모바일 시대와 핀테크에 맞물려 바이오 정보를 보안 방식으로 활용하는 바이오 인식 기술이 확산되고 있다. 특히 간편결제 서비스, 교통카드 대체, 바이오 인식 기술과 결합한 모바일 서비스가 확대되고 있다. 인증을 위한 기본 개념인 접근 제어, IA&A, OpenID, OAuth 1.0a, SSO와 생체인식기술들을 고찰하였으며, AIM의 응용 측면에서 보안 API 플랫폼을 위한 프로토콜 스택과 FIDO, SCIM, OAuth 2.0, JSON Identity Suite, OpenStack의 Keystone, 클라우드 기반의 SSO, AIM Agent 등의 기술을 세부적으로 묘사한다. 국내외 인증기술은 FIDO UAF(Universal Authentication Framework)와 U2F(Universal 2 Factor Framework) 연합 중심으로 기술개발 표준화 연구 활동을 가속화될 것이며, 본 연구에서는 최근 컴퓨팅 패러다임의 변화와 사회적 요구를 수용하기 위한 다양한 인증 기술의 동향과 AIM 프레임워크를 설계 및 기능을 정의하였다.
본 연구는 U-Learning을 위한 안드로이드 플랫폼에서의 증강 현실 도입에 대한 것이다. 안드로이드는 모바일 컴퓨팅 및 개방형 기술의 새로운 기반이며, 안드로이드는 모바일 전화에만 국한되지 않고 다양한 장치에 적용이 가능하다. 또한 개발자의 기술을 활용할 수 있는 기회를 제공하며, 활동적이고 흥미로운 커뮤니티를 구축할 기회를 제공한다. 증강현실은 카메라, GPS 등 대부분 애플리케이션에 적용될 수 있으며, 점차 스마트 폰에서 일반화되고 있다. 증강현실은 웹 접속이 가능한 유비쿼터스 장비를 통해 개인들이 유연하게 정보들을 수신, 발신, 검토할 수 있는 교육도구가 될 수 있다. 본 논문에서는 형식 정의에 증강 현실을 이용한 안드로이드 스마트 폰을 사용하여 형식 식별을 위한 증강 현실을 제안한다. 본 연구는 학생들의 외부 공간 실습 활동, 즉 동물원, 식물원 등이 방문 시에 유용할 것이다.
범죄가 빈번한 현대사회에서 도움 요청 어플리케이션이 큰 관심을 끌고 있다. 기존의 어플리케이션은 도움을 요청하는 서비스에만 주력하여 한계가 있었다. 본 논문에서는 위험 상황에서 사용자가 경찰, 지인, 주변 사람들에게 SMS를 전송 하여 도움을 요청하고, SMS를 받은 사용자는 재전송을 통해 상호 대응 하는 프로세스를 설계하고 구현하였다. 본 어플리케이션은 크게 도움요청, 요청대응, 상태확인 3개의 프로세스로 구성되어 있다. 첫 번째는 사용자가 도움 요청하는 '도움요청' 프로세스, 도움요청 SMS을 받은 사용자가 요청을 확인하고 도와주는 '요청응답' 프로세스, 마지막으로 사용자가 사건을 종결시키고 마무리 하는 '상태확인' 프로세스이다. 본 어플리케이션은 웹 서버 간 통신을 통해 사용자의 위도, 경도 및 데이터를 주고받았다. 재전송 기능 효과의 검증을 위하여 실제 모바일 환경에서 테스트 한 결과, 피실험자 93.33%가 재전송을 통해 간접적으로 도움을 주는 것으로 확인되었다.
최근 들어 디지털 방송의 본격적인 서비스 개시와 더불어 수많은 채널을 통한 TV 프로그램 방송이 가능하게 되었다. 이로 인해 시청자들은 더 이상 신문이나 TV 가이드와 같은 인쇄매체를 통한 방송 스케줄의 검색이 사실상 어렵게 되었다. 이 같은 문제점을 해결하기 위해 디지털 방송 환경에서는 시청자들에게 전자 프로그램 가이드(EPG: Electronic Program Guide)를 제공한다. 현재 대부분의 EPG 서비스는 디지털 TV 화면이나 각 방송사 웹사이트, 그리고 모바일 단말기에서 EPG 정보를 화면상에서 시각적으로 제공하는 측면에만 초점을 두고 있다. 하지만 이와 같은 EPG 서비스 방식은 검색을 위해 키워드를 직접 입력하기 어려운 운전자나 시각 장애인과 같은 사용자 그룹이 EPG 서비스를 이용할 수 없는 한계점을 지닌다. 따라서 본 논문에서는 모바일 폰을 이용하여 운전자나 시각 장애인과 같은 사용자 그룹도 편리하게 EPG 서비스를 검색할 수 있는 음성 EPG 검색 시스템을 제안하고 프로토타입 시스템의 구현 및 실험을 통해 효율성을 입증하였다.
가상계기(Virtual Instrument)란 가상환경에서 보이지 않는 속성을 측정하거나 혹은 사용자 인터랙션을 쉽게 할 수 있도록 도와주는 모바일 소프트웨어를 일컫는다. 지난 몇 년간 우리는 여러 학습용 가상환경에 적합한 다양한 가상계기들을 개발했는데, 가상현실 시스템과 모바일 컴퓨팅 환경 등에 관한 지식이 필요해서 초보 개발자들에겐 그 과정이 비교적 어렵고 시간이 많이 걸리는 작업이었다. 따라서 본 논문에서는 그동안 여러 가상계기들을 만들어 본 경험을 바탕으로 가상계기 개발에 필요한 요구사항들에 대해서 살펴보았다. 그리고 이런 가상계기를 쉽게 구현 할 수 있도록 도와주는 가상계기 스크립팅 툴킷(VIST: Virtual Instrument Scripting Toolkit)을 설명한다. 마지막으로 가상계기 스크립팅 툴킷을 활용한 예를 보여주고, 추후 연구 방향에 대해 논한다.
편재형 컴퓨팅 환경에서 보다 편리하게 의료 서비스를 받는 것은 인간의 삶의 질을 향상시키는 방법이다. 이를 위해 본 연구에서는 헬스 케어 응용의 일환으로 심장병 환자를 위한 편재형 헬스 케어 시스템을 구현하였다. 이 시스템은 온도, 습도, 조도 등 실내의 인간의 외적 환경과 심전도 센서를 인체에 부착하여 인간의 내적 환경을 감시하는 센서, 이들을 상호 연결시키는 센서 네트워크, 그리고 의료 정보 서버로 구성된다. 단순히 사람이 머무는 공간 혹은 생체정보를 센싱하고 이를 의료진에게 전달하는 것은 비교적 단순한 수준의 헬스 케어 시스템이다. 보다 높은 수준의 의료 서비스를 제공하기 위하여 본 연구에서는 BPNN(back propagation neural network)를 이용하여 감시 대상자의 상황을 인식하는 서비스 모델을 개발하였다. 실험 결과감시 대상자의 활동을 보다 정확하게 인식하여 고수준의 의료 서비스를 제공할 수 있는 헬스 케어 시스템 구현이 가능함을 확인하였다.
아스팔트 포장의 균열은 날씨의 변화나 차량에 의한 충격으로 발생하며, 균열을 방치할 경우 포장 수명이 단축되고 각종 사고를 불러 일으킬 수 있다. 따라서 아스팔트 도로 포장의 균열을 빠르게 감지하여 보수조치를 취하기 위하여 이미지를 통해 균열을 자동으로 탐지하기 위한 연구들이 지속되어 왔다. 특히 최근들어 Convolutional Neural Network를 사용하여 아스팔트 도로 포장의 균열을 탐지하려는 모델들이 많이 연구되고 있으나, 고성능의 컴퓨팅 파워를 요구하기 때문에 실제 활용에는 한계가 있다. 이에 본 논문에서는 모바일 기기에 적용 가능한 스몰 딥러닝 모델을 적용하여 아스팔트 도로 포장의 균열을 탐지하는 모델의 개발을 위한 프레임워크를 제안한다. 사례연구를 통해 제안한 스몰 딥러닝 모델은 일반적인 딥러닝 모델들과 비교 연구되었으며, 상대적으로 적은 파라미터를 가지는 모델임에도 일반적인 딥러닝 모델들과 유사한 성능을 보였다. 개발된 모델은 모바일 기기나 IoT에 임베디드 되어 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
최근에 들어 많은 관심과 인기 속에 사용되고 있는 스마트폰은 클라우드 컴퓨팅의 편재적 기능성을 접목하여 즉각적인 지식의 획득에 효과적으로 활용될 수 있다. 또한 지식의 주제어 또는 명칭을 자동으로 파악하여 해당 지식을 저장할 수 있다면 전반적인 지식 획득 과정이 자동화될 수 있다. 본 논문은 텍스트마이닝 기반 주제어 추출 기술과 클라우드 스토리지 기반 스마트폰을 접목하여 지식이 발생되는 지점 및 시점에 즉각적으로 해당 지식을 획득할 수 있는 학제적 방안을 제시한다. 이를 위해 스마트폰은 지식이 포함된, 지식소유자의 대화를 녹음하는 역할을 함과 동시에 지식소유자의 대화의 내용을 부가적으로 특성화 할 수 있는 상황정보를 채취할 수 있는 센서의 역할을 수행한다. 또한 기계학습 알고리듬 중 텍스트마이닝분야에서 우수한 성능을 나타내는 것으로 알려진 Support Vector Machine 알고리듬을 사용하여 해당 대화의 주제어를 추출한다. 파악된 주제어와 상황정보를 연관시켜 일종의 비즈니스 규칙을 생성할 수 있으며, 최종적으로 규칙, 주제어, 상황정보, 그리고 문서화된 대화를 종합하여 하나의 지식을 자동으로 획득할 수 있다.
본 논문에서는 실내에서 이동하는 사용자를 적외선에 기반을 둔 근접방법으로 추적하는 시스템인 ubiTrack을 제안한다. 현재까지 개발된 대부분의 실내 위치 추적 시스템들은 성능 및 정확도 향상을 위해 중앙 집중적인 방식으로 사용자를 추적하고 있다. 그러나 이와 같은 방식은 수많은 센서들이 환경에 편재되는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 프라이버시 문제를 야기할 수 있으며 다수의 사용자로 위치 추적을 확장하는 경우 연산의 부하가 크다는 문제점이 있다. 제안된 ubiTrack은 사용자의 모바일 기기에서 위치정보를 획득하는 passive mobile 구조로 설계되어 프라이버시 문제를 완화하며, 이동하는 사용자에 적합한 영역기반의 근접방법을 사용하여 위치 추적을 위한 연산의 효율을 높인다. 이를 위해 ubiTrack은 센싱 영역을 시분할 방식 (Time-Division Multiplexing)으로 중첩시켜 사용자에게 적합한 영역을 생성하며, 시분할 방식에 따른 성능 저하를 막기 위해 짧은 발신 주기를 가지는 적외선 통신 방식을 사용한다. 아울러 ubiTrack은 위치 추적의 정확도와 정밀도를 높이기 위해 하드웨어로 구현된 수신기와 소프트웨어로 구현된 활용 모듈에서 외부로부터의 충격이나 신호 강도 약화에 의해 발생하는 노이즈를 필터링하는 방법들을 각각 사용한다. ubiTrack은 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 서로 다른 어플리케이션들의 통신을 지원하는 네트워크 모듈과 연계되어 있어, 단순히 위치 정보에 의존적인 어플리케이션뿐만 아니라 사용자 컨텍스트 정보를 활용하는 어플리케이션 등의 다양한 서비스들에서 쉽게 응용될 수 있다.
이동 에이전트 환경에서는 에이전트의 이동성으로 인하여 에이전트의 이주(migration)가 연속적으로 발생할 수 있다. 이에 따라 에이전트를 실행한 권한을 위임(delegation)하기 위해 플레이스(Place)간에 연속위임(cascaded delegation)이 발생할 수 있다. 기존의 연구는 에이전트 이주에 관련한 두 플레이스만을 위임의 대상으로 고려하기 때문에 안전한 연속 위임을 지원하지 않는다. 본 연구에서는 이동 에이전트 환경에서 연속 위임을 안전하게 수행하는 연속 위임 구현 기법을 제안한다. 제안 기법은 플레이스간의 신뢰관계에 따라 각 위임토큰(delegation token)을 다음에 생성되는 위임토큰에 내포시킨 후 서명하는 방법과 에이전트의 생성자에 의해 서명된 초기 토큰(initial token)만을 내포시킨 후 서명하는 방법을 나눠서 사용한다. 또한 본 제안 기법이 메시지 재연에 의한 공격과 위임토큰 치환 공격에 안전함을 증명한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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