• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 추계학술발표대회
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• pp.131-132
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• 2009

지형의 상태를 알 수 없는 타겟 지역에 구축되는 USN 환경은 각기 서로 다른 connectivity degree와 이동 가능한 센서들의 수를 가지면서 coverage의 최대화를 요구한다. 본 논문에서 설계한 모바일 센서 네트워크 시뮬레이터(MSNS)는 USN 환경을 GML로 구성하고, 각 센서들의 센싱/통신 범위가 설정된 센서 노드들의 수와 유지해야할 connectivity를 입력받아 주어진 조건에서 타겟 영역이 얼마나 효율적으로 coverage되는지를 가시화한다.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.69-78
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• 2017

As the smartphone-based devices are diffused and developed rapidly, they provide the convenience to the users. The abovementioned sentence technologies are being used not only in the existing sensor and wireless network technology but also in the application services of the diverse fields application services such as smart appliance, smart car, smart health care, etc. and the new fusion paradigm from the industry is presented by undertaking the researches in diverse area by the enterprises and research institutions. However, the smart environment exposes its weaknesses in the mobile terminal area, existing wireless network and IT security area. In addition, due to new and variant ways of attack, not only the critical information are disclosed However also the financial damages occur. This paper proposed the protocol to perform the smartphone-based safe device monitoring and safe communication. The proposed protocol designed the management procedure of registration, identification, communication protocol and device update management protocol and the safety against the attack techniques such as the an-in-the-middle-attack, impersonation attack, credential threat, information leaks and privacy invasion was analyzed. It was observed that the proposed protocol showed the performance improved by approximately 52% in the communication process than the existing system.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제14권11호
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• pp.1189-1195
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• 2008

We introduce a MEMS-based pedestrian dead reckoning (PDR) system. A walking navigation algorithm for pedestrians is presented and map-matching algorithm for the navigation system based on dead reckoning (DR) is proposed. The PDR is equipped on the human body and provides the position information of pedestrians. And this is able to be used in ubiquitous sensor network (USN), U-hearth monitoring system, virtual reality (VR) and etc. The PDR detects a step using a novel technique and simultaneously estimates step length. Also an azimuth of the pedestrian is calculated using a fluxgate which is the one of magnetometers. Map-matching algorithm can be formulated to integrate the positioning data with the digital road network data. Map-matching algorithm not only enables the physical location to be identified from navigation system but also improves the positioning accuracy. However most of map-matching algorithms which are developed previously are for the car navigation system (CNS). Therefore they are not appropriate to implement to pedestrian navigation system based on DR system. In this paper, we propose walking navigation system and map-matching algorithm for PDR.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2009년도 춘계학술대회
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• pp.306-309
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• 2009

MANET(Mobile Ad-hoc Network)은 기간망에 의존하지 않는 이동 노드들로 구성된 자율망 또는 추론망 토폴로지에 의한 멀티홉 무선 네트워크이다. MANET을 구성하는 각 노드의 이동성, 속도 그리고 에너지와 같은 다양한 속성정보는 망의 특징과 운영을 결정하는 요인이다. 특히 망의 운영상, 전송 대역폭과 에너지 사용에 따른 제약을 가지며 이러한 특징을 고려한 라우팅 프로토콜의 설계 및 하드웨어 개발이 중요하게 요구된다. 본 논문에서는 계층적 클러스터 구조의 MANET 환경에서 노드의 에너지 속성과 네트워크의 트래픽 상태를 고려한 적응적 시간차 노드관리 기법인 ATICC(Adaptive Time Interval Clustering Control)을 제안한다. 제안된 ATICC은 시간차 노드 관리기법인 TICC(Time Interval Clustering Control)[1]에 기반하며 노드에 최적화된 Active/Sleep, Idle Listening 상태를 적응적으로 설정한 후 패킷을 전송함으로서 계층적 클러스터 내의 각 노드의 균형적인 에너지 소모를 이루는 에너지 효율적인 방식이다. 제안한 노드관리 방법은 기존의 LEACH, TICC과 비교 실험하고 그 성능을 검증하였다. 실험 결과, 제안한 노드관리 방법이 노드별 에너지 소모량을 줄였으며 전체 네트워크의 생존시간을 연장함으로서 기존의 방법 보다 우수함을 확인하였다.

• 시큐리티연구
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• 제21호
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• pp.75-94
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• 2009

기계경비시스템은 대부분 전자 정보 통신기기로 구성되기 때문에 사회전반적인 환경, 범죄동향적인 환경적인 면에서 기계경비시스템 등에 영향을 미치게 되며 RFID의 무선인식과 추적기능은 사람 또는 차량의 출입통제나 반입, 감시, 통제 등을 위해 유용하게 쓰여질 부분으로 사회전반적인 환경 즉 고령화사회에 맞는 실버를 위한 케어 및 여성의 사회진출이 늘어가고 동시에 흉악범죄의 증가로 인한 첨단 도난방지기계시스템의 본격화 할 것으로 그 중요성은 더해가고 있다. 유비쿼터스 센서 네트워크의 이론적인 고찰을 알아보고, 기술 및 응용분야를 중점을 두고 향후 시큐리티업체의 발전적인 방향을 제시하는 것을 연구 목적으로 두고 있다. 시큐리티업체의 새로운 환경에 대응전략 제시를 한다면, 첫째, 시큐리티업체의 다각화 전략이 요구된다. 자율시장 경쟁의 원칙에 의하여 높은 수준의 시큐리티업체만 시장에 생존함으로써 시큐리티 시장의 질적 성장과 경쟁력을 가져올 것이다. 둘째, 시큐리티업체의 적극적 홍보가 요구된다. 현대사회를 살아가는 우리의 광고와 선전의 홍수에 묻혀 살고 있다해도 과언이 아니다. 시큐리티업체에 대한 국민들의 의식전환을 위해 대중매체를 이용하여 시큐리티의 활동영역이나 중요성을 강조하는 홍보활동을 활발하게 전개해야하며 최근에는 영화나 드라마에서도 시큐리티요원의 활동을 소재로 삼을 만큼 국민들에게 가깝게 부각되고 있는 점을 잘 활용하여 시큐리티의 공공적 측면을 함께 강조하는 홍보활동을 병행하는 방안을 강구해야한다. 셋째, 유비쿼터스 센서네트워크와 전자태그의 기술적 보안적 구축이 요구된다. U-Home, U-Health Care 등 모바일 전자태그서비스를 이용하기 때문에 모바일 전자태그 단말기의 상용화 지원, 통신요금 및 정보이용료 인하, 지속적인 기술개발 및 프라이버시 보호 강화하기 위해 기존 프라이버시 가이드라인을 기반으로 안전한 유비쿼터스 센서네트워크 안에 전자태그 환경을 조성하여 우리 생활 전반에 이용되며, 이러한 부분은 학계, 민간 연구소 등 산 학 연 협력체계를 구축해야 할 것이다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권6호
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• pp.301-307
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• 2023

딥러닝은 심층신경망(Deep Neural Network)을 구축하고 대량의 훈련 데이터를 수집한 후, 구축된 신경망을 오랫동안 학습 시켜야 한다. 만약, 학습이 제대로 진행되지 않거나 과적합이 발생하면, 학습은 실패하게 된다. 현재까지 개발되고 있는 딥러닝 도구들을 사용할 경우, 훈련데이터 수집과 학습에 많은 시간이 소요된다. 하지만, 모바일 환경의 급격한 도래와 센서 데이터의 증가로 인해, 신경망 학습에 걸리는 시간을 획기적으로 줄일 수 있는 실시간 증강형 딥러닝 기술에 대한 요구가 급격하게 증가하고 있다. 본 연구에서는 미세먼지 센서를 장착한 아두이노 시스템을 사용하여 실시간 증강형 딥러닝 시스템을 구현 하였다. 구현된 시스템에서는 미세먼지 데이터를 5초마다 측정하고 최대 120개가 축적이 되면, 기존에 축적된 데이터와 새로이 축적된 데이터를 데이터셋으로 사용하여 학습을 수행하도록 하였다. 학습 수행을 위한 신경망은 입력층 1개, 은닉층 1개, 출력등 1개로 구성하였다. 구현된 시스템에 대한 성능을 평가하기 위해 학습 시간과 평균 제곱근 오차(root mean square error, RMSE)를 측정 하였다. 실험 결과, 평균 학습 오차는 0.04053796이었으며, 학습주기당(1 에포크) 평균 학습 시간은 3,447 초 정도의 시간이 걸렸다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2008년도 추계종합학술대회 B
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• pp.677-680
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• 2008

센서 및 무선 네트워크 기능이 추가된 장치들의 소형화는 일상생활에서 컴퓨터를 이용하는 스타일에 변화를 가져오고, 유비쿼터스 컴퓨팅 환경으로의 발전에 기여하고 있다. 본 논문에서는 병원 환경에서 간호사, 의사, 환자 가족이 환자의 상태 정보를 공유하고 관찰할 수 있는 무선 모바일과 웹 환경 기반의 카메라 제어 시스템을 설계한다. 그리고 병원의 다양한 장비들을 하나의 시스템으로 통합하고, 원격 관리를 수행함으로써 환자 관리 시스템에 응용할 수 있다. 일반적인 웹 카메라는 병실의 환자 관찰을 위해 카메라 방향을 원격에서 제어하기가 불가능하다. 따라서 웹 카메라에 360도 회전이 가능한 스텝 모터를 부착하고 제어 보드를 통하여 스텝 모터가 구동하도록 설계하였다. 또한 모바일 및 웹 기반의 두 가지 환경에 따른 어플리케이션을 개발하여 제어 및 수집한 영상 데이터를 관찰함으로써 관찰자의 상황에 따른 효율성을 제공할 수 있다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권6호
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• pp.2148-2167
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• 2021

The proliferation of the Internet of Things (IoT) technologies and applications, especially the rapid rise in the use of mobile devices, from individuals to organizations, has led to the fundamental role of secure wireless networks in all aspects of services that presented with many opportunities and challenges. To ensure the CIA (confidentiality, integrity and accessibility) security model of the networks security and high efficiency of performance results in various resource-constrained applications and environments of the IoT platform, DDO-(data-driven operation) based constructions have been introduced as a primitive design that meet the demand of high speed encryption systems. Among of them, the TMN-family ciphers which were proposed by Tuan P.M., Do Thi B., etc., in 2016, are entirely suitable approaches for various communication applications of wireless mobile networks (WMNs) and advanced wireless sensor networks (WSNs) with high flexibility, applicability and mobility shown in two different algorithm selections, TMN64 and TMN128. The two ciphers provide strong security against known cryptanalysis, such as linear attacks and differential attacks. In this study, we demonstrate new probability results on the security of the two TMN construction versions - TMN64 and TMN128, by proposing efficient related-key recovery attacks. The high probability characteristics (DCs) are constructed under the related-key differential properties on a full number of function rounds of TMN64 and TMN128, as 10-rounds and 12-rounds, respectively. Hence, the amplified boomerang attacks can be applied to break these two ciphers with appropriate complexity of data and time consumptions. The work is expected to be extended and improved with the latest BCT technique for better cryptanalytic results in further research.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제12권3호
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• pp.93-102
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• 2023

클라우드를 통한 데이터 처리는 통신 과정에서 지연시간과 통신비용 증가 등 같은 많은 문제가 발생한다. 사물인터넷 분야에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 엣지 컴퓨팅 연구가 활발히 이루어지고 있고, 대표적인 응용 분야로 자율주행이 있다. 실내 자율주행에서는 실외와 달리 GPS와 교통정보를 이용할 수 없기 때문에 센서를 활용하여 주변 환경을 인식해야 한다. 그리고 자원이 제약된 모바일 환경이기 때문에 효율적인 자율주행 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 실내 환경에서 자율주행을 위해 신경망을 사용하는 기계학습을 제안한다. 신경망 모델은 LiDAR 센서에서 측정된 거리 데이터를 바탕으로 현재 위치에 가장 적절한 주행 명령을 예측한다. 신경망의 입력 데이터의 수에 따른 성능 평가를 수행하기 위해 6가지의 학습 모델을 설계하였다. 주행과 학습을 위해 Raspberry Pi 기반의 자율주행 차량을 제작하였고, 학습 데이터 수집과 성능평가를 위한 실내 주행 트랙을 제작하였다. 6가지의 신경망 모델들은 정확도와 응답시간 그리고 배터리 소모에 대한 성능 비교를 하였고, 입력 데이터의 수가 성능에 미치는 영향을 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.667-669
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• 2021

최근 RFID/USN 기술은 물류, 환경, 교육, 홈 네트워크, 방재, 군사, 의료 등 다양한 분야에서 적용되고 있으나 RFID/USN 기술의 눈부실 발달에도 불구하고 열악한 해양 환경의 특성상 해양 산업현장에 적용하기에는 많은 애로사항이 있다. 따라서 해양분야에서는 주로 위성을 사용하고 있으며 연안에서는 기존 통신망을 사용하고 있어 원양에서의 선반 단독 근거리 네트워크 형성을 위한 방안이 고려되고 있다. 본 논문에서는 기존 PS-LTE 및 LTE 네트워크에서의 USN을 활용하여 기지국 역할 위한 방안으로 드론을 USN의 이동 기지국으로 활용하는 방안을 고려하고 있다. 자율운항선박은 시스템의 지능화를 지향하므로 선원의 수와 노동력을 절감하고 보다 안정적이고 지능화된 ICT융합 기술형태의 자율적 네트워크 형성 기능이 강화되어야 한다.