• 정보보호학회지
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• 제29권6호
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• pp.53-58
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• 2019

최근 5G 네트워크의 발전으로 사물인터넷의 활용도가 커지며 시장이 급격히 확대되고 있다. 사물인터넷 기기가 급증하면서 이를 대상으로 하는 위협이 크게 늘며 사물인터넷 기기의 보안이 중요시 되고 있다. 그러나 이러한 사물인터넷 기기는 기존의 ICT 장비와는 다르게 리소스가 제한되어 있다. 본 논문에서는 이러한 특성을 갖는 사물인터넷 환경에 적합한 보안기술로 네트워크 학습을 통해 사물인터넷 기기의 이상행위를 탐지하는 경량화된 인공신경망 기술을 제안한다. 기기 별 혹은 사용자 별 네트워크 행위 패턴을 분석하여 특성 연구를 진행하였으며, 사물인터넷 기기의 정상행위를 수집하고 학습데이터로 활용한다. 이러한 학습데이터를 통해 인공신경망 기반의 오토인코더 알고리즘을 활용하여 이상행위 탐지 모델을 구축하였으며, 파라미터 튜닝을 통해 모델 사이즈, 학습 시간, 복잡도 등을 경량화 하였다. 본 논문에서 제안하는 탐지 모델은 신경망 프루닝 및 양자화를 통해 경량화된 오토인코더 기반 인공신경망을 학습하였으며, 정상 행위 패턴을 벗어나는 이상행위를 식별할 수 있었다. 본 논문은 1. 서론을 통해 현재 사물인터넷 환경과 보안 기술 연구 동향을 소개하고 2. 관련 연구를 통하여 머신러닝 기술과 이상 탐지 기술에 대해 소개한다. 3. 제안기술에서는 본 논문에서 제안하는 인공신경망 알고리즘 기반의 사물인터넷 이상행위 탐지 기술에 대해 설명하고, 4. 향후연구계획을 통해 추후 활용 방안 및 고도화에 대한 내용을 작성하였다. 마지막으로 5. 결론을 통하여 제안기술의 평가와 소회에 대해 설명하였다.

• 정보와 통신
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• 제33권5호
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• pp.48-54
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• 2016

우리는 물리적인 현실 세계와 디지털의 가상 세계에서 매일 끊임없이 데이터를 양산해내고 있다. 구글, 아마존, MS, IBM 등의 유수 기업들은 이미 데이터를 수집하고 분석하여 특정 사용자나 불특정 다수에게 다양한 서비스를 제공하면서 새로운 형태의 이윤을 창출하고 있다. 가까운 미래에 사물인터넷(Internet of Things)이 본격적으로 활성화된다면 사람뿐만 아니라 모든 사물들이 인터넷을 통해 데이터를 양산하고 서로 교환하는 그야말로 데이터 빅뱅의 시대가 도래할 것으로 예상된다. 이러한 변혁의 시대에 우리는 사물인터넷을 통해 수집되는 수많은 데이터를 어떻게 활용할 것인지에 대해 진지하게 고민하고 연구할 필요가 있다. 본고에서는 사물인터넷을 통해 수집된 데이터를 효과적으로 활용하기 위해 필요한 핵심기술 중 하나인 기계학습(Machine Learning)에 대해 기본 개념, 종류, 평가방법 등을 설명하고 기계학습 알고리즘 중 딥 러닝(Deep Learning)에 대한 기술 동향을 살펴본 후, 사물인터넷에서 기계학습 프레임워크에 대해 간략히 소개한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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• pp.854-857
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• 2020

최근 사람형(Anthropomorphic)로봇손의 사물조작 지능을 개발하기 위하여 행동복제(Behavior Cloning) Deep Reinforcement Learning(DRL) 연구가 진행중이다. 자유도(Degree of Freedom, DOF)가 높은 사람형 로봇손의 학습 문제점을 개선하기 위하여, 행동 복제를 통한 Human Demonstration Augmented(DA)강화 학습을 통하여 사람처럼 사물을 조작하는 지능을 학습시킬 수 있다. 그러나 사물 조작에 있어, 의미 있는 파지를 위해서는 사물의 특정 부위를 인식하고 파지하는 방법이 필수적이다. 본 연구에서는 딥러닝 YOLO기술을 적용하여 사물의 특정 부위를 인식하고, DA-DRL을 적용하여, 사물의 특정 부분을 파지하는 딥러닝 학습 기술을 제안하고, 2 종 사물(망치 및 칼)의 손잡이 부분을 인식하고 파지하여 검증한다. 본 연구에서 제안하는 학습방법은 사람과 상호작용하거나 도구를 용도에 맞게 사용해야하는 분야에서 유용할 것이다.

• 정보보호학회지
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• 제29권6호
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• pp.59-66
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• 2019

사물인터넷 환경은 무수히 많은 이기종의 기기가 연결되는 초연결 네트워크 구성을 갖는 특성이 있다. 본 논문에서는 이러한 특성을 갖는 사물인터넷 환경에 적합한 보안 기술로 네트워크를 통해 침입하는 위협의 효율적인 탐지 기술을 제안한다. 사물인터넷 환경에서의 대표적인 위협 행위를 분석하고 관련하여 공격 데이터를 수집하고 이를 토대로 특성 연구를 진행하였다. 이를 기반으로 인공신경망 기반의 오토인코더 알고리즘을 활용하여 심층학습 탐지 모델을 구축하였다. 본 논문에서 제안하는 탐지 모델은 비지도 학습 방식의 오토인코더를 지도학습 기반의 분류기로 확장하여 사물인터넷 환경에서의 대표적인 위협 유형을 식별할 수 있었다. 본 논문은 1. 서론을 통해 현재 사물인터넷 환경과 보안 기술 연구 동향을 소개하고 2. 관련연구를 통하여 머신러닝 기술과 위협 탐지 기술에 대해 소개한다. 3. 제안기술에서는 본 논문에서 제안하는 인공신경망 알고리즘 기반의 사물인터넷 위협 탐지 기술에 대해 설명하고, 4. 향후연구계획을 통해 추후 활용 방안 및 고도화에 대한 내용을 작성하였다. 마지막으로 5. 결론을 통하여 제안기술의 평가와 소회에 대해 설명하였다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제5권2호
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• pp.81-87
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• 2019

인터넷을 통한 정보화시대로 접어든지 얼마되지 않아서 급격하게 4차 산업혁명으로 변화가 일어나면서 모든 사물을 이용한 사물인터넷의 시대로 급격하게 변화가 되고 있다. 교육에서도 사물인터넷으로의 변화에 따라 4차산업혁명에 맞는 교육에 대한 관심이 높아지고 있다. 인터넷을 활용한 과제중심학습(NetPBL) 방법에서 Triz를 활용한 과제중심학습(T-PBL)으로 변화가 필요하다. 이에 본 논문에서는 Triz를 활용한 과제중심학습(T-PBL) 방법에 초점을 두고 그 활용의 필요와 중요성을 살펴보고자 한다. T-PBL을 위한 도구로 Triz를 활용한 수업 모델을 제안한다. Triz는 창의적 방법으로 문제를 해결하기 위한 도구로 이용이 되고 있다. 사물인터넷과 관련된 블록체인 시스템 보안 수업에 Triz를 적용한 모델을 설계하도록 한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권9호
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• pp.363-370
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• 2022

다중 사물 환경에서 목표 사물만의 정밀한 파지를 위해서는 장애물과의 충돌 회피 지능과 정교한 파지 지능이 필요하다. 이 작업을 위해선 다중 사물 환경 인지, 목표 사물 인식, 경로 설정, 로봇손의 사물 파지 지능이 필요하다. 본 연구에서는 RGB-D 영상 센서를 이용하여 다중 사물 환경과 사물을 인지하고 3D 공간을 매핑한 후, 충돌 회피 경로 탐색 알고리즘을 활용하여 목표 사물까지의 경로를 탐색 및 설정하고, 강화학습을 통해 학습된 사람형 로봇손의 목표 사물 파지 지능을 활용해 최종적으로 시뮬레이션 및 하드웨어 사물 파지 시스템을 구현하고 검증하였다. 사람형 로봇손을 구현한 시뮬레이션 환경에서 5개의 사물 중 목표 사물을 지정하고 파지한 결과 경로 탐색 없는 파지 시스템이 평균 78.8%의 성공률과 34%의 충돌률을 보일 때, 경로 탐색 지능과 결합된 시스템은 평균 94%의 성공률과 평균 20%의 충돌률을 보였다. UR3와 QB-Soft Hand를 사용한 하드웨어 환경에서는 3개의 사물 중 목표 사물을 지정하고 파지한 결과 경로 탐색 없는 파지 시스템이 평균 30%의 성공률과 97%의 충돌률을 보일 때, 경로 탐색 지능과 결합된 시스템은 평균 90%의 성공률과 평균 23%의 충돌률을 보였다. 본 연구에서는 RGB-D 시각 지능, 충돌 회피 경로 탐색, 사물 파지 심층 강화학습 지능의 결합을 통하여, 사람형 로봇손의 목표 사물 파지가 가능함을 제시하였다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2009년도 춘계학술발표논문집
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• pp.461-464
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• 2009

본 논문은 지능의 발달 싯점인 유아기의 학습을 유아가 가장 흥미 있어하는 완구를 통하여 학습할 수 있도록 하는 시스템의 설계이다. 유아가 가장 좋아하는 인형이나 동물, 사물에 칩을 내장하여 ID를 읽을 수 있는 리더기 근처에 가면 장난감에 대한 설명뿐만 아니라 현재 인식된 장난감과 화면을 통하여 놀이를 함으로써 재미와 학습을 동시에 할 수 있는 시스템을 설계한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권5호
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• pp.179-186
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• 2021

로봇이 사람과 같이 다양하고 복잡한 사물 조작을 하기 위해서는 휴먼형 로봇 손의 사물 파지 작업이 필수적이다. 자유도 (Degree of Freedom, DoF)가 높은 휴먼형(anthropomorphic) 로봇 손을 학습시키기 위하여 사람 데모(human demonstration)가 결합한 강화학습 최적화 방법이 제안되었다. 본 연구에서는 강화학습 최적화 방법에 사람 데모가 결합한 Demonstration Augmented Natural Policy Gradient (DA-NPG)와 NPG의 성능 비교를 통하여 행동 복제의 효율성을 확인하고, DA-NPG, DA-Trust Region Policy Optimization (DA-TRPO), DA-Proximal Policy Optimization (DA-PPO)의 최적화 방법의 성능 평가를 위하여 6 종의 물체에 대한 휴먼형 로봇 손의 사물 조작 작업을 수행한다. 학습 후 DA-NPG와 NPG를 비교한 결과, NPG의 물체 파지 성공률은 평균 60%, DA-NPG는 평균 99.33%로, 휴먼형 로봇 손의 사물 조작 강화학습에 행동 복제가 효율적임을 증명하였다. 또한, DA-NPG는 DA-TRPO와 유사한 성능을 보이면서 모든 물체에 대한 사물 파지에 성공하였고 가장 안정적이었다. 반면, DA-TRPO와 DA-PPO는 사물 조작에 실패한 물체가 존재하여 불안정한 성능을 보였다. 본 연구에서 제안하는 방법은 향후 실제 휴먼형 로봇에 적용하여 휴먼형 로봇 손의 사물 조작 지능 개발에 유용할 것으로 전망된다.

• 대한화학회지
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• 제58권1호
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• pp.118-125
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• 2014

이 연구의 목적은 Nature-Study의 형성 과정을 역사적으로 고찰함으로써 오늘날 이루어지고 있는 과학교육의 방향과 의미를 재고하여 시사점을 찾는 것이다. Nature-Study의 사상은 실물 교육을 강조한 캄파넬라, 라트케, 코메니우스, 페스탈로치 등의 사상에 기초하고 쉘던의 사물학습, 아가시의 자연사, 파커의 진보주의에 의해 형성되었다. Nature-Study는 방법적 측면에서는 사물학습의 '실물 주제 중심의 학습', 내용적 측면에서는 자연사의 '자연에 대한 학습', 철학적 측면에서는 진보주의의 '학습자 중심의 학습'에 영향을 받아 발전해 나갔다. 아가시의 제자로 쉘던의 오스위고 사범학교와 파커의 쿡 카운티 사범학교에서 근무한 스트레이트는 이 세 영역을 종합화하여 Nature-Study 형성의 기틀을 마련하였다. 이어 쿡 카운티 사범학교의 잭만은 Nature-Study를 교과로서 확립시켰으며 코넬 대학의 베일리와 콤스톡은 미국 Nature-Study 협회를 구성하여 대중화에 공헌하였다. 그러나 교육자들이 점차 통합적인 Nature-Study를 거부하고 직접 경험보다 교과서를 중요하게 여기면서 1920년대 이후 Nature-Study가 쇠퇴하게 되었다. 과학교육에서 Nature-Study 정신은 통합과 실제적 학습을 강조하는 오늘날 과학교육에 있어 자연을 주제로 한 통합교육, 자기주도적 학습, 자연과의 교감, 학습자의 인격 형성에 큰 역할을 할 것으로 판단된다.

• 교육녹색환경연구
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• 제20권3호
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• pp.25-32
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• 2021

본 연구는 사물인터넷(IoT) 기술을 학습에 활용한 문헌과 사례를 분석하고, 관련 분야 전문가, 현장 교사, 기술 전문가 대상 FGI를 통해 IoT가 학습 개선을 위해 활용될 수 있는 학습환경 데이터와 유형별 활용 시나리오 모델을 정의하였다. 더불어 이를 바탕으로 개발된 프로토타입을 실제 학습환경에 시범 적용하여 실시간 데이터의 수집 및 분석과 활용 관점에서 검증함으로써 학교 현장에서 IoT 기술을 활용할 수 있는 실천적인 방안을 도출하였다. 본 연구는 실제 학교현장의 제약사항을 고려한 IoT를 활용한 학습 및 학습환경을 실제 구축하고 적용한 선험적 사례로서 의의가 있다.