• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2014년도 추계학술대회
• /
• pp.854-856
• /
• 2014

일인 다기기 시대에 맞추어 스마트 기기로 다양한 가전제품과 전자기기를 스마트 디바이스를 이용하여 제어 가능하게 출시하고 있다. 또한, 청소로봇과 냉장고, 에어컨, TV 등의 제품 수가 빠르게 증가하고 있으며 이러한 기기들을 이용하여 DLNA(Digital Living Network Alliance) 시스템을 구축하고 있다. 그리고 국내외에서 IoT(Internet Of Things)나 Alljoyn 같은 기술들을 개발 및 제공하고 있다. 하지만 현재 사용하고 있는 가전제품이나 전자기기들은 운영체제가 설치되어있는 제품보다 설치되어있지 않은 제품이 많다. 또한, 스마트 가전제품을 사용하지 않는 사용자는 스마트 가전제품 보다는 기존의 전자제품을 구입하는 경우가 더 많이 발생한다. 본 논문에서는 모바일 기기를 사용하여 사용자가 원하는 데이터를 수치화하고 아두이노 보드에 전송하여 운영체제가 없는 기존의 가전제품도 스마트 기기와 같은 제어를 할 수 있도록 하는 시스템을 제안하고 구현한다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제25권1호
• /
• pp.124-133
• /
• 2021

스마트팩토리는 공장 내 장비에 센서를 부착하여 각종 데이터를 실시간으로 수집, 분석 및 모니터링함으로써 스스로 공정을 제어 및 통제하는 미래형 공장이다. 스마트팩토리에서 장비의 상태 및 이력을 현장에서 실시간으로 조회 및 생성하는 것은 매우 중요한 일이며 다양한 스마트 기기의 등장은 이것을 보다 효율적으로 수행할 수 있게 하고 있다. 본 논문은 실시간으로 장비의 상태 및 이력을 생성, 조회, 삭제 할 수 있는 다중장치 기반 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 공장이라는 특수한 환경을 고려하여 안드로이드 시스템과 스마트 글래스 시스템을 동시에 사용한다. 스마트 글래스 시스템은 장비 인식을 위해 QR코드를 이용하였으며 음성 인식 기능을 이용하여 보다 효율적인 작업환경을 제공한다. 다중장치기반 실시간 장비 모니터링을 위한 시스템 구조를 설계하였으며 안드로이드 시스템, 스마트 글래스 시스템 및 웹 애플리케이션 서버를 구현함으로써 실용성을 보이겠다.

• 한국위성정보통신학회논문지
• /
• 제10권1호
• /
• pp.56-61
• /
• 2015

본 논문에서는 사물인터넷(IoT, Internet of Things) 사용자가 안드로이드 플랫폼 기반의 홈 허브가 유니티 3D 모델링으로 사물인터넷 센서의 3D 위치표출 방안이 제안되었다. 특별히, 3차원 공간에서 IoT 센서는 설치 공간별로 클러스링을 통해 IoT센서 속성과 배터리 상태를 모니터링 방식을 설계한다. 또한, 3차원 공간상에서 신규 설치한 IoT 센서가 인접 센서들의 무선신호의 비콘신호 및 도착시간 분석에 따른 센서의 위치를 추적하는 방식은 센서의 무선신호세기(RSSI, received signal strength indicator)와 방위각을 기반으로 3차원 공간상에서 수신 각도에 따른 센서의 3D 위치를 표출할 수 있다. 이때 유니티 런쳐가 탑재된 스마트 허브 플랫폼은 사물인터넷 센서의 동작상태 모니터링이 가능하며, 다양한 센서의 생애주기를 관리할 수 있도록 동영상이 3차원 텍스쳐가 동시에 연동하도록 활용할 수 있다.

• 사물인터넷융복합논문지
• /
• 제2권1호
• /
• pp.7-15
• /
• 2016

최근 자전거 이용자가 천만 명을 돌파하면서 자전거 라이딩은 일상생활의 요소로 자리 잡고 있다. 하지만, 이용자가 늘어날수록 사고의 위험에 무방비로 노출되면서 보다 안전하게 라이딩을 할 수 있는 예방 대책 수립이 절실하다. 이에 본 논문에서는 GPS 정보를 통하여 획득된 위치정보를 활용하여 사용자에게 주행 상황에 맞는 다양한 서비스를 제공할 수 있는 애플리케이션을 개발하였다. 이를 위해 안드로이드와 아두이노 기반 디바이스간 블루투스 송수신을 통해 자전거 전용 내비게이션 기능을 제공하여 안전성을 향상시킬 수 있었다. 향후 다양한 형태의 아두이노 센서로 확장할 경우 개인 맞춤형 모바일 IoT 서비스로 발전시킬 수 있을 것이라 기대한다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제17권3호
• /
• pp.740-746
• /
• 2013

사물통신은 사람 대 사물, 사물 대 사물간 지능통신 서비스를 언제 어디서나 안전하고 편리하게 실시간으로 이용할 수 있는 융합 ICT 기반이다. 사물통신 플랫폼은 다양한 장치와 센서를 통해 사물의 정보를 취득 또는 생성하는 M2M 현장 네트워크, 이를 전달하는 광대역 무선 통신망, 수집된 정보를 가공, 활용하는 응용서비스들의 3요소로 구성된다. 본 논문에서는 WCDMA 기반의 M2M 통신망과 지그비 또는 Wi-Fi 기반의 USN을 상호 연동하는데 현실적으로 걸림돌이 되는 두 가지 문제, 즉 WCDMA 망의 요금 문제와 게이트웨이 문제를 해결하기 위한 PWW(Person Wide Web) 기반의 M2M 플랫폼을 설계하고 개발하였다. 개발한 USN 게이트웨이를 통해 USN 기반 현장 네크워크와 응용서비스 단말로써의 스마트폰을 직접 연동시킴으로써 WCDMA 무선망 접속을 최소화하여 위에서 언급한 두 가지 현실적 문제를 회피할 수 있음을 보였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2014년도 추계학술대회
• /
• pp.845-847
• /
• 2014

최근, 모바일 OS 시장이 확대됨과 동시에 안드로이드가 탑재된 각종 스마트폰 및 에어컨, 스마트 TV, 청소로봇, 카메라 등 그 수가 빠른 속도로 보급되고 있다. 하지만 많은 기기들을 한 번에 제어하는 모듈 및 어플리케이션이 보급되지 않고, 한 기기의 제어를 한 어플리케이션이 담당하고, 하나의 디바이스에서 모든 기기들을 관리할 수 있는 어플리케이션이 부족한 실정이다. 이에 따라, 본 논문에서는 Web을 이용하여 Server에 등록되어있는 기기를 Web으로 관리, 접속, 제어할 수 있는 시스템을 제안 및 설계하였다. 이는 현재 연구가 활발히 진행 중인 IoT(Internet of Things)분야에 활용될 것으로 사료된다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
• /
• 제23권8호
• /
• pp.177-189
• /
• 2023

Malware detection is an increasingly important operational focus in cyber security, particularly given the fast pace of such threats (e.g., new malware variants introduced every day). There has been great interest in exploring the use of machine learning techniques in automating and enhancing the effectiveness of malware detection and analysis. In this paper, we present a deep recurrent neural network solution as a stacked Long Short-Term Memory (LSTM) with a pre-training as a regularization method to avoid random network initialization. In our proposal, we use global and short dependencies of the inputs. With pre-training, we avoid random initialization and are able to improve the accuracy and robustness of malware threat hunting. The proposed method speeds up the convergence (in comparison to stacked LSTM) by reducing the length of malware OpCode or bytecode sequences. Hence, the complexity of our final method is reduced. This leads to better accuracy, higher Mattews Correlation Coefficients (MCC), and Area Under the Curve (AUC) in comparison to a standard LSTM with similar detection time. Our proposed method can be applied in real-time malware threat hunting, particularly for safety critical systems such as eHealth or Internet of Military of Things where poor convergence of the model could lead to catastrophic consequences. We evaluate the effectiveness of our proposed method on Windows, Ransomware, Internet of Things (IoT), and Android malware datasets using both static and dynamic analysis. For the IoT malware detection, we also present a comparative summary of the performance on an IoT-specific dataset of our proposed method and the standard stacked LSTM method. More specifically, of our proposed method achieves an accuracy of 99.1% in detecting IoT malware samples, with AUC of 0.985, and MCC of 0.95; thus, outperforming standard LSTM based methods in these key metrics.

• 제어로봇시스템학회논문지
• /
• 제22권9호
• /
• pp.766-772
• /
• 2016

Recent advances in networking and computers, especially internet of things (IoT) technologies, have improved the quality of home life and industrial sites. However, the security vulnerability of IoT technologies causes life-threatening issues and information leakage concerns. Studies regarding security algorithms are being conducted. In this paper, we proposed SEED algorithms based on one time passwords (OTPs). The specified server sent time data to the client every 10 seconds. The client changed the security key using time data and generated a ciphertext by combining the changed security key and the matrix. We applied the SEED algorithms with enhanced security to Linux-based embedded boards and android smart phones, then conducted a door lock control experiment (door lock & unlock). In this process, the power consumed for decryption was measured. The power consumption of the OTP-based algorithm was measured as 0.405-0.465W. The OTP-based algorithm didn't show any difference from the existing SEED algorithms, but showed a better performance than the existing algorithms.

• 한국인공지능학회지
• /
• 제8권1호
• /
• pp.1-6
• /
• 2020

The Recently there has been a growing interest in health care due to the COVID-19 situation. In this paper, we intend to develop a healthcare monitoring system to provide users with smart healthcare systems in line with the healthcare 3.0 era. The system consists of a wireless network between various sensors, Android smartphones, and OLEDs using Bluetooth, and through this, a health care monitoring system capable of collecting user's biometric information and managing health by receiving data values of sensors connected to Arduino. In conclusion, the user's BPM value was calculated using the heart rate sensor, and the exercise intensity can be adjusted through this. In addition, a step derivation algorithm is implemented using an acceleration sensor, and calorie consumption can be measured using the step and weight values. As such, the heart rate, step count, calorie consumption data can be transmitted to a smartphone application through a Bluetooth module and output, and can be output to an OLED for users who are not easy to access the smartphone. This healthcare monitoring system can be applied to various groups and technologies.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제19권5호
• /
• pp.1110-1116
• /
• 2015

본 논문에서는 정보보안에 대한 글로벌 연구 트렌드에 대한 분석을 다룬다. 정보를 이용하는 모든 분야에서 보안을 필요로 하기 때문에, 새롭게 생성되거나 급격하게 발전하는 분야를 발굴하는 것이 정보보안의 방향을 설정하는 것이 될 수 있다. 이에 본 연구의 목적은 정보보안과 관련한 기술들을 파악하고, 이들을 트렌드 관점에서 해석함으로써 향후를 전망해보고자 한다. 현재의 수준은 거시적 관점에서의 분석을 위한 초기 연구로써, 기술들 사이의 연도별 공기정보를 이용하여 2001년부터 2014년까지의 연관성을 측정하고, 상위 연관 기술 자체의 트렌드와 상호 비교하여 그 의미를 분석하였다. 결론적으로는 안드로이드 플랫폼, 빅데이터, 사물인터넷, 모바일 분야, 클라우드 컴퓨팅이 정보보안에 유망한 기술 분야라 할 수 있다.