• 융합보안논문지
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• 제20권4호
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• pp.169-176
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• 2020

최근 스마트 기기를 이용한 다양한 서비스들이 사용되는 시대를 소위 "스마트 시대"라 부르기도 한다. 이러한 가운데 스마트홈 서비스는 주거 환경과 문화에 큰 변화를 가져왔을 뿐만 아니라, 매우 빠르게 진화해 가고 있다. 그리고 스마트홈 서비스는 일반 가정에서 다양한 전자제품들 간의 통신을 통해 사용자에게 보다 편리한 서비스를 제공해주며, 향후 밝은 미래를 보이고 있다. 특히 '스마트홈 서비스'는 각종 기기들 간의 연결에 있어, IoT 기술과 유·무선 통신을 기반으로 결합된 다양한 서비스들을 제공하고 있다. 그러나 이와 같은 '스마트홈 서비스'는 사물 인터넷과 유·무선 통신기술 같은 기반 기술들의 보안 취약점들을 상속하고 있어, 개인정보의 유출이나 사생활침해 등으로 이어지는 사고가 지속적으로 발생하고 있다. 이에 기반기술의 취약요인에 대해 예방과 대응방안의 마련이 필요한 상황이다. 따라서 본 논문에서는 스마트홈 서비스의 다양한 보안취약요인들을 알아봄으로써, 향후 응용기술의 개발 및 대응기술의 기초 자료로 활용될 것으로 기대한다.

• 한국IT서비스학회지
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• 제20권1호
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• pp.131-143
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• 2021

Commercial transactions, one of the pillars of the capitalist economy, are occurring countless times every day, especially small and medium-sized businesses. However, small and medium-sized enterprises are bound to be the legal underdogs in contracts for commercial transactions and do not receive legal support for contracts for fair and legitimate commercial transactions. When subcontracting contracts are concluded among small and medium-sized enterprises, 58.2% of them do not apply standard contracts and sign contracts that have not undergone legal review. In order to support small and medium-sized enterprises' fair and legitimate contracts, small and medium-sized enterprises can be protected from legal threats if they can reduce the risk of signing contracts by analyzing various risks in the contract and analyzing and informing them of toxic clauses and omitted contracts in advance. We propose a risk prediction model for the machine reading-based legal contract to minimize legal damage to small and medium-sized business owners in the legal blind spots. We have established our own set of legal questions and answers based on the legal data disclosed for the purpose of building a model specialized in legal contracts. Quantitative verification was carried out through indicators such as EM and F1 Score by applying pine tuning and hostile learning to pre-learned machine reading models. The highest F1 score was 87.93, with an EM value of 72.41.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권8호
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• pp.1-9
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• 2021

딥 러닝을 활용한 컴퓨터 비전 연구는 여전히 대규모의 학습 데이터와 컴퓨팅 파워가 필수적이며, 최적의 네트워크 구조를 도출하기 위해 많은 시행착오가 수반된다. 본 연구에서는 네트워크 최적화나 데이터를 보강하는 것과 무관하게 데이터 자체의 특성만을 고려한 CR(Confusion Rate)기반의 유사 이미지 분류 성능 향상 기법을 제안한다. 제안 방법은 유사한 이미지 데이터를 정확히 분류하기 위해 CR을 산출하고 이를 손실 함수의 가중치에 반영함으로서 딥 러닝 모델의 성능을 향상시키는 기법을 제안한다. 제안 방법은 네트워크 최적화 결과와 독립적으로 이미지 분류 성능의 향상을 가져올 수 있으며, 클래스 간의 유사성을 고려해 유사도가 높은 이미지 식별에 적합하다. 제안 방법의 평가결과 HanDB에서는 0.22%, Animal-10N에서는 3.38%의 성능향상을 보였다. 제안한 방법은 다양한 Noisy Labeled 데이터를 활용한 인공지능 연구에 기반이 될 것을 기대한다.

• 한국융합학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.53-61
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• 2022

LNG 저장 작업 중 기계결함, 부주의 등으로 인해 사고가 꾸준히 발생하고 있다. 이전 연구에서는 위험을 미리 감지하는 압력, 온도, 가스 농도, 플로우 측정이 가능한 환경 센서 모듈을 개발하고 누출된 가스량에 따른 응답속도를 측정하였었다. 본 논문에서는 환경 센서 모듈이 측정한 데이터를 SPI, UART, LTE의 유무선 네트워크와 연결된 임베디드 기기들에 안전하게 전송해주는 유무선 통신 모듈의 개발을 제안한다. 먼저 환경 센서와 연동 가능한 데이터 통신 모듈을 설계한다. Local Control Part의 각 장치간 프로토콜과 Local Control Part와 Remote Control Part의 유무선 프로토콜을 설계한다. 이더넷, WiFi, LTE 통신 모듈을 설계하고 임베디드 제어기와 연동 가능한 UART, SPI 채널을 설계하였다. 그 결과, 각 임베디드 기기가 유선, 무선 동시 통신하면서 환경 센서 모듈이 측정한 데이터를 전송함을 UI(User Interface)를 통해 확인할 수 있었다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.111-118
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• 2022

컴퓨터 비전 연구에서 2차원 인체 자세는 매우 광범위한 연구 방향으로 특히 자세 추적과 행동 인식에서 유의미한 분야다. 인체 자세 표적 획득은 이미지에서 인체 목표를 정확히 찾는 방법을 연구하는 것이 핵심이며 인체 자세 인식은 인공지능(AI)에 적용하는 한편 일상생활에 활용되고 있어서 매우 중요한 연구의의가 있다. 인체 자세 인식 효과의 우수성의 기준은 인식 과정의 성공률과 정확도에 의해 결정된다. 본 연구의 인체 자세 인식에서는 딥러닝 전용 데이터셋인 MS COCO를 기반하여 인체를 17개의 키 포인트로 구분하였다. 다음으로 주요 특징에 대한 세분화 마스크(segmentation mask) 방법을 사용하여 인식률을 개선하였다. 최종적으로 신경망 모델을 설계하고 간단한 단계별 학습부터 효율적인 학습에 이르기까지 많은 수의 표본을 학습시키는 알고리즘을 제안하여 정확도를 향상할 수 있었다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제8권2호
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• pp.79-84
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• 2022

본 논문은 문서의 보안과 손실 및 오염에 대하여 복원능력을 향상시키는 방안을 제안한다. 이를 위해서 암호화로 DnCNN(DeNoise Convolution Neural Network)을 제시한다. 암호화 방법을 구현하기 위하여 2D이미지정보를 광학에 사용되는 공간주파수 전달함수(Spatial Frequency Transfer Function)의 수학적 모델을 적용한다. 공간 주파수 전달함수를 사용하여 광학적 간섭 패턴을 암호화로 사용하고 공간 주파수 전달함수의 수학적 변수를 복호화하는 암호로 사용하는 방법을 제안하였다. 또한, 딥러닝을 적용한 DnCNN 방법을 적용하여 노이즈 제거하여 복원 성능을 개선한다. 실험결과, 65%의 정보 손실이 있는 경우에도 Pre-Training DnCNN Deep Learning을 적용한 결과 공간 주파수 전달함수만을 활용한 복원 결과 와 비교하여 PSNR(Peak Signal-to-noise ratio)을 11% 이상 우수한 성능을 확인할 수 있다. 또한, CC(Correlation Coefficient)의 특성도 16% 이상 우수한 결과를 보이고 있다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제21권6호
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• pp.31-40
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• 2021

바둑은 2,500년 이상의 역사를 지녔고, 바둑에서의 사활문제는 컴퓨터 바둑을 구축 시에 반드시 해결해야 되는 기본 문제영역이 된다. 본 논문에서는 사활문제와 직결되는 3, 4, 5, 6궁에 대한 원형 안형의 개수 확인과 4-튜플 형식으로 표현된 원형 안형을 분류하고자 했다. 실험은 몬테카를로 방법과 점 패턴 매칭에 의해 수행되었다. 실험 결과에 따르면 원형 안형의 개수는 3궁 2개, 4궁 5개, 5궁 12개, 6궁 35개가 된다. 아울러 4-튜플 형식으로 된 원형 안형을 분류하면 3궁 1가지, 4궁 3가지, 5궁 4가지, 6궁 8가지로 분류된다.

• Journal of Platform Technology
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• 제9권4호
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• pp.90-96
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• 2021

현재 개발중인 그리고 운행중인 대부분의 자동차에는 다양한 IoT 센서들이 탑재되어 있지만, 자동차 사고를 일으키는 요인 중 몇몇 요인들은 상대적으로 탐지하기 힘들다. 이러한 요소 중 대표적인 위험 요인 중 하나가 블랙 아이스이다. 블랙 아이스는 블랙 아이스가 깔린 부분을 지나가는 모든 차량에 영향을 줄 수 있어 대형 사고를 유발할 가능성이 가장 높은 요인 중 하나이다. 따라서 대형 사고를 막기 위해 블랙 아이스 검출기법은 꼭 필요하다. 이를 위해 몇몇 연구가 과거 진행되었으나 몇몇 부분에서 현실적이지 않는 요소들이 반영된 경우가 있어, 이를 보충하기 위한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 CNN 기법으로 컬러 이미지를 분석하여 블랙 아이스를 탐지하고자 하였으며, 일정 수준의 블랙 아이스 탐지에 성공하였다. 다만 기존 연구 와 차이가 있어 그 이유를 분석하였다.

• 정보교육학회논문지
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• 제26권2호
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• pp.97-104
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• 2022

디지털 대전환 시대를 본격적으로 맞이하게 되면서 SW, AI, 빅데이터 등을 바탕으로 한 융합적인 사고력의 중요성이 높아져 가고 있다. 이러한 사회적 요구에 발맞추어 본 연구에서는 생명과학 분야의 멘델의 유전 원리를 몬테카를로 시뮬레이션 기법을 활용한 5차시 분량의 SW융합교육 프로그램을 개발하였다. 스크래치를 활용한 몬테카를로 시뮬레이션 기법으로 멘델의 유전 원리를 프로그래밍하여 구현해 봄으로써 융합적인 사고력 뿐만 아니라 관련 지식을 심화적으로 이해할 수 있도록 프로그램을 구성하였다. 개발한 교육 프로그램의 타당성을 검증 받기 위해 관련 영역의 전문가 11인을 대상으로 타당도 검정을 의뢰하였으며, Lawshe가 제시한 CVR 기준값인 0.59를 충족하여 타당성을 검증받았다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.1317-1322
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• 2021

4차 산업 혁명 시대의 소프트웨어는 지능정보사회에서 핵심기반이 되고 있다. 이에 시대에 대응할 수 있는 인력양성과 교육의 새로운 방향에 대한 연구가 필요하다. 이를 위해 교육부는 교육과정을 개편하고 일반 ICT 지식의 습득보다 컴퓨팅 사고력 기반의 논리적인 문제해결 과정을 기반으로 한 소프트웨어 교육을 시행하고 있다. 하지만 소프트웨어 교육을 위한 양질의 교육 콘텐츠 확보가 부족하고 첨단 IT 기술과 연계하여 교육할 수 있는 교구 또한 미비한 상황이다. 이를 개선하기 위해 본 논문은 소프트웨어 교육용 코딩 로봇을 활용하여 인공지능 등의 융합형 소프트웨어 교육이 가능한 교육 콘텐츠 및 기능확장을 위한 외부 확장장치 개발을 제안한다. 이를 통해 기존의 단순 문제해결 방식의 교육과정을 개선하고 다양한 학습 자료를 개발하여 효과적인 소프트웨어 교육이 가능하다.