• 한국공간구조학회논문집
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• 제22권2호
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• pp.39-46
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• 2022

Recently, machine learning is widely used to solve optimization problems in various engineering fields. In this study, machine learning is applied to development of a control algorithm for a smart control device for reduction of seismic responses. For this purpose, Deep Q-network (DQN) out of reinforcement learning algorithms was employed to develop control algorithm. A single degree of freedom (SDOF) structure with a smart tuned mass damper (TMD) was used as an example structure. A smart TMD system was composed of MR (magnetorheological) damper instead of passive damper. Reward design of reinforcement learning mainly affects the control performance of the smart TMD. Various hyper-parameters were investigated to optimize the control performance of DQN-based control algorithm. Usually, decrease of the time step for numerical simulation is desirable to increase the accuracy of simulation results. However, the numerical simulation results presented that decrease of the time step for reward calculation might decrease the control performance of DQN-based control algorithm. Therefore, a proper time step for reward calculation should be selected in a DQN training process.

• 한국IT서비스학회지
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• 제21권5호
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• pp.65-79
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• 2022

The smart factory has spread to small and mid-size enterprises (SMEs) under the leadership of the government. Smart factory consists of a work area, an operation management area, and an industrial control system (ICS) area. However, each site is combined with the IT system for reasons such as the convenience of work. As a result, various breaches could occur due to the weakness of the IT system. This study seeks to discover the items and vulnerabilities that SMEs who have difficulties in information security due to technology limitations, human resources, and budget should first diagnose and check. First, to compare the existing domestic and foreign smart factory vulnerability classification systems and improve the current classification system, the latest smart factory vulnerability information is collected from NVD, CISA, and OWASP. Then, significant keywords are extracted from pre-processing, co-occurrence network analysis is performed, and the relationship between each keyword and vulnerability is discovered. Finally, the improvement points of the classification system are derived by mapping it to the existing classification system. Therefore, configuration and maintenance, communication and network, and software development were the items to be diagnosed and checked first, and vulnerabilities were denial of service (DoS), lack of integrity checking for communications, inadequate authentication, privileges, and access control in software in descending order of importance.

• 한국의류학회지
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• 제47권1호
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• pp.110-122
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• 2023

The COVID-19 pandemic increased people's time at home and caused an 80% increase in noise disputes between floors. The purpose of this study is to propose suitable materials for making indoor shoes (insoles) to minimize noise between floors. Subjects without back pain and leg-related disease (e.g. arthritis, etc.) from three different age groups (childhood, adolescence, and adulthood) were recruited for the study. Five polymer insole materials were considered: Chloroprene Rubber (CR foam), Ethylene Propylene Diene Monomer (EPDM foam), Natural Latex foam, Ethylene Vinyl Acetate (EVA foam), and Polyurethane (PU foam). From these materials, 20 combinations were prepared and randomly tested for noise and vibration. The results revealed a significant difference in noise and vibration levels based on the type of material used and the age of the subject. Nevertheless, all materials under consideration successfully reduced noise and vibration; in particular, type A-C greatly decreased. The CR foam material was especially effective at noise and vibration reduction (p<.01). This study suggests that adding insoles into socks that children wear at home could reduce noise vibration and disputes between floors.

• 지능정보연구
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• 제25권3호
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• pp.117-140
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• 2019

고령화 현상이 가속화되고, 취약계층 노인과 관련된 다양한 사회문제가 제기됨에 따라 노인세대의 건강과 안전을 보호하기 위한 효과적인 노인 돌봄 솔루션의 필요성이 커지고 있다. 최근에는 노인 돌봄의 수단으로 첨단화된 ICT 기술을 탑재한 스마트 토이를 활용하고자 하는 사례가 늘고 있다. 특히 스마트 토이를 통해 기록되는 노인 행태에 대한 로그 데이터는 노인 돌봄 관련 정책 수립, 노인 돌봄 서비스 컨셉 기획 및 개발과 같은 분야에 정량적이고 객관적인 설명지표로써 활용 가치가 높을 것으로 전망된다. 그러나 현재까지 노인 돌봄 스마트 토이와 관련된 연구 중 스마트 토이를 통해 기록된 사용자 행동 로그에 주목하여 이를 의사결정에 활용하고자 하는 연구는 부족한 실정이다. 본 연구는 기존에 충분히 논의되지 않았던 스마트 토이 사용자 행동 로그 데이터에 대한 분석을 중심으로, 노인 돌봄 솔루션의 사용자 경험 증진을 위한 효과적인 인사이트를 도출하는 것을 목적으로 한다. 구체적으로 사용자 프로파일링 기반 행태 분석과 사용 행태에 따른 삶의 질 변화 메커니즘 도출을 단계적으로 수행하였다. 분석 결과, 5개의 노인 생활관리 요인으로부터 노인집단 유형을 분류할 수 있는 2개의 중요한 차원을 도출하였으며, 도출한 차원에 근거하여 전체 노인 사용자를 3개의 유형으로 분류하고 유형별 스마트 토이 사용 행태 차이를 프로파일링 분석을 통해 확인할 수 있었다. 이후 스마트 토이 사용 행태에 따른 삶의 질 변화 메커니즘을 도출하기 위한 단계적 회귀분석을 수행하였으며, 스마트 토이와의 상호작용, 스마트 토이의 콘텐츠 사용, 스마트 토이가 관찰한 노인의 가정 내 활동 정도가 노인의 우울감 개선과 생활패턴 개선에 미치는 영향 및 이를 중재하는 경로로써 스마트 토이에 대한 사용자의 성능평가와 만족감의 역할을 밝혀내었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제6권11호
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• pp.537-542
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• 2017

공격적인 성향의 운전은 자동차 사고의 주요한 원인이 된다. 기존 연구에서는 공격적 성향의 운전을 검출하기 위해, 주로 청년을 대상으로 연구가 이뤄졌으며 기계학습의 순수한 Clustering 또는 Classification 기법을 통해 이뤄졌다. 그러나 노인들은 취약한 신체적 조건에 의해 젊은 운전자와는 다른 운전 강도를 가지고 있어 기존의 방식으로는 검출이 불가능 하며, 데이터를 보정하는 등의 새로운 방법이 필요하다. 그리하여, 본 연구에서는 기존의 클러스터링 기법(K-means, Expectation - maximization algorithm)에, 새롭게 제안하는 ECA(Enhanced Clustering method for Acceleration data)기법을 추가하여, 주행 차량에 위치한 스마트폰으로부터 수집된 가속도 데이터를 분석하고 공격적인 운전 형태를 검출해 낸다. ECA는 모든 피험자의 데이터에서 K-means와 EM을 통해 검출된 군집군의 데이터 중 높은 강도의 데이터를 선별하여, 특징을 스케일링한 값을 통해 모델링한다. 본 방식을 통해 기존의 연구의 순수한 클러스터링 방식과는 달리, 모든 청장년 및 노인 실험 참가자 개인들의 공격적인 운전 데이터가 검출되었으며, 클러스터링 기법간의 비교를 통해 K-means 기법이 보다 높은 검출 효율을 갖고 있음을 확인했다. 또한, K-means 방식을 검출한 공격적인 운전 데이터에서는 젊은 운전자가 노인운전자에 비해 1.29배의 높은 운전 강도를 가지고 있음을 발견했다. 이와 같이 본 연구에서 제안된 방식은 낮은 운전 강도를 갖고 있는 노인의 데이터에서 공격적인 운전을 검출 가능하게 되었으며, 특히. 제안된 방법은 노인 운전자를 위한 맞춤형 안전운전 시스템을 구축이 가능하며, 추후 다양한 연구을 통해 이상 운전 상태를 검출하고 조기 경보하는데 활용이 가능할 것이다.

• 해양환경안전학회지
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• 제28권6호
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• pp.1013-1022
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• 2022

최근 전세계적으로 4차산업이 발전함에 따라 스마트·친환경 선박의 기술 개발이 가속화 되고 있다. 완전 무인화 또는 최소인원이 승선하는 자율운항선박과 친환경 연료(메탄, 암모니아, 전기 등) 이용 선박이 등장하게 되면서 선박에 승선을 하고 있는 기존 해기사의 역할이 크게 변화될 것으로 예상되고 있다. 향후 해기사의 경쟁력을 향상시키기 위해서는 미래 해기사 직업군을 예측하고 그에 맞는 교육 커리큘럼 개선과 교육환경 조성이 필요할 것으로 생각된다. 본 연구에서는 선행연구 검토와 해양계 대학교 재학생, 현직 해기사, 전문가의 브레인스토밍을 통해 미래에 해기사가 가질 수 있는 8개의 직업군을 도출한 후 리커트 척도를 이용하여 설문을 실시하였고, 그 결과를 바탕으로 미래 해기사 관련 유력 직업군을 도출하였다. 분류한 8개 직업군 중 가장 유력한 직업군은 자율운항선박 육상제어사, 화물(적양하) 원격 관리자로 나타났다. 또한, 이러한 직업군들과 4차산업에 우선적으로 교육해야 할 필수 교육 요소를 도출하여 제시하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제20권3호
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• pp.1-19
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• 2021

고속도로에서 사용되고 있는 길어깨차로제는 용량 증대, 지·정체 해소를 목적으로 2007년 9월 최초 도입된 이후 시행 구간이 점차 확대되고 있는 상황이다. 고속도로 길어깨는 운전자들의 시각적 편안함, 위급 시 차량의 대피 장소 등으로 이용되는 공간이지만 길어깨차로제의 시행 시 주행을 위한 공간으로 대체된다. 따라서 안전성 분석과 이동성 분석을 통해 길어깨차로 제의 실시 전·후의 개선 효과를 판단하고자 하였다. 안전성 분석은 비교그룹방법을 통해 길어 깨차로제 시행 구간과 유사 구간의 교통사고 건수를 비교 분석하였으며, 추가로 길어깨차로제 시행 기간 발생한 개별 교통사고 분석을 통해 교통사고 양상을 확인하였다. 이동성 분석은 길어깨차로제 시행 전·후의 속도와 교통량 변화를 신뢰성 지표를 통해 수치화하여 개선 효과를 판단하고자 하였다. 안전성 분석 결과, 길어깨차로제의 시행 시 교통사고는 일부 증가하는 것으로 나타났다. 이동성 분석 결과, 길어깨차로제의 시행으로 통행속도는 첨두시간대에 크게 개선되며 서행·지체 시간이 큰 폭으로 감소한 것으로 나타났다.

• 정보보호학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.21-32
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• 2007

Vuillaume-Okeya는 스칼라 모듈러 지수승 연산에서 SPA공격에 안전한 리코딩 방법을 제안하였다. 제안한 방법은 역원 연산의 비용이 큰 RSA 또는 DSA 같은 시스템에서 효율적으로 구성 될 수 있게 비밀키의 표현을 0을 포함하지 않는 양의 디짓 셋 ${1,2,{\cdots},2^{\omega}-1}$을 이용해 리코딩 하였다. 제안된 방법은 비밀키의 최하위 비트부터 스캔하면서 리코딩하는 Right-to-Left기법이다. 따라서 지수승 연산 전에 리코딩이 연산되고 그 결과를 저장하는 추가적인 공간이 필요하게 된다. 본 논문은 Left-to-Right 방향으로 수행하는 새로운 리코딩 방법들을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 (1) 일반적으로 윈도우 크기가 ${\omega}$인 SPA에 안전한 부호가 없는 Left-to-Right리코딩 방법이고 (2) 윈도우 크기 ${\omega}=1$(즉, {1,2}로 구성된 부호가 없는 이진 표현)인 경우는 일반적인 윈도우 크기 ${\omega}$에 제안된 기법보다 훨씬 간단하게 변형할 수 있다. 또한 (3) 제안된 리코딩 방법은 부호가 없는 comb 방법에도 적용하여 SPA에 안전하게 수행할 수 있고, (4) 기수가 ${\gamma}$인 경우에도 확장하여 SPA에 안전하게 대응할 수 있다. 본 논문에서 제안한 Left-to-Right리코딩 기법들은 메모리의 제약을 받는 장비인 스마트 카드, 센서 노드에 적합하다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제21권5호
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• pp.28-41
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• 2022

C-ITS(Cooperative-Intelligent Transportation System)는 차량과 차량 또는 차량과 인프라 간의 양방향 무선통신 기술을 기반으로 전방의 교통상황 정보를 제공하는 기술 및 시스템을 의미한다. C-ITS 환경에서는 Vehicle-to-Everything(V2X) 기반의 경고 정보를 제공함으로써 운전자로 하여금 감속을 유도하고, 급격한 감속과 가속을 지양하도록 하여 주행행태를 안정적으로 개선시킬 수 있을 것으로 추측된다. 본 연구는 서울시 C-ITS 기반의 경고 정보의 개별적인 효과를 검증하기 위해 경고정보에 대한 순응여부를 판단할 수 있는 방법론을 개발하였으며 추가로 주행안전성 변화를 분석하여 경고정보의 효과를 정량적으로 평가해 보고자 한다. 순응여부는 정보 제공 유무로 구별되는 사전 PVD (Probe Vehicle Data)와 사후 PVD의 속도 분포를 추출하여 비교하였으며, 주행안전성 평가는 Jerk와 가속소음을 계산하여 분석을 수행하였다. 정량적 분석을 위해서 서울 C-ITS 사업기간동안 수집되었던 PVD와 부족한 데이터 수집을 보완하고자 DTG (Digital Tacho Graph) 데이터를 추가 수집하여 활용하였다. 순응도 분석결과 충분한 유효샘플이 수집된 경고정보에 대해 운전자는 감속운행행태를 보였으며, Jerk와 가속소음과 같은 주행안전성 지표를 산출하여 분석한 결과 경고정보 제공으로 인해 주행안전성이 개선되었음을 알 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제37권2C호
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• pp.140-156
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• 2012

최근 NFC(Near Field Communcation) 기반 통신 기능을 채용한 스마트기기 및 OS 등이 확산됨에 따라 기존 RFID를 이용하던 다양한 응용 분야에 대하여 NFC로의 대체가 진행되고 있다. 대표적으로 출입 통제나, e-ticket, 전자 결제 등의 분야에서 NFC가 RFID를 대체하고 있다. 기존의 RFID는 수동적 통신 기능만 제공하여 충분히 안전한 인증 및 권한 검증 방법을 제시하지 못하였으나, 능동형 통신기능을 제공하는 NFC를 활용하면 보다 안전한 인증 방식을 제공하여 다양한 응용에서 요구하는 보안 요구사항을 만족시킬 수 있다. 그러므로 본 논문은 NFC의 능동형 통신 기능을 활용하여 신용카드 결제, 출입통제 시스템 등에 활용될 수 있는 능동형 인증 방식을 제공할 수 있는 방법으로 EAP(Extensible Authentication Protocol)과 AAA(Authentication. Authorization and Accounting) 규약을 활용하는 방법을 제안한다.