• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 춘계학술발표대회
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• pp.93-95
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• 2015

IoT 시대가 도래하면서 다양한 분야에 서비스가 제공되는 미래회의 진입이 가능하게 되었으며 이에 IoT 서비스를 선정하기 위해 선진국에서의 활발한 움직임이 나타나고 있다. 따라서 본 논문에서는 IoT의 발전에 따라서 나타나게 된 CPND 가치 사슬의 변화를 살펴보고 국내외 선진국의 동향 및 이슈 사항을 분석하여 IoT 시장 선점 및 활성화를 위한 방안을 제시하고자 한다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권9호
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• pp.463-468
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• 2021

IoT는 기술의 발전과 IoT 기기의 보급 및 서비스의 활성화로 폭발적인 증가세를 보이고 있지만, 최근 다양한 봇넷의 활동에 의해 심각한 보안 위험과 재정적 피해가 발생하고 있다. 따라서 이러한 봇넷의 활동을 정확하고 빠르게 탐지하는 것이 중요하다고 할 수 있다. IoT 환경에서의 보안은 최소한의 프로세싱 성능과 메모리로 운영을 해야 하는 특성이 있는 만큼, 본 논문에서는 탐지를 위한 최소한의 특성을 선택하고, KNN(K-Nearest Neighbor), Naïve Bayes, Decision Tree, Random Forest와 같은 머신러닝 알고리즘이 봇넷의 활동을 탐지하는 성능을 비교연구 하였다. Bot-IoT 데이터셋을 사용한 실험 결과는 적용한 머신러닝 알고리즘 중 KNN이 DDoS, DoS, Reconnaissance 공격을 가장 효과적이고 효율적으로 탐지할 수 있음을 보여주었다.

• The Journal of Korean Physical Therapy
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• 제30권1호
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• pp.1-7
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• 2018

Objective: This study aimed to determine the efficacy of flexible pole training combined with lumbar stabilization in improving trunk muscle activities and to investigate the difference according to posture in young adults. Methods: Twenty-five participants were enrolled in this study. The subjects were randomly allocated into either the flexible pole group or the rigid pole group. Participants performed lumbar stabilization exercises on quadruped and curl-up, with the flexible pole or rigid pole. Electromyography was used to assess the percent maximal voluntary isometric contracion (%MVIC) of the rectus abdominis (RA), external oblique (EO), internal oblique (IO), and erector spine (ES) muscles. All participants completed one 30-minute session per day, 3 days per week, for 6 weeks. The evaluation was performed before and 6 weeks after the training, and follow-up. The data were analyzed using independent t-test and two-way repeated measure analysis of variance to determine the statistical significance. Results: The flexible pole in curl-up showed significant differences in EO and IO muscle activities compared with the rigid pole. The flexible pole in quadruped showed significant differences in IO and ES muscle activities compared with the rigid pole. The RA, EO, IO, and ES muscle activities of both groups were significantly higher after 6 weeks training. Conclusion: The flexible pole in curl-up and quadruped showed an improvement in trunk muscle activation. The flexible pole combined with lumbar stabilization will be useful as an exercise tool to improve activity of trunk muscles.

• 한국통신학회논문지
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• 제40권10호
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• pp.1958-1968
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• 2015

사물지능통신(M2M or IoT) 서비스 활성화와 글로벌 업체의 OneM2M 관련 사업에 대한 적극적인 투자 및 가속화는 ICT 시장의 변화를 이끌고 있다. 그러나 다양한 해킹(데이터 노출, 도용, 변조, 삭제 등)의 가능성 때문에 안전한 통신 보안 기술이 중요 요구사항으로 이슈화되고 있다. 본 논문은 M2M 환경의 기존 연구에서 적용된 RSA, DSA 기반의 서명이 아닌 ECC 기반 카멜레온 해쉬(Chameleon Hash) 서명을 적용한다. 성능 분석 결과 효율성은 암 복호화 평균 0.7%, 연산속도는 3%(평균 0.003초) 차이로 비교대상 알고리즘과 동등한 수준으로 우수한 결과를 나타냈고, ECC(Elliptic Curve Cryptography) 기반 카멜레온 해쉬함수 서명의 키 갱신 장점을 이용하여 상호인증과 암호화 구간의 연산 효율성, 확인 가능한 충돌 메시지 특성을 이용하여 통신 구간의 강력한 보안성을 입증하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제4권4호
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• pp.31-36
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• 2018

광 산업은 국가 경제 활성화에 지대한 영향력을 갖고 있으며, IT기술의 발전은 관광객의 특성, 행위, 구매 성향, 관심사 등에 기반한 개인 프로파일 정보 및 위치정보, 활동정보 등의 수집과 분석이 가능해졌다. 이를 구현하기 위해 융합형 스마트관광 정보 서비스 플랫폼 구현은 3단계로 나누어 비지니스 모델 개발, IoT & 빅데이터 통합관리 시스템, 빅데이터 알고리즘 개발 및 분석 플랫폼 개발로 완성된다. 플랫폼 및 알고리즘의 원천기술은 오픈소스를 채택하고 그 기반위에 서비스 요소를 확장한 후, 지역을 연계한 Test-Bed 실증 시험을 통해 문제점을 보완하는 과정을 진행하게 된다. 이 플랫폼을 활용하면 다양한 정보를 통합적으로 분석하여 관광객별 맞춤화된 서비스를 제공할 수 있는 스마트관광 환경이 가능해진다. 또한 지역중심의 스마트관광 생태계 조성을 통해 관광 목적지 주민의 삶을 개선하고 지역 재생과 일자리 창출에도 기여할 수가 있을 것이다.

• 한국전문물리치료학회지
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• 제21권1호
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• pp.63-69
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• 2014

Cross knee curl-up is an ideal variation of abdominal curl up exercise to strengthen abdominal musculature without excessive lumbar flexion which can increase the loads on the disc and ligaments. In addition, slowly forced expiration can facilitate the activation of the abdominal musculature. The purpose of this study was to determine the effects of slowly forced expiration on activity of abdominal muscles, such as rectus abdominis (RA), external oblique (EO), and transverse abdominis/internal oblique (TrA/IO), while cross knee curl-up. Eleven young and healthy subjects (6 males and 5 females) participated. All subjects performed the cross knee curl-up slowly forced expiration and natural breathing. Paired t-test was performed in normalized electromyogram (EMG) muscle activity of the bilateral RA, EO, and TrA/IO to compare the differences between the cross curl-up with slowly forced expiration and natural breathing. Statistical significance was set at .05. There were no significant differences in normalized EMG muscle activity of the bilateral RA, EO, and TrA/IO between the cross curl-up with slowly forced expiration and natural breathing. The finding of this study designates that slowly forced expiration does not induce increasing activity of abdominal muscle in cross knee curl-up; hence, learning step of breathing control might not be necessary to strengthen abdominal muscle in cross knee curl-up.

• The Journal of Korean Physical Therapy
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• 제27권4호
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• pp.270-274
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• 2015

Purpose: The purpose of this study was to examine the electromyographic (EMG) activity of the abdominal muscles and to compare the activity ratios of the bilateral rectus abdominis (RA) to oblique abdominal muscles during shoulder abduction in opposite directions with single leg raising (SLR) performed in the supine position on a foam roller. Methods: Fifteen healthy subjects were recruited to the study. Each subject lay on the foam roller and performed left single leg raising with right or left shoulder $90^{\circ}$ abduction (Abd); performed in a random order. Surface EMG recordings of selected abdominal muscles (i.e., the RA, external oblique abdominis [EO], internal oblique abdominis [IO], and transverse abdominis [TrA]) were normalized to maximum voluntary isometric contraction. EO/RA and IO and TrA/RA ratios were determined with surface EMG. Data were analyzed by Independent t-test. The statistical significance level was p<0.05. Results: The results were as follows: (1) the right RA, left EO, and right IO and TrA muscle activities increased significantly at the left SLR with left Abd compared to the left SLR with right Abd (p<0.05); and (2) the ratio of right EO/RA activity increased significantly at the left SLR with right Abd compared to left Abd (p<0.05). Conclusion: These findings suggest that left SLR with left Abd on a foam roller is an appropriate exercise for activation of specific oblique abdominal muscles.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권10호
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• pp.237-245
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• 2022

The prominence of IoTs (Internet of Things) and exponential advancement of computer networks has resulted in massive essential applications. Recognizing various cyber-attacks or anomalies in networks and establishing effective intrusion recognition systems are becoming increasingly vital to current security. MLTs (Machine Learning Techniques) can be developed for such data-driven intelligent recognition systems. Researchers have employed a TFDNNs (Tensor Flow Deep Neural Networks) and DCNNs (Deep Convolution Neural Networks) to recognize pirated software and malwares efficiently. However, tuning the amount of neurons in multiple layers with activation functions leads to learning error rates, degrading classifier's reliability. HTFDNNs ( Hybrid tensor flow DNNs) and MRNs (Modified Residual Networks) or Resnet CNNs were presented to recognize software piracy and malwares. This study proposes HTFDNNs to identify stolen software starting with plagiarized source codes. This work uses Tokens and weights for filtering noises while focusing on token's for identifying source code thefts. DLTs (Deep learning techniques) are then used to detect plagiarized sources. Data from Google Code Jam is used for finding software piracy. MRNs visualize colour images for identifying harms in networks using IoTs. Malware samples of Maling dataset is used for tests in this work.

• 정보보호학회논문지
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• 제32권5호
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• pp.855-867
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• 2022

IoT 장비의 발달로 딥러닝 가속기의 필요성이 증대됨에 따라 이에 탑재되는 딥러닝 가속기의 구현 및 안전성 검증에 대한 연구가 활발히 진행 중이다. 본 논문에서는 Usenix 2019에 발표된 딥러닝 네트워크 복원 논문의 한계점을 극복한 내부 비밀정보 신규 부채널 분석 방법론에 대해 제안한다. 기존 연구에서 네트워크 내부 가중치의 범위를 제한하며 32비트 가중치의 16비트만 복원한 단점이 있다, 제안하는 신규 가중치 복원 방법으로 상관전력분석을 이용하여 IEEE754 32비트 단정밀도 가중치를 99% 정확도로 복원할 수 있음을 보인다. 또한 특정 입력값에 대해서만 활성함수 복원이 가능한 기존 연구의 제약을 극복하고, 딥러닝을 이용한 신규 활성함수 복원 방법으로 입력값에 대한 조건 없이 99% 정확도로 활성함수를 복원한다. 이를 통해 기존 연구가 가지는 한계점들을 극복했을 뿐만 아니라 제안하는 신규 방법론이 효과적이라는 것을 입증한다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.672-680
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• 2019

본 논문은 농장의 바이오 센서 데이터를 수집해서 농장에서 재배중인 농작물의 질병을 진단하고, 그 해 수확량을 예측하는 IoT 및 딥 러닝 기반 스마트 팜 환경 최적화 및 수확량 예측 플랫폼을 제안한다. 이 플랫폼은 현재 날씨, 토양 미생물 등 수집 가능한 모든 정보를 수집하여 작물이 잘 성장할 수 있도록 농장 환경을 최적화하고, 농장에서 재배중인 작물의 잎을 이용하여 작물의 질병을 진단하고, 그리고, 농장의 모든 정보를 사용하여 올해 수확량을 예측한다. 실험 결과 AEOM(Agricultural Environment Optimization Module)의 평균 정확도는 RF(Random Forest)보다 약 15%, GBD(Gradient Boosting Tree)보다 약 8% 높고, 데이터가 증가해도 RF나 GBD에 비해 정확도가 덜 감소한다. 선형 회귀에 따르면 정확도의 기울기는 ReLU의 경우 -3.641E-4, Sigmoid의 경우 -4.0710E-4, 계단함수의 경우 -7.4534E-4이다. 따라서 ReLU 사용시 정확도 기울기가 가장 낮으므로 테스트 데이터의 양이 증가함에 따라 ReLU는 다른 두 가지 활성화 기능보다 더 정확하다. 본 논문에서 제안한 EOYPP는 농장 전체를 관리하는 플랫폼으로 실제 농장에 도입된다면 국내 스마트 팜의 발전에 크게 이바지할 것이다.