기존의 사람 행동 인식 시스템은 웨어러블 센서, 카메라와 같은 장치를 통해 행동을 탐지하였다. 그러나, 이와 같은 방법들은 추가적인 장치와 비용이 요구되고, 특히 카메라 장치의 경우 사생활 침해 문제가 발생한다. 이미 설치되어 있는 WiFi 신호를 사용한다면 해당 문제를 해결할 수 있다는 장점이 있다. 본 논문에서는 WiFi 신호의 채널 상태 정보를 활용한 CNN 기반 사람 행동 인식 시스템을 제안하고, 가속 하드웨어 구조 설계 및 구현 결과를 제시한다. 해당 시스템은 실내 공간에서 학습 중 나타날 수 있는 네 가지 행동에 대해 정의하였고, 그에 대한 WiFi의 채널 상태 정보를 CNN으로 분류하여 평균 정확도는 91.86%를 보였다. 또한, 가속화를 위해 CNN 분류기에서 연산량이 가장 많은 완전 연결 계층에 대한 가속 하드웨어 구조 설계 결과를 제시하였다. FPGA 디바이스 상에서 성능 평가 결과, 기존 software 기반 시스템 대비 4.28배 빠른 연산 시간을 보임을 확인하였다.
라이프로그는 다양한 디지털 센서로부터 수집되는 개인의 디지털 기록으로, 활동량, 수면 정보, 체중 변화, 체질량, 근육량, 지방량 등이 포함된다. 최근, 웨어러블 디바이스가 보편화되면서 양질의 라이프로그 데이터가 많이 생산되고 있다. 라이프로그 데이터는 개인의 신체의 상태를 보여주는 데이터로, 개개인의 건강관리 뿐만 아니라, 질병의 원인 및 치료에도 활용될 수 있다. 그러나, 현재는, AI/ML 기반의 상관관계 분석 및 개인화를 반영하지 못하고 있다. 단순 기록이나 단편적인 통계치를 제시하는 수준에 그치고 있다. 이에 본 논문에서는, 라이프로그 데이터와 질병과의 연관성 및 AI/ML 기술의 라이프로그 데이터의 적용 사례를 살펴보고, 더 나아가, AI/ML을 활용한 라이프로그 데이터 분석 프로세스를 제안하고, 실제 갤럭시워치에서 수집된 데이터를 사용하여, 분석 프로세스를 실증한다. 더불어, 미래의 헬스케어 서비스인, 라이프로그 데이터와 식단, 건강정보, 질병정보와의 융복합 서비스 로드맵을 제안한다.
다양한 의료 응용 분야에서 웨어러블 및 피부 부착형 전자 패치에 피부 표면의 높은 접착력과 내수성이 요구된다. 본 연구에서는 탄소 기반 전도성 고분자 복합 소재에 개구리 발바닥의 육각 채널와 문어 빨판의 흡착 구조 패턴을 모사한 신축성 있는 전자 패치를 보고한다. 개구리의 발바닥을 모사한 육각 채널 구조는 수분을 배수하며, 균열억제 효과를 통해 점착력을 향상 시키며, 문어 빨판을 모사한 흡착 구조는 젖은 표면에서 높은 점착력을 나타낸다. 또한 고점착 전자패치는 실리콘(max. 4.06 N/cm2), 피부 복제 표면(max. 1.84 N/cm2) 등 다양한 표면에 건조 및 젖은 조건에서 우수한 접착력을 가지고 있다. 고분자 매트릭스와 탄소 입자를 기반으로한 고분자 복합소재를 통해 제작된 고점착 전자 패치는 건조 및 습한 환경에서 심전도(ECG)을 안정적으로 감지할 수 있다. 이 연구에서 보여진 특성을 기반으로 제안된 전자 패치는 다양한 생체 신호의 진단을 위한 웨어러블 및 피부 부착 센서 디바이스를 구현하는 잠재적 응용 가능성을 제시한다.
본 연구에서는 전기 신호 경로로서의 인체 채널에 대해 임펄스 응답 신호를 이용한 분석 결과를 제시한다. 최근, 인체 통신(human body communications)은 착용형 또는 임플란트형 센서 디바이스 간의 통신 방법으로 인체 영역 통신망(wireless body area networks)을 구성하는 효과적인 접근방법으로 제시되고 있다. 인체 통신 시스템 설계에 중요한 지침인 인체 채널 특성 제공을 위해, 자체 제작한 채널 응답측정장치를 사용하고 용량성 커플링(capacitive coupling) 특성에 적합한 실험환경을 구축하여 측정을 수행하고 그 분석한 결과를 제시한다. 측정 신호에 대한 신호처리 과정으로 임펄스 응답을 효과적으로 추출하여, 0 MHz에서 100 MHz 사이의 주파수 분석을 통해 평균 경로 손실 약 46.8 dB를 제시하고 주파수별 경로 손실 특성을 확인할 수 있다. 또한, 본 연구는 인체 통신 시스템의 수신기 신호 대 잡음비(signal-to-noise ratio) 예측을 위한 수신기 필터의 커패시터와 저항값 변화에 따른 전체 측정 주파수와 기저 대역 신호의 검출 성능 결정에 영향을 주는 3 MHz 이하 대역에서의 상대적인 잡음 전력을 제시하였다.
마이크로 전자기계 시스템 공정에서 표면 처리는 공정 방법의 일환이자 디바이스에 자체적인 기능을 부여하는 역할을 한다. 특히 자기 조립 단분자층은 마이크로 전자기계 시스템 공정에서 표면 개질 및 기능화를 수행하는 표면처리 방법으로 침지 시간과 용액 농도에 따라 강도를 정밀하게 조절할 수 있는 유기 단분자막이다. 고분자 기판이나 금속/세라믹 부품에 자발적으로 흡착되어 형성되는 자기 조립 단분자층은 표면 특성의 개질 뿐만 아니라 나노스케일 단위의 높은 정밀도로 하여금 양산용 리소그래피 기술 및 초민감 유기/생체분자 센서에도 응용되고 있다. 본 논문에서는 마찰 특성의 조절부터 생체 분자의 탐침 기능까지 자기 조립 단분자층 기술이 발전되어 응용되고 있는 다양한 분야들에 대해 소개한다.
사물인터넷은 통신 네트워크 기술과 센서를 활용하여 시공간의 제약 없이 사람과 사물을 유기적으로 연결하고, 실시간으로 데이터를 송수신할 수 있는 기술이다. 전 산업 분야에서 활용되고 있는 사물인터넷은 디바이스의 크기, 메모리 용량, 데이터 전송 성능 등 스토리지 할당 측면의 제약사항을 가지고 있어 제한적인 배터리 용량을 효과적으로 활용할 수 있도록 전력 소모량을 관리하는 것이 중요하다. 종래 연구에서는 주로 암호 모듈의 보안 알고리즘을 경량화하여 전력 효율을 개선한 대신 보안성이 열화되는 문제가 있다. 본 연구에서는 사물인터넷 환경에서 고성능의 보안 알고리즘을 활용할 수 있는 저전력 보안 아키텍처를 제안한다. 이는 무결성 검사를 수행하는 작은 로직을 추가하여 검사 결과에 따라 위협탐지가 필요한 경우에만 보안 모듈을 실행시켜 저전력 환경에서 상대적으로 복잡도가 높은 보안 모듈을 활용해 높은 보안성과 전력 효율성을 제공할 수 있다.
농촌의 인구 감소, 고령화에 따른 농촌 인력 부족, 기후 변화에 따른 병해충 증가로 인해 어려움을 격고 있는 농업에 생산성을 높이고, 농산물의 품질을 향상시키는 기술 중 하나가 IoT를 활용한 스마트 팜 기술이다. 기존의 IoT를 활용한 스마트 팜은 단순히 농장을 모니터링하거나, 스마트 식물 재배기 구현, 온실 자동 개폐 시스템 등이 있다. 본 논문은 사물 인터넷의 산업 표준 프로토콜인 MQTT와 사물 인터넷의 대표적인 개발 미들웨어인 Node-RED을 기반한 스마트 팜 시스템을 구현한다. 먼저, 아두이노 센서들로 데이터를 추출하고, MQTT 프로토콜을 사용하여 IoT 디바이스에서 데이터를 수집하고 전송한다. 그런 다음, Node-RED를 사용하여 MQTT 메시지를 처리하고 데이터를 저장하기 위해 대표적인 NoSQL인 MongoDB에 실시간적으로 센싱 데이터를 저장한다. 농장 관리자는 본 스마트 팜 시스템을 통해 컴퓨터나 모바일 폰을 이용하여 시간과 공간에 제약없이 언제 어디든지 실시간적으로 스마트 팜에 센싱 정보를 확인할 수 있다.
본 논문에서는 독거노인의 건강상태를 실시간 모니터링이 가능한 저가형 웨어러블 디바이스를 제안한다. 고령화가 가속되면서 노령 인구가 급증하고 있으며 독거노인의 사회적 고립으로 인해 신체, 정신적 어려움이 발생하고 고독사하는 노인들의 수가 증가해 사회적 문제가 되고 있다. 또한, 독거노인 관리를 위한 정부 인력은 한정되어 독거노인의 안전과 복지를 보장하는 데 현실적인 어려움이 있다. 이에 본 논문에서는 독거노인의 생체정보를 모니터링할 수 있는 복대형 웨어러블 기기를 제안한다. 제안하는 기기는 복대에 내장된 아두이노 기반의 센서를 통해 근전도, 심전도 및 체온 정보를 원격 서버에 전송한다. 전송된 정보는 실시간으로 웹 환경에서 모니터링 할 수 있으며, 적은 관리 인력으로 다수의 대상자를 원격 모니터링할 수 있는 특징을 가진다. 또한, 독거노인의 거주 환경에서 생체 데이터를 수집하고 일반 복대를 이용한 저가형 모델로 보급의 효율성을 가진다. 연구의 결과물은 독거노인의 고독사 상황을 사전에 감지할 뿐만 아니라 일상생활에서 발생할 수 있는 위험 상황에 즉각적인 대처를 통해 독거노인의 안전 및 복지 수준 향상에 기여할 것으로 기대된다.
최근 현대인들의 스트레스 증가로 인하여 수면 장애에 대한 문제가 부각되면서 수면의 질에 대한 관심이 급증하고 있다. 이러한 수면 장애는 정밀한 진단을 위해서 긴 시간과 높은 비용을 요구하는 수면다원검사를 수행하여야 한다. 따라서 실생활에서 낮은 비용으로 손쉽게 수면의 효율을 측정하는 가속도 센서가 내장된 손목 착용형 장비가 활용 가능한 방안으로 부각되고 있다. 하지만 가속도 데이터를 이용한 기존의 수면/비수면 구간 분류 방식은 개별 시점의 가속도 값만을 이용해 수면/비수면 상태를 구분하기 때문에 수면 중 간헐적 움직임과 비수면 중 미세한 움직임이 발생한 구간에서 오분류율이 높은 약점이 있다. 본 논문에서는 분류과정에서 인근 시점간의 SVM 분류기 스코어의 유사성을 고려하는 동적 분류기를 이용함으로써 앞에서 언급한 문제에 효과적으로 대처할 수 있음을 보인다. 제안하는 알고리즘의 실생활 적용가능 여부 판단을 위하여 50개 데이터 세트에 대해 구간 구분을 수행하여 정확도 88.9%, 민감도 88.9%, 특이도 88.5%의 결과를 얻었다.
최근 들어 급증하고 있는 보안 관련 사고들로 인하여 개인정보 및 기업정보의 관리에 대한 대책 마련이 시급한 가운데 있다. 보안 관련 사고 가운데 SQL Injection 공격은 가장 널리 악용되고, 오래된 전통적인 해킹 기법 중 하나이다. 최근까지도 웹 해킹을 시도하는 유형 중에서 높은 비중을 차지하고 있으며 그 공격 형태 또한 복잡해지고 있다. 많은 site에서 SQL Injection 공격에 대한 보완을 하여 이전보다 피해가 많이 줄어들기는 했으나 SQL Injection 공격에 의한 악의적인 관리자 권한 획득 및 비정상적인 로그인 등으로 인하여 여전히 많은 피해가 발생하고 있다. 더욱이 향후 사물인터넷 및 센서 빅데이터 환경이 널리 보급되면 수많은 디바이스들과 센서들이 연결되고 데이터의 양이 폭발적으로 증가하게 될 것이다. 그렇게 되면 현재보다 SQL Injection 공격에 의한 피해 규모는 더욱 커질 것이다. SQL Injection 공격에 대응하기 위해서는 많은 시간과 비용이 발생하게 되므로 시스템의 성능을 떨어뜨리지 않으면서도 신속정확하게 SQL Injection 공격을 판별하여 방어해야 할 것이다. 본 논문에서는 SQL Injection 공격에 대응하기 위하여 데이터 분석 및 기계학습을 통하여 웹로그 데이터를 검사하여 비정상적인 패턴의 입력값인 경우 SQL 명령어의 실행 계획을 분석하여 정상적인 SQL 명령어와 비정상적인 SQL 명령어를 판별하는 방안을 제시한다. 실험 및 성능 평가를 위해 사용자의 입력 또는 SQL Injection 공격툴에 의하여 입력되는 값을 실시간으로 실행계획을 분석하여 효과적으로 차단할 수 있음을 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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