• 한국산학기술학회논문지
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• 제9권6호
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• pp.1619-1624
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• 2008

현재 유비쿼터스 서비스를 제공하기 위해 GPS(Global Positioning System), RFID(Radio Frequency IDentification) 및 센서 네트워크를 이용한 개별 미들웨어 및 인터페이스를 개발하고 있다. GPS는 주로 위치기반 서비스에, RFID를 식별을 통한 유통 물류 서비스에, 센서 노드는 온도, 습도, 기압 등의 상황 정보 수집에 응용되고 있다. 최근에 2 또는 3개의 이들 요소들이 농축산, 건설, 의료 등의 다양한 분야에 응용하면서 GPS, RFID 및 센서 노드를 통합하는 인터페이스 요구가 증가하고 있다. 이에 본 논문에서는 RFID, GPS, 센서 네트워크에서 수집된 상황데이터를 통합 처리하는 공통 인터페이스를 구현하고 실험을 통해 동작을 확인한다. 이 인터페이스는 필터링, 파싱, 인터페이스 관리, 큐잉, 하드웨어 및 미들웨어 접근 기능 등의 효율적인 데이터 처리 기능을 구현하고 동작을 검증한다. 그리고 GPS, RFID 및 센서 노드를 수집된 상황 데이터를 결합한 통합 프레임 구조를 제시하고, 복합형 유비쿼터스 응용 시스템에 제공되는 개방형 인터페이스를 제공하는 것을 확인한다. 이를 통하여 RFID, GPS, 센서 네트워크를 통해 얻어진 상황 데이터도 효과적으로 처리하여 다양한 유비쿼터스 응용 서비스에게 제공할 수 있을 것으로 사료된다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제5권8호
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• pp.197-210
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• 2016

최근 스마트폰 사용의 증가 및 사물인터넷 시대에 다양한 기기들이 무선 통신을 지원한다. 이에 따라 기존 기지국의 포화 상태를 막기 위한 기술로 일종의 소형 기지국인 펨토셀(Femtocell)을 보급하고 있다. 그러나 해킹 기술의 발전에 따라 펨토셀의 본래 목적과는 다르게, 관리자 권한 획득과 같은 취약점들이 발견되고 이를 통하여 펨토셀 사용자에 대한 개인정보 노출과 같은 심각한 문제가 발생할 수 있다. 따라서 펨토셀에서 발생할 수 있는 보안위협을 식별하고 체계적인 취약점 분석을 위한 방안이 필요하다. 본 논문에서는 위협 모델링(Threat Modeling) 기법을 이용하여 펨토셀에 발생할 수 있는 보안위협을 분석하고 취약점 점검을 위한 체크리스트를 도출한다. 그리고 도출한 체크리스트를 이용하여 실제 취약점 분석을 한 결과를 다루어 펨토셀의 위협과 취약점에 대한 분석 및 사례 연구를 통해 펨토셀의 보안성을 향상시킬 수 있는 방안을 제안한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제7권4호
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• pp.135-144
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• 2018

좁은 공간에 돼지들을 밀집 사육하는 구조가 대부분인 국내 돈사의 환경은 구제역과 같은 전염병 확산에 취약하다. 이러한 밀집 사육의 문제점을 해결하기 위한 방법으로 감시 카메라를 활용한 돈사 내 개별 돼지들의 행동을 자동으로 분석하는 연구가 진행 되고 있다. 그러나 공격행동 등 복잡한 상황에서 개별 돼지들을 추적하기 위해서는 근접한 돼지들에 대한 올바른 분리가 우선적으로 수행되어야 하지만, 정확도가 떨어지는 키넥트 카메라의 깊이 정보를 이용할 경우 돼지들 간의 경계선이 정확히 추출되지 않는다는 문제가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위한 방법으로 움직임 정보를 활용하여 근접 돼지를 분리하는 방법을 제안한다. 또한, 제안된 방법은 혼잡한 돈방에서 개별 돼지를 추적하는 경우 추적 오류를 탐지하는 문제에도 적용될 수 있다. 실험 결과, 실제 돈사에서 획득한 두 개의 근접 돼지 시퀀스에 대하여 86%의 정확도로 분리 가능함을 확인하였고, 객체 추적에 대한 검증을 통하여 식별 번호가 잘못 부여된 객체를 정확히 탐지할 수 있음을 확인하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권11호
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• pp.521-528
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• 2018

전투목적으로 개발된 군용차량은 타이어 압력이 손실되더라도 일정시간동안 일정거리를 달릴 수 있도록 런플랫시스템을 도입하였다. 런플랫을 적용하기 위하여 휠을 외측림과 내측림으로 구성된 2개의 부분으로 구성하고, 클램핑 볼트를 체결함으로써 외측림과 내측림을 조립한다. 이 클램핑 볼트는 휠의 내구성을 결정하는 중요 부품이다. 실제로 휠의 내측림과 외측림의 파손보다는 클램핑볼트의 파손이 발생되어 휠을 사용하지 못하는 빈도가 높다. 따라서, 클램핑 볼트의 내구성능이 휠의 내구성능과 연관이 크다고 할 수 있다. 본 연구는 휠의 내구성을 향상시키기 위하여 휠조립체를 시험하고 클램핑 볼트를 개발하는 과정을 다루었다. 기존에 정립된 내구시험 조건의 불충분성을 식별하였으며, 휠조립체의 내구성을 보다 정확히 확인할 수 있도록 통제해야 하는 시험조건을 제시하였다. 정립된 시험조건을 기반으로, 성능이 개선된 클램핑 볼트를 시험하였다. 시험조건을 확인한 결과 기존 제품보다 최소 168% 내구성이 향상됨을 확인할 수 있었다. 본 연구는 휠 조립체의 내구시험 방법과 클램핑 볼트를 개발하는 과정에서 고려해야 할 요소를 제시한 것에 의미가 있다 할 수 있다.

• 국제지역연구
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• 제21권4호
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• pp.65-83
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• 2017

국제가치사슬(Global value chain, GVC)구조가 심화되면서 중간재 무역의 중요성이 커지고 있다. 이러한 배경하에 글로벌 아웃소싱의 확대가 환경에 미치는 영향에 대한 많은 논의들이 최근까지 이어져왔다. 본 연구에서는 2004년부터 2014년까지 10개년 간 21개 제조업 부문을 대상으로 글로벌 아웃소싱이 환경에 미치는 영향을 분석하였다. 환경변수는 업종별 이산화탄소집약도를 사용하였고 글로벌 아웃소싱은 Feenstra and Hanson(1999)과 Amiti and Wei(2006)가 제안한 글로벌 아웃소싱 계측방법을 사용하였다. 글로벌 아웃소싱의 효과를 분석하기 위해 환경변화를 결정하는 요인들을 Copeland and Taylor(1994)의 이론을 기반으로 통제하였고 내생성 문제를 해결하기 위해 시스템 GMM 방법을 이용하였다. 분석결과 전체산업을 대상으로 분석했을 때 글로벌 아웃소싱의 확대가 환경에 미치는 영향을 식별할 수 없었다. 오염집약산업만을 대상으로 분석한 결과도 동일하게 나타났다. 그러나 중국과 아시아 개도국의 아웃소싱에 대해 분석한 결과는 글로벌 아웃소싱의 확대가 국내 오염수준 저감에 영향을 미치는 것으로 나타났다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.108-110
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• 2021

2015년부터 IoT 프로토콜을 사용한 공격이 지속적으로 보고되고 있다. 다양한 IoT 프로토콜 중 공격자는 SSDP(Simple Service Discovery Protocol)를 사용하여 DDoS 공격을 시도하고 있으며, 사이버 대피소 통계로 한국은 약 100만 개의 개방형 SSDP 서버를 보유하고 있다. 인터넷에 연결된 취약한 SSDP 서버는 50Gb 이상의 트래픽을 생성 할 수 있으며 공격 위험은 점진적으로 증가한다. 최근까지도 분산 서비스 거부 공격과 분산 반사 서비스 거부 공격이 보안 문제로 대두되고 있다. 따라서 본 연구의 목적은 기존 SSDP 프로토콜의 요청 패킷을 분석하여 증폭 공격을 식별하고 증폭 공격이 의심되는 경우 대응을 회피하여 다량의 응답 패킷 발생으로 인한 네트워크 부하를 방지하는 것이다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2020년도 추계학술대회
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• pp.54-55
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• 2020

4차 산업혁명으로 인공지능, 사물인터넷, 빅데이터 등의 기술이 조선 해운 산업에 매우 밀접하게 연관 되고 있고 이는 자율운항선박의 탄생을 가져왔다. 현재 선박의 기술적 특성상 속력을 갑자기 낮출 수 없으므로 항만에 접안하기 위해 예인선의 도움, 도선사의 승선, 육상관제센터의 선박 컨트롤 등 복잡한 커뮤니케이션을 필요로 한다. 본 연구에서는 자율운항선박이 도입될 경우 선박이 입항하기 위한 컨트롤 기준을 어떻게 설정할지 해결하고자 클러스터링 분석을 사용하였다. 입항 선박의 축적된 AIS 데이터를 기반으로 입항 패턴을 정량적으로 단계화하고자 K-Means 클러스터링을 사용했고 SOG(Speed over Ground), COG(Course over Ground), ROT(Rate of Turn)를 사용하여 입항 단계를 6개로 구분하였다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2023년도 춘계학술대회
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• pp.104-105
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• 2023

해양 관측과 위성 원격탐사를 이용하여 시공간적으로 다양하게 변하는 생태 어장 환경 및 선박 관련 자료를 획득할 수 있다. 이번 연구의 주요 목적은 야간 불빛 위성 자료를 이용하여 광범위한 해역에 대한 어선의 위치 분포를 파악하는 딥러닝 기반 모델을 제안하는 것이다. 제안한 모델의 정확성을 평가하기 위해 야간 조업 어선의 위치를 포함하고 있는 AIS(Automatic Identification System) 정보와 상호 비교 평가 하였다. 이를 위해, 먼저 AIS 자료를 획득 및 분석하는 방법을 소개한다. 해양안전종합시스템(General Information Center on Maritime Safety & Security, GICOMS)으로부터 제공받은 AIS 자료는 동적정보와 정적정보로 나뉜다. 동적 정보는 일별 자료로 구분되어있으며, 이 정보에는 해상이동업무식별번호(Maritime Mobile Service Identity, MMSI), 선박의 시간, 위도, 경도, 속력(Speed over Ground, SOG), 실침로(Course over Ground, COG), 선수방향(Heading) 등이 포함되어 있다. 정적정보는 1개의 파일로 구성되어 있으며, 선박명, 선종 코드, IMO Number, 호출부호, 제원(DimA, DimB, DimC, Dim D), 홀수, 추정 톤수 등이 포함되어 있다. 이번 연구에서는 선박의 정보에서 어선의 정보를 추출하여 비교 자료로 사용하였으며, 위성 자료는 구름의 영향이 없는 깨끗한 날짜의 영상 자료를 선별하여 사용하였다. 야간 불빛 위성 자료, 구름 정보 등을 이용하여 야간 조업 어선의 불빛을 감지하는 심층신경망(Deep Neural Network; DNN) 기반 모델을 제안하였다. 본 연구의결과는 야간 어선의 분포를 감시하고 한반도 인근 어장을 보호하는데 기여할 것으로 기대된다.

• 한국음향학회지
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• 제43권1호
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• pp.9-18
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• 2024

최근 수중표적의 저소음화와 해상교통량의 증가로 인한 주변 소음의 증가로 능동 소나 시스템의 중요성이 증대되고 있다. 하지만 신호의 다중 경로를 통한 전파, 다양한 클러터와 주변 소음 및 잔향 등으로 인한 반향신호의 낮은 신호대잡음비는 능동 소나를 통한 수중 표적 식별을 어렵게 만든다. 최근 수중 표적 식별 시스템의 성능을 향상 시키기 위해 머신러닝 혹은 딥러닝과 같은 데이터 기반의 방법을 적용시키려는 시도가 있지만, 소나 데이터셋의 특성 상 훈련에 충분한 데이터를 모으는 것이 어렵다. 부족한 능동 소나 데이터를 보완하기 위해 수학적 모델링에 기반한 방법이 주로 활용되어오고 있다. 그러나 수학적 모델링에 기반한 방법론은 복잡한 수중 현상을 정확하게 모의하는 데에는 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 심층 신경망 기반의 소나 신호 합성 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 인공지능 모델을 소나 신호 합성 분야에 적용하기 위해, 음성 합성 분야에서 주로 사용되는 타코트론 모델의 주요 모듈인 주의도 기반의 인코더 및 디코더를 소나 신호에 적절하게 수정하였다. 실제 해상 환경에 모의 표적기를 배치해 수집한 데이터셋을 사용하여 제안하는 모델을 훈련시킴으로써 보다 실제 신호와 유사한 신호를 합성해낼 수 있게 된다. 제안된 방법의 성능을 검증하기 위해, 합성된 음파 신호의 스펙트럼을 직접 분석을 진행하여 비교하였으며, 이를 바탕으로 오디오 품질 인지적 평가(Perceptual Quality of Audio Quality, PEAQ)인지적 성능 검사를 실시하여 총 4개의 서로 다른 환경에서 생성된 반사 신호들에 대해 원본과 비교해 그 차이가 최소 -2.3이내의 높은 성적을 보여주었다. 이는 본 논문에서 제안한 방법으로 생성한 능동 소나 신호가 보다 실제 신호에 근사한다는 것을 입증한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.133-146
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• 2015

전자금융사기의 고도화와 함께 지능적인 수법들이 동원됨에 따라 전자금융 사용자들의 피해사례가 늘어나고 있다. 이에 대한 대응 방안으로 금융당국은 사용자 구간에 집중된 기존 보안 대책 외에 이의 한계성을 극복하기 위한 이상거래 탐지 시스템의 도입을 확대 권고하고 있다. 이상거래 탐지 시스템은 실시간으로 고객의 거래를 확인하고 이상거래 유무를 판별하여 전자금융 사고를 방지할 수 있도록 하는 시스템으로 거래 정보를 빠르게 분석하여 이상거래를 식별하는 것이 핵심이다. 본 논문에서는 사고 데이터분석을 통해 이상 징후 패턴을 파악하고 탐지 룰을 설정하고, 이렇게 설정된 룰을 기반으로 고객 개인별 거래 패턴과 고객 프로파일을 비교하여 이상거래 여부를 판단하고자 한다. 이때 의사결정나무를 사용하여 탐지 룰을 정규화 하여 효과적으로 이상거래를 탐지 할 수 있도록 하는 방법을 제안하고자 한다. 실증 분석을 위해 국내 모 은행의 전자금융 사고 데이터를 바탕으로 패턴 정보와 고객 프로파일 정보를 도출하였고 이를 통하여 탐지 룰을 설정하였다. 그리고 탐지된 룰을 의사결정나무를 사용하여 정규화 한 결과를 순차적인 탐지 방식과 비교하여 제시된 방안이 효과적임을 확인하였다.