현재 무선 통신 기술의 급속한 발전은 다양한 산업분야에서 편리성 및 용이성 측면에서 새로운 서비스들을 창출하고 있다. 특히, 환경 모니터링 분야에서 다양한 무선 통신 기술의 대두 및 발전은 설치 및 logistics 관련 비용의 대폭 절감뿐만 아니라 현장에서 실시간적으로 발생하는 자료의 수집 주기, 신뢰성 및 전달성에 있어 획기적인 개선을 가능하게 하였다. 그러나 무선 통신 기술의 환경 모니터링 분야에 대한 지속적인 적용 및 성공은 신뢰할 수 있고 시기적절한 정보를 실시간적으로 제공가능하느냐에 따를 것이다. 따라서 본 연구에서 무선 통신 기술을 활용한 환경 측정망 설계를 하였다.
최근에 전동킥보드와 같은 개인형 이동수단의 보급이 급격히 확대되면서 교통사고 발생 건수도 크게 늘고있다. 개인형 모빌리티가 자세 안정성이 낮고 탑승자가 외부로 노출되어 전도 사고나 낙상 사고의 위험이 크기 때문이다. 전동킥보드 사고 방지를 위해 본 논문은 주행 보조 장치로써 자동긴급제동시스템과 안전시동시스템을 제안하였다. 인공지능 기반 물체 인식 기술을 이용하여 주변 위험 요소를 탐지하고 자동으로 제동을 걸 수 있는 시스템을 개발하였다. 또한 운전자의 탑승이 확인되기 전까지 장치의 시동을 보류하는 안전시동시스템도 개발하였다. 상용차와 주행 조건이 매우 다른 개인형 이동 수단에 특화된 첨단 운전자 보조 시스템 융합 기술을 제안한다는 점에서 본 연구의 의의가 있다.
일상생활에서 디지털 스크린을 오랜 시간 사용하면 눈의 피로, 안구 건조, 두통 등 컴퓨터 시각 증후군을 경험하게 된다. 컴퓨터 시각 증후군을 예방하기 위해서는 스크린 사용 시간을 제한하고 수시로 휴식을 취하는 것이 중요하다. 최근 스마트폰에서는 스크린 사용 시간을 알 수 있도록 도와주는 다양한 애플리케이션이 존재한다. 하지만, 사용자는 스마트폰 스크린뿐만 아니라 데스크탑, 노트북, 태블릿 등 다양한 스크린을 보기 때문에 이러한 앱만으로는 한계가 있다. 본 논문에서는 color, IMU, lidar 센서 데이터를 이용하여, 사용 중인 스크린 디바이스를 감지하는 머신 러닝 기반 모델을 제안하고 여러 가지 모델의 성능을 비교한다. 성능 비교 결과 신경망 기반 모델이 전통적인 머신 러닝 모델보다 높은 F1 스코어를 보였다. 신경망 기반 모델에서는 MLP, CNN 기반 모델이 LSTM 기반 모델보다 높은 스코어를 보였으며, 전통적인 머신 러닝 모델에서는 RF 모델이 가장 우수했으며, 다음으로는 SVM 모델이었다.
논문은 PPG 기반 센서에서 측정한 심박수(HR), 심박변이도(HRV) 데이터를 기반으로 DNN(Deep Neural Network) 혈당예측 모델을 개발하는 연구이다. 혈당 예측은 다층퍼셉트론(MLP) 신경망을 이용하였다. DNN 심층학습은 11의 독립변수가 있는 입력층, 은닉층, 출력층으로 구성된다. 혈당 예측모델의 학습결과는 MAE=0.3781, MSE=0.8518, 및 RMSE=0.9229이며, 결정계수(R2)는 0.9994이다. PPG기반의 디지털기기를 이용한 비채혈적 생체신호를 이용하여 혈당관리의 가능성을 확인하였다. PPG기반의 표준화된 활력신호 획득 및 해석법, 다량의 데이터기반 심층학습(Deep Learning)의 데이터셋, 정확성를 실증하는 연구가 이어진다면 개의 혈당관리에 편이성과 대안적인 방법을 제공할 수 있을 것이다.
필름 스캐너는 기존의 광학 필름으로부터 고해상도와 고화질의 디지털 영상을 취득할 수 있는 입력 장치로, 최근 인쇄 및 편집 전문가들의 사용이 증대되고 있다. 그러나 광원 및 센서의 비선형적 특성으로 인해 원 필름 영상의 컬러와 스캔된 영상의 컬러가 일치하지 않는 문제가 발생한다. 따라서 필름 스캐너에서는 스캔된 디지털 영상에 대한 색 보정이 필수적이다. 본 논문에서는 스캔된 RGB 색공간의 데이터를 L$^{*}$ /a$^{*}$ /b$^{*}$ 색 공간으로 변환한 후 역전파 신경회로망을 이용하여 색 보정한다. 또한 TMS320C32 DSP 칩과 고해상도 라인 센서를 사용하여 R, G, B 각각 12 비트의 색분해도와 2400 dpi 급의 해상도를 갖는 필름 스캐너로 직접 구현하여 색 보정의 검증을 하였으며, 역 전파 신경망에 적용한 결과 평균 색 보정률이 79.8%로, 기존의 다항회귀법보다 43.5% 성능이 개선된 결과이다.
현재 무선 이동 통신 기술은 빠른 속도로 발전되고 있으며 새로운 기술의 출현과 함께 빠르게 진화되고 있다. 이러한 발전을 기반으로 스마트폰의 이용자는 빠르게 늘어나고 있고 스마트 폰의 대중화에 따라 무선 네트워크의 사용은 쉽고 편리해졌다. 그러나 보안적인 관점에서 무선은 유선 네트워크에 비해 취약한 상태이며 본 논문에서 스마트폰을 활용한 모바일 AP 기술의 보안 취약점을 지적하였다. 즉, 사내 보안 기능을 갖춘 기업 망을 우회하여 기업 내의 정보를 외부로 유출하는 등의 기술로 악용 될 수 있다는 것이다. 이에 본 논문에서는 인증 네트워크 내에서 스마트 폰을 이용한 비인가 AP(Access Point)의 탐지 및 차단하는 기법에 대해 제안한다. 비 인가된 모바일 AP의 탐지는 리눅스 환경에서 개발한 탐지 프로그램을 사용하였으며 무선 센서를 통해 비 인가된 모바일 AP의 무선 패킷을 분석하였다. 또한 무선 센서를 통해 탐지된 비인가 모바일 AP는 무선 패킷에 정보를 분석하여 본 논문에서 제안하는 차단 기법을 통해 차단하였다.
인프라가 필요 없는 특성을 갖고 있어 임시 구성용 네트워크나 군사용 망에서 많이 개발되어온 애드 혹 네트워크는 산악과 같은 고립된 지역에 설치하여 산불등 재난의 조기 경보 시스템에 이용한다면 효과적이다. 그러나 넓은 산악지역을 모두 커버할 수 있는 애드 혹 노드들을 설치 운영하는 것은 경제적으로 불가능하다. 또한 인포스테이션은 전송지연에 민감하지 않는 정보들을 적은 비용으로 효율적으로 전송할 수 있는 시스템이다. 우리는 본 논문에서 동물들에 애드 혹 노드들을 탑재한 이동애드 혹 네트워크와 인포스테이션을 결합하여 화재와 같은 재난에 조기 대처할 수 있는 재난 조기 경보 시스템을 제안한다. 동물들의 이동성이 노드들간의 연결성을 향상시키므로서, 합리적인 수의 동물 노드로서 원하는 조기 경보의 효과를 만들어 낼수 있다. 우리는 또한 제안된 시스템의 성능을 시뮬레이션을 이용하여 분석하고 분석의 결과로서 시스템 구축시 필요한 파라미터를 구하였다. 따라서 제안된 시스템을 실제환경에 적용하면 산악지역에서의 화재등의 재난에 조기대응을 할 수 있을 것이며, 또한 피해를 최소화 할 수 있을 것이다.
스마트 단말이 생활 저변에 확대된 시대에 스마트 단말의 다양한 센서들을 활용한 응용 서비스들의 연구 개발이 진행되고 있다. 스마트 단말에는 주변 환경을 수집할 수 있는 카메라, GPS, 마이크, 및 통신 모듈이 포함되어 있으며 이들을 이용한 응용서비스들은 사용자 중심의 컨텐츠 개발로 확산되고 있다. 본 논문에서는 다양한 센서들이 포함되어 있는 스마트 단말에서 다중 사용자에게 실시간 멀티미디어 스트림 전송을 위해 실시간 스트리밍 서비스 아키텍처를 설계하고, 동시 다중 사용자들을 수용하기 위한 백엔드 분산 서버 구조, 실시간 스트리밍과 미디어 저장 등을 처리하며, 설계된 아키텍처 기반으로 오픈소스 기반 단말용 앱과 서버를 통해 동작을 시험한다. 시험을 통해 초기 멀티미디어용 SIP(Session Initiation Protocol)의 호 연결지연과 미디어 스트리밍 전송 지연 및 종단간 플레이 타임 등을 측정하며, 측정 결과 국내에서는 모바일 환경에서 실시간 멀티미디어 서비스를 하기에 부족함이 없는 망 상황으로, 향후 초기 호 연결 지연시간을 단축시켜 종단간 플레이 타임을 향상시켜야 한다.
최근 원자력 발전소의 방사능 누출 사고, 삼성 불산 유출사건 등의 재난과 같은 사고는 사람이 직접 복구 작업이나 관리하기 매우 위험하다. 따라서 사람을 대신해 사고장소의 정찰이나 작업을 할 수 있는 무인로봇의 활용이 필요하며, 이를 위해 Mbed (ARM 프로세서)에서 온도/가스 센서와 습도 센서를 이용해 캠 카메라를 통해 영상을 전송받을 수 있도록 하여 시설물 곳곳을 감시할 수 있는 감시스마트로봇을 설계 시험하였다. 또한 외부에서도 인터넷망만 접속되면 HTTP Server를 통하여 PC, Android로 원격조종을 할 수 있도록 하여 시간, 장소에 관계없이 로봇을 원하는 곳으로 주행할 수 있도록 하였다. 이와 같은 감시스마트로봇은 24시간 감시 할 수 있으므로 사고발생의 최소화 및 범죄예방 등의 여러 목적으로 활용할 수 있고 사고 발생 시 빠른 대응을 할 수 있다. 아울러 사람대신 사용할 수 있으므로 인건비를 절감하여 경제적인 효과까지 기대할 수 있다.
무선 네트워크를 이용한 사용자의 업무 편의성 및 효율성이라는 순기능은 보안 위협이 발생하면 심각한 네트워크 자원 가용성의 침해와 더불어 중요한 기업 정보의 유출로 이어질 수 있다. 특히 무선 AP(Access Point)를 통해 보안 취약점을 악용한 다양한 보안 공격과 이로 이한 피해가 늘어나고 있다. 이러한 다양한 공격에 대항하고 내부망을 보호하기 위해 공공기관 및 기업에서 WIPS(Wireless Intrusion Prevention System)를 도입하는 사례가 늘어나고 있다. 하지만, WIPS 솔루션 도입시 고려해야 할 높은 비용은 개인 또는 소규모 회사에서의 WIPS 솔루션 도입을 방해하는 주요 이슈이다. 본 논문에서는 WIPS 솔루션 도입에 따른 비용 문제를 절감하고 다양한 무선랜 보안 위협들을 차단하기 위한 라즈베리 파이를 이용한 WIPS 센서 구현 방안을 제안한다. 이를 통해 비교적 낮은 비용으로 기업 정보를 보호하고 서비스 연속성을 제공할 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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