• 인터넷정보학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.69-78
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• 2022

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.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권3호
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• pp.311-323
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• 2023

기름 유출 사고는 발생 시 환경과 관련된 다양한 문제들을 야기하므로 신속하게 유출유의 면적과 위치 변화를 파악하는 것이 중요하다. 광학 위성자료를 활용한 기름 유출 탐지의 경우 다양한 위성탑재 센서를 통해 유출유에 대한 정보 수집 후 이를 이용하여 광범위한 기름 유출 범위를 모니터링할 수 있다. 선행 연구에서는 파장별 기름의 반사도를 분석한 후 특정 파장대의 밴드를 이용한 oil spill index가 개발 및 적용되었다. 기름 유출 모니터링을 위해 유출 전후 여러 시기의 위성자료를 분석할 경우 다량의 데이터로 인해 많은 시간과 컴퓨팅 자원이 소비된다. 웹 브라우저를 통해 대량의 위성자료 분석이 가능한 Google Earth Engine을 활용할 경우 효율적으로 기름 유출 탐지가 가능하다. 본 연구에서는 Sentinel-2 MultiSpectral Instrument 위성자료와 클라우드 기반의 위성자료 분석 플랫폼인 Google Earth Engine을 이용하여 기존에 제안된 네 종류의 oil spill index의 다양한 피복 환경에서의 활용성 평가를 수행하였다. 지표 피복별 index 값의 비교를 통해 기름 유출 영역이 타 피복과 잘 구분되는지에 대한 분리도를 평가하고 기름 유출 면적을 산정하였다. 본 연구 결과를 통해 Google Earth Engine이 기름 유출 광역 모니터링에 효율적으로 활용 가능하다는 것을 확인하였고, 복잡한 지표 피복이 분포하는 다른 지역에 기름 유출 사고 발생 시 우수한 성능으로 평가된 oil spill index B ((B3+B4)/B2)와 C (R: B3/B2, G: (B3+B4)/B2, B: (B6+B7)/B5)의 적용은 효과적인 기름 유출 모니터링에 기여할 것으로 판단된다.

• 생물환경조절학회지
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• 제30권4호
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• pp.419-428
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• 2021

모바일 기반 온실에너지 계산프로그램을 제작하기 위해 먼저 주요 단일 피복재 10종 및 보온재 16종에 대한 열관류율 측정하였다. 또한 피복 및 보온재를 이중 및 삼중으로 다층 설치할 때 열관류율 추정을 위하여 이중 설치시 24조합, 삼중설치 시 59조합에 대한 열관류율을 핫박스를 이용하여 측정하였다. 단일 피복재에서는 PE필름(0.08mm) 대비 PO필름(0.15mm)이 가장 열관류율이 가장 작고 열절감율이 가장 큰 것으로 나타났다. 단일 보온재에서는 열관류율에서는 외피가 있는 5겹의 다겹보온커튼이 가장 보온력이 좋은 것으로 나타났다. 또한 단일자재에 대한 열관류율 값과 열저항값을 이용한 피복 및 보온재의 다층설치시의 총 열관류율 값을 산정하였고 실측 값과의 오차를 보정하는 선형회귀식을 도출하였다. 단일재료의 열관류율값에 의한 피복 및 보온재의 다층설치시 열관류율 추정 모형을 개발한 결과 모형평가지수가 0.90(0.5 이상일 때 양호)으로 나타나 추정치가 실측치를 매우 잘 재현 하고 있는 것으로 나타났다. 또한 시험온실을 통한 실증시험결과 예측된 열절감율이 실측치보다 상대오차 2%로 작게 나타나는 것으로 평가되었다. 이러한 연구결과를 기반으로 모바일 기반의 온실 에너지계산 프로그램을 개발하였다. 이 프로그램은 HTML5 표준 웹 기반 모바일 웹 애플리케이션으로 구현하였으며 N-Screen 지원을 통해 다양한 모바일 장치 및 PC 브라우저에서 동작이 가능하게 제작되었다. 또한 온실 피복(12종) 및 보온재(16종)의 조합별 열관류율 및 난방부하계수를 제공하여 농민이 모바일로 온실 위치, 형태 및 피복·보온재 등을 반영한 최대 주야간 냉난방부하 및 기간 난방부하를 산정할 수 있다. 대상 온실의 에너지 소비량에 대한 평가가 가능하며 온실의 지역 및 형태에 따라 피복 및 보온재의 최적 선택으로 에너지 절감형 온실 설계가 가능할 것으로 판단되었다.

• 지능정보연구
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• 제19권3호
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• pp.1-23
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• 2013

융합 R&D가 추구해야 할 바람직한 방향은 이종 기술 간의 결합에 의한 맹목적인 신기술 창출이 아니라, 당면한 주요 문제를 해결함으로써 사회적 니즈를 충족시킬 수 있는 기술을 개발하는 것이다. 이와 같은 사회문제 해결형 기술 R&D를 촉진하기 위해서는 우선 우리 사회에서 주요 쟁점이 되고 있는 문제들을 선별해야 한다. 그런데 우선적이고 중요한 사회문제를 분별하기 위해 전문가 설문조사나 여론조사 등 기존의 사회과학 방법론을 사용하는 것은 참여자의 선입견이 개입될 수 있고 비용이 많이 소요된다는 한계를 지닌다. 기존의 사회과학 방법론이 지닌 문제점을 보완하기 위하여 본 논문에서는 사회적 이슈를 다루고 있는 대용량의 뉴스기사를 수집하고 통계적인 기법을 통하여 사회문제를 나타내는 키워드를 추출하는 시스템의 개발을 제안한다. 2009년부터 최근까지 3년 동안 10개 주요 언론사에서 생산한 약 백 30만 건의 뉴스기사에서 사회문제를 다루는 기사를 식별하고, 한글 형태소 분석, 확률기반의 토픽 모델링을 통해 사회문제 키워드를 추출한다. 또한 키워드만으로는 정확한 사회문제를 파악하기 쉽지 않기 때문에 사회문제와 연관된 키워드와 문장을 찾아서 연결하는 매칭 알고리즘을 제안하다. 마지막으로 사회문제 키워드 비주얼라이제이션 시스템을 통해 시계열에 따른 사회문제 키워드를 일목요연하게 보여줌으로써 사회문제를 쉽게 파악할 수 있도록 하였다. 특히 본 논문에서는 생성확률모델 기반의 새로운 매칭 알고리즘을 제안한다. 대용량 뉴스기사로부터 Latent Dirichlet Allocation(LDA)와 같은 토픽 모델 방법론을 사용하여 자동으로 토픽 클러스터 세트를 추출할 수 있다. 각 토픽 클러스터는 연관성 있는 단어들과 확률값으로 구성된다. 그리고 도메인 전문가는 토픽 클러스터를 분석하여, 각 토픽 클러스터의 레이블을 결정하게 된다. 이를 테면, 토픽 1 = {(실업, 0.4), (해고, 0.3), (회사, 0.3)}에서 토픽 단어들은 실업문제와 관련있으며, 도메인 전문가는 토픽 1을 실업문제로 레이블링 하게 되고, 이러한 토픽 레이블은 사회문제 키워드로 정의한다. 그러나 이와 같이 자동으로 생성된 사회문제 키워드를 분석하여 현재 우리 사회에서 어떤 문제가 발생하고 있고, 시급히 해결해야 될 문제가 무엇인지를 파악하기란 쉽지 않다. 따라서 제안된 매칭 알고리즘을 사용하여 사회문제 키워드를 요약(summarization)하는 방법론을 제시한다. 우선, 각 뉴스기사를 문단(paragraph) 단위로 세그먼트 하여 뉴스기사 대신에 문단 세트(A set of paragraphs)를 가지게 된다. 매칭 알고리즘은 각 토픽 클러스터에 대한 각 문단의 확률값을 측정하게된다. 이때 토픽 클러스터의 단어들과 확률값을 이용하여 토픽과 문단이 얼마나 연관성이 있는지를 계산하게 된다. 이러한 과정을 통해 각 토픽은 가장 연관성이 있는 문단들을 매칭할 수 있게 된다. 이러한 매칭 프로세스를 통해 사회문제 키워드와 연관된 문단들을 검토함으로써 실제 우리 사회에서 해당 사회문제 키워드와 관련해서 구체적으로 어떤 사건과 이슈가 발생하는 지를 쉽게 파악할 수 있게 된다. 또한 매칭 프로세스와 더불어 사회문제 키워드 가시화를 통해 사회문제 수요를 파악하려는 전문가들은 웹 브라우저를 통해 편리하게 특정 시간에 발생한 사회문제가 무엇이며, 구체적인 내용은 무엇인지를 파악할 수 있으며, 시간 순서에 따른 사회이슈의 변동 추이와 그 원인을 알 수 있게 된다. 개발된 시스템을 통해 최근 3년 동안 국내에서 발생했던 다양한 사회문제들을 파악하였고 개발된 알고리즘에 대한 평가를 수행하였다(본 논문에서 제안한 프로토타입 시스템은 http://dslab.snu.ac.kr/demo.html에서 이용 가능함. 단, 구글크롬, IE8.0 이상 웹 브라우저 사용 권장).

• 정보처리학회논문지C
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• 제9C권2호
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• pp.293-296
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• 2002

유선 환경에서 시작한 인터넷에 현재 존재하고 있는 웹 컨텐츠들을 모바일 환경에서 이용할 수 있게 하기 위하여 UP. Link 에서는 자동으로 HTML을 HDML로 번역해주는 기능을 가지고 있다. UP 브라우저에서 HTML 페이지를 억세스할 때 UP.Link 내의 에이전트는 번역기에게 HTML과 HDML 간의 번역을 처리하게끔 한다. I-Mode는 일본의 NTT-Docomo에서 개발 되었으며 이미 여러 가지 서비스를 통해 엄청난 컨텐츠를 보유하고 있다. Stinger 프로젝트에 의해 개발된 ME(Micro Explorer) 또한 많은 부가기능를 가지고 있다. 본 논문에서는 WAP에서 C-HTML과 mHTML의 컨텐츠를 수용할 수 있는 변환기를 설계하고 구현하였다. I-Mode의 C-HTML과 MS사의 ME는 HTML의 간이형으로 컨텐츠 제공 업자들이 다른 언어를 익힐 필요가 없으므로 WAP에 비해 컨텐츠 개발에 유리하다. C-HTML과 WML은 모두 모바일 환경에서 쓰이기 때문에 한 페이지 내에 제한되어 있는 용량 또한 비슷하다. 그러므로 C-HTML을 WML로, mHTML을 WML로 바꾸는 변환기를 개발하기 위해서 먼저 각 언어와 관련된 스펙을 분석하고 각각의 서로 대응되는 element를 찾아 표를 작성하고 난 후에 변환을 위한 알고리즘을 적용하여 변환기를 구현한다. 만약 대응되는 element가 없을 경우에는 WML에서 지원하는 여러 가지의 태그들을 조합하여 최대한 같은 형식으로 디스플레이 해줄 수 있는 방안을 제시한다. 편집기에서는 변환된 WML 소스를 컨텐츠 저작자가 클립 기능을 이용하여 다른 내용을 추가하거나 내용을 바꿀 수 있도록 지원한다. 구현 결과 약 90% 이상의 변환이 가능하다.장 높았고 비만군이 9.840점(표준편차 4.638)로 가장 낮았으며, 남자에서는 과체중군이 14.780점(표준편차 4.601), 여자에서는 저체중군이 12.284점(표준편차 4.604)으로 체형존중감이 가장 높았고, 남(평균 10.166점, 표준편차 4.246), 여(평균 8.772점, 표준편차 5.723) 모두 비만군에서 체형존중감이 가장 낮았다. 4. 비만도와 체형만족도 및 체형존중감과의 상관관계는 비만도와 체형만족도(r= -.2081, p= .000), 비만도와 체형존중감(r= -.2250, p= .000)은 유의한 역상관관계를 나타내어 비만도가 높을수록 체형만족도와 체형존중감이 낮았다. 5. 일반적 특성에 따른 비만상태는 전체에서는 성별($chi^2$=88.136, p=.000), 체형에 대한 인식($chi^2$=242.371, p= .000)에서, 남자에서는 부의 체형($chi^2$=15.11, p= .019), 체형에 대한 인식($chi^2$=138.95, p= .000)에서, 여자에서는 모의 학력($chi^2$=19.46, p= .022), 체형에 대한 인식($chi^2$=143.35, p= .000)에서 유의한 차이가 있었다. 전체에서 성별은 남자에서 비만은 21.4%, 여자에서 비만은 6.6%로 남자가 비만인 경우가 더 많았고, 체형에 대한 인식은 자신의 체형이 말랐다고 인식하는 경우 비만은 0.7%, 보통이라고 인식하는 경우 비만은 9.3%, 비만하다고 인식하는 경우 비만은 64.6%로 나타났다. 남자에서 부의 체형이 마른 경우 실제 비만인 학생은 21.20%, 보통인 경우