• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제13권1호
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• pp.101-110
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• 2012

최근 소셜 네트워크 사이트는 모바일 디바이스 기능과 보급의 향상과 맞물려 큰 인기를 끌고 있다. 이에 따라 사용자의 소셜 네트워크 사이트 가입도 많아지고 있고, 서비스 사용도 더욱 활발해지고 있다. 그러나 사용자들의 수요에 비해서 각각의 소셜 네트워크 사이트 벤더들은 데이터 소유자가 다양한 루트로부터 생성한 콘텐츠를 다른 사용자들과 효율적으로 공유할 수 있도록 서비스를 제공하지 못하고 있다. 또한 여러 디바이스에서 생성된 콘텐츠들을 사용자가 정책으로 정한 관계에 따라 접근할 수 있도록 할 경우, 정책을 공유하는 과정에서 개인정보가 부적절하게 노출될 수 있고 이는 프라이버시 침해 문제를 야기할 수 있는 것이 자명한데, 이러한 문제를 해결할 수 있는 소셜 네트워크들의 통합 관리 방안은 미비한 상태이다. 따라서 본 논문에서는 다양한 소셜 네트워크들이 사용자로부터 생성된 콘텐츠를 공유할 때, 이에 사용되는 정책을 암호화한 상태에서 제3자에 의해 분류하도록 하여 사용자 프라이버시를 보호하는 동시에 콘텐츠를 효율적으로 분류하여 접근 제어 권한을 부여할 수 있도록 하는 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 여러 장치들로부터 생성된 콘텐츠를 관리하기 위하여 RCBAC 모델을 기반으로 하여 이루어질 수 있도록 하고, 정책 공유 시 관계들 간의 유사도를 암호화 한 상태에서 측정하여 공격자로부터 사용자 정책 및 컨탠츠를 보호할 수 있도록 하는데 기여할 수 있다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제43권2호
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• pp.30-39
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• 2006

홍채 인식은 흥채 근육의 무의 패턴을 이용하여 동일인 여부를 판별하는 연구 분야이다. 이러한 홍채 인식에서 홍채 영상의 품질은 홍채 인식의 성능에 많은 영향을 준다. 이는 흥채 영상이 흐려지면, 홍채 패턴이 변형되어지므로, FRR(False Rejection Error)이 증가되기 때문이다. 홍채 영상을 흐려지게 만드는 주된 요인 가운데 하나가 카메라 렌즈의 초점(focus)이다. 기존의 흥채 인식 카메라는 고정 초점(fixed focusing) 방식과 가변 초점(auto-focusing) 방식이 있다. 고정 초점 방식은 초점 렌즈가 고정되어 있기 때문에 사용자가 직접 자신의 눈을 DOF(Depth of Field) 영역 안에 위치시켜야하고, DOF 영역이 매우 작은 한계가 있다. 가변 초점 방식은 사용자와 카메라 사이의 거리를 측정하여 초점이 잘 맞는 위치로 초점렌즈를 움직여서 선명한 영상을 취득한다. 하지만 부가적인 하드웨어 장비가 필요하기 때문에 카메라의 부피가 늘어나고 비용도 증가되므로 개인 인증을 위해 홍채인식을 하는 핸드폰과 같은 모바일 장비에서 사용되는데 어려움이 따른다. 따라서 본 논문은 이러한 기존의 홍채인식 카메라의 문제점들을 극복하기 위해 부가적인 하드웨어 장비 없이 고정 초점 방식 카메라에서 취득한 홍채 영상을 복원함으로써 소프트웨어적으로 DOF영역을 증가시키는 방법을 제안한다. 기존의 영상 복원 알고리즘은 반복적(iterative) 방법에 의해 최상의 복원 계수(parameter)를 검출하여 영상을 복원하였으나, 본 논문은 초점값을 이용하여 영상의 흐려짐의 정도를 판단하고, 흐려짐의 정도에 따라 미리 정의한 복원 계수를 선택함으로써 빠른 시간 안에 홍채 영상을 복원하는 방법을 제안한다. 실험 결과, Panasonic에서 만든 BM-ET100 카메라의 작동범위(Operation Range)를 48-53cm에서 46-56cm로 증가시킬 수 있었다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2008년도 학술대회 1부
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• pp.573-578
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• 2008

최근 가정환경의 홈 씨어터를 동작시키기 위해서는 TV, 오디오, DVD, Video, 셋탑박스 등 여러 장치를 동시에 조작해야 한다. 이 경우 사용자가 원하는 기능을 실행하기 위해서는 여러 기기에 해당하는 리모컨 버튼의 기능과 위치를 잘 알고 있어야 한다. 이러한 현실적인 문제로 인해 사용자들은 일반적으로 자신이 원하는 기능을 선택하는데 어려움을 겪는다. 더욱이 유비쿼터스 가정환경이 현실화 되어 사용자가 조작 가능한 장치들이 늘어나면, 사용자의 혼란은 가중될 것이다. 따라서 기능을 요약해서 사용자에게 제공하는 적응적 인터페이스가 필요하다. 또한, 유비쿼터스 환경에서는 조작하고자 하는 장치 뿐 아니라 사용자 인터페이스가 표시되는 컨트롤러에도 다양한 모바일 또는 고정된 장치들이 사용되므로 각 장치의 능력이나 제약 조건에 맞게 사용자 인터페이스의 형태를 조절해 줄 필요가 있다. 제안하는 시스템에서는 상황에 따라 표현되는 기능과 형태가 변경되는 적응적 사용자 인터페이스를 구현하기 위해, 유비쿼터스 가정환경을 모델링하고, 모델링된 상황 및 장치 정보를 사용한다. 상황에 맞는 장치별 필요정도를 구현하기 위해서는 베이지안 네트워크를 사용한다. 행동 선택 네트워크는 사용자의 상황과 예측된 장치별 필요도를 입력으로 사용해 장치별로 현 상황에 필요한 기능을 선택한다. 이렇게 선택된 기능들을 실제 사용자 인터페이스가 구현될 장치에 맞게 프레젠테이션 템플릿을 이용해 실제 사용자 인터페이스로 구성하여, 적응적 인터페이스를 구성한다. 실험을 위해서는 유비쿼터스 홈 시뮬레이션 환경을 구축하고, 해당 환경을 바탕으로 장치 사용기록을 시나리오를 바탕으로 생성하였다. 생성된 시나리오를 바탕으로 장치별 필요도 추론결과를 평가하여 베이지안 네트워크가 효과적으로 사용자의 요구를 예측함을 확인하였다. 마지막으로, 14명의 사용자들에게 평가된 10개의 태스크에 대해 기존의 고정된 홈 UI와 제안하는 적응적 홈 UI를 비교해 본 결과, 생성된 적응적 홈 UI가 일반적인 태스크를 고정적 홈 UI에 비해 효과적으로 처리할 수 있음을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제6권9호
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• pp.397-406
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• 2017

클라우드 환경에서의 대용량 암호화 데이터 서비스를 위하여 기존의 암호화 알고리즘을 사용할 경우 데이터 암호화에 많은 시간 소요의 문제점이 대두된다. 이러한 단점을 보완하기 위해 일반적으로 부분 암호화 방법을 사용한다. 그러나 기존의 부분 암호화 방법은 암호화되지 않은 잔존 영역으로 인해 암호화된 데이터를 유추할 수 있다는 단점이 존재한다. 본 논문에서는 이러한 단점을 해결하기 위해 암호화 속도를 높이면서 보안을 준수하는 부분 암호화 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 헤더 생성, 부분 암호화, 블록 셔플의 과정으로 구성된다. 1단계 헤더 생성 과정에서는 알고리즘에 필요한 헤더 데이터를 생성하고 2단계 부분 암호화 과정에서는 LEA (Lightweight Encryption Algorithm)를 이용하여 데이터의 일부분을 암호화하고 암호화하지 않은 부분의 데이터와 암호화 과정 중에 생성된 블록을 XOR하여 모든 데이터를 변형시키며, 3단계 블록 셔플 과정에서는 헤더에 저장한 셔플 데이터를 이용하여 블록을 섞어 데이터를 알아볼 수 없는 형태로 바꾸어 암호화를 수행한다. 제안하는 방법을 모바일 디바이스에 적용하여 구현한 결과 암호화한 데이터는 알아볼 수 없는 형태로 모두 바뀌어 데이터를 유추할 수 없었고, 암호 키 없이는 데이터를 복원할 수 없었다. 제안하는 방법은 블록 경량 암호화 알고리즘인 LEA에 비해 암호화 속도가 약 273% 정도 향상되어 대용량 데이터를 암호화하는데 있어 빠른 처리가 가능함을 확인하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제12권12호
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• pp.313-321
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• 2014

현대 사회는 엄청난 양의 데이터를 만들어내는 디지털 시대에 접어들었고, 다변화되는 도시에서는 정보의 생성, 수집, 표현을 특징으로 하는 스마트 공간이 등장하고 있다. 2012년 이후 스마트기기의 확산과 초연결사회로 불리우는 소셜미디어 환경에서 공공데이터에 대한 관심이 더욱 고조되고, 보편화된 모바일 기기 사용 및 SNS 이용 확산에 따라 빅 데이터에 대한 이슈에 주목하고 있다. 초기에는 데이터의 플랫폼 구성에 연구개발이 집중되었으나 최근에는 공간지능화 서비스 구현을 위한 데이터의 분석과 활용방안에 대한 여러 분야의 아이디어가 제안되고 있다. 본 연구에서는 이러한 공공데이터의 활용성 측면에서 전문가보다는 일반인의 사용성 증대를 위한 시각화 과정에 집중하고자 기존의 공공데이터포털에서 제공하는 공개데이터 및 공공데이터 서비스 현황을 파악하여 그 활용가능성을 고찰하고자 한다. 연구의 결과로 일반 시민들에게 있어서 데이터의 분석 및 응용은 현재 종이문서의 이용을 감소시키고, 지능형 공간에서 공공정보서비스에 대한 개개인의 요구 및 행동에 맞추어 빠르고 신속한 대응할 수 있는 어플리케이션 개발에 도움이 될 것으로 기대한다.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제28권4호
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• pp.307-315
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• 2005

유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서의 최근 ICT의 급속한 발전으로 관련 산업은 놀라운 성장을 하고 있다. 따라서 의료 정보산업 관련 디지털 병원 시스템에서도 진료서비스 환경도 여러 형태의 모바일 장비 및 유선의 디바이스를 통한 시간, 장소에 관계없이 차별화된 진료 서비스가 가능하다. 그러므로 정보통신과 접목한 의료 정보 관련 솔루션의 도입은 병원 네트워크의 통합시스템이 주류를 형성하며 시너지 효과를 나타내고 있다. 현재 병원의 PACS 솔루션은 의료영상저장전송시스템으로 많은 병원들이 디지털 환경의 정보화를 위한 시스템으로 채택하고 있으며, 기존의 시스템을 무선통신, 인터넷 등의 영역으로 통합하여 유비쿼터스 컴퓨팅 환경의 개념이 형성되고 있다. 이런 시스템의 통합은 모바일 병원의 빠른 성장을 주도하고 있으며, 각각의 네트워크 및 원격 네트워크에 있는 진료 지원파트 및 임상의들은 획기적인 진료의 업무 프로세스를 요구하고 있다. 따라서 본 논문에서 설계하는 DICOM 엔진은 기존의 PACS DB 서버의 구조를 변경하지 않고 상호운용이 가능하며, 각각의 사용자의 요구에 응답하는 유 무선 통합의 진료지원 시스템이다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제27권6호
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• pp.557-564
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• 2014

본 연구에서는 3차원 직선교 모델의 객체인식을 통해 각 객체별 고유 명칭을 부여하는 알고리즘을 제시한다. 3차원 객체의 수치적 인식을 위해 국부 좌표계 상의 솔리드 객체 도심 좌표를 활용하였으며, 객체의 분류, 부재의 구분, 교량 방향 인식 등을 수행하여 객체특성집합을 정의하였다. 이를 통해 경간정보, 부재정보, 객체의 순서정보를 포함한 객체별 고유 명칭을 부여하였고, 트러스 교량 모델 및 서로 다른 좌표계를 갖는 교량모델에 적용하여 각 부재별 객체특성집합을 이용한 명칭의 부여의 적합성을 검토하였다. 또한 실제 교량의 3차원 모델을 대상으로 제안된 방법론을 통해 객체특성집합 정의 및 객체별 명칭을 부여하였고, 이를 매개로 모바일 장치용 모듈과 로컬 서버용 모듈에 적용하였다. 객체인식을 통한 명칭부여 알고리즘을 활용한 방법과 기존 현장점검 방식의 비교를 통해 기존 유지관리 현장점검 업무를 효과적으로 개선할 수 있음을 확인하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.152-164
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• 2012

DMB는 오디오/비디오 서비스뿐만 아니라 방송웹 서비스(BWS), 슬라이드쇼 서비스(SLS), 교통정보 서비스(TPEG)와 같은 다양한 종류의 비실시간 데이터 서비스를 제공한다. 그러나 최근 들어, DMB 시장의 포화와 모바일 IPTV와 DMB 서비스간의 시장 장벽이 무너지고 있어 수익을 창출할 수 있는 새로운 비즈니스 모델의 필요성이 대두되고 있다. 본 논문은 새롭게 수익을 창출할 수 있는 비즈니스 모델로 예상되는 DMB 파일캐스팅 서비스를 소개한다. DMB 파일캐스팅 서비스의 목적은 DMB AF 포맷을 기반으로 한 비실시간 멀티미디어 콘텐츠를 DMB 채널을 통해 사용자에게 전송하는 것이다. 이는 DMB 기능이 탑재된 단말을 이용하여 언제 어디서나 DMB 콘텐츠를 소비할 수 있게 하며, 이 콘텐츠를 다른 사람들과 공유하는 것도 가능하게 한다. 또한 DMB 파일캐스팅 서비스는 DMB 콘텐츠의 소비 및 수요가 DMB 방송채널뿐만 아니라 다양한 네트워크를 통해 확대되는 것을 가능하게 한다. 본 논문은 DMB 파일캐스팅 서비스의 국내외 표준화 현황과 다양한 DMB 파일캐스팅 서비스 시나리오를 소개한다. 또한 DMB 방송프로그램 안내정보를 이용하여 DMB 파일캐스팅 서비스를 제공하기 위한 시그널링 방법, 송수신 프로토콜 및 수신기 구조를 제안한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제33권6호
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• pp.580-587
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• 2006

최근에 PDA, IMT-2000, e-Book 등이 보편화되면서 이러한 기기들을 사용하는 사용자의 수가 크게 증가하고 있다. 그러나 아직도 사용 가능한 메모리의 크기는 데스크톱 컴퓨터에 비해 상당히 적은 편이다. 이런 제품들에서, 트루타입 폰트는 품질 좋은 글꼴을 요구하는 사용자들이 증가함에 따라 수요가 증가하고 있으며, Windows CE를 탐재한 제품들에서는 기본적으로 사용되고 있다. 하지만 트루타입 폰트의 크기는 PDA와 e-Book과 같은 적은 메모리를 가진 제품들의 상당히 많은 공간을 차지하게 된다. 그러므로 트루타입 폰트외 크기를 줄이려는 노력이 요구된다. 본 논문은 트루타입 폰트에 내장된 비트맵 데이타(EBDT) 중에 한글 부분만을 줄이기 위해 2 단계의 압축과정을 거친다. 1 단계에서는 비트맵을 초성, 중성, 종성의 형태로 분리하여 합성 비트맵으로 구성하고, 2 단계에서는 분리된 각각의 비트맵들의 중복을 조사하여 제거하게 된다. 본 논문은 한글 완성형과 조합형 트루타입에 내장된 비트맵을 압축하였으며, 완성형 폰트의 경우 35%, 조합형 폰트의 경우 7%의 압축률을 보인다. 또한 완성형 트루타입의 경우 전체 트루타입 폰트의 9.26%의 압축률을 보인다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.149-155
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• 2021

본 연구에서는 전동 이동기기를 이용하는 교통약자의 이동을 제한하는 노면 불량 요소를 딥러닝을 이용해 자동 검출하는 불량 노면객체 인식모델을 개발하고자 한다. 이를 위하여 부산시 관내 5개 지역에서 실제 전동 이동 보조 장치가 이동할 것으로 예상되는 보행로, 주행로를 대상으로 하여 노면 정보를 수집하였으며 이때 도로 정보 수집은 데이터 수집을 보다 용이하게 하기 위하여 소형 차량을 이용하였다. 데이터는 노면과 주변을 그 주변을 구성하는 객체로 구분하여 영상을 수집하였다. 수집된 데이터로부터 교통약자의 이동을 저해하는 정도에 따라 분류하여 보도블록의 파손등급 검출과 같은 일련의 인식 항목을 정의하였고, YOLOv5 딥러닝 알고리즘을 해당 데이터에 적용하여 실시간으로 객체를 인식하는 불량노면 객체 인식 딥러닝 모델을 구현하였다. 연구의 최종단계에서 실제 주행을 통해 객체 단위로 분리 수집된 영상 데이터의 가공, 정제 및 어노테이션 과정을 수행한 후 모델 학습과 검증을 거쳐 불량노면객체를 자동으로 검출하는 딥러닝 모델의 성능 검증 과정을 진행하였다.