본 논문에서는 스마트 폰의 가속도(Accelerometer) 센서와 GPS 센서 및 Kakao Map, Kakao OPEN API 기반을 이용하여 아동, 기저질환자 및 노약자 등의 사용자들이 위험한 상황에 노출되었을 때 자동으로 구조 요청 서비스를 제공하는 낙상 감지 애플리케이션을 설계하고 구현한다. 이 애플리케이션은 사용자의 낙상, 넘어짐 등을 감지하여 보호자에게 SMS 및 카카오톡으로 구조 요청 메시지를 자동으로 전송한다. 안드로이드의 가속도 센서는 사용자의 가속도 및 각도를 계산하여 낙상 및 넘어짐을 감지하고, GPS 센서를 통해 사용자의 현재 위치를 카카오 맵에 표시하고, 구조 요청 메시지를 자동으로 전송함으로써 사용자가 긴급한 상황에서 구출되도록 한다.
분산 서비스 거부 공격 기법이 점점 더 향상되어감에 따라 이에 대한 대응 기법 또한 여러가지가 제안되고 있다. 기존의 탐지에 기반을 둔 기법들은 공격을 탐지하기 위한 Rule이 미리 준비되어야 한다는 점에서 실제 트래픽과 구별이 어려운 DDoS 공격의 경우 효율적인 대응이 될 수 없다. 이를 극복하기 위해서 트래픽 감지와 QoS 기법에 기반을 둔 대응 방안이 활발히 연구 중에 있다. 본 논문에서는 현재까지 나와 있는 트래픽 감지 기반의 대응 기법 연구들을 정리하고 라우터 기반의 보안기능 개발 연구에서 트래픽 감지 기반의 대응 방안 적용 과정을 소개한다.
본 논문에서는 실외의 영상을 감지하는 시스템의 과도한 영상정보를 줄이기 위해 멀티 센서들을 이용하여 물체정보를 판단하고 영상정보를 전송하기 위한 상황인지 시스템을 제안한다. 제안하는 상황인지 시스템은 멀티센서 보드에 부착된 인체감지센서와 4개의 초음파 센서를 이용하여 물체의 크기 및 이동속도를 측정하여 인체의 정보를 판단한 후 영상을 전송하게 된다. 멀티센서기반의 상황인지 시스템의 성능을 평가하기 위해 영상을 감지하는 시스템만 사용했을 경우와 인체감지센서만을 이용하여 영상을 감지했을 때와 본 논문에서 제안한 시스템에 대해서 비교하였다. 그 결과, 인체감지센서를 이용하여 영상정보를 취득할 때보다 높은 신뢰성을 가지며, 센서를 부착하지 않은 상태에서 영상정보를 서버로 전송하는 것보다 효율적으로 데이터를 전송할 수 있음을 확인하였다.
본 논문은 가변의 감지영역을 갖는 무선 센서 네트워크에서 센서노드의 감지에너지 소비를 최소화하기 위한 노드의 위치를 결정하는 방법에 관하여 기술하였다. 감지에너지의 소비를 최소화하기 위해서는 이웃하는 노드들과의 중첩되는 감지면적이 최소화되어야 한다. 중첩영역을 최소로 하는 노드의 위치를 결정하기 위하여, 이웃하는 노드 사이의 감지영역과 전개각 및 각 노드의 감지반경을 이용하여 최적화 식을 유도하였다. 이를 기반으로 한 ASRC(adjustable sensing ranges control)에 의한 새로운 노드 위치방법을 제안하였다. 제 안한 방법은 기존의 조건에 의한 방법과는 달리 수학적 식에 근거하여 유도한 모델로서, 시뮬레이션을 통하여 감지에너지 소모에 대한 유효성을 확인하였다.
본 연구의 목적은 인공지능예술작품 구매할 때 소비자들이 어떤 감지가 있는지, 그리고 구매의 향과 어떤 관계가 있는지 살펴보는데 있다. 본 연구에서 고객감지가치가 제품감지가치, 서비스감지가치 그리고 사회감지가치 총 3가지를 제시하였다. 이를 바탕으로 고객감지가치와 구매의향 간의 모델을 구축하였다. 연구를 위해 데이터 수집은 온라인 설문 조사를 실시하였다. SPSS24.0와 AMOS24.0을 통해 수집한 데이터의 신뢰성, 타당성 및 구조 방정식 분석을 통해 가설 검증을 하였다. 검정결과를 보면 제품인지가치와 서비스인지가치는 소비자의 온라인 구매의향에 긍정적인 영향을 미친다. 그러나 사회인지가치가 소비자의 구매의향에 영향을 주지 않는 결과가 나타났다.
전 세계적으로 인플루엔자에 의해 매년 29~64만의 사망자가 발생하며 사회, 경제적 피해를 일으키고 있다. 기침에 의해 생성된 비말은 인플루엔자의 주요 전파 방법으로, 기침 감지 기술을 통해 확산 방지가 가능하다. 이전의 기침 감지에 대한 연구는 기침 소리와 전통적인 기계학습기법을 사용하였다. 본 논문은 기침 소리와 더불어 기침 시 발생하는 신체의 움직임 정보를 동시에 학습하는 멀티모달 딥러닝 기반의 기침 감지 모델을 제안한다. 도출된 모델과 기존의 모델과의 성능 비교를 통해 제안한 모델이 이전의 기침 감지 모델보다 정확한 기침 인식이 가능함을 보였다. 본 논문이 제안하는 모델은 스마트 워치와 같은 웨어러블 기기에 적용되면 인플루엔자의 확산 방지에 크게 기여할 수 있을 것이다.
최근 주변 사물과 IT기술을 접목하여 사람들의 불필요한 시간을 줄여주는 제품들이 각광받고 있고 이러한 제품들을 구현하기 위한 다양한 임베디드 디바이스 또한 많은 개발과 발전을 하였다. 본 프로젝트는 아두이노와 스마트 디바이스의 통신을 통해 아이의 위기와 이상을 감지하여 물리적 먼 거리에서도 보호자가 위기 상황을 감지할 수 있도록 통보하는 디바이스를 개발하였다. 아두이노와 사운드 센서를 기본 디바이스로 아이의 울음을 감지하고, wifi 쉴드를 통해 데이터를 저장하며 스마트 디바이스는 이를 감지하여 부모에게 필요한 정보를 전달하여 보호가 필요한 아이의 위급 상황에 빠른 대처가 가능하게 하였다.
최근 스마트폰 보급률 증가 및 무선 센서 네트워크(Wireless Sensor Networks) 기술 발전에 따라 해당 기술을 화재감시, 침입 감지와 같은 응용에 융합하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 기존 연구들은 주기를 기반으로 감지를 수행하기 때문에 화재 및 침입 판단이 지연되는 문제점이 존재한다. 이를 위해, 본 논문에서는 판단 주기를 동적으로 설정하는 조기 화재 판단 알고리즘을 통해 화재 판단 시간을 단축시켜 빠른 대처를 할 수 있도록 지원하는 새로운 화재감시 및 침입 감지 시스템을 개발한다. 아울러, 적외선 센서를 이용하여 무단 침입을 감지함으로써 도난 및 파손과 함께 방화로 인한 화재를 방지할 수 있다. 마지막으로 성능평가를 통해 제안하는 시스템이 화재 판단 측면에서 기존 연구보다 우수함을 입증한다.
스테가노그래피는 인터넷에서 은닉메시지가 보내어지는 사실 자체를 숨기는 것이다. 일반적인 스테간 분석은 스테고 신호의 통계량에서 갑작스런 변화인 이상치를 감지하는 것이다. 혼합된 스테고 이미지에 비해 은닉자료가 매우 작은 경우 은닉된 자료의 감지와 위치를 찾아내는 일반적이고 효과적인 감지기법 즉, 이웃한 4개의 픽셀값을 이용한 삽입용량값과 카이스퀘어 검사기법 등을 함께 고려하는 개선된 방법을 제시한다.
현재 산업 장비의 가동률 최대화를 위한 다양한 모니터링 시스템에 대한 연구들이 이루어지고 있으며, 특히 해양 수송 산업이 중심인 국내에서는 진동 정보를 활용한 선박 엔진의 고장 감지 시스템에 대한 연구들이 많이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 국내에서 아직 관심이 적은 중소형 선박의 엔진에 대한 고장 감지 시스템의 설계 방안 및 인터페이스 설계 방안에 대해서 연구하고, 기본적인 프로그램의 프로토타입을 구현하였다. RS-View를 통해 구현한 인터페이스 간소화와 센서 수의 최소화를 통한 경제성 확보를 달성하여 중소형 선박에 언제든지 탑재 가능한 고장 감지 시스템의 설계를 수행하였다. 향후 선박에 의무 탑재화가 진행될 e-navigation의 일부분으로서 엔진의 상태 모니터링과 고장 감지를 할 수 있는 프로그램으로서 중소형 선박에 탑재되어 적절하게 사용될 수 있을 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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