• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제8권3호
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• pp.61-72
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• 2020

The fear of crime, discussed in the early 1960s in the United States, is a psychological response, such as anxiety or concern about crime, the potential victim of a crime. These anxiety factors lead to the burden of the individual in securing the psychological stability and indirect costs of the crime against the society. Fear of crime is not a good thing, and it is a part that needs to be adjusted so that it cannot be exaggerated and distorted by the policy together with the crime coping and resolution. This is because fear of crime has as much harm as damage caused by criminal act. Eric Pawson has argued that the popular impression of violent crime is not formed because of media reports, but by official statistics. Therefore, the police should watch and analyze news related to fear of crime to reduce the social cost of fear of crime and prepare a preemptive response policy before the people have 'fear of crime'. In this paper, we propose a deep - based news classification system that helps police cope with crimes related to crimes reported in the media efficiently and quickly and precisely. The goal is to establish a system that can quickly identify changes in security issues that are rapidly increasing by categorizing news related to crime among news articles. To construct the system, crime data was learned so that news could be classified according to the type of crime. Deep learning was applied by using Google tensor flow. In the future, it is necessary to continue research on the importance of keyword according to early detection of issues that are rapidly increasing by crime type and the power of the press, and it is also necessary to constantly supplement crime related corpus.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.240-247
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• 2020

빠르게 변화하는 온라인상의 정보 흐름과 트랜드를 이해하고 IT기술 환경변화에 대응하기 위해서 필요한 선제적 제도 마련을 위한 한 가지 방안으로 빅데이터를 이용하고자 하는 노력이 최근 들어 더욱 가속화 되고 있다. 논문에서는 인공지능 기반의 빅데이터 처리를 통한 이슈 분석 시스템의 개발과 연구를 통해 빅데이터 처리를 위한 새로운 기술의 가능성을 확인하고자 한다. 이를 위해, 고속의 병렬처리가 가능해진 인공신경망을 사용, 의미 추론 및 패턴분석을 위한 처리 기법을 제안하고 구현을 통해 제안하는 방법에 대한 빅데이터 처리의 적합성을 알아본다. 정보보안의 중요성을 감안하여, 인공 신경망을 이용한 이슈 분석 시스템을 최근의 보안 이슈 분석에 활용해봄으로써 제안하는 방식이 실제 빅데이터 처리에 유용하게 활용 될 수 있음을 검증한다. 실험을 통해서 제안된 방식에 대한 다양한 목적의 빅데이터 처리를 위한 기반 기술로의 활용 가능성을 확인한다.

• 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.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제8권11호
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• pp.427-432
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• 2019

모바일 운영체제 중 안드로이드의 점유율이 높아지면서 모바일 악성코드 위협은 대부분 안드로이드에서 발생하고 있다. 그러나 정상앱이나 악성앱이 진화하면서 권한 등의 단일 특징점으로 악성여부를 연구하는 방법은 유효성 문제가 발생하여 다양한 특징점 추출 및 기계학습을 통해 이를 극복하고자 한다. 본 논문에서는 APK 파일에서 구동에 필요한 다섯 종류의 특징점들을 안드로가드라는 정적분석 툴을 사용하여 학습데이터의 특성을 추출한다. 또한 추출된 중요 특징점을 기반으로 모델링을 하는 세 가지 방법을 제시한다. 첫 번째 방법은 보안 전문가에 의해 엄선된 132가지의 특징점 조합을 바탕으로 모델링하는 것이다. 두 번째는 학습 데이터 7,000개의 앱에서 발생 빈도수가 높은 상위 99%인 8,004가지의 특징점들 중 랜덤포레스트 분류기를 이용하여 특성중요도가 가장 높은 300가지를 선정 후 모델링 하는 방법이다. 마지막 방법은 300가지의 특징점을 학습한 다수의 모델을 통합하여 하나의 가중치 투표 모델을 구성하는 방법이다. 추가적으로 오탐률 및 미탐률을 개선하기 위해 권한 정보를 모두 제외하여 특징점을 재구성하고 위와 같은 환경으로 모델링하였다. 최종적으로 가중치 투표 모델인 앙상블 알고리즘 모델을 사용하여 97.8%로 정확도가 개선되었고 오탐률은 1.9%로 성능이 개선된 것이 확인되었다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.197-202
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• 2021

지정맥을 이용한 생체인식기술은 높은 보안성, 편리성과 정확성으로 많은 관심을 받고 있으며 최근 딥러닝 기술의 발달로 인해 더욱 인증에 대한 인식 오류율 및 정확도가 향상되었다. 하지만 학습 데이터는 일정한 순서나 방법이 아닌 실제 데이터의 부분 집합으로, 결과가 일정하지 않아 데이터양과 인공신경망의 복잡도를 고려해야 한다. 본 논문에서는 지정맥 인식기의 높은 정확도와 인증 시스템 성능 향상을 위해 Inception-ResNet-v2의 딥러닝 모델을 활용하였으며 DenseNet-201의 딥러닝 모델과 성능을 비교 분석하였다. 시뮬레이션은 전북대의 MMCBNU_6000과 직접 촬영한 지정맥 영상을 사용하고 지정맥 인증 시스템에 이미지를 가공하는 과정은 없으며 생체인증 척도인 EER을 추출하여 성능 결과를 확인한다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제16권4호
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• pp.842-848
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• 2020

연구목적: 노후화된 발전기의 지속 가능한 운영을 위하여 효율적이며, 안전한 운영이 중요하다. 효율적 운영이란 경제적 관점이며, 안전한 운영은 발전 설비의 치명적 사고 발생에 대한 발생 이전의 사전 조치를 말한다. 그러므로 발전기의 지속가능 운영 모니터링을 위하여 관련된 센서 설치와 이를 기반으로 지속 가능에 대한 예측할 수 있는 모델에 대한 연구가 필요하다. 연구방법: 전기와 열에 대한 수요 예측, 엔진의 성능과 이상을 탐지하는 예측, 그리고 재 난 안전에 대한 예측 모델을 제시하였다. 이를 위하여 필요한 센서를 정의하였으며, 이를 기반으로 예측 모델을 각각 개발하여 수행하였다. 연구결과: 수요 예측 모델은 기존의 79%에서 90% 이상으로 예측 정확도를 향상시켰으며, 다른 2개 모델도 시스템의 지속가능한 안정적 운영을 지원하였다. 결론: 노후화된 발전설비의 지속가능 운영을 지원하기 위한 3가지 종류의 예측 모델을 개발하고 이를 제이비주식회사의 발전 설비에 실제 적용하여 운영하고 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권2호
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• pp.173-178
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• 2019

최근 스마트 홈, 스마트 보안, 스마트 팩토리 등 IoT 환경에서 생성, 수집, 계측되는 데이터의 종류 및 양이 증가하고 있다. IoT 서비스를 위한 요소기술에는 원하는 정보를 측정하기 위한 센서 장치, 해당 장치를 컨트롤할 수 있는 임베디드 소프트웨어, 측정된 데이터를 송수신할 수 있는 네트워크 프로토콜, 수집된 데이터를 분석/저장할 수 있는 빅데이터 및 인공지능 기술이 필수적이다. 본 논문에서는 다양한 IoT 장치에서 활용되고 있는 다양한 네트워크 프로토콜을 하나의 통합된 장치에서 처리할 수 있는 장치 개발에 초점을 맞추고 있으며, 이를 실현하기 위한 이기종 네트워크 인터페이스 IoT 게이트웨이를 제안한다. OpenWrt 기반의 유무선 공유기를 활용하였으며, 무선 센서 네트워크 프로토콜의 IP기반 통신을 위해 6LoWPAN 스택을 이용하여 BLE와 IEEE 802.15.4 통신 모듈을 연동하였고, 자체 개발한 파이썬 기반 미들웨어를 이용하여 Z-Wave, LoRa 통신 모듈에서 송수신 되는 패킷을 IP 패킷을 변환하여 전송하는 기능을 개발하였다. 개발된 IoT 게이트웨이가 IoT 빅데이터를 효과적으로 수집할 수 있는 장치로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권9호
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• pp.1224-1230
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• 2020

스마트폰의 보급 이후 웨어러블 디바이스에 대한 관심이 높아지고 다양화되면서 사용자들의 생활에 밀접하게 연관되고 있으며, 개인화된 서비스를 제공하기 위한 방법으로 사용되고 있다. 본 논문에서는 스마트폰에 내장된 3축 가속도 센서와 3축 자이로 센서의 정보를 합성곱 신경망에 적용하여 사용자의 행동을 검출하는 방법을 제안한다. 인간의 행동은 동작의 크기와 범위에 따라서 동작을 구성하는 신호 데이터의 지속시간을 포함한 시작 시점과 끝나는 시점이 다르다. 이로 인해 합성곱 신경망에 그대로 적용하면 행동 인식 정확도에 대한 성능상의 문제가 있다. 따라서 센서 데이터를 시간의 구간에 따라 분할된 특징을 학습하는 시분할 특징 융합 합성곱 신경망(TDFFCNN: Time-Division Feature Fusion Convolutional Neural Network)을 제안하였다.

• Design & Manufacturing
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• 제15권1호
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• pp.26-31
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• 2021

As the aging ages, the disease also increases, and the development of AI technology and X-ray equipment used to treat patients' diseases is also progressing a lot. X-ray tube converts only 1% of electron energy into X-ray and 99% into thermal energy. Therefore, when the cooling time of the anode and the X-ray tube are frequently used in large hospitals, the amount of X-ray emission increases due to temperature rise, the image quality deteriorates due to the difference in X-ray dose, and the lifespan of the overheated X-ray tube may be shortened. Therefore, in this study, temperature rise and cooling time of 60kW, 75kW, and 90kW of X-ray tube anode input power were studied. In the X-ray Tube One shot 0.1s, the section where the temperature rises fastest is 0.03s from 0s, and it is judged that the temperature has risen by more than 50%. The section in which the temperature drop changes most rapidly at 20 seconds of cooling time for the X-ray tube is 0.1 seconds to 0.2 seconds, and it is judged that a high temperature drop of about 65% or more has occurred. After 20 seconds of cooling time from 0 seconds to 0.1 seconds of the X-ray tube, the temperature is expected to rise by more than 3.7% from the beginning. In particular, since 90kW can be damaged by thermal shock at high temperatures, it is necessary to increase the surface area of the anode or to require an efficient cooling system.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제24권8호
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• pp.1044-1058
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• 2021

Tempered electronic contents have multiplied in last few years, thanks to the emergence of sophisticated artificial intelligence(AI) algorithms. Deepfakes (fake footage, photos, speech, and videos) can be a frightening and destructive phenomenon that has the capacity to distort the facts and hamper reputation by presenting a fake reality. Evidence of ownership or authentication of digital material is crucial for combating the fabricated content influx we are facing today. Current solutions lack the capacity to track digital media's history and provenance. Due to the rise of misrepresentation created by technologies like deepfake, detection algorithms are required to verify the integrity of digital content. Many real-world scenarios have been claimed to benefit from blockchain's authentication capabilities. Despite the scattered efforts surrounding such remedies, relatively little research has been undertaken to discover where blockchain technology can be used to tackle the deepfake problem. Latest blockchain based innovations such as Smart Contract, Hyperledger fabric can play a vital role against the manipulation of digital content. The goal of this paper is to summarize and discuss the ongoing researches related to blockchain's capabilities to protect digital content authentication. We have also suggested a blockchain (smart contract) dependent framework that can keep the data integrity of original content and thus prevent deepfake. This study also aims at discussing how blockchain technology can be used more effectively in deepfake prevention as well as highlight the current state of deepfake video detection research, including the generating process, various detection algorithms, and existing benchmarks.