Seo, Ju-Won;Roh, Wan-Tae;Lee, Sang-Rak;Jeong, Rae-Hoon;Kim, Woongsup
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2020.11a
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pp.220-223
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2020
한국도로공사가 제공하는 자료에 따르면 운전자 4명 중 1명은 졸음운전을 경험해 보았다고 말한다. 또한, 졸음운전 사고의 치사율은 건당 4명으로 전체 교통사고 치사율의 2배이며, 그 위험성은 음주운전보다 크다고 알려져 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 졸음운전 감지 시스템이 국내외에서 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 졸음운전 감지 시스템과 더불어 졸음운전을 예방하는 시스템을 제안하고자 한다.
Sang-Hoon Han;Byeong-Jo Kang;Yeong-Seop Lee;Eun-Soo Lee
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2024.01a
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pp.477-478
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2024
본 논문에서는 관련 지식이 없더라도 취약한 비밀번호를 사용하는 AP(Access Point)를 빠르고 편하게 점검할 수 있는 소형 해킹 장치를 제안한다. 터치 디스플레이를 이용한 입출력 장치의 통합으로 휴대성을 극대화시켰다. 필요한 정보를 특정하여 출력하고, 숫자 입력만으로 프로그램을 제어하며, AP의 보안 프로토콜 유형을 자동으로 인식하여 그에 맞는 공격을 시도하는 등의 사용자의 편의성을 고려한 프로그램 설계로 입력장치의 제한으로 인해 생길 수 있는 불편함을 해소하였다.
Kim, Ye-Ji;Kim, Hyeon-Woong;Nam, Hye-Won;Lee, Nyeon-Yong;Ko, Yun-Seok
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.16
no.4
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pp.689-698
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2021
In this paper, lane recognition, steering control and speed control algorithms were developed using Bluetooth wireless communication and image processing techniques. Instead of recognizing road traffic signals based on image processing techniques, a methodology for recognizing the permissible road speed by receiving speed codes from electronic traffic signals using Bluetooth wireless communication was developed. In addition, a steering control algorithm based on PWM control that tracks the lanes using the Canny algorithm and Hough transform was developed. A vehicle prototype and a driving test track were developed to prove the accuracy of the developed algorithm. Raspberry Pi and Arduino were applied as main control devices for steering control and speed control, respectively. Also, Python and OpenCV were used as implementation languages. The effectiveness of the proposed methodology was confirmed by demonstrating effectiveness in the lane tracking and driving control evaluation experiments using a vehicle prototypes and a test track.
Park, KyeoungWook;Heo, Myungseon;Oh, Youngchul;Han, Jihyeong;Jeong, HwaHyen;You, Byungyong
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.16
no.6
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pp.285-292
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2021
Autonomous vehicles are divided into an upper controller that calculates control value through cognitive judgment and a lower controller that appropriately transmits its control value to an actuator. Here, the longitudinal control in a lower controller has a problem as the road slopes due to the property of the Acceleration sensor to output the acceleration as the slope of the device. Therefore, in this paper, a sigmoid function is proposed to determine the slope to compensate for this problem. Through the experiment, Checked performance by comparing the existing table model with the proposed model.
International journal of advanced smart convergence
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v.10
no.1
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pp.56-61
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2021
Neighbor path selection is to pre-select alternate routes in case geographically correlated failures occur simultaneously on the communication network. Conventional heuristic-based algorithms no longer improve solutions because they cannot sufficiently utilize historical failure information. We present a novel solution model for neighbor path selection by using machine learning technique. Our proposed machine learning neighbor path selection (ML-NPS) model is composed of five modules- random graph generation, data set creation, machine learning modeling, neighbor path prediction, and path information acquisition. It is implemented by Python with Keras on Tensorflow and executed on the tiny computer, Raspberry PI 4B. Performance evaluations via numerical simulation show that the neighbor path communication success probability of our model is better than that of the conventional heuristic by 26% on the average.
This paper proposes a new method for the recognition of road surface marks and numbers. The proposed method designates a region of interest on the road surface without first detecting a lane. The road surface markings are extracted by location and size using a connection component analysis. Distortion due to the perspective effect is minimized by normalizing the size of the road markings. The road surface marking of the connected component is recognized by matching it with the stored road marking templates. The proposed method is implemented using C language in Raspberry Pi 4 system with a camera module for a real-time image processing. The system was fixedly installed in a moving vehicle, and it recorded a video like a vehicle black box. Each frame of the recorded video was extracted, and then the proposed method was tested. The results show that the proposed method is successful for the recognition of road surface marks and numbers.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2020.01a
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pp.155-156
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2020
세상은 4차 산업 혁명 시대에 들어섰고 사회의 많은 부분들이 스마트화되었다. 이러한 기술들의 발전으로 집 안의 가전기기들을 태블릿 pc, 스마트폰 등을 통하여 장소와 시간에 구애받지 않고 관리할 수 있게 되었다. 하지만 모든 전자 제품들이 전력 사용량을 알 수 있는 것은 아니다. 그렇기에 대부분의 가정이 전력이 과소비되고 있는 것은 아닌지 외출 시 전열 기구의 전원이 제대로 꺼졌는지 등 이를 확인이 쉽지 않다. 본 과제물은 위의 문제를 해결하기 위해 아두이노로 라즈베리파이와 앱을 무선통신하여 '전력사용 확인이 가능한 전원제어 시스템'을 고안했다. 전력측정이 가능한 플러그를 사용하여 가전제품의 전력 사용량을 측정할 수 있으며 전원을 원격으로 제어할 수 있다. 또한, 터치스크린으로도 이것을 실시간으로 확인할 수 있으며, 애플리케이션과 같은 역할 수행이 가능하다. 이 기능으로 전력의 과소비 및 누전으로 인한 화재를 막고 전기세를 최대한으로 줄이면서 동시에 편리함을 증대 시킬 수 있다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2022.01a
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pp.1-2
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2022
본 논문은 4차 산업혁명의 핵심기술인 인공지능과 IoT를 피지컬 컴퓨팅을 이용해 교육을 할 수 있는 플랫폼을 설계하였다. 플랫폼은 파이썬 비주얼 블록 프로그래밍을 기반으로 사용자의 코딩 언어의 구문적인 어려움을 감소시키며 데이터 분석과 머신러닝을 쉽게 응용할 수 있다. 피지컬 컴퓨팅을 위한 AIoT 타겟 보드로는 라즈베리파이를 활용하였으며 타겟보드의 하드웨어에 대한 선수 지식을 최소화해서 원하는 시스템을 개발할 수 있다. 응용에서는 센서로 수집한 데이터를 분석하고 인공지능 모델 생성을 할 수 있으며 학습된 모델을 액추에이터 제어에 활용하는 등 AIoT 피지컬 컴퓨팅 교육에 여러 장벽을 낮추었다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2024.05a
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pp.229-230
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2024
최근 드론으로 극한 환경에서 범죄 수배자 및 실종자를 탐색하는 시도가 활발하다. 이때 생체 인증 기술인 얼굴 인증 기술을 사용하면 탐색 효율이 높아지지만, 암호화되지 않은 인증 프로토콜 적용 시 생체 정보 유출의 위험이 있다. 본 논문에서는 드론이 수집한 얼굴 이미지 템플릿을 암호화하여 안전하게 인증할 수 있는 효율적인 생체 인증 프레임워크인 DF-PPHDM(Privacy-Preserving Hamming Distance biometric Matching for Drone-collected Facial images)을 제안한다. 수집된 얼굴 이미지는 암호문 형태로 서버에 전달되며 서버는 기존 등록된 암호화된 템플릿과의 Hamming distance 분석을 통해 검증한다. 제안한 DF-PPHDM을 RaspberryPI 4B 환경에서 직접 실험하여 분석한 결과, 한정된 리소스를 소유한 드론에서 효율적인 구현이 가능하며, 인증 단계에서 7.83~155.03 ㎲ (microseconds)가 소요된다는 것을 입증하였다. 더불어 서버는 드론이 전송한 암호문으로부터 생체 정보를 복구할 수 없으므로 프라이버시 침해 문제를 예방할 수 있다. 향후 DF-PPHDM에 AI(Artificial Intelligence)를 결합하여 자동화 기능을 추가하고 코드 최적화를 통해 성능을 향상시킬 예정이다.
Hanbeom Shin;Gyusang Kim;Myeonghoon Lee;Insung Kim;Sunyeop Kim;Donggeun Kwon;Seonggyeom Kim;Seogchung Seo;Seokhie Hong
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.33
no.3
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pp.401-410
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2023
In this paper, we propose optimization methods for implementing SPARKLE, one of the NIST LWC finalists, on a 64-bit ARMv8 processor. The proposed methods consist of two approaches: an implementation using ARM A64 instructions and another using NEON ASIMD instructions. The A64-based implementation is optimized by performing register scheduling to efficiently utilize the available registers on the ARMv8 architecture. By utilizing the optimized A64-based implementation, we can achieve speeds that are 1.69 to 1.81 times faster than the C reference implementation on a Raspberry Pi 4B. The ASIMD-based implementation, on the other hand, optimizes data by parallelizing the ARX-boxes to perform more than three of them concurrently through a single vector instruction. While the general speed of the optimized ASIMD-based implementation is lower than that of the A64-based implementation, it only slows down by 1.2 times compared to the 2.1 times slowdown observed in the A64-based implementation as the block size increases from SPARKLE256 to SPARKLE512. This is an advantage of the ASIMD-based implementation. Therefore, the ASIMD-based implementation is more efficient for SPARKLE variant block cipher or permutation designs with larger block sizes than the original SPARKLE, making it a useful resource.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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