• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2021.10a
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• pp.527-529
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• 2021

This paper focuses on the implementation of machine learning model for Recycling bot, which is a platform service of recycling education. The recycling bot applied with a AI model using collected image set. The experiment confirms that classified by the model result are accurate.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.631-633
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• 2023

본 논문에서는 빅데이터의 활용이 확산되는 현대 사회에서 빅데이터의 수집, 관리, 이용 등에서 나타날 수 있는 문제를 확인하고 그 문제에 대한 기존의 대응 방법과 보완점을 시사한다. 빅데이터의 위험성은 개인 정보유출, 디지털 디바이드, 편향성과 신뢰성, 의존성과 통제 가능성 등이 있다. 해당 문제는 빅데이터의 보편화가 가중될수록 큰 규모의 사회적 문제로 대두될 가능성이 높다. 이를 보완하기 위한 대응 방법을 크게 기술적 대응, 법적 대응, 사회적 대응으로 나누어 알아보고 각 부분의 취약점을 분석하여 개선의 방향을 제시한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.629-630
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• 2023

최근 아파트의 월패드 해킹 사건과 같이 사물인터넷의 보안이 매우 심각한 상황이다. 사물인터넷은 자동화된 데이터 수집, 분석, 의사결정으로 효율성과 생산성 향상하고, 실시간으로 모니터링이 가능하면서 저비용으로 개발이 가능하다. 그리고 현재 인공 지능, 빅 데이터 및 클라우드 컴퓨팅 등 다양한 기술과 융합이 가능해 더욱 발전할 전망을 가지고 있다. 그러나 활용 범위가 갈수록 방대해지지만 현재 기술력으론 완벽한 보안을 실현하기가 어려운 것이 현실이다. 그리고 해킹의 대부분 직접적인 피해 당사자인 소비자들은 스마트홈이 주는 편의에 대해서만 알 뿐 보안 위협요소에는 잘 알지 못한다. 스마트홈의 보급이 빨라지고 있지만 정부 및 제조사에서 아직 스마트홈 보안에 관련한 홍보 및 교육이 따라가지 못하기 때문이다. 이러한 점을 보완하기 위해 본 논문에선 스마트홈의 보안 실태와 보안 요구사항에 대해서 다양한 방안을 살펴보고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.599-600
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• 2023

본 논문은 사물인터넷 환경에서 개인 정보 보안을 강화하기 위해 개인 정보 위협과 대응방안을 조사하는 것을 목표로 한다. 개인 정보의 위협으로는 무단 액세스, 데이터 위반, 데이터 집계 및 프로파일링, 추적 및 감시가 있다. 이에 대한 대응방안으로는 암호화, 개인 정보 보호 데이터 처리, 보안 통신 프로토콜 등을 연구되고 있다. 또한, 실증적 연구를 통해 사물인터넷 사용자의 개인 정보 보호 문제와 기존 전략의 효과를 평가하고 권장 사항을 도출한다. 본 논문은 사물인터넷 생태계에서 개인 정보 보안을 강화하기 위한 정보를 제공하며, 개인정보를 활용하는 사용자에게 도움을 줄 것으로 기대한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.619-620
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• 2023

본 논문에서는 AI 모델이 노출될 수 있는 적대적 공격을 연구한 논문이다. AI 쳇봇이 적대적 공격에 노출됨에 따라 최근 보안 침해 사례가 다수 발생하고 있다. 이에 대해 본 논문에서는 적대적 공격이 무엇인지 조사하고 적대적 공격에 대응하거나 사전에 방어하는 방안을 연구하고자 한다. 적대적 공격의 종류 4가지와 대응 방안을 조사하고, AI 모델의 보안 중요성을 강조하고 있다. 또한, 이런 적대적 공격을 방어할 수 있도록 대응 방안을 추가로 조사해야 한다고 결론을 내리고 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.621-623
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• 2023

본 논문에서는 기계 학습 모델의 취약점과 대응책에 초점을 맞추어 적대적인 기계 학습 공격 및 방어 분야를 탐구한다. 신중하게 만들어진 입력 데이터를 도입하여 기계 학습 모델을 속이거나 조작하는 것을 목표로 하는 적대적 공격에 대한 심층 분석을 제공한다. 이 논문은 회피 및 독성 공격을 포함한 다양한 유형의 적대적 공격을 조사하고 기계 학습 시스템의 안정성과 보안에 대한 잠재적 영향을 조사한다. 또한 적대적 공격에 대한 기계 학습 모델의 견고성을 향상시키기 위해 다양한 방어 메커니즘과 전략을 제안하고 평가한다. 본 논문은 광범위한 실험과 분석을 통해 적대적 기계 학습에 대한 이해에 기여하고 효과적인 방어 기술에 대한 통찰력을 제공하는 것을 목표로 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.603-606
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• 2023

인공지능 (AI) 서비스는 현대 사회에서 중요한 역할을 맡고 있다. 그러나 이러한 서비스는 보안과 관련된 문제들을 가지고 있다. 본 논문은 AI 서비스의 보안과 관련된 문제와 해결책을 조사하고자 한다. AI 서비스의 개요와 대표적인 상용 서비스를 간략히 소개 후, AI 서비스에서 발생할 수 있는 보안상의 문제와 Chat GPT를 중심으로 한 보안 문제에 대해 다루고자 한다. 또한, 향후 AI보안 서비스 연구 분야와 적재적 기계학습 연구에 대한 전망을 살펴볼 예정이다. 이를 통해 안전하고 신뢰성 있는 AI 서비스를 제공하는데 기여하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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• 2023.11a
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• pp.263-264
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• 2023

본 논문은 백열전구를 이용하여 단락보호 전원공급 장치를 개발하고, 이를 학습 교구로 활용하는 연구에 관한 것이다. 전기안전과 에너지 절약을 동시에 고려한 이 연구는 교육과 산업 분야에서 중요한 응용 가능성을 가지고 있다. 백열전구를 활용한 단락보호 전원공급 장치는 기존의 전원공급 장치와 비교하여 안전성과 효율성을 향상시키는데 도움이 되며, 학습 교구로 학습자들에게 전기 안전 교육을 제공함으로써 실생활에서의 전기 안전 지식을 습득하는데 기여한다. 백열전구를 사용하여 단락보호 전원공급 장치를 개발하고 개발된 장치의 성능 평가 및 안전성 확인을 통해 학습 교구로 활용할 수 있는 새로운 전원공급장치를 제작 한다. 백열전구를 활용한 단락보호 전원공급 장치의 개발과 학습 교구로의 응용 가능성을 탐구한 연구이다.

• Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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• 2022.10a
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• pp.303-304
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• 2022

파이프는 기계, 전자, 전기, 플랜트 등 많은 산업 분야에서 응용기기로 널리 사용되고 있으며, 소방, 화학 등 안전 관련 분야에서도 널리 사용되고 있다. 제품의 다양화에 따라 배관 분야에서도 기술의 중요성이 높아지고 있다. 특히 기존 동관을 스테인리스강으로 변경하는 경우 구조해석이나 유동 해석을 통해 안전성과 유동특성을 평가할 필요가 있다. 자체 개발한 일체형 인서트형 커넥터인 6.35 소켓 모델의 유동 안전성은 CFD 해석을 이용하여 유동유발진동(FIV)평가 과정의 4단계를 통해 진행하였다. 배관계 벽면에 작용하는 압력변동의 진폭은 3,780Pa이하의 수준으로 형성되며, 이는 냉매 배관의 운전압력이나 설계응력과 비교했을 때 매우 작은 수준의 압력으로, 난류에 의한 진동이 배관의 구조안전성에 미치는 영향은 미미한 수준인 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.949-950
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• 2023

본 연구는 AI 기술을 활용하여 CCTV(Closed-Circuit Television)영상 데이터를 분석하고, 실시간으로 고객을 측정하고 분석하는 방법에 대한 연구이다. 이러한 AI-Dirven Audience Measurement는 마케팅, 이벤트 기획 등에서 응용 가능성을 지니고 있다. 매장에 설치된 CCTV를 통해 데이터를 수집하고 수집된 데이터를 통해 입장한 고객의 성별과 나이를 예측한다. 이에 본 연구를 통해 기업의 마케팅 전략의 최적화 및 이벤트 기획 등 활용할 수 있고 고객의 행동 및 성향 분석을 통해 시설의 구조 및 레이아웃 개선 등을 위한 설계 개선에도 기여할 것으로 기대된다.