• 제목/요약/키워드: 스마트워크 시스템

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견고한 검증을 제공하는 이더리움 블록체인 기반의 여론조사 어플리케이션 (A Public Opinion Polling Application with Robust Verification Based on the Ethereum Bolckchain)

  • 진재환;엄현민;선주은;이명준
    • 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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    • 제8권3호
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    • pp.895-905
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    • 2018
  • 여론조사는 특정 사안에 대하여 사회 집단의 성향을 알아보기 위한 수단으로서 현대 사회에 강한 영향력을 미치고 있다. 이처럼 여론 조사의 영향력이 커짐에 따라 결과물의 위·변조의 문제점이 중요한 이슈로 나타나게 되었으며 여론조사의 신뢰성을 보장하기 위한 새로운 방안이 필요한 실정이다. 이더리움 블록체인은 이를 위한 해결방안으로서 신뢰성이 보장되는 블록체인 기술을 이용하는 분산 어플리케이션을 개발하기 위한 환경이다. 이더리움 분산 어플리케이션은 스마트 컨트랙트를 활용하여 사용자를 위한 서비스들을 투명하고 신뢰성 있게 제공할 수 있다. 본 논문에서는 위·변조가 사실상 불가능한 분산 장부 관리기법인 블록체인을 이용하여 신뢰성을 보장하는 여론조사 기법에 대하여 제안한다. 제안하는 기법은 여론조사 결과물에 대한 여론조사 대상자 개인 및 검증 기관의 견고한 검증 기능을 제공한다. 또한, 제안하는 기법의 유효성을 확인하기 위하여 프라이빗 이더리움 블록체인 네트워크에서 동작하는 여론조사 분산 어플리케이션을 개발한다.

대기시간변동 및 용량을 고려한 대중교통 통행배정모형 (Developing a Transit Assignment Model Considering Waiting Time Variation and Line Capacity)

  • 김진환;김동선;김지현
    • 대한토목학회논문집
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    • 제34권5호
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    • pp.1525-1534
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    • 2014
  • 최근, 환승시스템 구축 및 통합 교통체계, 스마트폰 보급 등으로 인한 실시간 대중교통 정보제공이 가능해 지면서 이용자들의 대중교통 경로선택이 유연해지고 있어 미리 수단을 정하고 통행하는 것이 아니라 상황에 맞춰 경로를 선택하는 특성으로 변해가고 있다. 우리나라의 경우 2004년부터 시행된 대중교통 요금통합에 따라 이용자가 경로를 선택함에 있어 저항을 느끼지 않는 특징을 보이고 있으며, 이용자들의 경로선택은 대중교통 용량에 따른 혼잡으로 인해 대기시간이 증가 될 경우 달라진다. 이러한 이용자의 노선경로 선택이 대중교통 시스템에서의 혼잡에 따른 대기시간에 영향을 받지만 기존 전통적인 모형으로 묘사하기에는 한계점이 존재하며 이와 관련된 기초연구 역시 부족한 상황이다. 용량과 상관없이 주어진 모형에 의해서 수요를 추정하는 기존 모형의 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 승용차 통행배정에서 사용되는 링크 통행비용함수의 개념을 도입하였으며, 실질운행횟수의 이원화된 변수를 설정하여 용량을 초과하지 않도록 수리모형상의 제약식을 완성하였다. 모형의 검증으로 신규직결노선 도입과 돌발상황에 따른 각각의 시나리오 예제 네트워크를 구축하여 적용하고 그에 대한 유의성을 검증한 결과 용량초과에대한 통행량은 배정되지 않았으며, 대중교통시스템 용량이 초과할 경우에도 초과된 수요의 경로전환으로 통행량이 안정적으로 배정되는 결과가 나타났다. 따라서 본 논문이 대중교통 시스템에서 혼잡 등으로 인해 변동되는 대기시간에 따라 이용자의 경로선택이 유연해지는 현실을 반영 할 수 있는 선행연구가 될 것으로 기대한다.

딥러닝 기반 터널 내 이동체 자동 추적 및 유고상황 자동 감지 프로세스 개발 (Development of a deep-learning based automatic tracking of moving vehicles and incident detection processes on tunnels)

  • 이규범;신휴성;김동규
    • 한국터널지하공간학회 논문집
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    • 제20권6호
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    • pp.1161-1175
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    • 2018
  • 도로 터널의 주행은 시야의 제한으로 인해 유고상황이 발생한 후 2차 대형사고로 이어지기 쉽다. 따라서, 유고상황 발생 즉시, 상황을 자동 감지하여 신속히 초동대응이 이루어 져야 한다. 유고상황을 자동으로 감시할 수 있는 시스템은 기존에도 존재했지만, 폐합된 터널 내 열악 환경에서 촬영되는 CCTV 영상의 질적 한계로 인해 유고상황을 제대로 감지하지 못했다. 이러한 한계를 극복하기 위해 딥러닝을 기반으로 한 터널 영상유고 자동 감지 시스템을 개발하였으며, 지난 2017년 11월 딥러닝 객체 인식 네트워크에 대한 연구를 진행하여 우수한 객체인식 성능을 보인바 있다. 그러나 객체인식은 정지영상 기반으로 수행되므로 이동체의 이동방향과 속도를 알 수 없어, 정차 및 역주행 등 이동체의 이동특성에 따른 유고상황을 판단하기 힘들다. 본 논문에서는 객체인식으로 감지된 이동체의 객체정보를 기반으로 별도의 객체추적기법을 적용하여 이동체의 이동 특성을 자동으로 추적하는 프로세스를 제안하였다. 이를 통해 얻어진 이동체의 이동 방향과 속도 정보를 기반으로 정차 및 역주행을 판별하는 알고리즘을 개발하여 딥러닝 기반 터널 영상유고 자동감지 시스템을 완성하였다. 또한, 유고상황이 포함된 영상들에 대하여 유고상황 감지성능을 검증하였다. 검증 실험 결과, 화재, 정차와 역주행 상황에 대해서는 모두 100% 수준으로 완전한 유고상황 감지성능을 보였으나, 보행자 발생 상황에서는 78.5%로 상대적으로 낮은 성능을 보였다. 하지만, 향후 지속적인 영상유고 영상 빅데이터를 확장해 나가고 주기적인 재학습을 통해 유고상황에 대한 인지성능을 향상시켜 나갈 수 있을 것이다.

지문 인증을 이용한 보안 토큰 시스템 구현 (Implementation of A Security Token System using Fingerprint Verification)

  • 문대성;길연희;안도성;반성범;정용화;정교일
    • 정보보호학회논문지
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    • 제13권4호
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    • pp.63-70
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    • 2003
  • 급속한 정보화 및 인터넷의 발달로 인해 네트워크를 통한 정보의 교류가 활발해지고 온라인 뱅킹 등 전자상거래와 관련된 산업의 규모가 커지면서 정확한 개인 인증에 대한 요구가 그 어느 때 보다도 커지고 있다. 이러한 환경에서 가장 일반적인 인증수단으로 사용되고 있는 PM(Personal Identification Number) 또는 패스워드 방식은 유출 및 망각의 위험이 상존하므로, 이런 문제를 해결할 수 있는 생체 인증에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히, 생체 인증 시스템의 보안 수준을 좀더 향상시키기 위해서 생체 정보의 저장뿐만 아니라 인증까지도 사용자가 휴대 할 수 있는 보안 토큰(스마트카드, USB 토큰) 내부에서 수행하는 연구가 진행되고 있다. 그러나, 보안 토큰의 제한된 하드웨어 자원(메모리. CPU)때문에 기존의 생체 인증 알고리즘으로는 동작이 불가능하다. 본 논문에서는 206MHz StrongARM CPU, 16MBytes Flash Memory 및 1MBytes RAM의 하드웨어 자원을 가지는 지문 인증 보안 토큰 시스템 구현에 대하여 기술하고, 이러한 보안 토큰 시스템에서 수행이 경량화시킨 지문 인증 알고리즘의 성능을 분석하였다. 실험결과, 본 논문에서 제안한 지문 인증 알고리즘은 6.8KBytes의 메모리를 사용하여 1.7%의 EER(Equal Error Rate)을 제공할 수 있음을 확인하였다.

홈 네트워크 환경에서의 동적 확장성과 부하분산을 위한 다중 미들웨어 브리지 (A Multi-Middleware Bridge for Dynamic Extensibility and Load Balancing in Home Network Environments)

  • 김연우;장현수;송창환;엄영익
    • 정보처리학회논문지A
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    • 제16A권4호
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    • pp.263-272
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    • 2009
  • 스마트 홈 인프라를 기반으로 유비쿼터스 컴퓨팅 환경을 구축하기 위해, 여러 연구기관과 산업체에서는 홈 네트워크에 대한 다양한 연구를 진행하고 있다. 이로 인해 다수의 홈 네트워크 미들웨어들이 제안되었으며, 이는 홈 네트워크 표준화를 지연시켰고, 이러한 표준화의 지연은 이 기종 미들웨어 간 상호운용성 문제를 해결할 수 있는 미들웨어 브리지를 요구하였다. 현재 두 미들웨어에 대한 상호운용성을 지원하는 일대일 브리지, 다수의 미들웨어에 대한 상호운용성을 지원하는 일대다 브리지 등 여러 미들웨어 브리지에 대한 개발과 상호운용성 지원 기법에 대한 연구가 진행되고 있다. 하지만 기존의 시스템과 기법들은 특히 스마트 홈 환경에서 요구되는 동적 확장성과 성능에 대한 고려가 부족하다. 미들웨어 브리지는 전문적인 지식이 없는 사용자를 위해 브리지의 수정 없이 쉽게 새 미들웨어를 추가할 수 있는 브리지 확장성을 제공해야 한다. 또한 브리지는 메시지 집중을 해결할 수 있는 부하 분산 기법 역시 제공해야 한다. 본 논문에서는 홈 네트워크 환경에서의 동적 확장성과 부하분산을 위한 다중 미들웨어 브리지(Multi-Middleware Bridge, MMB)를 제안한다. MMB는 분산 구조를 통해 브리지 확장성과 부하 분산 기능을 제공한다. 또한 이에 대한 구현과 평가를 통해, 상호운용성 지원 기능과 브리지 확장성, 부하분산 알고리즘의 성능을 검증한다.

개선된 실시간 NIALM 기반의 전기 에너지 패턴 분석에 관한 연구 (A Study on the Analysis of Electric Energy Pattern Based on Improved Real Time NIALM)

  • 정한상;성경상;오해석
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제18권4호
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    • pp.34-42
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    • 2017
  • 기존의 NIALM 연구들은 부하 식별을 위해 전압 변동은 무시할 수 있고 식별 결과에 영향을 주지 않는다고 가정하기 때문에 일반적으로 전압과 관련된 PF나, 고조파 신호는 부하 식별을 위한 매개 변수로 고려되지 않았으나, 실제 이러한 조건은 스마트 홈 분야에서 NIALM의 응용성이 제한되는 어려움이 만든다. 본 논문의 실험을 통해 부하 모니터링 시스템의 정확성과 신뢰성을 향상시키기 위해 전압과 관련된 매개 변수와 고조파의 특성을 사용해야 한다고 결론을 내렸다. 따라서, 본 논문에서는 홈 네트워크 환경에서 가전기기의 종류 및 전기 에너지 사용량을 효율적으로 분석할 수 있는 개선된 NIALM 방식을 제안한다. 제안된 방식은 가전기기 고유의 특징 및 동작 특성을 분석하고, 일부 가전기기가 가지고 있는 고조파 특성을 인식 매개변수로 활용함으로써 전력 에너지 사용 패턴 분석 및 추적할 수 있게 된다. 본 논문에서 제안된 방식을 통해 홈 네트워크에서 실제 운용되는 가전 에너지 효율성 증대와 스마트그리드 전력 수요관리 시장에 서비스를 제공할 수 있을 것으로 기대한다.

공유경제 체제로서 컨소시엄 블록체인을 활용한 와인투자 주식플랫폼 프레임워크 (Framework of Stock Market Platform for Fine Wine Investment Using Consortium Blockchain)

  • 정윤경;하예영;이혜인;양희동
    • 지식경영연구
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    • 제21권3호
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    • pp.45-65
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    • 2020
  • 가치가 상승하는 와인에 투자하는 것은 바람직하지만 우리나라에서는 와인 투자 자체가 생소하다. 또한, 와인시장에서의 가격책정은 소수에 의해 이루어지기 때문에 과정 자체가 비합리적이고, 정보가 위조되는 경우가 흔하다. 그러나 올바른 해결책만 있다면 와인시장은 오래 투자할수록 높은 수익을 기대할 수 있다는 점에서 바람직한 투자처가 될 수 있다. 또한, 국내 와인수입량의 꾸준한 증가추세를 통한 국내 와인 소비시장의 확대 또한 기대된다. 본 연구는 앞서 말한 우리나라의 와인 투자 시장의 '올바른 해결책'으로 와인시장 활성화 및 투명성 제고를 위한 컨소시엄 블록체인 프레임워크를 제시한다. 블록체인 거버넌스는 바람직한 의사결정권과 책임성을 보장하기 때문에 와인시장의 단점을 보완해줄 수 있다. 블록체인에 저장된 데이터는 소비자가 모두 확인할 수 있기 때문에 위조와인의 등장 가능성을 낮추고 불합리적으로 가격이 책정되는 과정을 보완한다. 또한 자산의 디지털화로 낮은 현금유동성을 해결하며 스마트 컨트랙트를 통해 공급망 전반의 비용과 시간을 절약하게 되어 와인투자의 진입장벽이 낮아진다. 특히 컨소시엄 블록체인을 통해 블록체인의 거버넌스를 '샤또-유통업자-투자자'로 구성한다면 바람직한 와인 시장을 형성할 수 있다. 생산과정을 블록체인에 저장하여 생산비용을 확보하고 합리적인 출시가를 정하며 유통과정을 블록체인에 저장하여 물류시스템을 효율적으로 운영하고 선물거래 주문량을 예측한다. 마지막으로 투자자들은 이 모든 데이터를 열람함으로써 합리적인 의사결정을 한다. 이는 와인경매시장에 있어서 주요 이해관계자들간의 지식공유체제로서 작동할 수 있는 가능성을 제시하고 있다. 해당 연구에서는 소유권을 주식처럼 다룰 수 있다는 점에서 대체투자의 새로운 관점을 제시했다. 또한 정보의 투명성을 제고시킬 방안으로써 와인 소유 매매 프레임워크를 제시하였고 식품 수입절차의 간소화와 와인 업계 내 신뢰 형성을 가능하게 했다. 해당 프레임워크를 통해 와인 관련 정보들을 투명하게 기록함으로써 활발한 와인투자가 이루어질 수 있을 것이며 이는 지식경영 측면에서 큰 의의를 가진다. 향후 연구에서는 해당 프레임워크를 확장해 적용할 분야를 연구하고자 한다.

진동수주 파력발전장치를 위한 머신러닝 기반 압력 예측모델 설계 및 분석 (A Design and Analysis of Pressure Predictive Model for Oscillating Water Column Wave Energy Converters Based on Machine Learning)

  • 서동우;허태상;김명일;오재원;조수길
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제21권11호
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    • pp.672-682
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    • 2020
  • 최근 다양한 산업/제조 현장에서 운영 효율화를 위한 디지털 트윈(digital twin) 기술 연구가 활발하게 수행 중이고, 화석 연료의 점진적 고갈과 환경오염 문제는 파력발전소와 같은 신재생/친환경 발전방식을 요구한다. 하지만, 파도의 에너지에 의해서 전기를 생산하는 파력발전에서 변동성이 높은 파도에너지에 의해서 발전량과 고장 등의 운영효율화 요소가 밀접하게 관련되어 있어 이들 사이의 관계를 이해하고 예측하는 것이 매우 중요하다. 따라서 첫 번째로 파고 데이터, 진동수주(OWC: Oscillating Water Column, 이하 OWC) 챔버의 센서 데이터 등과 같은 변동성이 높은 데이터 간에 의미 있는 상관관계 도출이 필요하다. 두 번째로 도출된 상관관계를 기반으로 추출된 데이터로 예측 상황을 학습함으로써 원하는 정보를 예측할 수 있는 방법론 연구가 이루어져야 한다. 본 연구에서는 파력발전 시스템의 디지털 트윈으로 스마트 운용 및 유지보수가 가능하도록 실제 파력발전소의 IoT 센서 데이터를 이용하여 OWC의 압력 예측을 위해 머신러닝 프레임워크를 활용한 워크플로우 기반의 학습모델을 설계하고, 검증 및 평가 데이터셋을 통한 압력 예측분석의 유효성을 확인한다.

PDF 형식 북스캔 파일 불법 유통 방지를 위한 관리 프레임워크 (A framework of management for preventing illegal distribution of pdf bookscan file)

  • 이국헌;정현지;유대걸;이상진
    • 정보보호학회논문지
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    • 제23권5호
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    • pp.897-907
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    • 2013
  • 다양한 스마트 기기의 보급으로 인해 종이책이 아닌 전자책(e-book)으로 책을 읽는 사용자가 증가하고 있다. 하지만 전자책으로 출판되는 책의 다양성이 부족하여 사용자가 직접 원하는 책을 스캔하여 전자책으로 만드는 북스캔(Bookscan)이 생겨났다. 현재 북스캔 서비스는 PDF(Portable Document Format), JPG파일 형태로 제공되고 있으며 파일 관리에 대한 문제점으로 인해 PDF 파일 형식이 보편적으로 사용되고 있다. 북 스캐닝은 고가의 장비와 시간 탓에 북스캔 대행업체가 시장을 형성해가고 있다. 하지만 이는 엄연히 저작권법에 위배되는 불법 행위이다. 또한 북스캔 대행업체는 저작물에 대한 보호조치가 없어 북스캔본이 웹을 통해 불법 공유되고 있다. 북스캔 서비스의 저작권 문제로 출판 산업 시장도 과거 소리바다 음원 시장 붕괴와 같은 절차를 밟을 것으로 보인다. 따라서 북스캔에 대해 법제도 정비를 위한 기술적인 뒷받침이 필요하다. 기존 불법 저작물 추적관리 시스템은 음원, 영화에 대해 적용이 되고 출판물에 대해서는 조치가 없었다. 이에 대해 본 논문에서는 실현 가능한 기술을 기반으로 PDF 형식의 북스캔 파일에 대한 관리 프레임 워크를 제시하고자 한다.

구조방정식모형과 베이지안 네트워크를 활용한 가뭄 영향인자의 민감도 분석 (Sensitivity Analysis of Drought Impact Factors Using a Structural Equation Model and Bayesian Networks)

  • 김지은;김민지;유지영;정성원;김태웅
    • 대한토목학회논문집
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    • 제42권1호
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    • pp.11-21
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    • 2022
  • 가뭄은 장기간에 걸쳐 광범위하게 발생하며, 사회·경제적으로도 큰 피해를 발생시킨다. 가뭄 위험도는 기상학적 및 수문학적 요소와 더불어 사회적, 환경적, 물리적 및 경제적 요소로 이루어져 있기 때문에, 가뭄 위험도에 대한 영향을 정량적으로 파악하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 충청북도를 대상으로 구조방정식모형을 이용하여 가뭄 노출성, 취약성, 대응능력 및 위험도 사이의 영향 관계를 파악하고, 베이지안 네트워크를 적용하여 가뭄 위험도에 대한 영향을 평가하였다. 또한, 가뭄 위험도 평가 인자별 민감도 분석을 통해 가뭄 위험도의 변화 정도를 분석하였다. 그 결과 과거 가뭄 위험도가 가장 큰 지역은 충주시로, 노출성 및 대응능력을 변화시켰을 때에도 가장 크게 산정되었다. 다만, 취약성을 변화시켰을 때에는 음성군이 위험도가 가장 큰 것으로 나타났다. 위험도에 대한 영향인자들의 민감도 분석을 실시한 결과 증평군이 민감도가 가장 컸으며, 노출성, 취약성 및 대응능력에서 제천시, 음성군, 옥천군이 민감도가 크게 나타났다. 이러한 결과를 통해 가뭄 위험도 및 가뭄 위험도에 대한 영향인자를 확인하였으며, 영향인자별 지역의 특성을 고려한 가뭄 대책 마련이 가능하다.