• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권11호
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• pp.5556-5573
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• 2017

As a main component of Internet of Things (IoTs), the wireless sensor networks (WSNs) have been widely applied to various areas, including environment monitoring, health monitoring of human body, farming, commercial manufacture, reconnaissance mission in military, and calamity alert etc. Meanwhile, the privacy concerns also arise when the users are required to get the real-time data from the sensor nodes directly. To solve this problem, several user authentication and key agreement schemes with a smart card and a password have been proposed in the past years. However, these schemes are vulnerable to some attacks such as offline password guessing attack, user impersonation attack by using attacker's own smart card, sensor node impersonation attack and gateway node bypassing attack. In this paper, we propose an improved scheme which can resist a wide variety of attacks in WSNs. Cryptanalysis and performance analysis show that our scheme can solve the weaknesses of previously proposed schemes and enhance security requirements while maintaining low computational cost.

• 한국게임학회 논문지
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• 제17권5호
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• pp.103-112
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• 2017

많은 사용자가 함께 즐기는 온라인 게임(MMOGs)에서 IoT의 확장은 서버에 엄청난 부하를 지속적으로 증가시켜, 모든 데이터들이 Big-Data화 되어가는 환경에 있다. 이에 본 논문에서는 딥러닝 기법 중에서 가장 많이 사용되는 Sparse Autoencoder와 이미 잘 알려진 부하분산 알고리즘(ProGReGA-KF)을 결합한다. 기존 알고리즘 ProGReGA-KF과 본 논문에서 제안한 알고리즘을 이동 안정성으로 비교하였고, 제안한 알고리즘이 빅-데이터 환경에서 좀 더 안정적이고 확장성이 있음 시뮬레이션을 통해 보였다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제11권2호
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• pp.7-12
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• 2022

Safety and security are the topmost priority in every environment. With the aid of Artificial Intelligence (AI), many objects are becoming more intelligent, conscious, and curious of their surroundings. The recent scientific breakthroughs in autonomous vehicular designs and development; powered by AI, network of sensors and the rapid increase of Internet of Things (IoTs) could be utilized in maintaining safety and security in our environments. AI based on deep learning architectures and models, such as Deep Neural Networks (DNNs), is being applied worldwide in the automotive design fields like computer vision, natural language processing, sensor fusion, object recognition and autonomous driving projects. These features are well known for their identification, detective and tracking abilities. With the embedment of sensors, cameras, GPS, RADAR, LIDAR, and on-board computers in many of these autonomous vehicles being developed, these vehicles can properly map their positions and proximity to everything around them. In this paper, we explored in detail several ways in which these enormous features embedded in these autonomous vehicles, such as the network of sensors fusion, computer vision and natural image processing, natural language processing, and activity aware capabilities of these automobiles, could be tapped and utilized in safeguarding our lives and environment.

• 센서학회지
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• 제32권5호
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• pp.275-279
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• 2023

Throughout the 20th century, the transition of pig farms from extensive to intensive commercial operations amplified the risk of disease transmission, particularly involving African swine fever (ASF). Real-time temperature monitoring systems have emerged as essential tools for early ASF diagnosis. In this paper, we introduce new real-time temperature monitoring ear tags (RTMEs) modeled after existing ear tag designs. Our crafted Pig-Temp platforms have three primary advantages. First, they can be effortlessly attached to pig ears, ensuring superior compatibility. Second, they enable real-time temperature detection, and the data can be displayed on a personal computer or smartphone application. Furthermore, they demonstrate excellent measurement accuracy, ranging from 98.9% to 99.8% at temperatures between 2.2 and 360℃. A linear regression approach enables fever symptoms associated with ASF to be identified within 3 min using RTMEs. The communication range extends to approximately 12 m (452 m²), enabling measurements from an estimated 75 to 2,260 pigs per gateway. These newly developed Pig-Temp platforms offer singifcant enhancement of early ASF detection.

• 한국통신학회논문지
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• 제40권10호
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• pp.2014-2025
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• 2015

무선 센서 네트워크는 특정 지역의 정보를 수집하거나 상태를 관찰하는 등의 특수한 목적을 가진 네트워크이다. 이를 위해, 센서 네트워크는 이벤트를 감지하고 정보를 전달하는 센서 노드와, 센서 노드로부터 전달받은 정보를 수집하는 싱크노드로 구성되어 있고, 센서 노드가 싱크노드에게 단순히 비대칭적으로 정보를 전달하는 형태로 연구가 진행되어 왔다. 하지만, 센서 네트워크가 단순히 데이터를 수집하기보다는 이동성을 지닌 사물이나 사람과 같은 객체들이 정보를 주고받으며 서비스를 제공하는 사물인터넷, CPS 등과 같은 서비스로의 활용 범위가 늘어나고 있기 때문에, 지금까지의 일방적인 정보를 전달하는 형태 뿐 만아니라 센서 네트워크 위에서 이동 객체들이 서로 정보를 교환하는 상호 대칭적인 형태의 통신 방안이 필요하다. 즉, 변화되어가는 서비스 환경과 사용자의 요구사항에 따라 센서 네트워크 내의 이동 객체들 간에 정보를 직접 교환하는 대칭적인 형태로의 연구가 필요하다. 따라서 본 논문에서는 센서 네트워크 내에서 이동 객체 간의 상호 대칭적인 통신을 지원하는 프로토콜을 제안한다. 시뮬레이션을 통해 제안방안이 기존의 방법들에 비해 더 나은 에너지 효율성 및 전송 성공률을 가진다는 것을 증명한다.

• 감성과학
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• 제22권1호
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• pp.23-34
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• 2019

초연결사회(hyper connected society)의 IoTs의 발달로 U-헬스케어 시대가 전개되며, 웰니스 라이프, 인간수명 연장 등의 사회 전반에 걸쳐 많은 변화가 야기되고 있다. 한국은 2017년 고령사회에 진입하며 초연결사회의 IoTs의 이기를 적용한 실버산업이 빠르게 성장할 것으로 전망된다. 특히 기존의 실버세대와 달리 높은 활동력과 경제력을 지닌 뉴실버세대의 웰니스 라이프에 기반한 건강증진에 관련된 높은 관심은 시니어시프트(senior shift)현상을 야기시켰다. 이에 본 연구에서는 뉴실버세대의 특성을 규명하고, 그에 맞는 U-Hospital 서비스의 일환으로 개인 맞춤형 운동처방 실행을 위한 운동 흥미 유도 목적의 웨어러블 시리어스 게임 기획 방향을 심층면접을 통해서 도출하였다. 그 결과, 'U-실버세대'를 위한 웨어러블 시리어스 게임의 사용 시나리오는 전문의료진(게임진행 지도사)과 검진의뢰자(U-실버세대) 그리고 인터페이스(컴퓨터), 3자 간의 트라이앵글 시스템이 적용된 건강검진 및 재활 모니터링을 위한 수단으로 활용되어야 할 사회적 필요성을 도출하였다. 또한 이는 실버세대의 신체기능 저하에 대한 우려를 개인 맞춤형 운동처방 수행으로 개선하기 위한 목적이며, 검진 종료 후에는 온/오프라인 커뮤니티 활동을 융합하여 실버세대의 친목도모의 니즈와 일상성을 탈피해야 하며, 게임 레벨 상승에 따른 성취감 부여를 통해 게임의 지속 가능성을 증대시켜야 할 필요성 등이 도출되었다. 이를 토대로 검진의뢰자가 선호하는 식도락 여행을 주제로 친숙한 인터페이스를 사용하고, 단순한 게임 규칙을 적용하여 디지털 디바이스 사용에 미숙한 U-실버세대의 사용성을 높인 웨어러블 시리어스 게임을 기획하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.453-453
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• 2021

도시지역 비점오염원관리, 물순환 회복, 침투 및 증발산량 증가, 열섬현상 저감을 위한 주요한 방안으로 저영향개발(low impact development, LID)과 그린인프라 기법의 적용되고 있다. LID 시설은 소규모 분산형 시설로써 넓은 지역에 많고 다양한 시설들이 적용되어 시설의 개수가 많으며, 수질 및 토양 내 기성제품에 대한 센서들의 가격은 고가로 형성되어 있어 기기의 경제성 및 유지관리 등 적용하는데 제한적이다. 따라서 과거 모니터링 자료를 기반으로 오염물질들과의 상관성 분석을 통하여 계측이 어려운 항목들을 계측가능한 항목들로부터 예측 가능하며, 선정된 항목들에 대한 비용효율적인 센서를 개발하여 실시간 LID 모니터링이 가능한 비용효율적 모니터링을 개발하였다. 공주대학교 천안캠퍼스의 LID 시설들은 2013년에 조성되어 현재까지 시설이 운영되고 있으며, 5년이상의 과거 강우시 모니터링 자료들을 이용하여 오염물질 상관성 분석을 수행가능 하기에 대상지로 선정하였다. 오염물질 상관성 분석은 2013년부터 2017년도에 침투도랑에서 수행된 강우시 모니터링 자료를 활용하여 각 오염물질들의 상관성을 분석을 수행하였다. 침투도랑 내 유입되는 평균 유입수는 TSS 286.1±318.3 mg/L, BOD 22.6±39.5 mg/L, TN 8.96±5.85 mg/L, TP 1.01±1.11 mg/L로 나타났다. 겨울철에 비해 여름철에서의 오염물질의 유입농도가 높은 것으로 분석되었다. 이는 여름철 고온건조로 인한 노면 내 차량의 주행으로 인한 중금속, 폐타이어 등과 장마철 강우 시 유출된 토사로 인하여 유입수의 농도가 높은 것으로 분석되었다. 오염물질 부하량은 TSS와 COD 0.66으로 유의성이 높은 것으로 나왔으며, COD와 TSS, TP, TN 등 유의성이 높은 것으로 분석되었다. Arduino와 Raspberry PI를 활용하여 저비용 센서와 LTE 모뎀통신과 데이터 베이스 연결하여 개발된 프로그램을 통해서 무선으로 LID 시설에 대한 모니터링을 침투화분2와 식생체류지에 조성하였다. 전력공급이 어려운 식생체류지의 경우 태양열(Solar system) 시스템과 보조 전력 배터리를 조성하여 장마철이나 장기적인 악천후로 인한 전력을 생산하지 못할 경우 보조전력배터리에서 전력을 제공하여 지속적인 모니터링이 이루어지도록 설계하였다. 토양함수량, 토양온도와 Conductivity 등 3종류의 센서를 적용하였으며, 프로그램은 현재 2단계를 통한 2차수정을 통하여 프로그램을 구축하였다. 오차, 오작동, 계측값에 대한 검·보정 작업이 필요하다. 또한 대기자료의 구축을 통해 보다 토양과 LID 시설에 대한 영향분석이 필요한 것으로 사료된다.