• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제21권2호
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• pp.101-108
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• 2015

위치를 수집할 수 있는 모바일 기기의 확산에 따라 다양한 위치기반서비스들이 개발되어 사용되고 있다. 본 논문에서는 위치기반서비스가 일반화됨에 따라 수집되고 저장되는 경로 데이터의 양이 기하급수적으로 커지고 결국 빅데이터가 될 것이기 때문에 수집된 대용량 경로데이터에서 최선 경로를 찾아 추천해주는 시스템을 제안한다. 대용량 경로 데이터에서 실제 운행 시간 등의 정보를 바탕으로 기존 내비게이션보다 좋은 경로를 추천할 수 있게 된다. 대용량 경로 데이터 처리를 위해 하둡 맵리듀스를 이용해서 분류하고 분류된 경로를 데이터베이스에 저장하여 사용자의 요청에 빠르게 반응할 수 있도록 하였다. 사용자의 요청에 지도상의 최단 경로가 아닌 수집된 경로 기록을 바탕으로 최선 경로를 찾게 되는 것이다. 구현된 전체 시스템은 1) 실제 경로를 수집하기 위한 안드로이드 응용프로그램, 2) 하둡 맵리듀스를 이용해 수집된 경로를 미리 분류해 놓기 위한 분류 엔진, 3) 사용자의 출발지-도착지 요청에 따라 분류된 경로에서 최선 경로를 찾아 사용자에게 돌려주는 웹서버와 안드로이드 클라이언트 서비스 시스템이다. 실제운행 실험을 제안한 방법과 시스템이 실효성이 있음을 보인다.

• 지능정보연구
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• 제17권2호
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• pp.109-117
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• 2011

전시 공간에서 전시 제공자는 자신의 마케팅 정보를 원활하게 제공하고 관람객의 반응을 실시간으로 확인하기를 원한다. 또한 전시 관람객은 자신이 가장 관심 있어 하는 분야의 부스를 관람하고 그 분야에 대한 정보를 얻고 싶어한다. 그런데 전시장을 방문하는 관람객들에게 상호 작용적 맞춤 개인화 마케팅 서비스를 관람객의 단말기를 통해 제공하게 된다면 전시 제공자와 관람객 모두의 요구를 충족하게 될 것이다. 이러한 서비스를 제공하기 위해서는 사용자의 의도를 인지할 수 있어야 하고 그 인지된 정보를 기준으로 해서 선별적인 서비스를 제공해야 한다. 본 논문에서는 전시 공간에서 관람객 개개인의 선호도와 상황을 인식하고 인식된 정보를 기본으로 해서 관람객 개인별로 가장 적합한 전시 참가 업체의 마케팅 정보나 부스 정보를 관람객이 소유한 스마트폰을 통해 제공하는 지능형 개인화 서비스 어플리케이션을 설계하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.237-244
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• 2018

중소기업 제조공장의 스마트팩토리 수준이 현재에는 기초 수준으로 창고를 관리하기 위해 재고 입출입에 따른 정확한 재고량을 파악하는 시스템이 부족하다. 또한 근로자 수작업과 경험에 의한 생산방식으로 데이터 손실로 정확한 자재를 관리하기 어려운 상황이다. 이를 해결하기 위해 근로자의 재고 파악을 위한 수작업을 최소화하며 자동화를 향상시키기 위해 재고량 자동 수집을 진행한다. 본 논문에서는 IoT기반의 자율이동모듈을 이용한 스마트 창고관리 시스템으로 자율이동모듈이 창고를 이동하면서 재고 보관함의 데이터를 수집한다. 이는 해당 보관함의 자재들 파악하기 위해 카메라 모듈이 비전처리 방식 통해 재고보관함의 네임텍을 인지한다. 인지한 문자화 처리 결과가 일치할 때 센서에 의해 측정된 데이터가 서버로 전달되고 데이터를 처리하여 데이터베이스에 저장한다. 저장된 데이터는 관리자용 웹 기반 모니터링 환경에서 실시간 재고량을 파악할 수 있다. 이를 통해 수작업을 줄이고 자동화된 재고관리시스템의 효과를 기대한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권11호
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• pp.4662-4679
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• 2015

Currently, the leakage of internal information has emerged as one of the most significant security concerns in enterprise computing environments. Especially, damage due to internal information leakage by insiders is more serious than that by outsiders because insiders have considerable knowledge of the system's identification and password (ID&P/W), the security system, and the main location of sensitive data. Therefore, many security companies are developing internal data leakage prevention techniques such as data leakage protection (DLP), digital right management (DRM), and system access control, etc. However, these techniques cannot effectively block the leakage of internal information by insiders who have a legitimate access authorization. The security system does not easily detect cases which a legitimate insider changes, deletes, and leaks data stored on the server. Therefore, we focused on the insider as the detection target to address this security weakness. In other words, we switched the detection target from objects (internal information) to subjects (insiders). We concentrated on biometrics signals change when an insider conducts abnormal behavior. When insiders attempt to leak internal information, they appear to display abnormal emotional conditions due to tension, agitation, and anxiety, etc. These conditions can be detected by the changes of biometrics signals such as pulse, temperature, and skin conductivity, etc. We carried out experiments in two ways in order to verify the effectiveness of the emotional recognition technology based on biometrics signals. We analyzed the possibility of internal information leakage detection using an emotional recognition technology based on biometrics signals through experiments.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.43-53
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• 2019

최근 몇 년간 실내 환경에서 발생하는 대기 위험 물질에 관한 피해사례가 많이 있었으며, 이에 대해 빠른 대처를 하지 못하여 큰 피해가 발생하곤 했다. 이에 관해 본 시스템은 대기 위험 물질 농도 안전 수치 초과시 사용자의 Mobile에 Push Message로 전송하는 시스템을 구축하고자 한다. 본 시스템은 아두이노(Arduino), 라즈베리 파이(Raspberry PI)와 같은 IoT System으로 데이터를 추출하고 Cloud Computing System에 구현된 MongoDB, MySQL을 통하여 Database를 구축하였다. 해당 Database는 NodeJS를 이용한 Application Server를 통해 데이터를 가져오며, Application에 전송하여 시각화하였다. 또한, IoT System에서 위험 상황에 관한 신호를 받으면 Google FCM 라이브러리를 이용하여 Push Message를 보낸다. Mobile Application은 Android Web View를 이용하여 개발하며, Web View에 들어갈 Page는 HTML5 (HTML, Javascript CSS)를 이용하여 개발한다. 본 시스템의 Application을 통하여 사용자가 실내 대기 위험 물질을 실시간 모니터링하며, 위험 상황 시 사용자의 Mobile에 실내/외 검출 위치와 농도에 대한 실시간 정보를 Push Message로 전송하여 사용자의 빠른 대처에 도움이 될 것이라 기대할 수 있다.

• 해양환경안전학회지
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• 제20권3호
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• pp.277-284
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• 2014

This paper describes the application method of bumper area defined in the ship domain theory and it is to identify risky sectors in VTS(Vessel Traffic Services) area. The final goal of this work is to develop early warning system providing the location information with high traffic risks in Mokpo VTS area and to prevent the human errors of VTS Officer(VTSO). The current goal of this paper is to find evaluation and detection method of risky sectors. The ratio between overlapped bumper area of each vessels and the summing area of a designated sector, Ratio to Evaluate Risk(RER) ${\gamma}$ is used as one of evaluation and detection parameter. The usability of overlapped bumper area is testified through three kinds of scenarios for various traffic situations. The marine traffic data used in the experiments is collected by AIS(Automatic Identification System) receiver and then compiled in the SQL(Structured Query Language) Server. Through the analysis of passing vessel's tracks within the boundary of Mokpo VTS area, the total of 11 sectors are identified as evaluation unit sector. As experiment results from risk evaluation for the 11 sectors, it is clearly known that the proposed method with RER ${\gamma}$ can provide the location information of high risky sectors which are need to keep traffic tracks of vessel movements and to maintain traffic monitoring by VTSO.

• 산업융합연구
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• 제18권1호
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• pp.79-85
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• 2020

최근 원격조종과 자율조종이 가능한 무인항공기(RPAS:Remotely Piloted Aircraft System)가 택배 드론, 소방드론, 구급 드론, 농업용 드론, 예술 드론, 드론 택시 등 각 산업 분야와 공공기관에서의 관심과 활용이 높아지고 있다. 자율조종이 가능한 무인드론의 안정성 문제는 앞으로 드론 산업의 발달과 함께 진화하면서 해결해야 할 가장 큰 과제이기도 하다. 드론은 자율비행제어 시스템이 지정한 경로로 비행하고 목적지에 정확하게 자동 착륙을 수행할 수 있어야 한다. 본 연구는 드론의 센서와 GPS의 위치 정보의 오류를 보완하는 방법으로서 착륙지점 영상을 통해 드론의 도착 여부를 확인하고 정확한 위치에서의 착륙을 제어하는 기법을 제안한다. 서버에서 도착지 영상을 구글맵 API로부터 수신받아 딥러닝으로 학습하고, 드론에 NAVIO2와 라즈베리파이, 카메라를 장착하여 착륙지점의 이미지를 촬영한 다음 이미지를 서버에 전송한다. Deep Learning으로 학습된 결과와 비교하여 임계치에 맞게 드론의 위치를 조정한 후 착륙지점에 자동으로 착륙할 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권10호
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• pp.1941-1948
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• 2016

최근 통학버스로 인한 사고가 빈번하게 발생되고 있으며, 정부에서도 어린이 안전 종합대책을 발표하여 어린이 교통안전 취약지역에 대한 시스템을 구축할 예정이다. 학생들의 등하교시의 안전은 부모들에게 주된 관심사중 하나이다. 학교는 부모의 입장에서 학생이 무사히 학교에 도착했는지 또는 안전하게 귀가를 했는지에 대한 실시간 정보를 제공하는 체계를 가져야 할 필요가 있다. 본 논문에서는 저전력 블루투스 무선통신 장비인 비콘과 스마트폰의 GPS기능을 이용하여 학생 승하차 여부와 통학버스 위치 조회를 제공하는 통학 시스템을 제안한다. 통학 시스템은 학생들에게 제공된 비콘 UUID 정보와 통학 버스 운전자 스마트 폰 GPS 위치를 응용 앱 서버에서 수집하여 학부모와 관리자가 실시간으로 확인하도록 구성하여 학부모와 관리자가 학생 탑승 여부, 탑승시간과 버스 위치에 대해 실시간으로 정보를 확인할 수 있다. 운전자는 학생들의 탑승여부, 오탑승 여부, 운행 후 잔류학생 확인을 파악할 수 있다.

• 스마트미디어저널
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• 제5권3호
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• pp.74-80
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• 2016

본 논문에서는 Zigbee와 GPS센서를 이용한 해녀 사고예방 스마트 모니터링 시스템을 제안하였다. 이 시스템은 해녀들이 바다속에서 조업중에 있을 때, 물질하는 위치, 체온, 잠수의 깊이, 잠수 시간 등의 정보를 수집하여 안전사고 발생시 곧바로 대처할 수 있다. 본 연구에서는 해녀의 상태 및 물질 활동 정보 측정을 위한 스마트테왁과 스마트물안경을 개발하였다. GPS 수신이 가능한 스마트테왁은 스마트물안경과 Zigbee통신으로 측정된 데이터를 IHSS(IoT based Haenyeo Safety service Software)의 서버로 전송한다. 또한, IHSS는 반응형 웹으로 해녀의 위치 정보와 상태 정보를 스마트폰으로 서비스할 수 있다. 결론적으로 이 시스템은 해녀의 건강관리 및 안전 측면에서 매우 유용할 것이며, 유네스코 세계 무형문화유산 등재 기반 등 제주해녀의 세계화 마케팅에도 크게 기여할 것이다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.744-751
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• 2008

정보와 통신 기술의 새로운 경향을 나타내는 유비쿼터스 컴퓨팅은 일반 환경에서 활용할 수 있도록 다량의 정보를 처리할 수 있는 컴퓨팅 기술을 내장하고 있고, 일반 환경의 모든 사물은 통신 기능과의 상호작용을 위해 센서 및 작동기기를 내장하고 있다. 따라서 유비쿼터스 컴퓨팅은 언제, 어디서나 기기에 접속하여 적절한 기능을 수행할 수 있어야 한다. 그러나 유비쿼터스 컴퓨팅과 같은 분산 환경에서 다양한 기능들과의 상호 보완 및 상호 작용을 위한 어플리케이션 설계는 매우 어렵다. 따라서 본 논문은 네트워크 기능이 추가된 장비를 이용한 임베디드 응용 소프트웨어와 LabVIEW를 사용하여 서버 모듈 및 가상 프로토타이핑과의 인터페이스를 구현하고자 한다. 그리고 상황 인식(Context-Awareness)과 위치 인식(Location Awareness)을 통해서 수집한 센서의 정보를 기반으로 상황 인식 기반의 유비쿼터스 어플리케이션을 제안하고, 이를 실험실 환경의 상황 인식을 통한 장치 제어 및 모니터링에 응용한다.