• 한국가스학회지
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• 제14권6호
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• pp.15-20
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• 2010

디젤 자동차에 의한 대기오염을 저감하고자 2000년부터 천연가스버스를 본격적으로 보급하기 시작하였고, 그 결과 현재의 도시 대기환경 개선에 많은 기여를 할 수 있었다. 그러나 천연가스 차량은 환경면에서 유리한 대신 화재 발생 시 대형 사고가 잠재하므로 항상 안전에 대한 대책이 요구된다. 천연가스 주입을 위한 연결구인 리셉터클의 경우, 최근 일부 차량에서 누설이 발견됨에 따라 연료용기와 더불어 반복사용에 따른 내구성 확보에 많은 노력을 기울이고 있다. 본 연구에서는 천연가스 차량용 리셉터클을 대상으로 반복 사용시험, 극한 떨림시험, 그리고 고속충전에 따른 내구성능을 평가하였다. 실험 결과 천연가스 차량에 사용되고 있는 리셉터클은 인증규정을 만족하지만, 현장에서의 반복적인 고속충전에 따른 부품의 내구성능 저하에 의해 문제점이 발생될 수 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권8호
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• pp.1456-1464
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• 2007

정보의 보안 및 감시, 관리에 대한 중요성의 증대와 공항, 항만 및 일반 기업에서의 얼굴 및 피부 인식을 이용한 패스워드 제어 시스템이 활용됨으로써 피부색 검출에 관한 연구가 지속적으로 이루어져 왔다. 뿐만 아니라 광범위 통신망을 이용한 화상 통신 및 전자 결재 등 그 적용 범위가 급속하게 확산됨에 따라 정확한 피부색 검출의 중요성이 그 무엇보다 커지고 있다. 본 논문에서는 인종별로 수집된 수백 개의 인물 이미지로부터 얻어진 정보를 사용해 피부색의 YCbCr을 파악하고 이 중 Cb와 Cr 정보만을 이용하여 피부 영역을 설정하였으며, 적응적인 피부 범위 설정을 통하여 그 피부 영역의 포함 여부에 따라 피부색을 검출하는 효율적이고 간단한 구조를 제안한다. 이것은 메모리를 사용하지 않는 ID 처리를 가능하게 함으로써 모바일 장비와 같은 상대적으로 작은 크기의 하드웨어나 시스템으로의 적용을 가능하게 하였다. 그리고 선택적 모드를 추가함으로써 더욱 향상된 피부 검출을 할 수 있을 뿐 만 아니라 복잡한 알고리즘을 사용하는 기존의 얼굴 인식 기술에 상응하는 결과를 보여준다.

• 융합정보논문지
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• 제11권12호
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• pp.1-13
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• 2021

개인정보보호위원회에서 공공기관을 대상으로 시행하고 있는 개인정보 관리수준 진단제도의 지표체계는 「개인정보 보호법」의 법적 준수사항을 점검하지만, 새로운 IT기술의 도입에 따르는 개인정보보호사항을 기준으로 적용하는 데 한계가 있었다. 따라서, 본 연구에서는 제4차 산업혁명의 핵심기술인 빅데이터, 클라우드, 사물인터넷, 인공지능을 특정IT기술의 도입에 따라, 개인정보보호가 강화될 수 있도록 별도의 지표체계가 운영될 수 있도록 지표체계의 개선방안을 제안하고자 한다. 이를 위해서 선정한 특정IT기술의 개인정보보호사항에 관한 국내외 문헌조사를 통해 지표체계의 구성요소를 도출하고, 공공기관의 개인정보 보호담당자 대상으로 한 설문조사 및 개인정보보호 전문가대상으로 FGI/Delphi분석을 통해 진단지표로 선정하였다. 이렇게 선정한 지표체계는 먼저, 모든 특정IT기술의 기획 및 설계단계에서부터 개인정보보호원칙(PbD)과 가명정보처리 및 비식별 조치에 관한 기준의 적용여부를 점검하는 공통지표를 선정하였다. 이외에 빅데이터에 관한 2개 점검항목, 클라우드에 관한 개인정보 처리방침 게재 사항 등 5개 점검항목, 사물인터넷관련 원칙적용, 로그기록 관리 등 5개 점검항목, 인공지능에 관한 원칙 적용 등 4개 점검항목을 선정하였다. 이처럼 본 연구는 개인정보 관리수준 진단제도의 발전을 위해 새로운 IT기술변화에 대응할 수 있도록 개인정보보호의 신속한 대응을 유도하는 진단제도가 되도록 제언하고자 하였다.

• 디지털포렌식연구
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• 제12권3호
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• pp.109-120
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• 2018

스마트폰은 사용자와 가장 밀착되어 있는 통신기기로 사용자에 관련된 많은 정보들이 보관되어 있으며 다른 기기들과 끊임없는 정보 통신이 이루어진다. 이런 특성으로 수사업무에 있어 스마트폰 포렌식은 가장 기본적인 수사 과정 중 하나이며, 실제로 많은 단서들을 제공함으로써 사건 해결에 기여해왔다. 하지만 최근 사용자 개인정보보호의 중요성이 사회적으로 이슈화되면서 기기 제조사들은 스마트폰 내에 저장되어 있는 데이터를 암호화 한다든지, 삭제된 데이터는 복원할 수 없거나 로그 데이터마저 함께 삭제되도록 설계하고 있어 스마트폰이 사건해결에 기여하는 정도가 점점 하락하고 있는 추세이다. 그럼 대안은 없을까? 본 논문에서는 스마트폰 사용자 계정으로 저장되어 있는 클라우드 데이터에서 그 답을 찾아보기로 한다. 클라우드 포렌식은 스마트폰 포렌식을 대체 한다는 개념보다는 보완적인 관계로 접근해야 한다. 스마트폰 사용자의 클라우드에는 스마트폰 로컬에 저장되어 데이터와 동일한 내용도 있지만, 존재하지 않거나 새로운 항목의 데이터가 존재하기 때문이다. 클라우드에 저장되어 있는 데이터에는 수사적 관점에서 의미 있게 활용할 수 있는 데이터들이 많이 있다. 인터넷 사용, 유투브 시청, 컨텐츠 구매 정보 등과 같은 사용자의 온라인 활동 정보, 이메일, 클라우드 드라이브와 같은 클라우드 서비스, 그리고 위치정보가 가장 대표적인 데이터들이다. 이 데이터들을 가치 없이 무심코 넘겨버릴 수 있으나, 수사적 측면에서 다양한 의미를 도출할 수 있으므로 범죄수사에서 중요한 단서를 얻을 수 있다. 본 논문에서는 스마트폰 사용자의 구글 클라우드에 저장되어 있는 데이터가 어떤 것들이 있는지 확인하고, 그 데이터들이 수사에 활용될 수 있도록 클라우드에서 데이터를 추출하고, 추출된 데이터를 분석하는 방법을 제시한다. 그리고 추출한 아티팩트들이 실제 수사업무에서 어떤 역할을 할 수 있는지 사례들을 통해 그 가치를 증명하고자 한다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.719-725
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• 2018

미국 9.11 사고 이후 테러는 과거에 비하여 다중이용시설 공격을 통한 불특정 다수의 공격이 증가하고 있다. 연이은 런던 폭탄테러, 파키스탄의 자폭 등은 사람들의 공포심 및 사회적 불안감을 증가시켰다. 최근 국내에서 다양한 국제행사가 개최되고 있어, 방사능테러 위협에 대비한 방사성물질의 국가 안보 의식이 증대되고 있다. 본 논문에서는 HotSpot Code를 사용하여 서로 상이한 기상조건에 따른 결과를 비교하였다. 국내에서 발생 가능한 테러 시나리오 작성 후, RDD(Radiological Dispersal Device) 및 더티밤에 사용될 가능성이 높은 선원을 조사하였다. 기상조건은 Pasquill-Gifford 안정도 등급에 따라 가장 안정된 조건의 F, 가장 불안정한 조건의 A를 선택하여 비교하였다. 시뮬레이션을 통한 A, F 등급 결괏값은 방사선학적 영향에 의해 시민들이 급성 영향으로 사망하는 경우는 없다고 판단하였다. 또한, 풍속 및 기상 안정도에 따라 방사능의 도달 정도가 서로 다르며, 기상 조건에 따라 방사능 희석정도가 서로 다름을 확인할 수 있다. 분석결과는 방사능테러 발생 시 초동 대응에 활용할 수 있을 것으로 예상된다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 추계학술대회
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• pp.277-280
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• 2016

현재 미아 찾기 시스템들은 QR코드와 RFID칩, 스마트 폰 간의 통신을 이용한 미아 찾기 시스템들로 이루어져 있다. 그러나 현재의 미아 찾기 시스템은 주변에 사람이 있어야 찾을 수 있고, 아이들에게 스마트폰을 사줘야하는 부모들의 경제적인 부담과 제한적인 배터리로 인해 납치와 같은 극한상황이나 주변 사람 도움없이 미아를 찾기 힘들다는 한계점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서는 사람이 주변에 있을 때와 없을 때 두가지 측면에서 접근해야 한다. 본 논문에서는 IoT(Internet of Things) 기술로 각광 받고 있는 비콘과 오픈소스 하드웨어를 이용하여 AP(Access Point)가 설치된 한정된 공간에서 주변에 보호자 없이 미아를 찾을 수 방법과 각각 개개인의 스마트폰 어플리케이션이 AP가 되어 미아를 찾을 수 있는 방법 두 가지를 결합한 IoT 미아 찾기 시스템을 개발하였다. 두 가지 상황에 대한 미아의 위치 정보를 상황인식을 통해 정확하게 제공하는 것이 주된 목적이며 스마트 폰 APP은 87.7%, 감시용 디바이스 AP는 91.1%의 정확도 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국항행학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.305-312
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• 2021

보안 시스템에는 다양한 센서가 사용되고 있지만, 사생활 문제가 논란이 됨에 따라 레이다 센서가 대안으로 제시되고 있다. 그 중 PD (Pulse Doppler) 레이다는 짧은 펄스를 사용함으로써 수신부 복잡도가 증가하는 문제가 존재하나, FMCW (Frequency modulated continuous wave) 레이다는 그러한 제한이 적다는 장점이 있다. 그러나, FMCW 레이다는 2D-FFT (2-dimensional fast Fourier transform)를 사용하므로 기존의 센서에 비해서 상대적으로 높은 복잡도를 가지며, 정지해있는 표적에 대해 사람과 사물을 구분하기 어려운 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 1D-FFT와 위상 변화만으로 호흡 여부를 확인하여 사람과 사물을 구분할 수 있는 레이다 신호처리 프로세서의 설계 및 구현 결과를 제시한다. 제안된 신호처리 프로세서는 Verilog-HDL을 기반으로 설계하여 FPGA 디바이스에 기반하여 구현 및 검증하였다. LUT (Look up table) 6,425개, register 4,243개, 12,288개의 memory bit로 구현하여 92.1%의 정확도로 대상의 호흡 여부를 확인할 수 있음을 확인하였다.

• 공업화학
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• 제33권2호
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• pp.126-132
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• 2022

암모니아 및 하이드라진 등의 액체연료를 사용하는 알칼라인 연료전지는 높은 에너지 밀도, 저장 및 운송의 용이성, 경제성 등의 장점으로 청정 및 재생 에너지 솔루션으로 각광받고 있다. 하지만 환원극에서 플러딩, 연료 크로스오버 현상, 부반응생성물, 연료 안정성 및 독성 등의 문제들이 여전히 이슈가 되고 있다. 이 중 효율적인 에너지 생산을 위해 산화극에서 산화되어야 하는 연료의 손실을 사전에 감지할 수 있는 연료 모니터링 시스템의 개발은 알칼라인 연료를 사용하는 연료 전지의 성능 향상에 큰 도움을 줄 것으로 사료된다. 하이드라진 및 암모니아의 농도를 실시간으로 측정 가능한 센싱 플랫폼이 다수 개발되어왔으며, 이 중 높은 선택성 및 민감도, 신속한 실시간 모니터링, 플랫폼의 휴대화 등의 장점을 갖는 전기화학적 센서 개발 연구 분야의 최신 동향에 대해 소개하고자 한다. 특히 센서의 감도 및 선택성 증대를 위해 다양한 금속성, 금속산화물 나노소재 및 하이브리드 나노소재를 접목하는 연구 방향에 대해 중점적으로 소개하고자 한다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제16권7호
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• pp.815-824
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• 2022

현행 방사선안전관리 제도가 대학에서 방사선 실습을 하는 경우에도 적용되어 방사선 실습 교육의 부실과 방사선학의 발전을 저해할 우려가 있다. 이에 대한 방사선(학)과 교수협의회는 전국 방사선학과 학과장을 대상으로 각 대학의 방사선 실습 교육에 대한 관리체계 및 방사선안전관리 제도의 현실을 파악하기 위해 설문조사를 실시하였다. 설문조사를 통해 현행 방사선(학)과의 방사선안전관리에 대해 「원자력안전법」을 적용받는 것은 과도한 제한이며, 효과성도 크지 않다는 것을 알 수 있었다. 또한 방사선학과 실습 교육은 보건의료인 양성을 목적으로 하고 있기에 보건복지부 및 질병관리청의 지휘를 받아야 하나 원자력안전관리위원회의 관리감독을 받는 문제가 있다. 본 논문에는 「원자력안전법」 시행령을 개정하여 수시출입자의 정의에서 실습 교육을 수강하는 학생을 제외하는 방안을 기본으로 제안하였다. 추가적으로 첫째, 「고등 교육법」 일부개정법률안에 따른 방안, 둘째, 「의료법」 제37조 개정을 통해 보건복지부의 감독을 받는 방안, 셋째, 「의료기사에 관한 법률」 제20조의2를 신설하여 보건복지부의 감독을 받는 3가지 방안을 제안하였다.

• 지능정보연구
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• 제26권2호
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• pp.131-145
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• 2020

산업혁신의 흐름에 발맞추어 다양한 분야에서 활용되고 있는 IoT 기술은 빅데이터의 접목을 통한 새로운 비즈니스 모델의 창출 및 사용자 친화적 서비스 제공의 핵심적인 요소로 부각되고 있다. 사물인터넷이 적용된 디바이스에서 누적된 데이터는 사용자 환경 및 패턴 분석을 통해 맞춤형 지능 시스템을 제공해줄 수 있어 편의 기반 스마트 시스템 구축에 다방면으로 활용되고 있다. 최근에는 이를 공공영역 혁신에 확대 적용하여 CCTV를 활용한 교통 범죄 문제 해결 등 스마트시티, 스마트 교통 등에 활용하고 있다. 그러나 이미지 데이터를 활용하는 기존 연구에서는 개인에 대한 사생활 침해 문제 및 비(非)일반적 상황에서 객체 감지 성능이 저하되는 한계가 있다. 본 연구에 활용된 IoT 디바이스 기반의 센서 데이터는 개인에 대한 식별이 불필요해 사생활 이슈로부터 자유로운 데이터로, 불특정 다수를 위한 지능형 공공서비스 구축에 효과적으로 활용될 수 있다. 대다수의 국민들이 일상적으로 활용하는 도시철도에서의 지능형 보행자 트래킹 시스템에 IoT 기반의 적외선 센서 디바이스를 활용하고자 하였으며 센서로부터 측정된 온도 데이터를 실시간 송출하고, CNN-LSTM(Convolutional Neural Network-Long Short Term Memory) 알고리즘을 활용하여 구간 내 보행 인원의 수를 예측하고자 하였다. 실험 결과 MLP(Multi-Layer Perceptron) 및 LSTM(Long Short-Term Memory), RNN-LSTM(Recurrent Neural Network-Long Short Term Memory)에 비해 제안한 CNN-LSTM 하이브리드 모형이 가장 우수한 예측성능을 보임을 확인하였다. 본 논문에서 제안한 디바이스 및 모델을 활용하여 그간 개인정보와 관련된 법적 문제로 인해 서비스 제공이 미흡했던 대중교통 내 실시간 모니터링 및 혼잡도 기반의 위기상황 대응 서비스 등 종합적 메트로 서비스를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.