일상생활에서 빈번히 사용되는 주변 생활 제품은 기술의 급속한 발전과 더불어 지능화 정도가 가속화 되고 있는 추세에 있다. 일반적으로 LED 조명이나 실내 에어컨을 자동으로 조정하거나 자동청소로봇 등은 이미 일반화된 제품들이다. 그럼에도 불구하고 우리 생활에서 가장 필요한 용품인 거울에 대한 지능적인 제품은 비교적 고가이어서 소비자가 쉽게 접근하기 어려운 생활용품이 되고 있어서 지능화 제품의 보급이 더딘편이다. 따라서 본 논문에서는 Raspberry Pi 3B+ 를 기반으로 하여 음성제어가 가능한 스마트 미러를 설계하고 구현하였다. 이를 위하여 저렴한 raspberry pi의 WiFi를 통해 네트워크에 연결하도록 하여 미러가 시간, 날씨 및 뉴스 정보 기능을 자동으로 업데이트 할 수 있도록 하였고 기상 조건, 사전 시간 또는 음악 재생과 같은 음성 제어가 가능하기 위하도록 Google Asistant 음성 인터페이스를 적용하였다. 본 논문에서 제안한 제품이 실용화될 경우 저가이면서 고기능 사양을 제공하고 있어서 스마트 미러 보급에 많은 기여가 예산된다.
사람들이 인공 지능 분야를 계속 연구하고 제안 한다. 그 때문에 상대적으로 성숙한 인공지능 기술이 일상생활에 더 많이 활용된다. 평소 어디서나 볼 수 있는 생활용품들이 지능화되기 시작하고 있다. 그러나 미러는 생활용품에서 가장 많이 쓰이는 용품 이다. 그 인공 지능 기술을 미러에 적용하는 데 가장 적합 하다. 이 논문의 연구 결과는 라즈베리 pi를 기반으로 설계된 스마트 미러가 날씨, 온도, 인사를 표시하고, 인간-미러 상호작용 기능을 가지고 있다. 본 논문 연구방법은 라즈베리 pi 3B +를 핵심 컨트롤러로 사용하고 Google 어시스턴트를 지능형 제어로 사용한다. 라즈베리 pi의 자체 WiFi를 통해 네트워크에 연결하면 미러가 자동으로 시간, 날씨 및 뉴스 정보 기능을 표시하고 업데이트 할 수 있다. 키워드를 사용하여 Google 어시스턴트를 깨운 다음 미러를 제어하여 음악을 재생하고 시간을 상기시키는 등의 작업을 할 수 있다. 스마트 미러 음성 상호 작용의 기능을 실현한다. 또한 이 연구에 사용 된 하드웨어는 모두 모듈식 어셈블리이고, 나중에 사용자가 직접 조립하는 것이 편리 하며. 저렴한 가격으로 시장 진흥에 적합하다.
현재 PVM은 네트워크를 통해 워크스테이션을 연동시키는데 이용되는 미들 웨어이다. PVM의 로컬 태스크끼리의 메시지 교환 시에는 좋은 성능을 보이지만, 리모트 호스트사이에서의 메시지 교환에서의 성능은 로컬 태스크만큼 좋지 못하다. 이를 개선하기 위해서, PVM에서 한 워크스테이션내의 데몬 태스크와 일반 태스크, 네트워크 카드가 모두 공유하는 공유메모리와 고속 네트워크 카드인 미러넷 카드를 이용해, 다가올 초고속통신망에서 적용되기 위한 새로운 모델을 제시하고, 기존 모델과 비교한다.
본 논문에서는 사용자의 감정 분석에 따른 향을 추천하는 스마트 미러 시스템을 제안한다. 본 논문은 자연어 처리 중 임베딩 기법(CounterVectorizer와 TF-IDF 기법), 머신러닝 분류 기법 중 최적의 모델(DecisionTree, SVM, RandomForest, SGD Classifier)을 융합하여 시스템을 구축하고 그 결과를 비교한다. 실험 결과, 가장 높은 성능을 보이는 SVM과 워드 임베딩을 파이프라인 기법으로 감정 분류기 모델에 적용한다. 제안된 시스템은 Flask 웹 프레임워크를 이용하여 웹 서비스를 제공하는 개인감정 분석 기반 향 추천 미러를 구현한다. 본 논문은 Google Speech Cloud API를 이용하여 사용자의 음성을 인식하고 STT(Speech To Text)로 음성 변환된 텍스트 데이터를 사용한다. 제안된 시스템은 날씨, 습도, 위치, 명언, 시간, 일정 관리에 대한 정보를 사용자에게 제공한다.
스마트 미러는 거울에 디스플레이와 임베디드 컴퓨터를 부착하여 거울 기능과 함께 사용자에게 다양한 정보를 제공해주는 IoT 장치이다. 본 논문은 스마트 미러가 사용자에게 정보를 제공하는 독립형 장치(stand alone device)라는 개념에서 벗어나 스마트 미러들이 연결되는 네트워크를 구성하고 사용자들이 다른 스마트 미러 사용자들과 대화하고 정보를 공유하는 CoMirror 시스템을 제안하고 구현하였다. CoMirror 시스템은 1개의 CoMirror 서버를 중심으로 여러 CoMirror 클라이언트들이 연결되는 구조이다. CoMirror 클라이언트는 라즈베리파이와 미러 필름, 터치 패드, 디스플레이 장치, 웹 카메라 등으로 구성되며, 서버에는 얼굴 학습과 인식, 사용자 관리, 클라이언트들 사이의 메시지 교환을 위한 중계 역할, 화상 통화 연결 설정 등의 기능이 구현되었다. 사용자들은 서버를 경유하여 다른 CoMirror 사용자들과 텍스트, 이미지, 오디오 등의 메시지를 주고받을 뿐 아니라, 1:1 화상 통화를 할 수 있도록 구현되었다.
지적 재산권 보호 중에서 디지털 저작물 보호는 근래에 활발히 연구되고 있으며 법 과학 분야는 지문감식, 치아감정, DNA 등 많은 분야가 있다. 법과학 분야 중 법적용 컴퓨팅(Forensic Computing)에 관한 응용은 새로운 연구 과제이다. 그 중에서도 디지털 저작물에 대하여 증거를 보전 하고자 많은 연구가 진행되고 있지만 디지털 저작물에 관하여 네트워크를 통한 능동적 저작물 보호는 미약하다. 현재의 데이터 추출(Extraction), 발굴(Exploitation), 복구, 암호 해독, 패스워스 풀기(Defeat), 미러 이미징 등의 방법 가지고 해결 못하는 경우와 인터넷 상에서 온라인으로 이루어지는 불법 복제에서 결정적 기여(smoking gun)를 찾아내려고 하는 것이 본 논문에서 해결 하고자 하는 부분이다. 오프라인일 경우도 가능하며 분석된 결과는 변호사/대리인, 법인, 보험회사, 법집행관 등에게 온라인으로 제공한다. 진행 과정은 서버에서 파견시킨, 미션을 부여받은 에이전트가 저작물 불법 복제 상황을 트래킹 한 후, 네트워크를 통하여 정해진 시간별로 서버에 전달하면, 법 조항과 매핑시켜서 분석한 다음 서버의 지식베이스에 저장되어 사용자의 요구에 응하는 능동형 디지털 저작물 보호 관리 시스템이다.
지적 재산권 보호 중에서 디지털 상거래에서 가장 절실한 저작물 보호는 근래에 활발히 연구되고 있으며 법 과학 분야는 지문감식, 치아감정 DNA 등 많은 분야가 있다. 그러나 법과학 분야중 법적용 컴퓨팅(Forensic Computing)에 관한 응용은 아직 부족한 상태이다. 그중에도 디지털 저작물에 대하여 증거를 보전 하고자 많은 연구가 진행 되고 있지만 디지털 저작물에 관하여 네트워크를 통한 능동적 저작물 보호는 미약하다. 현재의 데이터 추출(Extraction), 발굴(Exploitation), 복구, 암호 해독, 패스워스 풀기(Defeat), 미러 이미징등의 방법 가지고 해결 못하는 경우와 인터넷 상에서 온라인으로 이루어지는 불법 복제에서 결정적 기여(smoking gun)를 찾아내려고 하는 것이 본 논문에서 해결 하고자 하는 부분이다. 오프라인일 경우도 가능하며 분석된 결과는 변호사/대리인, 법인, 보험회사, 법집행관등에게 온라인으로 제공한다. 진행 과정은 서버에서 파견시킨, 미션을 부여받은 에이전트가 저작물 불법 복제 상황을 트래킹 한 후, 네트워크를 통하여 정해진 시간별로 서버에 전달하면, 법 조항과 매핑시켜서 분석한 다음 서버의 지식베이스에 저장되어 사용자의 요구에 응하는 능동형 디지털 저작물 보호 관리 시스템이다.
스마트 미러는 거울에 디스플레이와 임베디드 컴퓨터를 부착하여 거울 기능과 함께 사용자에게 다양한 정보를 제공해주는 IoT 장치이다. 본 논문은 스마트 미러들이 네트워크로 연결하는 CoMirror 시스템을 제안하고 구현한 이전 연구의 확장으로 CoMirror 시스템의 성능을 평가한 내용을 소개한다. 첫째, 얼굴 인식을 활용하는 로그인 성능을 평가하였다. 성능 평가 결과 로그인을 위해 필요한 얼굴 학습에는 40장의 얼굴 이미지가 가장 적합하고 얼굴 인식에는 한장의 얼굴 이미지가 가장 적합하다는 결론을 얻었다. 둘째, CoMirror 시스템에서 메시지가 전송되는 시간을 평가한 결과, 텍스트 메시지의 경우 평균 0.5초, 오디오의 경우 평균 0.63초 정도이며, 이미지의 경우 평균 2.9초 정도로 측정되었다. 마지막으로 화상 통신 성능을 측정한 결과 화상 통신 셋업 시간은 평균 1.8초, 화상 수신 지연 시간은 평균 1.9초로 측정되었다. 결론적으로 본 논문은 성능평가의 결과를 통해 CoMirror 시스템은 높은 실용성을 가지는 것으로 판단된다.
오늘날 사이버세상에서 네트워크의 성능은 정당한 내용의 요청에 대한 증가에 의해서 뿐만 아니라 악의적인 활동의 증가에 의해서도 영향을 받고 있다. 이 논문에서 네트워크 성능에 영향을 주는 악의적인 해커의 TCP/IP를 이용한 DoS 공격 및 DDoS 공격, SYN Flooding을 이용한 공격, IP Spoofing 공격 등을 연구한다. 이 공격들에 대비하여 방어하는 네트워크 레벨과 게이트웨이 레벨 및 응용계층 레벨에서의 패킷 필터링 방법을 제안한다. 또한 웹 서버에서의 캐시 서버, 미러 서버와 CDN을 사용하여 콘텐츠를 분배하는 방법에 대해 제안한다. 이러한 제안들은 공격자의 공격에 대응하는 방법으로 유용하게 사용되어질 것이다.
컴퓨터와 네트워크의 보급이 일반화되면서, 현재 인터넷으로부터 기업이나 국가 조직 내부의 정보나 자원을 보호하기 위해 여러 가지 정보보호시스템을 비롯한 보안 네트워크를 구성하여 네트워크 및 시스템을 운영하고 있다. 그러나 기존의 침입 차단 시스템과 침입 탐지 시스템과 같은 시스템 외부방어 개념의 보안 대책은 전산망 내의 중요한 정보 및 자원을 보호함에 있어서 그 한계를 갖는다. 본 논문에서는 해킹으로 판단되는 침입에 대하여 라우터의 구조적 변경 없이 효율적으로 역추적 하기 위해서 ICMP 역추적 메시지(ICMP Traceback Message)를 이용한 ICMP 기반의 역추적 시스템을 설계한다. ICMP 역추적 메시지의 생성은 라우터를 포트 미러링하는 “역추적 Agent”가 담당하며, 이 메시지를 수신하는 피해 시스템은 해당 메시지를 저장하고, “역추적 Manager”가 DDoS류 공격을 탐지하게 되면 해당 메시지 정보를 이용하여 역추적을 시작하여 공격자의 근원지를 찾아내고, 이를 통하여 침입대한 대응을 시도할 수 있게된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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