• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2010년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.16-18
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• 2010

유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 다양한 위치 기반 서비스(LBS)를 위해 객체 식별은 필수적인 기술이다. 객체 식별을 위해서 영상 분석 식별, 무선 신호(RF: Radio Frequency) 식별, MIT Cricket 시스템의 RF 신호와 초음파를 활용한 객체 식별 등의 시스템들이 제안되었다. 그 중 가장 널리 이용되는 Cricket 시스템은 RF 신호에 객체의 식별 정보를 포함시켜 초음파 신호와 동시에 송신하고, 수신단에서 RF 신호의 정보를 통해 객체를 식별하는 방식을 이용한다. 하지만 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 이용되는 단말 노드의 소형의 특성을 유지하기위해 다수의 장치 모듈을 내장하기 힘들다. 본 논문에서는 신호의 정확도가 높은 초음파를 활용하여 RF 통신모듈 없이 신호 중첩 분석으로 통해 다중 객체를 인식하기 위한 기술을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘의 가능성을 시뮬레이션을 통해 입증하였다.

• Journal of Platform Technology
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• 제11권3호
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• pp.56-67
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• 2023

최근 데이터 기반 산업계의 오랜 숙원이었던 개인정보 비식별화가 2020년 8월 데이터3법[1]이 개정되어 명시화 되었다. 4차 산업시대의 원유[2]라 불리는 데이터를 산업 분야에서 활성화할 수 있는 기틀이 되었다. 하지만, 일각에서는 비식별개인정보(personally non-identifiable information)가 정보주체의 기본권 침해를 우려하고 있는 실정이다[3]. 이에 개인정보 비식별화 자동화 도구인 Batch De-Identification Tool을 개발 연구를 수행하였다. 본 연구에서는 첫 번째로, 학습용 데이터 구축을 위해 사람 얼굴(눈, 코, 입) 및 다양한 해상도의 자동차 번호판 등을 라벨링하는 이미지 라벨링 도구를 개발하였다. 두 번째로, 객체 인식 모델을 학습하여 객체 인식 모듈을 실행함으로써 개인정보 비식별화를 수행할 수 있도록 하였다. 본 연구의 결과로 개발된 개인정보 비식별화 자동화 도구는 온라인 서비스를 통해 개인정보 침해 요소를 사전에 제거할 수 있는 가능성을 보여주었다. 이러한 결과는 데이터 기반 산업계에서 개인정보 보호와 활용의 균형을 유지하면서도 데이터의 가치를 극대화할 수 있는 가능성을 제시하고 있다

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2007년도 추계종합학술대회
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• pp.289-292
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• 2007

물체컬러식별 임베디드시스템을 프로세서 기반으로 구현하고 물체를 식별 분류하는 무인물류관리 시스템을 제한한다. 임베디드시스템 구현은 초음파 센서를 이용하여 물체의 유무와 거리를 추출하고 USB CCD 카메라로부터 이진영상을 획득한다. 영상식별 알고리듬은 입력영상에 대해 컬러 검출한 패턴을 기준패턴과 비교 식별하여 지정된 랙에 이동 저장한다. 실험결과 무인화 창고관리 로봇기능으로 실용가능성을 제시하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 추계학술발표대회
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• pp.285-288
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• 2017

비식별화 모델은 데이터 공유를 위한 모델로 원본데이터를 비식별화 변환 처리하여 개인정보를 보호함과 동시에 분석에 필요한 데이터를 외부에 제공하는 모델로 연구되어 왔다. 변환 방법으로는 삭제, 일반화, 범주화 기술 등이 주로 사용되며 변환 과정 중에는 재식별 가능성을 최소화하기 위해 k-익명성, l-다양성, t-근접성 혹은 differential privacy 등의 프라이버시 모델이 적용되고 있다. 하지만 변환된 비식별 데이터 세트는 필연적으로 원본 데이터 세트와 다른 값을 가지며 이는 결과적으로 최종 분석 결과에 영향을 주게 된다. 이를 위해 두 데이터 세트 간의 차이를 상이도(dissimilarity) 혹은 정보 손실율(information loss)이라는 지표로 측정 하고 있으며 본 지표는 비식별 데이터의 활용성을 평가 하는 데에 매우 중요한 역할을 한다. 본 연구에서는 비식별 데이터와 원본 데이터와 간의 차이를 도메인 기반의 절대적인 기준대비로 표현한 상이도 측정 방법을 제안하며, 그 유효성을 실데이터 기반의 실험을 통해 검증하였다.

• 한국국방경영분석학회지
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• 제33권1호
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• pp.93-103
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• 2007

현재 적용되고 있는 선박의 식별체계들은 대부분 사용자의 판단을 도울 수 있는 수중 음파의 주파수 분석, 분석 자료의 보관 및 데이터베이스, 그리고 비교기능 등의 사용자 인터페이스를 제공하고 있으나, 선박고유의 특성 추출부터 식별까지 전적으로 사용자의 정보인식능력에 의존하고 있다. 그러므로 이러한 식별방법들의 신뢰성은 사용자의 전문성에 크게 의존하고 있으며, 분석 장비 역시 고가의 장비를 사용하고 있다. 본 논문에서는 선박식별의 자동화로 가기위한 기초 자료를 제공할 목적으로 수중에서 들려오는 소리를 일반 PC에서 획득하여 수중 음파 특성을 도출하고 패턴인식 통하여 선박들을 클래스 별로 분류함으로써 식별 가능성을 보이고자 한다. 이를 위해 Matlab을 이용한 주변소음 제거 및 신호 처리를 통한 음파 특성을 추출하고 패턴인식을 이용하여 추출된 클래스에 대해 분류하고자 한다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.73-75
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• 2022

본 논문에서는 자율운항선박의 예측 가능한 운항 경로 상에 잠재된 비상상황을 인식하기 위하여 운항 해역의 항적 정보를 활용한 방안과 이를 기반으로 충돌 위험과 같은 비상위험을 식별하는 프레임워크를 설계하였다. 설계한 프레임워크는 크게 항적 특성 분석 모듈, 항로예측 모듈, 위험 식별 모듈로 구성된다. 항적 특성 분석 모듈에서는 자율운항선박의 운항 해역에 관한 선박들의 항적 정보를 활용하기 위하여, 대상 VTS 관제 영역 내에서 취합된 누적 선박자동식별장치(AIS) 데이터를 이용하여 선박의 항적 특성을 분석하여 데이터베이스(DB)를 생성하였다. 그리고 운항 경로 예측 모듈에서는 누적된 항적 정보와 자율운항선박의 현재 운항 정보를 기반으로 특정 시간 동안의 운항 경로를 예측하기 위한 학습 네트워크 모델을 구성하였다. 마지막으로, 위험 식별 모듈에서는 예측한 운항 경로 상에 최근접점과 최근접점 거리 정보를 이용하여 충돌 위험 가능성이 있는 충돌위험영역을 식별하였다. 설계한 프레임워크는 자율운항선박의 육상 관제소에서 원격 제어를 통해 위험상황을 인지하고 회피할 수 있는 정보를 제공할 수 있음을 실제 항적 데이터를 활용하여 그 결과를 검증하였다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제5권2호
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• pp.43-52
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• 2020

빅데이터 활용 기술의 발전으로 데이터의 저장 및 공유가 늘어나면서 그에 따른 프라이버시 침해가 일어나게 되었다. 이 문제를 해결하기 위해 비식별 기술이 도입되었지만 비식별된 데이터에 대해서도 재식별이 가능하다는 것이 여러 차례 증명되었다. 재식별 가능성이 존재하기 때문에 완전히 안전할 수 없지만 그럼에도 불구하고 충분한 비식별처리가 이루어져야 하는데, 현재 법령이나 규제는 어느 정도로 비식별 처리를 해야 하는지 정량적으로 규정하고 있지 않다. 본 논문에서는 재식별 작업을 할 때 소요되는 시간을 고려하여 적절한 비식별 기준을 제시하려고 한다. 다양한 비식별 평가 모델 중에서 k-익명성 모델에 대해 집중적으로 연구하였으며 어느 정도의 k값이 적절한 지 판단하였다. 본 연구의 결과를 일반화시킬 수 있다면 각종 법률 및 규제에서 적절한 비식별 강도를 규정하는 데 사용할 수 있을 것이다.

• 정보관리학회지
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• 제18권1호
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• pp.7-22
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• 2001

DOI는 디지털 저작물에 식별자를 부여하는 URN의 명세를 따르면서 개방적인 구조를 갖고 있기 때문에 지금까지 개발된 식별자들 중 가장 우수하다고 할 수 있다. DOI가 대상 콘텐츠에 대한 어떠한 설명적 정보를 제공하지 못하기 때문에 DOI 구성체계에서 접미부가 단순한 일련번호인지 혹은 의미를 담고 있는 식별자이어야 하는지 여부는 오랜기간 논란의 대상이 되었다. 비록 DOI 등록기관들은 기존 식별체계인 SICI, ISBN, ISMN등과 같은 국제표준을 DOI접미부 번호부여에 사용해왔다. 이는 의미전달을 위한 접미부의 구성방식에 있어 표준화된 구문형식이 존재하는지 여부와 상관없이 전통적으로 표준화된 식별자 채택의 중요성을 보여주고 있다. DOI식별자는 식별체계의 지능화에 있어 중요한 수단이 될 수 있다는 가능성을 고려해야 한다. 이를 위해 본 논문에서는 DOI식별자를 활용하여 대상 콘텥츠에 대한 주제정보를 전달할 수 있는 새로운 방식의 지능형 DOI식별체계를 전통적인 주제표현 방식중 가장 보편적인 DDC를 이용하여 개발하였다. 국내의 기존 사례로는 KERIS와 KDPC에서 사용하는 DOI 구현방식을 본 연구의 목적에 맞게 사용하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2015년도 제46회 하계학술대회
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• pp.1359-1360
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• 2015

본 논문에서는 FAST 코너점과 EMD를 이용한 다수의 이동물체 식별 알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법은 먼저 영상 내의 이동물체를 추출하기 위한 기법으로 GMM을 기반으로 배경을 모델링 하며, 모델링 된 배경에서 추출된 이동물체를 인식하기 위해 라벨링 기법을 수행한다. 그 다음 인식된 다수의 이동물체 식별을 위해 FAST 코너점과 색상 기반의 EMD 알고리즘을 융합한 다수의 이동물체 식별 방법을 제안하며, 최종적으로, 실내 환경 내에서의 실험을 통해 제안한 방법의 응용 가능성을 증명한다.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 한국IT서비스학회 2009년도 춘계학술대회
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• pp.247-250
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• 2009

본 연구는 SI 프로젝트 현장에서 시스템의 주요 이슈를 최소화하기 위한 진단 Framework를 구축하는 방안에 대해 고찰한 것이다. SI 프로젝트에서 심각한 Risk로 발전할 가능성이 있는 시스템 이슈들을 효과적으로 관리하기 위해서는, 사전에 (1) 시스템 이슈 점검을 위한 조직에서 이슈 식별을 위한 방법과 절차를 확립해야 하고, (2) 프로젝트 수행 조직의 구성원이 담당 업무 별로 이슈 식별을 할 수 있도록 역할을 설정해야 한다. 더불어 (3) 식별된 이슈들은 올바른 절차에 따라 시정 조치가 취해져야 하고, (4) 시정 조치가 합당한지에 대한 영향 분석 및 평가를 거쳐 시스템 오픈 여부를 결정할 수 있어야 한다. 뿐만 아니라 (5) 유사한 SI 프로젝트에서 발생 가능한 시스템 이슈들은 발생 원인과 해결 방법이 정리되어 시행착오를 줄일 수 있도록 진단 방법론이 지속적으로 보강되어야 한다.