스마트폰의 대중적인 보급으로 인해 QR 코드는 세상에서 가장 보편적인 코드들 중의 하나가 되었다. 본 논문에서는 새로운 형태의 QR 코드를 제안하여 저장 용량을 증가시키고, 또한, 컬러정보와 패턴 형태를 가변시켜서 개인 정보를 포함할 수 있게 한다. 이와 더불어, 제안된 QR 코드가 인쇄된 형태의 다양한 응용환경에 작용될 수 있도록 본 논문은 효과적인 진위 판정 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 기존의 합성곱 신경망 구조 즉 VGGNet으로 구현되며, 스마트 폰을 통해 손쉽게 진품 또는 가품을 판정하고, 진품으로 판정된 코드에 대해서는 삽입된 개인 정보를 추출하도록 설계된다. 인쇄된 QR 코드에 대한 실제의 다양한 실험을 통해 제안된 시스템은 진품 또는 가품을 거의 완벽하게 분류할 수 있음을 보이고 개인 정보를 효과적으로 추출할 수 있음을 확인한다.
최근 스마트폰의 확산과 Wi-Fi망의 확대, 무제한 데이터 요금제 등이 실시되면서 PC라이프 스타일에서 모바일라이프 스타일로 변화되고 있다. 이와 더불어 각계 각층에서는 2차원 바코드의 일종인 QR코드를 홍보, 마케팅 툴로써 적극적으로 활용하고 있으며, 현재 QR코드는 일상생활에서도 대중적인 서비스로 자리매김하고 있다. 한편, 이러한 환경에서 국외 공공도서관과 대학도서관에서는 2~3년 전부터 QR모드를 도서관 서비스에 활용하고 있으며, 국내 도서관에서도 최근 모바일도서관 웹사이트 구축이 증가됨에 따라 QR코드를 서비스에 활용하기 시작했다. 이에 본 연구에서는 QR코드의 특성과 확산 배경에 대해 문헌조사를 실시하고, 국내외 도서관에서의 QR코드 활용 사례를 분석하였다. 이를 기반으로 QR코드를 활용한 도서관 서비스 영역을 도출하고, 이를 위한 고려사항에 대해 제시하였다.
An educational institution issued a degree certificate to those students who have successfully completed all studies included in different levels of the degree program. The degree certificate presented by the University is of major significance in the person's life but the fabrication and circulation of fake certificates is inexpensive because a paper document can easily be forged with the availability of advance printing and copying technologies. So, there is a need to adopt a centralized authentication process that can verify and ensure the authenticity of a document. In order to prevent the spread of fake degree certificates a method is proposed where the integrity of the contents with in the certificate can be verified with the use of and Smart Phone Application. A Quick Response (QR) Code will contain a digital signature over the data such as degree holder's name, major program, Grade Point Average (GPA) obtained etc. Which will be signed by university authorities after the registration in central system and deployed in university. In order to verify the digital signature a person need to use a specific smart phone application which will scan and authenticate the certificate without gaining access to a user's security credentials such as password.
은행거래를 하려면 Active X를 기반으로 하는 보안 통합설치프로그램, 공인인증 보안프로그램, 개인 PC방화벽 프로그램 등 보안에 필요한 프로그램을 설치해야한다. 그러나 Active X의 보안취약점으로 앞으로 나올 브라우저에서는 Active X대신 웹 표준 모듈을 기반으로 하는 보안 시스템을 제공하고 있다. 본 논문은 Active X를 대체할 수 있는 것으로 웹 표준 모델에 근거한 QR코드 및 지문인식을 통한 인증을 제안한다. 본 논문에서 제안한 시스템을 적용한다면, 보다 안전한 은행거래를 하는데 도움을 줄 수 있다.
최근 스마트폰 사용자가 빠른 속도로 늘어나면서 'QR(Quick Response)코드가 새로운 마케팅 및 정보의 전달 수단으로 크게 각광받고 있다. 또한, QR코드는 인터넷 주소(URL), 사진 및 동영상 정보, 지도 정보, 명함 정보 등을 제공하는 매우 효율적인 수단으로 작용하고 있다. 하지만 스마트폰으로 무심코 인식한 QR 코드로 인해 악성코드에 감염될 가능성이 높아 사용자 주의가 필요하다. 로그인된 웹 사이트에서 QR 코드를 읽어 웹 브라우저로 접근할 때 XSS(Cross Site Scripting)을 통해 해당 웹사이트의 로그인 정보를 획득하거나 게시판 회원정보와 같은 데이터를 수정할 수도 있기 때문이다. 이에 본 논문에서는 QR 코드의 XSS 공격에 대한 대응방안을 상세히 기술하여 QR 코드를 사용하는 유저들에게 도움이 되고자 한다.
본 논문은 발열 검사시에 QR코드를 이용해 1차적인 본인인증 단계 후 K-NN알고리즘을 통한 얼굴인식으로 2차적인 본인인증 을 거친후 비대면식으로 발열검사가 가능한 방법을 제시하였다. 이를 통해서 추적관리 뿐만 아니라 CCTV영상을 통하여 확진자 발생시 인접 인원 추적까지 가능하고, 신속한 추적관리가 가능하게 제공하였다.
전 세계적으로 매년 약 5천만 톤의 전기 및 전자 폐기물이 발생하고 있는 상황에서 사물인터넷 디바이스가 2025년 약 750억 개에 달할 것으로 예상하고 있다. 그러나 사물인터넷 디바이스의 폐기 처리에 필요한 식별 기법에 대한 연구는 미미하다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 사물인터넷 디바이스의 재활용 가능률과 재생 가능률, 각 부품의 재활용률 및 재생률 등의 EoLT(End-of-Life Treatment) 정보를 포함한 식별자를 제안하며, 객체 식별자, 모바일 RFID 및 QR 코드로 구현한다. 구현된 객체 식별자와 모바일 RFID는 통신 네트워크를 통해 원격 서버와 연동하여 사용될 수 있고, 구현된 QR 코드는 스마트폰 앱을 통해 간단히 사용될 수 있다.
본 논문에서는 다수의 평면을 가지는 모델기반 카메라 추적 시스템이 제안된다. 상품의 정보를 표기하기 위한 2차원 바코드(barcode)로 널리 사용되는 QR(Quick Response) 코드를 인식하여 해당 물체의 3차원 모델을 임포팅한다. 그리고 관련 기하정보를 이용하여 모델의 주요 정점(vertex)을 추출하고 옵티컬 플로우(optical flow)를 이용하여 추적한다. 클리핑 알고리즘으로 다수의 평면을 가지는 물체의 평면 영역을 구별하고 매칭된 특징으로부터 호모그래피를 계산하여 초기 단계의 대략적인 카메라 움직임 파라미터를 추정한다. 이후 카메라의 움직임에 따라 다양한 평면에 존재하는 특징점과 해당 3차원 정보를 선형 방정식으로 구성하고 DLT(Direct Linear Transform) 방법을 적용한다. 최종 단계에서 번들 조정(Bundle Adjustment) 알고리즘을 이용해 카메라의 움직임 파라미터에 포함된 에러를 최소화 한다.
중소제조업에서 생산관리 시스템을 도입하고 있는 기업은 아직 그 수가 많지 않다. 그 이유는 대기업의 대량생산 방식이 아니라 수주형 제조생산 방식으로 생산관리를 통한 원가관리, 진척관리 등의 어려움이 있기 때문이다. 수주형 산업의 경우 비 규격화, 소량생산 방식으로 고객의 요구로 제품의 기본사양의 변경이 많아 제대로 된 공정관리 시스템을 구축하기가 어렵다. 본 연구는 최근 사용이 급속도로 증가하고 있는 QR(Quick Response)코드를 활용하여 수주형 제조 산업의 공정관리 방법에 대하여 실제 적용사례를 기준으로 연구를 수행하였다.
원자력발전소의 중대사고 발생 시 신속하고 정확하게 사고 상황을 파악해야 하며, 이러한 사고진단 정보를 획득했을 때 적절한 사고관리 및 대응을 수행할 수 있다. 본 연구에서는 국가원자력 재난관리 시스템인 AtomCARE (Computerized technical Advisory system for a Radiological Emergency)로 전송되는 주요 발전소 정보로부터 중대사고 상황을 진단하는데 있어 딥러닝 기술의 접목을 고려하였다. 이를 위하여 주요 시나리오를 선정하고 사고 진행에 따른 상세 시나리오에 대하여 중대사고 해석 코드인 MAAP5 다량 계산을 통한 학습 DB를 구축하였다. 그리고 이 DB의 학습을 통하여 주요 발전소 정보로부터 중대사고 상세 시나리오를 분류할 수 있는, 즉 중대사고 상황을 진단할 수 있는 기술을 개발하였다. 또한 블라인드 테스트와 주성분분석을 통한 검증을 수행하였다. 본 연구에서 개발한 기술은 향후 전체 중대사고 시나리오로 확장 및 적용 가능할 것으로 판단되며 신속하고 정확한 사고진단의 기반기술로 활용 가치가 높을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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