• 한국전자통신학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.1263-1270
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• 2021

최근 음식 문화생활은 소비자들이 직접 요리를 하는 트렌드로 변화하고 있으며 인덕션 조리기구의 사용비율이 증가하고 있다. 이에 본 연구에서는 요리 인구 증가에 따른 요리의 편리성을 향상하도록 인덕션 조리기구의 안전성 개선을 위한 기능보조 디바이스 개발을 제안한다. 제안한 디바이스는 앱을 통해 IoT와 연동된다. 앱을 통해 디바이스는 인덕션의 화력 조절과 시간 예약을 제어할 수 있다. 또한, 조리 시 용기의 물 넘침을 방지하기 위해 초음파 센서를 사용하고, 미세먼지 측정 센서를 통해 사용자가 안전하게 인덕션을 사용할 수 있다. 제작한 디바이스를 통해 실제 조리 상황을 가정하여 연구를 진행한다. 본 연구는 디바이스를 통해 조리 시에 사용자의 피로감을 줄이고 초과 조리, 또는 물 넘침과 같은 위급상황 시에 사용자를 위한 안전성 개선을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권12호
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• pp.1904-1913
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• 2021

스마트폰의 대중화와 IoT 기술의 발달로 데이터 수집이 쉬워지며 공익을 위해 이를 분석하는 것이 가능해졌지만, 개인정보 유출의 가능성으로 인해 다수의 사용자는 자발적으로 데이터를 제공하는 것에 우려를 표한다. 이러한 문제해결을 위해 개인정보를 보호하면서 데이터 수집을 가능하게 하는 프로토콜에 관하여 연구하였다. 본 연구에서는 자료 교란, 전통 암호, 그리고 동형암호를 이용한 알고리즘들의 성능에 대해 분석하였으며 정확도, 메시지 길이, 그리고 계산 지연시간의 3가지 단위를 이용하여 비교 분석하였다. 실험 결과를 통해 자료 교란 방식은 연산 속도가 빠르고 정확도는 낮으며, 반면에 전통 암호 알고리즘은 효율성이 떨어지지만 100%의 정확도를 보장한다는 점을 확인하였다. 동형 암호 알고리즘은 암호화된 데이터에 대해 복호화 없이 연산을 수행하는 방식이므로 상대적으로 개인정보보호에 효과적이지만, 높은 비용이 발생하였다. 그러나 동형 암호 알고리즘의 주요 비용인 사칙연산은 분산 처리하여 비용을 낮출 수 있으며, 통계수치 분석과 같은 연산은 데이터 개수와 상관없이 복호화가 단 한 번만 수행된다는 장점을 확인하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.99-103
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• 2021

최근 CNN(Convolutional Neural Network)이 다양한 컴퓨터 비전 분야에서 우수한 성능으로 널리 사용되고 있다. 그러나 CNN은 계산 집약적이고 많은 메모리가 요구되어 한정적인 하드웨어 자원을 가지는 모바일이나 IoT(Internet of Things) 기기에 적용하기 어렵다. 이런 한계를 해결하기 위해, 기존의 학습된 모델의 성능을 최대한 유지하며 네트워크의 크기를 줄이는 인공신경망 경량화 연구가 진행되고 있다. 본 논문은 신경망 압축 기술 중 하나인 프루닝(Pruning)의 문턱값을 동적으로 조정하는 CNN 압축 기법을 제안한다. 프루닝될 가중치를 결정하는 문턱값을 실험적, 경험적으로 정하는 기존의 기술과 달리 정확도의 저하를 방지하는 최적의 문턱값을 동적으로 찾을 수 있으며, 경량화된 신경망을 얻는 시간을 단축할 수 있다. 제안 기법의 성능 검증을 위해 MNIST 데이터 셋을 사용하여 LeNet을 훈련시켰으며, 정확도 손실 없이 약 1.3 ~ 3배의 시간을 단축하여 경량화된 LeNet을 얻을 수 있었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제4권9호
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• pp.347-356
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• 2015

IoT(사물인터넷) 기술의 빠른 개발로 인하여 기존의 택시들은 디스패처와 위치 시스템을 통해 서로 연결되고 있다. 일반적으로 현대의 택시들은 경로 정보를 획득하기 위한 목적으로 GPS(Global Positioning System)를 탑재하고 있다. 택시 운행 데이터들의 경로 빈도를 분석하여, 주어진 질의 시간에 해당하는 빈번한 경로를 찾을 수 있다. 그러나 위치 데이터의 용량이 매우 크고 복잡하기 때문에 택시의 운행 이벤트의 위치 데이터를 분석된 빈도 정보로 변환할 때에 확장성 문제가 발생한다. 이 문제를 해결하기 위하여, NoSQL 데이터베이스에 기반한 택시 운행 데이터에 대한 Top-K 질의 시스템을 제안한다. 첫째, 원시 택시 운행 이벤트를 분석하고 모든 경로들의 빈도 정보를 추출한다. 추출한 경로 정보는 NoSQL 문서-지향 데이터베이스인 MongoDB에 해시 기반의 인덱스 구조로 저장한다. 주로 발생하는 경로에 대한 효율적인 Top-K 질의 처리는 몽고DB의 상에서 이루어진다. 미국 뉴욕시의 실제 택시 운행 데이터를 이용한 실험을 통하여 알고리즘의 효율성을 검증하였다.

• 전자공학회논문지
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• 제54권3호
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• pp.70-77
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• 2017

최근 IoT 및 딥러닝 관련 기술요소들이 영상보안감시시스템에서도 다양하게 응용되고 있다. 그 중 CCTV를 통해 촬영된 동영상에서 자동으로 특정 객체를 검출, 추적, 분류 하는 감시 기능이 점점 지능화되고 있다. 본 논문에서는 보급형 CPU만 사용하는 PC 환경에서도 실시간 처리가 가능한 알고리즘을 목표로 하였다. GMM(Gaussian Mixture Model)을 이용한 배경 모델링과 헝가리안 알고리즘, 그리고 칼만 필터를 조합한 추적 알고리즘은 전통적이며 복잡도가 비교적 적지만 검출 오류가 높다. 이를 보강하기 위해 대용량 데이터 학습에 적합한 딥러닝을 기술을 적용하였다. 특히 움직임이 있는 사람의 특징을 강조하기 위해 추적된 객체에 대해 SRGB-3 Layer CNN을 사용하였다. 성능 평가를 위해 기존의 HOG와 SVM을 이용한 시스템과 비교했을 때 Move-in은 7.6%, Move-out은 9.0%의 오류율 감소가 있었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권8호
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• pp.311-317
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• 2016

사물 인터넷의 활성화로 스마트 디바이스를 기반으로 하는 많은 서비스들이 개발되고 있으며, 이에 디바이스 간의 보안이 강조되고 있다. 현재 사물 인터넷 서비스에 비콘이 상업적 분야에 활용되고 있으며, 일반 가정의 사물 인터넷 서비스에도 적용되고 있다. 그러나 비콘은 블루투스 기반의 서비스로서 보안에 취약하다. 따라서 비콘의 보안을 강화하기 위한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 비콘 기반의 서비스 보안을 강화 할 수 있는 이중 보안 기법을 제안한다. 비콘과 인증 서비스를 기반으로 하는 이중 보안 아키텍쳐와 보안 처리 프로세스를 제안한다. 또한, 제안 기법의 적합성을 증명하기 위해 비콘기반의 모바일 어플리케이션을 개발하여 검증한다. 검증을 위한 실험 방법는 1차 인증 실패의 인증 실패 사례와 1차 인증 성공와 2차 인증 성공의 인증 성공 사례를 실험한다. 검증 실험의 구성 요소는 2개의 비콘(비콘 ID와 일치, 비콘 ID와 불일치), 1개의 모바일 디바이스 그리고 인증 애플리케이션으로 구성된다. 이중 보안 아키텍쳐와 1차/2차 인증 프로세스의 적합성을 검증하기 위해 실험한다.

• 정보과학회 논문지
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• 제42권12호
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• pp.1474-1479
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• 2015

IoT 시대를 맞아 모바일 기기의 급격한 성능 향상에 힘입어 폭발적으로 증가하는 멀티미디어 빅데이터의 빠른 처리가 요구되고 있다. 하지만, 이런 환경의 대격변 속에서도 이미지 검색 연구 분야에서는 정확도 향상에 주로 초점을 맞춘 나머지, 고해상도 멀티미디어 데이터 Query에 대한 빠른 처리 측면에서는 제대로 대응하지 못하고 있다. 이에 우리는 이미지 검색만을 분산화한 선행연구와 달리 MapReduce 기반 분산 이미지 특징점 추출 기법을 활용하여 정확도는 유지하면서 빠른 응답시간을 확보하며, BIRCH 인덱싱을 기반으로 메모리 확장성까지 해결한 새로운 분산 이미지 검색 알고리즘을 제안한다. 그리고 제안하는 분산 이미지 검색 알고리즘의 정확도, 처리시간, 확장성에 대한 실험을 통해 뛰어난 성능을 확인한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제30권6호
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• pp.1279-1289
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• 2020

사람들의 개인정보와 국가의 기밀을 안전하게 보호하기 위해 다양한 암호 시스템과 알고리즘이 개발되었다. 암호모듈도 그 중 하나로, 수많은 기업과 국가 기관들이 자체적으로 개발한 다양한 암호모듈을 적극적으로 사용하게 되었다. 개발된 암호모듈에 대한 안전성과 정확성 등을 보장하기 위해서, 암호모듈 검증제도(CMVP)에 대한 중요성이 대두되었다. 국내에서도 암호모듈 검증제도(KCMVP)를 통해 암호모듈에 대한 보안 요구사항 충족 여부를 검증하고 있다. 그러나, 기존 CPU에서 동작하는 암호모듈은 대용량 데이터를 처리해야 하는 서버에서는 활용하기가 어렵다. 따라서, 본 논문에서는 GPU를 활용하여 고속화된 암호 기능을 제공하는 소프트웨어(S/W) 암호모듈을 제시하고자 한다. 본 논문에서는 GPU 활용 소프트웨어 암호모듈에 대한 구성과 동작 방식에 대하여 설명하고, GPU를 추가적으로 활용함에 따라 발생하는 암호모듈 보안요구사항의 변동점과 만족사항을 제시한다. 또한, 개발된 본 암호모듈에 대한 기존 CPU 소프트웨어 암호모듈 대비 성능 향상폭을 제시한다. 본 논문의 결과는 IoT 기기를 관리하는 서버나 클라우드 컴퓨팅 서버 등에서 암호 기능을 제공하는 암호모듈에 활용될 수 있다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.205-210
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• 2020

어린이들은 성인에 비해 힘, 상황 인지 능력, 상황 판단 능력 등이 부족하기 때문에 성인 및 관련단체 또는 국가로부터 보호받을 권리를 제공 받아야 한다. 현재 어린이집에서 교사 1명이 관리하는 어린이는 적게는 3명에서 많게는 20명가량 이며 관리해야하는 어린이가 많으면 많을수록 어린이를 모두를 신경 쓴다는 것은 교사 입장에서 매우 어려운 일이 아닐 수 없을 것이다. 특히 개방된 공간에서 이루어지는 원외 활동 시에는 원내의 비해 어린이들의 활동범위가 넓어지고 인솔 교사의 통제에 따르지 않는 어린이가 발생할 수 있기 때문에 교사들의 시각에 의존한 어린이 통제 및 관리는 한계가 존재하게 된다. 이에 본 연구에서는 상호통신이 가능한 휴대용 디바이스를 사용하여 어린이와 인솔 교사 간의 위치 또는 간격을 시스템화하여 어린이들에게 안전을 제공하고 보호자 및 교사들에게 편리함을 제공할 수 있도록 IoT 단말기 및 시스템을 설계 및 구현 하였으며 이를 통해 유아의 안전에 기여할 수 있기를 기대한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.221-228
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• 2018

빅데이터(Big data)는 제4차 산업혁명 시대를 맞이하여 과학, 기술, 산업, 사회분야에서 사물인터넷(IoT), 인공지능(AI), 클라우드(Cloud)와 더불어 공공분야와 민간분야를 아우르는 곳에서 중요한 키워드가 되고 있다. 빅데이터 기반의 서비스는 교통, 기상, 의료, 마케팅 등의 다양한 분야에서 제공되고 있다. 특히 스포츠 분야에서는 병원이나 재활센터가 아닌 훈련이나 일상 생활에서 생체 신호(Vital sign)를 측정할 수 있는 웨어러블 장치(Wearable device)의 등장으로 여러 형태의 생체 신호를 수집, 관리할 수 있게 되었다. 하지만 아직까지 스포츠분야, 즉 야구선수의 훈련(training)과 재활(rehabilitation)을 위한 웨어러블 장치에서 추출된 생체 신호를 가지는 빅데이터에 대한 연구가 활성화되지 못하고 있다. 따라서 본 논문에서는 야구선수에 대한 훈련, 특히 내야와 외야 수비선수에 대한 운동량 측정 생체신호를 빅데이터 기반으로 저장하고 분석할 수 있는 시스템에 대한 연구를 제안한다.