스마트 홈은 가정의 가전제품, 에너지 소비 장치, 보안기기 등 모든 사물을 통신망으로 연결해 모니터링 및 제어할 수 있는 기술이다. 스마트 홈은 자동제어 뿐 아니라 상황과 사용자의 취향을 학습하고, 이에 맞는 결과를 스스로 제공하는 방향으로 발전하고 있다. 본 논문은 사용자의 행동을 감지하여 사용자의 특성에 맞는 쾌적한 실내 환경 제어 서비스를 할 수 있는 모델을 제안하였다. 전체 시스템 구성은 센서와 와이파이를 탑재한 ESP8266, 실시간 데이터베이스인 firebase, 스마트 폰 어플로 구성된다. 본 모델은 사용자가 가전기기 작동시의 학습모드, 학습 결과를 통한 학습 제어, 실내와 실외 센서의 값을 이용한 자동 환기 등의 기능으로 구분된다. 학습은 에어컨, 가습기, 공기청정지 등 가전기기 제어시의 온도와 습도에 대한 이동 평균을 이용하였다. 본 시스템은 데이터베이스에 지속적으로 수집된 데이터를 다양한 기계학습과 딥 러닝을 통해 사용자의 특성을 분석하고 예측하여 보다 고 품질의 서비스를 제공할 수 있다.
외부에서 보내는 시간을 줄이고 동네마트를 주로 이용하는 중년층, 노년층들과 동네마트 관리자들을 위한 장보기 시스템을 개발하였다. 이 앱은 직접 장보기 기능과 온라인 장보기 기능이 주요 기능이며 안드로이드에서 Zxing라이브러리를 이용한 QR코드와 카카오 API를 이용한 카카오맵을 이용해 개발되었다. 또한 리사이클러뷰와 그래프를 통해 회원이 필요로 하는 결제 통계와 게시판 글 등의 정보를 가독성 있게 제공한다. 이 시스템을 통해 회원들은 QR코드를 이용한 직접구매 방식과 지도를 통한 배달 방식을 통해 마트를 이용할 때의 피로감을 줄이고 마트 관리자로서는 인력낭비를 줄임으로서 효율적으로 관리할 수 있다. 또한 마트 관리자로서는 소비자들이 늘어나 더 많은 물품을 판매할 수 있을 것이다.
최근 개인정보보호에 대한 관심이 높아짐에 따라 개인정보보호를 위한 다양한 앱들이 등장했다. 이러한 앱들은 개인정보가 포함된 사진, 동영상, 문서 등 여러 포맷의 데이터를 암호화 및 은닉 기능을 이용하여 보호한다. 이러한 앱들을 사용하면 개인정보보호에는 긍정적인 효과를 줄 수 있지만, 디지털 포렌식 수사 관점에서는 조사 과정에서 데이터 분석에 어려움이 될 수 있기 때문에 안티 포렌식으로 작용한다. 본 논문은 개인정보보호 앱 중 하나인 Calculator - photo vault에 대한 역공학을 통해 접근제어 기능인 PIN을 알아내고, 암호화 및 은닉이 적용된 사진, 문서 등의 파일에 대한 복호화를 진행하였다. 또한, 암호화 및 은닉된 파일에 대한 로그가 저장된 database 파일에 대해서는 복호화를 연구함으로써 이 앱에 대한 취약점을 분석했다.
모임 장소를 정할 때에 모든 참여자의 이동 시간이 작으면서 적당한 매장을 정하는 것은 항상 번거로운 문제이다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해서 지하철역 기반으로 최적의 장소와 매장을 추천하는 알고리즘을 제안하고 시스템을 개발한다. 본 시스템은 자영업자들이 자신의 매장 정보를 등록하여 홍보토록 하는 매장 정보 등록 기능을 웹 기반으로 제공하고, 모임 참여자들에게 모임 장소를 추천하는 기능을 앱 기반으로 제공한다. 제안한 알고리즘은 지하철 노선도를 기반으로 모든 참여자의 이동 시간을 줄이고 소요 시간의 표준편차를 이용하여 공평성을 향상시켰다. 또한, 본 시스템은 최근 배달앱을 통한 홍보에만 의존한 자영업자들의 홍보수단에 새로운 방안을 제시한다.
휴대폰은 개인의 생활과 가장 밀접한 디지털 기기로 디지털 포렌식 수사 시에 반드시 고려해야 할 대상이 되고 있다. 최근에는 스마트폰의 사용이 증가하고 있는데, 스마트폰은 피처폰과는 달리 일반 PC와 유사한 고성능의 운영체제(Android, iOS 등)를 사용하면서 다양한 모바일 앱(app)을 통해 사용자에게 여러 가지 기능을 제공하는 특징이 있다. 디지털 포렌식 관점에서 스마트폰의 사용 흔적을 수집하고 분석하는 것이 중요해짐에 따라서 전세계적으로 스마트폰 포렌식에 관한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 스마트폰 내의 데이터를 분석하기 위해서는 백업 또는 디버깅 기능을 이용하여 사용자 파일을 추출하거나, 운영체제의 루트(root) 권한을 획득하여 플래시 메모리에 대한 이미지를 수집한 후에 파일시스템(YAFFS, EXT, RFS, HFS+ 등)을 재구성하여 분석하는 방법을 사용할 수 있다. 그러나 이와 같은 방법은 정상적으로 존재하는 파일 이외에 삭제되거나 플래시 메모리 페이지의 데이터가 수정되면서 생성될 수 있는 잉여 데이터에 대한 분석에는 한계가 있다. 본 논문에서는 스마트폰으로부터 획득한 플래시 메모리 이미지 내의 단편화된 페이지(fragmented pages)를 분석하는 기법을 소개한다. 이를 통해 플래시 메모리 페이지의 스페어 영역(spare area)이 없어서 파일시스템의 재구성이 불가능한 이미지 또는 정상적인 파일시스템의 비할당 영역에 속하는 임의의 페이지들에 대한 효과적인 분석 방법을 제시한다.
4차 산업혁명을 맞이해서 여러 분야에서 커스터마이제이션(Customization,맞춤제작)이 주된 화두가 되고 있다. 4차 산업혁명인 인더스트리 4.0은 제조업에 사이버 물리 시스템(CPS:Cyber Pysical Systems), 사물인터넷(IoT:Internet of Things), 클라우드 컴퓨팅(Cloud Computing)을 적용하고 있다. 그리고 이 인더스트리 4.0의 핵심 키워드 중 하나가 대량 맞춤제작이다. 이 맞춤제작을 통해 고객의 요구에 맞는 최척화 된 제품이나 서비스를 개발하여 제공하게 된다. 따라서 제품의 경쟁력은 높아지고 고객만족도는 향상되게 된다. 특히 사물 인터넷 기술의 확산으로 인해서 다양한 디바이스나 사물들 간의 원활한 서비스 연동을 위해서는 이러한 맞춤제작은 필수적인 부분이다. 모바일 환경에서도 모바일 앱(Mobile App.)들이 여러 다양한 모바일 디바이스에 맞춰서 고객에게 필요한 서비스들이 맞춤형으로 조립되어 작동되어야 한다. 따라서, 본 논문에서는 현재 많은 안드로이드나 애플의 ios 플랫폼 등을 기반으로 한 여러 다양한 모바일 디바이스들에서 이루어지고 있는 맞춤제작 구조의 성능을 향상시키기 위한 방안으로 클라우드 서버 기반의 모바일 맞춤제작 구조와 프로세스, 그리고 성능 측정 메트릭을 제시한다. 제시된 맞춤제작 구조와 프로세스, 그리고 성능 측정 메트릭을 여러 디바이스들에 적용해 본 결과 기존에 비해 맞춤제작에 걸리는 총 시간이 기존에 비해 반으로 줄어드는 효과를 가져올 수 있었다.
전동휠체어는 과거 장애인 및 노약자만 활용하는 장비로 인식되었지만, 최근 기능 및 형태의 변화를 통해 다양한 분야에서 다목적으로 활용되고 있다. 이에 본 논문에서는 다양한 분야와 환경에 적용될 수 있는 무한궤도형 전동휠체어의 프로토타입과 이를 제어할 수 있는 통합 모니터링 시스템을 제안한다. 이를 위해 기존 휠체어와 비교하여 운행 시 안전성 향상을 위한 프레임 응력 설계와 안드로이드기반의 앱(App)을 이용하여 전동휠체어를 자유롭고 손쉽게 조작할 수 있는 편의성을 제공한다. 아울러 다량의 전동휠체어를 원격에서 모니터링하고 제어할 수 있는 기능도 지원한다. 시스템 구현 및 성능평가 결과, 응력설계는 5번의 응력 해석을 통하여 존 미제스 응력 값이 정상범위에 해당하는 4.401%로 측정되었으며, 시스템의 제어를 위한 통신 부분에 대한 정확률도 98.75%로 측정되어 기존 휠체어와 비교하여 안전성 높은 것으로 입증되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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