IoT(Internet of Things) 디바이스의 사용이 확대됨에 따라 경찰청의 디지털 포렌식 적용 범위가 스마트 홈 영역으로 확대되었다. 이에 따라 스마트 홈 플랫폼 데이터를 수집하기 위해 진행된 기존 연구들은 대부분 모바일 기기의 로컬 데이터 분석과 네트워크 관점의 분석 등의 연구가 주로 수행되었다. 하지만 증거 분석을 위해 유의미한 데이터는 스마트 홈 플랫폼의 클라우드 스토리지에 주로 저장되어있다. 따라서 본 논문에서는 사용자가 헤이 홈 앱 기반의 "헤이 홈 스퀘어" 서비스를 이용할 때 PC에 기록되는 Microsoft Edge, Google Chrome, Mozilia Firefox, Opera와 같은 웹 브라우저들의 쿠키 데이터베이스를 통해 사용자 계정의 accessToken을 획득하여 헤이 홈 Air 환경에서 클라우드에 저장된 데이터의 수집 방안을 연구했다. 데이터는 헤이 홈의 모회사가 제공하는 OpenAPI를 활용해 클라우드로 직접 접근하여 수집하였다. 본 논문에서는 스마트 온·습도 센서, 스마트 도어 센서, 스마트 모션 센서로 환경을 구성하여 실험를 수행했고 날짜 및 장소별 온·습도 데이터, 사용한 디바이스 리스트, 방 내 모션 감지 기록 등의 아티팩트를 수집할 수 있는 것을 확인하였다. 이와 같은 아티팩트 분석 결과를 통해 알 수 있는 사건 당시의 온·습도 등의 정보는 포렌식 수사 과정에서 단서로 활용될 수 있다. 또한 본 논문에서 제안한 OpenAPI를 활용한 클라우드 데이터 수집 방안은 데이터 수집 과정에서 발생할 수 있는 변조 가능성을 배제하고, API를 이용해 결과를 호출하기 때문에 디지털 포렌식의 원칙인 무결성의 원칙과 재현성의 원칙을 따른다.
최근에 무선 센서 네트워크는 여러 분야에서 다양하게 활용되고 있으며 간단한 환경 모니터링 시스템에서부터 기계, 구조물, 교량, 비행기와 같은 모션 모니터링과 군사, 텔레매틱스와 같은 정보량이 많고 복잡한 시스템에 적용이 시도되고 있다. 따라서 간단한 역할만 수행하면서 저 전력으로 오랜 시간 동안 운용을 목표로 해온 무선 센서 네트워크는 어려운 작업을 수행하도록 요구되고 있다. 일반적으로 무선 센서 네트워크의 MAC 프로토콜들은 주기적으로 sleep / wake를 반복하여 필요한 에너지 소비를 줄이며 이를 Duty Cycling이라고 한다. 하지만 이러한 Duty Cycling은 sleep 구간 동안에 전송할 수 없어서 홉(Hop)이 늘어날수록 전송지연이 증가하는 단점이 있다. 이러한 전송지연은 비행기 날개, 군사, 텔레매틱스 등의 복잡한 시스템이나 교통사고위험 감지 경고 시스템과 같이 빠른 데이터 처리가 필요한 시스템에서 큰 문제점이 될 수 있다. 본 논문에서는 수신 구간을 분산 배치 알고리즘(Distributed Duty Cycling, DDC)을 통하여 무선 센서 네트워크 MAC(Media Access Control) 프로토콜에서 발생하는 전송지연을 크게 줄이는 기법을 제안한다. 제안한 알고리즘은 CC2420DBK를 이용한 필드 테스트를 통해서 검증되었으며 실험 결과를 통해서 DDC 알고리즘을 통해서 전송지연을 크게 줄이고 에너지 소비 또한 감소한다는 것을 확인 할 수 있다.
본 논문에서는 광대역 지향성 방사패턴을 가지는 자연에서 영감을 얻은 새싹 모양 안테나를 제안한다. 모션감지 센서 응용을 위해 넓은 빔폭을 가지는 새싹 모양의 기울어진 방사체를 설계하였다. 확장된 잘려진 접지면을 반사기로 작용하도록 하여 지향성 방사패턴을 가지도록 하였다. 평형 방사체를 급전하기 위하여 우수한 진폭 및 위상 평형도를 가지는 광대역 발룬을 활용하였다. 제안된 안테나는 8.5에서 14.5 GHz의 넓은 주파수 대역폭과 넓은 빔폭을 가졌으며, 방사 효율은 90% 정도이었다. 측정된 이득은 4에서 5dBi이며, 전후방비는 10~20dB이었다. 제안된 안테나는 광대역 넓은 빔폭과 지향성 방사패턴을 요구하는 이미징 센서, 위상 배열 시스템 및 레이더 등에 활용될 수 있음을 보였다.
본 논문에서는 최적의 에너지 효율을 위한 새로운 LED 조명기기 점등제어 알고리즘을 제안하였다. 제안된 점등제어 알고리즘은 다중센서를 기반으로 주변 조도를 측정하여 LED 조명기기의 전원부를 제어하여 에너지를 절약하였다. 또한 점등된 시간동안에는 팔각형 패턴으로 점등을 하게 되고, 일정시간 간격으로 패턴을 반전시켜 점등제어를 하다가 모션 센서에 의해 움직임이 감지되면 전체 LED는 점등하도록 설계하였다. 그리고 실시간으로 센서들로부터 측정된 정보를 Zigbee 무선 네트워크에 의하여 중앙관제센터와 통신하여 원격으로 관리제어가 가능하도록 설계하였다. 본 논문에서 제안한 점등제어 알고리즘은 에너지 절감 효과를 입증하기 위하여, 점등제어 프로그램을 이용하여 LED 조명기기의 점등 상태에 대한 전력 소비를 측정하였다. 측정한 결과, 기존의 점등 방식보다 제안한 알고리즘을 적용한 점등방식은 약 40% 이상의 에너지 절감 효과가 있음을 입증하였다.
기존 사용되고 있는 디지털 도어락 시스템은 사용자의 편의에 중점을 두어 보안 측면에서는 취약한 단점이 있다. 이에 본 논문은 중계기, 서버, 카메라와 센서, 통신 모듈이 결합된 디지털 도어락 시스템화하여 도어락 설치장소 전방에서 접근하는 객체를 감지 및 인식하고 이미지와 문 열림 정보를 사용자의 스마트 디바이스로 전송해 주는 영상 디지털 도어락 시스템을 제안하고자 한다. 제안한 시스템은 실험결과 대상거리 내에서 96~98%의 접근자 인식률과 사용 통신망에 따라 평균 약 17.1~23.9초의 전송시간이 소요되었다. 따라서 도어락 시스템 전방의 상황을 모니터링하여 실시간 보안 대응이 가능할 것으로 판단된다.
본 논문에서는 LED 가로등의 에너지 효율을 높인 RTOS 기반의 점등제어 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템은 RTOS 기반의 점등제어를 위하여 LED 가로등의 제어 모듈을 3개의 태스크로 세분화하여 실시간으로 처리하도록 하였다. 첫 번째 태스크는 조도를 측정하여 LED 점등신호를 전달하고, 두 번째 태스크에서는 모션디텍터를 이용하여 움직임 감지 신호를 전달한다. 세 번째 태스크에서는 앞에서 전달된 신호를 통하여 LED를 점등제어 하도록 설계하였다. 시스템의 검증을 위해 ATmega128 MCU에 직접 포팅하여 동작 상태를 검사하였으며, 실제 LED 가로등의 필드 실험을 통하여 조도분포와 동작 상태를 검증하였다. 본 논문에서 제안한 RTOS 기반의 점등제어 시스템은 여러 기능들을 각각의 태스크 모듈로 분리하여 독립성을 보장하기 때문에 시스템의 성능 향상 및 추가 기능들을 가능하게 하고, 지능적인 패턴 점등제어로 인하여 최적의 에너지 절감 효율성을 보였다.
산업현장에서의 안전사고는 언제 어디서나 발생할 수 있다. 최근 사물인터넷을 기반으로 하는 산업현장 안전관리 시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. doi지만 대부분의 연구가 안전사고가 발생한 이후 조치에 대한 연구이거나 단순 모니터링을 하는데 그치는 경우가 많다. 본 논문에서는 안전사고가 발생하기 전에 안전장비를 착용하도록 안내하고 대상자를 근로자뿐만 아니라 방문자까지 관리할 수 있도록 하였다. 또한 안전사고가 발생하기 전에 사용자의 모션 및 상황을 주기적으로 감지하고 예측하여 사고에 대처할 수 있도록 하는 시스템을 구현하였다. 구현된 시스템은 안전관리를 위한 기기를 안전모에 부착하고 사용자의 스마트폰 및 산업현장에 부착된 블루투스 비콘 기기를 이용하여 주기적으로 안전 상황을 모니터링할 수 있는 시스템을 구현하였다.
영상보안은 카메라, 전송장치, 저장 및 재생장치 등으로 구성되며 범죄예방, 재난 감시 등에 사용되고 있다. 최근 매우 다양한 분야로 파급되고 있으며, 자동으로 사람 및 사물의 특징적인 객체를 인식하거나 추적할 수 있는 지능형 영상보안 시스템으로 발전하고 있다. 본 연구는 홈과 공공부문, 민간부문으로 구분하여 최신 기술을 적용한 영상보안 서비스 사례들을 조사하고 비즈니스 관점에서 어떠한 이점을 가져다주는지 조사·연구하고자 하였다. 본 연구에서 소개한 사례들을 살펴봄으로써 뛰어난 CCTV와의 호환, 여러 개의 영상감시, CCTV 촬영 화면 모션 감지, 자동 분석을 통한 알람 제공 등 영상보안 서비스가 지능적으로 발전하고 있다는 것을 확인할 수 있었다.
가상현실은 게임, 오락, 통신, 스포츠, 건축 분야에서 활발히 적용되고 있다. 특히 교육 분야에도 많은 가상현실 기반의 교육 시스템이 개발되고 있어 효율적인 학습효과를 만들어내고 있다. 그러나 기술적 한계, 콘텐츠의 부족, 이론적 연구 부족 등으로 인해 아직은 군사용 교육 훈련 부분 적용되기에는 수준이 부족한 상태이다. 본 논문에서는 군사용 집단 강하 훈련에 적용 가능한 수준 높은 낙하훈련시스템을 개발하고, 개발에 필요한 핵심 기술과 구현방법을 연구하였으며, 개발 결과에 따른 효과를 분석하여 군사용 훈련시스템으로서의 가상현실기반 교육 시스템의 발전에 이바지하고자 한다.
본 논문에서는 3차원 가상 공간을 탐험하는 사용자가 가상 물체들 사이의 충돌 위험 영역을 정밀하게 관찰할 수 있도록 돕는 보조 카메라 최적화 기술을 소개한다. 보조 카메라의 역할은 두 물체 사이의 충돌 위험 영역을 자동으로 감지하고 해당 영역을 현재 메인 카메라가 보여줄 수 없는 새로운 시점에서 관찰하여 사용자에게 보여주는 것이다. 하지만 가상 물체의 기하학적 모양이 복잡한 경우 충돌 위험 주변 공간도 좁고 복잡해진다. 그 결과, 보조 카메라의 위치 설정에 많은 제약이 따르고 최적화 계산의 복잡도 역시 높아진다. 본 논문에서는 보조 카메라의 위치를 두 물체 사이에 계산된 바이섹터-서피스 상의 점으로 제한함으로써 공간적 제약 조건을 지킴과 동시에 최적화의 효율성을 높이는 방법을 제시한다. 검증을 위해 사용자가 핸드 모션 인식 장치를 이용해 3차원 가상 환경을 탐험하게 하는 프로그램을 제작하였으며 사용자 조사를 통해 효용성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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