• 대한건축학회논문집:계획계
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• 제34권9호
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• pp.9-20
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• 2018

There are many large and small spaces in the interior of the building, and these spaces are arranged and connected to form a systematic spatial structure. A structure is a collection of several parts to form a whole. In other words, the spatial structure in architecture can be seen as a whole organized and organized as individual unit spaces are gathered together. Therefore, in order to understand the spatial structure, we first need to define the unit spaces that form part, how they are interconnected and arranged, and then understand how and how these unit spaces are organized to form a whole. The main purpose of this study is to study the structural system of space based on the shape information of space on architectural plane. This means interpreting the process and method of how the unit spaces defined as a certain shape on the architectural plane are organized step by step, integrated into a higher level, and eventually integrated into one whole. In this paper, the shape and layout of the unit space are identified in the architectural plan, the connection relation is defined, and expressed in the network form. And suggests a new methodology for interpreting the organizational process in which the following spaces are integrated as a whole. This new methodology is based on human perceptual characteristics. When people recognize an object, they recognize the object partly and completely. We want to explain the relationship between parts of space and the whole according to their characteristics.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권6호
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• pp.2168-2187
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• 2021

The smart grid replaces the traditional power structure with information inventiveness that contributes to a new physical structure. In such a field, malicious information injection can potentially lead to extreme results. Incorrect, FDI attacks will never be identified by typical residual techniques for false data identification. Most of the work on the detection of FDI attacks is based on the linearized power system model DC and does not detect attacks from the AC model. Also, the overwhelming majority of current FDIA recognition approaches focus on FDIA, whilst significant injection location data cannot be achieved. Building on the continuous developments in deep learning, we propose a Deep Learning based Locational Detection technique to continuously recognize the specific areas of FDIA. In the development area solver gap happiness is a False Data Detector (FDD) that incorporates a Convolutional Neural Network (CNN). The FDD is established enough to catch the fake information. As a multi-label classifier, the following CNN is utilized to evaluate the irregularity and cooccurrence dependency of power flow calculations due to the possible attacks. There are no earlier statistical assumptions in the architecture proposed, as they are "model-free." It is also "cost-accommodating" since it does not alter the current FDD framework and it is only several microseconds on a household computer during the identification procedure. We have shown that ANN-MLP, SVM-RBF, and CNN can conduct locational detection under different noise and attack circumstances through broad experience in IEEE 14, 30, 57, and 118 bus systems. Moreover, the multi-name classification method used successfully improves the precision of the present identification.

• 정보보호학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.67-74
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• 2011

본 논문에서는 복잡하고 변형된 공격을 탐지할 수 있는 사이버 공격 모델을 위해서 공격 시나리오를 유연하게 표현할 수 있는 능동적인 사이버 공격 트리를 제안하였다. 공격 트리는 네트워크 시스템에 대한 다양한 공격에 대해 보안 대책을 수립할 수 있도록 체계적이고 조직적인 해결책을 제시한다. 기존의 공격 트리는 정점 (${\nu}$), 엣지(${\varepsilon}$) 그리고 조합(${\theta}$)을 이용하여 공격 시나리오를 표현할 수 있다. 그러나 제한적인 애트리뷰트를 인해서 복잡하고 변형된 공격을 표현하기에는 한계가 있다. 우리는 공격 트리 애트리뷰트에 조합 요소와 위협발생확률을 추가하여 기존에 공격 트리가 갖고 있던 한계점을 해결하였다. 우선 조합요소를 강화하여 공격 순서의 모호성을 줄였으며 변형된 공격 표현의 유연성을 향상시켰다. 위협발생확률을 추가하여 자식노드부터 부모노드까지의 공격단계별 위험수준을 알 수 있게 하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.3-16
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• 2010

최근 무선 센서 네트워크 보안 분야에서는 키 교환을 위한 부가적인 통신이 필요 없이 통신 엔터티 상호간에 암호화를 수행할 수 있는 페어링 암호가 주목받고 있다. 본 논문에서는 이러한 페어링 암호의 한 종류인 ${\eta}_T$ 페어링에 대한 효율적인 하드웨어 구현을 제시한다. 이를 위해 병렬 처리 및 레지스터/자원의 최적화에 기반한 ${\eta}_T$ 페어링 알고리즘에 대한 효율적인 하드웨어 구조를 제안하며, 제안한 구조를 GF($2^{239}$) 상에서 FPGA로 구현한 결과를 나타낸다. 제안한 구조는 기존의 구현 결과에 비해 Area Time Product에 있어 15% 나은 결과를 가진다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.29-37
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• 2020

본 논문은 실시간 영상 분석을 통해서 반려견에 대한 객체를 추출해 내고, 추출된 이미지로부터 반려견 행동을 분류하는 방법을 구현한다. 반려견 객체 탐지를 위해서 Darknet YOLO를 사용하였으며, 추출된 이미지로부터 행동 패턴 분류는 구글에서 제공하고 있는 Teachable Machine을 이용하였다. 학습된 Teachable Machine은 구글 드라이브에 저장되어 node.js 서버 상에서 ml5.js로 구현하여 사용할 수 있다. 분류된 행동 패턴 결과는 사용자의 스마트 폰 또는 PC로 실시간 전송되며, 언제 어디서든 확인 가능할 수 있게 node.js 서버에서 socket.io 모듈을 사용해서 상호반응 웹 서버를 구현하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제32권3호
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• pp.547-554
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• 2022

원격진료 분야는 코로나19 팬데믹으로 인해 빠르게 성장하고 있다. 하지만, 클라우드 컴퓨팅, 화상 회의, 사이버보안 등의 요소를 원격 진료 시스템을 만들 때 고려해야 하기 때문에 원격 의료 서비스의 비용은 비교적 높은 편이다. 따라서 본 논문에서는 P2P 방식의 원격 진료 서비스가 가능한 원격 진료 시스템을 제안한다. 서버-클라이언트구조를 통해 중앙 서버에서 감시되고 기록됨으로써 발생하는 개인정보유출과 DDoS 공격과 같은 보안 문제로부터 자유롭게 하고, SSL 프로토콜을 이용해 정확한 신원 확인을 가능하게 함으로써 신뢰성 있는 연결 체계를 구축하여 환자들이 안심하고 자신의 개인정보를 말할 수 있는 환경을 만든다. 열화상 카메라를 장착하여 실시간으로 체온을 비롯한 상대방의 상태를 실시간으로 확인할 수 있도록 하여 각종 시각 자료가 요구되는 원격 의료 시스템을 라즈베리파이 기반으로 구현함으로써 비용효율성과 휴대성을 갖추고 있다. 이를 통해 원격진료 시스템을 보급화하고 나날이 늘어가는 원격진료의 수요를 충족시킬 수 있을 것이다.

• Journal of Electrochemical Science and Technology
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• 제12권4호
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• pp.458-464
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• 2021

Lithium ion batteries (LIBs) is a kind of rechargeable secondary battery, developed from lithium battery, lithium ions move between the positive and negative electrodes to realize the charging and discharging of external circuits. Zeolitic imidazolate frameworks (ZIFs) are porous crystalline materials in which organic imidazole esters are cross-linked to transition metals to form a framework structure. In this article, ZIF-67 is used as a sacrificial template to prepare nano porous carbon (NPC) coated cobalt nanoparticles. The final product Co/NPC composites with complete structure, regular morphology and uniform size were obtained by this method. The conductive network of cobalt and nitrogen doped carbon can shorten the lithium ion transport path and present high conductivity. In addition, amorphous carbon has more pores that can be fully in contact with the electrolyte during charging and discharging. At the same time, it also reduces the volume expansion during the cycle and slows down the rate of capacity attenuation caused by structure collapse. Co/NPC composites first discharge specific capacity up to 3115 mA h/g, under the current density of 200 mA/g, circular 200 reversible capacity as high as 751.1 mA h/g, and the excellent rate and resistance performance. The experimental results show that the Co/NPC composite material improves the electrical conductivity and electrochemical properties of the electrode. The cobalt based ZIF-67 as the precursor has opened the way for the design of highly performance electrodes for energy storage and electrochemical catalysis.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권7호
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• pp.307-314
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• 2022

최근 전력수요를 예측하기 위해 통계기반 시계열 분석 기법을 대체하기 위해 딥러닝 기법을 활용한 연구가 활발히 진행되고 있다. 딥러닝 기반 전력수요 예측 연구 결과를 분석한 결과, LSTM 기반 예측 모델의 성능이 우수한 것으로 규명되었으나 장기간의 지역 범위 전력수요 예측에 대해 LSTM 기반 모델의 성능이 충분하지 않음을 확인할 수 있다. 본 연구에서는 기온 데이터를 반영하여 24시간 이전에 전력수요를 예측하는 WaveNet 기반 딥러닝 모델을 개발하여, 실제 사용하고 있는 통계적 시계열 예측 기법의 정확도(MAPE 값 2%)보다 우수한 예측 성능을 달성하는 모델을 개발하고자 한다. 먼저 WaveNet의 핵심 구조인 팽창인과 1차원 합성곱 신경망 구조를 소개하고, 전력수요와 기온 데이터를 입력값으로 모델에 주입하기 위한 데이터 전처리 과정을 제시한다. 다음으로, 개선된 WaveNet 모델을 학습하고 검증하는 방법을 제시한다. 성능 비교 결과, WaveNet 기반 모델에 기온 데이터를 반영한 방법은 전체 검증데이터에 대해 MAPE 값 1.33%를 달성하였고, 동일한 구조의 모델에서 기온 데이터를 반영하지 않는 것(MAPE 값 2.31%)보다 우수한 전력수요 예측 결과를 나타내고 있음을 확인할 수 있다.

• 한국음향학회지
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• 제40권6호
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• pp.571-577
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• 2021

본 연구는 기존의 엔진 없이 전기로 운행되는 자동차에 가상의 엔진소리를 구현해주는 반도체 에 관한 연구로, 운전자의 욕구 및 보행자의 안전을 지키기 위해 Adaptive Difference PCM(ADPCM) 방식과 Frequency modulation 방식을 조합하여 생생한 엔진음을 구현하였다. 또한 미디를 응용하는 전자음 합성 알고리즘을 제안하여 엔진음 합성방법, 엔진음 발생 시스템의 구성 모델을 제시한다. 본 연구는 운전자와 보행자를 모두 만족시키기 위해 캔 통신을 이용하여 운전자의 운전 습관에 따라 전해지는 엔진회전량, 차량 속도, 가속 페달 눌림 량, 토크 등의 정보를 받은 후, 미리 설정된 적절한 파라미터에 따라 주파수 변조를 위한 인터폴레이션, 정보량 축소를 위하 ADPCM 알고리즘, 엔진음을 쉽게 만들기 위한 미디 포맷을 이용하여 시스템과 운전자의 의도를 정확히 반영할 수 있는 인터렉션 알고리즘을 구현하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.125-130
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• 2021

축산 스마트팜의 구현이 사물인터넷 기술이 발전함에 따라 더욱 효율적으로 이루어질 수 있게 되었다. IoT 기술을 이용한 소의 질병 및 발정을 판단하여 자동적으로 소의 관리자 스마트폰으로 그 판단 결과를 푸시메지시로 알려주면 유용한 축산관리 시스템 구축이 가능해진다. 소의 질병 및 발정시기를 판단하는 방식은 온도센서 및 3축가속도 센서를 이용하여 가축의 생체데이터를 수집하여 IoT 통신과 인터넷을 이용해서 서버로 데이터를 전송하고 이 데이터는 인공지능 머신러닝 학습에 의해 이루어진다. 본 논문에서는 이와 같은 사물인터넷 기반 소관리 시스템을 구축하기 위한 전체 시스템 구조를 보여준다. 또한 객체지향방법을 이용한 사용자 요구사항 분석과 플로우차트 및 화면 설계를 보여줌으로써 이 시스템 소프트웨어를 개발하기 위한 효율적인 분석 및 설계 방법을 제시한다.