• Geotechnical Engineering
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• v.10 no.2
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• pp.225-266
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• 1994

지반의 자연적인 위험성과 인위적인 위험성의 구분은 명확하지 않다. 엄밀히 말하면 인간과 인간의 소유물 및 그들의 행동이 내포되지 않는 위험은 없다. 따라서 본고에서는 자연적인 위험과 인위적인 위험을 분리구분하지 않는 좀 더 광범위한 정의를 적용하였다. 이탈리아 남부지방을 중심으로 발생된 여러경우의 산사태와 침하에 대하여 재검토 하였으며 위험성 평가방법과 위험성 경감방법에 대하여 토의 하였다. 효과적인 위험성 경감방법은 기술문제를 전체로 보아 통함시키고 균형있게 하는 접근방법에 근거를 두어야만 하며 기술자들은 기술적인 역할 이외에 문제의 전체적인 본질을 인지하는 것이 중요하다는 점을 강조한다. 위험성 경감활동의 실제성과는 지반위험성 분야에서 이루어진 과학적인 진보의 결과가 아니라 어려운 상황에 처해있는 국가들에서 활동하고 있는 사람들(기술자, 결정권자)의 인지와 대응으로 부터 얻어진 성공의 결과이다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07a
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• pp.184-186
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• 2005

디지털 콘텐츠의 무분별한 복제와 유포로 인한 저작권 및 소유권에 대한 침해가 날로 급증하고 있다. 특히, 네트워크의 발달과 디지털 카메라의 손쉬운 이용으로 온라인 상에서 개인의 디지털 영상이 넘쳐나고 있지만 이에 대한 정보 보호 기술은 전무한 상황이다. 본 논문에서는 이와 같은 디지털 영상의 저작권을 보호하기 위한 기술로 양자화 영상 워터마킹을 이용한 제거 가능한 로고 기법을 제안한다. 즉, 디지털 영상에 인지 가능한 로고를 삽입하여 저작권을 보호하며, 로고에 의해 제거된 부분의 정보를 워터마킹으로 영상에 삽입하여 정당한 사용 시에는 로고를 제거하고 원영상을 복원할 수 있다. 제안된 방법을 실제 영상에 적용하여 실험해 본 결과, 워터마크가 삽입된 영상이나 로고에 의해 제거된 부분을 복원한 영상 모두 원영상과 차이를 느낄 수 없는 우수한 화질을 보였으며, 저작권 보호 측면에서도 삽입된 로고에 의한 저작권 인지력이 뛰어나 실용적으로 매우 우수한 방법임을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07a
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• pp.256-258
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• 2005

최근 유비쿼터스 컴퓨팅 기술이 활발하게 연구되고 있는 실점에서 상황인지 (Context Aware)에 의한 위치 기반 서비스 (LBS : Location Based Service)와 POI(Point of Interest) 서비스가 활발히 연구되고 있다. 그러나 실외 위치 측위를 위한 GPS의 이용이 불가능한 실내 이동 환경에서는 사용자의 위치 변화 인지가 불가능하므로. 실내에서의 위치 기반 서비스를 위해서는 실내 환경에 적합한 위치측위 방식을 고려하여야 한다. 최근 물류 관리나 사용자 인증 등에 주로 사용되고 있는 RFID (Radio frequency IDentification)는 비접촉 인식 기술로서 위치 ID를 이용하여 실시간으로 실내의 위치 변화에 반응하도록 함으로써 실내 측위 시스템으로의 응용이 가능하다. 본 연구에서는 RFID를 이용해 실시간으로 위치 ID를 인지해 실내 위치 정보를 획득하고, XML 웹서비스와 벡터기반의 SVG를 이용하여 이동 클라이언트인 PDA에 사용자 위치정보를 적용한 실내 공간 정보 서비스 및 POI 서비스가 가능하도록 실내 위치 측위 시스템을 설계하고 구현하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.667-669
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• 2022

최근 고도화 되고 있는 인공지능 기술은 복잡한 데이터 속에서 내재된 인사이트를 발견하여 상태 변화를 진단하고 예측하는데 활용되고 있다. 이러한 첨단 기술을 활용하여, 원자력 발전소에서 공정상태가 비정상 또는 비상 상태로 악화되기 전에 운전원이 인지할 수 있다면 공정상태를 정상으로 회복하는데 도움을 줄 수 있다. 이 논문에서는 공정상태 판단을 위한 딥러닝 모델을 활용하는 지능형 조기 경고 개념을 제안한다. 공정상태의 변화 추세를 예측하는 목적으로 사용하는 지능형 조기 경고는 기존 경보 보다 단순화된 상태 천이 메커니즘을 사용하여 운전원의 부담이 증가하지 않도록 한다. 또한, 사고 시나리오 데이터로 딥러닝 모델로 학습하고 지능형 조기 경고 화면을 구현하여 운전원을 지원하기 위한 구현방향을 제시한다.

• Journal of Satellite, Information and Communications
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• v.7 no.1
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• pp.39-47
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• 2012

Currently, most of the frequency spectrum resources are allocated and due to the lack of frequency, low frequency band, optimal for wireless communication environment is not used. Therefore, Cognitive Radio (CR) is a critical issue to solve the spectrum scarcity and to improve frequency spectrum utilization in wireless communication. In this paper, we implement data transmission and receive in a real CR system using the USRP(Universal Software Radio Peripheral) board and GNU Radio package of an open source development kit. Concretely, we detect the Primary User by spectrum sensing, and then we send Primary User information to the database. After receiving the information, because the database already sent optimal transmit power, bandwidth and channel information to CR equipment, CR can communicate without any interference to Primary User.

• The Journal of Korean Association of Computer Education
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• v.9 no.6
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• pp.65-78
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• 2006

Recently, there has been much research to develope and apply RFID technology, which has a kcy role in the upcoming ubiquitous society, in many fields such as physical distribution, traffic control, medical service, and so on. However, there has been little research on a ubiquitous education or learning including 'u-Campuses' and 'u-Libraries'. Based on the characteristics of RFlD, this paper proposes a system for English learning required in globalization age. RFID tags and sensors utilize wireless communications to track the location and status information of the user to deliver English situated learning services. The current RFID-based system should use quite a different rniddleware, compared with a general-purpose middleware on server or desktop. The RFID system is used on a mobile PDA and consists of essential APIs such as reader and tag control, queue, and filter management.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.10a
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• pp.771-773
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• 2018

인공지능(AI), 사물인터넷(IoT)등의 4차 산업기술은 철도안전의 핵심수단으로 부상하고 있으며 차량, 위험관리, 운행관리, 보안관리 등의 점진적인 적용분야 확장을 통해 철도안전에 대한 신뢰성을 향상시킬 수 있는 방안에 대한 관심이 집중되고 있다. 본 논문에서는 IoT 기반의 다양한 철도인프라 데이터를 활용하여 열차주행상태에 영향을 줄 수 있는 이상상황 인식 모델 및 열차자율주행을 위한 제어기술에 필요한 정보로 인프라 상태를 제공하는 방식을 제안한다. 철도 인프라 상황인지에 필요한 데이터는 레일온도, 선로 지정물, 승객 수, 선로 적설량을 지정하였고, 제안 인식모델의 스게노 퍼지추론 방식을 적용한 후 철도차량 운전관련 취급규정 및 취급세척을 기반으로 퍼지규칙(Fuzzy Rule)을 15개 생성하였다. 인프라데이터셋을 활용하여 제안모델의 인식률 평가에 사용하였으며 인식률 결과는 약 86%의 정확성을 보였다. 퍼지추론 기반 방식의 철도인프라 이상상태 인식모델을 철도분야에 접목시킨다면 기존의 관제기반 방식보다 효율적인 철도인프라 상황인식이 가능할 것으로 판단된다.

• KIISE Transactions on Computing Practices
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• v.22 no.8
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• pp.387-392
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• 2016

Context-aware systems require sensor data collecting model and context representing model to provide user-demand services. Sensor data collecting model consists of sensor access information, sensor value, and definition of value types. Context representing model involves certain keywords to symbolize environmental information including the field from sensor data collecting model that is described in markup language such as XML. However, duplicated keywords could be assigned to different contextual information by service developers. As a result, the system may cause misunderstanding and misleading wrong situational information from unintended contextual information. In this paper, we propose a context classification model for collecting appropriate access information and defining the specification of context.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2022.11a
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• pp.73-75
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• 2022

본 논문에서는 자율운항선박의 예측 가능한 운항 경로 상에 잠재된 비상상황을 인식하기 위하여 운항 해역의 항적 정보를 활용한 방안과 이를 기반으로 충돌 위험과 같은 비상위험을 식별하는 프레임워크를 설계하였다. 설계한 프레임워크는 크게 항적 특성 분석 모듈, 항로예측 모듈, 위험 식별 모듈로 구성된다. 항적 특성 분석 모듈에서는 자율운항선박의 운항 해역에 관한 선박들의 항적 정보를 활용하기 위하여, 대상 VTS 관제 영역 내에서 취합된 누적 선박자동식별장치(AIS) 데이터를 이용하여 선박의 항적 특성을 분석하여 데이터베이스(DB)를 생성하였다. 그리고 운항 경로 예측 모듈에서는 누적된 항적 정보와 자율운항선박의 현재 운항 정보를 기반으로 특정 시간 동안의 운항 경로를 예측하기 위한 학습 네트워크 모델을 구성하였다. 마지막으로, 위험 식별 모듈에서는 예측한 운항 경로 상에 최근접점과 최근접점 거리 정보를 이용하여 충돌 위험 가능성이 있는 충돌위험영역을 식별하였다. 설계한 프레임워크는 자율운항선박의 육상 관제소에서 원격 제어를 통해 위험상황을 인지하고 회피할 수 있는 정보를 제공할 수 있음을 실제 항적 데이터를 활용하여 그 결과를 검증하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.1256-1258
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• 2012

본 논문에서는 스마트 일렉트로 에코 시스템(Smart Electro-Eco System)의 일환으로 상황인지기반 가전 제품 원격 제어 및 관리 솔루션에 대해 기술한다. 본 솔루션 중 각 세대에 배치되는 홈 관리시스템은 n개의 특정기업 가전제품군과 원격 제어 애플리케이션, 홈 서버 시스템으로 구성된다. 또한 이러한 홈서버 시스템 m개로부터 데이터를 전송받아 분석 처리하는 빅데이터 서버 시스템이 있다. 홈 관리시스템에서는 가전제품에 부착된 센서의 센싱 데이터를 홈 서버 시스템으로 전송한다. 홈 서버 시스템에서는 실시간 가전제품 정보를 모니터링 및 원격 제어를 하고 설정된 상황이 인식되면 자동 제어 및 알림을 준다. 원격 제어 애플리케이션과 홈 서버 시스템의 통신으로 스마트 폰을 통해 가전제품 정보 및 원격 제어, NFC Tag를 이용한 원터치 제어를 할 수 있다. 빅데이터 서버 시스템에서는 대량의 데이터를 분석 및 통계를 내어 지역별, 시간대별 전류 소모량, 판매 실적 등을 측정하여 다음 버전에 나올 제품을 실제 데이터 통계로 인해 개선할 수 있다. 본 논문에서 기술하는 솔루션을 통하여 장소, 시간에 관계없이 홈을 스마트하게 관리할 수 있으며 가전제품 사용관련 빅데이터 처리를 통해 에너지의 효용성을 높일 수 있다.