• 사물인터넷융복합논문지
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• 제5권2호
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• pp.33-39
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• 2019

4차 산업혁명시대로 접어들면서 많은 기술들의 발전이 이루어지고 있으며 다양한 위협요소들이 생겨나고 있다. 이러한 위협요소에 대응하기 위한 연구가 많은 분야에서 이루어지고 있다. 다양한 분야의 발전중에서도 의료기술과 지능형 자동차의 발전으로 인한 위협요소는 의료에 대한 잘못된 정보로 인한 생명에 대한 위협과 지능형 자동차를 통한 사람의 안전한 운행을 방해하여 생명을 위협하는 요소들이 가장 큰 위협요소로 대두되고 있다. 본 논문에서는 환자의 정보가 중요한 만큼 환자의 의료 기록에 대한 안전성과 신뢰성이 있는 기술을 위하여 블록체인의 기술 종류 중 프라이빗 블록체인을 사용하여 환자의 의료 기록에 대한 안전성과 효율성, 확장성을 높이는 방법과 자동차 시스템을 해킹하여 운전자의 생명을 위협하고 개인정보 및 위차파악으로 사생활 문제점에 대한 해결과 사물인터넷에서의 위변조를 방지하기 위하여 블록체인 기술을 이용한 정보보호 기법을 제안한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2017년도 춘계학술대회
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• pp.413-416
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• 2017

4차 산업혁명의 도래로 인한 사물인터넷(IoT, Internet of Thing)의 발달이 최근 우리 삶에 서서히 영향을 끼치고 있다. 이 흐름을 토대로 최근에는 다양한 제품들이 나오고 있는데 영유아의 위험을 감지해주는 기능적 측면으로는 아직 개발되지 않았다고 파악이 되었다. 일상에서의 생활소음 및 가사활동으로 인해 아이들을 위험으로부터 감지하고 대처하는 것이 점차 문제로 제기되고 있다. 이 프로젝트에서는 일상생활에서의 여러 소음으로 인해 아이의 돌발행동을 감지하지 못하여 생기는 위험을 방지하고자 이를 라즈베리파이와 시청각 센서 모듈을 가지고 개발하려고 한다. 그리고 이를 Wifi 신호를 통해 스마트폰 앱과 연동을 구현시켜 더욱 보호자들에게 편의를 줄 수 있도록 설계하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.739-746
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• 2020

2016년 세계 경제포럼에서 처음 소개된 4차 산업혁명은 빅데이터 분석, 사물인터넷, 인공 지능 등의 핵심 정보통신 기술의 변화뿐만 아니라 관광 업계에도 엄청난 파급 효과를 가져 오고 있다. 본 연구는 빅데이터 분석과 설문조사를 통하여 여수시의 관광활성화 방안을 제시한다. 소셜 메트릭스를 사용하여 여수 관광에 대하여 감성어와 긍부정 추이를 추출하고, 네이버 데이터랩을 사용하여 여수 관광에 관련된 키워드를 추출하여 R 언어로 시각화하였다. 그리고 여수지역을 방문하는 493명의 여행객의 설문조사를 바탕으로 SPSS를 사용하여 빈도, 요인, 차이, 상관관계 및 회귀분석을 수행하였다. 여수 여행과 해양 케이블카의 감성어 분석에서는 긍정이 부정보다 월등히 많았다. 설문조사 분석에서 여수지역이 여수 관광 만족도와 활성화에 유의미하고, 연령별로 선호하는 관광지와 검색 기기가 다르다는 것을 확인하였다. 빅데이터 분석과 설문조사에서 관광객들은 함께 즐기면서 힐링 할 수 있는 해양공원 같은 소프트 컨텐츠가 있는 관광지를 선호한다는 것을 보여주었다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.169-174
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• 2019

본 논문은 스마트팜 ICT기기의 고장 오작동으로 인한 이상을 탐지하여 사용자에게 알리는 시스템을 제안한다. 4차 산업혁명이 다가오면서 농업도 경쟁력 향상을 위해 ICT기술과 융합하고 있다. 매년마다 스마트 농업 시장 규모는 빠르게 성장하고 있지만 아직까지 기기의 표준화와 인증제도가 부족한 실정이다. 특히 국내에서 보급되고 있는 스마트팜 기기는 업체마다 제품 규격이 상이하고 소프트웨어와 하드웨어가 별도로 개발되고 있는 등 품질과 호환성이 떨어져 저가의 스마트 팜 기기를 사용하는 농가의 피해가 빈번하게 발생하여 기기의 이상을 인지할 수 있는 시스템이 필요한 상황이다. 본 논문에서는 스마트팜 국내외 정책 동향과 국내 스마트 농업 동향을 알아보고 스마트팜 고장 오작동에 의한 이상 상황을 분석하여 사전에 예방하고 문제 상황이 발생할 경우 사용자에게 알리는 시스템을 제안한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권12호
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• pp.243-251
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• 2020

본 연구는 스마트폰 내비게이션 애플리케이션을 이용한 화재 대피 유도 시스템의 모의 실험 연구이다. 실증 시나리오 시뮬레이션은 한국디자인 진흥원 K도 C시 소재 6층에서 화재가 발생한 것을 가정하였다. 본 연구는 화재 발생 시 네비게이션 애플리케이션을 이용하여 정보 시스템의 효율성을 검증하기 위한 것이다. 실증 시나리오 시뮬레이션에서는 K도 C시에 소재한 한국산업디자인진흥원에서 6층에서 화재가 발생한 것으로 추정했다. K 대학교 응급구조학과 3학년 학생 80명이 참여했다. 네비게이션 애플리케이션을 이용한 시연 시뮬레이션 실험 결과, 화재 상황에서 대피 안내가 이뤄진 경우보다 대피 시간이 빠른 것으로 나타났다. 실증 시나리오 시뮬레이션 시행 전후에 화재 예방 시스템 및 화재 예방 의식의 필요성이 제기됨에 따라, 실험 후 화재 예방 시스템 및 화재 예방 의식의 필요성이 증대되었다. 비상계단 진입과정에서 계단실의 안전 상황에 대한 정보를 앱으로 제공한다면 도움이 된다. 사무실에 앉아 APP을 통해 영상물 등 가상 대피훈련을 제공 받는 것이 바람직하다. 실증 시나리오 시뮬레이션 결과 화재대피 네비게이션 어플리케이션을 경함하는 것만으로도 화재예방 시스템 필요성 및 화재 예방인식 향상에 도움이 되며, VR 시뮬레이션 개발에 기초자료를 제공 할 것이다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권8호
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• pp.1039-1045
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• 2021

4차 산업 혁명과 IoT 기술의 발전으로 카메라 센서와 영상에 기반한 자동화 시스템이 다양한 분야에서 사용되고 있으며, 영상 및 신호처리의 관심이 높아지고 있다. 본 논문은 임펄스 잡음에 훼손된 영상을 복원하기 위한 디지털 필터 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 영상에 설정된 로컬 마스크를 기준으로 수직, 수평, 대각선 방향으로 8개의 마스크로 분할하며, 각 분할 마스크의 표준편차를 비교하여 기준값을 구한다. 최종 출력은 공간적 거리에 따른 가중치와 기준값을 사용한 가중치를 로컬 마스크에 적용하여 계산한다. 제안한 알고리즘을 평가하기 위해 기존 알고리즘과 시뮬레이션하였으며, 확대영상과 PSNR 등을 이용하여 성능을 비교하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.75-94
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• 2021

The 4th industrial revolution needs a fusion of artificial intelligence, robotics, the Internet of Things (IoT), edge computing, and other technologies. For the fusion of technologies, cloud computing technology can provide flexible and high-performance computing resources so that cloud computing can be the foundation technology of new emerging services. The emerging services become a global-scale, and require much higher performance, availability, and reliability. Public cloud providers already provide global-scale services. However, their services, costs, performance, and policies are different. Enterprises/ developers to come out with a new inter-operable service are experiencing vendor lock-in problems. Therefore, multi-cloud technology that federatively resolves the limitations of single cloud providers is required. We propose a software platform, denoted as Cloud-Barista. Cloud-Barista is a multi-cloud service common platform for federating multiple clouds. It makes multiple cloud services as a single service. We explain the functional architecture of the proposed platform that consists of several frameworks, and then discuss the main design and implementation issues of each framework. To verify the feasibility of our proposal, we show a demonstration which is to create 18 virtual machines on several cloud providers, combine them as a single resource, and manage it.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제19권6호
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• pp.192-207
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• 2020

대형 공장과 같은 산업 현장에서는 효율적인 물자의 관리가 시간과 비용의 절감으로 이어진다. 반대로, 자원의 관리가 제대로 이어지지 않을 경우, 불필요한 시간과 비용을 추가로 지불하게 된다. 그럼에도 불구하고, 제대로 된 시스템이 구축되지 않은 경우가 많다. 본 논문에서는 실내 객체의 위치를 효율적으로 추정할 수 있는 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 관리 대상 물자에 블루투스 5.0 기반의 비콘을 장착하여 실시간으로 물자의 위치를 파악할 수 있고, 데이터베이스에 물자의 이동 기록을 저장하여 물자의 흐름을 파악할 수 있도록 하였다. 또한, 정확한 실내 위치추적을 위하여 "대각 측량"기법을 적용하여 실효성 높은 시스템을 구축하였으며, 공장 내 금형 위치추적 실험을 통하여 시스템을 검증하였다. 실험 결과, 전통적으로 사용되던 삼변 측량보다 47% 개선된 결과를 얻었다.

• 대한안전경영과학회지
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• 제24권1호
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• pp.31-38
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• 2022

The most common symptoms of COVID-19 are high fever, cough, headache, and fever. These symptoms may vary from person to person, but checking for "fever" is the government's most basic measure. To confirm this, many facilities use thermographic cameras. Since the previously developed thermographic camera measures body temperature one by one, it takes a lot of time to measure body temperature in places where many people enter and exit, such as multi-use facilities. In order to prevent malfunctions and errors and to prevent sensitive personal information collection, this research team attempted to develop a facial recognition thermographic camera. The purpose of this study is to compensate for the shortcomings of existing thermographic cameras with disaster safety IoT integrated solution products and to provide quarantine systems using advanced facial recognition technologies. In addition, the captured image information should be protected as personal sensitive information, and a recent leak to China occurred. In order to prevent another case of personal information leakage, it is urgent to develop a thermographic camera that reflects this part. The thermal imaging camera system based on facial recognition technology developed in this study received two patents and one application as of January 2022. In the COVID-19 infectious disease disaster, 'quarantine' is an essential element that must be done at the preventive stage. Therefore, we hope that this development will be useful in the quarantine management field.

• Smart Structures and Systems
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• 제29권1호
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• pp.251-266
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• 2022

Structural Health Monitoring (SHM) of critical infrastructure comprises a major pillar of maintenance management, shielding public safety and economic sustainability. Although SHM is usually associated with data-driven metrics and thresholds, expert judgement is essential, especially in cases where erroneous predictions can bear casualties or substantial economic loss. Considering that visual inspections are time consuming and potentially subjective, artificial-intelligence tools may be leveraged in order to minimize the inspection effort and provide objective outcomes. In this context, timely detection of sensor malfunctioning is crucial in preventing inaccurate assessment and false alarms. The present work introduces a sensor-fault detection and interpretation framework, based on the well-established support-vector machine scheme for anomaly detection, combined with a coalitional game-theory approach. The proposed framework is implemented in two datasets, provided along the 1st International Project Competition for Structural Health Monitoring (IPC-SHM 2020), comprising acceleration and cable-load measurements from two real cable-stayed bridges. The results demonstrate good predictive performance and highlight the potential for seamless adaption of the algorithm to intrinsically different data domains. For the first time, the term "decision trajectories", originating from the field of cognitive sciences, is introduced and applied in the context of SHM. This provides an intuitive and comprehensive illustration of the impact of individual features, along with an elaboration on feature dependencies that drive individual model predictions. Overall, the proposed framework provides an easy-to-train, application-agnostic and interpretable anomaly detector, which can be integrated into the preprocessing part of various SHM and condition-monitoring applications, offering a first screening of the sensor health prior to further analysis.