• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 추계학술발표대회
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• pp.476-478
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• 2014

시간과 장소에 구애받지 않고 인터넷을 이용할 수 있는 환경이 보편화됨에 따라 BYOD 환경이 도입되면서 외부에서도 개인 단말기기를 통해 업무를 처리하는 모습을 어렵지 않게 볼 수 있다. 이처럼 BYOD는 점차 기업 문화의 한 트렌드로 받아들여지고 있다. 반면에, 그에 따른 보안 위협에 대해서는 신중하게 접근해야 한다. 기존에는 기업 내부 기밀 정보의 외부 유출이 엄격히 관리되었으나, BYOD 환경이 도입됨에 따라 내부 정보 유출에 대한 통제가 어려워졌다. 또한 공개 Wi-Fi 등 보안이 취약한 공용 네트워크를 통해 기업 내부 서비스에 접속할 경우 해킹에 따른 보안 위협도 무시할 수 없다. 이러한 보안 위협에 대처하기 위해서는 근본적으로 사용자의 모든 행위에 대해 상황을 인식하고 관리해야 한다. 본 논문에서는 BYOD 환경에서 사용자의 기업 내부 서비스 접속 및 이용에 따른 모든 상황을 단위 정보로 정의함으로써 상황을 인식하는 방안을 제안한다. 이렇게 정의된 정보는 기업 내부 보안 정책 수립, 비정상 행위 탐지 등에 활용 될 수 있다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제47권1호
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• pp.104-115
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• 2010

유비쿼터스 기술의 보편화에 따라 유비쿼터스 환경의 보안 취약성을 해결하기 위한 보안기술의 연구가 주목받고 있다. 그러나 현재의 대다수 보안 시스템은 고정된 규칙을 기반으로 하는 것으로서, 유비쿼터스 기반 사용자의 다양한 상황에 제대로 대응하지 못하는 문제점이 있다. 또한 기존의 상황인식 보안 연구는 ACL (Access Control List) 혹은 RBAC (Role-Based Access Control) 계열의 연구가 많이 수행되고 있으나 보안정책의 관리에 대한 오버헤드가 크고, 또한 예상하지 못한 상황에 대한 대응이 어렵다는 문제점을 보이고 있다. 이에 본 논문에서는 퍼지 알고리즘과 MAUT를 이용하여 다양한 상황을 인식하고 적절한 보안기능을 제공하는 상황인식 보안 서비스를 제안한다.

• 한국융합학회논문지
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• 제10권11호
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• pp.143-148
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• 2019

현대 사회에서 안전 서비스 및 시스템 환경을 구축하고 활용하는 것은 매우 중요하고 관심이 큰 분야이다. 특히, 어린이, 고령자, 여성, 장애인 및 외국인 등 사회적 취약 계층에 대한 안전 서비스 제공은 사회적 이슈가 되고 있다. 그러나, 대부분의 안전 서비스 및 시스템은 일반인을 대상으로 적용되고 있기 때문에 사회적 취약 계층을 위한 시스템 개발이 필요하다. 따라서, 본 논문에서는 실시간으로 상황을 인식하고, 신속한 대응을 할 수 있도록 데이터를 처리, 전송하는 시스템 모듈을 개발하였다. 이를 위해, 실시간 상황 인식에 필요한 다양한 센서를 통합 모듈로 설계하고, 이를 통해 수집된 데이터를 분석하여 처리 결과를 전송하는 안전 시스템 모듈을 개발하였다.

• 해양환경안전학회지
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• 제24권5호
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• pp.504-510
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• 2018

해양사고는 주로 충돌과 좌초에 의한 것으로 인적과실이 원인이다. 한국형 e-Navigation 사업은 인적과실에 의한 해양사고 저감 및 초고속 해상무선통신(LTE-Maritime)의 구축 방안을 마련하고 있다. 그에 따른 사고취약선박 모니터링 지원 서비스(SV10)는 육상에서 수집한 선박의 위치정보를 기반으로 선박의 충돌 좌초 위험도를 평가하여 선박이 위험상황을 인식할 수 있도록 정보를 제공하고 해양사고 발생 시 육상에서 조기 대응할 수 있도록 실시간 선박 위치 및 위험상황 정보를 유관기관과 공유하는 서비스이다. 본 연구에서는 중앙해양안전심판원에서 제공된 해양사고 통계연보 및 재결서를 분석하여 SV10 서비스로 저감될 수 있는 해양사고 비율을 확인하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.133-142
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• 2010

유비쿼터스 기술의 보편화에 따라 유비쿼터스 환경의 보안 취약성을 해결하기 위한 보안기술의 연구가 주목받고 있다. 그러나 현재의 대다수 보안 시스템은 고정된 규칙을 기반으로 하는 것으로서, 유비쿼터스 기반 사용자의 다양한 상황에 제대로 대응하지 못하는 문제점이 있다. 또한 기존의 상황인식 보안 연구는 ACL (Access Control List) 혹은 RBAC (Role-Based Access Control) 계열의 연구가 많이 수행되고 있으나 보안정책의 관리에 대한 오버헤드가 크고, 또한 예상하지 못한 상황에 대한 대응이 어렵다는 문제점을 보이고 있다. 이에 본 논문에서는 FCM (Fuzzy C-Means) 클러스터링 알고리즘과 퍼지 결정트리를 이용하여 다양한 상황을 인식하고 적절한 보안기능을 제공하는 상황인식 보안 서비스를 제안한다. 제안 모델은 기존의 RBAC 계열의 시스템이 가진 고정 규칙에 따른 문제나 충돌 문제, 관리상의 오버헤드를 개선할 수 있음을 확인할 수 있다. 제안 모델은 헬쓰케어 시스템이나 응급구호 시스템 등 상황 인식을 통하여 사용자의 상황에 적합한 서비스를 제공하는 다양한 애플리케이션에 응용 가능할 것으로 기대된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.890-892
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• 2022

스마트폰 모바일 앱을 이용한 범죄 예방 시스템은 다양하게 제안되고 개발되어 왔으나, 생활 안전의 유지를 위한 경찰 등 공공 서비스를 위한 인력은 매우 부족한 실정이다. 본 연구는 스마트폰 이용자가 "범죄예방 이론"에 따라 "범죄 취약환경에 및 감시 등 방어기제 부재" 상황에서 신속하게 벗어날 수 있도록 도움을 주는 앱 시스템 필요성 인식에 따라 "긴급 상황 인식 및 자동 알림 신고 앱 시스템"을 기획하여 개발한 결과를 기술하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2017년도 하계학술대회
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• pp.107-108
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• 2017

횡단보도 인근에서는 보행취약자의 사고가 끊이지 않고 있으며 사고예방 및 사고의 절감을 위하여 선제적안 안전시스템의 개발이 요구되고 있다. 선제적 안전시스템의 개발을 위하여 빅데이터를 이용한 안전 데이터 도출, 영상분석을 이용한 보행자 행동특성 모니터링 시스템의 개발 및 사고감소를 위한 안전 시스템 개발이 진행되고 있다. 보행취약자 위험상황 판단에 대한 정의를 빅데이터 분석을 통해 도출하고 횡단보도 주변 안전 시스템의 개발을 기존 시스템에 적용 및 새로운 시스템을 개발하며 이에 적합한 딥러닝 영상분석 시스템을 개발하였다. 본 논문에서는 딥러닝 모델을 이용하여 객체의 검출, 분석을 수행하는 객체 검출부, 객체의 포즈와 행동을 보여주는 영상 분석부로 구성되어 있으며 기존 모델을 응용하여 최적화한 모델을 적용하였다. 딥러닝 모델의 구동은 리눅스 서버에서 운용되고 있으며 딥러닝 모델 구동을 위한 여러 툴을 적용하였다. 본 연구를 통하여 보행취약자의 검출, 추적, 보행취약자의 포즈 및 위험상황을 인식하고 안전시스템과 연계할 수 있도록 구성하였다.

• 정보보호학회지
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• 제29권6호
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• pp.81-88
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• 2019

IoT 기술을 이용한 다양한 제품과 서비스의 출시로 국내·외 IoT 산업의 급성장 및 초연결사회로의 진입이 가속화되고 있는 가운데, 보안에 취약한 IoT 기기를 공격 목표 및 도구로 악용하여 다양한 침해사고가 발생되고 있다. 이와 같은 상황은 IoT 기기 보급 활성화와 더불어 더욱 증가할 것으로 전망되고 있으며, 피해의 범위 및 정도에 있어서 막대한 사회적·경제적 손실을 유발하게 될 것으로 우려되고 있다. IoT 기기를 대상으로 하는 침해사고는 주로 디폴트 계정이나 추측하기 쉬운 패스워드를 사용하는 등 관리적 미흡 혹은 기기 자체의 취약점을 악용하여 발생하는 공격으로 인하여 발생되고 있다. 이에 정부 및 산업체에서는 IoT 기기의 보안 내재화, 기기 소유자의 보안인식 제고 등 IoT 기기의 보안성 강화를 위한 다양한 활동을 진행하고 있다. 하지만 IoT 기기 및 사용 환경의 특징 상 모든 IoT 기기를 안전하게 배포하여 관리하는 데에는 한계가 존재하기 때문에, 침해사고 예방 및 대응의 관점에서 공격에 노출되기 쉬운 취약한 기기를 파악하여 사전에 조치하는 노력이 필요하다. 이와 관련하여 본 논문에서는 IoT 기기 취약점을 악용하여 발생하는 공격 대응을 위해, 다양한 채널을 통해 IoT 기기 취약점 및 익스플로잇 정보를 수집하여 IoT 기기 취약점 악용 공격의 유형을 분석하고 대응의 일례를 제시함으로써 IoT 위협 탐지 및 대응 전략 수립을 위한 기초정보를 제공하고자 한다.

• 한국정보보호학회:학술대회논문집
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• 한국정보보호학회 2002년도 종합학술발표회논문집
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• pp.440-445
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• 2002

최근 생체인식제품 시장이 활성화됨에 따라 생체인식제품에 대한 객관적인 성능평가가 절실히 요구되고 있는 상황이다. 이미 국외에서는 이러한 추세에 따라 지문, 얼굴, 홍채, 음성 등 각 생체인식제품에 대한 성능평가 기술을 개발하고 있으며, 자국의 생체인식제품에 대한 성능을 개선하는데 도움을 주고 있다. 현재 국내의 경우는 생체인식제품에 대한 객관적인 성능평가 연구기반이 취약한 상태이며, 개발자 자신에 의한 주관적인 평가방법에 따라 자체 시험을 하는데 머물고 있는 실정이다. 이에 따라 본 고에서는 우선적으로 지문인식제품에 대한 국내 적용 가능한 성능평가 항목과 평가방법을 제시하기 위하여 광학식, 반도체식, 열감지식 입력센서별 온도, 습도, 압력, 기만성 측정방법과 인식알고리즘에 대한 성능측정방법을 분석하였다.

• 한국재난정보학회:학술대회논문집
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• 한국재난정보학회 2023년 정기학술대회 논문집
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• pp.278-281
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• 2023

연구목적: 본 연구는 요양병원 등 재난취약시설에 재난이 발생할 경우 잔류한 요구조자를 정확하게 파악하여 소방 등 대응기관에 제공하는 APC(Auto People Counting)의 인식률 개선에 목적이 있다. 현재 재난 발생 시 건물 내 요구조자의 현황 파악을 위해 대응기관이 재난 현장에 도착하여 건물관계자에게 직접 물어보고 있다. 이는 요구조자에 대한 부정확한 정보일 가능성이 있어 대응기관의 업무범위가 확대되고 이로인해 구조자의 안전에도 위험이 될 수 있다. APC는 건물내 출입하는 인원을 자동으로 집계하여 실시간 잔류인원 정보를 제공함으로써 재난 시 요구조자 현황을 정확히 파악할 수 있다. 본 연구에서는 APC가 보다 정확하게 출입 인원을 집계할 수 있도록 최적의 인공지능 알고리즘을 선정하는데 목적이 있다. 연구방법: 본 연구에서는 실제 재난취약시설에 설치되어 운영 중인 APC를 대상으로 카메라를 통해 출입 인원의 이미지를 인식하는 알고리즘을 개선하기 위해 CNN모델을 활용하여 베이스라인 모델링을 하였다. 다양한 알고리즘의 성능을 분석하여 상위 7개의 후보군을 선정하고 전이학습 모델을 활용하여 성능이 가장 우수한 최적의 알고리즘을 선정하는 방법으로 연구를 수행하였다. 연구결과: 실험결과 시간과 성능이 가장 좋은 Densenet201, Resnet152v2 모델의 정밀도와 재현율을 확인한 결과 모든 라벨에 대해서 정확도 100%를 나타내는 것을 확인할 수 있었다. 이 중 Densenet201 모델이 더 높은 성능을 보여주었다. 결론: 다양한 인공지능 알고리즘 중 APC에 적용할 수 있는 최적의 알고리즘을 선정하였고 이는 APC의 인식률을 개선하여 재난시 요구조자의 정보를 정확하게 파악하여 신속하고 안전한 구조작업이 가능할 것이다. 이는 요구조자의 안전한 구조뿐만 아니라 구조작업을 수행하는 구조자의 안전을 확보하는 데 기여할 것으로 기대된다. 향후 연무 등 다양한 재난상황에서 재난취약시설 내 출입인원을 정확하게 파악할 수 있도록 알고리즘 분석 및 학습에 대한 추가 연구가 요구된다.