter that could be used to detect the network hacking attempts and even have the capability to disconnect illegal drones from their user's jamming signals, or de-authenticate them from networks. This could be used as a direct countermeasure, or would at least provide monitoring capacities, for these criminally-purposed drones. In this paper, we focus on implementing the device that can detect intrusion.
-
최근 클라우드 및 신경망 기반의 지능형 CCTV기술이 사회 안전 분야의 핵심 기술로 부상하면서 신학계에 관심이 커지고 있다. 이러한 동향을 반영하여 공공/사회 안전을 위한 실 환경 기반 지능형 영상 인식 기술의 지속적인 성능 업데이트 및 관리를 위한 온라인 학습 기반 인식 기술이 필요하다. 본 논문에서는 클라우드 기반 지능형 영상보안 온라인 인큐베이팅 플랫폼 기술 과제를 소개한다. 온라인 인식신경망 인큐베이팅이란, 원격 클라우드 환경을 이용하여 사용 중인 영상인식 신경망을 온라인 학습으로 실시간 업데이트하여 딥러닝 성능을 지속적으로 강화하는 기술이다. 본 논문에서는 클라우드 기반 지능형 영상보안 인큐베이팅 플랫폼 기술 과제를 소개한다.
-
정보기술의 발달은 조직의 업무환경에 긍정적인 영향을 주는 동시에 다양한 정보보호 위협에 따른 사고 발생 등 부정적인 영향을 미친다. 조직에서는 보안사고 예방을 위하여 다양한 노력들을 경주하고 있지만 기술적 보안 솔루션에 의존하는 경향이 있으며, 그럼에도 불구하고 보안 사고를 완벽히 예방하는 것은 불가능하다. 최근 기존의 정보보호 접근방법의 한계를 극복하기 위한 새로운 접근방법인 인간 중심 보안(People Centric Security)에 대한 관심이 증가하고 있으며, 임직원의 자발적인 정보보호 정책준수에 대한 연구의 필요성이 제기되고 있다. 본 연구는 향후 인간 관점의 정보보호 연구의 발전을 위해 기존의 수행된 연구들을 분석하여 통합된 관점에서 연구방향을 제시하는 연구동향 분석 연구로서, 해외 4개의 저널에서 수집한 134개의 논문을 대상으로 연구 추세, 연구 주제, 연구 방법론 등을 분석하였다. 본 연구의 결과는 국내의 인간 관점에서의 정보보호 관련 연구 활성화에 기여할 수 있을 것이라 판단되며, 조직에서 임직원의 정책준수에 영향을 주는 요인들을 참고하여 정보보호 정책 수립 시 활용할 수 있을 것이다.
-
스마트폰 서드 파티 애플리케이션에 대한 포렌식 분석은 최근 수 년 간 탐구되어야 할 새로운 영역으로 떠올랐다. 현재 스마트폰 시장은 그 규모를 측정하는 것이 무의미할 만큼 커졌으며 각 스마트폰 플랫폼의 앱(App)마켓에는 셀 수 없이 많은 서드 파티 애플리케이션이 존재한다. 모바일 포렌식 소프트웨어 도구들은 일반적으로 연락처, 문자메시지, 통화기록 등의 전형적인 데이터를 수집한다. 이러한 도구들은 서드 파티 애플리케이션이 기기 내부에 저장하는 정보들을 간과하기 쉽다. 여러 제조사 중, 애플사의 모바일 기기에 설치된 많은 서드 파티 애플리케이션은 수사에 도움이 되는 많은 정보와 관련있는 디지털 증거를 남긴다. 이런 잠재적 증거들은 기기 내부에 저장되기도 하며, 비교적 손쉬운 방법으로 법정에 제출 가능하다. 스마트폰으로 이루어지는 많은 활동은 상당 부분 서드 파티 애플리케이션으로 이루어지며, 사이버 범죄 사건의 중심에 스마트폰이 있다면 서드 파티 애플리케이션 분석을 통한 핵심 증거 획득이 사건을 해결할 가능성이 높아진다. 본 논문에서는 스마트폰에서 널리 쓰이고 있는 소셜네트워크 애플리케이션인 '인스타그램(Instagram)'에서 행해진 포렌식 분석에 초점을 맞추고, 기기는 전 세계 적으로 가장 사용자 점유율이 높은 스마트폰인 아이폰에서 이루어졌다.
-
국내 기업과 기관을 대상으로 하는 APT(Advanced Persistent Treat) 공격은 꾸준히 발생하고 있다. 이에 대응하기 위해 보안 담당자는 다양한 보안솔루션을 도입하고 있지만, 반대로 보안 솔루션에 의해 공격당하는 사례가 발생하고 있다. 보안 솔루션에 의한 침해사고는 백신과 같은 엔드 포인트(End Point) 보안 솔루션을 공격하는 사례가 많지만, 네트워크 보안솔루션의 취약점을 이용하여 직접적으로 공격할 수 있는 가능성이 충분히 있다. 본 논문은 네트워크 보안 솔루션을 분석하여 확인한 취약점을 바탕으로 공격 시나리오를 제시한다. 이를 통해 네트워크 보안 솔루션에 의한 공격을 사전에 고려하여 대비할 수 있도록 한다.
-
통신 기술이 발달하고, 네트워크 환경 또한 다양해짐에 따라 통신 사용자들에 대한 사이버 위협 또한 다양해졌다. 패턴인식 기술과 기계학습에 기반한 침입탐지 기술은 새롭게 보고되는 수많은 사이버 공격들에 대응하기 위해 등장하였다. 기계학습 기반의 IDS는 낮은 오탐률과 높은 효율성을 요구하며, 이러한 특징은 데이터셋을 구성하는 방법론에 큰 영향을 받는다. 본 논문에서는 패턴인식 기반 트래픽 분석을 수행하기 위한 데이터셋을 구성할 때 고려해야할 주안점에 대해 논하며, 현실의 사이버 위협 상황을 잘 반영할 수 있는 데이터셋을 도출하는 방법을 모색한다.
-
클라우드 서비스가 점차 증가함에 따라 사용자가 클라우드에 데이터 및 파일을 저장하는 일이 빈번해졌다. 하지만 클라우드 환경에 특성상 사용자에 데이터는 통합되어 저장 관리되는데 이때 여러 가지의 정보 유출에 대비한 보안적인 측면의 연구가 필요하다. 본 논문에서는 데이터가 유출 되더라도 암호화를 통해서 유출 시에도 원본 데이터를 확인할 수 없도록 하는 암호화 모듈을 개발하였고 블록암호 알고리즘인 AES, ARIA, SEED, HIGHT, LEA를 통하여 각각의 알고리즘 안정성 및 성능을 분석 하여 클라우드 환경에서 가장 적합한 알고리즘을 확인하였다.
-
사물 인터넷(Internet of Things, IoT)이란 사물 인터넷으로서 사물을 서로 연결 및 통신하여 정보를 주고 받을 수 있게 하는 기술이다. 사물 인터넷의 급속한 성장으로 인해 수많은 데이터가 발생하게 되었고, 이러한 이유로 인해 빅데이터(big-data) 기술이 대두되었다. 빅데이터는 정형 데이터 뿐만 아니라 사진, 동영상 등의 비정형 데이터 또한 분석하고 활용하는 기술이기 때문에 사물 인터넷과 빅데이터 기술은 서로 보완적인 관계에 있다. 이러한 두 가지 기술의 특성에 기초하여, 본 논문에서는 빅데이터와 사물 인터넷에 대한 정의와 동향에 대하여 알아보고 이러한 두 가지 기술을 연계해 활용한 실제 플랫폼과 스마트 시티 등에 대한 실생활에 쓰이는 실제 사례 및 기술들에 대해 연구하였다.
-
컴퓨터가 점차 발달하면서 클라우드 컴퓨팅(Cloud Computing)이 미래에 핵심적인 기술로 이슈가 되고 있다. 클라우드 컴퓨팅 기술 발전을 통해 스마트 기기와 신기술 또는 다른 분야의 항목들과 융합이 가능해지며, 무한한 가능성을 보여주고 있다. 본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅 기술 및 구조를 설명하였고, 클라우드 컴퓨팅 보안 위협과 보안사고 사례를 나타냈다. 또한 클라우드 보안 서비스인 SecaaS를 통해 클라우드 컴퓨팅 보안서비스를 연구하였고, 이를 통해 앞으로 클라우드 기술을 적용 및 확장 가능한 미래 기술을 전망한다.
-
사물인터넷은 각종 사물에 센서와 통신 기능을 가능한 매개체를 부착하여 실시간으로 데이터를 인터넷으로 주고받는 환경이나 기술을 의미한다. 인터넷으로 연결된 사물들이 데이터를 주고받아 스스로 분석하고 학습한 정보를 사용자에게 제공하거나 사용자가 이를 원격 조정할 수 있는 기술융합의 한 패러다임이다. 오늘날의 자동차 업계에서도 이를 적용하기위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 네트워크 기술들이 융합 및 적용될 자동차를 커넥티드 카(Connected Car)라 하고, 커넥티드 카란 즉 인터넷과 모바일 기기, 그리고 나아가 운전자와 연결된 자동차를 의미 한다. 본 논문에서는 커넥티드 카의 개념과 주요 센서 기술 등을 설명하고 차후 발전 가능성이 높은 차량 네트워크 기술들에 대해 서술한다.
-
한국의 사이버 위협에 대한 대응은 북한이라는 변수 때문에 안보적 접근 강화가 불가피한 측면이 있다. 그러나 과잉 안보화는 개인과 사회 차원의 안보를 약화시킬 수도 있다. 이 글은 안보적 시각에 경도된 사이버안보 담론에 대한 문제를 제기하고 개인과 사회, 국가가 직면하게 되는 다양한 사이버위협에 대한 포괄적 대응의 필요성을 제기하고 있다.
-
생체인식 기술의 발달에 의해 생체 인증 수단 또한 늘어남에 따라 사용자의 얼굴을 이용한 인증방법이 점차 실용화 되어가고 있다. 그러나 주변 환경에 제약받을 경우 완벽한 인식률을 보여주지 못하는 경우가 발생한다. 본 논문에서는 기존의 얼굴인식 방법의 오탐지 부분에 대한 개선방법을 제안 하고자 하였다. 디지털 영사식 방법을 통한 무아레 현상을 얼굴인증에 접목시켜 보다 정확한 얼굴 인증을 진행할 수 있도록 개선된 인증 방법을 제시한다.
-
본 논문에서는 구글 탱고 플랫폼을 이용하여 3차원 스캐닝 기법을 이용하여 생체인증에 적용방안을 제시한다. 모바일 기기에서 탱고 플랫폼을 이용하여 얻은 생체정보를 저장시킨다. 생체정보를 통해 얻은 데이터를 이용하여 특정한 템플릿을 추출한다. 추출된 특징점은 인증서버로 옮겨져 기존에 등록해 놓은 특징점과 비교하고 FIDO 방식을 이용하여 인증하는 방법을 제안한다.
-
사이버 위협이 고도화, 지능화되면서 사이버보안 사고로 비롯한 유무형 손실이 점차 증가추세에 있으며, 이러한 피해를 최소화 하기 위해 사이버보안에 대한 필요성이 증대되고 있다. 기업에서는 각종 규제와 법률에 근거하여, 또는 신뢰할 수 있는 서비스를 고객에게 제공하기 위해서 보안 솔루션, 보안 서비스, 보안 컨설팅 등 다양한 방면에서 보안에 대한 투자를 늘리고 있다. 기업의 보안에 대해 투자는 비용과 효과를 분석하여야 효율적이고 효율적인 투자일 것이나, 아직은 이에 적합한 방안이 제시되지 않고 있다. 따라서 본 연구는 사이버보안 환경에 적합한 비용/효과 분석 방안으로 CMU SQUARE 팀의 비용효과분석 프레임워크를 선택하였고, SQUARE의 프레임워크를 기반으로 사이버보안 투자에 적합한 비용/효과 측정 방안을 제시하였다. 특히 기존의 금전적 효과에만 치중되어 연구가 부족했던 정성적 효과를 고려하여, 사이버보안 투자에서 발생되는 효과를 종합적으로 측정할 수 있도록 한다. 본 연구의 결과는 사이버보안과 관련된 투자의 비용/효과를 산출함으로써 기업의 보안 투자 방안 추진의 기준이 될 것이다.
-
Phuc, Tran Song Dat;Seok, Byoungjin;Lee, Changhoon 373
Side-channel attacks and in particular differential power analysis (DPA) attacks pose a serious threat to cryptographic implementations. One approach to counteract such attacks is cryptographic schemes based on fresh re-keying. In settings of pre-shared secret keys, such schemes render DPA attacks infeasible by deriving session keys and by ensuring that the attacker cannot collect side-channel leakage on the session key during cryptographic operations with different inputs. This paper present a study on rekeying approach against side channel attacks with current secure schemes and their rekeying functions. -
전 세계적으로 악성코드는 하루 100만개 이상이 새롭게 발견되고 있으며, 악성코드 발생량은 해마다 증가하고 있는 추세이다. 공격자는 보안장비에서 악성코드가 탐지되는 것을 우회하기 위해 기존 악성코드를 변형한 변종 악성코드를 주로 이용한다. 변종 악성코드는 자동화된 제작도구나 기존 악성코드의 코드를 재사용하므로 비교적 손쉽게 생성될 수 있어 최근 악성코드 급증의 주요 원인으로 지목되고 있다. 본 논문에서는 대량으로 발생하는 악성코드의 효과적인 대응을 위한 행위기반 악성코드 프로파일링 시스템 프로토타입을 제안한다. 동일한 변종 악성코드들은 실제 행위가 유사한 특징을 고려하여 악성코드가 실행되는 과정에서 호출되는 API 시퀀스 정보를 이용하여 악성코드 간 유사도 분석을 수행하였다. 유사도 결과를 기반으로 대량의 악성코드를 자동으로 그룹분류 해주는 시스템 프로토타입을 구현하였다. 악성코드 그룹별로 멤버들 간의 유사도를 전수 비교하므로 그룹의 분류 정확도를 객관적으로 제시할 수 있다. 실제 유포된 악성코드를 대상으로 악성코드 그룹분류 기능과 정확도를 측정한 실험에서는 평균 92.76%의 분류 성능을 보였으며, 외부 전문가 의뢰에서도 84.13%로 비교적 높은 분류 정확도를 보였다.
-
현재 정보이용자는 icloud, google drive등과 같은 clouding storage 서비스를 이용하여 자신의 정보를 저장한다. 하지만 서버와 사용자간의 데이터 전송 시 발생할 수 있는 데이터 손실, 서버에 저장된 데이터 삭제 및 소유권 문제 등이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 발생 가능한 정보보안 문제를 해결하기 위한 기술들을 소개하려 한다.
-
최근 클라우드 기반의 스토리지 서비스가 지속적으로 성장하고 있다. 클라우드 스토리지 서비스는 데이터의 가용성 및 기밀성을 보장하기 위하여 다양한 암호화 방식을 사용한다. 그러나 기존 암호화 방식은 대용량 데이터 전송 시 처리 및 전송 속도가 저하되는 문제점이 발생한다. 이를 개선하기 위하여 파일 특성을 고려한 효율적인 부분 암호화 알고리즘을 설계하였다.
-
무료 온라인 교육환경은 교육의 기회를 제공함으로써, 지속적으로 관심이 높아지고 있으며 배움에 대한 노력에 중시하고 있다. 따라서 본 연구는 배움에 대한 노력을 온라인에서 자동으로 판단할 수 있는 최소학습 판단 시스템을 제안해 왔다. 최소학습을 판단하기 위해 온라인 비디오 강의에서 고빈도 단어를 추출하여 단어게임을 통해 판단하는데, 이때 고빈도 단어가 최소학습을 판단하기 위한 키워드로 사용할 수 있는지에 대한 검증 실험이 요구되었다. 따라서 본 논문은 워드임베딩을 이용하여 고빈도 단어와 키워드간의 유사도를 비교하여 고빈도 단어에 대한 검증 실험을 실시하였다. 실험 결과, 고빈도 단어가 온라인 비디오 강의를 대표할 수 있는 키워드로 사용될 수 있는 긍정적인 결과를 보였고 최소 학습을 판단하기 위한 요소(Feature)로 충분히 사용가능함을 보였다.
-
최근 현대 사회에 '가상현실'개념이 도입됨에 따라 '가상현실'기술이 적용된 게임 콘텐츠들이 활성화되고 있는 추세이다. 이와 더불어 기존의 GUI와 NIUI에서 발전된 새로운 인터페이스로 텐저블 인터페이스(Tangible Interface)가 급부상하면서 관련 인터페이스를 활용한 연구 또한 필요한 시점이며, 이를 기반으로 하여 '가상현실'기술과 텐저블 인터페이스를 융합한 새로운 게임 콘텐츠를 제안을 하고자 '가상현실' 기기를 활용한 텐저블 인터페이스 기반의 학습용 Unity 3D 게임 콘텐츠를 제작하였다.
-
사물에 센서를 부착해 실시간으로 데이터를 인터넷으로 연결하는 사물인터넷 시대가 대두되고 고성능의 스마트 기기가 등장함에 따라 현대 교육 시스템에도 큰 영향을 주었다. 특히 오락과 학습이 적절한 조화를 이루는 에듀테인먼트 콘텐츠는 학습자들의 몰입(flow)과 상호작용(interaction)을 통해 흥미를 유발시킨다. 그러나 스마트교육 콘텐츠는 웹을 기반으로 한 콘텐츠가 대다수이며, 어플리케이션 역시 교육의 질 대비 유료서비스를 제공하는 것이 대부분이고 내용이 다소 부재하다는 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 Unity3D와 뷰포리아사의 SDK를 활용하여 증강현실의 장점을 살리고, 학습자들이 흥미를 잃지 않고 쉽게 학습할 수 있는 에듀테인먼트 콘텐츠 제작방법을 제안한다.
-
최근 국내외에서 창의인재 양성을 위한 컴퓨터과학 교육을 강화하고 있다. 현재 대부분의 프로그래밍 언어는 국내 초보자들이 배우기에 여러 가지 진입 장벽이 존재한다. 그 중 대표적인 이유는 쉽게 흥미를 갖지 못한다는 것이다. micro:bit는 소프트웨어 교육을 위해 영국에서 2015년 개발한 ARM 기반의 임베디드 시스템이다. 내장된 LED 출력 등 다양한 기능과 개발 방식을 지원하여 프로그래밍을 배우는 초보자들의 흥미를 유발시키기 충분하다. 하지만 영어와 숫자만 LED에 출력되며 개발도구에서 한글 메뉴를 지원하지 않아서 국내 학생들이 사용하기에 매우 불편하다. 본 논문에서는 이를 해소하기 위해 micro:bit의 한글 LED 출력과 한글 프로그래밍 환경을 구성하였다. 테스트 결과 정상적으로 한글 프로그래밍 환경이 동작하며 한글 LED 출력이 수행됨을 확인하였다.
-
텍스트 기반 언어 스몰베이직은 적은 수의 언어 특징을 가지고 있어 배우기 쉽고 이후에 C/C++/Java로 빠르게 전환할 수 있기 때문에 청소년 코딩 교육용 언어로 적합하다. 코딩 교육에 흥미를 높이기 위해 다양한 라이브러리가 필요한데 마이크로소프트에서 개발한 스몰베이직 환경에서는 로봇 프로그래밍을 위한 라이브러리를 지원하지 않는다. 이 논문에서 오픈소스 소프트웨어 스몰베이직 환경하에 동작하는 햄스터 로봇 라이브러리를 설계 및 구현하였다. 교육용 언어 스크래치와 파이썬에서 유사한 로봇 프로그래밍 라이브러리를 지원하지만 스크래치는 그림 기반 언어이기 때문에 이후 C/C++/Java로 전환하기 어렵고, 파이썬은 객체와 클래스 개념을 포함하고 잇어서 초보자가 배우기 어렵다. 이 논문에서 개발한 라이브러리를 활용하여 데모 프로그램을 작성함으로써 쉽게 스몰베이직 기반 로봇 프로그래밍을 할 수 있을을 확인하였다.
-
본 연구는 공과대학 여대생의 취업 준비 현황을 조사하고 이를 지원할 수 있는 개선안을 제안하는 것을 목적으로 하였다. 4년제 대학교의 공과대학 여대생 167명을 대상으로 설문을 실시하였다. 연구결과, 첫째 목표를 설정한 여대생은 절반 이하 수준으로 나타났다. 두 번째로 취업을 위해 가장 필요한 능력이자 부족한 능력으로 전공활용능력을 꼽았다. 연구결과에 따라 취업준비지원의 개선안을 제안하였다.
-
Everycoding은 인텔리전트 코딩 교육 시스템으로, 코딩 교육을 위한 다양한 콘텐츠 및 코딩 보조 도구를 제공한다. 특히, 코드 자동 평가 기능을 교육적 목적으로 활용함으로써, 비전공자들이 쉽게 코딩을 익힐 수 있게 도움을 주고 있다. 본 논문에서는 Everycoding에서 제공하는 코드 자동 평가 기능에 대하여 소개한다.
-
지능형 튜터링 시스템(Intelligent Tutoring System, ITS)은 학습자에게 자동으로 학습코스를 제공하는 시스템으로, 현재 비전공자 대상 코딩 교육용 ITS 수요가 증가하고 있음에 따라 본 연구팀도 비전공자 대상 코딩 교육용 ITS "Everycoding"을 개발하였다. 더 나아가 학습자 별 맞춤형 코딩 교육 튜터링 시스템 개발 요구가 늘어나고 있다. 이에, 본 연구에서는 기계학습 기법을 적용하여 개발한 협업 능력 기반의 학습자 모델을 군집 분석하고, 그에 따른 학습자 별 맞춤 피드백을 제공하는 기준을 제안한다.
-
부모와 유아가 함께 보내는 프로그램이 많아지면서 자연적으로 부모와 유아가 함께 보내는 시간에 대한 관심이 크게 증가하고 있다. 하지만 부모와 유아가 함께 할 수 있는 콘텐츠에 대한 정보 제공 서비스는 속도를 따라가지 못하고 있다. 이에 본 논문에서는 부모와 유아가 함께 즐길 수 있는 육아 콘텐츠정보 제공 웹페이지를 설계하고 구현하였다. 부모와 유아가 함께 할 수 있는 여행지 추천, 게임, 요리 레시피 제공을 통해서 부모와 유아가 함께 할 수 있는 콘텐츠를 제공함을 목적으로 하였다. 본 논문에서 구현한 웹 페이지의 사용으로 유아를 가진 부모들의 정보제공에 도움이 되기를 기대한다.
-
한류 열풍이 확산되면서 한류 관광을 목적으로 하는 한류 관광객이 증가하고 있는 추세이다. 본 논문에서는 이러한 추세에 따라 한류 관광객을 위한 한류 관광 정보 제공 웹페이지를 설계하고 구현하였다. 영화, 드라마, 예능 등 작품을 키워드로 하여 출연 연예인, 촬영 장소, 촬영 음식에 관한 정보를 제공하여 한류 관광에 최적화된 정보를 제공하도록 하였다. 또한, 자유 게시판은 관광객들 간의 자유로운 소통과 교류를 통해서 다양한 정보를 주고받을 수 있는 기능을 할 수 있도록 설계하였다.
-
최근 서버 가상머신의 단점을 보완하고 클라우드 컴퓨팅 서비스의 민첩성을 향상시키기 위해서 공유 환경 각각의 운영체제 위에 애플리케이션이 동작하는 대신 공통으로 사용하는 운영체제를 공유하는 컨테이너 기술이 부각되고 있다. 그러나 여러 컨테이너 노드를 사용자가 동시에 제어, 운용하는데 있어서는 시스템 운용 복잡도가 높고 어렵다. 이를 해결하기 위해 Kubernetes, Swarm, Mesos와 같은 다수의 컨테이너 노드를 통합 배포 및 제어 할 수 있는 컨테이너 오케스트레이션 기술이 등장하였다. 본 연구에서는 더 나아가 컨테이너 서비스의 워크로드 형태에 따라 적합한 컨테이너 오케스트레이터를 선택하고 컨테이너 클러스터 서비스를 통합 운영 할 수 있는 기술을 개발하였다.
-
최근 스마트 기기의 사용 증가로 인해 자세 관련 질환도 크게 증가하고 있다. 이는 올바르지 않은 자세로 스마트 기기를 사용하는 것에 기인한 것으로 많은 사람들이 자신의 자세를 인식하지 못한 채 올바르지 않은 자세로 스마트 기기를 사용한다. 본 연구에서는 컴퓨터 및 스마트폰의 사용자가 자신의 앉은 자세 정보를 데이터로 인식하기 위해서 키넥트 센서에서 제공하는 골격 모델의 특징점을 추출하여 사용하였다. 이를 바탕으로 앉은 자세의 각도를 계산하여 자세의 올바름의 정도를 알려주는 앉은 자세 측정값 모델 방법과 이 모델에 기반한 시스템을 제안하였다. 본 논문에서는 제안하는 자세 측정 모델 및 시스템의 설계 및 구현을 설명하였고, 실험을 통해서 제안된 모델의 상용화 가능성을 살펴보았다.
-
슈퍼컴퓨터와 같은 대규모 클러스터는 계산노드, 파일시스템, 인터컨넥트 네트워크 등과 같은 다양한 요소로 구성된다. 연구자들은 자신의 작업을 계산노드들을 이용하여 병렬화된 계산 작업을 수행한다. 수천 노드로 구성된 슈퍼컴퓨터에서 연구자들의 계산 작업이 효율적으로 수행되는 지를 파악하는 것은 시스템 관리자들에게 어려운 문제이다. 본 논문에서는 슈퍼컴퓨터어세 생성되는 다양한 로그를 통합 저장하고 이를 기반으로 슈퍼컴퓨터의 활용 효율을 제고하기 위한 통합 로그 저장소를 설계하고, 향후 구현될 슈퍼컴퓨터 상태 분석 시스템으서 활용할 수 있는 몇 가지 시나리오를 통해서 본 논문에서 제안하는 통합 로그 저장소의 효용성을 설명한다.
-
자동차 보급률 증가로 인해 교통 혼잡, 불법 주정차 등의 사회적 문제가 발생하고 있다. 특히 불법 주정차는 교통 혼잡, 주차 공간 부족 등 부가적인 문제를 발생시키고 있다. 따라서 각 지방자치단체에서는 불법 주정차 문제를 해결하기 위한 방안을 연구하고 있다. 그러나 이러한 방안은 초기 비용 발생 및 인력 부족 등의 한계가 있다. 한편, 정보통신의 발달에 따라 공공 업무에도 대량의 공공데이터를 효율적으로 처리하기 위한 연구가 진행되고 있다. 하지만 이러한 연구 또한 빅데이터 처리 플랫폼 부족 및 분석 시스템이 미흡한 한계가 존재한다. 따라서 본 논문에서는 불법 주정차 데이터와 같은 공공 데이터를 효율적으로 처리하기 위해, 주정차 단속 시스템을 위한 하둡 기반 대용량 데이터 관리 및 분석 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 첫째, 주차단속을 수행할 때 주차단속 데이터를 하이브(Hive)를 통해 저장하고, 단속된 차량의 차주를 검색하여 단속임을 알리거나 과태료를 부과한다. 둘째, 웹 인터페이스를 통해 수집된 주차단속 데이터에 대한 다양한 분석을 수행하고, 분석된 데이터에 대한 R을 이용한 시각화를 제공한다.
-
본 논문은 영상 장치를 이용한 자동화 시스템으로 용접 시 발생하는 용접 비드 정보 검출 방법에 대한 연구이다. 조명시스템과 결합된 2D 비전 카메라를 이용하여 용접된 시료 영상을 획득하고 영상처리과정을 거처 비드 부분만 획득한다. 획득된 비드 폭의 길이와 기공과 같이 용접 불량 상태 등의 정보 얻는다. 이 정보들과 산업체에서 요구되는 기준과 비교하여 정상적인 용접이 이루어 졌는지를 판별한다.
-
자본주의의 꽃인 주식시장은 파생시장에 의해 영향을 받고 있으며, 파생시장은 지수옵션 상품에 의해 영향을 받고 있다. 최근 들어 시스템 트레이딩에 대한 관심이 점점 더해가고 있으며 투자자에게 컴퓨터 시스템과 매매 전략에 대한 이해를 요구하고 있다. 지수옵션 시장은 만기일을 기준으로 마치 파도와 같이 순간순간 살아 움직이고 있다. 옵션에 대한 효과적인 관점은 투자자에게 확률 높은 매력적인 전략을 제공하며 옵션의 움직임을 전체적으로 해석할 수 있게 한다, 그리고 궁극적으로 옵션가의 예측을 가능하게 한다. 행사가와 방향성에 의한 개별 옵션은 함수로 해석될 수 있다. 다양한 입력값에 의해 가격이라는 하나의 출력값이 결정되는 구조이다. 입력값에는 지수, 시간, 거래량 의 세가지 카테고리로 이루어진다. 이중 거래량은 예측이 가능한데, 개별 옵션이 아닌 앙상불의 경우 출력값으로 처리될 수 있다. 하지만 앙상불 옵션에서 개별 옵션가는 경직성을 가지게 되어 예상가의 차이에 의한 압력이 발생하게 된다. 이 압력은 이후의 지수변화에 핵심적인 에너지로 작용할 수 있다. 압력의 측정은 다양한 방법이 있을 수 있는데, 본 논문에서는 뉴로-퍼지 시스템을 이용한 예측값과의 차이를 측정하여 계산하였다. 일단 학습된 뉴로-퍼지 시스템은 가격을 예측하게 되며, 실제 가격과의 괴리는 압력으로 해석할 수 있다.
-
Matrix factorization은 사용자의 아이템 선호도를 통해 아이템을 추천해주는 성공적인 기술 중 하나이다. 이 기법은 사용자-아이템의 선호도 행렬을 채우는 것을 목표로 한다. 이 목표를 달성하기 위해 사용자-아이템의 선호도 행렬을 사용자 행렬(user latent factor)와 아이템 행렬(item latent factor)로 분해하고, 각 행렬에 대해 추론하여 완성된 사용자-아이템의 선호도 행렬을 추론한다. 하지만 Matrix factorization은 아이템의 수가 많고, 아이템에 대한 사용자들의 선호도 데이터가 적을 때 성능이 제한된다. 또한 새로운 아이템이 추가되었을 때, 새로운 아이템에 대한 사용자들의 선호도 정보가 없기 때문에 새로운 아이템이 추천되지 않는다는 문제를 가진다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 아이템에 대한 부가적인 정보인 아이템 간의 유사도 정보와 아이템의 시나리오 정보의 유사도를 모델링하여 기존의 전통적인 Matrix factorization에 추가하는 아이템 정보 기반 추천 시스템을 제안한다.
-
유전체는 생명체의 구성에 관련된 모든 정보를 포함하고 있다. 특정 종을 하나의 유전체로 표현하지만, 해당 종에 속하는 개체의 염색체는 조금씩 차이가 있어 개체별로 고유의 특성이 나타난다. 바이러스와 같이 개체 변이가 많이 일어나는 종에서는 종내에서 변이가 심할 수 있다. 종내에서 변이에 따른 특성을 파악하기 위해, 각 염기 위치별로 염기분포를 관찰하는 연구들이 진행되고 있다. 이 논문에서는 염기분포의 변화를 쉽게 분석할 수 있도록, 각 염기 위치에서의 분포변화를 시각화하는 방법을 제안하고 구현 결과를 소개한다.
-
효과적인 주택정책의 수립을 위해서는 인구, 가구, 주택 수 및 가격 등 다양하고 정확한 데이터가 필요하다. 최근 데이터에 기반한 다양한 의사결정 지원 및 분석시스템이 등장하고 있으며 빅데이터를 통한 분석의 필요성은 꾸준히 대두되고 있다. 본 논문에서는 행정시스템 및 데이터를 기반으로 주택시장을 분석하기 위한 오픈 플랫폼 기반의 통합 플랫폼을 구현하는 것을 목표로 최신 기술 및 요구사항을 반영한 설계적 접근 방법을 제시하는 것을 목적으로 한다.
-
기업의 위험평가는 대부분 컨설팅을 통해 진행되고 있는데 소기업일수도록 비용문제로 위기진단 컨설팅이 이루어지지 않고 있는 것이 현실이다. 본 논문에서는 소규모 기업들도 스스로 위험도를 평가할 수 있는 평가기 개발에 대해 설명하고 있다. 사용자로부터 기업유형과 위험요인을 입력받고 이를 바탕으로 관리지표들을 산출하며 최종적으로 평가 대상업체와 협력업체를 구분하여 위험도 평가가 이루어지도록 하였다. 관리 지표들을 세밀하게 구분하여 제시하고 있으므로 기업들은 취약한 부분이 어떠한 항목인지 쉽게 파악이 가능한 특징이 있다.
-
국내 농업의 경쟁력을 향상하고 농업인구의 부족과 노령화 문제를 해결하기 위해서 스마트 팜을 도입하고 있다. 그러나 스마트 팜이 실제 농업 경쟁력을 향상하고 농업종사자 부족과 노령화 문제를 해결하기에는 여러 가지 문제점들을 내포하고 있다. 본 논문에서는 이 같은 문제점들을 해결하기 위한 방안을 제시한다.
-
인간은 오랜 시간 자연광에 순응하며 진화해왔고 자연광과 유사한 환경에서 보다 능률적인 작업과 편안한 휴식을 갖는다. 자연광의 광 특성은 색온도, 단파장, 조도 및 휘도 등으로 분류되며 광 특성에 따라 인간에게 미치는 영향과 효과가 달라진다. 이에 본 논문에서는 자연광의 광 특성을 고려하여 사용자의 건강과 감성, 조명의 에너지 효율 등 다양한 목적에 따라 최적의 조명서비스를 제공할 수 있는 통합제어시스템을 구현하였다.
-
최근 다양한 IT 제품의 발달로 사물 간 필요한 정보를 교환하는 IoT환경이 발전 하고 있다. IoT 디바이스는 특정 사용자만 접근 가능하도록 보호된 네트워크의 필요성이 증가하고 있다. IoT 디바이스들이 안전하게 통신하기 위해서는 무엇보다 안전한 인증체계가 확립되어야 하지만 저전력, 저사양 기기들에 그대로 사용하기에는 어려움이 따른다. 이에 본 논문은 OAuth 프로토콜을 이용하여 IoT환경에서 안전한 사용자 인증을 연구하였다.
-
해시 함수는 데이터의 위변조를 확인하기 위해 사용하는 일방향 함수로, 현재 많은 기술 및 논문에서 해시 함수를 사용하고 있다. 대표적인 해시 함수에는 MD와 SHA가 있으며 다양한 버전을 가지고 있다. 본 논문에서는 해시 알고리즘들의 안전성과 관련된 동향과 취약점을 파악하고 향후 방향성을 알아보고자 한다.
-
본 논문은 지능형 교통시스템의 상용화에 따라 점차 주목받고 있는 차량 간의 통신 과정에서 안정성이 필수적이라고 판단하였다. 그 중 현재 차량 간의 통신 과정에서 필수적으로 활용되고 있는 인증서에 대한 취약점에 주목하였고 본 논문에서는 기존의 인증서 발급 절차의 위협으로 판단되는 CA의 인증서 발급절차를 개선함으로써 CA접근에 대한 위협으로부터 안전할 수 있는 방안을 제안한다.
-
ICT기술이 빠르게 발전함으로써 헬스케어, 스마트홈, 스마트 씨티, 스마트카, 웨어러블과 같이 다양한 인간중심의 서비스가 개발되고 있다. 이러한 인간중심 서비스를 제공하기 위해 여러 센서들을 이용하여 작은 네트워크를 구현한다. 일반적으로 많은 무선 프로토콜 중 Z-Wave를 많이 사용한다. 센서들의 정보를 AES기반으로 암호화하여 Controller와 Device간 통신하는데 가장 효율적이지만 Z-Wave통신으로 데이터를 보내기위해 암호화 키를 생성할 때 사용되는 값이 평문으로 전송되기 때문에 보안위협이 존재한다. 따라서 이러한 보안 위협을해결하기 위해 Controller와 Device간 암호화 키를 생성할 시 Diffie-Hellman을 이용하여 보다 안전한 프로토콜을 제안한다.
-
카 쉐어링 서비스는 경제위기 이후 실용적 소비패턴 의식의 확산과 환경의식의 고취, 스마트폰 확산을 통한 서비스 이용 편의성이 증가됨으로 인해 새로운 대중교통으로 자리매김을 하고 있다. 시장이 발전하고 많은 사람들이 이용하면서 다양한 카 쉐어링 업체들이 생겨나고 있다. 또한 각 업체들에서 사용하는 인증방식은 단순 ID/PW 로그인 방식이기 때문에 보안에 취약하다. 본 논문에서 제안하는 모델은 차량의 데이터가 등록되어 있는 다양한 업체들의 클라우드를 클라우드 서비스 브로커를 통해 사용자들에게 편리성을 제공하고 바이오정보를 이용하여 더욱 강력한 인증을 통해 안전한 서비스를 제공하고자 한다. 본 논문에서 제안한 모델을 통해 안전한 토인과 사용자의 편의성이 증대되기를 기대한다.
-
가상 증강현실은 사용자에게 사용자의 인지능력과 감각을 이용하여 현실세계를 초월한 서비스를 제공해 주는 기술이다. IT 시장조사기관인 가트너는 2017년을 이끌 '10대 전략 기술 트렌드' 중 하나로 가상현실 기술을 선정하였다. 그러나 현재 대부분의 가상현실 서비스는 시각과 청각만 의존하여 일방향으로 사용자에게 가상현실 서비스를 제공한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 앞으로 더 현실 같은 차세대 가상현실 서비스를 제공하기 위한 디지털 감각에 대하여 연구하였다.
-
사물인터넷은 각종 사물에게 통신 기능 및 센서 기능 장치를 부착하여 인터넷에 연결될 수 있게 하고 각 사물들 간에 통신을 가능하게 하는 기술을 의미한다. 미국의 국가정보위원회는 2025년까지 다양한 분야에서 국가경쟁력에 영향을 미칠 수 있는 6대 기술 중 하나로 사물인터넷을 꼽고 보안 대책을 마련하고 있다. 여러 분야에 걸쳐 있는 사물인터넷의 보안 대책 수립을 위해 각 분야별로 다른 접근법을 제시하는 것이 필요하다.
-
현재 인터넷에서 제공되는 서비스 형태는 서버에서 서비스를 제공하면 클라이언트는 웹 브라우저를 통해 서비스를 제공 받는다. 이 때 전달받은 소스코드는 평문의 텍스트 형태로 클라이언트에게 노출된다. 개발자 입장에서 해당 소스코드를 보호 하고자 할 경우 조치할 수 있는 방법이 존재하지 않는다. 따라서 소스코드를 보호 할 수 있는 방법에 대한 대책으로 보안 웹 브라우저를 제안한다.
-
최근 ICT 기술 발전으로 인해여 전세계에서 UAV 시장이 기하급수적으로 성장하고 있다. 실제로 미국의 Teal Group에 따르면 2024년 전세계 UVA 시장은 147억 달러에 이를 것이라 예상하고 있다. 그러나 UAV는 현재 많은 분야에서 이용되고 있지만, 대부분 저사양을 가지고 있어 복잡한 임무를 수행 할 수 없다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 여러 UAV가 임무를 분담 수행하는 UAV 군집 비행 제어 기술이 필수적이다. 본 논문에서는 기존 UAV 군집 비행 제어 기술을 3가지로 분류하고 향상된 복잡 UAV 군집 비행 제어 기술을 제안한다.
-
인공지능이란 기계가 사람처럼 생각하고 인식하여 행동할 수 있도록 설계된 알고리즘 체계이다. IT 시장조사기관인 가트너는 2017년을 이끌 '10대 전략 기술 트렌드' 중 가장 첫 번째로 인공지능과 고급 머신 러닝을 선정하였다. 현재 인공지능의 기술은 텍사스 홀덤 대회나 바둑과 같은 전략적 의사 결정을 필요로 하는 게임에서도 뛰어난 기술을 선보이고 있으나, 한편으로는 인공지능 기술을 탑재한 자율주행차의 사고가 일어나는 민완성적인 부분이 존재한다. 본 논문에서는 현재까지 진행되어온 인공지능 기술의 동향을 살펴보고 나아가 인공지능이 안정적으로 서비스가 적용될 수 있는지 알아보고자 한다.
-
최근 무선 통신 기술과 센서 디바이스들의 발달로 센서 기반 IoT 환경이 다양한 분야에 활용되고 있다. 하지만, 센서 네트워크 환경을 구성하는 센서 노드는 대부분 소형 하드웨어로 구성되어 있어 메모리, 처리능력, 에너지 등에서 많은 제약사항을 가지고 있다. 또한, 이기종 센서간의 통신 절차도 필요하다. 따라서, 본 논문에서는 DisTance-Bounding 프로토콜과 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.
-
최근 무선 통신 기술과 센서 디바이스들의 발달로 인터넷을 기반으로 모든 사물을 연결하여 사람과 사물, 사물과 사물 간의 정보를 상호 소통 가능한 센서 기반 IoT 환경이 다양한 분야에 활용되고 있다. 이러한 사물인터넷 환경은 지능형 서비스를 위해 다양하고 방대한 양의 디바이스 정보를 수집하며, 사용자 정보를 기반으로 서비스를 제공받고 디바이스를 제어해야 하며, 이기종 간의 디바이스를 활용함으로 올바른 표준을 기반으로 통신이 이루어져야 한다. 하지만, 사물인터넷 환경에서의 기존 연구나 표준 정의를 살펴보면, 현재 IoT 서비스에서는 이미 취약점이 들어난 커버로스 및 센서 노드의 수를 고려하지 않은 PKI 기반 보안 기술이 활용되고 있다. 따라서, 본 논문에서는 안전한 디바이스 인증을 위한 무인증서 기반 상호 인증 기법을 제안한다.
-
본 연구에서는 냉장고에 저장된 식품의 폐기를 줄이고 활용도를 높이기 위한 냉장고 식품 관리 및 분석 시스템을 개발하였다. 사용자 편의성을 고려하여 블루투스 모듈 기반의 바코드 리더기를 이용해 식품의 영양 정보, 유통기한 등을 간편하게 등록할 수 있도록 했다. 바코드가 존재하지 않는 식품들도 추가 또는 변경이 될 수 있도록 설계를 하였고, 입력된 데이터를 사용자가 직접 수정할 수도 있다. 또한 섭취한 식품을 선택만으로 섭취 데이터를 축적할 수 있으며 이 데이터를 바탕으로 각종 분석 결과를 보여준다.
-
빅데이터를 제 3자에게 연구용으로 배포할 때, 개인정보 보호는 해결해야 할 중요한 이슈이다. 지금까지, 다양한 k-익명화 소프트웨어 도구 및 알고리즘들이 등장하여 매우 유용하게 사용되긴 하였지만, 이를 빅데이터에 그대로 적용할 경우, 분류 구성, 정보 손실, 처리시간 측면에서 좋지 못한 성능을 보여왔다. 본 논문에서 이러한 문제점과 주요 이슈들을 살펴본다.
-
본 논문은 온실의 내/외부 환경 요소 및 시장정보 등의 외적 요소를 반영하여 농가의 작물 생산 비용을 고려하여 생장지표와 목표점을 설정함으로써 온실의 운용비용을 절감하고, 데이터 분석 및 PID 제어를 통해 효율성과 신뢰성을 높일 수 있는 온실 복합환경 관리 시스템에 대한 연구이다.
-
본 논문은 딸기 재배 시설에서의 이루어지고 있는 온실 환경에서 생장 관리 기술의 생장 상태 및 환경 변화를 인지하는 과정에서 수집되는 환경데이터와 제어장치 간의 상관관계를 비교 및 분석하고, 이를 통해 전력소비량에 대한 에너지효율을 높이면서 최적의 생장 환경을 제공할 수 있는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 딸기 재배 시설의 품질 향상 및 생산량 증대를 지원하는 온실 생장 환경 모니터링 시스템 개발에 대한 연구이다. 향후에는 다양한 환경데이터와 제어장치 간의 상관관계의 정밀 분석을 통해 온실환경제어 시스템을 개선할 수 있는 연구가 될 것으로 기대된다.
-
최근 딸기는 고소득 부가가치 작물로 인식되기 시작하면서 수확작업에 노력이 적게 들고, 재배 및 작업 환경이 개선된 딸기 수경재배에 관심이 높아지고 있다. 현재 우리나라에서도 한국형 배양액 자동공급시스템을 개발하여 보급하기 시작하였지만 딸기 수경재배에서는 배양액의 EC와 pH관리 및 배양액의 급액에 따른 적절한 배액량 구명이 가장 시급하게 필요한 사항이다. 본 논문에서는 생육과 밀접한 관계가 있는 딸기 수경재배 생육 정보를 수집하는 장치를 개발하였고, 이 장치를 통해 딸기 수경재배 생육 데이터들을 수집하고 분석하여 딸기 수경재배 농가에 균일화 된 품질생산 및 수확량 증대에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
-
스마트폰 보급률이 올라감에 따라 마켓에 등록되는 앱 또한 폭발적으로 증가하고 있다. 이에 따라 앱을 대상으로 하는 다양한 연구가 진행되고 있어 연구자에게 다양한 앱을 모으는 작업이 중요해지고 있다. 이 논문에서는 안드로이드 앱을 효율적으로 저장하는 저장소를 제안하고자 한다. 제안 시스템은 임의의 앱을 입력으로 받아 자동으로 분류 후 기존 앱과 차이점만을 저장하는 것으로 용량 절감 효과가 있다. 이 논문에서는 실험을 통해 제안 시스템이 앱을 자동으로 분류함을 보였으며, 35개 앱(7종의 서로 다른 앱 5개)을 대상으로 실험한 경우 약 37~40%의 용량 절감 효과가 있는 것으로 나타났다.
-
최근 길거리나 지하철 등에서 스마트폰을 사용하는 사람을 쉽게 찾을 수 있다. 이러한 스마트폰은 대부분 iOS나 안드로이드 운영체제를 사용한다. 따라서 스마트폰에서 사용하는 앱들은 앱스토어나 구글 플레이에서 받아서 사용한다. 하지만, 필요한 앱을 검색해도 비슷한 앱이 많아서 어떤 것을 사용해야 할지 망설이는 경우가 발생한다. 사용자 평점을 기준으로 앱을 선택한다 하더라도 총 누적 평점이기 때문에 현재 버전의 앱이 실제로 어떨지는 알기 어렵다. 이 논문에서는 사용자가 검색한 단어를 바탕으로 구글 플레이 상의 앱을 추천해주는 시스템을 소개한다. 이 시스템은 검색된 최신 버전의 앱에 대한 평점과 사용자 평가를 종합 및 분석하여 사용자에게 추천한다.
-
최근 의료영상진단기기 개발 동향은 ICT 기술과 접목하는 융합진단 영상기기 개발연구로 활발하게 진행되고 있다. 특히, 수술중 CT의 개발은 임상적 미수요 충족을 위한 최첨단 기술개발로 위급한 환자를 의료영상 촬영을 위한 지정장소로 이동해야하는 문제점을 해결하여 현장 어느 곳에서 촬영할 수 있고, 환자의 다양한 의료영상을 융합하여 환자의 병변에 대한 명확한 위치와 형태 그리고 상태를 파악할 수 있도록 하며 수술을 위한 네비게이션 기능을 포함한다. 본 논문에서는 수술중 CT에 대한 설계한 사항에 대해 기술하고자 한다. 제안한 시스템의 개발은 다양한 임상현장에서 신속하게 진단과 수술을 지원할 수 있을 것으로 기대하고 있다.
-
산업현장에서 직무를 수행하기 위해 요구되는 지식 기술 소양 등의 내용을 국가가 산업부분별 수준별로 체계화한 것을 국가직무능력표준이고, 국가적 차원에서 표준화했다. 본 연구에서는 국가직무능력표준의 능력단위별 학습모듈 기반으로 한 학습과정 설정과 학습을 구현했다.
-
본 논문에서 심장질환 교육을 위한 지원 시스템을 개발하였다. 어플리케이션을 통해, 심장전문의(교육자)가 환자의 심전도 그래프를 카메라로 촬영하여 업로드를 하면, 레지던트들이 (피교육자)심전도 데이터를 확인한 후, 소견을 익명으로 코멘트하여 심장질환에 대해 서로 토론함으로써 질환에 대한 이해도를 높일 수 있도록 개발하였다. 실명을 공개하지 않기 때문에 그 동안 토론에 참여가 소극적이었던 레지던트들이 자유롭게 소견을 올림으로써 토론의 참여율을 더 높일 수 있을 것이라고 기대된다.
-
금속탐지 센서는 공항, 유물 탐지, 지뢰 탐지 등 여러 분야에서 유용하게 사용하고 있다. 하지만 기존의 금속 탐지기의 경우 탐지되어진 물체를 구분할 수 없어 사람이 직접 그 물체가 어떤 것인지 확인을 해야 한다. 만약 이 과정을 컴퓨터를 통해 처리할 수 있다면 물체가 무엇인지 확인하는 검사시간을 줄일 수 있으며, 인적자원의 낭비를 줄일 수 있다. 이 연구에서는 AMR 자기 스위치 센서를 이용하여 금속을 탐지하고, 데이터를 분석하여 탐지된 물체의 철의 함유량을 파악, 어떠한 물체인지 유추하는 것을 목표로 하였다. 이를 위해 금속 함유량이 다른 여러 물체의 데이터, 센서를 지나가는 속도에 다른 데이터, 센서와의 거리에 다른 데이터등을 측정하였고, 이를 통해 철의 함량을 구하기 위한 요소를 파악하였다.
-
현대사회의 발전에 따라 1인가구가 증가하면서 애완동물을 키우는 애완 인이 증가하게 되었다. 애완동물을 가족의 구성원으로 여기는 사람들이 많아지면서 반려동물에게 사용하는 지출 규모가 폭발적으로 증가하였다. 자연스럽게 애완동물 사업 규모가 커지면서 서비스 산업이 확장되고 있다. 이에 따라 반려인들은 자신의 반려동물을 잘 돌봐줄 수 있는 애완동물 돌보미 서비스를 제공받기를 원한다. 본 논문에서는 협업 필터링방법에 사용자의 개인화 요소를 이용하여 애완동물 돌보미 중 사용자에게 적합한 애완동물 돌보미를 추천하는 시스템을 제안한다.
-
최근 다양한 웹툰 콘텐츠의 증가와 함께 스마트폰 보급률이 높아지면서, 사용자들의 실시간 웹툰 서비스의 이용이 증가하고 있다. 웹툰 콘텐츠의 가치가 갈수록 점점 높아지고 있으며, 각종 영화 애니메이션 게임 등 다양한 콘텐츠 사업에 많은 데이터가 사용되고 있다. 본 논문에서는 기존 웹툰의 리뷰를 오피니언 마이닝기법을 사용하여 각 웹툰의 선호도를 평가하며 나이, 성별, 선호 장르, 선호 웹툰 플랫폼 등과 같은 개인 성향을 통하여 사용자간의 유사도를 측정하는 협업 필터링 방법을 적용해 각각의 사용자들이 보고 싶어하는 웹툰을 자동적으로 추천해주는 웹툰 추천 시스템을 제안한다.
-
최근 현대인들은 불륜 등 부정적이고 은밀한 공간으로 생각하던 중소형 호텔에 대한 부정적인 인식이 낮아지며 누구나 즐길 수 있고 친구들끼리 추억을 만들 수 있는 공간인 파티 룸에 대한 긍정적인 개념이 더 많이 생겼다. 이에 따라 최근 숙박 어플리케이션들이 중소형 호텔 시장을 진두지휘 하면서 관련 시장이 나날이 성장하고 있다. 본 논문은 기존에 있던 가격, 거리, 평점 중심의 시스템과 달리 개인화 요소인 나이, 직업, 성별, 소득분위, 소비성향을 반영하여 사용자의 주변에 있는 숙박업소 중 사용자들에게 가장 적합한 숙박업소를 추천해주는 시스템을 제안한다.
-
현재 IT 기술의 발전에 힘입어 선박 내에 발생하는 전자 데이터를 통해 선박 제어, 자율 운항, 상황 발생 시 정보 제공 등의 기능을 할 수 있는 전자 운항 선박이 등장하였다. 국내 선박용 항해 통신 장비 업체들에서 제작된 장비들은 NMEA 0183 표준 규격을 따르고 있다. 그러나, 이러한 표준규격 내에서의 저속의 데이터 전송으로 인한 향후 NMEA-2000에서의 멀티미디어 전송 및 USN 장비 호환을 위해서는 보다 효율적인 전송 처리 방안이 필요하며, 나아가 이더넷을 기반으로 하는 선박 제어가 필요로 하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 저속과 고속 데이터 전송시에 보다 효율적인 전송 방안을 고려하여야 하며, 또한 그러한 방안이 기존의 선박 전자 장비와 원활히 연동될 수 있도록 고려하여야 한다.
-
최근 1인 가구의 급격한 증가로 인해 자취방을 찾는 인구가 늘어나고 있다. 그에 따라 수많은 자취방이 등장했으며 매우 다양한 가격과 조건으로 자취방들이 형성되고 있다. 이에 따라 사용자에게 만족되는 조건과 가격을 만족하는 자취방을 추천하기란 어려운 일이다. 따라서 본 논문에서는 개인화 요인과 협업 필터링 방법을 이용하여 사용자에게 보다 적합한 자취방을 추천하는 시스템을 제안한다.
-
고령화 인구가 증가함에 따라 실비케어에 대한 관심이 높아져 ICT 기술을 적용하여 환자 중심의 의료 서비스를 제공하기 위한 연구가 활발해지고 있다. 특히, 요양병원 및 재활 병원이 급증함에 따라 고령환자의 관리를 효과적으로 스마트케어 기술 개발이 활발해지고 있다. 최근 병원기관에서 환자관리에 대한 중요성이 점차 증가하고 있는 시점에서 거동이 불편한 환자의 관리는 중요한 이슈이다. 본 논문에서는 고령환자의 분노상태를 감지와 모니터링을 통해 신속하게 대처하기 위한 시스템을 제안하고자 한다. 제안한 시스템은 다양한 병원 기관에서 고령환자 관리를 위한 해결 방안이 될 것으로 기대하고 있다.
-
학술활동 생명주기는 저자, 학술단체 및 정보서비스 제공자의 관점에서 논문투고, 심사, 출판, 데이터베이스 구축, 정보서비스로 정의될 수 있다. 생명주기 단계별로 학술단체들은 온라인 또는 오프라인 도구들을 이용해 저자와 심사위원들간의 커뮤니케이션을 돕고 있으며, 정보서비스 제공기관들은 출판된 학술정보를 수집하고 데이터베이스를 구축하여 정보서비스를 제공하고 있다. 이들 단계들에 표준식별체계를 적용하여 유기적으로 연결해 주면 생명주기 활동에 들어가는 전체적인 시간, 노력, 비용을 절감 할 수 있다. 이 발표에서는 학술활동 생명주기의 이해당사자들의 요구를 전반적으로 만족시키기 위해 개발된 DOI등록 관리 서비스의 설계 및 구현에 대해서 논한다.
-
It will be possible to solve some of the major issues in our society and economy with the emerging Big Data used across 21st century global digital economy. One of the main areas where big data can be quite useful is the medical and health area. IT technology is being used extensively in this area and expected to expand its application field further. However, there is still room for improvement in the usage of Big Data as it is difficult to search unstructured data contained in Big Data and collect statistics for them. This limits wider application of Big Data. Depending on data collection and analysis method, the results from a Big Data can be varied. Some of them could be positive or negative so that it is essential that Big Data should be handled adequately and appropriately adapting to a purpose. Therefore, a Big Data has been constructed in this study to applying Crawling technique for data mining and analyzed with R. Also, the data were visualized for easier recognition and this was effective in developing an individualized health plan from different angles.
-
최근 ICT기술의 발전과 건강에 대한 사람들의 관심이 증가하면서 다양한 셀프케어기술들이 개발되고 있다. 그러나 셀프케어기술은 생체정보수집에 대한 국내 관련 법제도의 제한이 있어 셀프케어기술의 활성화가 제한되고 있다. 따라서 본 논문에서는 ICT기반 셀프케어기술에 대한 기술동향 및 관련 법제도를 분석하여 문제점을 도출하고 셀프케어기술의 활성화를 위한 지원방안을 제안하였다.
-
오픈소스 소프트웨어를 사용하기 위해서는 개발자가 정의한 라이선스를 반드시 준수해야 한다. 이를 위반할 경우, 소스코드 공개/수정/재작성, 재배포 라이선스 변경, 특허권 포기 등의 피해로 이어질 수 있다. 소프트웨어를 다수의 개발자가 함께 개발하는 경우, 오픈소스 소프트웨어가 혼용되기도 하는데, 이는 서로 다른 라이선스간의 조항이 충돌하는 상황을 유발할 수 있다. 즉, 라이선스 규정 때문에 상황에 따라 혼용할 수 없는 오픈소스 소프트웨어 조합이 존재한다. 이러한 오픈소스 소프트웨어를 사용하는 과정에서 발생할 수 있는 무의적인 라이선스 규정 위반을 미연에 방지하고자 오픈소스 소프트웨어 라이선스 컴플라이언스 검증 도구를 제시하고자 한다.
-
하나의 프로젝트에는 다양한 기능과 역할을 가진 소스코드가 존재한다. 그러나 기존 정적 분석 도구들은 이러한 특성을 고려하지 않고, 모든 소스코드에 동일한 탐색 정책과 우선순위를 적용하고 있다. 본 연구에서는 오픈소스 프로젝트로부터 수집한 소스코드들을 토픽모델링을 이용하여 특정 토픽으로 분류하고, 분류된 토픽에 해당되는 코드 안에서 높은 영향력을 갖는 잠재결함(Potential Bug)의 특징을 분석하였다. 이 결과를 바탕으로 개발자에게 개발 중인 소스코드의 특성에 따라 어떤 잠재결함에 더 우선순위를 두어야 하는지에 대한 지침을 제공할 수 있다.
-
수전 설비 시스템은 전력 회사에서 3 상 전원을 받는 설비로, 전기를 공급받기 위한 설비이다. 정전이나 제품생산설비의 중단은 기업에 있어서는 경제적 손실이 매우 큰 사고일 수 밖에 없다. 요즘은 IoT 센서를 이용한 수전설비 관리 시스템의 활용이 늘어나고 있는 추세이다. IoT 센서를 이용한 수전 설비의 구축에서 정확한 상태 값의 센싱과 수집된 값의 전송, 그리고 정확성 판단에 대한 이슈들이 고려되어야 하며, 또한 기기간 통신을 통해 실시간 상호작용으로 수전설비의 고장을 어떻게 예방할 것인가에 대한 것이 중요하다. 본 연구에서는 수전 설비의 실시간 감지와 모니터링을 위한 목적으로 기존의 고장 및 오류 정보를 기반으로 하는 빅데이터 분석을 통해 발생 가능한 고장 및 오류를 사전 예측할 수 있도록 정보를 제공하는 것에 주안점을 두었다.
-
PC, 스마트 폰, 태블릿 등 스마트 기기의 발전과 함께 스마트 콘텐츠를 이용하는 개인과 기업 및 기관이 늘어나는 추세이다. 스마트 콘텐츠는 사용자와 상호작용을 할 수 있음에 따라 소셜 네트워크의 융합과 함께 빠른 정보 공유와 확산에 기여하는 것이 가장 큰 특징이다. 본 논문에서는 스마트 콘텐츠 중 Application과 Magazine의 합성어인 Appzine을 타겟으로 저작도구 및 뷰어 시스템을 개발하였다. PC/Android/IOS의 각 운영체제에서 Appzine을 저작할 수 있으며 저작 결과를 기기의 종류와 운영체제 상관없이 콘텐츠를 볼 수 있는 뷰어 시스템으로서의 연동 테스팅을 진행하였다. 시스템은 소비자들의 수요에 적합한 콘텐츠 개발 및 활용과 콘텐츠 제작 기술 수준 향상, 학습 및 홍보용 콘텐츠 제작으로 인한 수익 창출 등에 활용에 이용할 수 있다.
-
물류 창고에서 화물 이송 자동화를 위해서 기존의 여러 방식들이 제안 되었지만 설치 및 유지 보수에 대한 비용이 많이 들고 목적에 따라 유동적으로 작업환경을 바꾸기 어려울뿐더러 갑작스러운 작업환경변화에 대처하기 힘들다는 단점이 있다. 본 논문은 무인 화물 이송 이동 로봇이 다양한 환경에서 여러 가지 기능들을 수행하기 위해 초음파 센서 적외선센서를 장착하였으며 라인을 다라 목표점까지 주행하기 위한 알고리즘을 제안하고 시뮬레이터를 제작하여 실험을 해 보았다.
-
무인 비행체와 함께 사용되는 지상관제 시스템은 이용 영역에 따라 수많은 응용 서비스를 제공할 수 있기 때문에 해당 응용 성격에 맞게 디자인 되어야 하는 사안을 가지고 있다. 무인 비행체로부터 수집된 이미지를 활용하여 수계 관리 시스템 구축에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있는 시점에서 이를 위해 최적화 된 지상관제 시스템의 구축은 필수적이다. 기존의 지상관제 시스템은 영상 정보를 수집하기 위한 내용이 부족하기 때문에, 본 연구에서는 기존의 지상관제 시스템을 이루는 구조에서 영상 정보 수집을 위한 내용을 보완하여 수계 관리 시스템을 위한 지상관제 시스템의 기초 연구에 대한 내용을 기술하고자 한다.
-
산업공정에서 공정 정보처리의 극대화를 위하여 PLC, 로봇 등의 여러 프로그램식 단위제어기기가 네트워크로 연결되어 운영되고 있다. 대부분이 RS232C와 고유 장비의 전송절차에 의해 수행되어 왔지만, ISO 등에서는 반도체공정에 적용을 위한 SECS에 대한 프로토콜을 표준화하였다. 본 연구는 반도체 스퍼터 공정에 PLC, 로봇, 반송장치의 연결에 SECS-II를 적용하고, HSMS를 활용하여 TCP/IP와 Host를 연결하여 계층구조의 네트워크를 운영하였다. 전송 메세지 type을 stream과 function으로 나누어 송수신 확인과 데이터 전송절차를 설정하여 공정이 정상적으로 운영됨을 확인하였다.
-
한국과학기술정보연구원에서 운영 중인 슈퍼컴퓨터 4호기인 Tachyon 2차 시스템은 이론최고성능 300TFlops인 SUN Blade 6275 시스템을 기반으로 구성되어있다. 로그인 노드 4대와 컴퓨팅 노드 3200대로 구성되어 있으며 컴퓨팅 노드 중에 24대는 디버깅 노드로 사용되고 있다. 3200대의 컴퓨팅 노드가 동일한 하드웨어로 구성이 되어 있으므로 Tachyon 2차 시스템의 전체 계산 성능을 결정하는 가장 중요한 요소가 단일 컴퓨팅 노드의 성능이 되겠다. 본 논문에서는 다양한 벤치마크 기법을 통해 단일 노드의 성능을 측정하여 분석하였다.
-
본 연구는 홍삼 등급판정 과정에서 내부 조직 치밀도 분석을 위해 의료 영상 분석 방법을 이용하여 적외선 영상 측정기기를 개발하였다. 기존 홍삼 내부분석방법은 수동으로 암실환경에서 강한 조명을 홍삼에 투과하여 사람 눈으로 직접 판별하는 과정을 거친다. 이러한 기존 검사 과정은 작업 비효율성과 불균일한 검사기준으로 제품 품질 신뢰도 저하의 단점을 가져온다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 연구는 적외선 조명환경에서 자동 측정이 가능한 홍삼 내부 측정기기를 개발하였다. 개발된 장치는 홍삼의 빛 투과 특성을 응용한 920nm 파장대역의 적외선 조명기구, 조명 제어회로, 적외선 대역 촬영이 가능한 영상 측정 카메라 장치,
$0.9^{\circ}$ 의 간격으로$360^{\circ}$ 홍삼 영상취득이 가능한 회전 엑츄에이터로 구성이 된다. 본 연구에서 제안 하는 홍삼 단층 영상분석 방법은, 홍삼을$0.9^{\circ}$ 간격으로 회전시키어$360^{\circ}$ 홍삼 내부영상을 취득하여 라돈 변환(Radon transform)을 통해 사이노그램(Sinogram)으로 재구성 하였으며, 역 라돈 변환(Inverse Radon transform)을 통해 단층 영상복원(Back-projection)알고리즘을 구현하였다. 이 결과 홍삼을 절단하지 않고 홍삼 내부 단면영상 획득이 가능하였으며 내공(內空), 내백(內白)의 유무를 판단하고 직경을 파악할 수 있었다. 이를 토대로 등급 판별 공식을 산출하면 신뢰성 있는 홍삼 등급 자동화 측정기기를 개발할 수 있을 것으로 기대된다. -
중합 효소 연쇄 반응 (PCR) 젤 전기영동 이미지에서 DNA 지문을 분석하기 위한 새로운 레인 검출 및 추적 알고리즘이 제안하였다. 이전에 여러 연구 결과가 보고되었지만 갑작스런 배경 밝기 차이와 구부러진 레인이 있는 이미지에서 레인을 정확하게 추출하는 것은 여전히 어려움이 있다. 우리는 평균 레인 폭과 레인 주기를 계산하기 위한 에지 기반 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안한 방법은 k-means 클러스터링 알고리즘을 이용하여 상승 에지와 하강 에지를 정확하게 추출하는 부화소(sub-pixel) 알고리즘을 적용하여 레인 폭과 주기를 추정한다. 구부러진 레인을 처리하기 위해 젤 이미지를 정상영역과 비정상영역으로 분할하고, 각 분할 된 이미지의 레인 중심을 추적한다. 우리가 제안한 방법의 성능을 평가하기 위해 534 레인을 포함한 32 개의 젤 이미지가 사용되었다. 실험 결과는 우리의 방법이 전처리 과정 없이 배경 차이와 구부러진 레인을 갖는 이미지에 강인함을 보여 주었다.
-
컴퓨터나 모바일 기기 사용자들이 필요한 자료나 정보 등을 검색하거나 콘텐츠가 있는 웹사이트를 찾는 경우, 흔히 사용하는 검색만으로는 어려움을 겪을 때가 존재한다. 이에 본 논문은 이러한 불편함을 최소화하기 위해 스마트폰 이용자가 원하는 콘텐츠를 찾고자 하는 경우, 분야별로 중요한 사이트들을 모아 해당 콘텐츠가 있는 사이트를 리스트로 제공해주는 어플리케이션을 개발하였다. 이는 사용자들에게 원하는 콘텐츠가 있는 사이트를 좀 더 쉽게 찾을 수 있도록 편리성을 줄 것이라 기대한다.
-
BASMATI 플랫폼은 모바일 사용자 및 어플리케이션을 위한 지역간 클라우드 인프라 연동을 지원하는 시스템이다. 이를 위해 BASMATI 플랫폼은 모바일 사용자를 지원하는 서버 어플리케이션을 이종 클라우드 연동 환경에서 설치하고 제어할 수 있어야 한다. BASMATI 애플리케이션 컨트롤러(Application Controller)는 Application Service Provider(ASP)가 실행하고자 한느 서버 애플리케이션의 생명주기를 관리하고 서비스수준협약(Service Level Agreement, SLA) 위반을 탐지하여 애플리케이션의 재전개(Redeployment)를 포함한 SLA 위반 처리를 수행한다. 본 논문에서는 BASMATI의 애플리케이션 제어기의 요구사항과 그 설계에 대하여 기술한다.
-
전원 무결성은 PCB의 구조적 공진이 노이즈와 직접적으로 관련이 되어있고, 구조 해석을 위하여 전자장 해석법을 이용하게 된다. 전원 무결성 과정은 PCB의 공진해석을 통해 공진 발생 위치 및 주요 선로의 임피던스 분석을 하고 Decoupling 캐패시터와 레이아웃 수정을 통해 목표한 임피던스 값보다 낮아지도록 수정과 해석을 반복하는 작업이다. 제안된 방법을 통하여 PCB 제작 이전에 전자파 성능을 예측하고 개선하여 설계비용을 절감하고 신뢰성을 향상 시킬 수 있을 것으로 판단된다.
-
안전 필수 시스템(Safety-critical system) 중 하나인 차량 전장용 운영체제의 엄밀한 검증을 위하여 모델 기반 테스트 생성기법들이 연구되어 왔다. 그러나 기존의 연구들은 이러한 차량 전장용 운영체제에서 빈번히 사용되는 주기적인 동작을 요하는 작업들에 대한 테스트 생성 문제를 해결하지 못하였다. 본 연구에서는 주기적 태스크의 검증을 지원하지 않았던 기존의 테스트 케이스 생성기에 알람 모델을 추가하여 보완하였다. 이를 통해 차량 전장용 운영체제의 검증에 있어서 주기적 태스크를 포함한 다양한 테스트 케이스를 생성할 수 있었고 차량 전장용 운영체제의 보다 엄밀한 검증이 가능해졌다.
-
세계 SW시장은 급성장하고 있지만, 국내시장이 글로벌 강국에 영향을 주기에는 많이 부족하다. 인터넷 속도 1위국임에도 SW성장이 더딘 이유는 무엇일까? 그것은 국내 SW산업발전의 기반이 마련되지 않았기 때문이다. 이로써 정부는 SW중심사회를 선언하여 각 분야의 정책을 준비하였는데 공공부문 SW분할발주 제도를 IT프로젝트에 적용하려는 움직임이 있어 전체 SW산업의 약 30%를 차지하는 공공부문을 중심으로 SW분할발주 제도 시행시 예상되는 SI프로젝트 문제점 및 개선방안을 연구하고자 한다. SW분할발주 제도는 기획~설계와 개발~구현 단계로 구분됨에 따라 SI프로젝트에 적용함에 있어 문제가 발생될 수 있다. 그러므로 프로젝트와 분리 분할발주, 선진사례 및 분할발주 유관산업 프로젝트 사례를 분석하였으며 제도적, 기술적, 관리적 관점에서 개선방안을 도출하였다. 본 논문은 IT프로젝트에 종사하는 이들의 SW제값받기 및 환경개선을 기대하고 SW분할발주의 제도 시행 전 공급자와 수요자가 인식해야 하는 문제점에 대한 해결방안을 제공하여 SW산업과 SI프로젝트의 경쟁력을 강화하는 체계 형성의 방향을 제시한다.
-
소프트웨어 테스트는 시스템의 신뢰도를 판단하는 중요한 작업이지만, 많은 노력과 비용을 필요로 한다. 모델 기반 테스트는 이러한 비용을 줄이기 위한 방안으로써 제안되었다. 정형적 모델로부터 시스템의 실행 가능한 경로를 파악하고, 각 경로마다 입력 값을 생성하여 테스트를 수행한다. 이 때, 적절한 입력 값을 찾기 위해 메타-휴리스틱 기법을 사용하는데, 기존의 알고리즘은 목적 경로와 관련이 없는 변수까지 구분없이 고려하기 때문에 시스템이 복잡할수록 불필요한 연산이 많아지는 문제가 있다. 본 논문은 슬라이싱 기법과 우선순위 정책을 적용한 테스트 데이터 자동 생성 기법을 제안하며, 실험을 통해 기존의 방법보다 효과적으로 테스트 데이터를 생성함을 보인다.
-
구직자는 취업을 하기 위해 다양한 채용 공고를 확인하고 이력서를 제출하는데 많은 시간을 소비한다. 만약 채용 추천 시스템을 통해 사용자에게 알맞는 회사를 추천해 준다면 구직자는 구직 활동 시간을 절약할 수 있다. 이를 위해 본 논문에서는 구직자에게 알맞는 회사를 추천하기 위한 알고리즘을 알아본다.
-
최근에는 의료기기의 구성 요소 중 소프트웨어의 기능과 역할이 커지면서 의료기기 소프트웨어의 비중이 높아지고, 의료기기의 사용자의 생명과 안전에 직결되는 특성으로 인해 의료기기 소프트웨어 위험관리의 중요성은 더욱 강조되고 있다. 이를 위해 여러 표준들은 위험관리를 위한 다양한 요구사항들을 제시한다. 그러나 의료기기 소프트웨어 개발생명주기의 각 단계에서 수행되어야하는 위험관리 항목들은 분류되어있지 않다. 이로 인해 개발자들은 의료기기 개발 중에 직접 표준들의 연관성을 분석하여 위험관리 활동을 수행해야하는 어려움을 겪고 있다. 따라서 본 논문에서는 위험관리 프로세스의 항목들을 추출하고 PEMS(Programmable Electrical Medical System) 개발생명주기와 대응시켜 연관성을 분석하고, 이를 통해 의료기기 소프트웨어의 개발 중 효과적이고 체계적인 위험관리를 가능하게 한다.
-
국내 외에서 잘못된 생활습관으로 대사증후군 환자가 급증하고 있다. 최근 대사증후군 환자들을 위한 웨어러블 디바이스를 이용하여 생활습관정보를 수집 분석하여 피드백하는 연구가 진행되고 있다. 생활습관 정보를 수집하는 대표적인 방법은 온라인/오프라인 설문지 또는 웨어러블 디바이스를 활용하여 수집하는 형태로 구분된다. 그러나 기존 설문지 방법은 연속적인 데이터를 얻기 어렵고, 웨어러블 디바이스를 이용하는 방법은 신뢰성 있는 데이터를 수집하기에는 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 대사증후군 환자를 대상으로 생활습관 정보 수집을 위한 병원의 설문지를 앱을 기반으로 개발하여 수집하고 스마트 폰과 밴드와 같은 웨어러블 디바이스를 이용하여 실시간 활동정보를 수집하여 환자 생활 습관에 따른 맞춤 별 예방정보를 제공하는 시스템을 제안하고자 한다.
-
스마트폰이 일상생활에 보급되면서 모바일로 제작된 콘텐츠들의 연구 개발이 확산되고 있다. 학습, 여가, 운동 등 여러 분야에서 스마트폰으로 개발된 어플리케이션은 사용자로 하여금 스트레스를 줄여주고 편리함을 제공하고 있다. 본 논문은 스마트폰 Camera와 Video View를 이용하여 사용자와 영상 속안의 배우들과 호흡할 수 있는 모바일 1인칭 연기 시뮬레이션 어플리케이션을 설계하고 이를 구현하였다. 스마트폰의 영상에서 배우의 1인칭 모습이 출력되고 사용자가 선택한 명장면을 함께 진행한다. 본 연구를 통해 배우와 사용자 사이의 친밀감을 극대화시키고 잊고 있었던 명장면을 재조명할 수 있는 효과를 만들어 일상생활에서 느끼는 스트레스를 조금이나마 줄여줄 수 있기를 기대한다.
-
모바일 어플리케이션 개발자들은 센서를 활용하여 사용자를 위한 맞춤화 서비스를 제공하고 있다. 센서를 활용한 어플리케이션은 다른 소프트웨어와 마찬가지로 더욱 높은 품질을 위해 테스트를 필요로 한다. 그러나 기존의 모바일 어플리케이션을 위한 테스트 도구들은 센서에 대한 접근성, 센서 데이터 입력, 전력 소모에 대한 비고려 등의 문제를 갖고 있어, 동적 테스트를 수행하는데 사용하기에는 한계를 지니고 있다. 물론, 이러한 문제를 해결하기 위해 여러 연구들이 진행되어 왔지만 기존의 연구들은 일부의 특성만을 반영한 테스트 도구를 개발하였거나, 기법만 개발하였다. 따라서 본 논문에서는 이러한 특성들을 통합적으로 반영한 동적 테스트 도구를 개발하기 위해 센서를 활용한 어플리케이션의 특성을 도출하고, 이를 이용하여 기존의 동적 테스트 도구들의 한계점을 분석하였다. 그 후, 이를 기반으로 하여 동적 테스트 도구의 요구사항을 도출하였다. 그 결과, 총 3개의 특성과 5개의 한계점 그리고 6개의 요구사항을 도출하였다. 향후 본 논문은 센서를 활용한 어플리케이션을 위한 동적 테스트 도구의 개발에 기초가 될 것이다.
-
Jaffari, Aman;Lee, Jihyun;Yoo, Cheol-Jung;Jo, Jun Hyuk 618
Currently, IoT mobile applications are growing fast in number and complexity. As a result, the applications quality issue became crucial, hence to ensure their quality a proper testing is highly required. Testing such mobile applications is always tedious, time-consuming and expensive. To cope with these issues, we propose a testing approach using activity diagram with data flow information. The main functionality of IoT applications is exposing the meaningful data obtained from the sensors to the users by doing a lot of analysis, comparison, and computation. Therefore, our focus is on identifying and selecting the most appropriate paths at which calculation is taking place and the paths at which predicate exists. In our case study, we have used a real-world IoT mobile application and identified a total of ten test paths with two predicate uses and two computation uses through an example. With applying only this four critical paths, we can adequately test the application's core functionalities while significantly reduce the testing effort and cost. -
소프트웨어의 적용 분야가 다양화되면서 시장 환경의 변화와 사용자 요구사항의 다양화가 급속도로 진행되고 있다. 하지만 부족한 시간, 예산, 인력 문제로 고품질의 소프트웨어 개발은 더 어려워졌다. 이런 문제의 해결을 위해 레거시 시스템의 모듈을 재사용하여 고품질화하고자 한다. 기존에는 정적 분석 기반의 재사용 모듈/덩어리 식별만 이루어졌지만, 실제 실행 환경에서 적용되는 동적 분석 기반의 재사용 식별이 더욱 중요하다. 이를 위해, 재사용 메트릭을 정의하고 재사용 모듈/덩어리 자동식별 및 가시화를 제안한다. 이는 새로운 프로젝트 개발의 재사용성을 높여, 신뢰성과 생산성 향상시키고 품질 개선에 기여한다.
-
최근 산업의 급격한 발전으로 부품의 정밀한 가공에 대한 요구치가 높아지고 있다. 또한 생산 공장에서 기계를 효율적으로 운용하기 위해 가공된 제품을 정밀하게 분석 할 필요가 있다. 이를 위해서는 육안으로 판단할 수 없는 미세한 차이를 구분 할 수 있어야한다. 이전 연구에서는 2차원적으로만 분석이 가능했으며, 분석 가능한 시스템은 PCB 회로편심, 폭, 원의 지름 등 이였다. 하지만 정밀한 제품을 생산하기 위해 2차원만으로 제품을 분석하기에는 무리가 있다. 따라서 본 논문에서는 3차원을 통해 제품의 입체형상을 제공하고 실제 단면의 모습을 구체화하여 기존의 2차원적 방식에서 제품의 정밀도를 더 명확하게 판단 할 수 있도록 3차원 입체형상을 더한 확장된 분석 시스템을 제안한다.
-
국내 대기업들은 충분한 SW테스팅으로 SW의 품질과 안정성을 점검하고 있다. 반면, 중소기업들은 부족한 인력과 비싼 상용 테스팅 도구 등으로 테스팅 환경이 어려운 실정이다. 이로 인한 테스트 부족 속에서 SW제품을 출시한다. 이 논문에서는 이런 문제의 해결방안 중 하나로 개발자가 코드 내부의 복잡도를 측정하여 잠재적인 오류를 줄이는데 초점을 둔다. 이를 위해 공개 소스프트웨어 기반의 도구 개선 제안 및 가시화 구현을 하였다. 즉, 벤처/중소 기업의 개발자들에게 각각 품질 요소들의 가시화 서비스가 가능하다. 이는 코드 내부의 결합력/응집력/복잡도/재사용 등의 가시적 모듈화로 SW품질 개선이 가능하다.
-
This paper presents a cloud service called CDLint for checking and analyzing the Javascript code dynamically. The correctness of Javascript code is becoming more important since it can also run on the server side as well as the client side. There are several analysis systems for checking the bad code in JavaScript but they seem like have one or more weaknesses. CDLint is developed based on an existing work named DLint which is a powerful bad JavaScript checker. Compared with similar systems, CDLint shows the best performances with respect to the system extensibility, the freedom to use without installation, the automatic parsing of JavaScript code from website, and the environment configuration for JavaScript code checking.
-
최근 클라우드 기술이 확산되면서 여러 기업이 자신만의 클라우드를 다양하게 제공하고 있으며 세계 각지에 흩어져 있는 다양한 클라우드 공급자들과 여러 프라이빗 클라우드를 연결하여 하나의 서비스를 제공하는 클라우드 서비스 브로커리지(Cloud Services Brokerage) 기술이 등장하게 되었다. 하지만 현재의 CSB 기술은 가상 자원 관리, 가상 머신 라이프 사이클 관리에 초점이 맞추어져 있으며 CSB에서 제공되는 모니터링 요소는 사용자의 복잡한 요구를 만족하기에는 부족한 실정이다. 또한 추가 모니터링 도구를 사용하는 경우도 CSB의 데이터와의 일관성을 만족하지 않는 문제가 있다. 따라서 본 논문에서는 이종 CSB와 연동이 가능한 실시간 모니터링 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 모니터링 기술은 Scalr 및 CompatibleOne을 사용하여 주기적으로 메타데이터 동기화를 진행하며 데이터 일관성을 충족시키고 다양한 모니터링 데이터를 실시간으로 수집하여 사용자에게 제공한다.
-
현재 많은 테스팅 기법으로도 생산되는 결과물들의 잠재적 오류 발생을 예측하기 힘들다. 기존 오픈 소스 정적 분석 도구들(Source Navigator)은 불충분한 정보를 제공하여 원하는 내부 정보를 축출하기 어렵다. 이를 해결하기 위해, 기존 오픈 소스의 자바 파서의 개선을 통해, 코드 내부 품질 측정을 고려하고자 한다. 즉 기존 자바 파서 개선 기반의 "추상구문트리로 변환된 코드"에서 "직접 코드 정보 추출" 방안의 구현이다. 이를 통해, 기존의 SNDB보다 더 많은 코드 정보 추출로 코드 내부 품질 측정이 더 수월할 것을 기대한다.
-
실외 환경에서는 일반적으로 드론의 위치 측정 또는 위치 제어를 위해서 위성항법장치를 사용한다. 위성항법장치는 실내 환경에서 신호 수신이 어렵기 때문에 실내에서의 위치 측정과 항법을 수행하기 위해서 많은 연구가 이루어진다. 기존의 연구들은 드론에 추가적인 센서를 요구하거나 사전 실내 환경 설정을 가정한다. 그러나 추가적인 장치나 환경 설정 없이 드론의 관성항법장치만으로도 위치 측정이 가능하다. 관성항법장치는 가속도를 적분하여 이동한 거리를 파악하기 때문에 시간이 지날수록 오차가 누적되는 문제점이 있으며 비행 중 기체 진동으로 인한 측정 오차로 정확한 이동거리를 산출해내는 것이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제들을 드론의 특성을 반영하여 관성항법장치로부터 발생한 오차를 줄여 보다 정확한 드론의 실내 위치측정 방법을 제안한다.
-
프로그래밍 교육에서 실습교육은 소스 코드를 직접 작성해보는 과정을 통해 이론적인 지식을 보완할 수 있는 매우 중요한 과정이다. 따라서 대부분의 프로그래밍 교과과정은 실습교육을 포함하고 있다. 그러나 실습교육을 통해 학습 성취도를 평가하는 일은 시간과 비용이 많이 소모되는 작업이다. 그래서 많은 교육기관에서는 평가를 효율적으로 하기 위해 자동 평가 시스템을 운용하고 있다. 자동 평가 시스템은 학생들의 실습 결과를 정확하고 신속하게 평가하는데 효과적이다. 그러나 실습교육에 필요한 실습문항은 대부분의 경우 교사가 수작업으로 생성하며 이 과정에서 많은 인적 시간적 비용이 발생하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 문항 생성을 자동화하려는 연구가 진행되고 있으나 아직까지 초기 단계이며 새로운 문항을 생성하지 못하는 등의 제약 사항이 많아 적용하기에 무리가 있다. 따라서 본 논문에서는 하나의 문항으로부터 다양한 문항들을 변형하여 생성할 수 있는 방법을 제안하고 이를 지원하는 프로그래밍 실습용 문항 생성기의 구조를 설계한다.
-
드론에서 고도유지 비행을 위해 정확한 고도 측정이 필요하다. 고도 측정을 위해 많이 사용되는 가속도센서는 변화에 민감하여 거리 측정에 적합하지만 적분 오차가 누적되어 거리 측정값이 발산한다. 또한 드론 비행 시 드론에서 발생하는 진동을 드론의 고도 변화로 잘못 인지하는 문제가 있다. 이 문제를 해결하기 위해 상용화된 드론이나 기존 연구들은 가속도센서를 기반으로 다른 센서나 장치를 추가하여 고도 측정을 하지만 실제 비행 시 고도의 오차가 나타난다. 또한 센서 값들의 연산처리가 많아져 고도 측정 속도가 지연될 우려가 있다. 따라서 다른 센서나 장치를 추가하지 않고 드론의 특성을 고려한 보다 정확한 고도 측정 방안이 필요하다. 본 논문에서는 가속도센서를 이용하여 드론 비행 특성을 고려하는 고도 측정 알고리즘을 제안한다. 실험으로 제안 알고리즘을 수행하여 드론 비행 시 고도 측정의 정확성이 향상됨을 보인다.
-
최근에 개발된 출입문 시스템은 출입자의 신원과 출입시간을 정확하게 기록할 뿐만 아니라 방문자에게 일시적인 출입권한을 동적으로 부여하기도 한다. 이러한 기능은 스마트폰에 NFC 카드 에뮬레이션 기능이 탑재되기 시작하면서 가능해졌다. RFID와 달리 스마트폰에 탑재된 NFC는 출입할 때마다 변경되는 전자키를 전달 할 수 있고 출입키 이외에 여러 가지 정보를 전달할 수도 있다. 이는 매우 강력한 보안기능을 구현할 수 있는 토대가 될 뿐만 아니라 더욱 다양한 기능을 출입문에 부여할 수 있는 기반 기술이 된다. 본 논문에서는 오프라인 단말기와 스마트폰을 이용한 출입시스템을 제안한다. 오프라인 단말기란 출입문에 부착된 NFC 단말기가 오프라인 상태, 즉 외부로 통신이 연결되지 않은 상태에 있는 것을 의미한다. 본 시스템은 출입문 단말기에 출입자의 정보를 등록하지 않고 동적으로 출입자를 추가하거나 삭제할 수 있어 비정기적인 방문자를 위한 출입시스템을 구현하기에 매우 유리하다. 또한, 본 시스템은 오프라인 단말기를 이용하지만 온라인 단말기를 이용한 시스템과 동일한 기능을 구현할 수 있다. 단말기에 통신라인을 연결하지 않음에도 불구하고 기존 온라인 단말기를 이용한 출입 시스템에서 가능했던 출입자 실시간 등록과 출입사항 기록 및 실시간 조회 기능을 모두 구현할 수 있게 된 것이다. 온라인 단말기 기반의 출입 시스템 보다 유지보수가 쉽고 저렴한 출입시스템을 구현할 수 있다는 것은 본 논문에 제안한 방식의 강점이다.
-
Recently, during disasters occurrence, dealing with emergencies has been handled well by the early transmission of disaster relating notifications on social media networks (e.g., Twitter or Facebook). Intuitively, with their characteristics (e.g., real-time, mobility) and big communities whose users could be regarded as volunteers, social networks are proved to be a crucial role for disasters response. However, the amount of data transmitted during disasters is an obstacle for filtering informative messages; because the messages are diversity, large and very noise. This large volume of data could be seen as Social Big Data (SBD). In this paper, we proposed a big data platform for collecting and analyzing disasters' data from SBD. Firstly, we designed a collecting module; which could rapidly extract disasters' information from the Twitter; by big data frameworks supporting streaming data on distributed system; such as Kafka and Spark. Secondly, we developed an analyzing module which learned from SBD to distinguish the useful information from the irrelevant one. Finally, we also designed a real-time visualization on the web interface for displaying the results of analysis phase. To show the viability of our platform, we conducted experiments of the collecting and analyzing phases in 10 days for both real-time and historical tweets, which were about disasters happened in South Korea. The results prove that our big data platform could be applied to disaster information based systems, by providing a huge relevant data; which can be used for inferring affected regions and victims in disaster situations, from 21.000 collected tweets.
-
임베디드 소프트웨어의 개발은 실제 어플리케이션이 수행되는 대상 시스템이 아닌 호스트 시스템에서 개발되기 때문에 개발 중 테스팅을 수행하기 어렵다. 또한 대상 시스템에서 어플리케이션이 실행될 때 결함 또는 오류가 발견되면 이를 재현하기 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위한 기존의 연구로는 RTOS 시뮬레이터를 사용하거나 모니터링 시스템을 추가하여 임베디드 소프트웨어의 동작을 확인한다. 하지만 RTOS 시뮬레이터는 기능 테스트만 가능하고 실직적인 시간 추정이 불가능하다. 또한 임베디드 소프트웨어에 모니터링 시스템을 추가하게 되면 어플리케이션의 동작에 영향을 주기 때문에 실시간 시스템의 제약 조건을 확인하기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 임베디드 소프트웨어의 RIOS 기반 어플리케이션 구조를 제안하여 호스트 시스템에서 대상 시스템의 테스팅과 모니터링이 가능함을 보인다.
-
최근 한국인의 주요 사망원인 중 하나로 부정맥이 부각되고 있다. 심방조기수축(PAC:Premature Atrial Contraction)은 심방이 동방결절의 명령이 있기 전에 수축해 버리는 것이다. 심방조기수축은 일시적으로 유발하였다 사라지곤 할 수 있기 때문에 심한 증상이 없다면 생명에 위협을 가하진 않지만 반대의 경우에는 위험할 수 있다. 따라서 비정상적인 심장 박동이 발생하면 이를 검출하여 조기에 부정맥을 진단할 수 있는 방법이 필요하다. 이를 위해 대상의 ECG 신호로부터 QRS패턴에 해당하는 특징들을 추출하였고 특징들을 이용하여 심방조기수축 파형을 분류한다. 오류 역전파 기반으로 특징들을 훈련하며 가중치와 바이어스값을 구한뒤 이를 이용하여 정상파형과 심방조기수축 파형을 분류한다.
-
Accompanying the Internet of Things (IoT) is a demand of advanced applications and services utilizing the potential of the IoT environment. Monitoring the environment for a provision of context-aware services to the human beings is one of the new trends in our future life. The IoTivity Cloud is one of the most notable open-source platform bringing an opportunity to collect, analyze, and interpret a huge amount of data available in the IoT environment. Based on the IoTivity Cloud, we aim to develop a novel platform for comprehensive monitoring of a future network, which facilitates on-demand data collection to enable the network behavior prediction and the quality of user experience maintenance. In consideration of performance evaluation of the monitoring platform, this paper presents results of a preliminary test on the data acquisition/supply process in the IoTivity Cloud.
-
Data convergecast is an indispensable task for any WSN applications. Typically, scheduling in the WSN consists of two phases: tree construction and scheduling. The optimal tree structure and scheduling for the network is proven NP-hard. This paper focuses on the delay optimality while constructing the data convergecast tree. The algorithm can take any tree as the input, and by performing the switches (i.e. a node changes its parent), the expected aggregation delay is potentially reduced. Note that while constructing the tree, only the in-tree collisions between the child nodes sending data to their common parent is considered.
-
최근 급성 질환으로 인한 사망률은 꾸준히 증가하고 있다. 이러한 급성 질환은 초기 증상 발생 시 올바른 인지와 신속한 대처가 요구된다. 그러나 유지 관리비용 면에서 모든 개인의 응급상황을 관리할 수 있는 의료시스템은 구축하기 어렵다. 본 논문에서는 언급한 문제점을 해결하기 위해 웨어러블 디바이스와 개인건강기록 시스템을 제안한다. 웨어러블 디바이스에서 측정한 심박 체온의 생체신호로 응급 상황을 판별해 지정된 보호자에게 알린다. 또한, 응급버튼을 통해 곧바로 응급상황을 알린다. 개인이나 가족과 관련된 건강정보를 관리할 수 있는 개인건강기록(Personal Health Record)을 제공한다. 본 시스템을 통해 사용자의 응급상황에 신속하게 대처하여 생명을 보호할 수 있을 것으로 기대한다.
-
본 논문은 실내용 LED 전광판 시스템에서 문자 출력을 위한 완성형 폰트 기법을 개선하기 위해 비트맵 이미지 픽셀의 색상값을 이용하여 실시간으로 폰트를 생성하는 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 기법은 출력을 위한 문자 폰트를 사전에 정의해 저장하지 않고 텍스트를 비트맵 이미지로 변환한 후 이진화 하여 각 픽셀의 색상값을 이용해 출력 폰트를 실시간으로 생성하도록 한다. 실시간 폰트 생성 기법은 사전에 정의된 문자와 입력된 데이터를 비교하기 위한 과정이 생략되어 메모리 낭비를 줄일 수 있다. 또한 제안된 기법은 사전에 정의되지 않은 다양한 형태의 문자를 입력받아 출력할 수 있기 때문에 문자 표현 방식이 다양해져 정보 전달 효과를 높인다.
-
최근 공중, 지상에 대해 무인 시스템이 빠른 속도로 발전하고 있다. 해양 분야에 대해서도 무인시스템이 발전함으로 인해 사람의 힘을 빌려 작업하기에는 많은 위험도와 각종 변수들에 의해 인명피해가 발생할 수 있는 건설, 케이블 매설, 해양 관측에 대해 무인 로봇을 통해 작업이 이루어지고 있다. 이러한 무인 시스템의 발전을 하드웨어는 빠르게 발전하여 컴포넌트 형태로 발전하였다. 이런 하드웨어의 발전에 맞춰 소프트웨어 컴포넌트 설계 방법을 제안하고자 한다.
-
본 논문에서는 Beacon 신호를 이용하여 현재위치정보 도출하고 그를 활용하는 어플리케이션을 개발하였다. Beacon을 바둑판 배열로 설치하고 이를 스마트폰과 서버의 통신을 이용하여 삼각측량법으로 자신의 위치를 도출한다. 이를 이용하여 GPS신호가 닿지 않는 지하나 건물에서 네비게이션 역할을 수행하고, 나아가서 다른 스마트폰의 위치까지 확인가능하다.
-
본 연구는 다양한 운영체제와 플랫폼에서 스몰베이직 프로그래밍을 할 수 있는 환경을 제공하고, 라이브러리를 사용하고 확장하는 것을 목표로 진행 중인 연구 내용을 요약한다. 마이크로소프트 스몰베이직은 처음 컴퓨터 프로그래밍을 배우는 사람에게 쉽게 다가갈 수 있는 프로그래밍 언어이다. 단 14개의 키워드로 구성되어 있어 매우 간단하고 배우기 쉽다. 하지만 프로그래밍 환경을 윈도우즈 운영체제에서만 사용해야하는 단점이 있다. 소스 코드가 공개되어 있지 않아 새로운 요구사항을 맞추기도 어렵다. 이러한 문제점을 해결한 다양한 운영체제에서 사용이 가능하며 라이브러리 확장이 가능한 스몰베이직 환경을 설계하고 구현하고자 한다. 또한 마이크로소프트 스몰베이직의 동적 타이핑 구조에 대한 분석을 통해 명확한 규칙을 설명하고자 한다. 다양한 운영체제에서 스몰베이직 프로그램을 작성하고 PC 뿐만 아니라 안드로이드 기반 스마트폰에서 실행할 수 있다.
-
텍스트 기반 언어 스몰베이직은 기존 프로그래밍 언어와는 달리 배우기 쉽고 이후에 C/C++/Java로 빠르게 전환할 수 있기 때문에 청소년 프로그래밍 교육용 언어로 적합하다. 프로그래밍 교육에 흥미를 높이기 위해 풍부한 라이브러리가 필요하다. 풍부한 라이브러리를 바탕으로 마이크로소프트에서 개발한 스몰베이직 환경에서는 쉽게 프로그램을 작성 할 수 있지만, 최근 화두가 되고 있는 인공지능 프로그램을 쉽게 작성할 수 있는 라이브러리는 지원하지 않는다. 이 논문에서 오픈소스 소프트웨어 스몰베이직 환경하에 동작하는 데이터마이닝 라이브러리를 설계 및 구현하였고, 이 라이브러리를 기반으로 틱택토 게임을 개발하여 인공지능 스몰베이직 프로그램을 쉽게 작성할 수 있음을 확인하였다. 널리 보급된 언어인 C/C++/Java로 인공지능 프로그램을 작성하기 위해서는 광대한 범위의 지식과 코딩 실력이 바탕이 되어야 한다. 그러나 스몰베이직은 프로그램을 쉽게 작성 할 수 있고, 그림 기반의 교육용 언어인 스크래치와는 달리 텍스트 기반의 언어이기 때문에 이후에 C/C++/Java로 전환하기 용이하다.
-
정보 기기와 통신 기술의 발달로 다양한 분야에서 정보 통신 기술이 융합되어 사용되고 있으며, 기존 사회 분야에 융합됨으로써 기존 시스템의 효율을 높이기 위한 시도가 계속되고 있다. 특히 모니터링 정보 시스템을 사회복지 데이터 수집과 분석 분야에 적용함으로써 기존 사회복지 서비스의 효율을 높일 수 있다. 기존 사회복지 시스템의 정보 수집 방법은 설문에 의한 데이터 수집 및 분석을 바탕으로 이루어지며, 시간과 비용의 낭비로 인해 새로운 방식의 데이터 수집 및 분석 방법이 요구되고 있다. 따라서 본 논문에서는 정보 통신 기술 기반의 모니터링 데이터 수집 및 분석 방법을 제안함으로써 기존 서비스의 효율을 향상시키고자 한다. 제안하는 방안은 데이터 수집 모듈을 통해 웹 기반의 데이터를 수집하고, 수집된 데이터를 데이터 처리 모듈로 전달하여 데이터를 저장 및 분석하게 된다. 분석된 결과는 시각화 모듈을 통해 확인할 수 있다.
-
안전 필수 소프트웨어란, 소프트웨어의 결함으로 인해 사고가 일어났을 경우 사용자에게 치명적인 위해를 야기하는 소프트웨어를 의미한다. 안전 필수 소프트웨어는 다양한 산업에서 보편화 되고 있기 때문에 안전성이 확보된 소프트웨어를 사용자에게 제공해야하며, 잠재적인 결함이 사고로 이어질 수 있기에 안전 요소들에 대한 충분한 분석이 필요하다. 요구사항으로부터 위험 요소를 분석할 때에는 결함의 결과만을 보고 위험 등급을 부여하는 한계가 있다. 결함의 결과가 비록 같더라도 각기 다른 원인에 의해서 각기 다른 위험 수준을 갖기 때문이다. 본 논문에서는 각각의 기능들에 대해 안전성을 부여하고 우선순위를 선정하여 위험도가 높은 기능들에 대해서 우선적으로 분석할 수 있는 기법에 대해서 제안한다.
-
오늘날 기업에서 프로젝트의 성공은 기업 전략 달성에 필수 요소이다. 프로젝트가 많아지고 프로젝트의 중요성이 커지면서 프로젝트의 성과 향상의 방안으로 PMO(Project Management Office)를 운영하는 사례가 늘고 있다. 전사 PMO는 기업의 전략과 프로젝트 간에 연결고리 역할을 하며 기업 내 다수의 프로젝트를 관리함으로써 기업 전략 달성을 도모하지만 대부분 부족한 인력과 자원으로 운영되고 있다. 리스크가 높은 프로젝트에 한정된 인력과 자원을 집중할 수 있다면 프로젝트 성공 가능성을 높이고 기업 전략 달성에 보다 이바지 할 수 있을 것이다. 본 논문에서는 프로젝트 리스크를 기반으로 PMO를 운영하는 방법에 대하여 다루고자 한다.
-
최근 의류업계에서는 데이터마이닝을 이용하여 의상을 추천하는 시스템에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 하지만 기존 연구들은, 의상구매가 온 오프라인 모두에서 활발함에도 불구하고 온라인 쇼핑몰에서 얻을 수 있는 데이터에 국한되어 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 온라인 데이터 위주의 기존 의상 추천 시스템을 스마트 홈 미러의 가상 착의시스템을 사용하여 온 오프라인 데이터를 모두 반영한 추천시스템을 구현했다. 또한 사용자에게 적합한 추천시스템을 제공하기 위해 지역별 인구분포와 사용자 기본DB를 단계별로 그룹화 했다. 정확도와 사용자 만족도를 향상 시키고자 단계별로 가중치를 부여해 협업 필터링과 날씨, 종류, 색상을 속성으로 한 내용기반 필터링을 결합하는 시스템을 제시했다.
-
IT 사업은 개발 사업, 운영 사업, 유지보수 사업, 인프라 구축 사업으로 구분한다. IT 사업은 각 사업 특성에 맞는 개발 방법론과 사업관리 방법론을 사용한다. 하지만 최근 IT 사업은 운영 사업, 유지보수 사업, 개발 사업을 포함한 사업을 발주하고 있다. 이러한 사업 발주로 인하여 수행에 많은 문제가 생기고 있다. 이러한 사업을 복합운영 프로젝로 정의하고, 위험리스크를 도출하고 이러한 사항을 해결하기 위한 방안을 연구한다.
-
우리는 국내 벤처/중소기업이 고품질 소프트웨어 개발을 지원하기 위해 한국형 테스트 성숙도 모델[1]을 개발하였다. 이를 기반으로 국내 중소기업 2곳을 선정하여 시범적용을 수행 하였다. 본 논문에서는 한국형 테스트 성숙도 모델 적용을 통해 조직의 테스트 수준을 진단하여, 개발 조직의 테스트 프로세스 개선할 수 있는 개선 가이드에 대한 연구이다.
-
공공정보화사업의 사업관리방안은 국가 및 공공기관의 정보화사업 담당자들이 실무에서 직접적으로 활용하는 구체적이고 명확한 기준이다. 이는 공공정보화 사업의 계획, 구축, 운영 등 각 단계별 추진시 반영되고 있고 실제 구축환경에서 프로젝트 성공을 위해 중요한 요소로 작용하고 있다. 하지만 사업관리방안만으로 SW프로젝트의 성공은 보장받기 어렵다. 본 논문은 이러한 문제점을 파악하기 위해 각 사업관리방안이 SW프로젝트의 성공을 지원할 수 있는가를 연구하였고, 이를 위해 프로젝트관리 국제표준인 ISO 21500(Guidance on Project Management)의 지식 및 관리 영역과 산출물 등을 주요 사업관리방안을 비교하였다.
-
Designing the User-Based Voluntary Service Recommendation Program proposed in this study was motivated by the fact that it is not easy for volunteers to find a place for their services. Even though there are many volunteer centers or organizations, volunteers often experience difficulty in where and how they should apply for their work as those places are not well promoted. Thus, this program has been designed by applying the mobile push services along with location technology. The authors plan to introduce the program to the public as an open source by implementing the program with both Android and Python - hoping that the program will be useful to the users and volunteer organizations.
-
In this study, a function that informs the trash can users about daily collectable trash types and the visiting schedule of collection trucks with an application-based push alarms is proposed along with other function that lets the user to receive the information regarding the volume of trash cans located near his/her residence and monthly average trash volume once the user registers his/her personal information online. This functions are used for the UX design between smart trash can and users. The proposed system allows trash collection trucks to find the most efficient path from their current positions by finding out users' trash can volumes in advance. The UX design and the smart trash can system proposed in this study aim to improve the trash processing efficiency by allowing users to check the volume of their trash.
-
The proposed application design for emergency medical system includes the functions that help securing the window of opportunity for the patients in an emergency situation and efficiently link rescue agency, emergency medical treatment center and patients together. First, the treatment time can be saved at the emergency room by understanding the patient's condition by entering his/her health information such as anamnesis, family history, social history and blood type together with an identification number. Also, if the siren function which signals whereabouts of patients to the rescue crew is used, it will be much easier to find the location of the patient in need. The design allows rescue crew to call the patient to check whether he/she is conscious or not. Just by receiving the call, he/she will be deemed conscious.
-
빨래 예측 건조 실패 혹은 건망증으로 인해 빨래를 다시 감수해야 하는 피해자들이 속출하고 있다. 또한, 이러한 문제점으로 인한 피해 뿐 아니라 옥시 사건 이후 특정 화학 물질에 대한 사람들의 기피성은 높아져가고 있는 반면에 그 화학물질을 측정할 방법은 없는 것이 현실이다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해 본 논문에서는 IoT 시스템을 이용한 모듈을 설치하여, 제시한 문제점에 대한 대안을 제시한다.
-
자연재해나 전쟁 등으로 인한 긴급 구호 상황에서의 환자에 대한 응급처치는 중요하다. 그러나 자연재해나 전쟁으로 인해 지면이 불균형해지면 응급 처치를 하기가 불편해진다. Absolute Table은 테이블, 자이로 센서, 가속도 센서, 초음파 센서, 스텝 모터, 모터 드라이버, 스크류와 너트, 각종 스위치들로 구성되어있다. Absolute Table의 전원을 키면 실시간으로 수평을 맞추고 유지해 평평한 작업대를 형성한다. 어떤 형태든 적용이 가능해 실시간 수평 유지 기술이 필요한 다양한 분야와 접목시킬 수 있을 것으로 예상된다.
-
교통약자(시각장애인, 노약자 등)에게 필요한 필수품 중 가장 중요한 것은 지팡이라고 생각을 한다. 하지만 지팡이에 많이 의존하는 것에 비해 지팡이가 안전한 보행을 도와주기에는 아직 부족하다고 생각을 했다. 따라서 교통약자의 안전한 보행을 위해 어두울 때 밤길을 비춰주거나 지팡이를 비춰줌으로써 추가적인 시야확보나 보행자의 존재 여부를 알려주며 보행자가 쓰러지는 등 응급상황을 판단하여 지정해둔 비상 연락망에 연락을 하고 현재 위치를 문자로 전송하게 할 수 있도록 하고 또한 지팡이가 감지할 수 있는 것 보다 좀 더 먼 장애물들을 감지하여 충돌을 사전에 방지하는 지팡이를 만들었다.
-
우리나라에서 화재와 같은 재난 발생 시 현실적으로 아직까지도 빠른 상황판단과 대처가 부족하다고 생각하게 되었고, 인명피해 최소화와 신속한 대피를 위한 시스템 기반이 필요하다고 판단하여 IoT 기술을 접목시킨 스마트 빌딩 시스템을 개발하게 되었다.
-
교통안전공단이 운전자 400명을 대상을 졸음운전 실태를 조사한 결과 최근 1주일간 10명 중 4명이 졸음운전을 경험했으며, 그 중 19%는 사고가 날 뻔한 '아차사고' 경험이 있는 것으로 나타났다고 밝혔다. 이에 따라 운전자들의 졸음운전을 예방하기 위한 시스템의 존재가 시급하다는 것을 알 수 있다. 이에 본 논문에서는 운전자의 졸음운전 사고를 예방하기 위한 운전 방지 기법을 제시한다.
-
수도권 뿐만 아니라 지방에서도 대중교통의 발달이 가속화되고 있다. 수도권 지하철의 경우 지하철 스크린도어가 생겼지만 그럼에도 불구하고 문 끼임 사고가 많이 발생하고 있는 상황이다. 그렇지만 국내 지하철 사업에서 문 끼임 사고 방지 예산에는 전혀 투자가 되지 않고 있다. 국민 보건의 측면에서 지하철 문 끼임 사고의 심각성과 인간이 지닌 잠재적 가치를 고려할 때 이에 대한 대책이 시급하다. 이에 본 시스템에서는 RF(Radio Frequency)을 기반으로 한 지하철 끼임 사고 방지 모델을 대안으로 제시하며, 국민 보건과 인간의 잠재성이라는 사회적 가치를 문제해결에 접목하였다.
-
통계상 국민 2명중 1명이 차를 소유하고 있는 오늘 날, 뉴스를 통해서 차량사고에 의한 인명사고 소식을 심심치 않게 접할 수 있다. 그 중 많은 비중을 차지하고 있는 사고는 승 하차시의 접촉 사고로, 최근 들어 증가하는 추세이다. 그래서 이러한 자동차 접촉사고에서의 자동차 탑승자의 안전을 지키기 위한 대책이 시급하다고 생각하였고, 이에 본 논문에서는 뒤의 다가오는 물체에 대한 속도측정을 통한 자동 차문 잠김을 대안으로 제시하며, 이를 통해서, 자동차 탑승자들의 안전을 보장하는 것에 보다 더 한걸음 나아가고자 한다.
-
최근 실내의 미아사고가 증가하고 있으며, 그 외에 실외에서의 미아 발생 건수 또한 해마다 증가하고 있는 추세이다. 이러한 추세를 보아, 어린 아이들의 안전을 보장 해줄 수 있는 시스템의 존재가 시급하다는 것을 알 수 있다. 이에 본 논문에서는 미아 사고 방지를 위한 모니터링 시스템을 제시한다.
-
한국의 어린이 10만 명당 교통사고 사망자 비율은 약 1.3명으로 영국 0.5명, 일본 0.7명 등 OECD주요국보다 월등히 높다. 이에 스쿨존에서 어린이 교통사고 예방을 위한 스마트 보행자 안전보장 시스템을 개발하여 보행자와 운전자에게 위험 알림을 통해 사고를 예방할 수 있다.
-
현재, 시각장애인들이 보행 시 경로 안내를 제공받는 방법은 청각을 사용하는 것이다. 이로 인해 시각장애인의 보행시 안전이 매우 위험한 상황이다. 비장애인은 시각과 청각을 모두 활용해 길 찾기가 수월하지만, 현 시점에서 시각장애인은 오직 청각에만 의존해야 한다. 보행 시 교통사고 사망률이 OECD 평균의 두 배를 웃도는 대한민국에서 시각장애인들이 거리를 도보하기에는 더더욱 위험한 현실이다. 이에 대한 대책으로 본 논문에서는 아두이노를 사용해 촉각기반 네비게이션을 만들어 시각장애인의 교통사고 발생율을 낮추려고 한다.
-
현대 사회에서 날씨 관련 정보를 좀 더 다양하고 쉽고 빠르게 얻을 수 있지만 피상적인 데이터일 뿐이기 때문에 정보의 전달과 인식이 한계가 있다. 따라서 이를 어떻게 하면 좀 더 직관적인 방식으로 정보를 인식 할지를 고민 한 결과 말 그래도 날씨를 보이게 했다. Arduino 기반으로 쉽고 간결 하게 구현 했으며 데이터 전달의 방식에 대한 생각을 뒤집어 보았다.
-
21세기 거의 모든 업무는 컴퓨터로 시작해서 컴퓨터로 끝이 난다. 실제로 우리나라의 컴퓨터 보급률은 70퍼센트를 넘는다. 하지만 컴퓨터 보급률이 높다고 해서 좋은 것만은 아니다. 왜냐하면 그로 인해 생길 수 있는 문제점이 있을 수 있기 때문이다. 컴퓨터를 사용하여 생길 수 있는 문제점은 다양하지만 우리 팀은 마우스 사용으로 인한 문제점에 초점을 맞추어 생각해보았다. 그 결과 손목의 사용을 줄이는 에어마우스라는 제품을 고안해내게 되었다. 공중에서 센서가 부착된 펜을 이용하여 마우스포인터를 컨트롤 하는 에어 마우스는 기존의 마우스로 인해 생길수 있는 문제점을 해결할 수 있을 것이다.
-
현재 국내 인구수가 약 5000만, 차량대수는 인구수의 절반가까이에 해당하는 2100만대를 넘어서고 있다. 이에 따라 국내 교통 혼잡도는 도로를 넓히고 대중교통을 장려하는 등의 노력을 기울이고 있음에도 증가하고 있다. 교통 혼잡도가 증가함에 따라, 사건 사고를 처리하는 응급차량의 이동이 수월하지 않은 편이다. 1분1초가 중요한 응급차량의 교통을 수월하게 하기 위해 고속도로에 갓길을 설치하는 등의 노력은 하고 있지만, 이것을 일반차량이 이용해도 제재수단이 없어 실효성이 부족하다. 이에 본 논문에서는 gps(네비게이션)를 이용하여 응급차량의 경로를 입력받았을 때 경로상의 차량에게 응급차량이 지나간다는 신호를 보내 사전에 응급차량이 지나갈 수 있는 도로를 확보하여 응급차량이 이동하는 시간을 단축시키는 것을 목적으로 한 시스템이다.
-
좋든 싫든 고령화 사회가 되어간다는 사실은 부정할 수 없는 사실이다. 고령화 사회가 됨에 따라 장기간 약을 복용하는 인구가 점차 증가하고 있다. 이에 따라 약복용을 까먹어서 합병증이나 기타 부작용이 발생하는 사례가 빈번해지고 있다. 이에 스마트 약병을 개발해 사람들의 건강한 삶의 영위에 기여하기를 소망한다.
-
수면시간이 부족하거나 불규칙적인 현대인들에게 수면으로 인한 문제가 대두되고 있다. 공부나 업무 등으로 인해 수면 시간을 더 확보하지 못하는 사람들에게는 수면의 양을 늘려서 해결하는 방법은 실행하기 어렵다. 따라서 수면의 질을 향상시켜 효율적인 수면을 통해 문제를 해결하는 것이 필요하다. 이를 위해서 본 논문에서는 IoT를 활용한 블라인드를 통해 수면 부족 문제를 해결하려 한다.
-
요즘 전세계적으로 매년 소아비만 빈도가 증가하고 있다. 그리고 소아비만은 더 나아가 성인병의 원인이 될 수 있다. 이런 소아비만과 성인병을 예방하기 위해 스마스슈즈시스템(SMTS1107)을 개발했다. SMTS1107은 걸음 수 측정기능과 몸무게 측정 기능을 갖고 있다.
-
국토교통부에 따르면 2014년, 대한민국의 자동차 1대당 인구수가 2.56명으로 기록되었다고 한다. 또한, 교통안전공단에 의하면, 2015년 총 교통사고는 23만 2035건이 발생하였고 이로 인한 사망자는 4621명이라고 한다. 그 중 약 53%인 12만 3760건이 폭이 9m 미만인 이면도로에서 발생하였고 이로 인한 사망자는 전체 사망자의 약 56%인 2586명이라고 한다. 이는 상당히 수의 사고들이 이면도로에서 일어나고 있음을 알려준다. 국민 안전의 측면에서 많은 사고의 위험이 있는 이면도로에 사고를 예방할 수 있는 대책이 시급하다. 이에 본 논문에서 IoT(사물인터넷)을 기반으로 한 이면도로에서의 사고 예방 장치를 제시하여 '차량과 차량'뿐만 아니라 '차량과 보행자', '차량과 자전거' 충돌사고 문제해결에 접목하였다.
-
최근 데이터 기술의 발달에 따라, 기업에서는 중요 데이터를 서버와 같은 데이터 저장 장치에 보관하고 있다. 하지만 기업 내부 직원에 의해 기업의 기밀 데이터가 유출될 수 있는 위험성이 있기 때문에, 내부 직원에 의한 데이터 유출을 탐지 및 방지해야 할 필요성이 있다. 따라서 본 논문에서는 각 보안 솔루션에서 수집한 보안 로그를 데이터 유출 시나리오를 바탕으로 시계열 그래프로 작성하여, 이미지 인식에 뛰어난 성능을 보이는 합성곱 신경망을 통해 데이터 유출을 탐지하는 시스템을 제안한다. 실험 결과 유출된 데이터의 크기에 상관없이 95% 이상의 정확도를 보였으며, 복합적인 행동을 통해 데이터 유출을 시도한 경우에도 97% 이상의 정확도를 보였다.
-
내부 정보 유출 사고의 빈도가 높아지게 되면서 이러한 내부 정보 유출을 막기 위해 DLP(Data Loss Prevention), DRM(Digital Rights Management), DB 접근 통제 솔루션, 인터넷 접근 차단 솔루션과 같은 여러 가지 보안 솔루션을 적용하고 있으나, 내부 정보 유출을 시도하는 개인의 행동을 기반으로 개인을 탐지한다는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 개인이 아닌 조직으로 이루어진 내부 정보 유출의 행위를 탐지하고 대응하기 위해 보안로그를 위험 사용자들끼리 그룹화 하여 내부 정보 유출 여부를 판단하는 시스템을 제안한다.
-
의생명과학분야가 계속 발전됨에 따라 매일 평균 3천여 편에 달하는 방대한 양의 의생명과학분야 문헌들이 나오고 있다. 많은 연구가 진행될수록, 새로이 규명된 관계를 습득하고 체계화하는 일이 연구자와 의료계 종사자들에게 더 중요해지고 있다. 하지만 현재로서는 의생명과학분야에 어느 정도의 지식이 있는 사람이 직접 논문을 읽고 해당 논문에서 밝히고 있는 정보를 정리해야만 하는 상황이며, 이로는 기하급수적으로 쌓이는 정보의 양을 대처하기 어렵다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 기계 학습을 통한 생명의료 객체관계 자동추출 연구를 이용하여 의생명과학분야의 정보를 체계화 하고자 한다. 본 논문에서는 돌연변이와 약물이 함께 등장하는 논문을 뽑아내어 글을 자연어 문장 단위로 나누었다. 추출한 돌연변이와 약물 간의 관계를 직접 사람에 의해 참거짓을 판명하였고, 해당 데이터셋을 기계학습에 이용하여 돌연변이와 약물 간의 관계를 학습시켰다. 최종적으로 GoogleNews의 기사들로 기학습된 워드임베딩, 의생명과학분야 문헌들을 이용하여 기학습된 워드임베딩을 이용하여 학습의 성능을 비교하였고, 의생명과학-문맥 특이적인 워드임베딩이 갖는 강점을 보고한다. 해당 연구를 통해 실제로 논문을 읽지 않고도 의생명과학분야 논문의 핵심적인 내용을 뽑아내는 자동화 시스템을 구축하는 데에 이바지하고, 의생명공학 연구자들의 연구에 핵심적인 도움이 되는 디딤돌이 되고자 한다.
-
적절한 주택공급 및 주택정책을 위해서는 인구 및 가구 구조의 변화에 따른 주택수요의 예측의 정확성이 요구되고 있다. 본 연구에서는 기존 주택수요 예측에 있어서의 DB의 문제점들을 살펴보고 개선방안 및 빅데이터를 활용할 수 있는 DB 구축방안을 제시하였다. 향후, 기존에 활용되지 않고 있는 주택공시가격, 건축물대장, 가계동향조사, 인구주택 총조사 등을 활용하여 주택수요를 분석할 수 있도록 파일럿시스템을 개발하여 타당성을 검토할 예정이다.
-
본 논문에서는 최근 금융, 보험 등에서 빈번하게 발생하는 불법/이상 행위를 탐지하기 위해 데이터 그래프에서 사용자가 찾고자 하는 이상 패턴을 찾아 결과를 보여주는 그래프 가시화 툴을 제안한다. 개발한 툴은 정점과 간선 추가 및 삭제 등의 유용한 기능을 제공하기 때문에, 동적 그래프에 대한 불법/이상 행위 탐지를 위한 응용 프로그램에서도 널리 사용될 수 있을 것이다.
-
본 연구는 regular path query를 효율적으로 처리하는 디스크 기반 시스템을 만들기 위해서는 그래프 데이터를 효율적으로 저장하여야하며, regular path query 수행 시 발생하는 cost가 작도로 하는 evaluation algorithm이 필요하다. 이에 본 연구에서는 그래프데이터 저장 방법을 제안하고, regular path query 수행시 발생하는 cost 및 오버헤드를 분석한다.
-
Data quality is the main issue in the classification problems; generally, the presence of noisy instances in the training dataset will not lead to robust classification performance. Such instances may cause the generated decision tree to suffer from over-fitting and its accuracy may decrease. Decision trees are useful, efficient, and commonly used for solving various real world classification problems in data mining. In this paper, we introduce a preprocessing technique to improve the classification accuracy rates of the C4.5 decision tree algorithm. In the proposed preprocessing method, we applied the naive Bayes classifier to remove the noisy instances from the training dataset. We applied our proposed method to a real e-commerce sales dataset to test the performance of the proposed algorithm against the existing C4.5 decision tree classifier. As the experimental results, the proposed method improved the classification accuracy by 8.5% and 14.32% using training dataset and 10-fold crossvalidation, respectively.
-
IoT, 소셜미디어, 스마트 폰, 웨어러블 기기의 등장함에 따라 발생하는 데이터가 폭발적으로 증가해 바야흐로 "빅 데이터" 시대가 다가왔다. 이에 정부와 기업에서는 빅 데이터를 효율적으로 사용하기 위한 정책을 추진하고 전문 인력 양성에 힘쓰고 있다. 그 중 빅 데이터를 이용한 시각화는 빠른 의사결정을 도와주고, 자료로부터 데이터를 얻는 시간을 단축하고 즉각적인 상황판단이 가능해지는 등 다양한 장점을 가지고 있다. 그러나 무수히 많은 데이터 중 공공데이터를 활용한 시각화에 관한 연구는 현재까지 잘 이루어지지 않고 있다. 따라서 본 논문에서는 공공데이터를 기반으로 데이터 가시화의 활용방법에 대해 제안한다.
-
최근 멀티코어 프로세서가 개발됨에 따라 병렬 프로그래밍은 멀티코어를 효과적으로 활용하기 위한 기법으로 그 중요성이 높아지고 있다. 트랜잭셔널 메모리는 처리 방식에 따라 HTM, STM, HyTM으로 구분되며, 최근 HTM 및 STM 결합한 HyTM 이 활발히 연구되고 있다. 그러나 기존의 HyTM 는 HTM과 STM의 동시성 제어를 위해 블룸필터를 사용하는 반면, 블룸필터의 자체적인 긍정 오류를 해결하지 못한다. 아울러, 트랜잭션 처리를 위한 메모리 할당/해제를 기존의 락 메커니즘을 사용하여 관리한다. 따라서 멀티코어 환경에서 스레드 수가 증가할수록 트랜잭션 처리 효율이 떨어진다. 본 논문에서는 멀티코어 환경에서 효율적인 트랜잭션 처리를 위한 메모리 관리 기반 하이브리드 트랜잭셔널 메모리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 트랜잭션 처리에 최적화된 블룸필터를 제공함으로써, 병렬적으로 동시에 수행되는 서로 다른 환경의 트랜잭션에 대해 일관성 있는 처리를 지원한다. 아울러, CPU 캐시라인에 최적화된 메모리 기법을 통해, 메모리 할당량이 적은 트랜잭션은 로컬 캐시에 할당함으로써 트랜잭션의 빠른 처리를 지원한다.
-
최근 주택시장과 관련되어 운영 중인 정보 시스템들(주택공급통계정보시스템, 건축행정정보시스템, 부동산거래관리시스템, 마이홈 등)로부터 생성되는 데이터들을 연계 활용하여 국가통계로서 정확성과 적시성을 확보할 수 있는 방안 마련이 요구되어지고 있다. 본 연구는 주택시장 관련 정보시스템의 업무 프로세스를 검토하고, 운영담당자로부터 문제점을 분석하여 개선방안을 제시한다.
-
소셜 네트워크, 웹 시멘틱, 협력 네트워크 등과 같이 다양한 응용에서 대용량 그래프 데이터를 이용한다. 최근 이러한 데이터를 분석하기 위해 대용량 그래프 데이터를 효율적으로 시각화 하는 연구가 제안되었다. 이에 본 연구에서는 대용량 그래프 데이터를 효율적으로 시각화 하는 방법에 대한 최신 연구 동향을 조사한다.
-
Top-k 질의란 주어진 조건을 만족하면서 높은 점수를 가진 상위 k개의 레코드를 요청하는 질의이다. 개체의 점수를 계산하는 랭킹함수가 단조함수가 아닐 경우 발생하는 기술적 어려움을 해결하기 위한 여러 연구가 있었다. 본 논문에서는 이들 중 각 차원이 선호 차원과 배척 차원으로 나뉘는 비단조 랭킹함수를 효율적으로 처리하는 기존의 top-k 질의 처리 기법들을 소개하고 비교한다.
-
유사도 검색은 전통적으로 데이터베이스 그리고 웹검색 분야의 핵심이었으나, 대용량 데이터의 등장으로 검색의 정확도뿐만이 아니라 효율성 측면에서의 요구가 증가하며 여전히 다양한 분야에서 활발히 연구되고 있다. 아이템간의 유사도를 측정하기 위한 방법론 중 코사인 유사도 방법론은 고차원공간에서의 활용이 유리하다는 이점 때문에 가장 널리 활용되고 있는 방법론으로, 정보검색, 장바구니 분석, 생물정보학 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 본 논문에서는 코사인 유사도를 소개하고, 연관성 분석 측면에서 코사인 유사도를 사용한 기존의 연구들을 소개한다.
-
신약 개발은 고부가가치를 창출하는 차세대 전략 산업으로 주목받고 있지만, 동물 실험과 임상 시험에 막대한 비용이 필요한 고위험-초고소득(high risk-super high return) 산업이다. 따라서 신약 후보군의 선정이 매우 중요하며 약물 유사도를 랭킹함수를 사용하는 top-k 질의 처리를 통해 후보군을 효과적으로 선정할 수 있다. 본 논문에서는 ChEMBL 데이터베이스[4]에 존재하는 화합물들 중 사용자가 원하는 특성을 갖는 k개의 화합물들을 후보군으로 추천해주는 검색 엔진을 개발하였다.
-
소셜 미디어를 이용하는 사용자의 수가 증가함에 따라 소셜 미디어에서 공유되고 있는 유해 정보(불법, 음란)의 심각성의 대두되고 있다. 기존의 단어 DB기반의 유해 사이트 판별 방법은 단어 DB의 갱신 문제점과 유해 정보와 낮은 연관성을 가진 단어가 DB에 저장되는 문제점을 가지고 있었다. 또한 링크 주소를 짧게 해주는 Short URL 서비스를 고려하지 않아 잘못된 웹 문서를 판별 대상으로 삼을 수 있는 문제점이 있다. 본 논문에서 제안하는 유해 사이트 판별 방법은 기 구축한 유해 단어 DB에서 유해 단어를 추출하고, 추출된 단어를 포함하는 소셜 미디어상의 유해 게시물을 조회한다. 유해 단어 DB를 구축하는 방법으로, 유해 게시물 조회시 내용에 포함되는 해시태그를 저장하는 방법을 사용하여 게시물 수집과 동시에 유해 단어 DB를 갱신시킨다. 또한 유해 게시물 내용에 있는 URL 링크의 웹 문서를 문자열로 치환하여, 해당 문자열내의 유해 단어 DB에 있는 유해 단어의 등장 빈도 수를 계산하고 이를 기준치와 비교하여 유해도를 판단한다. Short URL을 사용한 URL 링크인 경우 HTTP 응답 메시지의 헤더 부에 존재하는 실제 목적지 URL 주소를 가져와 유해도 검사를 실시한다.
-
Current graph mining algorithms suffers from performance issues when querying patterns are in increasingly massive network graphs. However, from our observation most data graphs inherently contains recurring semantic subgraphs/substructures. Most graph mining algorithms treat them as independent subgraphs and perform computations on them redundantly, which result in performance degradation when processing massive graphs. In this paper, we propose an algorithm which exploits these inherent recurring subgraphs/substructures to reduce graph sizes so that redundant computations performed by the traditional graph mining algorithms are reduced. Experimental results show that our graph compression approach achieve up to 69% reduction in graph sizes over the real datasets. Moreover, required time to construct the compressed graphs is also reasonably reduced.
-
최근 전자상거래의 활성화로 인해 전자금융거래에서 불법/이상 행위로 인한 피해규모가 증가하고 그 수법이 다양해지고 있다. 본 논문에서는 동적 그래프 처리 기술인 스트리밍 그래프 데이터에 대한 서브그래프 매칭 기술과 그래프 가시화 기술을 활용하여 불법/이상 행위를 탐지하는 클라이언트-서버 아키텍처 기반의 프레임워크를 설계한다. 그리고 불법/이상 행위를 탐지하는데 활용될 수 있는 기반 기술인 동적 그래프 매칭 기술과 그래프 가시화 기술의 최신 동향을 리뷰하고 최신 기술이 가진 한계 및 이슈를 제시한다.
-
본 연구는 키넥트를 통해 사람의 걸음걸이를 측정하고 의사결정트리(Decision Tree)를 통해 분석함으로써 현재의 걸음걸이를 통해 측정자의 허리 또는 무릎에서 발생할 가능성이 높은 문제 또는 질병들을 예측하고 해당결과를 측정자에게 알린다. 본 연구를 진행하며 첫 번째 단계에서는 관련 논문이나 병원 자료 결과들을 통해 판별할 속성들을 정하였다. 두 번째 단계에서는 키넥트를 통해 측정한 실제 데이터를 적용하기에 앞서 첫 번째 단계에서 정한 속성들이 측정자의 문제 또는 질병들을 판단해내는 연관 정도가 높은지 테스트 데이터를 이용하였고 의사결정나무를 통해 분석하였다. 그 결과 7개의 속성 중 6개로 약 85.7%정도의 연관이 있었다. 마지막 세 번째 단계에서는 판별식을 세우고 실제 데이터들을 쌓아나가며 69명의 측정한 데이터를 분석한 결과 6개의 속성 중 5개의 속성이 허리와 연관정도가 높았고 이는 두 번째 단계에서 나왔던 결과인 약85.7%에 가까운 약83%의 결과가 도출되었다. 이를 기반으로 시스템을 개발해 나가며 판별 정확도를 향상시키기 위해 계속 측정해 데이터를 쌓아가고 관련된 식들의 문제점을 보완하며 또한 어떤 환경에서 키넥트의 측정값의 정확도가 올라가는지 연구할 예정이다.
-
그래프는 객체와 객체 간의 관계를 표현하는 데에 있어 효과적인 데이터 표현 방법이다. 그래프 데이터는 웹 그래프, 사회 관계망 서비스, 신약 개발, 생명정보학 등의 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 그래프 마이닝 응용에서 활용되기 위한 효율적인 처리 기술을 필요로 한다. 최근까지 그래프 데이터의 처리 및 분석을 위한 많은 시스템들이 개발되었다. 본 논문에서는 최신 분산 그래프 처리 시스템 중에서 대표적인 그래프 분석 질의인 페이지랭크(pagerank)와 너비 우선 탐색(breadth first search)를 수행하고 시스템의 성능을 평가한다.
-
스카이라인 질의는 '지배(dominate)'관계를 적용한 선호도 질의(preference query)의 한 종류로, 복수의 기준을 이용한 의사 결정 시 사용된다. 스카이라인 질의 결과는 다수의 선택지 중에서 사용자가 다른 객체에 비해 뒤처지지 않는 선택지를 제시함으로써 사용자가 검토해야하는 선택지의 수를 대폭 감소시키기 때문에 대용량 데이터 분석 시 매우 유용하게 활용될 수 있다. 본 논문에서는 기존에 제시된 BBS(Branch and Bound Skyline Computation)에서 사용되고 있는 평가함수를 설명하고, 스카이라인 계산을 위해 사용할 수 있는 대안 평가함수의 속성을 제시한다. 또한 다양한 대안 평가함수를 사용한 실험을 통해 성능을 분석했으며, 이를 통해 기존 기법의 성능보다 좋은 평가함수가 존재함을 보였다.
-
링크드오픈데이터를 통해 다양한 분야의 RDF 데이터가 공개되고 있으며 그 양이 지속적으로 증가하고 있다. RDF 데이터는 그래프 형태이기 때문에 대용량 RDF 데이터를 효율적으로 관리하기 위한 그래프 데이터베이스에 대한 연구가 중요하다. 2개의 RDF 리소스가 그래프 상에서 연결됐는지 여부를 알아내는 기능은 RDF 요소간 연관관계를 식별하는 데에 관련이 있기 때문에 그래프 데이터베이스의 중요한 기능 중 하나이다. 대용량 그래프 데이터에 대한 그래프 도달가능성을 빠르게 처리하기 위해서 2-Hop 레이블링 변형들이 제안됐다. 최근에 2-Hop 레이블 크기를 줄이기 위해 2-Hop 레이블링이 진행되기 전에 노드 아이디를 부여하는 방법이 제안됐다. 하지만 그래프의 지역 정보만을 활용하기 때문에 복잡한 형태의 그래프에 대해서는 비효율적이라는 문제점이 있다. 본 논문에서는 그래프의 전역 정보를 반영할 수 있는 Topological Sort를 활용한 노드 아이디 부여 기법에 대한 설계를 제안한다.
-
최근 블랙박스 및 CCTV 같은 영상 촬영 장치가 보편화되면서, 방대한 양의 영상 데이터가 실시간으로 생성되고 있다. 만약 이 대용량 데이터 안의 차량 정보를 추출할 수 있다면 범죄 차량 추적, 교통 혼잡도 측정 등의 활용이 가능할 것이다. 이를 구현하기 위해서는 수많은 자동차에서 실시간으로 생성되는 영상 데이터를 처리할 수 있는 시스템이 필수적이나, 이러한 시스템을 찾기 힘든 것이 현실이다. 이를 위해 이 논문에서는 아파치 카프카, Hbase를 이용한 영상 빅데이터 처리 시스템을 제안한다. 아파치 카프카는 시스템 내에서 영상 손실이 없는 전송과 영상 처리 노드의 스케줄링을 수행하며, Hbase는 처리된 데이터를 테이블로 저장하고 사용자가 보낸 쿼리를 처리한다. 더불어, Hbase에 인덱스를 구성하여 빠른 쿼리 처리가 가능하도록 만든다. 실험 결과, 제안된 시스템은 인덱스가 없을 때보다 뛰어난 쿼리 처리 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.
-
각종 사이버 범죄가 증가함에 따라 실시간 모니터링을 통한 사전 탐지 기술뿐만 아니라, 사후 원인 분석을 통한 사고 재발 방지 기술의 중요성이 증가하고 있다. 사후 분석은 시스템에서 생산된 다양한 유형의 대용량 로그를 기반으로 분석가가 보안 위협 과정을 규명하는 것으로 이를 지원하는 다양한 상용 및 오픈 소스 SW 존재하나, 대부분 단일 분석가 PC에서 운용되는 파일 기반 SW로 대용량 데이터에 대한 분석 성능 저하, 다수 분석가 간의 데이터 공유 불가, 통계 연관 분석 한계 및 대화형 점진적 내용 분석 불가 등의 문제점을 해결하지 못하고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 고성능 인메모리 관계형 데이터베이스 시스템을 로그 스토리지로 활용하는 대용량 로그 분석 SW 개발하였다. 특히, 기 확보된 공격자 프로파일을 활용하여 공격의 유무를 확인하는 텍스트 패턴 매칭 연산은 전통적인 관계형 데이터베이스 시스템의 FTS(Full-Text Search) 기능 활용이 가능하나, 대용량 전용 색인 생성에 따른 비현실적인 DB 구축 소요 시간과 최소 3배 이상의 DB 용량 증가로 인한 시스템 리소스 추가 요구 등의 단점이 있다. 본 논문에서는 인메모리 관계형 데이터베이스 시스템 기반 효율적인 텍스트 패턴 매칭 연산을 위하여, 고성능의 대용량 로그 DB 적재 방법과 새로운 유형의 패턴 매칭 방법을 제안하였다.
-
최근 인터넷의 급격한 발전으로 사용자의 관심사에 적합한 정보를 제공하는 추천 시스템에 대한 필요성이 증가하고 있다. 이에 따라 태그를 활용하여 추천 시스템의 성능을 향상시키려는 연구가 최근 활발하게 진행되고 있다. 하지만 태그를 활용하는 추천 시스템은 악의적인 사용자에 의해 달린 스팸 태그로 인해 부적합한 아이템을 제공한다는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 사용자 평판을 활용한 아이템 추천 기법을 제안한다. 이 기법은 먼저 사용자의 태깅 활동을 분석하여 사용자 평판을 측정한다. 다음으로 태그 네트워크를 구축한 후 사용자 평판을 고려하여 태그의 영향력을 계산하고 이를 기반으로 아이템을 추천한다.
-
Rang Join은 관계형 데이터베이스 시스템에서 제공하는 Join 연산 중에서도 특수한 형태로 비교적 연구 사례가 적고, 동등연산자("=")를 사용하는 Equi Join보다 시간 소모가 많은 Join 중 하나이다. 특히, 대부분의 연구가 range Join 의 성능을 보장하기 위하여 별도의 신규 색인을 생성하여 처리하는 방법을 제안하고 있다. 본 논문에서는 관계형 데이터베이스 시스템에서 제공하는 기본 자료형 컬럼으로 구성된 Range Join Predicate과 인메모리 관계형 DBMS의 기본 제공 색인인 T-Tree를 활용하여 성능 효율적인 Range Join방법을 제안한다.
-
차세대 염기 분석(NGS) 장비의 발달로 시퀀스 분석에 대한 연구는 가속화 되고 있다. 조각들로 이루어진 리드들을 어셈블하는 방법부터 이미 유전체의 정보가 알려진 데이터베이스를 이용하여 정보를 명명하는 방법까지 다양한 방법들에 대한 방법들이 주를 이루고 있다. 하지만 어셈블하는 툴마다 다른 입력 포맷을 요구하고 있어 NGS의 결과로 다양한 방법으로 어셈블하여 비교 분석하기 쉽지 않다. 뿐만 아니라 생물 학자들이 세포내의 진화나 계통발생학적 분류를 위한 연구를 위해서 유전체 지도 완성 후 세포내의 기관별 분리 분석이 필요하나 참고 시퀀스로부터 매핑 및 기관별 분리 분석을 위해 사용목적에 따라 입력 포맷이 다른 다른 툴을 사용해야한다. 따라서 본 논문에서는 핵, 색소체, 미토콘드리아와 같은 세포내 기관에 대한 정보를 알기 위해 최소의 정보를 입력하여 분석하고자하는 시퀀스을 입력하여, 최대한 유사하게 매칭되는 유전체를 찾아 분석하는 방법을 제안함으로써, 진핵세포내의 발생학적 연구에 도움이 되는 방법을 제안하고자 한다.
-
본 논문은, 크롤링을 통해 얻은 비정형 데이터를 'Python'의 'KoNLPy' 라이브러리를 사용해 형태소 분석한 후 텍스트 마이닝을 통한 감성사전 구축을 목표로 하고 있으며, 형태소들의 빈도수를 기반으로 가중치로 두어 선별된 단어들을 이용해 긍정과 부정으로 나누어 카테고리화 한다. 이후, 선별한 카테고리에 단어의 극성을 판단하여 감성사전을 모델링한다. 실험을 위하여, 온라인 쇼핑몰 리뷰를 크롤링하여 비정형 데이터를 수집하고, 수집한 데이터를 분석, 가공 과정을 거쳐 정형화된 단어를 추출한다. 그 후에, 리뷰에 자주 사용되는 단어를 바탕으로 카테고리를 구성하였다. 구성된 카테고리 별로 단어의 극성을 판단하여 소비자 성향을 분석한 결과, 단순히 긍정과 부정을 표현하는 범용 감성사전보다 더 세분화된 감성 사전을 구축 할 수 있었다.
-
최근 들어 모바일 디바이스의 발전으로 인해 생성되는 데이터의 종류는 다양해지고, 양은 방대해지고 있다. 이렇게 생성된 방대한 양의 데이터를 빅데이터라고 한다. 빅데이터들은 기존의 데이터 처리 방법과 다른 방법으로 처리되어야한다. 빅데이터 처리의 대표적인 방법인 관계형데이터베이스시스템(RDBMS)와 NoSQL 방법 중 대표적인 방법인 MySQL과 MongoDB의 데이터를 모델링한다. 설계된 데이터를 바탕으로 보다 편하고 알맞게 데이터베이스시스템 성능평가를 수행한다.
-
RocksDB는 데이터를 Key-Value쌍으로 다루는 Key-Value 데이터베이스 시스템이며 효율적으로 데이터를 저장하기 위한 자료구조로 Log-Structured Merge-Tree를 사용하고 있다. 이에 더하여, 데이터베이스의 지속성을 위해 WAL 방식으로 로깅을 한다. 이러한 특징들로 인해 RocksDB는 신속하고 효과적인 데이터 처리와 지속성 보존이 가능하여 지속적으로 화두가 되고 있는 데이터베이스 시스템이다. 그러나 RocksDB는 WAL 로깅으로 인한 오버헤드가 발생한다. 본 논문에서는 RocksDB에서 발생하는 WAL 오버헤드를 측정하여 WAL 로깅이 차지하는 오버헤드를 분석하였으며, 차세대 비 휘발성 메모리인 NVRAM을 통해 오버헤드가 얼마나 개선 될 수 있는지 분석하였다. 분석을 통해 로깅 오버헤드는 성능 저하에 상당한 비중을 차지하고 있으며, 디바이스의 쓰기 속도에 따른 로깅 오버헤드의 차이를 발견 하였다.
-
본 논문은 Exponential histogram을 사용하여 데이터스트림에서 개념 변화를 검출 하는 기법을 제안한다. 스트림 데이터와 같이 빠르게 증가하는 데이터에 대한 개념 변화를 찾는 것은 중요 문제이다. 기존에 사용하던 슬라이딩 윈도우 기반의 방법들은 과거의 데이터를 버렸지만, 제안하는 방법은 과거의 데이터를 효율적으로 저장하며, 윈도우의 크기를 변경 할 수 있는 방법을 제안한다. 실험을 통해 제안하는 방법에 대한 효율성과 정확성을 보인다.
-
본 논문에서는 데이터스트림 환경에서 개념 변화를 탐지하기 위해 합성곱 신경망(CNN)을 사용하는 방법을 제시한다. 데이터스트림 환경에서 입력될 수 있는 데이터를 패턴화하여 신경망 모델에 학습시키고, 패턴화한 데이터를 학습시킨 신경망 모델을 이용하여 스트림 환경에서 개념 변화를 검출 가능함을 보인다.
-
정보검색(Information retrieval) 및 텍스트 분석을 위해 수집하는 비정형 데이터 즉, 자연어를 전처리하는 과정 중 하나인 불용어(Stopword) 제거는 모델의 품질을 높일 수 있는 쉽고, 효과적인 방법 중에 하나이다. 특히 다양한 텍스트 문서에 잠재된 주제를 추출하는 기법인 토픽모델링의 경우, 너무 오래되거나, 수집된 문서의 도메인이나 성격과 무관한 불용어의 제거로 인해, 해당 토픽 모델에서 학습되어 생성된 주제 관련 단어들의 일관성이 떨어지게 된다. 따라서 분석가가 분류된 주제를 올바르게 해석하는데 있어 많은 어려움이 따르게 된다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 일반적으로 사용되는 표준 불용어 대신 관련 도메인 문서로부터 추출되는 점별 상호정보량(PMI: Pointwise Mutual Information)을 이용하여 불용어를 자동으로 생성해주는 기법을 제안한다. 생성된 불용어와 표준 불용어를 통해 토픽 모델의 품질을 혼잡도(Perplexity)로써 측정한 결과, 본 논문에서 제안한 기법으로 생성한 30개의 불용어가 421개의 표준 불용어보다 더 높은 모델 성능을 보였다.
-
최근 정보검색의 효율성을 위해 데이터를 분석하여 해당 데이터를 가장 잘 나타내는 연관단어를 추출 및 추천하는 연구가 활발히 이루어지고 있다. 현재 관련 연구들은 출현 빈도수를 사용하는 방법이나 LDA와 같은 기계학습 기법을 활용해 데이터를 분석하여 연관단어를 생성하는 방법을 제안하고 있다. 기계학습 기법은 결과 값을 찾는데 사용되는 특징들을 전문가가 직접 설계해야 하며 좋은 결과를 내는 적절한 특징을 찾을 때까지 많은 시간이 필요하다. 또한, 파라미터들을 직접 설정해야 하므로 많은 시간과 노력을 필요로 한다는 단점을 지닌다. 이러한 기계학습 기법의 단점을 극복하기 위해 인공신경망을 다층구조로 배치하여 데이터를 분석하는 딥러닝이 최근 각광받고 있다. 본 논문에서는 기존 기계학습 기법을 사용하는 연관단어 추출연구의 한계점을 극복하기 위해 딥러닝을 활용한다. 먼저, 인공신경망 기반 단어 벡터 생성기인 Word2Vec를 사용하여 다양한 텍스트 데이터들을 학습하고 룩업 테이블을 생성한다. 그 후, 생성된 룩업 테이블을 바탕으로 인공신경망의 한 종류인 합성곱 신경망을 활용하여 사용자가 입력한 주제어와 관련된 최근 뉴스데이터를 분석한 후, 주제별 최신 연관단어를 추출하는 시스템을 제안한다. 또한 제안한 시스템을 통해 생성된 연관단어의 정확률을 측정하여 성능을 평가하였다.
-
가정이나 사무실 등과 같은 다양한 현실 세계에서 서비스 로봇이 자율적으로 동작하기 위해서는 복잡한 작업을 수행할 수 있어야만 한다. 다양한 센서 데이터가 있는 서비스 환경에서 고수준의 의미 정보를 이해하는 것은 지식 기반 로봇에게 필수적인 능력 중 하나이다. 본 논문에서는 서비스 로봇에게 다양한 환경에서 주어진 작업을 효과적으로 해결할 수 있도록 저레벨의 센서 데이터와 고레벨의 의미 정보를 통합하는 인간-로봇 상호작용 온톨로지를 소개한다. 지능형 로봇 지식에는 다양한 서비스의 확장성을 위해 사용자, 로봇, 인지, 환경, 행위 5가지 온톨로지로 분류한다. 지능형 로봇 지식은 일반 지식 뿐만 아니라 로봇의 수행 능력, 구성요소 등의 전문 지식까지 정의하고 서비스 에이전트 간 상호작용을 위한 인터페이스를 표준화함으로써 지능형 로봇에 적합한 지능을 제공한다. Turtlebot2을 이용한 실험을 통해 온톨로지 기반의 통합 로봇 지식의 높은 효율성을 확인 할 수 있었다.
-
좋은 특징을 도출할 수 있는 신경망은 곧 대상을 잘 이해하고 있는 신경망을 의미한다. 그러나 얼굴과 같이 유사한 이미지를 분류하기 위해서는 신경망이 좀 더 구분되는 특징을 도출해야한다. 본 논문에서는 얼굴과 같이 유사도한 이미지를 분류하기 위해 오차함수에 중심확장(Center Expansion)이라는 오차를 추가한다. 중심확장은 도출된 특징이 밀집되면 클래스를 분류하는 매니폴드를 구하기 어려워져 분류 성능이 하락되는 문제를 해결하기 위해 제안한 것으로 특징이 밀집될 가능성이 높은 부분에 특징이 도출되지 않도록 강제하는 방식이다. 학습 시 활용하는 오차는 일반적으로 분류 문제를 위해 사용되는 softmax cross-entropy 오차와 각 클래스의 분산을 줄이는 오차 그리고 제안한 중심확장 오차를 조합해 구할 것이다. 본 논문에서는 제안한 중심확장 오차를 조합한 모델과 조합되지 않은 모델이 결과적으로 특징 도출과 분류에 어떠한 영향을 주었는지 알아볼 것이다. 중심확장을 조합해 학습한 모델이 어떤 영향을 주었는지 알기 위해 본 논문에서는 Labeled Faces in the Wild를 활용해 분류 실험을 진행할 것이다. Labeled Faces in the Wild을 활용해 실험한 결과 중심확장을 활용한 모델과 활용하지 않은 모델간의 성능을 차이를 확인할 수 있었다.
-
In this paper, a new strategy for estimating building temperature based on the modified resistance capacitance (R - C) network thermal dynamic model is proposed. The proposed method gives accurate indoor temperature estimation using minimum variance finite impulse response filter. Our study is clarified by the experimental validation of the proposed indoor temperature estimation method. This experiment scenario environment is composed of a demand response (DR) server and home energy management system (HEMS) in a test bed.
-
본 논문에서는 기계학습으로 설계된 객체 감지기(object detector)가 주어진 환경에서 객체 검출 작업을 할 때 오인식을 줄이는 방법을 시간, 전력 효율 면에서 고려한다. 먼저 감지해야 하는 객체의 정보를 나타내기 알맞은 이미지 feature를 설정한다. 그리고 AdaBoost를 적용하여 감지기를 설계한 후, 감지기가 주어진 환경에 특화되도록 하는 성능 개선 방법을 제시한다.
-
본 논문에서는 비분할 비디오로부터 이 비디오에 담긴 사람의 행동을 효과적으로 탐지해내기 위한 심층 신경망 모델을 제안한다. 일반적으로 비디오에서 사람의 행동을 탐지해내는 작업은 크게 비디오에서 행동 탐지에 효과적인 특징들을 추출해내는 과정과 이 특징들을 토대로 비디오에 담긴 행동을 탐지해내는 과정을 포함한다. 본 논문에서는 특징 추출 과정과 행동 탐지 과정에 이용할 심층 신경망 모델을 제시한다. 특히 비디오로부터 각 행동별 시간적, 공간적 패턴을 잘 표현할 수 있는 특징들을 추출해내기 위해서는 C3D 및 I-ResNet 합성곱 신경망 모델을 이용하고, 시계열 특징 벡터들로부터 행동을 자동 판별해내기 위해서는 양방향 BI-LSTM 순환 신경망 모델을 이용한다. 대용량의 공개 벤치 마크 데이터 집합인 ActivityNet 비디오 데이터를 이용한 실험을 통해, 본 논문에서 제안하는 심층 신경망 모델의 성능과 효과를 확인할 수 있었다.
-
본 논문에서는 일상생활 환경에서 동작하는 지능형 서비스 로봇을 위한 시 공간 상황 질의 언어와 질의 처리 방안을 제안한다. 서비스 로봇이 외부 환경 변화를 정확히 인식하고 행동 절정에 신속히 반영하기 위해서는 로봇 내부에서 관리되는 상황 지식들이 매우 높은 시간 의존성을 가져야 한다. 본 논문에서 제안하는 상황 질의 언어인 RCQL은 시간 의존성이 높은 공간 관계 상황 지식들을 효과적으로 표현할 수 있도록 Allen의 간격 대수 이론에 기초한 시간 연산자들을 포함하고 있다. 물체들 간의 고수준 공간 관계 상황 지식을 조회하는 RCQL 질의들에 신속히 답하기 위해, 본 논문에서는 후향 정량 추론을 포항한 질의 처리기의 설계 방안도 제시한다. 다양한 실험을 통해 본 논문에서 제안하는 상황 질의 언어와 질의 처리 방안의 우수생을 확인할 수 있었다.
-
캡슐내시경은 일반적인 내시경의 접근이 어려운 소장을 관찰하는 데 특화되어 있다. 보통 캡슐내시경 영상을 판독하기 위해 의사는 해부학적 지식과 병리학적 지식과 같은 도메인 지식을 활용하여 영상에 내재된 정보를 획득한다. 이와 같은 내재된 정보는 도메인 지식을 활용하여 분석될 수 있는 의미적 정보라고 할 수 있다. 본 논문에서는 의미적 정보를 추출하는 과정을 의미 기반 분석이라 정의하고, 의미 기반 분석 과정에서 요구되는 도메인 지식 모델링 기법을 제안하고자 한다. 캡슐내시경의 의미 기반 분석 과정은 크게 이미지 특징 추출, 해부학적 분석, 병리학적 분석으로 구성되며, 이와 같은 분석 과정에 활용될 수 있는 해부학 모델과 병리학 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 캡슐내시경 영상의 주요 대상 기관인 소장에 특화된 모델로 효과적인 영상 판독을 보조할 수 있음을 보인다.
-
무인항공기(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)는 조종사 없이 비행이 가능하고 고성능 카메라를 장착 가능함으로써 최근에는 이용하여 감시 및 정찰 자율화에 다양하게 활용되고 있다. 재난상황과 같은 급박하게 진행되는 상황에서 UAV가 비행하기 위한 그래프 기반 비행경로에서 비행하기 위한 비행경로를 계획하는 방법이 필요하다. 이 논문에서는 그래프 기반 비행경로에서 UAV가 감시 및 정찰을 시작하는 지점으로부터 감시 및 정찰하는 지점을 경유하며 도착지점까지 비행하기 위한 비행경로를 계획하는 방법을 제안한다. 실험에서는 그래프 기반 비행경로에서 조종사가 선택한 감시 및 정찰을 위한 지점을 거쳐가기 위한 비행경로를 계획한 결과를 검증한다.
-
실내 환경에서 무인항공기(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)를 활용하기 위해서는 실내에서 UAV의 위치 계산 방법이 요구된다. 실내 환경 내에서 위치를 측정하기 위해 블루투스 기반의 비콘(Beacon)과 세 개 이상의 AP(Access Point)를 활용하여 개선된 삼변측량법으로 위치를 계산한다. 개선된 삼변측량법을 활용하여 UAV의 위치를 계산하는 과정에서 AP에서 측정한 비콘의 거리 오차로 인해 개선된 삼변측량법으로 계산한 UAV의 위치에 대한 문제가 발생한다. 이 논문에서는 위치를 계산하는 과정에서 개선된 삼변측량법을 적용하는 과정에서 발생하는 문제를 해결하는 방법을 제안한다. 실험에서는 실내에서 제안한 방법을 활용하여 위치 측정한 결과와 기존의 삼변측량법을 활용하여 위치 측정한 결과를 비교하여 검증한다. 제안한 방법을 이용하여 기존의 삼변측량법을 68.67%의 위치를 개선하였다.
-
데이터의 양이 증가하면서 인공신경망을 통한 데이터 분석 기술이 주목받고 있으며, 텍스트, 그림, 동영상 등에 이르기까지 다양한 종류의 데이터를 자동으로 분석하여, 번역기, 채팅봇, 그림 캡션 자동 생성 등에 대한 연구 및 서비스 개발에 활용되고 있다. 인공신경망 기반으로 수행된 많은 연구들이 공통적으로 가진 한계가 있는데, 그것은 은닉층에 대한 해석이 어렵다는 것이다. 가령, 입력층, 은닉층, 그리고 결과층으로 이루어진 인공신경망을 임의의 데이터로 학습시키면, 입력층과 은닝층 사이에 존재하는 행렬은 해당 데이터에 존재하는 패턴 정보를 내포하게 된다. 따라서, 행렬에 존재하는 패턴 정보를 직접 분석할 수 있다면, 인공신경망 결과물에 대한 해석이 가능할 뿐만 아니라 성능을 높이기 위해 어떤 조정이 필요한지에 대한 직관도 얻을 수 있을 것이다. 하지만, 이 행렬의 실체는 숫자로 이루어진 벡터이므로 사람이 직접 해석하는 것은 불가능하며, 지금까지 수행되어온 대부분의 인공신경망 연구들은 공통적으로 이러한 한계점을 가지고 있다. 본 연구는 데이터에 존재하는 패턴을 잡아내면서도 해석이 가능한 토픽 모델과 인공신경망의 결과물을 비교함으로써, 인공신경망 은닉층 해석에 대한 실마리를 찾기 위한 연구이다. 실험을 통해 토픽과 은닉층 패턴의 유사성을 검증하고, 향후 인공신경망 연구에서 은닉층에 대한 가능성을 논한다.
-
Importance and usage of the recommender system increases with the increase of information. The accuracy of the system recommendation primarily depends on the data. There is a problem in recommender systems, known as cold start problem. The lack of data about new products and users causes the cold start problem, and the system will not be able to give correct recommendation. This paper deals with cold start problem by comparing product specification and the review of the resembled products. The user, who likes the resembled product of the new one has more probability of taking interest in the new product as well. However, if a user disagreed with resembled product due to some reasons which the user mentioned in the reviews. The new product overcomes that issue, so the user will greatly accept the new product. Therefore, the system needs to recommend new product to those users as well, in this way the cold start problem will get resolved.
-
최근 딥러닝의 발달로 인해 Sentiment analysis분야에서도 다양한 기법들이 적용되고 있다. 이미지, 음성인식 분야에서 높은 성능을 보여주었던 Convolutional Neural Networks (CNN)은 최근 자연어처리 분야에서도 활발하게 연구가 진행되고 있으며 Sentiment analysis에도 효과적인 것으로 알려져 있다. 기존의 머신러닝에서는 lexicon을 이용한 기법들이 활발하게 연구되었지만 word embedding이 등장하면서 이러한 시도가 점차 줄어들게 되었다. 그러나 lexicon은 여전히 sentiment analysis에서 유용한 정보를 제공한다. 본 연구에서는 SemEval 2017 Task4에서 제공한 Twitter dataset과 다양한 lexicon corpus를 사용하여 lexicon을 CNN과 결합하였을 때 모델의 성능이 얼마큼 향상되는지에 대하여 연구하였다. 또한 word embedding과 lexicon이 미치는 영향에 대하여 분석하였다. 모델을 평가하는 metric은 positive, negative, neutral 3가지 class에 대한 macroaveraged F1 score를 사용하였다.
-
본 연구는 기존의 수요 예측 등의 시계열 분석에서 주로 사용되는 ARIMA 모형의 어려움을 극복하고자 인공신경망(Artificial Neural Network) 모형을 이용하여 한국 프로 야구 관중 수를 예측하였다. 인공신경망의 가장 기본적인 종류인 전방향 신경망(Feedforward Neural Network)의 초모수(Hyperparameter) 선정에 그리드 탐색(Grid Search)을 적용하여 최적의 모형을 찾고자 하였다. 훈련 자료로는 2015년 3월부터 8월까지의 일별 KBO 관중 수 자료를 대상으로 하였고, 예측력 검증을 위해 2015년 9월 관중 수를 예측하여 실제 관측값과 비교하였다. 그 결과, 그리드 탐색법에서 최적 모형이라고 판단한 모형의 예측력은, 평균 절대 백분율 오차(MAPE) 기준으로 평균 27.14% 였다. 또한, 앙상블 기법에서 착안하여 오차율이 낮은 모형 5개의 예측값 평균의 MAPE는 평균 28.58% 였다. 이는 다중회귀와 비교해보았을 때, 평균적으로 각각 14%, 13.6% 높은 예측력을 보이고 있다.
-
통계 모형에 기반을 둔 구문분석기는 자료 부족 문제에 취약하거나 장거리 의존관계와 같은 특정 언어현상에 대한 처리가 어렵다는 단점이 있다. 이러한 한계점을 극복하고자 본 연구진은 규칙에 기반을 둔 한국어 구문분석기를 개발하고 있다. 다른 구문 분석기와 다르게 형태소 단위 구문분석을 시도하며 생성 가능한 모든 구문분석 후보를 보여주는 것이 특징이다. 본 연구진의 기존 연구에서 개발한 한국어 구문분석기는 형태소의 입력순서와 구문분석 후보의 생성 순서에 의존하여 구문분석 후보를 순서화하였다. 그러나 생성되는 구문분석 후보 중 가장 정답에 가까운 구문분석 후보의 순위를 낮추기 위해서는 각 구문분석 트리가 특정한 점수를 가질 필요가 있다. 본 논문에서는 품사 태거(tagger)에서 출력하는 어절별 형태소의 순위에 따른 가중치, 수식 거리에 따른 가중치, 특정한 지배-의존 관계에 대한 가중치를 이용해 가중치 합을 가지는 구문분석 후보를 구성하고 이를 정렬하여 이전 연구보다 향상된 성능을 가진 한국어 구문분석기 모델을 제안한다. 실험은 본 연구진이 직접 구축한 평가데이터를 기반으로 진행하였으며 기존의 Unlabeled Attachment Score(UAS) 87.86%에서 제안 모델의 UAS 93.34%로 약 5.48의 성능향상을 확인할 수 있었다.
-
네트워크 트래픽 데이터를 정제하여, Convolutional Neural Network Model 훈련에 적합한 데이터 세트로 변환하는데, 그 방법은 패킷 단위의 트래픽 데이터를 이미지 형태로 만드는 것이다. 완성된 데이터 세트를 훈련데이터로 하여 Convolutional Neural Network Model에 훈련하고, 훈련데이터의 이미지 크기를 변환해가며 훈련시킨 결과에 대해 비교 분석 및 평가를 진행한다.
-
최근 인공지능은 딥러닝, 기계학습 등 인공지능 기술이 발전되면서 기술 상용화가 가시화되고 있다. 이에 따라 인공지능분야는 다른 산업의 핵심 기술로 급부상과 함께 여러 글로벌 기업들이 적극적 투자를 실시하고 있는 추세이다. 이렇게 인공지능 기술이 발전하면서 인공지능 기반 기술 개발에서 타산업의 핵심기술로 프레임이 변화 되고 있으며 차세대 ICT 핵심 기술로 인식이 확산되고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 인공지능 방법중 지도 학습의 의사 결정 트리 알고리즘을 사용하여 AWS(Amazone Web Service) EMR 서버에서 이를 알까기에 적용하여 알까고 게임 시스템을 구현하였다.
-
최근 딥러닝을 통하여 영상의 카테고리 분류를 응용한 행동 인식이 활발히 연구되고 있다. 그러나 행동 인식을 위한 기존 연구 방법은 높은 수준의 하드웨어 사양을 요구하며 행동 인식에 대한 학습에 많은 시간이 소모되는 문제점을 지니고 있다. 또한, 행동 인식 테스트 결과를 얻기 위해 많은 시간이 소모되며 딥러닝 특성상 적은 수의 학습 데이터는 overfitting 문제를 일으킨다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하고자 행동인식을 위한 학습시간과 테스트 시간 감소를 위해 미리 학습된 VGG 모델을 사용해 얻어낸 RGB 데이터의 특징만을 학습에 사용하고 적은 수의 데이터로 행동 인식 테스트 결과를 높이기 위하여 RGB 데이터 증대를 통해 기존의 행동인식 연구보다 학습시간과 행동인식 테스트에 소모되는 시간을 줄인 방법을 행동 인식에 적용하였다. 이 방법을 UCF50 Dataset 에 적용하여 98.13%의 행동인식에 관한 정확성을 확인하였다.
-
본 논문에서는 화재의 조기 감지를 위하여 카메라 입력 영상으로부터 화염을 검출하는 알고리즘을 제안한다. 화염은 특정 RGB 좌표계를 가지며 지속해서 형태가 변화하며 움직인다. 제안하는 화염 검출 알고리즘은 먼저 야외 환경에서 조도의 변화에 관계없이 화염 검출 알고리즘을 적용하기 위해 Color Constancy 알고리즘을 적용한다. 그 후 화염의 RGB 좌표계와 움직임의 변화를 측정하여 후보영역을 설정하고 Opponent SURF와 SVM을 통해 최종 화염을 검출한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 제안하는 알고리즘으로 화염을 검출할 수 있음을 확인하였다.
-
심층 학습에 기반을 둔 통계적 언어모형에서 가장 중요한 작업은 단어의 분산 표현(Distributed Representation)이다. 단어의 분산 표현은 단어 자체가 가지는 의미를 다차원 공간에서 벡터로 표현하는 것으로서, 워드 임베딩(word embedding)이라고도 한다. 워드 임베딩을 이용한 심층 학습 기반 통계적 언어모형은 전통적인 통계적 언어모형과 비교하여 성능이 우수한 것으로 알려져 있다. 그러나 워드 임베딩 역시 자료 부족분제에서 벗어날 수 없다. 특히 학습데이터에 나타나지 않은 단어(unknown word)를 처리하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 고품질 한국어 워드 임베딩을 위하여 단어의 의미적 계층정보를 이용한 워드 임베딩 방법을 제안한다. 기존연구에서 제안한 워드 임베딩 방법을 그대로 활용하되, 학습 단계에서 목적함수가 입력 단어의 하위어, 동의어를 반영하여 계산될 수 있도록 수정함으로써 단어의 의미적 계층청보를 반영할 수 있다. 본 논문에서 제안한 워드 임베딩 방법을 통해 생성된 단어 벡터의 유추검사(analog reasoning) 결과, 기존 방법보다 5%가 증가한 47.90%를 달성할 수 있었다.
-
알람시스템은 효율적인 공장운영과 인력에 의한 설비진단 및 고장예방 활동을 돕기 위해 이용된다. 알람시스템은 설비진단과 고장예방 활동을 위해서 설비에 부착된 다양한 센서로 부터 발생하는 알람을 수집하고 설비관리자에게 제공하여 조기에 문제를 파악하고 조치할 수 있도록 하는 역할을 하고 있다. 하지만 알람시스템이 단순히 정보 수집을 목적으로 설계되어 현장전문가 처리할 수 없는 수준으로 알람을 대량 발생시킨다. 본 논문에서는 발생 알람으로부터 발생 가능한 고장을 예측하기 위해 현장 전문가의 경험 지식에 기반한 고장예측 시스템을 제안한다.
-
딥러닝(Deep Learning)을 효과적으로 연구하고 개발할 수 있도록 도와주는 다양한 딥러닝 프레임워크(Deep Learning Framework)가 있다. 딥러닝 프레임워크는 현재 100 가지도 넘는 종류가 있다. 그렇기 때문에 개발의 목적에 가장 적합한 딥러닝 프레임워크를 선택하는 것은 쉽지 않다. 본고에서는 5가지 대표적인 딥러닝 프레임워크에 대해서 각각의 특징을 분석하고 비교한다. 이를 통하여 딥러닝을 개발하기 전에 개발 목적에 적합한 프레임워크를 선택할 수 있는 간단한 안목을 제시한다.
-
숫자 인식 분야는 인식 분야에서도 오래된 분야이며 다양한 방법이 제시되어 있는데, 그 중 다중 퍼셉트로 신경망을 이용한 숫자 분류기에 대한 비교 분석을 수행한다. 특히 복잡한 문제를 여러 개의 단순한 문제로 나누는 방식의, 각 숫자에 대한 독립적인 분류기를 설계하는 방식에 대하여 분석을 수행한다. 일반적인 하나의 분류기로 전체 숫자를 분류하는 방식과의 비교를 통하여 숫자 분류에는 각 숫자에 대한 독립적인 분류기를 이용하는 것이 적합하다는 사실을 실험적으로 확인하였다.
-
화재, 지진 등과 같은 대규모의 재난에 대비하는 것은 최근 매우 중요한 활동으로 인식되고 있다. 그러나 이러한 재난 대비 및 대처의 중요성 인식에도 불구하고, 많은 사람들이 실제 발생하는 재난 상황에서 적절한 대처를 하지 못하여 인명 또는 재산상의 피해가 발생하고 있다. 본 논문에서는 화재가 발생하는 경우의 신속한 대처를 지원하기 위한 가상현실 기반의 화재 대처 어플리케이션을 개발하고자 한다. 이는 화재 발생시, 소화전이나 소화기를 정확하고 올바르게 사용할 수 있도록 도와줄 뿐만 아니라, 대규모의 학생들에 대한 교육에도 매우 유용하게 활용될 수 있을 것이다.
-
감시 카메라 환경에서 돈사 내 돼지들을 탐지 및 추적에 관한 연구는 효율적인 돈사 관리측면에서 중요한 이슈로 떠오르고 있다. 그러나 깊이 정보 내 노이즈와 돈방 내 돼지와 배경의 깊이 정보 값이 유사하여 개별 돼지만을 탐지하기란 쉽지 않다. 특히 천장에 설치된 센서로부터 획득된 벽과 바닥 경계에 위치한 돼지를 탐지하기 위한 방법이 요구된다. 본 논문에서는 노이즈에 덜 민감한 바닥 배경을 이용하여 바닥에 위치한 돼지의 부분을 먼저 탐지한 후, 벽에 위치한 돼지의 나머지 부분을 수퍼픽셀과 영역확장 기법으로 탐지하는 방법을 제안한다. 실험 결과 돈방 내 벽과 바닥 경계에 위치한 돼지를 정확히 탐지하였으며, 영상 1장 당 수행시간이 5msec로 실시간 처리에 문제가 없음을 확인하였다.
-
본 논문은 챗봇과 대화시스템을 이용한 영어 교육 시스템을 기술하는 것을 목표로 한다. 본 논문의 시스템은 학습자의 대화 흐름을 제한하지 않고 주제를 벗어난 자유대화를 허용하며 문법오류에 대한 피드백을 한다. 챗봇과 대화시스템을 이용한 영어 교육 시스템은 대화턴 성공률로 평가되었는데, 평균 대화턴 성공률은 80.86%였으며, 주제별로는 1) 뉴욕시티투어 티켓 구매 71.86%, 2) 음식주문 71.06%, 3) 건강습관 대화 85.41%, 4) 미래화폐에 대한 생각 조사 95.09%였다. 또한 영어 문법 오류 교정도 측정되었는데 문법 오류 정확률은 66.7%, 재현율은 31.9%였다.
-
본 논문에서는 군사 훈련 및 교육에 사용될 수 있는 시뮬레이션에 사용될 수 있는 음원 파일들을 주파수 별로 분리하고 각 대역 별로 필터링해 사용하는 방법을 제안한다. 주파수 별 분리를 위해 Wavelet 분석을 통하여 주파수를 단계별로 분리하고 변환하여 각 분리된 주파수별 잡음제거를 한다. 이와 같은 작업이 이루어 질 수 있는 관련 저작도구를 구현 한다.
-
최근 3D 프린터에 대한 관심이 커지고 있다. 3D 프린팅을 위해서 전용 소프트웨어를 이용하여 설계 파일을 생성하고 출력하지만, 각 3D 프린트마다 지원하는 파일 형식이 다르고, 특정 데이터 파일 형식을 변환할 때에는 별도의 프로그램이 필요하기 때문에 많은 시간과 노력이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 일련의 복잡한 과정을 개선하기 위해 입력 파일을 각 3D 프린터가 지원하는 파일 형태로 손쉽게 변환하여 출력할 수 있는 모델링 기법을 제안한다.
-
3D프린터 기술의 발달로 인해 다가오는 3D프린터의 개인화 시대에 맞추어 개인이 자신이 원하는 출력물을 자유롭게 쉽게 디자인하여 물체를 출력할 수 있도록 도와주는 3D모델링 툴이다. 본 논문에서는 3D프린터 사용에 가장 일반적으로 사용되는 STL파일을 사용자가 별도의 변환과정없이 오브젝트를 바로 STL로 만들어 낼 수 있는 모델링 도구를 제시한다.
-
기존 산업 및 게임분야에서 사용하던 M&S(Modeling and Simulation) 기술이 국방 분야로 확대되어 다양한 연구 개발이 진행되고 있다. 그러나 군사 선진국들에 비해 우리군은 시뮬레이션 표준 기술 구조가 부재하여 상호운용성과 재사용성이 다소 부재하다. 또한 시뮬레이션을 위한 모델링이 다소 현실감이 떨어지고, 역동적이지 못하다는 한계가 있다. 이에 본 논문에서는 재사용성과 상호운용성을 향상시키기 위해 DIS 표준구조에 맞추어 아키텍처를 구성하고, 3D MAX와 Open Flight 엔진을 활용하여 역동적이고 현실감 있는 모델링 제작하였다. 또 VR Vantage의 3D Viewer를 통해 제작된 모델링 오브젝트가 정상 구동되는지 확인하였다.
-
본 논문에서는 생체지문인식의 전처리 단계에서 정보 손실여부를 판단할 수 있는 중요한 파트인 전처리 이진화를 보다 효율적으로 수행하기 위한 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 각 인접 픽셀의 값을 계산하고, 적응적으로 이진화 여부를 판단 및 지문방향에 대한 방향성 향상을 통해, 융선(ridge)와 골(Valley)의 구분이 명확하지 않은 영역에서 발생하는 생체지문 데이터 손실과 연산량을 개선하였다. 본 논문의 성능평가를 위해 미국 NIST에서 제공하는 MINEX 지문샘플 데이터를 사용하였다. 모의실험 결과 기존 전처리 알고리즘보다 연산량은 평균 50% 감소하였고, 지문정보 손실 영역 부분이 효과적으로 개선됨을 확인하였다.
-
포장 도로의 균열 또는 유실에 따라 발생하는 포트홀은 환경 변화에 따라 지속적으로 발생하며 이로 인한 교통사고도 지속적으로 발생한다. 포트홀 탐지를 위해 크게 3가지 방법들이 시도되고 있다. 그 중 이미지 처리를 이용한다. 포트홀은 내부에 깊이가 있으며 거친 질감을 가진다. 이러한 특성을 이용하여 포트홀을 탐지한다.
-
최근에는 디지털 미디어 기술의 발달로 다양한 형태의 미디어 서비스가 개발되고 있으며 미디어 콘텐츠의 불법 복제를 방지하고 콘텐츠 제작자의 권리를 보호하기 위해 많은 DRM 기술이 개발되고 있다. 여러 개의 DRM을 사용하려면 DRM 서비스 제공 업체와 콘텐츠 제공 업체가 별도의 계약을 통해 상호 의존적인 방식으로 서비스를 제공해야한다는 제약이 있다. 본 논문에서는 클라우드 기반의 DRM 스토어를 제안한다. 이 시스템은 DRM 서비스 제공 업체가 여러 DRM을 쉽게 등록하고 콘텐츠 제공 업체는 자신의 서비스 특성에 따라 DRM을 필요한 만큼 사용할 수 있는 오픈 마켓 형식의 DRM 중계 서비스이다.
-
본 연구는 최근 문제가 되고 있는 비알콜성 간 질환에 대한 빅 데이터의 사전 데이터를 만들기 위해 마우스에서 고지방 식이와 Streptozotocin ((STZ)로 모델을 제작하였고, 당뇨와 비만 정도를 측정하여 질환발생 정도를 확인하였다. 또한, MR영상의 지속적인 촬용으로 질환발생과정에 대해 3D분석 소프트웨어로 평가되었다.
-
일반 시민들이 많이 이용하는 지하철의 안전에 관심이 많으나 안전사고도 끊이지 않고 있다. 그 대책으로 스크린도어가 설치되었지만 스크린도어 사망사고 및 오작동 사례가 적지 않게 야기되고 있다. 본 연구에서는 임베디드 시스템의 센서들을 이용하여 지하철 안전사고 예방을 위한 안전선 시스템을 설계 하였다. 초음파센서를 이용하여 사람이 접근함에 따라 LED 센서 및 부저 센서가 작동하여 상황의 위험성을 알려 안전사고를 예방하도록 설계하고 구현하였다.
-
사실적이고 정확한 영상 표현을 위해서는 조명 효과가 필수적이다. 사실적인 조명처리를 위해서는 전역 조명을 계산해야 하는데 특히 볼륨 데이터는 더 많은 연산을 필요로 한다. 하나의 광원만으로는 볼륨 전체에 조명을 표현하여 뚜렷한 영상을 만들 수 없다. 여러 개의 광원을 통해 조명효과를 주게 되면 더 사실적인 영상을 얻을 수 있지만 광원의 수가 많아 질수록 연산량이 증가하게 된다. 본 논문에서는 광자 분포를 표현한 템플릿을 특정 방향에 대해 생성하고, 생성된 템플릿 조각들의 조합을 통해 여러 개의 광원에 대해 볼륨 조명을 표현하고자 한다. 조합된 템플릿을 이용하면 여러 개의 조명을 사용해도 단일 광원을 사용하는 정도의 연산량과 자원만을 사용해도 동일한 결과를 얻을 수 있다.
-
현재 버스 노선을 조사할 때 사용하는 방법은 특정 날짜에 조사원이 직접 버스에 탑승하여 조사하는 방법을 쓴다. 이 방법을 개선하고자 버스 출입구에 카메라를 설치하여 탑승자의 얼굴을 인식하고 인식한 얼굴들을 매칭 하는 방법으로 통계조사를 한다. 이러한 방법을 통해 버스 노선을 조사할 때 드는 비용과 시간을 절약하여 효율적으로 사용한다.
-
여러 장의 사진을 촬영하여 움직이는 객체를 식별하고 이를 지울수 있는 모바일 어플리케이션을 제안한다. 여러 장의 사진을 촬영 후 첫 번째 사진을 기준으로 나머지 사진들에 와핑(warping) 변환을 적용하고, 최적의 패치(patch)들을 변환된 사진 속에서 골라내어 이동 객체로 가려진 배경을 복원한다.
-
본 논문에서는 객체 추적이 가능한 쿼드콥터의 구현에 대하여 연구하였다. 드론의 안정적인 호버링 및 영상촬영을 위하여 쿼드로터의 비행원리와 PID 제어에 대한 이론을 연구하고 보다 안전한 실험환경 구성을 위한 Solution을 제시하였다. 또한 색 정보와 광흐름(Optical Flow) 기법을 공간 주파수 영역의 영상처리 방법(Nonlinear Matched Filter)과 융합하여 객체추적 하는 방법을 연구하였다.
-
본 논문에서는 이전의 의미 기반 이미지 어노테이션 및 검색 시스템 Moment(Mobile Semantic Image Annotation and Retrieval System)에 RDF(Resource Description Framework) 추론 기능을 사용한 어노테이션 방법을 제안한다. 이를 위하여 제안된 시스템은 Apache Jena Inference API를 통해 구현되였으며 각 이미지들이 가진 어노테이션의 개수가 증가되었다. 자동으로 추론된 결과 또한 SPARQL 질의를 통해 검색이 가능하며, 기존 어노테이션 결과에 대한 의미 검색을 더욱 효과적으로 할 수 있게 한다.
-
2차원 바코드는 1차원 바코드의 데이터 용량의 한계를 극복하여 최근 많이 사용되고 있다. 복잡한 환경에서 바코드의 인식을 위해서는 바코드 영역 검출이 중요한 단계이다. 본 논문에서는 딥러닝 기법을 이용하여 QR코드 검출 시스템을 구현한다. 실험은 실생활에서 카메라로 촬영한 바코드 영상을 이용한다.
-
본 연구에서는 실내 환경에서 드론의 측위를 위한 마커 인식 및 검출 기술을 소개한다. 기존 실내 측위를 위한 기술인 Global Positioning System이나 Wi-Fi를 이용한 삼각측량 기법은 실내 환경에서 각각의 성질로 인하여 사용하기 어려운 점이 있다. 본 논문에서는 2차원 바코드와 마커 등의 객체를 드론의 카메라를 이용한 실시간 영상 전송을 통하여 검출하여 위치 정보를 획득하는 기술을 소개한다. 실험에서는 드론의 카메라를 통하여 실시간 전송된 영상에서 OpenCV V2.4.10을 통하여 객체를 검출하였고, 카메라와 객체 사이의 거리와 바코드 크기에 따른 2차원 바코드의 검출 여부를 보였으며 15*15cm의 2차원 바코드는 비교적 잘 인식하였으나 비교적 작은 11*11cm의 2차원 바코드는 거리가 멀어질 수록 인식이 힘들어지는 결과를 보였다.
-
본 논문에서는 어안렌즈를 통해 획득한 전방향 영상을 파노라마 영상으로 변환하기 위한 영역분할 방법을 제안한다. 각 분할된 영역에 대한 변환 과정에서 발생하는 영상 왜곡을 완화하면서 에지를 보존하기 위하여 기존 양성형 보간 방법을 대체하는 바이래터럴 필터 보간 방법을 제안한다. 또한 파노라마 변환 영상에서 본 논문의 제안방법의 결과가 기존 결과보다 에지가 잘 보존됨을 확인하였다.
-
본 연구는 게임을 비롯한 많은 콘텐츠에서 활용하기 위한 GPU기반 사실적 물 애니메이션 기법을 제안한다. 물 표면은 반사 및 투사와 같은 물리적 현상이 일어나며, 시점에 따른 반사와 투사의 정도가 자동적으로 조절되어야 한다. 본 논문에서는 GPU 프레임 버퍼를 이용한 렌더투텍스처 방법을 이용하여 반사 및 투사결과를 텍스처로 저장하였으며, 이 저장된 데이터에 대한 UV좌표 값을 변경함으로서, 자연스러운 물결의 모습을 표현하였다. 또한 투사 및 반사의 정도가 프레넬(Fresnel) 공식을 통해 자동적으로 계산되도록 하였다.
-
본 논문에서는 HSV, YCbCr 컬러 모델의 색상정보를 통한 화재 검출 알고리즘을 제안한다. 첫 번째 단계에서는 영상의 변화를 감지하기 위해서 입력된 영상으로부터 평균배경영상을 계산하여 전경영상을 분리한다. 그리고 차영상을 이용해 움직임을 인식하여 컬러 모델 색상정보를 비교할 영역을 구한다. 전경영상의 구해진 영역에서 컬러모델의 복합 색상정보를 이용하여 화재 영역을 검출한다.
-
본 논문에서는 사각형의 형태를 벗어나 임의의 다각형 평면에 원하는 "카메라 입력 영상", "비디오 클립", 혹은 "3차원 그래픽 실시간 렌더링 영상"등을 보다 쉽게 매핑 시킬 수 있는 인터랙티브 프로젝션 매핑 소프트웨어 시스템을 설계 구현하였다. 제안 시스템은 얼굴 인식 기능을 통하여 사용자 혹은 관객이 프로젝션 매핑 작품 앞에 등장하였음을 인식하고, 관객의 모습이 미디어 콘텐츠의 일부로 실시간 포함되어 임의의 평면에 매핑하는 기능을 포함하고 있다. 제안 시스템은 프로젝션 매핑의 초보자가 쉽게 사용할 수 있도록 텍스트 기반의 구성 파일 (Configuration File)에 매핑 평면과 미디어 콘텐츠의 형태 및 내용을 정의해 주도록 하는 구조로 구성하였다. 제안 시스템의 유용성을 확인하기 위하여, 육면체, 원구형, 사각 평면 형태의 실제의 객체에 다양한 형태의 미디어 콘텐츠를 매핑 한 미디어 작품을 제작하였다.
-
데스크탑 성능의 상향과, 그래픽 소프트웨어의 발전으로 더욱 현실적이고 자연스러운 컴퓨터 그래픽을 지원하는 게임에 대한 수요가 증가하고 있다. 3D 게임 내에서 사용자들의 게임 수행 능력과 컴퓨터 그래픽의 자연스러움은 초당 프레임 수(FPS)에 비례하므로, 더 높은 초당 프레임 수를 보장한다면 발전된 게임 수행 능력을 기대할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 크로스 플랫폼을 지원하는 대표적인 게임 엔진인 Unity 3D와 오픈 그래픽 라이브러리인 OpenGL 간의 초당 프레임 수를 비교한다. 이를 바탕으로 추후 3D 물체에 대한 자연스러운 움직임에 대한 연구를 수행할 수 있을 것으로 예상한다.
-
Viola와 Jones가 제안한 AdaBoost(Adaptive Boosting) 알고리즘은 기존의 물체 검출기에 비해 속도와 정확도 면에서 우수하여 실시간 물체 검출기로써 좋은 성능을 보인다. 하지만 여전히 많은 계산량 때문에 성능이 낮은 임베디드 환경에서는 실시간 검출에 대한 아쉬움이 있다. 본 논문에서는 계산량을 줄이기 위해 모션 검출을 통해 배경 영역을 제거하고 얼굴 영역을 추정한다. 제거된 배경 영역은 AdaBoost 알고리즘의 검출 과정에서 제외되며 추정된 얼굴 영역에 대해서만 검출을 하게 된다. 모션검출은
${\Sigma}-{\Delta}$ (Sigma-Delta) 배경 추정에 기반한 알고리즘을 사용한다. -
인트라 블록과 인터 블록의 상관계수를 이용하여 이미지의 특징을 뽑아내고, 이를 SVM에 학습시켜 원본과 스테고 영상을 판별한다. 스테고 영상은 F3 알고리즘을 개선한 F4알고리즘을 직접 구현하여 만들어냈다. 실험에 사용한 데이터는 SIPI, BOSS, 자체 수집 데이터베이스에서 학습용 영상 120장, 테스트용 영상 500장을 이용하였다. 원본 500장에 대해 2장이 F4로 판별 되었고, F4 500장에 대해서는 전부 F4로 판별하여 99.8%의 정확도를 달성하였다.
-
드론의 발전 속도는 빠르게 성장하고 있고, 전 세계적으로 방송 촬영, 배송, 구조, 농업분야에서 활용 범위가 확대되고 있다. 본 논문에서의 시스템은 사람이 접근하기 힘든 지역을 간단히 조립하여 수색할 수 있는 스마트 VR 드론을 통해 수색 또는 순찰에 도움이 되고자 한다. 개발된 시스템은 인력과 시간의 제약을 최소화하고, 드론을 통해 촬영한 영상을 사용자에게 가상현실을 이용한 3D영상으로 제공한다.
-
본 논문에서는 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 홍수 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 홍수 재난 관리 스마트아이 플랫폼에 대한 내용을 간단히 소개하고, 중요한 기능중 하나인 무인기 촬영 영상의 기하보정에 대해서 논한다.
-
기존 번호판 검출 및 인식에 사용되어지는 방법은 사랑이 직접 번호판의 특정을 기술하여 검출을 진행한다. 본 연구에서는 학습 기반의 완전 컨볼루션 신경망을 이용하여 번호판을 검출하였고 신경망은 약 27MB의 용량만으로 110-FPS 정도의 성능을 얻었다. 학습을 위한 데이터는 한국 번호판의 모든 종류 및 주간, 야간의 환경을 포함한 대략 5000개를 직접 수집하였다 또한 5000개의 데이터를 회전 및 이동에 대한 무작위적인 변형을 주어 대략 15000개의 데이터로 확장하였다 확장된 데이터로 얻은 결과로 번호판 검출률 97%를 얻었다.
-
재난관리 및 대응 분야에서는 무인기의 낮은 운영비용과 자유로운 이동능력의 장점을 토대로, 무인기를 활용한 다양한 재난대응 방안이 연구되고 있다. 본 논문은 무인기를 통해 획득한 항공영상에 대하여, 기계학습 기반의 영상분석을 통한 사람 검출 및 사람 위험 감지 기술을 제안한다. 제안하는 기법은 사람 검출을 위한 딥러닝 네트워크와 범람지역 검출을 위한 딥러닝 네트워크로 구성된다. 제안하는 기법에서 사용하는 두 개의 딥러닝 네트워크를 통해, 사람의 단순 검출뿐만 아니라, 범람지역과 같은 위험지역 검출을 통해, 사람의 위험도를 판단할 수 있다.
-
최근 급성장하는 로봇의 발달과 생체인식의 개발에 따라 패턴 인식기술 또한 급속히 발전하고 있으며, 그 범위가 2D에서 3D까지로 확장되고 있다. 3D 패턴인식은 기존 2D 패턴인식의 문제점을 해결하여 여러 각도에서는 인식되지 못했던 물체와 생체를 3D적으로 인식한다. 본 논문에서는 다양한 종류의 3D 패턴인식을 이용한 기술 현황을 알아본 후 그 전망을 소개한다.
-
본 논문은 루비(Ruby) 언어를 바탕으로 만들어진 게임 제작 도구 RPG Maker VX Ace를 이용하여 제작한 방탈출 게임의 구현 논문이다. RPG Maker VX Ace는 기존의 게임 개발 도구나 게임 엔진과는 다르게 낮은 진입장벽으로 비전문가들도 원활히 게임을 제작할 수 있도록 하는 환경을 제공한다. 본 연구에서는 비전문가들도 쉽게 사용할 수 있는 게임 제작 도구를 이용하여 RPG게임 시장에 접근성을 높이고 게임의 다양성을 확대하여 IT강국인 한국의 게임 시장 경쟁력을 강화할 수 있는 방안에 대해 고찰한다. 또한 RPG Maker VX Ace를 이용한 방탈출 게임의 프로토타입 개발 사례에 대해 분석함으로써 게임의 프로그램 구성을 제시하며 다른 RPG게임들과 차별화된 특징을 제시함으로써 게임이 상용화되었을 때의 기대효과에 대해 다루고 있다.
-
기존 아이디-패스워드 방식의 사용자 인증에서 망각, 도난, 분실, 복제의 피해가 증가하자, 그러한 문제가 보완된 새로운 인증 수단인 생체 인증 시스템이 주목을 받기 시작했다. 본 연구에서는 생체 인증 시스템 중 얼굴 인식을 통해 등록된 사용자를 인증, 출입문을 통제하는 방법에 대해 다루었다.
-
본 논문은 위치 기반 DBpedia 모바일 브라우저 개발에 관한 내용으로 사용자의 현재 위치를 중심으로 Google Map과 DBpedia를 매쉬업하여 주변의 DBpedia 개체를 표시하고, 링크를 통해 추가적인 RDF 시맨틱 정보를 탐색할 수 있는 기능을 제공한다. DBpedia는 Wikipedia로부터 구조화된 데이터를 추출하여 RDF 형식으로 저장한 지식베이스로서 오늘날 엄청난 규모의 빅데이터로 발전되고 있는 링크드 오픈 데이터(Linked Open Data)에서 가장 핵심으로 부각되고 있다. DBpedia는 약 73만개의 장소 및 지역에 관한 정보를 포함하여 약 4백 58만 가지의 다양한 개체들에 관한 정보를 가지고 있으며 여러 종류의 위치기반 데이터 세트도 보유하고 있다. 본 연구에서 개발된 브라우저는 이러한 데이터 세트 내용을 스마트폰의 위치정보서비스를 활용하여 주변에 있는 장소나 건물 등을 지도에 표시하고, 해당 개체에 대한 간단한 요약 정보와 추가적인 시맨틱 정보 검색을 위한 링크를 제공한다.
-
학기가 시작되면 많은 대학생들이 새로운 강의를 듣기 위해 교재를 구매한다. 그 과정에서 대부분의 학생은 통상 학교 내에 설치된 구내서점을 이용하게 되나, 학교 내 서점의 특성상 오프라인으로 판매가 진행되며 구비된 도서의 세부적인 정보를 사전에 얻을 수 없다는 단점이 있다. 본 논문에서는 O2O 서비스를 활용하여 교내서점을 온라인과 연계하여 활용할 수 있도록 설계하였고 추가적으로 중고서적을 등록 판매 가능하도록 하였다. 사용자의 편리성이 중요시된 현대사회에서 온라인 기술의 정확성, 편리성 등을 적용하여 오프라인에서의 효율 증대를 꾀하고자 한다.
-
누구나 놀이공원을 한번쯤 가보면 인기 있는 놀이기구를 몇 시간에 걸쳐 기다렸던 경험이 있을 것이다. 그에 따라 많은 시간이 낭비되고 피곤함도 크게 증가한다. 따라서 이용객의 불편함을 해소하고자 한다. 본 연구에서는 NFC 태그를 활용한 어플리케이션을 개발하여 불필요하게 줄 서서 기다리는 시간을 줄이려 한다. 본 어플리케이션에는 놀이기구 탑승을 위한 알림메시지가 있기 때문에 줄 서서 기다리지 않고 각 놀이기구 마다 설치된 NFC 태그에 터치하는 것으로 기다리지 않고 탑승하여 알림메시지에 따라서 예약 탑승객들이 우선 탑승할 수 있다. 이러한 효과로 이용객에게 편리함을 제공하며 공원 입장에서는 고객의 충성도가 증가하므로 재방문율이 증가하는 효과, 놀이기구 이용 회전율이 증가하는 효과를 기대할 수 있다.
-
대학과 같은 고등교육 현장에서 슬라이드는 수업 또는 세미나에 많이 활용되는 매체이다. 최근에는 SlideShare 등의 슬라이드 전용 공유 플랫폼까지 등장하며 온라인상에 더 많은 교육용 슬라이드가 축적되고 있다. 이 연구에서는 이러한 슬라이드 형태의 교육 자료에 대해 인식하기 쉽고 어려운 정도인 표현적 난이도를 자동으로 측정하는 기법을 제안한다. 제안하는 60개의 자질을 활용하여 기계학습 모델을 구축하고 표현적으로 고 난이도와 저 난이도의 슬라이드를 효과적으로 구분한다. 정밀하게 파악된 난이도 정보는 콘텐츠 선택에 있어 사용자 편의성을 획기적으로 증대시켜 줄 수 있다.
-
현실의 물리적인 공간에서의 상호작용으로 얻은 경험을 가상현실에서 완전 몰입형 HMD를 착용한 사용자에게 동일하게 제공하기 위해서는 가상공간 내의 사물의 위치, 높이와 같은 거리감을 효율적으로 제공하는 것은 매우 중요하다. 본 연구에서는 사용자가 느끼는 실재와 가상 간 거리감 보정을 위한 제어 요소 도출을 위해 인체 데이터인 IPD, 키, 눈높이를 측정하여 실험에 반영한다. 실험 시 보다 높은 가상공간 상 거리감 인지를 위해 현실에서의 50cm, 100cm 거리감 인지 훈련을 수행한다. 실험자는 가상공간 상에서 85cm 거리에 위치한 판자를 시각적으로 가늠 후 인지한 만큼 이동하게 되고 그 거리를 측정한다. 측정된 데이터들을 바탕으로 한 분산 분석을 통해 각 데이터 간의 관계를 파악한다.
-
방사선 로봇 시스템은 X-Ray를 이용하는 로봇 기반 자동 치료 시스템으로 방사선 치료계획 시스템, 방사선가속기, 방사선 치료 로봇, 호홉 추적 시스템, 스마트베드로 구성된다. X-Ray를 이용하는 치료 시스템인 관계로 안정적인 제어가 요구되며, 환자의 호흡에 의한 병소 위치 변위 발생에도 X-Ray를 병소에 정확하게 정량 조사해야한다. 본 논문에서는 방사선 로봇 시스템을 구성하는 서브시스템 간의 데이터 송수신 동기화와 시스템 안정성 확보, 그리고 시스템 통합을 위한 문서 작업을 획기적으로 줄이면서 시스템 통합을 단시간에 수행한 과정에 대하여 기술한다.
-
엔지니어링 분석을 위한 가상현실 응용 분야에서는 대규모 또는 복잡한 공학적 데이터를 효율적으로 분석하고 의미 있는 정보를 추출하기 위해 대형 스크린 등의 몰입형 가시화 인터페이스가 주로 사용된다. 이와 더불어 가시화 결과에 대한 사용자의 분석 조작을 구현할 수 있는 휴먼 인터페이스 기술이 필요한데, 기존의 휴먼 인터페이스 기술은 조이스틱과 같은 단독 활용형 디바이스를 통해 주로 운영자 위주의 단방향 검토가 가능하지만, 최근 착용형 및 비착용형 모션인식 기술의 발전으로 인해 가상현실 참여자간의 양방향 상호작용 인터페이스 개발이 가능할 거승로 기대된다. 본 연구에서는 신체의 자연스러운 움직임으로 가상현실을 조작할 수 있는 휴먼 이터페이스 기술에 대한 분석과 기초 연구를 소개한다.
-
트레드밀 인터페이스는 사용자의 보행 모션을 인식하여 가상세계를 네비게이션 할 수 있는 보행 플랫폼이다. 특히 작은 보행 영역을 가지는 트레드밀의 경우, 보행자 속도 예측 방법에 의해 더욱 효과적인 지면 모션의 생성이 가능하다. 본 연구에서는 착용형 압력 센서로 부터 측정되는 족부 압력 데이터를 기반으로 하는 보행속도 예측 방법과 트레드밀 제어 방법을 제시하고자 한다. 속도 예측은 지면 반발력 데이터 중 압력중심의 변화 속도를 통해 도출되며, 예측된 속도를 트레드밀 속도 제어에 안정적으로 적용하기 위한 피드포워드 제어 방법을 제시한다. 또한 족부 압력 데이터 측정이 가능한 자율 제어 트레드밀 시스템 구현과 보행 실험 과정을 소개한다.
-
본 연구는 사회적으로 문제가 되는 질병들을 사전에 예방하기 위한 연구로 키넥트라는 장비를 이용하여 사람의 골격을 촬영하여 뼈대의 휘어짐을 분석하여 뼈대의 휘어짐 상태를 사용자에게 알려준다. 또한 그에 따라 유발될 수 있는 질병들을 예측하여 알려주고 사용자가 질병을 예방할 수 있도록 도와주는 시스템에 대해 연구하였다. 본 논문에서 제안한 시스템은 질병 예방으로 건강관리, 생활 습관 개선, 의료비용절감 등에 활용이 가능할 것이다.
-
최근에 360도 파노라마(Panorama) 사진과 영상을 이용한 가상현실 콘텐츠 제작이 급격히 증가하고 있다. 본 연구에서는 지역문화유산의 360도 파노라마 VR 콘텐츠 속에 존재하는 3D 대상물들(Objects)을 실시간으로 출력하는 시스템에 대해 연구하였다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 지역문화유산의 가상투어(Virtual tour)뿐만 아니라 가상투어상의 주요 대상물들을 3D 프린터로 실시간 인쇄하여 소유할 수 있다는 특징을 갖는다. 지역문화유산의 가상현실을 통한 학습효과에 추가하여 주요 문화유산의 3D 모형의 출력을 통해 지역문화유산의 형태를 좀 더 현실감 있게 학습할 수 있다는 장점과 가상투어와 디지털 생산(Digital Manufacturing)/가상 생산(Virtual Manufacturing) 기술이 결합하는 새로운 형태의 서비스가 가능할 것으로 생각된다.
-
In this paper, we present a customer preference analysis system using the Bluetooth Low Energy technology. Compared to Classic Bluetooth, Bluetooth Low Energy provides considerably reduced power consumption, and cost, as well as some unique characteristics while maintaining a similar communication range. The customer preference analysis system collects nearby Bluetooth Low Energy devices using an Android mobile device via Bluetooth Low Energy. In addition, the system is capable of suggesting, and advertising products that are related to these Bluetooth Low Energy devices based on the name of their manufacturer. This feature aims to attract potential customers to purchase these products.
-
최근 투명 스크린을 이용한 인터랙티브 상품 전시 시스템은 다양하게 상용화되고 있다. 하지만 기존 시스템은 사용자와 실제 상품간의 인터랙션이 아닌 사용자와 투명 스크린 속 콘텐츠간의 인터랙션에 불과하다. 본 논문에서는 동작인식 기술 및 실시간 사용자 분석을 통한 선호상품 추천기술을 결합한 투명 스크린 기반 인터랙티브 상품 전시 시스템을 구현 및 실험하였다.
-
In this study, we implement a natural user interface/experience framework using multi-sensors: Microsoft Kinect, Leap Motion, and Myo Armband. The framework is designed for customers to use in various types of interactive applications. We integrate the functions of three sensors into an application and provide an interface for customers, who can use it to interact with a computer easily. The framework can track body information in real-time, and accurately recognize the motion of different body parts.
-
Today multimedia technologies are playing an increasingly important role in games, movies, and live performances. In this paper, we design a flexible interactive system integrated with gesture recognition, skeleton tracking, internet communication, and content edition using multi-sensors to direct and control the performance on stage. In this system, the performer can control the elements showed on stage through corresponding gestures and body movements during the performance. The system provides an easier way for users to change the content of the performance if they intent to do.
-
대부분의 동작 학습 시스템은 특정센서에 국한되어 있거나 동작인식에 불필요한 부위의 데이터까지 학습시켜 동작인식률에 영향을 끼친다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 다양한 3D 센서에서 적용 가능한 동작 학습 및 인식 시스템을 제안한다. 또한 인체 운동학을 기반으로 동작에서 사용될 부위를 나누어 사용자가 선택하여 학습하게 한다.
-
개인별 건강관리에 대한 관심이 증가함에 따라 다양한 형태의 운동관리 프로그램이 개발되고 있다. 본 연구에서는 개인별 맞춤 트레이닝 관리를 위해 키넥트 센서를 활용한 셀프 운동 교정 프로그램을 개발하였다. 셀프 운동 교정 프로그램의 동작 과정은 다음과 같이 구성된다. 1)키넥트 센서를 활용하여 사용자의 운동 모습을 촬영 2) USB 어댑터를 이용하여 PC와 연동한 후 실시간으로 골격분석 및 좌표를 추출 및 각도를 계산 3)표준 자세의 데이터와 비교, 분석하여 잘못된 동작을 인식 4)잘못된 동작이 인식되면 음성지원을 통해 실시간 알림, 운동이 끝난 후 수집되는 운동 기록(횟수, 영상) 데이터를 데이터베이스에 저장하고 열람 및 관리할 수 있도록 함으로써 효율적으로 개인 운동교정이 가능하다.
-
최근 HMD 디바이스의 발달 및 그래픽 소프트웨어의 발달로 인해 현실과 유사한 느낌을 주는 가상현실 플랫폼 및 컨텐츠 개발이 활발히 이루어지고 있는 추세이다. 하지만, 현재 가상현실 플랫폼은 가상현실 환경과 사용자를 이어주는 UI가 불확실하고 사용법이 직관적이지 않다는 단점을 가지고 있다. 또한, 가상현실을 위한 컨트롤러들은 다양한 형태와 각각 다른 소프트웨어를 사용하고 있어 가상현실 컨텐츠를 이용하는데 제한적이라는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 단점들을 보완하기 위해 플렉스 센서를 이용한 컨트롤러를 제작하고 이를 가상현실 내에서 출력한 모습에 대한 방법에 대해 설명하며, 추후 이를 활용하여 체감이 가능한 가상현실 컨텐츠로 발전시킬 수 있을 것을 기대한다.
-
최근 국내에서는 상용화된 뇌파기반 인터페이스(BCI) 구현을 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이에 본 논문에서는 안전한 비침습형 뇌파 측정 방법을 사용하여 뇌전도(EEG)를 측정하고 증폭된 데이터를 사용하여 RC카의 4방향 제어가 가능한 알고리즘을 제안한다. 뇌파측정기로 수집된 데이터 셋은 고속 푸리에 변환을 거쳐 사전 정의된 7가지 뇌파의 필터를 통해 집중도와 이완도를 검출하게 된다. 검출된 데이터는 아두이노 우노에 연결된 원격컨트롤러를 통하여 RC카의 전진 및 후진 제어를 담당한다. 또한 추가로 설치된 자이로센서를 통해 입력된 전자신호는 칼만 필터를 이용하여 좌회전 및 우회전 제어를 담당한다. 훈련된 실험자에 의해 실내 외에서 검출된 뇌파가 각기 다른 특성과 머리 회전만으로 상황을 구분하여 RC카 제어를 할 수 있음을 확인하였다.
-
해당 시스템은 서버, PC, 안드로이드 프로그램을 하나의 시스템으로 구성된 시스템으로 강의와 같이 지속해서 프레젠테이션을 시행하는 발표자가 빠르고 편리하게 프레젠테이션을 준비할 수 있게 도와주는 서비스를 제공한다. 이 시스템을 통해 사용자는 더욱 빠르고 간편하게 강의를 준비하고 강의 진행에 있어서 추가적인 지원 기능을 이용하여 청자들에게 강의의 내용을 효과적으로 전달할 수 있다.
-
아두이노[1]와 라즈베리파이[2]의 개발 이후로 누구나 쉽게 인터랙티브 장비를 만들어보고 여러 프로젝트를 진행할 수 있게 되었다. 그리고 대표적인 게임 엔진으로 뽑히고 있는 유니티 (Unity)[3]와 언리얼 엔진 (Unreal Engine)[4] 덕분에 컴퓨터 전공자가 아니더라도 게염을 쉽게 만들 수 있는 시대가 되었다. 본 프로젝트에서는 아두이노를 이용한 인터랙티브 장비를 만들어보고 개발한 장비를 활용하여 플레이 할 수 있는 게임을 유니티로 제작하였으며 이를 어떠한 분야에 활용하면 긍정적인 효과를 줄 수 있을지에 대해서 고찰하였다.
-
최근 가상현실 기술 관련 기술의 발달로 가상현실 컨텐츠에 대한 관심이 커지고 있으나 가상현실 컨텐츠는 제한되어 있다. 다양한 상호작용 응용 컨텐츠를 개발하기 위하여 기존에 인터랙션을 기술하고 개발하는 방식과 다른 인터랙션을 기술하고 프로그래밍하고 어플리케이션 코드를 자동으로 생성할 수 있는 개발 환경을 구현하였다. 이로써 일반인들도 가상물체를 조작하는 가상현실 응용 프로그램을 쉽게 개발할 수 있다.
-
손가락 운동은 뇌에 가장 큰 영향을 미친다고 알려져 있으며, 손의 기능은 운동과 감각의 복합 기능을 가지고 있기 때문에 식사하기, 옷 입기 등 일상생활을 하는데 있어 반드시 필요하다. 본 연구는 만성 뇌졸중 환자를 대상으로 손가락 재활치료를 위해 환자의 손동작 인식을 위한 'Real Sense'와 게임 개발 엔진인 'Unity3D'를 연동하여 게임을 개발하는 것을 목적으로 한다. 제안하는 게임은 활동성을 부가함으로써 손가락 재활이라는 특정 목적을 달성하는 기능성 게임이며, 주어진 과제를 단계별로 나누어 진행하도록 하여 난이도를 설정하였다. 우리는 환자들의 게임 참여도를 높이기 위해 딱딱한 화면이 아닌 친숙한 게임형식으로 구성하여 환자들이 지루함 없이 자발적으로 재활치료를 할 수 있도록 도움을 주며, 환자들은 우리의 게임을 이용하며 손가락을 균형 있게 사용함으로써 뇌 활동을 향상시킬 수 있다. 기존의 재활치료는 환자가 직접 병원을 가야하는 불편함과 가격이 비싼 재활 치료 기계를 사야하는 반면에 본 연구에서는 비교적 저렴하고 가벼운 'Real Sense'를 이용하여 시간과 공간에 얽매이지 않고 재활치료를 할 수 있도록 하였다.
-
본 연구는 가상현실 기술을 사이클링 머신에 접목시키는 운동기구 개발에 관한 것이다. 우리 제품은 기존 사이클링 머신과 비교하여 두 가지 개선점이 있다. 첫 번째로 실내 사이클링 머신은 장소의 변화가 없기 때문에 사용자가 포기하기 쉽다. 본 연구는 Unity를 활용해 다양한 맵을 생성했다. 이를 통해 사용자가 운동을 하는 동안 역동성을 느낄 수 있으며 공간 제약 없이 지속 가능한 운동 체계를 만들 수 있도록 도와준다. 두 번째로 운동 주기, 운동량 변화, 본인 최단 기록 등을 사용자에게 제공하여 체계적인 운동을 유도할 수 있다. 사용자들은 다른 사용자와 비교를 통해 운동량을 조절할 수 있다. 이는 운동을 장기적으로 할 수 있도록 도움을 준다. 본 연구에서는 제안하는 가상현실 기반 사이클링 머신을 직접 구현하였고 기능을 검증하였다.
-
가상현실 관련 기술의 발전과 게임 엔진의 발달로 앞으로는 많은 사람들이 체험해보거나 혹은 직접 콘텐츠와 관련 부속 부품들을 제작할 수 있는 시대가 왔다. 본 논문에서는 가상현실 1인칭 체험 콘텐츠를 만들고, 컨트롤러에 장착 가능한 장비를 만들 경우 발생할 수 있는 문제에 대해 제시하며, 해결할 수 있는 문제 방안을 제시하며 향후 콘텐츠 제작 시 고려해야 할 사항에 대해 고찰하였다.
-
최근 감정인식 기술은 다양한 IoT 센서 디바이스의 등장으로 단일 소스기반의 감정인식 기술 연구에서 멀티모달 센서기반 감정인식 연구로 변화하고 있으며, 특히 오디오와 영상을 이용한 감정인식 기술의 연구가 활발하게 진행되는 있다. 기존의 오디오 및 영상기반 감정신 연구는 두 개의 센서 테이터를 동시에 입력 저장한 오픈 데이터베이스를 활용하여 다른 이벤트 처리 없이 각각의 데이터에서 특징을 추출하고 하나의 분류기를 통해 감정을 인식한다. 이러한 기법은 사람이 말하지 않는 구간, 얼굴이 보이지 않는 구간의 이벤트 정보처리에 대한 대처가 떨어지고 두 개의 정보를 종합하여 하나의 감정도 도출하는 디시전 레벨의 퓨저닝 연구가 부족하다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 오디오 및 영상에 내포되어 있는 이벤트 정보를 추출하고 오디오 및 영상 기반의 분리된 인지모듈을 통해 감정들을 인식하며, 도출된 감정들을 시간단위로 통합하여 디시전 퓨전하는 실시간 오디오 및 영상기반의 감정인식 프레임워크를 제안한다.
-
본 논문은 감정변화와 관련이 높다고 알려져 있는 생체정보인 뇌파(EEG), 심전도(ECG), 심박변이도(HRV)를 바탕으로 사용자의 감정상태를 추론하여 치유음악을 추천해주는 시스템을 제안한다. 사용자의 생체정보를 기반으로 사용자의 감정상태를 평온, 집중, 긴장, 우울의 4가지 단계로 분류하는 감성추론 시스템을 설계하고, 각각의 감정상태에 따라 적절한 카테고리의 음악을 추천함으로써 사용자의 스트레스 정도를 완화시키고자 한다.
-
균형 장애나 비정상적 보행 패턴으로 인한 질환을 예방하고 치료하기 위해서는 균형 능력과 보행 패턴에 대한 정량적인 평가가 필수적이다. 본 논문에서는 임상에서 사용하는 균형 및 보행 분석 시스템과 임상적 평가의 단점을 보완하기 위한 임상적 평가를 위한 다중 센서 내장 깔창 시스템을 제안한다. 이 시스템은 검사 대상자가 압력 센서들과 관성 센서가 내장된 깔창을 착용하고 임상적 검사를 수행하면 균형 및 보행과 관련된 다양한 지표를 정량적으로 제시하고 현재 족저압력 분포 및 자세 등을 실시간으로 시각화 한다. 본 논문에서 제안한 시스템을 보완하여 임상에 적용한다면 간편하게 정량적인 평가가 가능한 환경을 제공할 것으로 기대한다.
-
본 논문은 전기 누진요금제의 문제점과 이를 해결하기 위한 해결책으로 드론을 이용한 전력량계 자동 검침 시스템을 제안한다. 전력 사용량을 줄이기 위해 도입된 누진요금제가 도입 의도와는 달리 검침인력부족으로 인한 가구별 검침 시간 차이로 인해 같은 전기량을 사용하더라도 더 많은 요금을 부과 받게 되는 가정이 발생함에 따라 형평성에 대한 논란을 낳았다. 따라서 인건비 상승을 피하고 이를 해결하기 위한 방안으로 검침원을 대신해 드론이 공중에서 비행하며 여러 가구를 대상으로 사용량 정보를 수집하는 시스템을 제안한다. 이를 통해 검침 시간의 차이를 줄여 형평성을 보장하고 측정 데이터를 수기로 기록할 필요 없이 즉각적으로 데이터화 할 수 있다. 또한 사람이 닿기 힘든 오지에서 활용한다면 인력을 사용하는 것 보다 효과적이고 더 나은 편의성을 제공해 줄 수 있다.
-
본 논문은 아두이노를 이용하여 청각 장애인을 위한 시각 정보 기반의 초인종 시스템을 설계하고자 한다. 아두이노에 버튼, 부저, 모터, LCD를 이용하여 초인종을 구현하여 방문객 발생 시 버튼을 통해 정보를 스마트폰에 실시간으로 안내하는 방식으로 서비스를 설계하였다. 또한 방문객 출입 여부를 스마트폰에서 선택하면 LCD를 통하여 그 정보가 출력될 수 있도록 하였다.
-
ICT 기술의 발달과 농촌의 고령화로 인한 사회적 문제(노동력 부족)를 해결하기 위하여 스마트팜(Smart-Farm) 상품이 많이 운용되고 있다. 하지만, 대부분의 스마트팜 솔루션은 통신기술을 기반으로 개발 및 상품화되었다. 따라서, 시설재배 농가의 요구사항(일관된 생산품질 유지 및 돌발상황 대처 등)이 반영된 스마트팜 상품을 개발하기 위한 제품과는 거리가 멀다. 본 연구에서는 IoT 플랫폼 기반의 시설재배용 스마트 관제시스템 최적화 모델을 개발을 위한 설계 결과를 제시하고자 한다.
-
최근 무선 인프라 기술의 발달과 IT와 타기술과의 접목으로 지능화된 다양한 서비스가 새롭게 등장하고 있다. 특히 인간 삶의 많은 부분을 차지하는 주거 공간과 IT기술의 접목과 응용에 관한 연구가 집중되고 있다. 스마트홈이 고도화된 개념으로 자리잡기 위해서는 지능화된 편안한 서비스를 제공하면서 동시에 개인 프라이버시가 철저히 보호되어야 한다. 스마트홈 기술은 서비스관점, 보안관점 어느 한쪽에 편중되지 않고 표준에 따라 균등하게 기술 향상이 이루어져야 한다. 본 논문에서는 스마트홈 기술의 연구 동향과 기반기술, 서비스 기술, 동향에 대해서 논의하며, 기술한 내용을 기반으로 분석하고 고찰한다.
-
본 연구에서는 현대인들의 하루 중 많은 시간을 차지하는 착좌 생활을 관리하기 위한 롤러블(rollable) 스마트패드를 개발하였다. 이를 위해 PVDF(polyvinylidene fluoride) 필름을 이용한 압전센서(piezoelectric sensor)를 제작하였으며, 센서에서 데이터를 획득하고 및 햅틱 피드백(haptic feedback)을 주기 위한 측정시스템을 개발하였다. 또한, 스마트폰 어플리케이션을 통해 착좌 자세에 대한 정보를 실시간으로 제공하도록 하였다. 제작된 시스템의 착좌 자세 구분 정확도는 10명의 피험자를 대상으로 평가되었으며, 4가지 자세(상체를 좌, 우, 앞, 뒤로 기울인 앉은 자세)에 대한 실험결과 제작된 시스템은 92.5%의 정확도로 제시한 4가지의 자세를 구분하였다.
-
본 연구는 차동 용량형 섬유 압력 센서를 개발하고, 이를 깔창에 부착하여 보행 측정에 응용하는 것을 목적으로 한다. 차동 용량형 섬유 압력 센서는 3장의 전도성 섬유 사이에 2장의 절연체를 위치시키는 형태로,
$5cm{\times}5cm{\times}0.23cm$ (가로${\times}$ 세로${\times}$ 두께) 크기로 제작하였다. 커패시턴스를 측정하기 위해 커패시턴스-디지털 변환칩(AD7152), ATMega328로 구성된 시스템을 제작하였고 PC로 데이터를 전송하여 모니터링을 수행하였다. 센서의 힘-커패시턴스 변화 특성 평가를 위해 센서에 가하는 중량을 65 kg 까지 5 kg 씩 증가시켜 가며 커패시턴스 변화를 측정하였다. 실험 결과, 무게에 따라 커패시턴스가 증가하는 것을 확인하였다. 보행 측정 가능성을 평가하기 위해 센서를 깔창에 부착한 후 보행 신호를 측정하였으며, 그 결과 보행에 따라 센서의 커패시턴스 값이 변화하는 것을 확인하였다. 이로부터 제작한 차동용량형 섬유 센서는 보행 측정에 활용할 수 있는 가능성을 확인하였다. -
본 논문은 IoT 장치에서 동작하는 가상기계의 중간코드를 LLVM IR 코드로 변환하는 코드 변환기를 설계 및 구현하였다. LLVM 인터프리터를 통해 RSIL 코드로부터 변환된 LLVM IR 코드를 실행하고, 그 결과를 비교하여 IoT 가상기계의 중간코드를 검증하였다.
-
센서 및 초근거리 통신 기술의 발전으로 다양한 사물인터넷 서비스가 등장하였다. 현재 사물인터넷 서비스는 단일화된 서비스만을 제공하고 있지만 서비스들이 융합된 새로운 서비스로 발전되고 있다. 서비스 융합시 발생할 수 있는 프로토콜의 다양성, 모듈의 중복성등의 문제를 해결하기 위하여 통합 서비스 플랫폼의 필요성이 대두되었다. 이에 본 연구에서는 보다 효율적인 통합 서비스 플랫폼을 제공하기 위한 기반 연구로 사물인터넷 서비스 분류 알고리즘을 제안한다. 제안하는 서비스 분류 알고리즘은 서비스 별 세부 동작을 기반으로 구성된다. 그리고 후속 연구로 실제 서비스에 제안한 서비스 분류알고리즘을 적용하여 서비스간 유사도 분석을 통한 서비스 그룹화에 관한 연구를 진행할 예정이다.
-
사물인터넷의 발전과 보급에 따라 스마트 농장 산업이 활발히 이루어지고 있다. 하지만 스마트 농장에 사용하는 기존 토양 습도 센서를 스마트 농장이나 화분에 사용하는 것이 부적절 하다는 것을 실험을 통해 입증한다. 이를 해결하기 위해 반영구적 사용이 가능한 토양습도 센서를 개발한다.
-
현대의 사람들은 의자와 가까이 지내는 시간이 많다. 이를 테면, 회사에서의 업무, 학교에서의 교육, 자동차의 운전 등 다양한 부분에서 의자를 접하고 사용하는 시간이 많다. 이렇게 의자에서 생활하는 시간이 길어짐에 따라 의자로 인한 부작용 발생도 증가하고 있다. 이를 테면, 의자에서의 잘못된 자세로 인한, 허리디스크, 척추측만증 등이 있다. 본 논문에서는 이러한 의자에서 발생할 수 있는 문제를 미리 진단하고 예방하기 위해 자세 진단용 스마트 의자를 제안한다. 자세 진단용 스마트 의자는 주기적으로 사용자의 자세 데이터를 수집하고 분석하여 우리에게 잘못된 자세에 대한 경보, 자신의 자세에 대한 분석을 할 수 있는 기능을 제안한다.
-
다양한 사물인터넷 장치 환경간의 응용 프로그램의 플랫폼 독립성을 지원하기 위해 가상기계 기술을 사용할 수 있다. 그러나 사물인터넷 장치 환경은 가용 메모리가 한정적이므로 사물인터넷 환경에서 가상기계의 동작이 가능하게 하려면 적은 메모리를 사용하도록 경량화해야 한다. 본 논문에서는 경량의 가상기계를 설계하여 가용 메모리가 적은 저성능 사물인터넷 기기에서도 동작할 수 있게 하였다. 또한 가상기계를 구조적으로 설계하여 다양한 사물인터넷 장치의 성능에 따라 적합한 구성으로 이식할 수 있다.
-
이 논문에서는 투자비용 감소를 위해 라즈베리파이와 아두이노로 구현한 IoT 플러그를 제안한다. 기존 연구에서는 노후화된 시설에 대해 큰 비용이 발생하며, 전력소모량을 측정하는데 오차가 있다. 노후 시설에 대한 투자비용을 줄이기 위해 가격이 저렴한 라즈베리파이와 아두이노를 이용하여 IoT 플러그를 구현한다. 라즈베리파이 상에 서버를 구현하고 사용자와 nodeMCU 사이의 통신을 담당한다. nodeMCU는 릴레이모듈과 스위치에 연결되어 자동/수동으로 전원을 제어할 수 있다.
-
이 논문은 보안성과 성능이 향상된 새로운 스마트 도어록 시스템을 제안한다. 기존의 1세대 도어록은 보안성이 취약하다는 단점을 지닌다. 이를 해결하기 위해 NFC 기반 시스템이 제안되었으나 취약한 보안 문제를 완벽히 해결하지 못한다. 이 논문에서는 아두이노, 라즈베리 파이 및 다양한 센서를 이용한 스마트 도어록 시스템을 제안한다. 제안 시스템 구현을 위해 초음파센서, 라즈베리 파이 카메라, 부저, 서보모터를 이용한다. 또한 3D프린팅을 이용하여 제작한 프로토타입을 보인다.
-
자연광은 시시각각 변화하며 광 특성의 변화는 계절별 시간별 일주기리듬을 갖는다. 이러한 자연광의 리듬은 인간의 감성 또는 수면-각성 패턴과 같은 생체리듬에 영향을 미친다. 인간의 생체리듬은 멜라토닌에 의해 조절되며 특히, 수면-각성주기를 일정한 수면패턴으로 유지하게 한다. 이에 본 논문에서는 자연광의 하루 주기변화에 따라 조명의 단파장 영역 중 446nm~477nm의 비율을 제어하여 심부 체온의 변화를 통해 수면패턴을 분석한다. 분석결과, 자연광의 일몰시간과 유사한 시점에서 446nm~477nm의 비율을 최소로 제어 하였을 때 수면에 긍정적인 영향을 미치는 것을 확인하였다.
-
헬스케어와 IT가 결합한 융합산업이 발전하면서 웨어러블 디바이스와 스마트폰을 연계하여 운동정보를 제공하는 제품이 증가하고 있다. 특히 손목에 착용하는 스마트밴드를 통해 생체신호 및 움직임을 감지하고 신체상태 및 활동량을 제공하고 있다. 그러나 단순한 운동 동작의 횟수나 시간만을 알려주는 서비스를 제공하고 있어 정확한 운동 및 건강의 관리가 힘들다. 이에 본 논문에서는 사용자에게 운동의 정확성 여부를 알려주고 건강 및 운동에 대한 통계 정보를 제공하는 클라우드 서비스 기반의 운동 정보 제공 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 스마트밴드와 모션 디바이스를 통해 모션 및 심박데이터를 취득하여 스마트폰을 통해 실시간으로 운동의 정확도 여부 및 활동 정보를 제공한다. 또한 클라우드 플랫폼의 서비스 가상 머신을 통해 세밀한 운동 자세 및 운동량, 신체 상태 통계 등의 피드백 서비스를 제공한다.
-
기존의 조명제어는 주로 밝기의 제어를 목적으로 하였으나 최근에는 스마트폰을 이용하거나 스마트 홈 디바이스를 이용하는 등 다양한 방법으로 조도 및 색온도를 사용자가 직접 조작할 수 있는 형태로 발전하고 있다. 또한 사용자의 감성이나 능률에도 영향을 미칠 수 있는 조명 시스템에 대한 연구도 활발히 진행되고 있다. 그러나 기존의 조명 제어 서비스는 조명의 색과 밝기 제어가 가능하지만 현재의 조명 환경에 대한 적합 여부는 고려되지 않는 경우가 많았다. 본 논문에서는 스마트폰을 이용한 음성 인식 기반의 사용자 맞춤형 조명제어 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 사용자가 제공받고 있는 조명의 특성을 스마트폰을 통해 계측하여 확인하고 스마트폰 어플리케이션 기반의 제어 또는 음성인식 기반의 제어를 통해 사용자 맞춤형 조명 서비스를 제공한다.
-
본 논문에서는 ICT 기반의 에너지 융합형 안전관리 플랫폼의 개발을 위해 필요한 국내 에너지 사용 시설의 에너지 안전관리 현황을 분석하고, 에너지 사용 밀집시설에서의 전기 및 가스 안전관리를 위한 에너지 안전관리 인프라 모델을 정의한다. 이를 기반으로 ICT 기반의 에너지 안전관리를 위한 플랫폼 참조 구조를 제시한다.
-
본 연구에서는 온/습도 센서를 통해 화재를 조기 감지하고 TCP통신을 이용하여 사용자의 스마트폰으로 화재위험상황임을 전송한다. 이를 통한 실시간 모니터링 및 누적 데이터를 활용하여 더 큰 피해를 미리 예방할 수 있는 화재예방 시스템을 구현하였다
-
본 논문에서 제안하는 지능형 센싱 시스템은 자연현상 또는 사물의 물리적인 변화량을 센서를 통하여 센싱하고 그 값을 이용하여 정의된 결과 값을 추종하도록 액추에이터를 제어하는 시스템 설계에 관한 것이다. 1995년 마크 와이저와 존 실리 브라운은 Calm-Tech를 소개하였는데, 그 동안 Calm-Tech를 구현하려는 많은 시도가 있었고, 본 논문에서는 Calm-Tech를 반영하여 다중이용시설의 대기환경을 개선을 위해 센싱 기능과 결합된 지능형 액추에이터 제어 시스템을 설계하였다.
-
본 시스템은 카메라와 충격센서를 기반으로 차량 사고를 인지하고 자동으로 관제 센터에 사고 상황을 전달하는 시스템이다. 사고 발생 시, 사고 상황을 분석하여 사고 위치 주변의 불특정 차량들에 사고 상황을 전파함으로써 2차 피해를 예방한다. 또한, 119 서비스와 연동하여 빠르고 신속한 초동 조치 및 사고 대응이 가능하다.
-
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 있어 야하므로 저전력으로 동작 할 수 없는 어려움이 따른다. 따라서 사물인터넷망에서 시간동기화를 위한 마스터 클럭을 선정 방법을 제안하고 이를 위한 단일 프레임 방식을 제안한다. 향후 시간 동기화 프로토콜의 호환을 위해 CoAP 규격과 연동 될 수 있는 연구가 필요하다.
-
라즈베리파이와 같은 경량 시스템이 보급되면서, 기존의 서버 중심의 분석 기법에서 경량 시스템에서 경량/순간 분석을 하고, 누적/중량 분석은 서버에서 수행할수 있는 계층적 협업 분석에 대한 연구를 진행하고 있으며, 이를 통해 IoT Thing을 논리적으로 묶어서 Cloud of Things과 같이 센서 데이터 수집/처리를 용이하게 하기 위해 구현된 계층적 협업 분석 SW에 대한 시험 검증 사례에 대한 연구 내용을 담고 있다.
-
본 논문은 현실적인 화장실 관리의 한계점과 이를 해결하기 위한 해결책으로 아두이노를 이용한 화장실 모니터링 관리 시스템을 제안한다. 특히 관광지의 경우 우리나라를 찾는 관광객들이 늘어가지만 정작 이를 위한 기본적인 시설관리에 한계를 보이고 있다. 관광지의 화장실은 위생과 청결이 가장 우선시 되어야 하지만 관리원이 매번 확인하고 관리를 하더라도 이용객이 일정하지 않기 때문에 실질적인 관리에 한계가 발생한다. 또한 시설의 고장이 방치되어 장기간 사용하지 못해 더 큰 불편을 초래할 수도 있기 때문에 즉각적인 대처가 필요하다. 따라서 관리원의 노력을 최소화 하면서 이를 해결하기 위한 방안으로 스마트폰과 센서를 활용해 원격지에서 실시간으로 화장실을 모니터링하고 관리할 수 있도록 하는 시스템을 제안한다. 이를 통해 관리의 한계를 극복하고 보다 효율적으로 화장실을 관리할 수 있다.
-
본 논문에서는 6축 가속도센서를 이용하여 빠른속도로 이동하는 물체의 속도와 궤적을 추적하는 기법을 다룬다. 특히, 이동속도와 궤적을 지속적으로 추적하기 위해 일반적으로 사용되는 일반적분을 이용하는 기법보다 효율적인 방법을 소개하고 기존 기법과 실험을 통해 비교평가한다. 또한 6축 가속도 센서 중 자이로센서의 값을 이용하여 궤적 추정을 통하여 움직임을 표시하는 기법을 제안한다.
-
본 논문에서는 OpenCV에서 제공하는 라이브러리 중 K-Nearest Neighbor 알고리즘을 이용하여 검침기 안에 문자들을 인식하는 방법을 제안하였다. 텍스트 이미지에서 인식률은 정확하였으나, 실제 검침기 사진에서 취약한 인식률을 보였다. 그러나 기계 학습을 통한 영상처리가 가능하다는 점과 정확성 있는 학습 데이터들만 확보가 된다면 매우 전망이 높은 분야일 것으로 판단된다.
-
지난 몇 년 사이에 스마트 폰은 다양한 장점을 앞세워 우리의 일상생활 깊은 곳에 빠르게 자리 잡았다. 하루 일과를 함께하며 사용자의 개인정보는 계속해서 쌓임에도 불구하고 스마트 폰과 관련된 개인 정보들은 제대로 보호 및 관리되지 못하고 있다. 따라서 본 논문에서는 SAMSUNG Gear S2를 사용하여 스마트 폰의 개인 정보를 제어하고 관리하는 애플리케이션을 제안한다.
-
실시간으로 화재 발생을 감지하고 관리자와 사용자에게 알리기 위해 본 연구에서는 센서와 드론을 활용한 스마트 빌딩 화재 알림 시스템을 제안한다. 시스템은 스마트센서, 드론, 컨트롤서버, 관리자앱으로 구성되어 있다. 온도감지 센서를 통해 빌딩 내부의 온도를 실시간으로 전송하고 온도가 일정 범위를 벗어난 경우 관리자에 알림 메시지를 보내고 드론에게 정찰 명령을 보낸다. 관리자는 전송된 온도와 드론이 정찰한 사진을 확인하여 화재를 파악하고 화재발생의 경우 빌딩 내부의 모든 사용자에게 알림 메시지를 전송한다. 이를 통해 기존의 CCTV 보다 화재 상황에 대해 좀 더 능동적이면서 빠르고 정확하게 대응할 수 있으며 나아가 화재 신고 및 원인 규명에도 도움이 될 것이다.
-
본 논문은 퍼스널 모빌리티의 주요기술이라 할 수 있는 IoT 기반의 NEV 제어 시스템을 소개한다. 제안하는 시스템의 분석을 위해 논문 본론에서는 NEV 통합 관리 시스템의 전체 구성도를 시작으로 설계한 시스템소프트웨어, 사용자 어플리케이션 및 사용자 응용 어플리케이션에 대해 기술하였다. 본 시스템 적용을 통해 실시간으로 전기이륜차의 상태정보를 제공할 수 있으며 네비게이션, 블랙박스와 같은 기능을 통해 사용자의 편의성을 증대시킬 수 있다.
-
IoT기술이 발전함에 따라 기업에서도 Beacon을 활용하여 다양한 플랫폼서비스를 제공하고 있다. 하지만 오늘날 사용자들은 개인마다 필요로 하는 서비스기능이 다르고 제공되는 상황적 시나리오 또한 한정적이기 때문에 사용자들의 만족을 충족시켜주기에는 무리가 있다. 본 논문에서는 일반적으로 사용하는 기능을 바탕으로 사용자가 직접 기능을 추가할 수 있는 '사용자 지정'기능을 구현하며, 플랫폼의 한계를 극복하였다. 우리의 연구는 비콘이 제공하는 위치정보와 데이터베이스정보와의 효율적인 매핑을 통한 새로운 플랫폼을 구현한다. 비콘을 활용한 플랫폼서비스 연구에 좋은 시작이 될 것이다.
-
최근 IoT 관련 제품들과 IoT를 구현하기 위한 저전력 무선통신에 대한 관심이 높아지고 있다. 저전력 무선통신의 대표적인 예로는 BLE, Zigbee, Wifi, Z-Wave 등이 있다. 본 논문에서는 이러한 저전력 무선통신을 이용하는 디바이스들과 실시간으로 연동할 수 있는 저전력 무선통신 인터페이스 플랫폼을 설계하는 방법을 설명한다.
-
인터넷 기술이 발전함에 따라 사물인터넷(Internet of Things, IoT)이 미래의 새로운 성장 동력으로 주목받고 있다. 인터넷에 연결되는 디바이스의 수가 증가됨에 따라 다양한 서비스 제공을 위해 여러 IoT 업체들은 IoT 플랫폼을 연구, 개발 중에 있다. 하지만 이들 플랫폼은 타 플랫폼과 호환이 되지 않아 상호연동에 한계를 가진다. 따라서 본 논문에서는 타 플랫폼과의 상호 연동을 위해 IoT 플랫폼별(oneM2M, AllJoyn, IoTivity) 서비스 계층을 조사하고 해당 계층에서 지원하는 기능들을 분석하여 어떠한 기능들이 상호연동에 필요한지에 대해 연구한다.
-
현대 사회에 이용 가능한 도어 시스템을 예방과 편리성을 중점으로 변형하여 하드웨어 중점이 아닌 소프트웨어 관점으로 QR 기능과 실시간 스트리밍 시스템을 더욱 부각시킨다.
-
착용자의 정보를 실시간으로 전송하여 사고 예방 및 빠른 대처가 가능한 스마트 안전모를 개발한다. 안전모 내부에는 라즈베리파이와 아두이노, 보조배터리, 각종 센서 모듈들이 내장되어 있다. 라즈베리파이는 카메라 모듈과 통신 모듈을 갖고 있다. 아두이노에는 소리센서와 도어락센서, 충격센서가 장착되어 있다. 카메라 모듈을 통해 작업자의 주변 상황에 대해 실시간으로 촬영하고 관리자 서버로 전송한다. 또한 각 센서들은 여러 정보를 수집하고 관리자 서버로 전송한다. 관리자 서버는 수집된 정보를 이용하여 작업자의 상황을 파악하고 분석하여 위험 상황에 대해 적절한 대처를 수행한다. 이러한 여러 기능을 통해 스마트 안전모는 무선통신 환경에서 상황에 따른 센서들의 동작에 의해 착용자의 안전을 도모할 수 있다.
-
일반적으로 공공기관, 쇼핑몰, 백화점 등과 같은 많은 사람들이 모이는 장소들은 다양한 편의시설(화장실, 모유수유실, 놀이방 등)들을 갖추고 있지만, 실제 해당 장소를 이용하는 다수의 사람들은 이러한 편의시설을 적절히 활용하지 못하고 있는 것이 사실이다. 특히 이러한 편의시설들의 대부분이 여성, 어린이, 노약자 등 사회적 약자를 위한 시설이지만, 실제 이용 대상자들은 언제 어떤 편의시설을 이용할 수 있는지에 대한 정보를 파악하기 어려워 해당 공간의 활용률을 극대화 하지 못하고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서 제안하는 시스템에서는 해당 편의시설의 사용가능 여부를 인식 및 감지하고 이를 해당 편의시설을 이용하고자 하는 사용자들에게 시설 사용 정보를 실시간으로 통보할 수 있도록 하여, 해당 편의시설의 활용률을 극대화 할 수 있도록 하였다. 이를 통해, 해당 편의시설의 활용률 증가 및 대기시간 감소 등의 효과를 기대할 수 있다.
-
사물인터넷 관련 기술들의 다양한 연구개발은 정치 경제 문화 등 사회 각 분야의 진화를 촉진시키는 기반이 되고 있으며, 이러한 현상은 장애인을 포함한 사회적 약자를 위한 각종 제도 및 기기들의 다양한 개발 및 활용을 촉진시키는 기화로도 작용하고 있다. 그러나 아직까지 장애인을 위한 사물인터넷 기반 장비의 개발은 더디게 이루어지고 있는 것이 사실이다. 특히, 청각장애인의 경우 위험을 회피할 수 있는 소리를 사전에 인지할 수 있을 경우, 다른 장애인 대비 매우 높은 확률로 위험을 회피할 수 있음에도 불구하고 아직까지 이에 대한 연구개발이 매우 부족하다. 때문에 본 논문에서는 청각장애인들이 주변의 소리를 사전에 인지/확인할 수 있도록 하여, 발생할 수 있는 위험을 미연에 방지할 수 있는 디바이스의 개발을 제안한다. 제안하는 디바이스는 특정 크기 이상의 소리를 인지할 수 있는 소리 측정센서를 통해 해당 소리를 청각장애인이 인지할 수 있도록 알림을 제공하는 디바이스이며, 아두이노를 기반으로 하고 있기 때문에 기존의 다양한 청각보조기구 대비 매우 저렴하게 개발이 가능하다. 이를 통해, 청각장애인은 소리의 미인지로 발생할 수 있는 사고의 위험을 회피할 수 있으며, 안전한 보행권 및 이동권을 확보할 수 있을 것으로 기대한다.
-
이 논문의 목적은 사용자 편의성이 향상된 홈 오토메이션 시스템을 제안한다. 기존의 논문은 라즈베리파이 이용 및 웹 페이지를 기반으로 원격지에서도 하드웨어 제어가 가능하다. 하지만 이러한 구조는 웹 페이지에 접속해서 사용하는 번거로움이 존재한다. 이 논문에서 제안하는 것은 기존의 라즈베리파이를 이용한 홈 오토메이션 시스템을 보다 간편하게 원격접근 및 제어가 가능하다. 이 제안 시스템은 사용자에게 개선된 편의성을 제공한다.
-
최근 사람과 사람, 사람과 사물의 연결에서 일상생활의 모든 것들을 상호 연결시키려는 사물인터넷 기술이 신 성장 동력의 핵심으로 주목받고 확산되어가고 있다. 이러한 IoT 기술의 활성화 및 신규 서비스 창출로 인해 우리의 삶의 질 향상 및 산업 발전을 이루고 있지만 인터넷에 연결된 장치의 수가 증가할수록 이에 수반하는 공격 대상 증가 및 위협 요소도 확장되어 가고 있어 사물인터넷 환경을 안전하게 구축하고 확산하기 위해서는 반드시 사물인터넷에 수반되는 보안적인 이슈를 해결해야 한다. 이러한 해결방안은 단순히 기술적 대응만이 아닌 사용자 스스로가 위협요소를 대처할 수 있도록 사용자 보안 대응방안이 필요하다. 이에 따라 본 연구에서는 IoT 환경에서 발생할 수 있는 위험요소를 도출하고, 이를 토대로 일반 사용자 환경에서 고려해야할 위험요소를 검토해보고 사용자 위협요소는 크게 기술적, 비기술적인 관점으로 구분하여 제시하였다.
-
포그 컴퓨팅 기술은 물리적 환경과 빈번하게 상호작용이 일어나는 사이버-물리 시스템에서 네트워크의 엣지에 있는 시스템이 컴퓨팅 작업을 수행하도록 함으로써 지역의 데이터를 실시간으로 수집하고 처리할 수 있다. 본 논문에서는 스쿨존내에서 안전을 높이기 위한 횡단보도의 신호등에 포그 컴퓨팅 기술을 적용한다. 신호등 시스템은 횡단보도에 접근하는 자동차를 인지하고, 위험 상황을 미리 방지하기 위해 자동차를 제어할 수 있다. 실험을 위해 사물인터넷 기술을 이용해 소형 테스트베드를 만들었으며, 신호 정보를 변화시키며 실험을 수행한다.
-
The development of ICT brings the change in daily life and the digitized data are increasing in usage. The combination between GPS and internet results in extensive diffusion of space related information by way of smartphone, sensor and SNS. Jeju Island is only one special self-governing province in Republic of Korea and deserves to be proud of the unique culture, having those designated Intangible Cultural Heritage from UNESCO such as Culture of Jeju Haenyeo or Women Divers and Jeju Chilmeoridang Yeongdeunggut or Exorcism of Praying big Catch. In this paper, I suggest how to preserve fadable tradition economically and technically and expect to develop Haenyeo fitted portable sensors and IoT platform.