• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.05a
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• pp.650-651
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• 2023

반려동물의 건강 상태를 파악하기 위해서 수면 패턴을 모니터링하는 것은 중요하다. 본 논문에서는 6축 센서 데이터를 활용하여 수면 패턴을 모니터링하고, 이를 바탕으로 설계된 헬스케어 시스템을 제안한다. 이 시스템은 크게 데이터 수집, 행동 분류, 수면 패턴 모니터링으로 구성된다. 6축 센서 데이터와 ResNet-LSTM을 통해 반려동물의 행동(두 발로 서다, 네 발로 서다, 걷다, 킁킁대다, 뒷다리만 앉다, 엎드리다, 모든 발이 앉다, 놀다, 빠르게 걷다)을 분류하고, 분류된 행동을 활용하여 수면패턴을 분석한다. 이를 통해 수면 이상을 확인하고 반려동물의 건강 상태를 간접적으로 평가하여 적절한 처치 및 관리하고자 한다.

• Journal of KIISE
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• v.41 no.12
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• pp.1152-1159
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• 2014

In this paper, we presents a system to ensure the safety of residents through appropriate action or alarm in case the residents occurs an emergency situation and abnormal activity. We collect and analysis real-time data of living environment of the residents using video and sensor. The existing system have been determined by using only the sensor data it have several problems. Our system attach camera to solve the existing system problem. We use weighted difference image and motion vector. The existing system, it takes about 48 hours to determine that an abnormal activity occurs. However, our system takes less than 1 hour.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.01a
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• pp.481-483
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• 2023

본 논문에서는 어린이통학버스 안전사고 예방을 위한 지능형 탑승객 모니터링 시스템을 개발한다. 지능형 탑승객 모니터링은 통학버스 내 설치된 카메라로 부터 촬영되는 영상을 실시간으로 분석한 후 통학버스 내 발생할 수 있는 다양한 이벤트를 운전자 또는 교사에게 적시에 통보하여 잠재적 안전사고를 지능적으로 회피할 수 있도록 지원하는 시스템을 말한다. 제안한 시스템은 Yolov4, DeepSort, MediaPipe등의 인공지능 관련 SW기술을 활용하여 영상을 분석한 후 싸움과 같은 이상행동, 정차 후 잔류 인원 발생, 하차자와 차량 간의 안전거리 확보 여부를 포함하는 3가지 이벤트를 인식한 후 운전자 또는 교사에게 알림을 제공한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10a
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• pp.367-369
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• 2004

허니팟은 공격자들이 쉽게 공격할 수 있는 시스템이나 네트워크를 구성하여, 악성해커나 스크립트 키드들이 어떻게 시스템을 침입하고 공격하는지 감시할 수 있도록 구성되어 있는 시스템을 말한다. 일반적으로 허니팟은 방화벽과 로그 기록 등으로 감사기능을 수행하는데, 악성해커는 그 로그마저 복구할 수 없도록 삭제하는 경우도 있기 때문에 독립적인 추적 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 LKM(Linux Kernel Module)기법을 이용한 키로거를 통해 공격자가 세션 상에서 입력하는 모든 키보드 내용을 기록하여 공격자의 행동을 쉽고 빠르게 분석하는 원격 키스트로크 모니터링 시스템을 설계해 보았다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04a
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• pp.898-900
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• 2002

컴퓨터망의 확대 및 컴퓨터 이용의 증가에 따른 부작용으로 컴퓨터 보안 문제가 중요하게 대두되고 있다. 이에 따라 침입자들로부터 침입을 줄이기 위한 침입탐지 시스템에 관한 연간가 활발히 논의되고 있다. 본 논문에서 IDS 모델들의 소개와 새로운 IDS의 모델을 제시하고 단위 침입 행동별로 학습된 모니터링 프로세서에서 전송되는 사용자 위협 메시지에 대한 처리를 담당하는 조정자 에이전트 시스템을 설계하고자 한다. 본 논문에 제안된 조정자는 안정화된 메시지 처리 문제 뿐 아니라 기존 모델의 에이전트간 협력 작업에 의해 처리되었던 침입판단 기능 및 모니터링 프로세서들의 관리 기능 또한 수행하도록 한다. 그리고 시스템의 유연성 및 확장성 향상을 하도록 하였다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2006.02b
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• pp.487-492
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• 2006

컴퓨터 네트워크의 발전에 의해 학습 공간의 시공간적인 확대와 교육 현장에서 교수-학습 과정에 대한 새로운 교수방법을 요구되었고, 유무선 방송, 인터넷 등을 이용하여 다양한 형태의 원격교육이 구체화되어 왔다. 하지만, 현재 운영되는 대부분의 원격교육시스템은 실질적인 학습 상황에서 단방향적인 개별 학습 형태를 보이고 있고, 사용자간의 쌍방향 상호작용을 위해서는 교수자나 학습자에게 일정 수준이상의 기술적 소양과 경제적 부담을 요구한다. 또한 교수자에게는 교수-학습 상황에서 발생하는 학습자 행동에 대한 실시간적인 모니터링과 학습자의 학습과정에 대한 평가의 어려움을, 학습자에게는 자기 반성의 기회를 제대로 제공하지 못하는 문제점을 안고 있다. 이에 본 연구에서는 원격교육에서의 협동학습 지원, 사용자의 기술적, 경제적 부담의 제거, 학습 전(全) 과정에 대한 원활한 모니터링과 피드백 기회의 제공을 목적으로 원격협동학습 시스템을 설계하고, 이를 개발하였다. 본 연구에 의해 개발된 원격협동학습 시스템은 원격협동학습을 지원하는 네트워크 화이트보드, 학습 과정 및 결과를 자연어로 저장하는 저장 모듈, 그리고 저장된 학습 스크립트 파일을 해석하여 재생하는 스크립트 인터프리터로 구성되었다. 네트워크 화이트보드는 소프트웨어적으로 구현되어 부가적인 장치가 불필요하고, 통신 서버를 분산하여 서버 구축에 대한 부담을 제거하였고, 학습 내용 화면을 대화창으로 사용하여 사용자의 사용 편리성을 제고하였다. 또한 원격학습의 장(場)에 교수자가 참여하여 실시간적 모니터링이 가능하고, 학습의 전(全) 과정 및 결과를 저장한 자연어 스크립트 파일에 의해서도 학습자 행동에 대한 모니터링이 가능하다. 저장된 자연어 스크립트 파일은 구현된 인터프리터를 이용한 재생뿐 아니라, 파일 자체만으로도 학습과정을 판독할 수 있고, 스크립트 파일에 대한 해석은 교수자에게는 학습자의 학습 과정에 대한 평가 및 피드백의 근거를, 학습자에게는 자신의 학습 행동에 대한 반성의 기회를 제공한다. 본 시스템은 기존의 원격교육시스템에 비해 장비 및 인터페이스 측면에서 간소화되었고, 원격교육에 면대면 학습 개념을 근사적으로 접목시킨 교수 모델로서의 충분한 가치를 제공하나, 실제적인 학습 적용과 효과에 있어서의 타당성은 차후 검증이 있어야 하고, 또한, 이에 따른 시스템에 대한 지속적인 보완도 필요하다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.969-972
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• 2001

컴퓨터망의 확대 및 컴퓨터 이용의 증가에 따른 부작용으로 컴퓨터 보안 문제가 중요하게 대두되고 있다. 이에 따라 침입자들로부터 침입을 줄이기 위한 침입탐지 시스템에 관한 연구가 활발히 논의 되고 있다. 본 논문에서 IDS 모델들의 소개와 새로운 IDS의 모델을 제시하고 단위 침입 행동별로 학습된 모니터링 프로세서에서 전송되는 사용자 위협 메시지에 대한 처리를 담당하는 조정자 에이전트 시스템을 설계하고자 한다. 본 논문에 제안된 조정자는 안정화된 메시지 처리 문제 뿐 아니라 기존 모델의 에이전트간 협력 작업에 의해 처리되었던 침입판단 기능 및 모니터링 프로세서들의 관리 기능 또한 수행하도록 한다. 그리고 시스템의 유연성 및 확장성 향상을 하도록 하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2015.07a
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• pp.252-253
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• 2015

군중의 이상행동을 검출하는 것은 군중 모니터링, 보안 및 CRM 시스템의 관점에서 중요한 요소 중의 하나이다. 기존의 방법은 대다수가 옵티컬플로우를 기반으로한 검출방법으로 객체가 움직이지 않는 경우에는 객체로 인식할 수 없는 문제점이 생긴다. 또한, 많은 데이터량을 처리하기 때문에 실시간성이 보장되지 않는다는 단점이 있다. 이를 극복하기 위해서, 본 논문에서는 특징점 맵 보정과 분포분석을 통한 군중의 밀집과 대피하는 현상을 검출하는 방법을 제안한다. 먼저, 군중에서 옵티컬플로우 기반으로 움직이는 FAST 특징점을 추출하고 추출된 특징점의 분포에따라 특징점맵을 복원한다. 복원된 특징점 맵과 특징점의 분포에 기반하여 군중의 이상정도를 결정하게 된다. PETS2009 데이터베이스를 사용하여 결과를 측정하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.11a
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• pp.880-883
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• 2007

우리나라의 고령화 단계는 매우 심각한 수준으로 이미 초고령화 사회에 진입하기 바로 전 단계이다. 한다. 그러나 사회복지 관련 정부예산 및 부족한 전문인력 등의 여러 가지 문제점으로 인하여 지속적으로 늘어가는 독거노인들에 대한 효율적인 서비스를 제공하지 못하고 있는 것이 국내의 현실이다. 이에 본 논문에서는 웹캠과 유비쿼터스 센서들을 이용하여 독거노인들의 위험 감지 및 알람 시스템을 제안한다. 이 시스템은 독거노인들의 일상생활을 웹캠과 유비쿼터스 센서들을 이용하여, 24시간 모니터링을 하면서 불규칙한 이상 행동 패턴이 발생하게 되면, 해당 행동 패턴을 추출하고, 보호자 및 관계기관과 응급의료구조시스템을 호출하는 등의 서비스를 제공함으로써, 독거 노인들에 대한 세심하고 밀접한 관리 및 폭 넓은 서비스를 기대할 수 있게 될 것이다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.27 no.2
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• pp.25-32
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• 2022

In this paper, we propose a pet monitoring system based on deep learning using an activity recognition device. The system consists of a pet's activity recognition device, a pet owner's smart device, and a server. Accelerometer and gyroscope data were collected from an Arduino-based activity recognition device, and the number of steps was calculated. The collected data is pre-processed and the amount of activity is measured by recognizing the activity in five types (sitting, standing, lying, walking, running) through a deep learning model that hybridizes CNN and LSTM. Finally, monitoring of changes in the activity, such as daily and weekly briefing charts, is provided on the pet owner's smart device. As a result of the performance evaluation, it was confirmed that specific activity recognition and activity measurement of pets were possible. Abnormal behavior detection of pets and expansion of health care services can be expected through data accumulation in the future.