• 한국항행학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.672-678
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• 2013

본 논문에서는 최근 정보통신 기술의 발전으로 인해 IT와 전통산업 간의 융합 기술을 적용한 응용서비스가 대두되고 이를 이용한 유해가스 감지 응용서비스로 자동 및 원격으로 항공기내환경을 모니터링하여 제어하고 유지 관리할 수 있는 무선 센서 네트워크기반의 유해가스환경 감지시스템에 대해 활발하게 논의되고 있다. 본 논문에서는 유해가스를 측정하여 모니터링 장치로 전송하는 무선 센서 네트워크센서노드, 센서노드로부터 수집한 데이터를 취합하고 디스플레이 및 서버로 환경정보를 전송하는 모니터링 관리장치와 또한 원격 모니터링을 위한 PC/스마트폰 기반 사용자 운용프로그램으로 구성하여, 항공기내에서 발생하는 유해가스 가스를 측정하고, 모니터링하는 무선 센서 네트워크기반의 실시간 모니터링 시스템을 설계하고 구현한다.

• 정보과학회 논문지
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• 제42권4호
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• pp.419-426
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• 2015

본 논문에서는 퍼지볼트와 스테가노그래피를 결합한 스마트폰 지문 인증 시스템을 제안한다. 생체정보를 이용한 인증은 높은 보안성을 제공하지만 생체정보는 타인에게 노출되면 수정이 불가능하다는 점에서 안전하게 다루어져야 한다. 만약 인증을 위해 변형된 생체정보가 사용된다면, 생체정보가 노출되더라도 원래의 생체정보는 안전하게 유지될 수 있다. 본 논문에서 제안하는 기법은 스마트폰에서 지문정보를 보호하기 위해 지문 인증 시스템에 퍼지볼트 기법을 적용한다. 또한, 퍼지볼트로 변형된 생체정보는 스테가노그래피 기법과 결합하여 은닉되므로 정보 노출에 더욱 안전할 수 있다. 그에 따라 지문 DB를 이용한 실험 결과는 기존에 알려진 이 두 기법을 결합한 방법이 지문 인식 센서를 가지고 있는 스마트폰의 사용자 인증에 높은 편리성과 보안성을 제공함을 보여준다.

• 한국융합학회논문지
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• 제10권6호
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• pp.179-184
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• 2019

최근 대도시 핵심 교통수단인 도시철도의 대중화와 노후화에 따른 다양한 문제점이 발생되고 있다. 본 연구에서는 이의 해결을 위해 스마트폰 내장형 가속도센서와 이를 활용한 애플리케이션을 사용하여 대구광역시 도시철도 1호선 전 구간에 대한 진동가속도를 측정하고 열차진동 특성을 평가하였다. 이를 위해 국내 철도차량 진동 측정 방법(KS R9160)을 따라 주행 시 발생하는 3축 방향 가속도를 기반으로, 32개 역사 구간 및 방향 별 진동가속도 특성을 분석하였다. 또한, 1997년 개통 당시 측정된 주요 구간 진동가속도와의 비교를 통해 열차 진동환경 변화에 따른 진동증폭 양상을 모니터링하였다. 진동가속도 분석 결과, 20년에 걸친 철도시설 환경의 노후화에 따른 수평 및 수직 방향 진동가속도 증가 특성을 확인하였다. 본 연구의 결과는 추후 도시철도 승차감 평가와 주변 구조물에 대한 진동영향성 평가를 위한 주요한 자료로서의 가치가 있을 것으로 판단된다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권2호
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• pp.221-228
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• 2021

Recent improvements on the quality, fidelity and availability of biometric data have led to effective human physical activity detection (HPAD) in real time which adds significant value to applications such as human behavior identification, healthcare monitoring, and user authentication. Current approaches usually use machine-learning techniques for human physical activity recognition based on the data collected from wearable accelerometer sensor from a single wearable smart device on the user. However, collecting data from a single wearable smart device may not provide the complete user activity data as it is usually attached to only single part of the user's body. In addition, in case of the absence of the single sensor, then no data can be collected. Hence, in this paper, a continuous HPAD will be presented to effectively perform user activity detection with mobile service infrastructure using multiple wearable smart devices, namely smartphone and smartwatch placed in various locations on user's body for more accurate HPAD. A case study on a comprehensive dataset of classified human physical activities with our HAPD approach shows substantial improvement in HPAD accuracy.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제18권3호
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• pp.559-565
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• 2017

스마트폰에 내장된 가속도 센서를 이용하여 사용자의 동작 상태나 행동을 인식하기 위한 연구가 다양하게 진행되어 왔다. 본 논문에서는 스마트폰의 3D 가속도 정보에 신경회로망을 적용하여 사람의 행동을 인식하는 연구를 진행하였다. 시계열 데이터를 신경회로망에 그대로 적용하면 성능상의 문제가 발생한다. 따라서 여러 시구간에 대해 특징을 추출하여 각 시구간에 대해 신경회로망을 학습시키고, 이 신경회로망들의 출력들을 입력으로 하여 학습하여 구성하는 다중 시구간 신경회로망을 제안하였다. 제안하는 방법을 실제 가속도 데이터에 적용한 결과 SVM, AdaBoost, IBk 등 다른 분류기보다 우수한 성능을 보였다.

• 대한물리의학회지
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• 제11권2호
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• pp.77-82
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• 2016

PURPOSE: The purpose of this study was to investigate the validity of dynamic balance measurements using a smartphone. METHODS: Thirty subjects were selected out of Y-university students without fractures, operation history, and inflammatory arthritis who had not started regular exercise during the past three months. Their dynamic balance ability was measured by the Biodex Balance System (Biodex Medical Systems, Inc., USA) using smartphones. The smartphone utilized in this study was the Galaxy Note4 LTE (SM-N910K, Samsung, Korea), and the application was the Sensor Kinetics pro (Ver.2.1.2, INNOVENTIONS Inc, US). The dynamic balance ability was measured in triplicate. RESULTS: With eyes closed, a low level of correlation (r>0.30, p<0.05) and low reliability (ICC>0.60) were determined between the roll value of the smartphone gyroscope versus the medial/lateral score of the Biodex Balance System. With eyes closed, a low level of correlation (r>0.30, p<0.05) and low reliability (ICC>0.60) were determined between the total value of the smartphone gyroscope versus the total score of the Biodex Balance System. CONCLUSION: This study indicated that using a smartphone can generate highly limited data regarding balance ability. They are unlikely to replace the existing more expensive devices entirely. However, smartphones may be highly useful in environments in which an expensive device is not available or when dynamic balance ability should be measured immediately or within a few hours.

• 한국빅데이터학회지
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• 제3권2호
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• pp.113-121
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• 2018

본 논문은 농지에 구축된 LoRa기반 무선통신망으로부터 수집되는 다양한 환경 센싱 데이터를 스마트폰의 스크린에 증강시켜 시각화하는 증강현실 기반의 농업용 환경 정보 관리 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 사용자가 스마트폰 카메라로 농지를 비추면 그곳에 설치된 다양한 센서로부터 수집된 환경 정보를 스마트폰 스크린의 영상에 증강시켜 시각화한다. 따라서 기존 시스템이 농업 시설물을 검색한 후 센서를 선택하는 번거로운 과정을 거친 후 나열식으로 환경 정보를 제공하는 것에 비해 제안하는 시스템은 이러한 과정 없이 스마트폰의 카메라 영상에 증강되어 나타난다. 원하는 정보를 습득하는 방식이 그림이나 영상인 특징 때문에 보다 더 쉽게 정보를 제공받을 수 있어 농업 재배지의 편리한 모니터링 및 효율적인 관리가 가능하다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권9호
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• pp.1224-1230
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• 2020

스마트폰의 보급 이후 웨어러블 디바이스에 대한 관심이 높아지고 다양화되면서 사용자들의 생활에 밀접하게 연관되고 있으며, 개인화된 서비스를 제공하기 위한 방법으로 사용되고 있다. 본 논문에서는 스마트폰에 내장된 3축 가속도 센서와 3축 자이로 센서의 정보를 합성곱 신경망에 적용하여 사용자의 행동을 검출하는 방법을 제안한다. 인간의 행동은 동작의 크기와 범위에 따라서 동작을 구성하는 신호 데이터의 지속시간을 포함한 시작 시점과 끝나는 시점이 다르다. 이로 인해 합성곱 신경망에 그대로 적용하면 행동 인식 정확도에 대한 성능상의 문제가 있다. 따라서 센서 데이터를 시간의 구간에 따라 분할된 특징을 학습하는 시분할 특징 융합 합성곱 신경망(TDFFCNN: Time-Division Feature Fusion Convolutional Neural Network)을 제안하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 추계학술대회
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• pp.993-995
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• 2014

우리나라의 대표적인 주거형태는 공동주택이다. 이로 인해 생활 소음으로 인한 민원 발생이 급증하고 있는 상태이다. 이에 실생활에서 주변 소음으로 인해 고통을 받는 경우에는 소음 측정기로 측정하여 민원을 제기할 수도 있다. 그러나 일반 가정에서는 전문적인 장비를 동원해 소음 측정을 하기가 어렵기 때문에 간편하게 스마트폰 앱을 사용하는 경우가 많다. 기존에 출시된 소음 측정 앱은 스마트폰의 기종별로 센서의 감도가 달라 동일한 조건에서 측정하여도 값이 다르게 나오는 등 정확도가 현저히 떨어지며, 실제 소음 측정을 위한 목적으로 사용하기가 어렵다. 따라서 본 논문은 스마트폰을 이용한 생활 환경의 소음 측정을 위한 모바일 데이터 처리 시스템을 제안한다. 본 연구의 기대 효과는 소음 측정의 정밀도를 높이고 소음이 발생하는 위치를 검색하여 민원처리에 활용할 수 있다.

• 한국융합학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.9-17
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• 2020

스마트폰을 이용한 인간 활동 인식은 컴퓨터 지능 분야에서 뜨거운 연구 주제이다. 스마트폰에는 다양한 센서가 장착되어 있다. 이러한 센서의 데이터를 융합하면 응용프로그램에서 많은 활동을 인식할 수 있다. 그러나 이러한 장치는 활용 가능한 센서 수가 제한되기 때문에 리소스가 적으며, 최적의 성능과 효율적인 특징 추출을 달성하기 위해서는 특징 선택 및 분류 방법이 필요하다. 이 논문에서는 이러한 요구사항에 따라 스마트폰-기반 HAR 체계를 제안한다. 이 논문에서 제안된 방법은 가속도 센서, 자이로 센서, 기압 센서에서 시간-도메인 특징을 추출하며, 커널 판별 분석(KDA)과 SVM을 적용하여 높은 정확도로 활동을 인식한다. 이 방법은 각 활동에 대해 각 센서에서 가장 관련성이 높은 특징을 선택한다. 우리의 비교 결과는 제안된 시스템이 이전의 스마트폰-기반 HAR 시스템보다 성능이 우수함을 보여준다.