• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권8호
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• pp.73-79
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• 2020

최근 4차 산업혁명의 시작으로 사물인터넷, 인공지능, 가상현실, 5G 등 분야의 기술이 많이 발전하고 있다. 그 중 사물인터넷의 경우 다른 기술들에 비해 현재 상용화가 많이 되어 있으며, 계속해서 사물의 연결 수는 매년 증가하고 있다. 이렇게 계속해서 증가하고 있는 사물인터넷은 사용자의 편의성과 많은 정보를 제공하는 큰 장점이 있지만, 보안은 발전 속도와 비교하면 따라가지 못하고 있다는 것으로 나타났다. 사물인터넷 서비스는 관련 기기마다 서비스를 계속해서 제공하고 있지만, 현재는 기기의 서비스를 활용하여 다른 기술과 결합해서 새로운 서비스를 제공하는 유형도 늘어가고 있는 것으로 나타났으며, 앞으로도 더욱 더 넓은 범위의 서비스가 생겨날 것으로 예상한다. 이렇게 다방면으로 빠르게 발전하고 있는 사물인터넷 기술의 발전방향을 파악하여 안전하게 사물인터넷을 사용할 수 있도록 관련된 보안연구가 필요하다. 이에 따른 연구의 결과는 하드웨어 업그레이드나 소프트웨어적인 패치로 안정성을 보장할 수 있었다. 본 논문에서는 사물인터넷에 관련된 보안 이슈와 서비스에 관한 연구를 조사하여 발전방향을 분석한 후 현재 트랜드를 알아보고 이와 관련하여 필요한 보안요소 앞으로의 보안방향 및 서비스제공이 어떠한 형태로 발전되어 나아갈지 알아본다.

• 디지털융복합연구
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• 제14권8호
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• pp.177-183
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• 2016

증강현실은 인공지능과 더불어 빅데이터, 사물인터넷(IoT)과의 초연결성을 통해 더욱 발전되고 있고 광고의 영역에서도 증강현실광고에 대한 관심이 나날이 확대되고 있어, 기술적인 측면에 대한 연구와 더불어 사용자 경험에 기반 한 증강현실광고의 활용에 대해 살펴볼 필요가 있겠다. 본 연구에서는 증강현실을 활용한 분야 중, 특히 증강 현실 광고를 통해 사용자경험을 살펴보고, 앞으로의 광고 활용에 있어 가이드라인을 제공하기 위한 탐색적 연구라는 점에 의의가 있다. 특히 증강현실 광고를 통해 사용자가 어떤 생각을 가지고 접근하는지, 실제 증강현실 광고를 직접 경험한 후, 평가와 개선할 점에 대해 정성조사를 실시하였다. 또한, 정량조사를 통해 사용자가 평가하는 증강현실의 실용적, 경험적 가치가 소비자태도 중 하나인 브랜드 태도에 미치는 영향에 대해 검증함으로서 탐색적 연구의 타당성을 높였다. 본 연구를 통해 사용자경험에 기반 한 증강현실 광고의 장점과 단점, 개선방안을 살펴봄으로써 증강 현실 광고 활용에 가이드라인을 제공할 것이며, 더 나아가 교육, 전시와 같은 다양한 분야에 증강현실 기술을 활용한 융합콘텐츠를 개발 및 적용하는 데 있어 실질적 가치를 제공하고자 한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.91-96
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• 2018

최근 인공지능기술이 보편화 되면서 무선 트래픽에 대한 수요가 급속히 늘어나고 있다. 무선 트래픽 수요의 증대에 따른 서비스를 제공하기 위해서 통신사들에서는 공중 AP 설치를 보편화 하고 있다. 각 통신사들간의 무선 AP 사용의 편리성을 제공하기 위해서 공공장소에서의 AP들의 사용을 공유하여 공공장소에서 무선자원을 효율적으로 사용하게 하고, 이동통신서비스에서 무선AP간의 사전인증방식과 핸드오프처리를 수행하여 사용자의 편리성을 증대하고자 한다. 본 논문에서는 이동통신서비스에서 AP간의 핸드오프와 통신사간의 사전인증을 통한 공공장소에서의 AP를 공유하는 것을 제안한다. 제안한 내용은 모의실험을 통하여 핸드오프 지연시간이 35.1%향상되고, 사전인증으로 통해 제안한 방식으로 AP선택해서 사용하는 대역폭이 자동으로 AP선택하는 방식보다 더 많은 대역폭을 활용할 수 있음을 확인할 수 있다.

• 정보보호학회논문지
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• 제30권1호
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• pp.157-167
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• 2020

최근 4차 산업혁명 도래의 기반을 제공한 빅데이터와 인공지능 기술은 산업 전반의 혁신을 견인하는 주요 동력이 되고 있다. 정보보안 영역에서도 그동안 효과적인 활용방안을 찾기 어려웠던 대규모 로그 데이터에 이러한 기술들을 적용하여 지능형 보안 체계를 개발 및 발전시키고자 노력하고 있다. 보안 인공지능 학습의 기반이 되는 보안로그 빅데이터의 품질은 곧 지능형 보안 체계의 성능을 결정짓는 중요한 입력 요소라고 할 수 있다. 하지만 다양한 제품 공급자에 따른 로그 데이터의 상이성과 복잡성은 빅데이터 전처리 과정에서 과도한 시간과 노력을 요하고 품질저하를 초래하는 문제가 있다. 본 연구에서는 다양한 방화벽 로그 데이터 포맷 관련 사례와 국내외 표준 조사를 바탕으로 데이터 수집 포맷 표준안을 제시하여 보안 로그 빅데이터를 기반으로 하는 지능형 보안 체계 발전에 기여하고자 한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.213-216
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• 2018

인공지능과 음성인식을 기반으로 한 스마트 디바이스의 장점이 부각되면서, 가상 비서(Virtual Assistant)가 인기를 끌고 있다. 가상 비서는 스마트 스피커를 통해 사용자 경험을 제공하며, 일반 소비자들이 가장 사용하기 쉬운 IoT 디바이스로 평가받고 있다. 본 연구는 주요 가상 비서브랜드의 음성인식 플랫폼과 디바이스에 대한 사람들의 인식에 차이가 있는지 살펴보고자 한다. 이를 위해, 트위터에서 가상비서 서비스를 하는 세 기업의 총 6가지 키워드를 포함한 트윗을 수집했다. 수집한 데이터는 의미 연결망 분석 기법(Semantic network analysis)을 적용해 키워드에 대한 사람들의 인식을 분석했다. 추가로 LIWC 감성분석을 통해 사람들의 긍정/부정적 반응을 분석했다. 분석 결과 사람들은 각 키워드에 대한 반응이 다른 것으로 나타났다. 주로 Virtual Assistant가 제공하는 기능과 서비스에 대한 기대와 사용성에 대한 내용이었다. 또한 대부분의 키워드에 긍정적 반응을 보였다.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제18권3호
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• pp.122-126
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• 2019

These-days technology related to IoT (Internet of Thing) is widely used and there are many types of smart system based IoT like smart health, smart building and so on. In smart health system, it is possible to check someone's health by analyzing data from wearable IoT device like smart watch. Smart building system aims to collect data from sensor such as humidity, temperature, human counter like that and control the building for energy efficiency, security, safety and so forth. Furthermore, smart city system can comprise several smart systems like smart building, smart health, smart mobility, smart energy and etc. In this paper, we propose multimedia IoT based intelligent emergency alarm system for smart city. In existing IoT based smart system, it communicates lightweight data like text data. In the past, due to network's limitations lightweight IoT protocol was proposed for communicating data between things but now network technology develops, problem which is to communicate heavy data is solving. The proposed system obtains video from IP cameras/CCTVs, analyses the video by exploiting AI algorithm for detecting emergencies and prevents them which cause damage or death. If emergency is detected, the proposed system sends warning message that emergency may occur to people or agencies. We built prototype of the intelligent emergency alarm system based on MQTT and assured that the system detected dangerous situation and sent alarm messages. From the test results, it is expected that the system can prevent damages of people, nature and save human life from emergency.

• 한국빅데이터학회지
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• 제5권1호
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• pp.139-145
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• 2020

4차산업혁명 시대에 인공지능 API에 기반한 정보의 활용은 산업과 생활에 많은 영향을 주고 있다. 특히, 의료분야에서 인공지능을 이용한 데이터 활용은 사회에 많은 변화와 영향을 미칠 것이다. 이 논문은 "Cognitive Health Advisor model(CHA model)"을 구현하기 위하여 필요한 구성요소를 연구하고, 이를 기반으로 "chatbot 이용한 CHA model"을 구현하는데 있다. 개방형 Cognitive 챗봇을 이용하여 일상 생활에서 변화되는 사용자의 건강상태를 파악하고 분석하고 생체센서와 챗봇 상담으로 분석한 사용자의 건강정보는 챗봇을 통하여 사용자에게 정보를 전달하여 사용자의 건강증진을 위한 교육정보를 제공하는 지능형 헬스 어드바이저 모델을 구현한다. 이 구현을 통하여 향후 활용 가능성을 확인하고 연구방향을 제시하고자 한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.123-123
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• 2018

가뭄은 홍수와 달리 진행속도가 비교적 느리기 때문에 초기에 감지한다면 피해를 최소화 할 수 있다. 국내에서는 가뭄전망을 위해 물리적 기반의 기상-수문연계해석 시스템을 구축하여 월 내지 계절전망을 수행하고 있다. 물리적 기반의 가뭄전망은 수치예보모델의 불확실성을 가지고 있으므로 예보 정확도 개선의 측면에서는 통계적 모델을 같이 활용하는 것이 바람직하다. 최근 국외에서는 통계적 방법인 AI (Artificial Intelligence) 기술을 사용하여 가뭄을 전망하는 연구가 활발히 진행 중이나, 아직까지 국내에서는 관련연구가 미흡한 실정이다. 이에 본 연구에서는 ANFIS (Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System) 기반의 댐 유입량 예측 모델을 구축하고 SRI (Standardized Runoff Index)를 활용하여 수문학적 가뭄전망을 수행하였다. 대상유역은 국내 주요 다목적댐이 위치한 충주댐 유역과 소양강댐 유역을 선정하였다. 수문 및 기상자료는 국토 교통부 및 기상청의 관측 댐 유입량, 관측 강수량, 관측 기온 및 장기기상예보 자료를 사용하였다. ANFIS 모델 구축을 위한 훈련 및 보정기간과 검정기간은 각각 1987~2010년과 2011~2016년을 선정하였다. 수문학적 가뭄전망은 지속기간 3개월의 1개월 전망 SRI3를 활용하였으며, SRI3는 관측유입량과 예측유입량을 결합하여 산정하였다. 댐 예측유입량 및 수문학적 가뭄전망의 정확도 평가를 위해 상관계수, 평균제곱근오차를 활용하였다. 댐 예측유입량 평가 결과 예측값과 관측값의 상관계수가 높게 나타났으며, 평균제곱근오차는 낮아 예측성이 뛰어났다. SRI3의 경우 관측값과 예측값의 가뭄발생시기가 유사하여 가뭄을 적절하게 반영하는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 통계적 기반의 수문학적 가뭄전망기법을 개발하였다는 측면에서 의의가 있으며, 향후 물리적 기반의 가뭄전망정보와 결합한다면 보다 실효성이 향상될 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.309-309
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• 2018

기후변화에 따른 강우의 규모와 발생빈도 증가로 농촌유역의 홍수 피해는 지속적으로 증가하고 있다. 하지만 우리나라의 홍수 피해 저감 대책은 도시지역의 대하천 주변으로 집중되어있으며, 소하천 및 농촌유역의 홍수 피해 저감에 대한 관리와 투자 노력은 부족한 실정이다. 특히, 최근 들어 갑작스런 집중호우 등으로 인한 농촌유역 돌발홍수 피해 사례가 증가하고 있으며, 이에 대응하기 위해서는 홍수 발생 등을 신속하게 파악하기 위한 돌발홍수 예경보 시스템 개발이 필요하다. 한편, 최근 산업의 혁신과 생산성 향상을 위한 새로운 패러다임으로 4차 산업혁명이 대두되고 있으며, 빅데이터와 인공지능 (Artificial Intelligence, AI)을 비롯하여 사물인터넷 (Internet of Things, IoT), 드론, 슈퍼컴퓨팅 등의 이른바 4차 산업혁명 기술을 활용한 연구가 수행되고 있다. 본 연구에서는 기후변화에 따른 농촌유역 홍수 피해를 저감하고 또한 사전에 대비하기 위해 빅데이터와 인공지능 등 4차 산업혁명 기술을 적용한 농촌유역 돌발홍수 예경보 시스템을 개발하고 그 적용성을 평가하고자 한다. 우선, 농촌유역의 홍수와 관련된 빅데이터 (기상 자료, 수문 자료, 기후변화 자료, 농업용 수리구조물 자료 등)를 토대로 정형 빅데이터와 비정형 빅데이터를 구분 추출하고 이를 연계 해석할 수 있는 시스템을 개발하였다. 추출한 정형 및 비정형 빅데이터를 활용하여 딥러닝을 기반으로 농촌유역의 홍수를 예측하고 홍수 예경보 기준에 따른 평가를 수행할 수 있는 시스템을 개발하였다. 과거 강우사상을 홍수 예경보 시스템에 적용하여 홍수 모의 결과를 도출하였으며, 재해연보 등과 비교 분석하여 시스템의 적용성을 분석하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권10호
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• pp.39-48
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• 2021

인공지능을 활용한 적응형 학습은 최근 국내 대학들이 직면하고 있는 학생들의 기초학력 저하와 학습격차 증가 등의 문제해결을 위한 방편이 될 수 있다. 인공지능 기반 적응형 학습이 성공적으로 대학 수업에 도입되고 실천되기 위해서는 교수자의 적극적인 관심과 참여가 요구된다. 이에 본 연구에서는 대학 교수들을 대상으로 적응형 학습에 대한 인식을 분석하여 대학 수업에서의 적응형 학습 구현을 위한 방안을 제안하고자 하였다. 이를 위하여 수도권 소재 A대학 교수들을 대상으로 온라인 설문을 통해 자료를 수집하였으며, 162명의 교수들이 응답에 참여하였다. 설문 분석 결과 교수들은 학생 맞춤형 피드백 제공의 어려움, 학생들의 사전학습 부족 및 기초학력 저하를 수업 운영에서의 문제로 높게 인식하고 있었다. 또 적응형 학습에 대한 교수들의 지식 수준은 낮았지만, 적응형 학습 적용 의향은 높은 것으로 나타났다. 적응형 학습 적용을 위한 지원방안으로는 활용이 쉽고 유용한 적응형 학습 시스템 제공에 대한 요구가 가장 높았다. 이러한 결과를 바탕으로 대학에서의 적응형 학습 적용의 가능성을 논의하고, 적응형 학습의 성공적 도입과 적용을 위한 구체적인 방안을 제언하였다.