• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
• /
• v.22 no.1
• /
• pp.63-68
• /
• 2018

Recently, safety accidents that occur in laboratories have occurred in various forms, so that a system that can reduce safety accidents in laboratories is required. The existing system identifies the danger situation according to the change of the temperature and the humidity, but the type of the danger situation is not known and the operation of the device is manually performed. Therefore, in this paper, we propose a system that identifies the danger situation of a reagent cabinet using multiple sensors and automatically operates the device. The internal environment of the reagent cabinet is measured in real time through the sensors and the sensor data is used to identify the danger situation. Also, when a danger situation is identified, the appropriate device is selected and operated automatically. In this way, identification of the danger situation of the reagent cabinet and automatic operation of the device will reduce the safety accidents occurring in the reagent cabinet.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
• /
• 2022.06a
• /
• pp.133-134
• /
• 2022

본 논문에서는 자율운항선박의 육상 관제 및 원격제어를 위해, 자율운항선박의 비상상황인식 기술 개발에 대한 기초연구를 수행한다. 자율운항선박 주변의 타선들의 이동 경로를 예측하고 이에 따라 자선의 이동경로와 비교하여, 충돌위험 영역을 식별함으로써 비상상황 인식이 가능하도록 한다. 먼저, 타선의 이동경로 예측을 위해서는 선박자동식별시스템 AIS 정보를 바탕으로, 해당 해역에서의 통항패턴을 분석하고 이를 기반으로 타선의 특정 시간 동안의 이동 경로를 예측한다. 예측된 타선의 이동경로와 함께 자선의 이동경로를 비교 분석함으로, 최근 접점 및 최근접점 거리 정보 기반의 충돌위험영역을 식별한다. 식별된 충돌위험영역의 위험도에 따라 육상 관제센터에서는 원격 제어를 통한 위험상황 회피가 가능하도록 활용할 수 있다. 제안된 방법은 AIS에서 얻어지는 실제 항적 데이터를 이용하여 초기 결과를 검증하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
• /
• 2022.11a
• /
• pp.73-75
• /
• 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.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
• /
• 2023.05a
• /
• pp.188-189
• /
• 2023

IMO가 정의하고 있는 자율운항선박의 자율도는 4단계로 구분되며, 완전 무인선박인 4단계를 제외한 나머지 단계에서는 자율운항선박에 대한 육상의 원격제어가 가능하도록 해야한다. 본 연구에서는 자율운항선박 기술개발사업을 통해 진행 중인 자율운항선박의 육상원격제어를 위한 비상상황인식 기술 개발에 대해 소개한다. 육상의 원격제어가 수행되어야 하는 비상상황에 대한 식별을 위해, 항적 정보를 이용한 타선 항로예측 기반의 충돌위험영역식별을 수행한다. 또한, 타선의 항적정보를 데이터베이스화하여 자율운항선박 운항 영역에 존재하는 현재의 선박에 대한 이상학적 식별을 수행한다. 제안된 기술은 울산 성능실증센터 및 자율운항선박 해상테스트베드 시험선에서의 기능 및 성능 검증을 위해 준비중이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2016.10a
• /
• pp.297-300
• /
• 2016

최근 빅데이터 산업이 발전하고 있는 상황에서 빅데이터 산업에 활용되는 개인정보의 보호에 관한 문제가 대두하고 있다. 빅데이터 산업에서 개인정보를 활용하기 위해서는 비식별화 조치를 해야 한다. 하지만 비식별화는 비식별화 평가 모델 자체의 취약성과 더불어 비식별화된 개인정보를 재식별화 하는 위험성도 존재한다. 본 논문은 적정성 평가 모델, 비식별화 조치 기술, 재식별에 관한 위험성을 연구하고 각 위험성에 대한 대응 방안을 통해 재식별화의 문제를 해결하여 빅데이터 산업에서 비식별화된 개인정보가 안전히 쓰일 수 있도록 해야 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
• /
• 2012.06a
• /
• pp.496-498
• /
• 2012

선박이 운항중 타선과의 충돌상황을 효과적으로 신속하게 파악하는 데 도움을 줌으로써 선박 충돌사고를 방지하기 위한 선박충돌위험도 식별시스템을 개발하였다. 지난 연구에서는, 고안된 시스템의 성능을 검증하기 위해 부산항에서 일어난 제품운반선과 화물선간의 충돌사고의 실제 AIS 데이터를 이용한 재생시뮬레이션을 수행한 바 있다. 본 논문에서는 선박충돌위험도 식별 시스템의 테스트베드를 구축하였고, 실제 해상에서 AIS 신호를 이용하여 성능을 검증해 보고자 하였다. 이를 위해, 군산항과 인천항의 연안여객선에 테스트베드를 장착하고, 실제 운항중 AIS 정보를 이용하여, 실시간으로 선박충돌위험도 식별시스템의 온보드 시험을 수행하였다. 본 논문에서는 선박충돌위험도 식별 시스템의 테스트베드의 특징과, 실제 해상에서 수행된 온보드 시험 결과에 대해 소개하였다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
• /
• v.21 no.1
• /
• pp.193-198
• /
• 2017

Recently, as interest in health increases, various wearable devices such as smart watch and smart band which can measure user's biometric information are being studied. Conventional wearable devices service the measured biometric information in a form that provides simple monitoring, disease prevention, and exercise amount. However, the user is Lack to deal with the dangerous situation. In this paper, we propose a hazard notification system to address these problems. The biometric information measured by the acceleration sensor and the heart rate sensor is transmitted to the application through the Arduino in real time. It identifies the risk situation through sensor priority measurement and risk situation identification algorithm. If a dangerous situation occurs, a notification message is sent to the guardian indicating the current location of the user. Therefore, it can be expected that if a dangerous situation occurs to a user who needs protection, he can respond promptly.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
• /
• 2018.10a
• /
• pp.309-310
• /
• 2018

Recently, the systems for managing the labs provide services that can be managed in real time by using various sensors based on IoT. The system collects sensor data and transmits it to the server, identifies the dangerous situation, and sends operation commands to the devices. These systems have a centralized structure that slows data processing when managing multiple laboratories. To solve this problem, this paper proposes a system that manages laboratories in distributed processing environment to identify and manage risk situations. The sensor module is used to control the laboratory and to automatically identify and respond to the dangerous situation.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
• /
• 2016.10a
• /
• pp.792-793
• /
• 2016

Recent studies on a fusion of health care system and the information and communication technology of wearable is being developed Anytime and anywhere without being constrained to measure the biological information of the user. However existing wearable monitors the measured biological information. If the user is hard to deal with for the event of dangerous situations. In this paper, it proposes a system that identifies the status of a user to correct the problem it utilizes sensors and algorithms to measure the biological information. This enables the user will be able to respond quickly to dangerous situations. In the event of a dangerous situation, such as falling or stumbling sends an emergency alert to a designated guardian.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
• /
• v.30 no.4
• /
• pp.719-734
• /
• 2020

This paper proposes a new measurement scheme for estimating the processing level according to risk when performing de-identification in the use of personal information by practitioners in the organization in line with the recently revised Data 3 Act. Our proposed methods considered the surrounding circumstances surrounding the data, not just the data, for risk measurement, and divided the data situation into three categories more systematically so that it can be applied in all areas in a general-purpose environment, the data utilization environment, and the data (self) so that it can be calculated quantitatively based on each context risk according to the presented classification. The proposed method is designed to calculate the risk of existing de-identifiable information in a quantitative manner so that personal information controller in general organizations can use it in practice, not just in the qualitative judgment of experts.