• 정보보호학회지
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• 제24권2호
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• pp.21-27
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• 2014

사용자의 편리함과 유익함 뒤에는 높은 위험성이 공존한다. 특히 자동차의 경우에는 빠른 속도로 장소를 이동할 수 있다는 장점이 있지만, 사고 발생 시에 생명을 위협할 만큼의 위험을 가지고 있다. 자동차 사고 발생 후에는 시시비비를 가리기 위해서 많은 분쟁이 발생하는 것이 일반적인 판례였다. 자동차용 블랙박스는 자동차 사고 발생 시에 정확한 현장의 영상, 음성 및 기타 센서 정보를 기록한다. 이를 이용해서 전후좌우, 차량의 상태를 분석하여 사건 발생의 실마리를 찾을 수 있는 중요한 단서로 사용된다. 하지만, 아직은 블랙박스 영상만으로는 법적인 자료로 사용될 수는 없다. 즉, 법적인 자료로 채택되기 위한 기밀성과 무결성 측면에서 약점을 가지고 있다. 이에 따라서 기록된 정보를 암호화하고, 접근 자에 대한 기록을 남기는 기능이 연구 및 표준화 제정되고 있다. 차량 내외에서 수집된 정보에 암호화를 적용하여 이종 기기간 데이터 공유를 차단하고, 자동차 정보기기 보안 인증서를 가지고 있는 단체를 통하여 보안키를 이용하여 정보를 활용하기 위한 시스템이 구성되고 있다. 이를 통하여 자동차 융합 정보통신 장치들로부터 기록된 정보를 법적인 객관적 근거로 활용할 수 있도록 자동차용 정보통신 기기들이 기밀성과 무결성을 준수할 수 있도록 발전할 것이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.441-442
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• 2022

교통사고 예측은 차량의 블랙박스 동영상을 통해 사고 발생을 최대한 빨리 예측하는 것을 목표로 한다. 이는 안전한 자율주행 시스템을 보장하는 데 중요한 역할을 한다. 다양한 교통 상황과 카메라의 제한된 시야로 인해 프레임에서 사고 가능성을 조기에 관찰하는 것은 어려운 도전이다. 예측의 핵심 기술은 객체의 시공간 관계를 학습하는 것이다. 본 논문에서는 블랙박스 동영상에서 사고 예측을 위한 계산 모델을 제안한다. 이것을 사용하여 사고 예방을 강화한다. 이 모델은 사고 위험에 대한 운전자의 시각적 인식에서 영감을 받았다. 객체 탐지기는 동영상 프레임에서 다양한 객체를 탐지한다. 탐지한 객체는 노드 생성기와 특징 추출기 동시에 통과한다. 노드 생성기에서 생성한 노드는 GCN 실행기를 사용한다. GCN 실행기는 각 프레임에 대한 객체의 3D 위치 관계를 계산한 후 공간 특징을 취득한다. 동시에 공간 특징과 특징 추출기에서 얻은 객체의 특징은 GRU 실행기로 보내진다. GRU 실행기 안에 시공간 특징을 암기하고 분석하여 교통사고 확률을 예측한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2000년도 제13회 춘계학술대회 및 임시총회 학술발표 논문집
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• pp.1021-1026
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• 2000

소프트웨어를 개발하는데 미리 구현된 블록을 사용하여 소프트웨어 개발 비용과 시간을 단축할 수 있다. 이와 같이 미리 구현된 블록을 컴포넌트(Component)라고 하며 컴포넌트는 실행 단위로 개발자에게 인터페이스만을 제공하여 내부 상세한 부분을 숨기므로 쉽고 빠르게 어플리케이션을 개발할 수 있다. 그러나 인터페이스 만을 이용하여 시스템을 개발하는 컴포넌트는 범용적으로 많은 도메인에 사용될 수 있도록 컴포넌트를 개발해야 한다. 어플리케이션 개발자는 완전히 내부를 볼 수 없는 블랙 박스(Black Box) 형태의 컴포넌트를 원하며 개발 도메인의 특성에 맞게 속성 및 워크플로우(Workflow)의 변경을 원하기 때문에 워크플로우를 커스터마이즈(Customize)할 수 있는 기법이 제공되어야 한다. 이러한 커스터마이즈 기법에 따라 컴포넌트의 일반성이 좌우될 수 있다. 본 논문에서는 컴포넌트의 일반성을 향상시킬 수 있는 워크플로우 커스터마이즈 기법을 제시한다. 기존에 워크플로우를 변경한다는 것은 컴포넌트 내부를 개발자가 이해하고 코드 수준에서 수정해야 하는 화이트 박스(White Box)이지만, 본 논문에서는 워크플로우의 변경을 화이트 박스가 아니라 블랙 박스 형태로 컴포넌트 인터페이스 만을 이용해 커스터마이즈 할 수 있는 기법을 제시하며 이러한 기법을 통해 일반성을 향상 시킬 수 있도록 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.603-605
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• 2022

추천시스템은 개개인의 성향에 따른 맞춤화 추천이 가능하기 때문에 음악, 영상, 뉴스 등 많은 분야에서 관심을 받고 있다. 일반적인 추천시스템 모델은 블랙박스 모델이기 때문에 추천 결과에 따른 원인 도출을 할 수 없다. 하지만 XAI 의 모델은 이러한 블랙박스 모델의 단점을 해결하고자 제안되었다. 그 중 KGAT 는 Attention Score 를 기반으로 추천 결과에 따른 원인을 알 수 있다. 이와 같은 AI, XAI 등의 딥 러닝 모델에서 각각의 활성화 함수는 상황에 따라 상이한 성능을 나타낸다. 이러한 이유로 인해 데이터에 맞는 활성화 함수를 적용해보는 다양한 시도가 필요하다. 따라서 본 논문은 XAI 추천시스템 모델인 KGAT 의 성능 개선을 위해 여러 활성화 함수를 적용해보고, 실험을 통해 수정한 모델의 성능이 개선됨을 보인다.

• 디지털융복합연구
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• 제15권3호
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• pp.175-180
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• 2017

전 세계적으로 IT 산업이 발전함에 따라 소프트웨어 산업 또한 크게 성장하였으며, 사회전반에 걸쳐 일상생활에서부터 금융과 공공 기관까지 영향력을 미치고 있다. 특히 ICT 기술의 활성화로 인해 소프트웨어 산업은 더욱 고도화 되고, 다양한 기능과 기술을 공유하게 되었다. 그러나 이렇게 성장하는 소프트웨어 산업과 비례하여 제공되는 서비스에 치명적인 위협을 가할 수 있는 다양한 보안 위협 또한 크게 증가 하였다. 이미 OpenSSL 하트블리딩 취약점으로 전 세계적으로 큰 이슈를 일으켰으며, 그밖에도 이란의 원자력 발전시설, 미국의 에너지 기업들이 소프트웨어 취약점으로 인해 많은 피해를 입었다. 본 논문에서는 응용프로그램 보안 사고의 큰 비중을 차지하고 있는 소프트웨어 취약점을 효과적으로 탐지 식별 할 수 있는 블랙박스, 화이트박스 테스트를 연계한 하이브리드 퍼징 시스템을 제안한다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2012년도 춘계학술발표대회논문집
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• pp.298-299
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• 2012

• 융합정보논문지
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• 제7권6호
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• pp.229-235
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• 2017

최근 물체를 인식하기 위해 많은 데이터를 기반으로 학습하여 인식하는 연구가 활성화 되고 있다. 본 논문에서는 도로주행 영상에서 장애물이라고 생각되는 객체를 추출하여 자동차, 사람, 오토바이로 구분하여 인식하는 시스템을 제안한다. 이동한 방향과 크기를 고려한 상태에서 광류 추정 알고리즘을 이용하여 객체를 추출하였으며, 추출한 객체를 CNN(Convolutional Neural Network) 인식 모델 중 하나인 AlexNet을 이용하여 인식하였다. 실험을 위해 도로 위의 다양한 영상을 블랙박스로 수집하여 실험하였고, 실험 결과 객체 추출 정확도는 92%, 객체 인식 정확도는 96%의 결과를 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (2)
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• pp.346-348
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• 2004

최근 개발되는 임베디드 시스템의 경우 하드웨어와 소프트웨어의 구조가 매우 복잡해짐에 따라, 시스템에 탑재되는 소프트웨어의 신뢰성 확보를 위한 테스트 절차가 요구되고 있다. 특히 시스템에 탑재되는 소프트웨어는 다중 함수에 의해 의사결정이 되면서. 시스템 디자인 단계에서 요구되는 스펙(Specification)을 만족하지 못하는 경우가 빈번하게 발생한다 본 논문에서는 임베디드 소프트웨어의 자동화된 테스트를 위해 요구되는 검증 모듈을 디자인하고 구현하였다 검증 모듈은 요구사항 기반으로 설계되었으며, 각각의 요구사항을 만족하는 검증 모듈을 구현하여 실제 상용화 제품에 대한 테스트를 진행하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.747-753
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• 2018

자동차 블랙박스 영상용 자동차 번호판 인식 시스템에서는 수시로 변하는 도로 주변의 외부 환경에 의해 자동차 번호판에 그림자가 존재하는 경우가 많이 발생한다. 이러한 그림자는 번호판의 문자와 숫자의 개별 문자 분할 과정에서 예상하지 않은 오류를 발생시키게 되고, 그 결과 전체적인 자동차 번호판 인식률을 저하시킨다. 본 논문에서는 이러한 환경에서 번호판 인식률을 높이고자, 번호판의 그림자를 효과적으로 제거하는 번호판 영상 이진화 알고리즘을 제안한다. 제안한 방법에서는 그림자의 경계를 기준으로 그림자가 드리운 영역과 드리우지 않은 영역으로 분할하는데, 그림자의 경계를 찾기 위해 최소 자승법을 사용하여 그림자 경계선에 대한 곡선을 추정한다. 그림자가 존재하는 자동차 번호판의 영상에 대해 시뮬레이션을 수행하였으며, 그 결과 기존 알고리즘 보다 훨씬 높은 인식률을 보임을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권11호
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• pp.2532-2537
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• 2012

최근 자동차 산업의 활성화로 운전자 보조시스템에 연구가 많이 이루어지고 있으며, 그 중 AVM 시스템(Around View Monitoring System)에 대한 연구 및 개발이 활발해지고 있다. 기존 AVM 시스템은 차량 주변 상황을 실시간으로 제공하기 위해 임베디드 시스템 또는 SoC(System on Chip)의 형태로 개발되었다. 그러나 Car PC가 차량에 장착되어 있으면 AVM 시스템을 추가의 비용이 없이 소프트웨어만으로 시스템을 개발할 수 있다. 본 연구에서는 Car PC 기반의 AVM 시스템 기능에 위치 정보 기능인 위도, 경도, 속도 기능을 추가하여 위치정보를 제공하는 AVM 시스템을 구현하였다. 본 연구에서 구현한 위치 정보를 제공하는 AVM 시스템에 저장 기능을 추가하면 AVM 블랙박스 시스템으로 활용될 수 있다.