• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.04a
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• pp.312-314
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• 2015

2015년 현재 정보통신기술(ICT)중 사물인터넷 (IoT : Internet of Things)이 화두에 오르고 있다. 언제 어디서나 통신으로 연결만 되어 있으면 스마트폰으로 주변에 있는 사물들의 제어가 가능하다. 또, 주목 받고 있는 기술로서 근거리통신기능(NFC : Near Field Communication)이 IoT와 결합해 우리 주변을 편리하게 해주고 있다. NFC 발달과 함께, 본 연구에서는 NFC를 통해 메뉴를 공유하고 종업원 없이도 주방으로 Order를 보낼 수 있는 제어기능이 탑재된 어플리케이션을 기획한다. 여러 명의 Order를 한 사람의 스마트폰으로 NFC를 이용한 기술인 P2P 기능을 이용해 모아준다. 그 후, 한 데 모은 주문내역을 대표 한 사람이 주방으로 Order를 보내는 기능과 두 번 이상의 방문을 하게 될 경우 그 동안의 주문내역 히스토리를 분석해서 주문에 대한 피드백을 제공함으로써 편리하게 사용할 수 있도록 연구하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2021.10a
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• pp.673-675
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• 2021

Biometric technology is a next-generation information security technology that provides reliability and convenience. As a core technology in the post-corona era, then on-contact biometric access control system is capable of non-face-to-face and automated technology, and is active not only in Korea but also in overseas markets such as the United States, Europe, and the Middle East. There are precautions that must be taken to reflect requirements such as cooperation between companies and approval of the US Food and Drug Admin is tration in developing IoT-based smart device customized sensors and securing H/W systems.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.968-970
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• 2022

일반적으로 가정 내에서 발생하는 안전 사고의 비율은 비장애인에 비해 청각장애인이 높다. 이는 외부인에게 도움을 받을 수 없는 상황에서 청각장애인 스스로 위험상황에 대한 소리를 인지하지 못하기 때문이다[1]. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 시각적 효과 또는 진동 신호를 통해 청각장애인들에게 사고 상황 인지를 돕는 시스템을 제안한다. 현재 상용 제품의 경우는 청각장애인이 스마트기기를 소지하고 있을 때만 알림을 인지할 수 있기 때문에 긴급 상황에서 효과가 떨어질 수 있다. 따라서 제안 시스템에서는 어플리케이션 알림과 함께 건물내 전등 색상에 변화를 주는 서비스를 개발하여 스마트 기기를 소지하지 않는 상황에서도 위험상황에 대한 즉각적인 인지를 통해 위험에 대처할 수 있도록 한다. 소리를 시각화하는 것이 본 연구의 핵심 방법론이며 이를 위해 Convolutional Neural Network 모델과 라즈베리파이를 활용하였다.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.21 no.3
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• pp.298-306
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• 2016

With the advent of Internet of Things (IoT) technology that allows the communications between things and devices over the Internet, a lot of researches on the IoT services, such as smart home or healthcare, have been progressed. In the existing machine-to-machine (M2M) communications, however, since the underlying link-layer technologies, such as Bluetooth or ZigBee, do not use the Internet Protocol (IP) communication, those technologies are not suitable to provide the IoT services. Accordingly, this paper discusses how to provide the Internet services in the M2M communication, and propose an implementation of the Constrained Application Protocol (CoAP) over 6LoWPAN for providing IoT services in the BLE networks. Based on the implementation, we compared the performance between HTTP and CoAP for IoT communications. From the experimental results, we can see that the CoAP protocol gives better performance than the HTTP protocol with two times higher throughput, 21% faster transmission time, and 22% smaller amount of generated packets.

• Journal of the Korean Geosynthetics Society
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• v.23 no.2
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• pp.43-52
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• 2024

Recent abnormal climate conditions have increased the risk of slope collapses, which frequently result in significant loss of life and property due to the absence of early prediction and warning dissemination. In this paper, we develop a slope condition analysis system using IoT sensors and AI-based camera to assess the condition of slopes. To develop the system, we conducted hardware and firmware design for measurement sensors considering the ground conditions of slopes, designed AI-based image analysis algorithms, and developed prediction and warning solutions and systems. We aimed to minimize errors in sensor data through the integration of IoT sensor data and AI camera image analysis, ultimately enhancing the reliability of the data. Additionally, we evaluated the accuracy (reliability) by applying it to actual slopes. As a result, sensor measurement errors were maintained within 0.1°, and the data transmission rate exceeded 95%. Moreover, the AI-based image analysis system demonstrated nighttime partial recognition rates of over 99%, indicating excellent performance even in low-light conditions. Through this research, it is anticipated that the analysis of slope conditions and smart maintenance management in various fields of Social Overhead Capital (SOC) facilities can be applied.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2016.07a
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• pp.217-218
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• 2016

본 논문에서는 매년 증가하고 있는 청소년 허리질환의 문제를 해결하고자 가성비가 높은 스마트 방석을 개발하였다. 스마트 방석은 일반 방석에 압력센서 4개를 장착하고 앉은 사람의 자세를 모니터링하여 스마트폰과 PC를 통해 실시간 또는 통계적으로 분석해 준다. 이는 사용자로 하여금 경각심을 갖도록 유도하며 좌, 우측별 불균형한 자세를 교정하도록 하는 효과를 얻을 수 있다.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.30 no.5
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• pp.39-48
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• 2015

최근 스마트카 기술은 안전운전지원 센서 기반의 단독형 시스템에서 도로 인프라와 빅 데이터를 기반으로 ICT와 연계하여 교통흐름을 예측하고 대응할 수 있는 협력형 자율주행 서비스 개발로 발전하고 있다. 협력형 자율주행 서비스를 실현하거나, IoT 환경과 스마트카의 융합을 위해서는 스마트카에서 커넥티비티 역량이 무엇보다도 중요하게 되었으며 이를 위한 요소기술로 차량용 이더넷, V2X(Vehicle to Everything) 네트워킹, 네트워크 보안기술을 꼽을 수 있다. 본고에서는 스마트카에 적용되는 차량 내부 네트워크 및 게이트웨이, V2X 네트워킹 및 보안에 관한 최근 표준 기술동향 및 이슈를 살펴보고자 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2015.10a
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• pp.194-197
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• 2015

최근 사물인터넷(IoT)기술이 발달함에 따라 사물과 스마트폰 간의 블루투스 통신이 많아지고 있다. 이에 따라 스마트폰의 배터리 사용량이 증가하였고 또한 사물에 내장된 배터리의 사용량도 함께 증가하였다. 스마트폰의 경우 현재 상용화 중인 배터리 측정 어플리케이션을 이용하면 블루투스 통신으로 인한 배터리 소모량 측정이 가능하기 때문에 스마트폰 보다 배터리 총량이 적은 아두이노를 이용하고자 한다. 아두이노를 기반으로 하여 스마트폰과 블루투스 통신을 하였을 경우 통신 간격에 따라 아두이노의 배터리 소모 패턴을 측정하였다. 본 논문에서는 블루투스 통신 간격에 따라 배터리 소모가 어떻게 변하는지 보여주고, 비교하여 분석하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.05a
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• pp.553-554
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• 2018

최근 AI, 음성인식, 빅데이터, IoT의 발달에 의해 홈 스마트 비서에 대한 관심이 증대되고 있다. 이에 맞추어 국내외 대기업들은 청각 중심의 다양한 스마트 비서 제품을 출시하였다. 따라서 본 논문에서는 기존의 단점을 보완한 스마트-홈 비서 시스템을 제안한다. 스마트-홈 비서 시스템은 전방 상황 및 사용자의 행동을 인식할 수 있게 하는 영상 처리부, 카메라에서 획득한 정보에 따라 상황에 맞추어 Pseudo-Hologram 콘텐츠를 재생하는 영상 표출부로 구성되어 있다. Pseudo-Hologram을 활용하여 표출함으로써 사용자 UI/UX에 실감성을 더한 시각적인 스마트-홈 비서 시스템을 구현하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.11a
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• pp.193-195
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• 2020

최근 IoT 기술의 발전을 통해 스마트홈 서비스가 사용자에게 활발하게 보급이 되고 있다. 스마트홈 서비스에서 발생하는 데이터는 개인정보를 내포하고 있으므로 보안이 매우 중요한 요소이다. 그러나 매해 스마트홈 해킹 신고가 증가하고 있으며 기존 네트워크 침입탐지 시스템은 관리자 계정을 탈취 당했을 경우 대응할 방법이 미비하다. 본 논문에서는 스마트홈 환경에서 발생하는 활동 데이터를 인공지능 알고리즘의 종류 중 하나인 랜덤포레스트를 통해 학습하고 분류모델을 구현했다. 구현한 모델은 87%이상의 높은 정확도로 측정되었다. 따라서 활동 데이터를 통해 분류를 시행하므로 네트워크에 이미 침입한 사용자를 탐지하여 대응할 수 있다.