• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.952-954
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• 2022

본 연구에서는 스마트 홈 솔루션 IoT 허브 시스템의 하드웨어를 개발한다. IoT를 통해 스마트기기의 상태를 모니터링하다가, 특정 센싱값을 받으면 제어를 통해 스마트기기를 제어할 수 있도록 개발한다. 미세먼지 측정과 온습도를 조절하고, 가정 온도를 측정하여 전자제품의 전원을 조절하는 등 홈을 자동 제어하기 위한 소프트웨어도 함께 개발한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.151-153
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• 2023

Federated learning (FL)-based network intrusion detection techniques have enormous potential for securing the Industrial Internet of Things (IIoT) cybersecurity. The openness and connection of systems in smart industrial facilities can be targeted and manipulated by malicious actors, which emphasizes the significance of cybersecurity. The conventional centralized technique's drawbacks, including excessive latency, a congested network, and privacy leaks, are all addressed by the FL method. In addition, the rich data enables the training of models while combining private data from numerous participants. This research aims to create an FL-based architecture to improve cybersecurity and intrusion detection in IoT networks. In order to assess the effectiveness of the suggested approach, we have utilized well-known cybersecurity datasets along with centralized and federated machine learning models.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제24권3호
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• pp.53-58
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• 2024

The Internet of Things (IoT) enables the connection of millions of disparate devices to the World Wide Web. To perform the task, a lot of smart gadgets must work together. The gadgets recognize other devices as part of their network service. Keeping participating devices safe is a crucial component of the internet of things. When gadgets communicate with one another, they require a promise of confidence. Trust provides certainty that the gadgets or objects will function as expected. Trust management is more difficult than security management. This review includes a thorough examination of trust management in a variety of situations.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제15권3호
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• pp.381-386
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• 2014

멀티터치 기술은 IT 기술의 발전과 함께 다양한 형태의 인식기술로 자리매김하고 있는 기술 중에 하나이다. 컴퓨터와 인간이 상화작용을 하는데 있어 필요한 기술이면서 자연스러운 인터페이스를 설계하는데도 영향을 준다. 최대한 인간과 컴퓨터가 상호작용을 통해 직관적으로 다가갈 수 있게 됨으로써 많은 사용자들이 배우지 않아도 감각적으로 기능을 구현하고, 사용할 수 있다면 편리할 것이다. 본 논문에서는 스마트 테이블 환경의 인터페이스를 설계하는데 있어 기존의 투터치 기반이 아닌 실질적인 멀티터치를 통해 모든 손가락을 사용할 수 있도록 하는데 목적을 한다. 나날이 발전하는 유비쿼터스 환경을 통해 전자칠판, 전자책상 등 가구와 IT가 접목한 산업도 활발히 이뤄지고 있기 때문에 멀티터치 기반의 인터페이스 설계는 중요할 것으로 예측된다. 멀지 않은 미래에는 교육 환경에 새로운 방식으로 첨단화를 접목시킴으로써 회의를 하기 위한 스마트 테이블뿐만이 아닌 다양한 IoT 환경에서도 영향을 미칠 것으로 기대해 본다.

• 한국통신학회논문지
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• 제42권4호
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• pp.758-767
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• 2017

인터넷에 연결된 사물이 인간의 명시적 개입 없이 정보를 생성하고, 다른 사물, 사람, 시스템과 연동하여 동작하는 사물인터넷(Internet of Things) 기술이 주목받고 있다. 2020년에는 각종 센서와 네트워크 기능이 탑재된 스마트 디바이스가 260억대에 이를 것으로 전망되고, 급증하는 스마트 디바이스로부터 생성되는 센싱 데이터는 기하급수적으로 증가하여 인터넷 연결 트래픽 증가와 무선 채널 혼잡을 야기할 수 있다. 이에 본 논문에서는 사물인터넷에서 주기적인 센싱 데이터를 수집 전달하기 위해 스마트 디바이스를 싱크노드로 활용하는 방안을 제안하고, 스마트 디바이스가 실행 중인 응용의 요구사항을 만족시키는 최적의 싱크노드 집합을 구하는 것은 NP-hard문제[1]이므로 휴리스틱 방법을 이용하여 싱크노드 집합을 구성하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 휴리스틱 알고리즘의 시간복잡도는 $O(m^3)$으로 최적의 싱크노드를 구하는 알고리즘보다 빠른 시간에 싱크노드 집합을 구할 수 있다.

• 디지털융복합연구
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• 제15권1호
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• pp.217-225
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• 2017

본 논문은 계측기와 스마트 디바이스와의 융합을 통한 새로운 형태의 IoT 계측기에 대한 가능성을 제시한다. 연구에서는 국내 과실의 경쟁력 향상을 위해 최적의 재배 정보를 제공하고, 당도관리를 모바일 디바이스로 할 수 있는 과당 측정시스템을 설계하고 개발하여 국내에 서비스할 수 있는 방안을 제시하였다. 모바일 과당 측정기는 기존 아날로그형 굴절계와 스마트 폰을 연동시켜 휴대성과 효용성을 높인 액세서리 형태로 설계하였다. 스마트 디바이스에서 실행 가능한 전용 어플리케이션을 통해 액상 내 함유된 당도 수치 데이터를 품목별, 지역별, 시기별로 측정하고 실시간으로 서버와 연동하여 측정데이터를 저장할 수 있도록 개발하였다. 측정된 품목별, 지역별, 시기별 당도 데이터는 웹 서비스를 통해 당도지도, 당도그래프, 데이터 리스트의 형태로 제공이 가능하며 사용자에게 당도 데이터의 수집, 분석, 가공의 용이성을 제공하여 생산성 향상에 기여할 수 있도록 하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.111-116
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• 2018

본 논문에서는 관절 각도계를 사용하여 관절가동범위의 측정하던 것을 각도계를 사용하지 않고 플렉서블 센서를 이용하여 측정하고 측정된 값을 스마트 디바이스와 연동하여 실시간 모니터링이 가능하게 하였다. 현재의 관절가동 범위 측정은 관절 각도기를 활용하여 사람이 직접 측정하고 있다. 이러한 방법은 측정하는 사람의 측정 방법과 위치에 따른 오류로 일관성 있는 측정이 어려워 오차가 발생할 수 있다. 그래서 측정해야 할 관절에 센서를 부착하여 관절의 운동 범위를 측정하였다. 측정을 위한 센서는 플랙서블 형태로 관절의 움직임에 따라 변화되는 저항 값을 측정하는 센서로서 센싱 된 값을 ROM 센서노드를 통하여 무선으로 스마트 디바이스로 전송될 수 있도록 하였다. 개발 된 ROM 측정 장치는 일반적인 관절 각도기를 활용한 측정보다 일관성 있는 측정이 이루어 질 수 있고 스마트 디바이스와 연동하여 실시간 모니터링 함으로써 관절의 움직임에 따른 신속한 진단으로 환자의 빠른 치료와 재활의료 발전에 도움이 될 것이다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.219-227
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• 2019

제조업의 생산 방법은 노동집약적인 방법에서 제조설비 중심의 기술집약적인 방법으로 변경되어가고 있다. 사람의 노동력을 제조설비가 대체하게 되면서 제조설비의 모니터링과 관리의 중요성이 강조되고 있다. 또한, 최근 빅데이터 기술은 한정된 데이터에서 새로운 가치를 찾아내는 중요한 기술로 등장하였다. 따라서 제조업의 변화는 기존 제조 공장에 사물인터넷(IoT), 정보통신기술, 센서 데이터, 빅데이터를 융합한 스마트팩토리의 필요성을 증대시켰다. 본 논문에서는 제조설비 데이터를 몽고DB에 실시간으로 분산 저장 및 처리하는 기술과 R 프로그래밍을 사용한 시각화를 통해 기존 국내 제조업 공장이 빅데이터 기반의 스마트팩토리가 되기 위한 전략을 제시하고자 한다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권3호
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• pp.707-714
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• 2023

제4차산업혁명의 기반이 되는 사물 인터넷이 많은 시스템에 응용되고 있으나, 사물인터넷과 연결되는 다양한 종류의 센서, 에지 노드, 등과 같은 하드웨어 구조에 적합한 저사양의 메모리, CPU 연산능력 및 경박단소한 센서노드 등으로 구성된다. 따라서, 기존의 보안 알고리즘으로 저용량의 노드에 사용할 수 없어, 새로운 제한된 하드웨어 구조 및 초경량의 암호 알고리즘이 요구되고 있다. 본 논문에서는 사물인터넷(IoT)에 연결된 스마트 홈 네트워크에서 야기될 수 있는 취약점 및 보안 문제점을 분석하고, 외부의 공격에 대한 다양한 종류의 보안 이슈 문제를 해결하기 위한 방법, 다양한 종류의 디바이스 보호를 위한 정합기술, 안전한 보안을 위한 IoT(Internet of Things)에서의 요구사항 및 응용 방법에 대해서 분석하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권12호
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• pp.67-77
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• 2023

본 연구는 스마트팜 환경에서 진행된 혁신적인 연구로, 딥러닝을 기반으로 한 질병 및 해충 탐지 모델을 개발하고, 이를 지능형 사물인터넷(IoT) 플랫폼에 적용하여 디지털 농업 환경 구현의 새로운 가능성을 탐색하였다. 연구의 핵심은 Pseudo-Labeling, RegNet, EfficientNet 등 최신 ImageNet 모델과 전처리 방식을 통합하여, 복잡한 농업 환경에서 다양한 질병과 해충을 높은 정확도로 탐지하는 것이었다. 이를 위해 앙상블 학습 기법을 적용하여 모델의 정확도와 안정성을 극대화했으며, 평균 정밀도(mAP), 정밀도, 재현율, 정확도, 박스 손실 등의 다양한 성능 지표를 통해 모델을 평가하였다. 또한, SHAP 프레임워크를 활용하여 모델의 예측 기준에 대한 깊은 이해를 도모하였고, 이를 통해 모델의 결정 과정을 보다 투명하게 만들었다. 이러한 분석은 모델이 어떻게 다양한 변수들을 고려하여 질병 및 해충을 탐지하는지에 대한 중요한 통찰력을 제공하였다.