• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.27-33
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• 2019

One of serious security threats is a botnet-based attack. A botnet in general consists of numerous bots, which are computing devices with networking function, such as personal computers, smartphones, or tiny IoT sensor devices compromised by malicious codes or attackers. Such botnets can launch various serious cyber-attacks like DDoS attacks, propagating mal-wares, and spreading spam e-mails over the network. To establish a botnet, attackers usually inject malicious URLs into web source codes stealthily by using data hiding methods like Javascript obfuscation techniques to avoid being discovered by traditional security systems such as Firewall, IPS(Intrusion Prevention System) or IDS(Intrusion Detection System). Meanwhile, it is non-trivial work in practice for software developers to manually find such malicious URLs which are hidden in numerous web source codes stored in web servers. In this paper, we propose a security defense system to discover such suspicious, malicious URLs hidden in web source codes, and present experiment results that show its discovery performance. In particular, based on our experiment results, our proposed system discovered 100% of URLs hidden by Javascript encoding obfuscation within sample web source files.

• 한국환경보건학회지
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• 제48권3호
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• pp.131-137
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• 2022

Public interest has been increasing the focus on the management of exposure to pollutants and the related health effects. This study reviewed exposure assessment methodologies and addressed future directions. Exposure can be assessed by direct (exposure monitoring) or indirect approaches (exposure modelling). Exposure modelling is a cost-effective tool to assess exposure among individuals, but direct personal monitoring provides more accurate exposure data. There are several population exposure models: stochastic human exposure and dose simulation (SHEDS), air pollutants exposure (APEX), and air pollution exposure distributions within adult urban population in Europe (EXPOLIS). A South Korean population exposure model is needed since the resolution of ambient concentrations and time-activity patterns are country specific. Population exposure models could be useful to find the association between exposure to pollutants and adverse health effects in epidemiologic studies. With the advancement of sensor technology and the internet of things (IoT), exposure assessment could be applied in a real-time surveillance system. In the future, environmental health services will be useful to protect and promote human health from exposure to pollutants.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2001년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.613-617
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• 2001

The test items like as endurance, air leakage and oil endurance test is requested for reliability evaluation about O-ring which is a kind of core machinery accessories of semi-conduct manufacturing equipment. For verification of these, we design and manufactured a test system for endurance, air leakage and oil endurance of O-ring for semi-conduct manufacturing equipment, and also performed the test for two kinds of O-ring, as it were Viton and Kalretz. The characteristics of this test equipment consist in realization of the test conditions of semi-conduct manufacturing equipment and satisfying the test method. The test conditions are cut gas, vacuum grade, temperature and revolution numbers in the endurance test system, vacuum grade and temperature in the air leakage test system, temperature and time in the oil endurance test system. The separating test results for wearing which is an oil endurance test item, the wearing index of domestic produced Viton O-ring is higher than foreign product by 2%, wearing rate of Kalretz O-ring better than Viton O-ring by 17%, and particles existed in various place. The test result of air leakage which is measured through the RGA sensor used Helium, the vacuum grade was $10^-3$Torr. And the test result of oil endurance, the volume change rate was 7~15%. Hereafter, we intend to analysis the reliability test evaluation and to utilize for domestic manufacturing companies by establishing data base and developing reliability softwares.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권8호
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• pp.77-84
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• 2022

본 논문에서는 자동항법 비행이 가능한 무인기를 활용하여 미세먼지 등의 대기 오염물질을 모니터링 하는 시스템을 제안한다. 기존 대기 질 관리 시스템은 고정된 센서 박스를 통한 관제나 조종장치를 이용한 드론의 측정 센서를 통하여 정보를 취득하는 방식을 사용했다. 이는 한정된 공간과 모니터링을 위한 별도의 데이터 수집 및 전송들의 추가적인 절차가 진행되어야 하는 단점을 가진다. 본 논문에서 이러한 문제점을 극복하기 위하여 비행정보 지정을 통한 자율항법 비행이 가능한 무인기에 위치 정보를 위한 GPS 모듈과 미세먼지 측정을 위한 PMS7003 모듈을 내장하고 수집된 정보는 SD 모듈에 저장하고 비행 종료 후 전송버튼을 통해 블루투스로 연결된 스마트폰 앱을 통하여 원격 데이터베이스에 저장되는 원스톱 구조의 시스템을 구성한다. 또한, 실시간 모니터링을 위한 HTML5 기반의 웹 모니터링 페이지를 구성하여 관심 사용자에게 제공된다. 본 연구의 결과는 무인 비행체를 통한 환경 모니터링 시스템에 활용될 수 있으며, 향후 아황산가스 및 이산화탄소 등의 다양한 오염물질 측정 센서를 추가하여 토털 환경 관제 시스템으로 발전시키고자 한다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제12권4호
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• pp.378-385
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• 2023

The importance of wearing respiratory protective equipment has been highlighted even more during the COVID-19 pandemic. Even if the suitability of respiratory protection has been confirmed through testing in a laboratory environment, there remains the potential for leakage points in the respirators due to improper application by the wearer, damage to the equipment, or sudden movements in real working conditions. In this paper, we propose a method to detect the occurrence of leak holes by measuring the pressure changes inside the mask according to the wearer's breathing activity by attaching an IoT sensor to a full-face respirator. We designed 9 experimental scenarios by adjusting the degree of leak holes of the respirator and the breathing cycle time, and acquired respiratory data for the wearer of the respirator accordingly. Additionally, we analyzed the respiratory data to identify the duration and pressure change range for each breath, utilizing this data to train a neural network model for detecting leak holes in the respirator. The experimental results applying the developed neural network model showed a sensitivity of 100%, specificity of 94.29%, and accuracy of 97.53%. We conclude that the effective detection of leak holes can be achieved by incorporating affordable, small-sized IoT sensors into respiratory protective equipment.

• 한국산업정보학회:학술대회논문집
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• 한국산업정보학회 2002년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.356-360
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• 2002

산업의 발달과 더불어 CO, $H_2$S, S $O_2$등에 의한 대기오염이 심각해져 가스중독의 위험성이 고조되었을 뿐만 아니라, 생활수준의 향상으로 부탄(C$_4$ $H_{10}$)이나 프로판(C$_3$ $H_{8}$) 등의 폭발성 탄화수소계 가스들의 수요가 급증하는 가운데 가스폭발의 위험성이 대두되고 있다. 이에 대한 방비책으로 고감도 가스센서의 개발 뿐만 아니라 가스센서를 응용한 가스검출 및 가스식별 시스템의 개발이 시급한 실정이다. 본 연구에서는 반도체식 가스센서의 선택도에 대한 문제점을 개선하는 동시에 단일 센서신호의 드리프트에 대한 영향을 최소화하기 위해 반도체식 가스센서 어레이를 구성하고, 이로부터 검지된 가스별 입력 패턴데이터를 신경 회로망(neural network)에 적용함으로써 가스의 종류를 선택적으로 인식할 수 있는 가스인식 시스템을 개발하고자 한다.다.

• 전기전자학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.364-372
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• 2022

본 논문에서는 FMCW(frequency modulated continuous wave) 레이다 센서를 활용한 사람과 사물을 분류하는 시스템 설계 및 구현 결과를 제시한다. 해당 시스템은 다중 객체 탐지를 위한 레이다 센서 신호처리 과정과 객체를 사람 및 사물로 분류하는 딥러닝 과정을 수행한다. 딥러닝의 경우 높은 연산량과 많은 양의 메모리를 요구하기 때문에 경량화가 필수적이다. 따라서 CNN (convolution neural network) 연산을 이진화하여 동작하는 BNN (binary neural network) 구조를 적용하였으며, 실시간 동작을 위해 하드웨어 가속기를 설계하고 FPGA 보드 상에서 구현 및 검증하였다. 성능 평가 및 검증 결과 90.5%의 다중 객체 구분 정확도, CNN 대비 96.87% 감소된 메모리 구현이 가능하며, 총 수행 시간은 5ms로 실시간 동작이 가능함을 확인하였다.

• 한국식품과학회지
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• 제34권6호
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• pp.947-953
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• 2002

시중에서 판매되는 김을 구입하여 습도가 32%, 43%, 75%, 온도는 $5^{\circ}C,\;15^{\circ}C,\;30^{\circ}C$에서 각각 김을 보관 한 후 저장 기간에 따른 김의 품질변화를 metal oxide 센서로 구성된 전자코와 SAW 센서를 바탕으로한 GC(z-Nose)를 이용하여 측정하였다. PCA 분석결과, $5^{\circ}C$, 32%에서 보관한 김의 경우는 저장기간이 지나도 김의 품질변화가 거의 없었다. 이것은 온도와 습도가 모두 낮아 김의 품질변화에는 영향을 미치지 않았으며, RH 43%, RH 75%에서 보관한 김의 경우는 저장기간이 지날수록 제 1 주성분 값이 양의 값$(+0.2{\sim}0.4})$에서 음의 값$(-0.4{\sim}\;-0.2)$으로 변화하는 경향으로 나타났다. RH 43% 보다 75%의 경우가 더 뚜렷한 감소를 보였으며 높은 상대습도 조건에서는 $15^{\circ}C$와 $30^{\circ}C$에서 유사한 경향을 나타내었다. z-Nose로 얻은 데이터를 패턴 분석한 결과 저장 기간이 지나면서 저장 온도와 습도에 따라 변질된 향시성분의 차이를 보여주었다. 이것은 미생물 수를 측정할 때와 마찬가지의 결과$(r^2=0.87)$를 보였으며 색도와는 크게 영향이 없음을 알 수 있었다. 이것으로 보면 전자코를 이용하여 조건을 달리하여 보관한 김의 품질관리를 효과적임을 알 수 있었다.

• 한국자동차공학회논문집
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• 제11권3호
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• pp.65-70
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• 2003

In this paper, an adapted TWC model and its application to the monitoring algorithm are proposed. As TWCs have the different characteristics, the model has to be corrected to diagnose more accurately. In the TWC model oxygen storage and release rate model are adapted to the installed TWC to whose characteristics related. The model learns from the downstream $O_2$ sensor output during the vehicle's operation. From the results, the model is adapted to the Installed TWC's characteristics. using this model, the monitoring algorithm can diagnose the no more accurately. Finally the algorithm is validated with simulations using the data logged from a retail car.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.83-89
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• 2016

Internet of Things (IoT) is widely used for biomechanics in sports activities and AHRS(Attitude and Heading Reference System) is a more cost effective solution than conventional high-grade IMUs (Inertial Measurement Units) that only integrate gyroscopes. In this paper, we attach the AHRS to the snowboard to measure the motion data like Air To Fakie, Caballerial and Free Style. In order to reduce the measurement error, we have adopted the sensors equipped with Kalman filtering and also used Euler angle to quaternion conversion to reduce the Gimbal-lock effect. We have tested and evaluated the accuracy and execution time of the pattern recognition algorithms like PCA, ICA, LDA, SVM to show the recognition possibility of it on the basic motions of Snowboarding from the 9-axis trajectory information which is gathered from AHRS sensor. With the result, PCA, ICA have low accuracy, but SVM have good accuracy to use for recognition of basic motions of Snowboarding.