• 한국전자통신학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.255-260
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• 2017

우리나라 2015년 차량과 보행자간의 교통사고는 전체 사고의 38.8%에 달한다. 본 연구는 차량과 보행자간의 상충상황에 대한 위험도를 측정할 수 있는 시스템의 설계방안을 제안한다. 1차적으로 차량과 보행자의 위치, 속도, 방향성을 검지하고 이를 간의 상충지점을 추정한다. 이후 상충지점까지의 횡단지점의 보행자의 도착과 그 지점에 접근하는 차량과의 시간 차이인 보행자안전간격(PSM, Pedestrian Safety Margin)을 추정하여 상충위험도를 정량화한다. 본 연구에서는 외부 모니터링 기반 평가모듈과 개인의 착용형 모듈을 통하여 각 데이터를 취득하고 이를 위한 하드웨어 및 소프트웨어 설계 내용을 제시하고 구현하였다. 향후 이러한 시스템은 도로의 위험도 개선시설 설계, 노인보호구역 지정 등의 의사결정에 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국산림과학회지
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• 제95권6호
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• pp.690-695
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• 2006

본 연구는 개인휴대 단말기(PDA)를 이용하여 임목자원 조사를 위한 산림조사 시스템을 개발하는데 그 목적이 있다. 본 연구에서 개발한 PDA용 산림조사 소프트웨어는 산림청 고시 지원 측정법과 4차 전국산림자원조사용 전국산림조사요령에 근거하여 제작되었다. 산림조사 소프트웨어는 GPS를 활용하여 표본점의 위도, 경도, 해발고도 등의 위치정보를 기록할 수 있도록 하였다. 34가지 수종, 각 수종 별 18 직경급, 수종 본수, 각 직경급별 수고 데이터, 수피의 두께 및 연년생장량 등의 항목을 입력할 수 있으며, 형수값 또는 재적식을 활용하여 단목재적 및 누적재적을 출력할 수 있다. 산림조사 소프트웨어는 울진군 산림조합과 논산 산림조합의 작업자를 대상으로 적용시험을 실시하여 시간절감 효과가 큰 것을 확인하였다. 본 연구에서 개발한 PDA를 활용한 산림조사 소프트웨어를 활용하여 효율적인 산림조사가 가능하므로 조사 및 관리비용을 절감할 수 있으며, 노동생산성을 크게 향상시킬 수 있을 것이다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제6권2호
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• pp.1-10
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• 2020

안드로이드 플랫폼 기반 모바일 애플리케이션은 디컴파일이 간단하여 정상 앱과 유사한 악성 애플리케이션을 만들 수 있으며, 제작된 악성 앱은 안드로이드 서드 파티(third party) 앱 스토어를 통해 배포되고 있다. 이 경우 악성 애플리케이션은 기기 내 개인정보 유출, 프리미엄 SMS 전송, 위치정보와 통화 기록 유출 등의 문제를 유발한다. 따라서 최근 이슈가 되고 있는 머신러닝 기법 중에서 최적의 성능을 제공하는 모델을 선별하여 악성 안드로이드 앱을 자동으로 판별할 수 있는 기법을 제공할 필요가 있다. 이에 본 논문에서는 공인 실험 데이터셋을 이용하여 안드로이드 앱의 특징정보를 선별한 후에 총 네 가지의 성능 평가 실험을 통해 안드로이드 악성 앱 판별에 최적의 성능을 제공하는 머신러닝 모델을 제시하였다.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권7호
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• pp.781-785
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• 2016

실제 환경에서 사람의 일상적인 활동을 학습하는 기술은 스마트 비서나 자율지능 로봇과 같은 인지 지능 시스템 개발을 위해 필요한 핵심 기술이다. 일상을 예측하는 대다수의 연구들은 센서 데이터의 패턴과 일상 활동 사이의 직접적인 상관관계를 탐색하는 것에 집중하였다. 하지만 일상에서의 인간 활동은 하나의 레이블로 표현하기 어려운 다수의 사건 집합이고 또한 서술 가능한 특성을 지니고 있다. 본고에서는 일상을 구성하는 사건 요소들을 우선 인식하고, 이후 일상 활동을 학습 및 예측하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 개인의 일상에서 웨어러블 장치와 스마트폰으로부터 수집된 일인칭 시점의 멀티 센서 데이터로부터 위치 좌표, 장면 영상, 그리고 신체적 움직임에 기인한 사건 요소들을 각각 인식한 뒤, 이 정보들이 특정 활동 내역에 따라 조합되는 규칙을 학습하여 최종적으로 사용자의 일상 활동을 예측한다. 두 명의 실험 참가자가 각각 2주간 수집한 센서 데이터를 이용하여 실험한 결과는 제안한 방법이 센서 데이터로부터 추출된 특징을 일차적으로 사용하여 분류하는 기존의 방법과 비교하여 향상된 성능을 보였다.

• 한국가스학회지
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• 제3권3호
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• pp.9-16
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• 1999

도시지역에 위치한 위해 시설 특히 가스에너지 관련 시설은 최근에 이르러 그 사고로 인해 막대한 재산 및 인명 피해를 동반하는 등 지역 주민에 위험 대상으로 등장했다. 이러한 가스에 관련된 사고의 영향을 예측하고 줄이기 위하여 위험성 평가를 이용한 종합적인 안전관리 시스템이 절대적으로 요구된다. 본 연구에서는 이런 상황들과 최근의 시대적 여건들을 고려하여 종합적인 정량적 위험성 평가 기반 구조를 구축하고 관련 모델들의 원만한 연관성을 갖게 하기 위한 개념 및 이론을 제시하였다 이를 위해 LPG시설의 사고 시나리오에 대한 위험성을 정량화 하여 LPG 저장시설에 대한 위험성을 평가할 수 있는 방안과 정량화 된 위험성을 표현하기 위하여 개인적 위험과 사회적 위험의 활용방안을 제시하였으며 이것들을 효율적으로 지원할 수 있는 지원 프로그램의 개발을 병행하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권12호
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• pp.111-121
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• 2021

정보의 주요 전달체로서 디지털 이미지는 점점 더 중요해지고 있다. 그러나 이미지 획득 장비의 대중화와 이미지 편집 소프트웨어의 급속한 발전으로 인해, 최근 몇 년간 디지털 이미지 위조 사건이 잇따라 발생해 이미지의 신뢰도를 떨어뜨릴 뿐만 아니라 사회와 개인에게도 큰 악영향을 미치고 있다. 이미지 복사-붙여넣기 변조(image copy-paste tampering)는 가장 일반적인 유형의 이미지 변조 중 하나이며, 조작이 쉽고 효과적이기 때문에 디지털 이미지 의미 정보 변경에 자주 사용된다. 본 논문에서는 이미지 복사 및 붙여넣기의 변조 탐지 방법을 연구하여 이미지 콘텐츠의 진정성과 무결성을 보호하는 방법이 제안되었다. 딥러닝의 우수한 학습과 분석능력을 감안해 영상처리작업이 남긴 흔적을 활용해 영상 속 원본 영역과 변조된 영역을 구분하는 딥러닝 기반 변조 검출법 2가지가 제안되었다. 또한 실험을 통해 이론적 근거의 합리성, 변조 탐지, 위치 및 분류의 정확성을 검증하였다.

• 융합정보논문지
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• 제9권2호
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• pp.108-114
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• 2019

본 논문에서는 모바일 교육 증강현실 게임 환경에서 게임 학습 참여자의 학습 필요와 요구에 부응하는 어휘를 자동으로 제공해주는 지능형 어휘 추천 에이전트를 제안한다. 제안된 에이전트는 모바일 기술의 특성과 증강 현실 기술의 특성을 최대한 반영하여 설계하도록 하고 상황 어휘 추론 모듈, 싱글 게임 어휘 추천 모듈, 배틀 게임 어휘 추천 모듈, 학습 어휘 목록 모듈, 유의어 모듈로 구성한다. 연구 결과, 게임 학습 참여자들은 대체적으로 만족함을 알 수 있다. 상황 어휘 추론과 유의어의 정확도는 각각 4.01점, 4.11점으로 게임 학습 참여자가 처한 상황과 관련이 깊은 어휘가 추출되는 것을 보여준다. 하지만 만족도의 경우에는 배틀 게임 어휘(3.86)는 개인별 학습자의 추천 어휘 중에서 공동으로 사용할 수 있는 어휘를 추천하기 때문에 싱글 게임 어휘(3.94)보다는 상대적으로 낮은 결과가 나타났다.

• 정보보호학회논문지
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• 제31권3호
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• pp.443-452
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• 2021

엣지 컴퓨팅(Edge Computing)의 핵심 기술 중 하나는 사용자의 움직임에 따라서 엣지 서버간에 데이터를 이동시켜 항상 사용자와 가까운 거리에서 서비스를 제공한다는 점이다. 그만큼 엣지 서버간의 데이터의 이동이 빈번하다. IoT 기술이 발전하고 사용영역이 확대됨에 따라 생성되는 데이터 또한 증가하기 때문에 각 데이터를 정확하게 추적하고 처리할 수 있는 기술이 필요하다. 개인정보와 같은 민감한 정보들에 대해서는 더욱 그러하다. 현재 클라우드 시스템 안에서 데이터들의 이동 및 유통에 대한 추적과 추적 기술에 기반한 데이터의 폐기 기술이 존재하지 않아 엣지 컴퓨팅 서비스의 사용자는 해당 데이터가 현재 어떤 곳에 위치하는지, 사용자가 데이터의 삭제를 요청할 경우 클라우드 시스템 내에서도 데이터가 제대로 제거되어 있는지 등을 확인할 수 없다. 본 논문에서는 엣지 컴퓨팅환경에서 각 엣지 서버와 중앙 클라우드에 저장되는 데이터들에 대해 데이터의 이동과 유통에 대한 추적 데이터를 생성, 관리하는 추적 데이터 서버를 구축하여 엣지 컴퓨팅환경에서 저장된 모든 데이터의 흐름을 정확하게 추적할 수 있는 기술과 추적 데이터를 활용하여 사용자의 움직임에 따라서 엣지 서버간의 이동하는 로컬 데이터와 분산 파일시스템에 저장된 데이터들을 정확하게 추적하고 이를 활용하여 데이터를 완벽하게 제거하는 기술을 제안한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권7호
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• pp.57-64
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• 2021

본 연구는 가청 주파수 범위 중 사람들에게 들리지 않는 주파수를 이용하여 사용자가 방문한 곳을 손쉽게 인증하는 시스템을 제안한다. 비가청 주파수는 일반 스피커에서 생성할 수 있는 18kHz ~ 20kHz 범위에서 신호 주파수를 발생하며, 스마트 기기는 그 주파수를 인식하여 신호 값과 사용자의 ID, 위치 정보를 서버로 전송하여 현재 사용자가 방문한 곳을 인증한다. 그리고 서버에서는 사용자의 방문 이력을 개인별로 분류하여 저장한다. 제안 방법의 효용성을 확인하기 위해 스마트 기기 기반 사용자 인증 애플리케이션을 개발하고 서버 시스템을 구축하여 사용자 인증 실험을 하였으며, 그 결과 99.6%의 정확성을 나타냈다. 그리고 QR 코드를 이용한 방문 인증 비교실험 결과 제안 방법이 보다 우수함을 확인하였다. 즉, 제안 방법은 코로나 시대에 개별 사용자의 역학 조사 활용, 식당 및 시설에 전자 출입 명부 등에 활용할 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권12호
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• pp.133-142
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• 2021

이동 패턴 인식은 사용자 궤적 질의, 사용자 행동 예측, 사용자 위치에 기초한 흥미요소 추천, 사용자 개인 정보 보호 및 지자체 교통 계획과 같은 여러 측면에서 널리 사용된다. 현재 인식 정확도는 응용 요건을 충족할 수 없기 때문에 이동 패턴 인식 연구는 궤적 데이터 연구의 초점이라 할 수 있다. GPS 내비게이션 기술과 지능형 모바일 기기의 대중화로 많은 사용자 모바일 데이터 정보를 얻을 수 있고, 이를 바탕으로 많은 의미 있는 연구가 이루어질 수 있다. 현재의 이동 패턴 연구 방법에서 궤적의 특징 추출은 궤도의 기본 속성(속도, 각도, 가속도 등)으로 제한된다. 본 논문에서 순열 엔트로피는 궤적 분류 연구에 참여하기 위한 궤적의 고유값으로 사용되었으며 시계열의 복잡성을 측정하기 위한 속성으로도 사용되었다. 속도 순열 엔트로피와 각도 순열 엔트로피가 이동 패턴 분류에 참여하기 위한 궤적의 특성으로 사용되었으며, 본 논문에서 사용된 순열 엔트로피를 기반으로 한 속성 분류의 정확도는 81.47%에 달했다.