최근 생체인식에 대한 관심이 증가하면서 출입 통제나 사용자 인증과 같은 보안 분야에 적용이 활발히 진행되고 있다. 특히 얼굴인식은 생체인식 기술 중 사용자 편의성과 접촉 거부감이 적어 활용성이 증대되고 있으나 타 인식기술에 비해 인식 결과의 정확성과 재시도율(Re-attempt Rate)에 취약한 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 보완하기 위해 데이터 분류 방법(Data Classification Algorithm)으로 인식 결과를 재분류(Re-Classification)하는 접근법에 대해서 제안하고자 한다. 본 실험을 위해서 대표적인 형상 기반(Appearance-based) 알고리즘인 PCA를 사용하였고, 200명(총 얼굴 영상 200장)을 대상으로 제안한 재분류 접근법을 적용한 결과 재인식의 경우 성능이 향상되었음을 확인하였다.
방화벽은 대표적인 네트워크 보안 장비로서 대부분의 네트워크 내/외부에 설치되어 패킷의 입/출입을 통제하는 시스템이다. 때문에 이에 저장된 로그 데이터를 분석하는 것은 네트워크 보안연구에 중요한 기초 자료를 제공해 줄 수 있다. 그런데 최근 기술의 발달로 인터넷망의 속도가 향상되고, 네트워크가 대형화 되면서 방화벽에서 저장하는 로그데이터들의 양도 대용량화 또는 빅데이터화 되어 가고 있다. 이러한 추세 속에서, 기존의 전통적인 RDBMS방식으로 로그데이터를 분석하는 데는 한계가 있다. 본 논문은 NoSQL 기반의 MapReduce 설계를 이용한 방화벽 로그 분석기법을 통해 NoSQL방식을 도입하는 것이 대용량 로그 데이터를 더욱 효율적으로 분석할 수 있다는 점을 발견했다. 우리는 기존의 RDBMS방식과의 데이터 처리 성능을 비교하여 NoSQL방식 데이터베이스의 우수한 성능을 입증하였고, 이를 바탕으로 제안하는 설계 기법을 평가하기 위해 3가지 공격 패턴을 선정하고 이를 집계 하여 분석을 수행하는 실험을 통해 제안하는 분석 기법의 성능 및 정확성을 입증하였다.
본 연구는 중소기업청에서 실시한 2013년 중소기업 기술보호 역량 및 수준조사를 바탕으로 중소기업의 기술유출 경험유무와 기술보호 요인을 분석하여 정부지원을 통한 기술유출방지 효과를 극대화 할 수 있는 핵심 요인을 도출하고자 한다. 중소기업 기술보호 역량 및 수준조사 대상 1,561개 기업 중 대기업 43개를 제외한 1,518개 중소기업 중 기술유출 중소기업 155개와 미유출 중소기업 1,363개 중소기업에 대해 기술보호 요인을 로지스틱 회귀분석 하였다. 기술유출 관련 요인을 분석한 결과, 출입자 통제 시스템 운영, 보안감사 실시여부, 임직원 부재 시 보안활동, 중요자료 보호대책 마련이 핵심요인으로 도출되었으며, 이들 사항에 대해 정부차원에서 집중적인 지원이 이루어진다면 기술보호 효과가 극대화 될 수 있을 것으로 사료된다.
최근 홈네트워크에서 IoT를 이용한 다양한 서비스 제공 기술이 표준화되고, 디지털 도어락도 IoT를 이용하여 편리하게 이용할 수 있게 하는 한편 보안과 안전이 보장되는 방법으로 디지털 도어락이 동작되도록 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 이러한 추세를 반영하여 Raspberry-PI와 웹 서버를 연동하여 홈네트워크를 구성하고, 여기에 Converter기능을 대신 하는 Arduino를 연결한 후, 도어락을 제어하도록 시스템을 구성하였다. 홈네트워크 이더넷은 기존의 오픈소스를 이용하여 유동 IP 주소를 사용하는 Raspberry-PI가 DNS 정보를 쉽게 유지하고 인터넷망에 접속이 가능하도록 하였고, 최종적으로 스마트폰이 인터넷으로 접속한 후 지정 주소로 들어가서 원격으로 도어락을 제어할 수 있도록 하였다. 홈네트워크와 Arduino 연결은 Raspberry-PI와 블루투스 페어링으로 1:1 연결하여 임의의 사용자 접근이 불가능하도록 하였다. 특히 키패드의 비밀번호를 사용하거나 RFID 카드를 이용해 제어하는 방법이 아닌, 스마트 폰으로 도어락 열림/닫힘이 가능하도록 한 것은 임의 사용자가 출입할 수 없도록 보안성을 높인 방법으로 판단이 되었고, 원거리 제어가 가능하도록 하여 그 유용성을 높였다.
감염 질병의 심각한 확산으로 인해 방역의 중요성이 점점 커지고 있다. 또한 방역 이슈가 없는 언택트 산업에 대한 관심도 늘어나고 있다. 본 논문에서는 등록된 사용자의 얼굴을 인식함으로써 비접촉 방식으로 출입을 통제하는 비용 효율적인 라즈베리파이 기반 도어락 시스템을 설계하고 개발한다. 우선, OpenCV의 Haar-based cascade를 사용하여 매우 단순한 특징들을 조합하여 객체를 찾고, 얼굴 인식을 진행한다. 그리고 LBPH (Local Binary Pattern Histogram)을 사용하여 이미지의 질감을 이진화하여 특징을 찾아낸다. 라즈베리파이 3B+ 보드, 초음파 센서, 카메라 모듈, 모터 등으로 언택트 도어락 하드웨어를 구현하고, 얼굴 인식 및 매칭 알고리즘을 포함한 소프트웨어를 기반으로 약 500장의 이미지 데이터를 학습시켜 실험한 결과, 최대 85.7%의 인식률을 보이며 사용자를 구분하는 성능을 검증할 수 있었다. 또한, Haar-cascade 알고리즘 성능의 광원에 대한 영향성을 파악하여 그 개선 가능성을 살펴보았다.
지능형 영상 감시 시스템은 감시카메라의 영상정보를 디지털화 하여 시스템이 스스로 사물의 위치 및 패턴을 분석하고 위험 상황이 발생할 경우 경보 및 출입 차단 시스템을 작동하여 보안담당자에게 즉각 현황을 알려 사람의 관리로 인해 발생하는 취약점을 대체, 보완 할 수 있게 해준다. 그러나 원거리 화면에서에서 작은 객체를 확대하기 위해서는 객체 위치에 따른 정확한 확대 배율과 중심좌표 이동이 이루어져야 한다. 그래서 본 논문에서는 유동적 배경에서 객체 이동에 따른 Pan, Tilt 좌표와 확대 배율을 연산하여 객체가 근거리 혹은 원거리 어디에 있듯 일정한 크기의 객체를 추적할 수 있도록 하고자 하였다. 실험결과 카메라의 정확한 PTZ 제어를 위하여 무게 중심을 검출하여 제어한 결과, 거리에 따라 최소 94%~100%의 정확한 제어가 가능하여 객체의 주요 영역을 인식 및 추적할 수 있었다.
본 논문에서는 중소형 매장에서 판매 상품 진열대를 모니터링할 수 있는 소형 카메라를 이용해 진열 상품에 대한 재고 관리 및 도난 방지 기능을 제공할 수 있는 무인 매장 관리 시스템을 제시한다. 이 시스템은 객체 인식, 실시간 통신, 보안 관리, 출입 관리, 그리고 모바일 인증을 종합적으로 통합한 서비스 솔루션이다. 제안 시스템은 소형 카메라를 통해 실시간으로 촬영되고 있는 영상을 커스텀 YOLOv5-x 모델을 활용하여 진열대의 물체를 인식하고 수량을 실시간 측정하며, 라즈베리파이를 통해 서버와의 실시간 데이터 통신을 지원한다. 또한, 데이터베이스 내 객체 수량과 객체 인식 결과를 비교하여 도난 의심 상황을 탐지하고 도난 발생 시점의 매장 영상을 제공한다. 제안된 무인 매장 솔루션은 중소형 무인 매장 운영의 효율성을 향상시키고 도난을 대응하는데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
최근 NFC 기술을 탑재한 스마트 기기를 이용하여 모바일 지급결제, 출입통제, 스마트 포스터와 같이 정보 제공 또는 광고에 관련된 응용 서비스가 제공되고 있다. 이에 따라 NFC 기술과 더불어 스마트 기기 시장은 더욱더 성장할 것으로 전망된다. 특히, 모바일 지급결제 서비스가 국내 외에서 더 활성화될 것으로 예상되고 있으며, 2012년 3월에는 모바일 지급결제를 위한 표준인 KS X 6928이 제정되었다. 모바일 지급결제 시스템은 사용자에게 편의성을 제공하지만 거래 정보를 전송하는 과정에서 데이터가 노출되는 등 다양한 보안 위협이 발생할 수 있기 때문에 인가되지 않은 제 3자에게 전송되는 데이터가 노출되지 않도록 암호화를 수행하는 것이 반드시 요구된다. 따라서 본 논문에서는 KS X 6928의 대면 거래와 비대면 거래에서 데이터를 암호화하는데 사용하는 세션키 생성 방식의 문제점을 분석하고 안전성을 향상시킬 수 있는 안전한 모바일 지급결제 시스템을 제안한다.
주변 환경을 감시하도록 구축된 센서 네트워크는 다양한 감지 작업을 수행하는 센서들로 구성되어 있으며 다양한 분야에서 적용되고 있다. 센서 네트워크는 가정 자동화, 화재감지 및 보안 분야 등기 다양한 응용분야에서 광범위하게 사용되고 있으며, 적절한 기능을 가지는 센서의 개발과 적합한 응용을 위한 네트워크 구축이 활발하게 추진되고 있다. 본 논문에서는 작업자의 안전을 위협하는 요소가 많은 작업현장에 센서 네트워크를 구축하여 각종 설비 현황을 모니터링 하도록 시스템을 설계하고 구현한다. 작업환경을 모니터링 하는 센서는 온도, 습도 데이터를 수집하여 싱크 노드에게 전송하고, 싱크노드와 연결된 서버는 데이터를 수집하여 사용자 인터페이스를 통해 작업자에게 제공한다. 또한, 작업현장에서 발생하는 디지털 데이터는 작업의 효율성을 높일 수 있도록 센서네트워크를 경유하여 전달된다. 제안하는 센서 네트워크는 음식물 폐기업체에 적용되어 음식 폐기물의 온도와 습도를 모니터링하고 업체에 출입하는 트럭의 중량 정보를 전송하여 작업의 편의성을 증대한다.
현대사회는 보안과 안전이 중요해지면서 감시카메라들이 여러 곳에 설치되어 있다. 하지만 감시영상을 보고 상황을 파악하는 것은 여전히 사람의 몫으로 인력과 시간이 소모된다. 그래서 자동으로 감시영상을 분석하여 주요 사건 중심으로 요약해 주는 연구의 필요성이 커지고 있다. 본 논문에서는 감시영상에서 존재하는 다수의 사람을 추적하고, 추적을 통해 얻은 정보를 이용하여 감시영상을 요약하는 방법을 제안한다. 제안하는 감시영상 요약 시스템은 조명보정을 적용하여 배경제거한 후 다수의 사람을 추출하고, 추출된 사람의 추적 정보를 상태 데이터베이스에 저장한다. 추적을 통해 얻은 정보로 추적 대상들의 추적 경로, 움직임 상태, 지체시간, 카메라 안으로의 출입시간 등을 사용한다. 또 사람의 움직임에 따라 6 가지(Enter, Stay, Slow, Normal, Fast and Exit)로 움직임 상태를 분류하였고, 움직임 상태를 시간별, 공간별로 요약 그래프로 나타내 추적대상의 움직임 상태를 빠르게 파악할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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