RFID 시스템의 전자 Tag, Reader 간의 무선 통신에서, 기존의 해쉬-락 관련 알고리즘은 스푸핑, 재전송, 트래픽 분석 및 위치 추적등 보안상의 취약점이 존재한다. 본 논문에서는 개인정보 보호를 위한 기존의 해쉬-락 관련 알고리즘을 비교, 분석하였으며 이를 보완하기 위하여 실시간과 매 세션마다 리더로부터 수신한 난수를 이용하여 해쉬 함수를 생성하고 인증 프로토콜을 가지는 새로운 해쉬 기반 보안 인증 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 RFID 무선 인증 시스템에서 다양한 유용성을 제공할 수 있으며, 기존의 알고리즘에 비해 계산량을 절감할 수 있는 장점이 있다. 또한 추후 예상되는 주변의 수많은 태그 중 필요한 태그만 선별하여 사용하며, 시간 기반으로 불필요 태그의 동작을 종료시켜 서버부담을 줄이는 방법이 될 것으로 기대된다.
스마트 자동차에 대한 수요가 급격하게 증가하고 있다. 3GPP와 5GAA와 같은 표준기구에서는 스마트 자동차를 위한 자율 주행 자동차를 포함한 커넥티드 카, 자동차 네트워크 인프라에 대한 표준 통신 프로토콜을 제시하고 있다. 하지만 이와 같이, 스마트 자동차 네트워크 환경에는 기존의 유선 통신 네트워크 보다 더욱 위험할 것으로 예상되는 보안 위협 요소들이 존재한다. 대표적으로 스마트 자동차의 주변 장치들이 신분을 위장하여 차량에 대한 위치정보, 개인 정보 등을 탈취할 수 있을 뿐만 아니라, 스마트 자동차 주변의 인프라 요소들이 공모하여 주행중인 자동차를 위험한 상황에 빠뜨려 생명에 위협을 가할 수도 있을 것이다. 이를 해결하기 위해서, 본 논문에서는 속성 기반 권한 위임 관리 기법과 임계치 암호 알고리즘을 사용해 공모 공격으로부터 안전한 시스템을 제안하였다. 제안한 시스템은 앞서 예로 제시한 공모 공격으로부터 안전할 수 있음을 의미론적 안전 모델을 사용해서 증명하였다.
개인의 안전에 직접적인 위협을 끼치는 도심 속의 범죄는 심각한 사회문제 중의 하나이다. 국내에서 범죄에 관한 정보는 주로 범죄 발생지점 주변의 핫스팟 형태로 제공되거나 위치정보가 없는 범죄 통계 형태로 제공되고 있다. 이로 인해 사용자가 실질적인 범죄발생에 취약한 지역을 파악하기가 쉽지 않은 실정이다. 본 연구에서는 공간정보, 통계정보, 공공정보를 이용하여 범죄발생 취약지역을 추출하는 기법을 제안하였다. 범죄발생 취약지역은 각각의 정보를 격자망 기반의 공간분석과 중첩분석을 통하여 추출하였으며 기존의 핫스팟 기반의 범죄관련 정보보다 상세한 범죄 취약정보를 제공하고자 하였다. 본 연구를 통해 추출한 범죄발생취약지역 결과는 국민생활안전지도와 비교하였으며 이를 통해 범죄발생 취약지역의 정확도가 높은 것으로 확인되었다. 본 연구의 결과는 향후 행정업무 차원에서 등급별 범죄 발생위험도 제공에 활용할 수 있을 것으로 사료된다.
개인의 정신적 피로는 인지능력 및 업무 수행능력을 감소시킬 뿐만 아니라 일상에서 발생하는 크고 작은 사고의 주요 요인이 된다. 본 논문에서는 EEG 기반의 정신적 피로 판별을 위한 CNN 모델을 제안하였다. 이를 위해 안정 상태와 작업 상태에서의 뇌파를 수집하여 제안한 CNN 모델에 적용한 후 모델 성능을 분석하였다. 실험에 참여한 피험자들은 모두 대학교에 재학 중인 오른손잡이 남학생들이며 평균 나이는 25.5세이다. 각 상태에서의 측정된 뇌파에 대해 스펙트럼분석을 수행하였으며, CNN 모델의 입력데이터로써 원시 EEG 신호, 절대파워, 상대파워를 사용하여 CNN모델의 성능을 비교 분석하였다. 그 결과, 알파대역 후두엽 위치의 상대파워가 가장 좋은 성능을 나타내었다. 모델정확도는 훈련데이터 85.6%, 검증데이터 78.5%, 시험데이터 95.7%이다. 제안한 모델은 정신적 피로 판별을 위한 자동화시스템 개발에 적용될 수 있다.
광 산업은 국가 경제 활성화에 지대한 영향력을 갖고 있으며, IT기술의 발전은 관광객의 특성, 행위, 구매 성향, 관심사 등에 기반한 개인 프로파일 정보 및 위치정보, 활동정보 등의 수집과 분석이 가능해졌다. 이를 구현하기 위해 융합형 스마트관광 정보 서비스 플랫폼 구현은 3단계로 나누어 비지니스 모델 개발, IoT & 빅데이터 통합관리 시스템, 빅데이터 알고리즘 개발 및 분석 플랫폼 개발로 완성된다. 플랫폼 및 알고리즘의 원천기술은 오픈소스를 채택하고 그 기반위에 서비스 요소를 확장한 후, 지역을 연계한 Test-Bed 실증 시험을 통해 문제점을 보완하는 과정을 진행하게 된다. 이 플랫폼을 활용하면 다양한 정보를 통합적으로 분석하여 관광객별 맞춤화된 서비스를 제공할 수 있는 스마트관광 환경이 가능해진다. 또한 지역중심의 스마트관광 생태계 조성을 통해 관광 목적지 주민의 삶을 개선하고 지역 재생과 일자리 창출에도 기여할 수가 있을 것이다.
본 연구에서는 통신 데이터를 이용하여 기종점통행량 등 교통 모빌리티를 분석하는 방법론을 제안하였다. 모바일 기지국 위치정보 기반의 통신 데이터를 이용하여 개인의 통행사슬(Trip Chain) DB를 구축하고 일별 통행 패턴을 추출하여 통행 특성을 분석하였다. 분석의 신뢰성 제고를 위해서 기지국의 영향권을 맵 매칭하고, 통신 데이터가 가지는 Ping pong Handover 문제를 보정하는 로직을 개발하였으며, 기지국 영향권 내에서 Pass By와 Stay를 구분하는 분석기준을 제안하였다. 개발된 분석 방법을 활용하여 전국 지역 간 통행, 도시 및 지방 지역의 통행 발생과 분포를 추정하고 기존의 전통적인 분석방법론과 비교 검증하였다.
전시 공간에서 관객들의 반응에 따른 다중 인터랙션 서비스를 제공하기 위해서는 관람객의 정확한 위치 및 이동 경로를 얻기 위한 위치 추적 기술이 필요하다. 실외 환경에서 위치 추적을 위한 기술로 GPS가 현재 널리 사용되고 있다. GPS는 빠른 속도로 이동하는 이동체의 위치를 실시간으로 파악할 수 있으므로 위치 추적 서비스(Location Tracking Service)를 요구하는 분야에서 중요한 기술로 활용된다. 하지만 위성을 이용한 위치 추적 기법을 사용하기 때문에 위성 신호를 잡을 수 없는 실내에서는 사용할 수 없다는 단점이 있다(Per Enge et al., 1996). 위와 같은 이유로 Wi-Fi 위치 측위 기술을 비롯하여 ZigBee, UWB, RFID 등의 초단거리 통신 기술 등 다양한 형태의 실내 위치 측위 연구가 진행되고 있다(Schiler and Voisad, 2004). 하지만 이러한 기술들은 전시 공간에서 얻고자 하는 위치정보의 밀도가 높아질수록 구현의 난이도가 높아지고 구축 및 관리 비용도 커지며 구축 가능한 환경이 제약된다는 단점이 있다. 이와 같은 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 실내 환경에서 스마트폰을 이용한 Wi-Fi 위치 측위 데이터를 기반으로 하여 3D카메라의 Depth Map 정보와의 매핑을 통해 사용자들을 식별하고 위치를 추적하는 시스템을 제안한다.
본 논문에서는 DNA 생체정보와 소유자 기반의 hardware RFID(Radio Frequency Identification) 스마트카드, 그리고 Software 인증 분야인 PKI 전자서명을 도입한 다중 사용자 인증시스템을 제시한다. 이는 현 시스템의 인가딘 자의 접근 방법인 ID or password 가 안전한 방법이 아니므로 논문[1] 에서 제안한 사항을 다음과 같이 개선하였다. 즉, 사용자 인증 카드인 two card(the biometric registered seal card and the DNA persional ID card) 대신 하나의 RFID 스마트카드로 사용자 인증을 할 수 있고, 카드 분실시 사용자 정보 노출의 위험을 저가의 RFID로 해결한다. 또한 DNA personal ID 민으로 일난성 쌍둥이, 수혈한 환다, 암세포에서 돌연변이가 발생한 경우의 사용자 인증이 어려운 경우까지 사용자 ID 에 대응하는 일회용 의사난수와 DNA 정보로 사용자 인증을 해결하였다. 그러므로 현 생체 정보 사용자 인증시스템의 단점인 패턴 매칭과 패턴 비교의 에러르 정확한 digital DNA 생체정보로 안전하게 스마트카드에 저장하여 터미널에 로그온하는 local applications에 적용할 수 있다. 스미트카드내 RFID는 사용자를 판독, 추적, 관리할 수 있으므로 카드 분실시 카드 위치를 추적하고 개인 정보를 관리할 수 있으며, 어떠한 개인 DNA 정보도 노출되지 않는다. 현 PKI 전자서명의 비밀키 안전성을 해결한다. 뿐만 아니라 이러한 시스템은 생체정보의 RFID 스마트카드 사용 확대 계기로, 신용카드, 신분증, 그리고 여권 등에서도 이용할 수 있다. 제시한 시스템의 안전성을 통계학적 분석으로 보여진다.
본 연구는 충청북도의 사례를 통해서 온라인 협진의 지리적 특성과 환자의 온라인 협진에 대한 결정 요인에 대해서 알아보는 것을 목적으로 하고 있다. 2009년 7월부터 9월까지 심층 인터뷰에 기반한 정성적 기법을 이용하였고, 충청북도에 거주하는 환자 20명을 대상으로 하였다. 이 연구에 의하면 대부분의 환자는 1차적으로 의료 문제가 해결되지 않을 경우, 온라인 협진의 본래 취지와 달리 충청북도 내에서 그것을 해결하는 것이 아니라, 경기 의료권에 위치한 의료 기관으로 방문하는 경향을 보였다. 이와 더불어, 환자의 의무 기록 또한 온라인 시스템을 통해 이들 병원에 전달되어, 온라인 협진의 공간상 네트워크는 경기 의료권으로 집중하게 된다. 이러한 주요 원인은 의료 서비스에 대한 질 혹은 수준에 대한 고려, 개인적인 이해 관계와 신뢰성, 좋은 접근성 등에 기인하는 것으로 밝혀졌다. 이에 반해, 온라인 협진 시스템의 편리성, 유효성 등과 같은 온라인 협진의 기술적 가치나 온라인 협진의 본래적인 목적인 지역의료 향상과 같은 요인은 크게 영향을 미치지 않는 것으로 밝혀졌다. 따라서 우리나라 원격진료의 결정 요인은 환자 개인에 의해서 결정이 되는 바가 크고, 아직 개개인의 인식이 지역 의료 시스템과 크게 밀착되지 않는 형태를 보이기 때문에 경기 의료권으로 원격진료의 선택이 집중된 공간 특성을 보이고 있다고 할 수 있다. 특히, 이는 기존의 의료 제도 및 환자의 행태가 온라인 상에서의 의료 활동에도 그대로 투영되기 때문인데, 가장 이상적인 원격진료의 지리적 담론인 지역화를 실현하기 위해서는 근본적인 지역의 의료 서비스 구조의 개선이 필요할 것으로 보인다.
본 연구에서는 최적 pRBFNNs 패턴분류기 기반 2차원 영상과 ASM 알고리즘을 이용한 얼굴인식 시스템을 설계하고자 한다. 기존의 2차원 영상 기반 얼굴 인식 기법들은 인식하고자 하는 객체의 영상내의 위치, 크기 및 배경의 존재 유무에 따라 인식률이 영향을 받는 단점이 있으며, 본 연구에서는 이를 보완하기 위하여 관심 영역 내에서의 얼굴 영역 추출 및 특징 추출기법을 이용한 얼굴인식 방법을 소개한다. 본 연구에서는 CCD 카메라를 이용하여 영상을 획득하고 히스토그램 평활화를 이용하여 조명으로 왜곡된 영상정보를 개선한다. AdaBoost 알고리즘을 이용하여 얼굴영역을 검출하고 ASM을 통하여 얼굴 윤곽선 및 형상을 추출하여 개인 프로필을 구성한 후 PCA 알고리즘을 사용하여 고차원 얼굴데이터의 차원을 축소한다. 그리고 인식 모듈로서 pRBFNNs 패턴분류기를 제안한다. 제안된 다항식 기반 RBFNNs은 조건부, 결론부, 추론부 세 가지의 기능적 모듈로 구성되어 있고 조건부는 퍼지 클러스터링을 사용하여 입력 공간을 분할하고, 결론부는 분할된 로컬 영역을 다항식 함수로 표현한다. 또한 차분진화 알고리즘을 이용하여 제안된 분류기의 파라미터, 즉, 학습률, 모멘텀 계수, 퍼지 클러스터링의 퍼지화 계수를 최적화한다. 제안된 다항식 기반 RBFNNs는 얼굴 인식을 위한 패턴분류기로서 직접 CCD 카메라로부터 입력받은 데이터를 영상 보정, 얼굴 검출 및 특징 추출 등과 같은 데이터 전 처리 과정을 포함하여 고차원 데이터로 이루어진 얼굴 영상에 대한 인식 성능을 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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