• 한국항행학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.333-338
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• 2019

위성통신은 이동통신처럼 많은 사람이 사용하지는 않으나 군사용, 재난용, 원격 교육용 및 의료용, 도서 지역, 인프라 취약지역에서의 인터넷 제공 등 공공성, 통신서비스를 위하여 꼭 필요한 기술이다. 하지만 대부분의 통신 모뎀은 네트워크 통신을 할 때 IP주소가 매번 바뀌는 유동 IP로 할당받아 서버와의 양방향 통신에서의 문제점이 발생한다. 본 논문에서는 단말 장치의 제어기로 라즈베리 파이를 사용하여 위성 모뎀과 PPP 프로토콜을 통한 네트워크 통신을 하였으며 유동 IP를 갖는 모뎀에 대한 문제점을 해결하기 위하여 위성 모뎀의 문자 메시지 기능을 이용하였다. 이를 통하여 Thuraya 정지궤도 위성을 이용한 양방향 데이터 링크를 구현하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권10호
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• pp.101-108
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• 2021

본 논문에서는 Shin이 제안한 TMIS를 위한 동적 ID 기반의 강력한 사용자 인증기법을 분석하고, Shin의 인증 기법이 스마트카드 분실 공격에 취약하여, 공격자가 사용자의 ID를 획득할 수 있고, 이로 인하여 사용자 가장 공격 등이 가능함을 보인다. 2019년에 Shin이 제안한 인증 기법은 ECC를 사용하여 강력한 난수 생성을 시도함으로써, 난수 ri를 모르면 ECC 알고리즘의 난이도에 의하여 난수 r'i를 계산해낼 수 없어서, 스마트카드를 분실하여도 안전하다고 주장하였다. 그러나 본 논문에서 Shin의 인증 기법을 분석한 결과, 전송 메시지와 스마트카드를 사용하면 난수 r'i를 쉽게 계산할 수 있고, 이로 인하여 공격자는 세션키 생성도 가능하였다. 또한 Shin의 인증 기법은 안전성 분석에 대한 취약점뿐만 아니라, 서버의 ID인 SID를 사용자들에게 전달하는 방식의 부재, 사용 시마다 약간씩 다른 템플릿을 가지는 생체정보의 특성을 고려하지 않은 점 등 다수의 설계상의 오류들이 존재하였고, 서버에서 사용자의 ID를 계산해내는 시간 복잡도가 다른 인증 기법들에 비하여 상당히 큰 오버헤드를 가진 것으로 분석되었다.

• 융합정보논문지
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• 제11권10호
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• pp.45-52
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• 2021

본 논문에서는 U-Net 기반의 semantic segmentation 방법에서 정확도를 개선하기 위한 Atrous Residual U-Net (AR-UNet)을 제안하였다. U-Net은 의료 영상 분석, 자율주행 자동차, 원격 감지 영상 등의 분야에서 주로 사용된다. 기존 U-Net은 인코더 부분에서 컨볼루션 계층 수가 적어 추출되는 특징이 부족하다. 추출된 특징은 객체의 범주를 분류하는 데 필수적이며, 부족할 경우 분할 정확도를 저하시키는 문제를 초래한다. 따라서 이 문제를 개선하기 위해 인코더에 residual learning과 ASPP를 활용한 AR-UNet을 제안하였다. Residual learning은 특징 추출 능력을 개선하고, 연속적인 컨볼루션으로 발생하는 특징 손실과 기울기 소실 문제 방지에 효과적이다. 또한 ASPP는 특징맵의 해상도를 줄이지 않고 추가적인 특징 추출이 가능하다. 실험은 Cityscapes 데이터셋으로 AR-UNet의 효과를 검증하였다. 실험 결과는 AR-UNet이 기존 U-Net과 비교하여 향상된 분할 결과를 보였다. 이를 통해 AR-UNet은 정확도가 중요한 여러 응용 분야의 발전에 기여할 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권12호
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• pp.195-200
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• 2021

선원은 해운물류에 중요한 역할을 담당한다. 하지만 선원직은 상당기간동안 선박에 승선해야하며 고립되어 근무를 하기 때문에 정신질환에 상대적으로 취약하다. 특히, COVID-19로 인한 팬데믹 상황에서 세계 곳곳의 항만 폐쇄로 선원교대가 지연되고 있어 선원들에게 정신적인 부담이 가중되고 있다. 이러한 선원들의 정신적인 문제는 인명 및 선박의 대형 사고로 이어질 수 있기 때문에 선원들의 정신건강관리가 중요하다. 본 논문은 설문조사를 통하여 선원들의 정신건강관리에 대한 필요성을 확인하고 현재 운영되고 있는 정신건강관리 프로그램과 교육과정에 대한 문제점을 식별하였다. 또한 식별된 문제점에 대하여 VR기술 기반의 개선방안을 제시하여 선원들이 적기에 정신질환에 대한 상담치료를 받을 수 있도록 도우며 민감한 개인정보 노출을 방지하여 선원들의 정신적인 부담을 줄일 수 있도록 제안하였다. 이를 통하여 안전한 선원근무 환경을 구축하여 원활한 물류산업 발전에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.153-159
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• 2019

호흡은 환자의 상태를 판단하는 중요한 생체 신호 중 하나이다. 특히 진정 마취 시 환자의 무호흡 및 저호흡은 지속적인 모니터링 없이는 탐지하기가 어렵기 때문에 환자의 호흡 상태를 정확하고 간편하게 판단할 수 있는 지속적인 호흡 모니터링 방법이 필요하다. 현재 호흡 상태의 모니터링을 위한 다양한 장치들이 사용되고 있으나 임상 사용단계에서 응답 시간이 느릴 뿐 아니라 사용에 불편한 단점을 안고 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하고자 PVDF(polyvinylidene fluoride) 필름을 이용한 부착형 센서와 회로를 설계하고 제작하였으며, 진정 마취 시 호흡 신호를 감지하여 이상 호흡 징후를 조기에 발견할 수 있는 알고리즘을 포함하는 모니터링 시스템을 개발하였다. 본 연구의 결과는 진정 마취 시 뿐만 아니라 수면 관련 호흡 상태의 원격진료를 통한 다양한 의료산업 분야에 적용될 수 있을 것이다.

• 문화기술의 융합
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• 제8권4호
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• pp.339-345
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• 2022

심혈관 질환은 전 세계적으로 주요 사망원인들 중 하나이다. 본 연구는 보다 우수한 심혈관질환 판별 모델을 생성하기 위한 방법에 대한 연구로써, 3가지 변수 선택법과 7가지 머신러닝 알고리즘을 바탕으로 사회인구학적 변수들을 이용하여 고혈압과 이상지질혈증 판별모델들을 생성하고, 생성된 모델들의 성능을 비교 평가한다. 본 연구의 결과에서는 두 가지 질병 모두에서, 전체변수 및 correlation-based feature subset selection 메소드 기반 모델들에서는 naive Bayes 모델이 다른 머신러닝을 이용한 모델들보다 다소 우수한 판별 성능이 있는 것으로 나타났고, wrapper 메소드 기반 변수 선택법에서는 logistic regression 모델이 다른 모든 모델보다 성능이 다소 우수한 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 원격의료 및 대중보건 분야에서 향후 한국인의 심혈관질환 판별 및 예측 모델 생성을 위한 참고자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 정보보호학회논문지
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• 제32권3호
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• pp.555-564
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• 2022

최근 사이버 공격은 지능적이고 고도화된 악성코드를 활용한 해킹 기법을 활용하여 재택근무 및 원격의료, 자동산업설비를 공격하고 있어서 피해 규모가 커지고 있다. 안티바이러스와 같은 전통적인 정보보호체계는 시그니처 패턴 기반의 알려진 악성 URL을 탐지하는 방식이어서 알려지지 않은 악성 URL을 탐지할 수 없다. 그리고 종래의 정적 분석 기반의 악성 URL 분석 방식은 동적 로드와 암호화 공격에 취약하다. 본 연구에서는 악성 URL 데이터를 동적으로 학습하여 효율적으로 악성 URL 탐지하는 기법을 제안한다. 제안한 탐지 기법에서는 머신러닝 기반의 특징 선택 알고리즘을 사용해 악성 코드를 분류했고, 가중 유클리드 거리(Weighted Euclidean Distance, WED)를 활용하여 사전처리를 진행한 후 난독화 요소를 제거하여 정확도를 개선한다. 실험 결과에 따르면 본 연구에서 제안한 머신러닝 기반 악성 URL 탐지 기법은 종래의 방법 대비 2.82% 향상된 89.17%의 정확도를 보인다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권2호
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• pp.101-106
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• 2022

최근 가상 휴먼은 국방, 의료, 산업, 유통, 문화, 엔터테인먼트 등 다양한 서비스 분야에서 교육, 훈련 정보 가이드, 홍보 전시 등 널리 활용되고 있다. 또한, 가상 휴먼을 통해 원격지에 접속한 사용자와 상호작용하기 위한 메타버스 서비스가 급속히 확대 적용될 것으로 전망하고 있다. 메타버스 환경 안에서 가상 휴먼(혹은 아바타)을 이용한 상호작용은 참여자가 현실 세계의 실제 친구와 대화하는 것처럼 자연스럽게 소통하는 방식으로 운용이 되고, 이를 위해서는 사용자의 음성, 동작, 감정 등 다양한 입력을 기반으로 반응하는 가상 휴먼 상호작용 매핑 관계를 제작하여야 한다. 또한, 현실 세계의 변화에 동작하는 가상 휴먼의 경우 현실의 환경에 기반한 상호작용 동작이 되도록 지원하여야 한다. 하지만, 기존 가상 휴먼 상호작용 방법은 미리 정해진 반응형 패턴을 제작하기 위해 수작업으로 동작 결과를 프로그래밍하여 구현되었다. 이러한 방법은 개발 기간이 상대적으로 많이 소요되고, 상호작용 수정이 쉽게 변경하지 못하는 단점이 있다. 또한, 실제 주변 환경의 영향에 의해 반응적으로 동작하는 상호작용을 지원하기가 어렵다고 할 수 있다. 본 논문에서는 가상 휴먼의 직관적인 상호작용을 위해 음성, 동작, 감정 등 사용자의 멀티모달 입력과 주변 환경에 대한 반응하는 가상 휴먼 제작 방법을 제시한다. 이를 위한 가상 휴먼 상호작용 저작도구를 통해 쉽고 빠르게 사용자와 반응하는 가상 휴먼의 표현을 생성하고, 가상 휴먼이 자동 적응 기반으로 사용자 입력 및 주변 환경에 변화에 동작할 수 있도록 하였다.

• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
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• 한국벤처창업학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.95-104
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• 2022

근래 지구온난화에 따른 자연재해의 증가와 장기 코로나19의 전염으로 사회적 비대면 필요성이 증대되면서 온라인을 통한 건강관리 및 의료 진단·처방 등 디지털 헬스케어의 필요성이 증대되고 있다. 디지털 헬스케어로 기존 병원 진료의 온라인 원격 진료/처방이 지속 증가하고 있을 뿐만 아니라 관련 빅데이터를 모아 개인 건강과 질병 상태 정보를 취합하여 건강 관리 및 치료를 하는 디지털 치료제 개발이 급속 진행되고 있으며 관련 벤처 창업도 활발히 진행되고 있다. 이러한 디지털 헬스케어, 디지털 치료제 산업의 활성화는 각 개인의 신체 상태를 상시 측정하고 이 정보를 관련 시스템과 연동 할 수 있는 웨어러블 디바이스, 특히 스마트워치의 보급 증대에 힘입은 바가 크다. 본 연구에서는 스마트워치의 기술혁신이 디지털 헬스케어의 수용성에 어떻게 영향을 미치는지 확장된 통합기술수용모델을 적용하여 분석하고, 혁신 사례로 스마트워치를 활용한 디지털 수면 치료제 벤처 개발 현황을 제시하였다. 본 연구를 통해 확인한 결과는 다음과 같다. 첫째 디지털 헬스케어 스마트워치의 개인혁신성, 효용가치, 사용편의 등 ICT 변인들에 대한 기술발전의 매개 영향은 유의한 것으로 나타났다. 둘째 ICT 변인들과 기술발전 매개변수는 디지털 헬스케에 스마트워치 수용의도에 대부분 정(+)의 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 단 기술발전은 개인혁신성에는 크게 매개하지 않는 것으로 나타났다. 이러한 혁신기술의 디지털 헬스케어 스마트워치 수용의도 영향 평가 결과는 스마트워치 각종 서비스 상품기획과 마케팅에 유효하게 참조 할 수 있을 것으로 보이며 추후 세분화 연구를 통하여 더욱 소비자 특화된 제품과 서비스를 창출하는데 기여 할 수 있을 것으로 사료 된다.

• 대한간호학회지
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• 제53권1호
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• pp.69-86
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• 2023

Purpose: This study aimed to evaluate the effects of digital health interventions on the psychotic symptoms among people with severe mental illness in the community. Methods: A systematic review and meta-analysis were conducted in accordance with the Cochrane Intervention Research Systematic Review Manual and PRISMA. A literature search was conducted of published randomized controlled trials (RCTs) for digital health interventions from January 2022 to April 2022. RevMan software 5.3 was used for quality assessment and meta-analysis. Results: A total 14 studies out of 9,864 studies were included in the review, and 13 were included in meta-analysis. The overall effect size of digital health interventions on psychotic symptoms was - 0.21 (95% CI = - 0.32 to - 0.10). Sub-analysis showed that the reduction of the psychotic symptoms was effective in the schizophrenia spectrum group (SMD = - 0.22; 95% CI = - 0.36 to - 0.09), web (SMD = - 0.41; 95% CI = - 0.82 to 0.01), virtual reality (SMD = - 0.33; 95% CI = - 0.56 to - 0.10), mobile (SMD = - 0.15; 95% CI = - 0.28 to - 0.03), intervention period of less than 3 months (SMD = - 0.23; 95% CI = - 0.35 to - 0.11), and non-treatment group (SMD = - 0.23; 95% CI = - 0.36 to - 0.11). Conclusion: These findings suggest that digital health interventions alleviate psychotic symptoms in patients with severe mental illnesses. However, well-designed digital health studies should be conducted in the future.