• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제18권2호
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• pp.75-81
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• 2020

Approximately 1.3 million people die from traffic accidents each year, and smartphone usage while driving is one of the main causes of such accidents. Therefore, detection of smartphone usage by drivers has become an important part of distracted driving detection. Previous studies have used single camera-based methods to collect the driver images. However, smartphone usage detection by employing a single camera can be unsuccessful if the driver occludes the phone. In this paper, we present a driver smartphone usage detection system that uses multiple cameras to collect driver images from different perspectives, and then processes these images with ensemble convolutional neural networks. The ensemble method comprises three individual convolutional neural networks with a simple voting system. Each network provides a distinct image perspective and the voting mechanism selects the final classification. Experimental results verified that the proposed method avoided the limitations observed in single camera-based methods, and achieved 98.96% accuracy on our dataset.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권8호
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• pp.195-204
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• 2020

본 연구는 20대 성인의 스마트폰 의존 관련 요인을 확인하는 것을 목적으로 한다. 본 연구를 위하여 2017년 과학기술정보통신부와 한국정보화진흥원에서 실시한 스마트폰 과의존 실태조사 중 20대, 3,684명의 자료를 분석하였다. 자료분석은 빈도와 백분율, 평균과 표준편차, 독립표본 T 검증, Pearson 상관관계, 가중치를 적용한 위계적 다중 회귀분석을 사용하였다. 그 결과, 대상자들은 스마트폰 의존도가 증가할수록 스마트폰 사용시간(β=.18, p=.000)과 빈도(β=.04, p=.000), 게임(β=.15, p=.000), 영상시청(β=.09, p=.000), 모바일 쇼핑(β=.05, p=.000), 업무(β=.05, p=.010), 이메일(β=.13, p=.000), 스포츠 배팅(β=.07, p=.000)이 유의하게 증가하였다. 반면, 스마트폰으로 음악을 듣는 것(β=-.07, p=.000), 성인물 사용(β=-.07, p=.000)은 스마트폰 의존을 감소시키는 요인이었고, SNS(Social Networking Services)(β=.01, p=.358)와 메신저(β=-.02, p=.330)는 스마트폰 의존도의 유의한 관련 요인이 아니었다. 그러나 메신저는 대상자들이 가장 많이 사용하는 앱 유형이었고, 업무와 강한 상관관계를 가졌다(r=.55, p=.000). 본 연구를 통하여 20대 성인의 스마트폰 의존과 관련된 스마트폰 사용행태가 아동이나 청소년과 차이가 있음이 확인되었다. 이러한 결과는 20대 성인의 스마트폰 의존을 올바로 이해하고, 의존 조기발견과 예방 및 관리에 활용할 수 있을 것이다.

• 정보보호학회논문지
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• 제27권6호
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• pp.1347-1359
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• 2017

SQLite는 트랜잭션을 제공하는 파일 기반의 DBMS(Database Management System)이며 경량 플랫폼에 적절하기 때문에 요즘에는 스마트폰에 주로 적재된다. 따라서 스마트폰의 사용량이 증가함에 따라 SQLite와 관련된 범죄가 발생할 가능성이 있다. 본 논문에서는 SQLite 데이터베이스 파일에 대한 새로운 은닉 기법과 이에 대한 탐지 방법을 제안한다. 은닉 실험 결과, 데이터베이스 파일 헤더의 영역 중 70바이트에 고의적으로 데이터를 은닉하는 행위가 가능하였다. 또한 데이터베이스 파일의 페이지 영역을 추가하여 기존의 페이지를 은닉할 수 있었다. 그러나 SQLite 구조를 기반으로 헤더의 70바이트를 파싱하거나 레코드 및 인덱스의 개수를 이용하여 제안하는 은닉을 탐지하는 방법이 가능하였다. 이후, SQLite 은닉된 데이터에 대한 탐지 알고리즘을 제시하였다.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제39권9호
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• pp.953-958
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• 2015

라즈베리파이는 복수개의 입출력 주변 장치를 지원할 수 있는 신용카드 크기 정도의 단일보드 컴퓨터로 이기종간 상호연동을 위한 완전한 플랫폼으로 사용할 수 있으므로 다양한 응용에 적용될 수 있다. 라즈베리파이에 와이파이 기능을 결합하면 원격통신이 가능하여 무선센서 노드를 구성하는데도 매우 적합하다. 또한 데이터처리와 의사결정을 인공지능에 기반을 둘 수 있으므로 화재 감시나 화재발생 신뢰도 판단 등과 같은 예제를 이미 개발된 테스트베드에서 수행해 볼 수 있다. 본 논문은 건물 내의 능동적 화재안전감시를 위한 센서 웹노드로서 라즈베리파이 이용에 대한 연구 결과이다. UV 불꽃감지센서가 촛불 크기 정도의 불꽃을 감지하면 라즈베리파이는 GCM 서버를 통해 지정된 스마트폰으로 현장상황을 알리는 푸쉬 메시지를 보낸다. 모바일 앱은 오작동 알람 여부를 판별하기 위한 실시간 비디오 영상을 제공할 수 있도록 개발되었다. 만약 긴급 상황이라면 긴급통화로 즉시 도움을 요청할 수 있도록 구현하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.254-260
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• 2019

최근, 모바일을 이용한 페이스북, 인스타그램, 트윗과 같은 SNS의 등장으로 대량의 동영상을 제작 및 배포하는 셀프 카메라가 급속도로 증가하고 있다. 특히, 모바일 폰을 이용한 SNS 접속량은 기존 PC보다 사용량, 접속 횟수, 사용시간에서 대폭적으로 증가하고 있다. 그러나 스스로 스마트 폰을 이용한 셀프 녹화 시스템 사용은 사용 방법에 있어서 뿐만 아니라 사용 빈도에서도 극히 제한적이다. 그리고 기존의 무인 녹화 시스템은 적외선 신호를 이용하여 촬영 대상을 자동으로 추적 및 회전하여 녹화하는 시스템으로 매우 고가이다. 따라서 본 논문에서는 모바일 폰을 이용한 저비용 무인녹화 시스템을 개발하였다. 본 시스템은 상용 모바일 카메라와 좌우로 카메라를 움직이는 서보모터, 모터를 제어하는 마이크로 컨트롤러 그리고 동영상 오디오 입력을 담당할 상용 무선 블루투스 이어셋으로 구성된다. 그리고 모바일을 이용한 무인 자동화 시스템으로 누구나 개인 스스로 이미지 영상 추적에 따른 녹화 기능이 제공된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권11호
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• pp.157-163
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• 2022

이 논문에서는 블루투스 건강기기 프로파일(HDP) 기반 스마트폰 시스템을 개발하여 고양이에서 많이 발생하는 비뇨기계 질환의 조기 발견에 활용하는 것을 제안하고자 한다. 이에 우리는 블루투스 HDP를 기반으로 소변검사 결과를 해석할 수 있는 고양이 활동, 화장실 사용, 요로 질환 및 건강 상태를 모니터링할 수 있는 장치 및 모바일 애플리케이션 시스템(Mycatner®)을 개발하였고 고양이의 건강 상태 모니터링에 활용 가능함을 평가하였다. 이 시스템의 특징은 첫째, 고양이 배뇨 횟수를 측정하여 요로계 질병이 의심되는 비정상 상태를 조기에 감별할 수 있고, 둘째, 소변 검사지로 미리 검사하여 동물병원과 공유할 수 있어 시간과 비용을 절감할 수 있고, 셋째, 이 기술을 당뇨병 등 다른 다양한 고양이 질환에 응용 가능한 특성을 지니고 있다. 이로써 고양이의 비뇨기 건강 상태를 무선으로 모니터링할 수 있는 장치는 우리의 식견으로는 최초로 개발한 것으로 평가된다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.584-590
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• 2020

일상생활에서 디지털 스크린을 오랜 시간 사용하면 눈의 피로, 안구 건조, 두통 등 컴퓨터 시각 증후군을 경험하게 된다. 컴퓨터 시각 증후군을 예방하기 위해서는 스크린 사용 시간을 제한하고 수시로 휴식을 취하는 것이 중요하다. 최근 스마트폰에서는 스크린 사용 시간을 알 수 있도록 도와주는 다양한 애플리케이션이 존재한다. 하지만, 사용자는 스마트폰 스크린뿐만 아니라 데스크탑, 노트북, 태블릿 등 다양한 스크린을 보기 때문에 이러한 앱만으로는 한계가 있다. 본 논문에서는 color, IMU, lidar 센서 데이터를 이용하여, 사용 중인 스크린 디바이스를 감지하는 머신 러닝 기반 모델을 제안하고 여러 가지 모델의 성능을 비교한다. 성능 비교 결과 신경망 기반 모델이 전통적인 머신 러닝 모델보다 높은 F1 스코어를 보였다. 신경망 기반 모델에서는 MLP, CNN 기반 모델이 LSTM 기반 모델보다 높은 스코어를 보였으며, 전통적인 머신 러닝 모델에서는 RF 모델이 가장 우수했으며, 다음으로는 SVM 모델이었다.