• 한국식품조리과학회지
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• 제17권2호
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• pp.105-116
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• 2001

국내 의료기관 96개소를 대상으로 이들의 급식위생관리 실태를 파악하기 위하여 2000년 3월부터 한 달간 총 96개 의료기관에 대해 해당병원 영양사를 대상으로 일반 위생관리 및 교육 프로그램에 대하여, 그리고 이들 중 35개소에 대해서는 급식을 위한 생산단계별 위생, 개인 위생, 급식설비 위생 분야로 구분하여 설문조사를 실시하였다. 조사에 응한 의료기관들의 급식위생관리 상태는 전반적으로 양호하게 나타났으나, 총 참여기관 중 병원급식에 HACCP을 도입하였다고 응답한 곳은 4%에 지나지 않았으며 문서화된 위생작업기준을 소지한 곳도 1/3에 지나지 않았다. 세부 항목별로 살펴보면 전체적으로 기록이나 문서화가 필요한 부분이 취약하게 나타났다. 의료기관의 종류, 소재지, 병상규모, 급식유형, 그리고 영양사의 업무분장에 따라 위생수칙 준수 율을 비교하여 보았을 때, 경우에 따라 차이는 있었으나 예상과 달리 종합병원이 3차 병원보다 양호한 결과를 보인 경우가 다수 있었으며, 소재지별로는 대도시에서 읍면지역으로 갈수록 취약하게 나타났다 또한 위탁급식 형태가 직영급식보다 대체적으로 양호한 위생수칙 준수 율을 보였고, 영양사의 업무가 임상영양서비스와 급식서비스로 구분되어 있을 때 그렇지 않은 경우보다 위생수칙 준수 율이 높았다. 위 설문조사에서 파악된 구체적인 문제점들은 추후 국내 의료기관의 급식위생수준 향상을 위한 지침 또는 프로그램의 개발에 유용한 기초자료가 될 것이다.

• 시큐리티연구
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• 제14호
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• pp.261-283
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• 2007

범죄두려움의 원인을 설명하기 위한 최근의 연구들에서는 성, 연령, 경제수준, 범죄 피해경험 등의 미시적인 개인수준과 거시적인 지역수준과의 연계를 시도하는 연구에 관심과 노력을 보이고 있다. 하지만 이 연구에서는 이러한 지역수준의 특성에 대한 개인의 관심과 해석은 개인의 특성으로서 과거의 범죄피해경험, 범죄피해의 취약성 정도, 범죄관련 정보에 대한 관심에 따라 다를 수 있다고 보며, 미시적인 수준과 거시적인 수준의 연계를 시도하기에 앞서 개인적인 수준에서 개인의 특성과 범죄두려움의 관계에 대해서 실증적인 분석을 실시하였다. 따라서 이 연구의 목적은 범죄두려움이 과연 개인의 특성에 따라서 어떻게 느끼게 되며 또한 얼마나 많은 영향을 받게 되는지를 실증적으로 검증하는 데에 그 목적이 있다. 이 연구의 조사결과 우선 범죄피해경험이 집단간의 차이가 통계적으로 유의미한 인구통계학적 특성은 연령, 결혼상태, 최종학력, 거주하는 장소였으며, 범죄피해의 취약성 정도는 성별과 결혼상태, 범죄관련 정보에 대한 관심은 성별, 연령, 최종학력, 가족 수입, 거주장소 위치에 따라서 집단 간의 통계적으로 유의미한 차이가 있는 것으로 나타났다. 둘째, 개인적 특성 요인과 범죄두려움의 상관관계 분석을 실시한 결과 독립변수 세요인 모두 범죄두려움과 통계적으로 유의미한 상관관계를 나타내고 있었으며, 특히 범죄피해에 대한 취약성 요인이 범죄두려움과 가장 상관관계가 높게 나타났다. 마지막으로 개인의 특성으로서 범죄피해의 취약성, 범죄정보에 대한 관심, 범죄피해경험은 범죄두려움에 영향을 미쳤으며, 특히 이러한 개인적 특성 요인 중 자신이 범죄피해에 대해 취약하다고 생각 하는 범죄피해의 취약성이 범죄두려움에 가장 많은 영향을 미치는 요인으로 나타났다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권4호
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• pp.2060-2077
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• 2019

Recently, mobile healthcare services have attracted significant attention because of the emerging development and supply of diverse wearable devices. Smartwatches and health bands are the most common type of mobile-based wearable devices and their market size is increasing considerably. However, simple value comparisons based on accumulated data have revealed certain problems, such as the standardized nature of health management and the lack of personalized health management service models. The convergence of information technology (IT) and biotechnology (BT) has shifted the medical paradigm from continuous health management and disease prevention to the development of a system that can be used to provide ground-based medical services regardless of the user's location. Moreover, the IT-BT convergence has necessitated the development of lifestyle improvement models and services that utilize big data analysis and machine learning to provide mobile healthcare-based personal health management and disease prevention information. Users' health data, which are specific as they change over time, are collected by different means according to the users' lifestyle and surrounding circumstances. In this paper, we propose a prediction model of user physical activity that uses data characteristics-based long short-term memory (DC-LSTM) recurrent neural networks (RNNs). To provide personalized services, the characteristics and surrounding circumstances of data collectable from mobile host devices were considered in the selection of variables for the model. The data characteristics considered were ease of collection, which represents whether or not variables are collectable, and frequency of occurrence, which represents whether or not changes made to input values constitute significant variables in terms of activity. The variables selected for providing personalized services were activity, weather, temperature, mean daily temperature, humidity, UV, fine dust, asthma and lung disease probability index, skin disease probability index, cadence, travel distance, mean heart rate, and sleep hours. The selected variables were classified according to the data characteristics. To predict activity, an LSTM RNN was built that uses the classified variables as input data and learns the dynamic characteristics of time series data. LSTM RNNs resolve the vanishing gradient problem that occurs in existing RNNs. They are classified into three different types according to data characteristics and constructed through connections among the LSTMs. The constructed neural network learns training data and predicts user activity. To evaluate the proposed model, the root mean square error (RMSE) was used in the performance evaluation of the user physical activity prediction method for which an autoregressive integrated moving average (ARIMA) model, a convolutional neural network (CNN), and an RNN were used. The results show that the proposed DC-LSTM RNN method yields an excellent mean RMSE value of 0.616. The proposed method is used for predicting significant activity considering the surrounding circumstances and user status utilizing the existing standardized activity prediction services. It can also be used to predict user physical activity and provide personalized healthcare based on the data collectable from mobile host devices.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.141-143
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• 2022

본 논문에서는 YOLO(You Only Look Once) 기반의 교통 신호등 인식을 통해 오토바이 운전자의 신호 위반 여부를 확인하는 기술을 제안하고자 한다. 오토바이 전면에 탑재될 하드웨어 모듈은 YOLO 기반의 객체 탐지를 위한 카메라 모듈과 라즈베리 파이, 신호 위반 시 오토바이의 현재 위치 정보 수집을 위한 GPS 모듈, 그리고 수집 정보를 클라우드 DB로 전송하는 LoRa 통신 모듈로 구성된다. 소프트웨어 기능의 핵심은 오토바이의 교통 신호 위반 여부를 판단하는 컴포넌트이다. 본 논문에서는 카메라 앵글 내에 있는 교통 신호등 객체를 먼저 인식한 후 빨간색 신호일 때에만 이 객체가 화면 상에서 오른쪽(좌회전의 경우)이나 위쪽(직진의 경우)으로 사라지면 신호 위반으로 판단하는 기능을 제안한다. 그리고, 오토바이 운전자가 신호를 위반한 것으로 판단되면 운전자의 신상 정보(이름, 휴대폰 번호 등), 오토바이 정보(번호판, 등록번호 등), 위반 상황의 스냅샷 사진, 위치 정보 및 날짜/시각 정보를 클라우드 DB로 전달하도록 한다. 이러한 위반 정보는 운전자의 스마트폰에 푸시 알림으로 전달하여 위반 사실을 인지하도록 하고, 관할 경찰서에서는 신호 위반 스티커를 발부하는 데 활용될 수 있으므로 궁극적으로는 오토바이 운전자의 교통 신호 위반을 사전에 방지할 수 있을 것으로 기대된다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제16권3호
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• pp.389-395
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• 2015

디지털이미지는 인터넷환경에서 수많은 편리함을 제공해준다. 디지털 도서관, Stock Image, 개인 사진, 중요정보 등 수많은 응용에서 디지털 이미지를 필요로 하고 있다. 하지만 디지털 이미지는 파일로 되어있어 조작이 매우 쉽다는 치명적 결점을 가지고 있다. 디지털 이미지 위조는 영상 편집 소프트웨어의 쉬운 접근성과 높은 기능성 덕분에 심각한 문제들로 부상되고 있다. 복사-이동 위조는 영상의 일부를 복사하고 동일 영상 내의 다른 위치에 붙여넣기 하는 동작은 포함하는 가장 간단한 형태의 위조이다. 복사-붙여넣기 위조를 검출하는 많은 방법들이 있지만 대부분 한계점을 가지고 있다. 본 논문에서는 시각적, 비시각적 특성에 기반한 위조를 검출하는 방법들이 비교되었다. 분석의 결과는 위의 두 가지 방법이 서로 보환할 수 있는 장점과 단점이 있음을 보였다. 그러므로 시각적, 비시각적 특징에 기반한 하이브리드 위조 검출 방법을 제안하였다. 실험을 통해 제안한 알고리즘이 각각의 기술의 단독 사용에 비해 향상된 성능을 보임을 증명하였다. 더욱이, 복사-복재 영역을 구분하는 것과 같은 위조 검출 기법에 대해 많은 정보들을 제공한다.

• 디지털융복합연구
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• 제18권3호
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• pp.163-169
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• 2020

스마트키는 다양한 임베디드 환경에서 활용하고 있지만 사용자의 위치에서 신호의 증폭을 통한 원격지 공격이 발생하고 있음을 알 수 있다. 방어 기법에 대한 기존 연구는 다수의 센서를 사용하거나 인증 속도의 개선을 위한 해시 함수를 사용한 경우가 있는데 이는 전력 소모를 증가시키거나 1종 오류가 발생할 가능성을 가지고 있다. 이에 본 논문에서는 컨트롤러와 호스트 장치간의 인증 방식을 개선하여 사용자의 이동 정보와 클라이언트 인증 기반의 임베디드 보안 컨트롤러 모델을 제안하고자 한다. 제안하는 모델에 대하여 아두이노 보드와 GPS 및 블루투스를 이용한 통신을 위하여 암호화 알고리즘을 적용하였으며 인증을 위하여 사용자의 이동 정보를 사용하여 경로 분석을 통해 인증을 수행하였다. 그리고 제안하는 모델을 사용하여 동작 수행을 하더라도 작동 편이성에 큰 영향을 미치지 않았음을 암호화 및 복호화 시간 측정을 통하여 확인하였다. 제안하는 모델의 임베디드 보안 컨트롤러는 이륜차와 같은 리모트 컨트롤러와 이동 또는 고정형 호스트 장치를 가지고 있는 시스템 구조에서 적용할 수 있으며 연구 과정에 암호화 및 복호화 시간이 각각 100ms 이내에 처리를 수행할 수 있음을 확인하였으며 향후 경로 데이터 관리 방법에 대한 추가연구 및 암호화 및 복호화 소요 시간과 데이터 통신 시간을 줄일수 있는 프로토콜에 대한 연구가 더 필요할 것으로 판단된다.

• 자동차안전학회지
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• 제10권4호
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• pp.7-12
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• 2018

Injury mechanisms of lower extremity injuries in motor vehicle accidents are focused on fractures, sprains, and contusions. The purpose of this study is to evaluate the analysis of lower extremity injury mechanism in occupant motor vehicle accident by using Hospital Information System (HIS) and reconstruction program, based on the materials related to motor vehicle accidents. Among patients who visited the emergency department of Wonju Severance Christian Hospital due to motor vehicle accidents from August 2012 to February 2014, we collected data on patients with agreement for taking the damaged vehicle's photos. After obtaining the verbal consent from the patient, we asked about the cause of the accident, information on vehicle involved in the accident, and the location of car repair shop. The photos of the damaged vehicle were taken on the basis of front, rear, left side and right side. Damage to the vehicle was presented using the CDC code by analytical study of photo-images of the damaged vehicle, and a trauma score was used for medical examination of the severity of the patient's injury. Among the 1,699 patients due to motor vehicle crashes, 88 (5.2%) received a diagnosis of lower extremity fracture and 141 (8.3%) were the severe who had ISS over 15. Nevertheless during 19 months for research, it was difficult to build up in-depth database about motor vehicle crashes. It has a limitation on collecting data because not only the system for constructing database about motor vehicle crash is not organized but also the process for demanding materials is not available due to prevention of personal information. For accurate analysis of the relationship between occupant injury and vehicle damage in motor vehicle crashes, build-up of an in-depth database through carrying out various policies for motor vehicle crashes is necessary for sure.

• 정보보호학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.63-72
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• 2010

RFID (Radio Frequency IDentification)는 유비쿼터스 환경에서 바코드를 대체하여 유용하게 사용될 하나의 차세대 자동식별 기술을 말한다. RFID 시스템은 기본적으로 태그(Tag)와 태그 인식을 위한 리더 (Reader) 그리고 태그에 대한 정보를 저장하고 있는 백-엔드-데이터베이스(Back-End-Database)로 구성된다. 최근 휴대폰이나 PDA(Personal Digital Assistants)에 모바일 리더 기능을 장착한 모바일 리더를 이용한 RFID 서비스가 급증하고 있으나 이러한 환경에서 안전한 기법에 대한 연구는 아직까지 미흡하다. 기존에 존재하는 고정형 리더를 이용한 기법들을 모바일 리더를 이용한 환경에 적용하기에는 추가적으로 고려해야할 요소들이 존재한다. 모바일 리더 환경에서는 기기의 분실이 쉽고 또한 통신 장애 및 통신 범위 초과와 같은 이유로 백-엔드-데이터베이스와 항상 신뢰하여 연결될 수 없기 때문에 이러한 추가적인 문제들을 고려한 안전한 기법에 대한 연구가 필요하다. 이러한 문제를 해결하기 위해 최근 Han 등이 백-엔드-데이터베이스가 없는 환경에서 RFID 상호 인증 프로토콜을 제안하였다. 하지만 Han 등의 기법은 도청, 스푸핑, 재생 공격을 통한 태그 위치 추적이 가능하다. 또한 저가 기반의 수동형 태그에 부적절하게 많은 통신량을 요구한다. 따라서 본 논문에서는 Han 등의 기법의 취약성을 분석하고 안전성과 효율성 측면에서 향상된 온라인 백-엔드-데이터베이스가 없는 환경에서 RFID 상호 인증 프로토콜을 제안한다.

• 대한공간정보학회지
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• 제22권4호
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• pp.63-69
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• 2014

건설 기술의 발달과 도시지역의 인구증가로 인하여 생활공간은 지상과 지하로 확대되었고 도시 교통난이 증가함에 따라 대중교통수단으로서 지하철건설이 확대 되었다. 이로 인하여 지하상가가 발달하였고 지하도시공간은 생활공간과 문화공간의 중심이 되었다. 그러나 지하도시공간은 지상공간과는 달리 화재가 발생 했을 때 조도가 낮아 연기로 인한 시야확보의 어려움, 순간적인 판단오류로 인한 방위감 상실, 열기의 급격한 확산과 외기 획득 제한성으로 인한 산소 결핍 등으로 막대한 인명피해와 재산손실을 초래한다. 이에 본 연구에서는 기존의 지하상가의 주소체계에 대하여 분석하고 도로명주소와 연계하여 직선의 지하상가와 원형의 지하상가에 대한 주소체계를 제시하고자 한다. 또한 지하상가 주소체계표준화를 통하여 화재 발생 시 지하상가 내부에 있는 시민들이 주소만으로 자신의 위치를 알고 대피할 수 있으며, 소방서에서는 정확한 위치 파악이 가능할 것이라 판단된다.

• 전기전자학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.348-357
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• 2007

개인용 이동형 단말기의 개선된 성능과 비용, 그리고 무선 통신 기술의 비약적인 발전으로 인하여, 이를 이용하는 사용자들의 수가 빠른 속도로 늘고 있다. 그에 따라 사용자들에게 다양한 서비스를 제공할 수 있는 기술이 요구하고 있는 시점이다. 현재까지의 연구를 통해 사용자가 필요로 하는 최단 경로 찾기 등의 기술은 많은 연구가 이루어져 있다. 하지만 사용자의 현재 위치에 따라 여러 가지 추천 서비스를 제공할 수 있게 하는 기술은 우리가 필요로 하는 도로 망에서가 아닌 Euclidean spaces에 집중되어 있다. 따라서 우리는 기존의 연구를 확장시켜, 도로 망에서 이러한 요구를 충족시킬 수 있는 방법을 제안한다. 우리가 제안하는 시스템은 질의에 대한 응답을 하기 위해 전처리 단계를 필요로 한다. 이 단계에서는 먼저 전체 도로 망을 몇 개의 Voronoi 다각형으로 나누고, 나누어진 각각의 Voronoi 다각형들에 대한 정보를 계산한다. 이러한 과정에서 도로 망의 규모에 맞춰 자동으로 Voronoi 다각형의 개수를 결정하게 한다. 이를 통해 전체 도로 망의 크기가 변경되더라도, 전처리 단계 정보를 저장하는 공간이 예측 가능하도록 선형적으로 증가되게 하였다. 실제 질의 응답과정에서는 미리 계산된 정보를 이용하여 사용자들에게 빠른 속도의 서비스를 제공 할 수 있게 한다. 실험을 통하여 제안된 시스템이 도로 망에서 최근접 질의와 영역 질의를 효과적으로 처리 하여 탐색 시간과 방문 노드 수에서 많은 이점이 있음을 보인다.