• Information and Communications Magazine
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• v.34 no.3
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• pp.65-73
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• 2017

사물인터넷 기술이 발전하면서, 데이터 및 소프트웨어 보안에 대한 이슈가 발생하고 있다. 사물인터넷은 다수의 이기종 디바이스와 플랫폼을 포함하는 환경으로 다양한 공격기술을 시도할 수 있으며, 이러한 공격기술은 급속도로 변화하고 있다. 반면에 보안기술은 이러한 공격기술의 발전속도를 따라가지 못하고 있으며, 특히 개인정보유출의 문제는 아주 큰 이슈가 되었다. 급격하게 발전하는 공격에 대응하기 위해서는 지능형 알고리즘을 이용한 보안기술을 마련할 필요가 있다. 본고에서는 딥러닝 기반의 보안기술 및 사물인터넷 기술 동향을 살펴보고, 이를 토대로 사물인터넷 환경에서 딥러닝 기반의 보안 기술을 적용하기 위한 연구 방안을 제시한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.07a
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• pp.269-270
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• 2022

빅데이터, 인공지능, 로봇공학, 사물인터넷 등 다양한 정보통신 기술의 융합으로 이루어지는 제4차 산업혁명이 부각과 함께 발생하는 데이터를 안전하게 관리 및 보관하면서 사용할 수 있는 클라우드 플랫폼에 대한 중요성도 같이 증가하고 있다. 그에 따라 신규로 클라우드 플랫폼을 구축하는 곳도 있지만, 기존 인프라를 유지하면서 신규 인프라를 추가하는 형태로 클라우드 플랫폼을 구축하는 경우도 많다. 클라우드 플랫폼을 신규 또는 추가 구축하는 경우 고려해야 할 사항을 인프라 리소스 측면과 클라우드 플랫폼 측면에서 살펴보고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.05a
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• pp.268-270
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• 2023

기존 Web2.0 시대의 플랫폼 기업은 서비스를 통해 생성된 개인 데이터로 다양한 비즈니스를 창출해왔다. 하지만 데이터 제공자인 개인은 해당 수익에서 제외되는 모순된 상황에 놓였다. 이에 개인이 자신의 데이터를 적극 관리·통제하면서 능동적으로 활용할 수 있는 개념인 마이데이터(MyData)가 등장했다. 국내에서는 '20.8월 데이터3법(개인정보보호법, 신용정보법, 정보통신망법)이 통과되면서 신용정보법에 근거해 금융 분야 마이데이터 서비스가 활성화되기 시작했다. 그러나 현존하는 마이데이터 플랫폼은 중앙화된 시스템으로 본래 취지와 다르게 개인의 데이터 소유권과 통제권을 보장하기에 부족하다. 이에 본 논문에서는 기존 마이데이터 플랫폼의 한계점을 분석하고, Web3.0 등 변화하는 환경에서 개인의 데이터 주권을 보장하고, 데이터 가치를 공정하게 분배받을 수 있는 DID 플랫폼 기반의 마이데이터 서비스 모델을 제안한다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.21 no.3
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• pp.43-50
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• 2021

Recently, researches and projects of companies based on artificial intelligence have been actively carried out. Various services and systems are being grafted with artificial intelligence technology. They become more intelligent. Accordingly, interest in deep learning, one of the techniques of artificial intelligence, and people who want to learn it have increased. In order to learn deep learning, deep learning theory with a lot of knowledge such as computer programming and mathematics is required. That is a high barrier to entry to beginners. Therefore, in this study, we designed and implemented a web-based deep learning platform called DeepBlock, which enables beginners to implement basic models of deep learning such as DNN and CNN without considering programming and mathematics. The proposed DeepBlock can be used for the education of students or beginners interested in deep learning.

• Proceedings of the Korea Technology Innovation Society Conference
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• 2017.11a
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• pp.1305-1319
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• 2017

정보통신(ICT)혁명에 이어 사람이 기존에 수행하던 일을 사람의 도움 없이 자동화시킬 수 있는 기술들이 4차 산업혁명의 핵심 기술로 등장하고 있다. 4차 산업혁명이 현재 산업의 지형도와 경제 사회 패러다임의 변화를 촉진하고 있는 것은 주지의 사실이며, 이에 따라 4차 산업혁명에 주요 추동력(driving force)을 제공하고 있는 핵심 플랫폼 기술 5개(인공지능, 빅데이터, 사물인터넷, 클라우드 컴퓨팅, 3D 프린팅)를 선별하여 글로벌 연구동향과 한국의 연구 수준을 파악하였다. 5개 기술에 대해 Elsevier사의 SCOPUS DB를 기반으로 최근 5년 간의 학술연구논문의 출판 현황을 분석하는 한편, 한국연구재단에서 지원된 과제 현황을 조사하였다. 이를 바탕으로 5개 기술별로 국제적 연구 수준과 주요 리딩 연구기관을 파악하였으며, 4차 산업혁명에 대응하는 연구개발의 정책적 시사점을 도출하고자 하였다. 5개 기술에 대해 미국과 중국이 선도하고 있으며, 영국, 독일, 프랑스, 이탈리아 등의 유럽 국가와 일본, 인도, 한국 등이 추격 그룹을 형성하고 있었다. 한국은 HW 대비 SW분야의 연구 경쟁력이 상대적으로 취약하였으며, 전반적으로 연구 수준의 질적 향상이 필요함을 확인하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.210-215
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• 2022

최근 전 세계적으로 불안감, 우울증 등을 비롯한 정신 건강 관리에 어려움을 겪고 있다. 특히 COVID-19 팬데믹 사태로 인해 경제적, 사회적으로 고립되는 시간이 길어지면서 정신 건강이 악화되고 있다. 한국의 경우도 심리상담을 받는 비율이 증가하는 등 정신 건강 관리의 수요가 높아지고 있다. 정신 건강 관리를 위한 여러 진입 장벽들을 극복하기 위해 개발된 비대면 심리상담들이 인기를 얻고 있다. 특히, 인공지능 기술과 정신 건강 관리를 결합하려는 시도가 많아지고 있으며, 미국, 중국 등 해외에서는 이미 워봇(Woebot), 유퍼(Youper) 같은 심리상담 챗봇이 상용화되어 서비스 중이다. 그러나 한국에서의 심리상담 챗봇은 아직까지 해외만큼 상용화 단계에 이르지 못했다. 또한, 이러한 챗봇을 구축하기 위한 데이터셋 연구가 부족한 실정이다. 본 논문에서는 익명 심리 플랫폼을 통하여, 심리전문가가 비식별화한 고민과 해당 고민에 대한 전문가 답변을 활용하여 구축한 MICA를 소개한다. 또한, 본 데이터셋을 활용해 딥러닝 기반의 언어 모델을 학습하고 정량적, 정성적 성능 평가를 통해 챗봇의 가능성을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.1012-1013
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• 2023

본 논문의 사회적 취약지구를 위한 전용 화재감지 AI'sTory 플랫폼은 달동네와 판자촌과 같이 소외계층이 집약된 곳이라면 노후된 기기와 전선들이 많을 것이고 그렇다면 전기적 요인으로 인한 화재가 발생할 것이라는 가설에서부터 시작한다. 피해의 최소화를 위해 고안한 사회적 취약지구를 위한 전용 화재감지 AI'sTory 는 스파크를 감지하고, 전선 주위의 발열량을 모니터링하며, 화재를 감지한 즉시 소방서로 연락을 취하는 인공지능 시스템이다. 더 나아가 센서로부터 데이터를 받아 매일 온·습도, 전력 접촉부의 온도, 계절 등 여러 환경을 고려해 화재가 발생할 확률을 계산한다. 또한 화재가 발생하지 않아도 매일 화재 발생 위험률을 제공한다. 이 정보를 제공하기 위해 사회적 취약지구를 위한 전용 화재감지 AI'sTory 는 하드웨어와 소프트웨어, 인공지능으로 구성하였다.

• Journal of Platform Technology
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• v.11 no.1
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• pp.38-51
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• 2023

We propose an intelligent interface algorithm using hand gesture recognition information based on artificial intelligence. This method is functionally an interface that recognizes various motions quickly and intelligently by using MediaPipe and artificial intelligence techniques such as KNN, LSTM, and CNN to track and recognize user hand gestures. To evaluate the performance of the proposed algorithm, it is applied to a self-made 2D top-view racing game and robot control. As a result of applying the algorithm, it was possible to control various movements of the virtual object in the game in detail and robustly. And the result of applying the algorithm to the robot control in the real world, it was possible to control movement, stop, left turn, and right turn. In addition, by controlling the main character of the game and the robot in the real world at the same time, the optimized motion was implemented as an intelligent interface for controlling the coexistence space of virtual and real world. The proposed algorithm enables sophisticated control according to natural and intuitive characteristics using the body and fine movement recognition of fingers, and has the advantage of being skilled in a short period of time, so it can be used as basic data for developing intelligent user interfaces.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2022.05a
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• pp.498-500
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• 2022

CCTV protects people and assets safely by identifying dangerous situations and responding promptly. However, it is difficult to continuously monitor the increasing number of CCTV images. For this reason, there is a need for a device that continuously monitors CCTV images and notifies when abnormal behavior occurs. Recently, many studies using artificial intelligence models for image data analysis have been conducted. This study simultaneously learns spatial and temporal characteristic information between image data to classify various abnormal behaviors that can be observed in CCTV images. As an artificial intelligence model used for learning, we propose a multi-classification deep learning model that combines an end-to-end 3D convolutional neural network(CNN) and ResNet.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.475-478
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• 2023

컴퓨터 단층촬영(CT)을 활용한 골격근 단면적은 근감소증과 관련된 기능을 평가하는 데 사용된다. 일반적인 근감소증 연구는 요추 3번의 골격근량을 주로 보지만 암 또는 폐절제술과의 상관관계를 예측하기 위한 다양한 연구에서는 흉추 4번, 7번, 8번, 10번, 12번 다양한 수준의 골격근량으로 연구를 진행하고 있음을 알 수 있다. 본 논문에서는 흉부와 복부 CT 영상에서 근감소증 진단을 위해서 흉추와 요추의 영역별 슬라이스를 검출하기 위해서 CNN 구조의 EfficientNetV2를 전이학습하여 인공지능 모듈을 개발하였다. 인공지능 모듈은 전체 흉부 및 복부 CT 영상에서 Cervical, T1, T2, T3, T4, T5, T6, T7, T8, T9, T10, T11, T12, L1, L2, L3, L4, L5, Sacral 총 19 클래스를 검출하도록 하였다. Test 데이터셋을 사용하여 Confusion Matrix와 Grad-CAM으로 모델의 정확도를 시각화하여 보였으며 검증으로 인공지능 모듈의 정확성을 측정하였다. 끝으로 우리가 개발한 다기관 공동연구 지원플랫폼에 적용하여 시각화된 결과를 보였다.