• Journal of Information Processing Systems
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• 제14권6호
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• pp.1494-1507
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• 2018

Intelligent human identification using face information has been the research hotspot ranging from Internet of Things (IoT) application, intelligent self-service bank, intelligent surveillance to public safety and intelligent access control. Since 2D face images are usually captured from a long distance in an unconstrained environment, to fully exploit this advantage and make human recognition appropriate for wider intelligent applications with higher security and convenience, the key difficulties here include gray scale change caused by illumination variance, occlusion caused by glasses, hair or scarf, self-occlusion and deformation caused by pose or expression variation. To conquer these, many solutions have been proposed. However, most of them only improve recognition performance under one influence factor, which still cannot meet the real face recognition scenario. In this paper we propose a multi-scale parallel convolutional neural network architecture to extract deep robust facial features with high discriminative ability. Abundant experiments are conducted on CMU-PIE, extended FERET and AR database. And the experiment results show that the proposed algorithm exhibits excellent discriminative ability compared with other existing algorithms.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권12호
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• pp.57-65
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• 2021

산업 전 분야에 4차 산업혁명의 신기술인 IoT(Internet of Things), AI(Artificial Intelligence), Bigdata 등이 융합되어 새로운 가치를 창출하는 초연결 지능정보사회가 도래되고 있다. 모든 것이 네트워크에 연결되어 데이터가 폭발적으로 증가하고, 인공지능이 스스로 학습하여 지적 판단 기능까지도 가능하다. 특히 사물인터넷은 언제 어디서나 어느 것과도 연결될 수 있는 새로운 통신환경을 제공함에 따라 모든 것들이 연결되는 초 연결을 가능케 하고 있다. 인공지능 기술은 인간이 가진 지각, 학습, 추론, 자연어처리 등의 능력을 컴퓨터가 실행할 수 있도록 구현되고 있다. 인공지능은 기계학습, 딥러닝(Deep leearning), 자연어처리, 음성인식, 시각인식 등 첨단기술을 개발하는 방향으로 발전되고 있으며, 안전, 의료, 국방, 금융, 복지 등의 다양한 응용 분야에 특화된 소프트웨어와 머신러닝(Machine learning), 클라우드(Cloud) 기술을 포함하고 있다. 이를 통해 인간의 편의와 새로운 가치를 제공하기 위해 산업 전반의 다양한 분야에 활용된다. 하지만, 이와는 반대로 지능적이고 정교해진 사이버 위협들이 증가하고 신기술의 기술적 안전성 확보와 같은 잠재적 역기능들을 동반함에 따라 이에 대한 대응이 필요한 시점이다. 본 논문에서는 이러한 역기능을 해결하기 위한 하나의 방안으로 인공지능기술을 활용하여 IoT 통합보안관제 가능하도록 새로운 데이터모델링(Data modelling) 방안을 제안하였다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제16권4호
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• pp.254-261
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• 2016

The present research paper is devoted to solving an urgent problem, i.e., the energy saving and energy efficiency of buildings. A rapid settlement method and experimental control of the energy conservation based on the specific characteristics of the thermal energy consumption for the heating and ventilation of the buildings, and as well as the rapid development of wireless sensor networks, can be used in a variety of monitoring parameters in our daily lives. Today's world has become quite advanced with smart appliances and devices such as laptops, tablets, TVs, and smartphones with various functions, and their use has increased significantly in our day-to-day lives. In this case, the most important role is played by a wireless sensor network with its development and use in heterogeneous areas and in several different contexts. The fields of home automation, process management, and health management systems make extensive use of wireless sensor networks. In this paper, we explore the main factors of the microclimate in an indoor environment. We control the temperature humidity, and other factors remotely using sensors and Internet-of-Things technologies.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 춘계학술발표대회
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• pp.136-139
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• 2021

사물인터넷 기기들의 빠른 발전과 보급으로 인해 다양한 센서들부터 센싱 데이터가 수집되고 있다. 이에 따라, 많은 센싱 데이터 중 헬스케어 데이터를 기반으로 맞춤형 건강 서비스를 제공하는 사물인터넷 기반 헬스케어 분야가 발전하고 있다. 하지만, 사물인터넷 기기를 통해 수집되는 헬스케어 데이터는 민감한 데이터를 포함하기 때문에 헬스케어 데이터의 공유가 이뤄질 경우, 적절한 사용자만이 헬스케어 데이터를 사용할 수 있도록 해야 한다. 따라서, 본 논문은 사물인터넷 환경에서 속성기반암호화를 통해 적절한 사용자만이 데이터를 사용할 수 있도록 하고, 블록체인의 분산원장을 통해 데이터의 무결성과 책임추적성을 보장하는 민감한 센싱 데이터 공유 시스템을 제안하고자 한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.404-406
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• 2021

현대사회는 4차 산업혁명과 IoT 기술의 발전으로 인공지능 및 자동화가 다양한 분야에서 적용되고 있다. 특히 자동화 공정, 지능형 CCTV, 의료산업, 로봇, 드론과 같이 영상처리의 비중이 높은 시스템의 경우 잡음과 같은 외부 요인의 영향을 받기 쉽다. 본 논문에서는 복합잡음 환경에서 영상을 복원하기 위해 잡음 추정과 가중치에 기반한 디지털 필터를 제안한다. 제안한 알고리즘은 잡음 판단을 사용하여 잡음의 종류를 구분하였으며, 필터링 마스크의 잡음 수준을 판단하여 필터링 과정을 스위칭하여 최종출력을 구한다. 제안한 알고리즘의 성능을 검증하기 위해 시뮬레이션을 진행하여 기존 필터 알고리즘과 비교하였으며 결과를 분석하였다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제8권3호
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• pp.41-46
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• 2022

사물인터넷환경에서의 스마트 홈은 가정안에서의 모든 기기들이 서로 연결되어 사용자에 최적의 생활환경을 제공함을 목표로 한다. 이러한 스마트 홈 환경에서 모든 기기들을 관리, 제어할 수 있는 방법으로 인공지능 스피커가 사용되고 있다. 기존의 스피커 기능이 단순한 음악재생에서 스마트 홈 공간에 존재하는 모든 기기들을 제어, 관리하는 인터페이스의 역할로 전환되고 있는 것이다. 본 연구에서는 인공지능 스피커의 선두 주자인 미국 및 국내의 시장 현황 및 활용성 분석 내용을 다루었다. 주요 대상 기업으로는 미국의 아마존, 구글, 애플등을 비롯하여 국내의 kakao, SKT, KT등을 대상으로 하였다. 또한 인공지능 스피커에 대한 국내 사용자들의 반응 결과를 토대로 주요 문제점에 대한 도출 및 개선 방안등에 대해 기술하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권12호
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• pp.67-77
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• 2023

본 연구는 스마트팜 환경에서 진행된 혁신적인 연구로, 딥러닝을 기반으로 한 질병 및 해충 탐지 모델을 개발하고, 이를 지능형 사물인터넷(IoT) 플랫폼에 적용하여 디지털 농업 환경 구현의 새로운 가능성을 탐색하였다. 연구의 핵심은 Pseudo-Labeling, RegNet, EfficientNet 등 최신 ImageNet 모델과 전처리 방식을 통합하여, 복잡한 농업 환경에서 다양한 질병과 해충을 높은 정확도로 탐지하는 것이었다. 이를 위해 앙상블 학습 기법을 적용하여 모델의 정확도와 안정성을 극대화했으며, 평균 정밀도(mAP), 정밀도, 재현율, 정확도, 박스 손실 등의 다양한 성능 지표를 통해 모델을 평가하였다. 또한, SHAP 프레임워크를 활용하여 모델의 예측 기준에 대한 깊은 이해를 도모하였고, 이를 통해 모델의 결정 과정을 보다 투명하게 만들었다. 이러한 분석은 모델이 어떻게 다양한 변수들을 고려하여 질병 및 해충을 탐지하는지에 대한 중요한 통찰력을 제공하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.133-139
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• 2022

최근 국내 축산 농가들에서는 생산성 향상을 위해 축사 환경 및 사양관리, 안전한 축산물 생산, 동물 복지 등에 데이터를 기반으로 한 기술이 도입되고 있다. 또한, 정부는 정책적으로 축산물의 생산성 향상 및 축산 환경을 개선하기 위해 ICT기반의 축사시설 현대화를 통한 스마트 축사 보급 사업을 2017년부터 진행하고 있다. 그러나 현재 스마트 축사는 모니터링과 제어의 연계성, 다양성, 통합성 등에서 한계가 있다. 그러므로 다양한 모니터링과 제어의 연계 및 통합을 하기 위해 지능화된 알고리즘 및 원격 제어로 축산의 모든 과정을 지능적으로 시스템화하기 위해서는 사물인터넷, 빅데이터, 인공지능, 클라우드 컴퓨팅, 모바일 등 지능정보기술을 기반으로 한 스마트 축산 시스템 개발이 필요하다. 본 연구에서는 지능정보기술 기반의 스마트 축사 관련 국내외 연구동향을 소개하고 첨단기술의 국내 적용 한계를 분석하였다. 끝으로 축산분야에 적용 가능한 미래 지능정보기술에 대해서 살펴보았다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제6권5호
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• pp.211-218
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• 2017

최근 로봇 소프트웨어 플랫폼의 연구는 로봇 기기들의 추상화를 통해 지능형 서비스를 제공하는데 초점을 두고 있다. 사물인터넷 환경에서 지능형 로봇 서비스를 제공하기 위해서는 이기종 센서들의 환경정보를 인지하는 상황인지 기술이 필요하다. ROS는 로봇 디바이스를 추상화하는 기술을 바탕으로 로봇을 사용한다. ROS는 로봇을 제어하기 위해 이기종 센서 자체를 추상화하는 기능을 포함하고 있으나, 일관된 수집 방법을 통한 환경 정보를 바탕으로 로봇이 인지할 수 있는 상황 정보를 제공하는 기능은 결여되어 있다. 따라서 본 논문에서는 ROS가 상황인지 기반의 로봇 서비스를 제공하는데 필요한 중계 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 로봇이 인지할 수 있는 추상화된 상황정보를 제공하는 외부의 상황인지 시스템과 로봇을 제어하는 ROS를 중계하여, ROS가 상황인지 로봇 서비스를 제공할 수 있도록 도와준다. 실험에서는 제안하는 시스템을 바탕으로, 상황인지 시스템과 ROS에서 추상화된 로봇 서비스를 연동하여 로봇 서비스를 실행시키는 과정을 보인다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권10호
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• pp.661-667
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• 2018

최근 무선 통신 기술과 센서 디바이스들의 발달로 스마트 홈 시장이 성장하고 있으며, 다양한 디바이스가 활용되고 있다. 이러한 사물인터넷 환경은 지능형 서비스를 위해 다양하고 방대한 양의 디바이스 정보를 수집하여 사용자 정보를 기반으로 서비스를 제공받으며, 다양한 디바이스를 제어해야 하고, 이기종 간의 통신을 제공해야 한다. 하지만, 이러한 성장과 함께, 스마트 홈 환경에서는 다양한 보안 위협이 발생하고 있다. 실제, 프루프 포인트와 HP에서는 스마트 홈 환경에서의 피해 사례 및 보안 취약점의 심각성에대해 경고하였으며, 다양한 환경에서의 침해 사례가 발표되었다. 그러므로, 본 논문에서는 스마트 홈 환경에서 발생할 수 있는 보안 문제를 해결하기 위해 스마트 홈에서 사용하는 스마트 노드들 간의 안전한 상호인증 기법에 대해 연구를 수행하였다. 제안하는 논문의 경우 보안성 평가를 통해 스니핑, 스푸핑, 디바이스 상호 인증, 중간자 공격, 무결성 등 사물인터넷 환경과 센서 디바이스에서 발생할 수 있는 잘 알려진 취약점에 대해 난수와 수시로 갱신되는 세션키 및 비밀키를 이용하여 안전함을 검증하였다. 또한, 기존에 연구된 사물인터넷 보안 프로토콜과의 비교를 통해 보안성 및 키 관리 측면에서 우수함을 확인할 수 있었다.