• 한국지진공학회논문집
• /
• 제3권4호
• /
• pp.47-60
• /
• 1999

건축구조물의 진동제어 시스템의 안정성과 효율성은 대상 시스템의 수학적 모델의 정확성에 크게 좌우 된다. 본 연구에서는 3층의 축소 건물모델과 소형 AMD(active mass damper)를 대상으로 각각의 상태방정식 모델을 시간영역에서의 시스템 식별 기법인 OKID(observer/Kalman filter identification)를 대상으로 각각의 상태방정식 모델을 시간영역에서의 시스템 식별 기법인 입력과 AMD의 이동질량체의 설치층에 대한 상대가속도 입력에 대하여 시스템 식별을 개별적으로 수행한 뒤 두 개의 상태방정식을 모델 응축 과정을 통해 통합하였다. AMD의 시스템 식별은 모터제어 신호를 입력으로 AMD 이동질량의 설치층에 대한 상대가속도를 출력으로 선정하여 수행하였으며 큰 감쇠비와 위상지연 현상을 확인할 수 있었다 결과적으로 얻어진 건물 모델 및 AMD의 이동질량의 설치층에 대한 상대가속도를 출력으로 선정하여 수행하였으며 큰 감쇠비와 위상지연 현상을 확인할수 있었다. 결과적으로 얻어진 건물 모델 및 AMD의 상태방정식 모델로부터 재구성한 전달함수와 시간이력은 실험에서의 측정치와 잘 일치하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (D)
• /
• pp.16-18
• /
• 2006

RFID는 RF신호를 이용하여 물체에 부착된 태그(tag)를 읽어 물체를 식별하는 비 접촉 인식 기술이다. RFID 리더의 식별영역에 여러 개의 태그가 있는 경우 이들 사이의 충돌(collision)이 발생되기 때문에 이들을 식별할 수 있는 메커니즘이 있어야 한다. 본 논문에서는 먼저 기존에 제안된 트리 기반 메모래스 충돌방지 알고리즘들을 살펴보고, 본 논문에서 제안하는 향상된 쿼리 기반 충돌 알고리즘(AQT : Advanced Query Tree based Collision Algorithm)을 소개한다.

• 한국화재소방학회:학술대회논문집
• /
• 한국화재소방학회 2013년도 춘계학술대회 초록집
• /
• pp.50-51
• /
• 2013

화재발생시 기존의 비상경보설비는 화재경보라는 단순한 정보만을 제공함으로서 대피자의 입장에서는 건축물의 안전상황 및 피난상황을 식별할 수 없다. 따라서 화재발생시 대피자들이 밀집되는 병목현상이나 화재 영향에 노출되어 있는 피난경로로의 대피 등은 화재 피해를 가중시키고 있다. 본 연구의 목적은 현재 응용 가능한 대표적인 Ubiquitous 기술 중 개인의 위치를 식별하여 이용하는 위치인식기술 RSSI(Received Signal Strength Indication)을 활용한다. RSSI를 기반으로 한 LQI(Link Quality Indication)는 무선통신기간의 거리인식을 통해 대피자 정보 시스템 정보를 획득한다. 이러한 위치정보시스템을 응용하여 개발한 화재 안전 시스템은 화재 위치를 식별하고 화재위험 지역의 상황변화를 예측하여 피난경로 선정을 위한 안전정보를 제공하여 준다.

• 지능정보통신
• /
• 제12권2호
• /
• pp.38-45
• /
• 2011

• 정보보호학회지
• /
• 제17권3호
• /
• pp.26-31
• /
• 2007

공개된 네트워크 시스템 상에서의 개인 정보를 보호하기 위해 사용자 인증은 시스템 보안에 있어서 중요한 요소이다. 패스워드 기반의 인증 메커니즘은 비용과 효율성의 측면에서 널리 사용되고 있으며 최근 이중요소인증(Two-Factor Authentication)의 한 수단으로 일회용 패스워드(One-Time Password, OTP)를 도입하고 있다. 본고에서는 일회용 패스워드에 대한 인증 기술과 OTP 통합 인증 센터로 구성되는 OTP 통합 인증 시스템에 대해 검토하며 취약성에 대해 살펴보고 이에 대한 대응 방안으로 서비스 제공자의 식별자를 포함한 일회용 패스워드 생성 매체를 이용하는 사용자 인증 시스템을 구성한다. 또한 USB 토큰 형태의 일회용 패스워드 매체를 이용하여 다수의 서비스 제공자의 일회용 패스워드를 지원하는 인증 시스템을 제안한다.

• 정보보호학회논문지
• /
• 제12권1호
• /
• pp.55-66
• /
• 2002

블라인드 서명을 기반으로 만든 전자화폐 시스템이 David clam에 의하여 처음으로 제안되었다. 그러나 vain Solms과 Naccache는 블라인딩된 화폐는 블랙메일링 공격을 쉽게 허용한다는 것을 발견했다. 본 논문에서는 XTR을 이용해 Schnorr 개인식별 프로토콜을 구성하여 블랙메일링 공격이 있을 경우에 은행에게 블랙메일링 공격에 대한 정보를 개인식별 과정에서 알려주는 방법을 제안한다. 일반적으로 전자화폐가 가지는 여러 가지 문제점 중에서 블랙메일링이 가장 심각하다. 특히 고객을 납치한 상태에서의 블랙메일링은 전자화폐 시스템에 치명적인 결과를 가져오게 된다. 그러나 본 논문에서 제안한 XTR 버전의 Schnorr 개인식별 프로토콜을 사용하면 기존의 방법들이 블랙메일링 공격을 막기 위해 필요로 하는 가정들을 사용하지 않고도 효과적으로 블랙메일링 공격을 막을 수 있는 실질적인 방법이 된다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제13권2호
• /
• pp.216-221
• /
• 2003

본 논문에서는 다양한 환경하에서 인간의 식별과 감정을 인식할 수 있는 감정 인식 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘을 구현하기 위해, 먼저, CCD 칼라 카메라에 의해 획득한 원 영상으로부터 피부색을 이용해 얼굴영상을 얻는 과정을 거친다. 그 다음, 주요 요소분석을 기본으로 하는 얼굴인식기술인 Eigenface를 사용하여 이미지들을 고차원의 픽셀공간으로부터 저차원공간으로의 변환하는 과정을 거친다. 제안된 개인에 대한 식별과 감성인식은 사용한 특징벡터들의 추출로 인한 Eigenface의 가중치와 상관관계를 통해 이루어진다. 즉, 영상의 가중치로부터 개인에 대한 식별과 감성정보를 찾는 방법을 제안한다. 마지막으로, 실험을 통해 제안된 방법의 응용가능성을 보인다.

• 정보보호학회논문지
• /
• 제24권6호
• /
• pp.1293-1308
• /
• 2014

2014년 카드사 개인정보유출 사고의 원인은 테스트시스템에서 원본 데이터가 사용되었기 때문이다. 금융감독원 전자금융감독규정과 금융회사 정보기술(IT)부문의 정보보호업무 모범규준에는 테스트시스템에서 고객을 식별하는 정보는 변환하여 사용하도록 규정하고 있다. 금융회사는 이 지침에 따라 고객식별정보를 변환한 데이터를 테스트시스템에 적재하여 사용한다. 하지만, 테스트 과정에서의 사용자 실수 또는 기술적, 관리적 보안의 미비 등으로 의도치 않게 실제 개인식별정보가 유입될 수 있으나, 이를 통제 및 관리하는 프로세스는 현재 연구된 바가 없고, 감독기관의 컴플라이언스 위반 가능성을 높이는 원인이 되고 있다. 본 논문에서는 이러한 테스트시스템의 변환 미확인 고객식별정보를 관리 및 통제함으로써 감독기관의 컴플라이언스 위반 가능성을 없애는 프로세스를 제시 및 실증하고, 그 효과성을 확인해 본다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
• /
• 제5권2호
• /
• pp.27-32
• /
• 2016

개인의 건강 및 상태 정보를 모니터링하기 위한 다양한 센서 기기들이 개발되고 있으며, 스마트폰 상에서 동작하는 응용과 연동을 통해 개인화된 정보를 시각화하여 보여주는 서비스들이 등장하고 있다. 이러한 응용들은 유사한 정보를 사용자에게 제공하면서도 표준화되지 않은 패킷 구조로 인해 센서 기기마다 별도의 응용을 설치해야 하는 문제가 있다. 본 논문에서는 비표준화된 개인용 센서 기기들이 스마트폰과 동적으로 연동될 수 있는 센서 기기 식별 기법을 제안한다. 제안 기법은 센서 기기에 대한 패킷 정보를 서버에 저장하기 때문에 사용하는 센서가 변동되더라도 스마트폰 상에서 동작하는 클라이언트의 변경 없이 응용을 동작할 수 있는 장점이 있다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제17권5호
• /
• pp.1-8
• /
• 2017

최근 클라우드, 모바일 등 ICT 기술의 발전으로 소셜 네트워크를 통한 이미지 활용이 급증하고 있다. 이러한 이미지는 개인정보가 포함되어 있어, 개인정보 유출 사고가 발생될 수 있다. 이에 이미지에서 개인정보를 인식하고 마스킹하는 연구가 진행되고 있다. 그러나 기존 이미지에서 개인정보를 인식 하는 방법인 광학 문자 인식은 이미지의 밝기, 명암, 왜곡에 따라 인식률의 변화가 심하여 한글 인식이 미흡한 문제가 있다. 따라서 본 논문에서는 광학 문자 인식 방법을 기반으로 CNN 알고리즘에 딥러닝을 적용하여 이미지 인식 기반 향상된 개인정보 식별 및 마스킹 시스템을 설계 및 구현하였다. 또한 구현된 제안 시스템을 동일한 이미지를 가지고 광학 문자 인식과 개인정보 인식률을 비교평가를 진행하고, 제안 시스템의 얼굴 인식률을 측정하였다. 테스트 결과 제안 시스템의 개인정보 인식률은 광학 문자인식에 비해 32.7% 향상되었으며 얼굴 인식률은 86.6%로 확인되었다.