• 서비스연구
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• 제13권1호
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• pp.127-143
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• 2023

현재 국내 전통시장은 중앙정부와 지방자치단체 등 많은 관련 주체들의 다양한 사업 추진에도 불구하고 2000년대 초반부터 시작된 침체의 늪을 벗어나지 못하고 있다. 이러한 전통시장의 봉착된 위기를 극복하기 위하여 최근에는 빅데이터 분석, 인공지능, 사물인터넷 등과 같은 정보통신기술이 융합된 스마트 전통시장 구축 방안에 대한 R&D가 다양하게 진행되고 있다. 본 연구에서는 전통시장 활성화 관련하여 2012년 이후부터 최근까지 진행되었던 여러 선행연구 및 전통시장 이용자, 해외 전통시장의 ICT 기술 적용사례 등을 분석하고, 분석된 내용을 토대로 ICT 기술을 활용하여 스마트 전통시장을 구축하기 위한 모델을 제안한다. 본 연구에서 제안하는 모델에는 방문객과 상호작용할 수 있는 전통시장 메타버스의 구축, NFC 기술을 접목시킨 디지털 사이니지를 통한 전통시장 방문 인증, IoT와 AI 기술을 적용한 화재감지 기능의 정확성 고도화, 시장 상품 출시 정보 및 이벤트 알림을 위한 스마트폰 앱 개발, 그리고 이상 네 가지 방안과 연동하는 전자상거래 시스템을 포함하는 방안이 포함된다. 제안 모델은 온라인 쇼핑 및 모바일 기기 사용에 익숙한 MZ 세대를 전통시장의 주요 고객으로 확대시키기 위한 방안이라 말할 수 있다. 따라서 제시된 모델을 기반으로 스마트 전통시장 플랫폼이 구현되어 운영된다면, MZ 세대 및 외국인 관광객들에게 전통시장에 대한 흥미와 관심을 이끌어 낼 수 있어 스마트 전통시장을 하나의 문화 콘텐츠로 자리매김하게 만들 것이며, 보다 안전한 시장 환경 조성과 함께 적시에 효과적인 마케팅을 전개할 수 있어 향후 전통시장 활성화에 기여할 수 있을 것이다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.327-332
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• 2017

IoT 기술이 발전함에 따라 사용자의 이동성 및 정체성을 확인하기 위한 위치 기반 서비스(Location Based Service)에 대한 수요가 증가되고 있다. 초기의 LBS 시스템은 GPS(Global Positioning System) 위성에서 보내오는 신호의 위상을 측정하거나 반송파 신호의 코드를 추적하여 위성까지의 거리를 측정함으로써 위치정보를 확인하는 기술이 주로 사용되었다. 그러나 GPS위성을 사용하는 방식은 실내에서는 위성 신호의 수신이 어렵기 때문에 그 효용성이 떨어진다. 따라서 실내 환경에서 활용할 수 있는 위치인식기술을 위해 UWB, RFID, Zigbee 등과 같은 무선 통신 시스템에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이에 본 논문에서는 저전력 기반의 위치 인식을 위한 IEEE 802.15.4a의 표준을 활용하여 CSS를 위한 2.45GHz 대역과 UWB를 위한 3.1~10.6GHz대역 및 250-750 MHz대역의 주파수 대역을 포함을 하는 LBS 시스템을 설계하였다. 그 결과로서 2.45GHz ISM RF 트랜시버와 Ranging 기능을 하드웨어로 구현하여 0dBm의 출력파워를 갖음을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제39C권10호
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• pp.920-929
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• 2014

최근 통신, 교통, 의료, 산업시설 등에서 수요가 급증하고 있는 임베디드 시스템은 단순한 임베디드 시스템이 아닌 다양한 임베디드 기기의 동작이 통신을 통해 관찰되고 제어되는 Cyber Physical System(CPS)으로 확장되었다. 또한 구글 글래스, 삼성 갤럭시 기어, 소니 스마트 워치 등의 웨어러블 기기를 활용한 사물인터넷(IoT) 기술활용에 대한 관심이 증가하고 있다. 이러한 상황에서 삼성전자의 스마트홈(Smart Home)과 LG전자의 홈챗(Home Chat)이 잇따라 출시되고 있다. 하지만 이러한 서비스들은 스마트폰과 가전기기간에만 통신이 가능하며 그 이외의 단말과는 통신이 불가능하며 모든 정보는 상업용 포털이 운영하는 글로벌 메시징 서버를 통하여 통신이 이루어진다는 단점이 있다. 본 논문에서는 앞서 언급한 단점을 보완하기 위해 단위공간 기반 실내위치인지망 구축하는 구조를 제안한다. 이를 통해 기기들 및 개개인에 대한 정보가 외부로 유출되는 것을 방지하면서 사물인터넷 채팅을 통해 망 내에 존재하는 모든 단말과의 선택적 통신이 가능하다. 또한 좀 더 범용적인 기기 제어가 가능해지고 개인정보의 외부유출 방지가 가능하다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권9호
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• pp.2093-2099
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• 2015

사용이 증가하고 있는 냉동컨테이너에 적재된 화물의 손실을 방지하기 위해서는 냉동컨테이너의 실시간 상태 모니터링 및 원격 관리가 필요하지만 현재 냉동컨테이너의 대표적인 모니터링 방식인 PCT 방식은 모니터링만 가능할 뿐 냉동컨테이너 설정온도 관리 등 원격 관리 및 육상운송 중 실시간 모니터링이 불가능하다. 본 논문에서는 이러한 한계를 극복하기 위한 IoT 기반 냉동컨테이너 실시간 관리 시스템을 구현하였다. 이 시스템은 각 냉동컨테이너에 부착되어 냉동컨테이너 데이터 포트를 통해 RS-232 통신을 이용하여 냉동컨테이너의 실시간 데이터를 수집하고 이를 WCDMA/GSM 통신을 이용하여 데이터 수집 미들웨어로 전송한다. 미들웨어는 수신한 데이터를 데이터베이스에 저장하고 웹 및 모바일 프로그램을 통해 각 물류주체들에게 실시간으로 정보를 제공한다. 이때 웹 프로그램을 통해 사용자는 원격지에서 냉동컨테이너의 실시간 설정온도 변경이 가능하다. 끝으로 딸기화물을 실은 냉동컨테이너에 적용하여 운송과정을 실시간으로 모니터링하는 테스트를 통해 구현한 시스템의 기능을 검증하였다.

• 지능정보연구
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• 제26권2호
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• pp.131-145
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• 2020

산업혁신의 흐름에 발맞추어 다양한 분야에서 활용되고 있는 IoT 기술은 빅데이터의 접목을 통한 새로운 비즈니스 모델의 창출 및 사용자 친화적 서비스 제공의 핵심적인 요소로 부각되고 있다. 사물인터넷이 적용된 디바이스에서 누적된 데이터는 사용자 환경 및 패턴 분석을 통해 맞춤형 지능 시스템을 제공해줄 수 있어 편의 기반 스마트 시스템 구축에 다방면으로 활용되고 있다. 최근에는 이를 공공영역 혁신에 확대 적용하여 CCTV를 활용한 교통 범죄 문제 해결 등 스마트시티, 스마트 교통 등에 활용하고 있다. 그러나 이미지 데이터를 활용하는 기존 연구에서는 개인에 대한 사생활 침해 문제 및 비(非)일반적 상황에서 객체 감지 성능이 저하되는 한계가 있다. 본 연구에 활용된 IoT 디바이스 기반의 센서 데이터는 개인에 대한 식별이 불필요해 사생활 이슈로부터 자유로운 데이터로, 불특정 다수를 위한 지능형 공공서비스 구축에 효과적으로 활용될 수 있다. 대다수의 국민들이 일상적으로 활용하는 도시철도에서의 지능형 보행자 트래킹 시스템에 IoT 기반의 적외선 센서 디바이스를 활용하고자 하였으며 센서로부터 측정된 온도 데이터를 실시간 송출하고, CNN-LSTM(Convolutional Neural Network-Long Short Term Memory) 알고리즘을 활용하여 구간 내 보행 인원의 수를 예측하고자 하였다. 실험 결과 MLP(Multi-Layer Perceptron) 및 LSTM(Long Short-Term Memory), RNN-LSTM(Recurrent Neural Network-Long Short Term Memory)에 비해 제안한 CNN-LSTM 하이브리드 모형이 가장 우수한 예측성능을 보임을 확인하였다. 본 논문에서 제안한 디바이스 및 모델을 활용하여 그간 개인정보와 관련된 법적 문제로 인해 서비스 제공이 미흡했던 대중교통 내 실시간 모니터링 및 혼잡도 기반의 위기상황 대응 서비스 등 종합적 메트로 서비스를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

• 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.

• 정보보호학회논문지
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• 제27권5호
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• pp.1149-1155
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• 2017

최근 활발하게 연구 및 개발 중인 사물인터넷 기술에 있어서 아마존의 AWS, IBM의 Bluemix와 같은 클라우드 플랫폼들이 원활한 서비스 제공을 위해 많이 사용되고 있다. 이러한 클라우드 플랫폼 환경의 사용 증가에 따라 여러 보안 위협들이 제기되고 있다. 본 논문에서는 클라우드 환경 상에서의 보안기술 및 개인정보보호 기법에 대한 연구와 관련 제도 및 법률적 연구의 동향을 살펴보며, 이를 바탕으로 기술적, 법률적 측면에서의 향후 클라우드 플랫폼 환경에서의 보안 및 프라이버시 보호 기법 연구에 대한 전망을 제시한다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제16권5호
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• pp.1196-1213
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• 2020

There is a growing interest in the development of smart environments through predicting the behaviors of inhabitants of smart spaces in the recent past. Various smart services are deployed in modern smart cities to facilitate residents and city administration. Prediction algorithms are broadly used in the smart fields in order to well equip the smart services for the future demands. Hence, an accurate prediction technology plays a vital role in the smart services. In this paper, we take out an extensive survey of smart spaces such as smart homes, smart farms and smart cars and smart applications such as smart health and smart energy. Our extensive survey is based on more than 400 articles and the final list of research studies included in this survey consist of 134 research papers selected using Google Scholar database for period of 2008 to 2018. In this survey, we highlight the role of prediction algorithms in each sub-domain of smart Internet of Things (IoT) environments. We also discuss the main algorithms which play pivotal role in a particular IoT subfield and effectiveness of these algorithms. The conducted survey provides an efficient way to analyze and have a quick understanding of state of the art work in the targeted domain. To the best of our knowledge, this is the very first survey paper on main categories of prediction algorithms covering statistical, heuristic and hybrid approaches for smart environments.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제41권1호
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• pp.55-61
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• 2020

Recently, there have been many research on fever management using u-healthcare technology. Especially, fever of infants requires continuous monitoring of body temperature by parents. For infants between 4 weeks and under 5 years old, it is recommended to use an electronic thermometer or chemical thermometer in the axilla, or to use an infrared thermometer. However, in order to overcome the reality of not being able to waste significant time on continuous monitoring, there have been demands of patch type thermometers with the internet of things (IoT) and wireless communication technologies. Existing IoT thermometers are difficult to attach to infants' body because they do not take into account its size, and their interoperability is not guaranteed because they do not comply with standards in communication. Therefore, in this study, a patch-type thermometer with a diameter of 20 mm and a weight of 2.9 g was developed to manage the fever of infants, while it communicates wirelessly with Bluetooth Low Energy (BLE) communication protocol and complies with IEEE 11073 PHD(Personal Health Device) at the same time. We verified its performance under the requirements of thermometers regulated by the Korean Ministry of Food and Drug Safety.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2017년도 추계학술대회
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• pp.668-670
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• 2017

LED 기술의 발전으로 차세대 근거리 무선통신으로 주목받고 있는 가시광통신의 관련 연구가 증가하고 있다. 하지만 통신을 위한 별도의 장비 필요, 장애물에 대한 빛의 투과성 한계로 IoT 서비스에 적용 사례가 미비하다. 본 논문에서는 가시광통신의 포지션 가능한 필요기술 인식을 위해 USB OTG에 연결하여 사용할 수 있는 휴대용 VLC 송 수신 모듈과 제어를 위한 전용 어플리케이션을 제안한다. 전용 어플리케이션에서 입력한 문자열은 USB OTG를 통해 VLC 모듈로 전송되어 모듈 간 데이터를 송 수신한다. 문자열 전송 실험 결과, 구현한 전용 어플리케이션의 제어를 통한 VLC 송 수신모듈 간 ASCII Code 전송이 가능함을 확인하였다.