• Annual Conference of KIPS
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• 2023.05a
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• pp.81-83
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• 2023

태양 에너지 수집형 IoT 기기는 주기적으로 재충전되는 태양 에너지의 특성상, 에너지 소모를 최소화하기보다는 수집된 에너지를 최대한 유용하게 사용하는 것이 중요하다. 한편, 데이터 기밀성과 프라이버시, 응답속도, 비용 등의 이유로 클라우드가 아닌 데이터 소스 근처에서 머신러닝을 수행하는 엣지 AI에 대한 연구도 활발한데, 그 중 하나는 여러 IoT 장치들이 수집한 오디오 데이터를 활용하여, 다양한 AI 응용들을 IoT 엣지 컴퓨팅 환경에서 제공하는 것이다. 그러나, 이와 관련된 많은 연구에서, IoT 기기들은 에너지의 제약으로 인하여, 엣지 서버(IoT 서버)로의 센싱 데이터 전송만을 수행하고, 데이터 전처리를 포함한 모든 AI 과정은 엣지 서버에서 수행한다. 이 경우, 엣지 서버의 과부하 문제 뿐 아니라, 학습 및 추론에 불필요한 데이터까지도 서버에 그대로 전송되므로 네트워크 과부하 문제도 야기한다. 또한, 이를 해결하고자, 데이터 전처리 과정을 각 IoT 기기에 모두 맡긴다면, 기기의 에너지 부족으로 정전시간이 증가하는 또 다른 문제가 발생한다. 본 논문에서는 각 IoT 기기의 에너지 상태에 따라 데이터 전처리 여부를 결정함으로써, 기기들의 정전시간 증가 문제를 완화시키면서 서버 집중형 엣지 AI 환경의 문제들(엣지 서버 및 네트워크 과부하)을 완화시키고자 한다. 제안기법에서 IoT 장치는 기기가 기본적으로 동작하는 데 필요한 에너지 외의 여분의 에너지 양을 예측하고, 이 여분의 에너지가 있는 경우에만 이를 사용하여 기기에서 전처리 과정, 즉 수집 대상 소리 판별과 잡음 제거 과정을 거친 후 서버에 전송함으로써, IoT기기의 정전시간에 영향을 주지 않으면서, 에너지 적응적으로 데이터 전처리 위치(IoT기기 또는 엣지 서버)를 결정하여 수행한다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.14 no.6
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• pp.720-725
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• 2004

Robot systems have applied to manufacturing or industrial field for reducing the need for human presence in dangerous and/or repetitive tasks. However, robot applications are transformed from industrial field to human life in recent tendency Nowadays, final goal of robot is to make a intelligent robot that can understand what human say and learn by itself and have internal emotion. For example Home service robots are able to provice functions such as security, housework, entertainment, education and secretary To provide various functions, home robots need to recognize human`s requirement and environment, and it is indispensable to use artificial intelligence technology for implementation of home robots. In this paper, implemented robot system takes data from several sensors and fuses the data to recognize environment information. Also, it can select a proper behavior for environment using soft computing method. Each behavior is composed with intuitive motion and sound in order to let human realize robot behavior well.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.23 no.4
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• pp.310-316
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• 2013

Biometric techniques have been widely used for various areas including criminal identification due to their reliability. However, they have some drawbacks when the biometric information is divulged to illegal users. This paper proposed multimodal biometric system using a real fuzzy vault by RN-ECC for protecting fingerprint and face template. This proposed method has some advantages to regenerate a key value compared with face or fingerprint based verification system having non-regenerative nature and to implement advanced biometric verification system by fusion of both fingerprint and face recognition. From the various experiments, we found that the proposed method shows high recognition rates comparing with the conventional methods.

• Journal of Convergence for Information Technology
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• v.11 no.6
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• pp.14-23
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• 2021

The Army is making efforts to increase combat power by incorporating technologies related to the Fourth Industrial Revolution into the field of defense. In order to utilize these technologies, it is necessary to develop a military tactical communication system that enables transmission and reception of data between command and control system and weapon systems. Therefore, in this paper, we analyze the tactical communication systems of the other countries, derive the limitations of the tactical communication system currently operating in the military. And, a multi-layered integrated operation structure centered on satellites and plans to provide communication on the move to small units are reviewed. Then, we present the necessity of a large-capacity transmission speed by predicting the amount of data that will be generated from weapon systems of the future, and a plan to efficiently manage the network using intelligent network technology.

• Review of KIISC
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• v.19 no.4
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• pp.21-35
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• 2009

최근 그린 에너지에 대한 관심이 고조되면서 기존 전력망에 IT 기술이 융합함으로써 보다 지능적으로 전력을 송 배전하고, 에너지를 효율적으로 사용하게 하는 스마트 그리드(지능형 전력망)에 대한 사업 추진이 급속하게 진행되고 있다. 하지만 스마트 그리드는 그 대상이 전력망이라는 주요기반시설의 특성으로 인하여 보안의 고려가 표면적으로 드러나고있지 못한 상황이다. 이에 스마트 그리드 활성화의 동인으로써 스마트 그리드의 보안에 대한 연구가 지속적으로 진행되도록 하기 위해서, 본 연구에서는 스마트 그리드에서 보안 이슈 가운데 소비자 참여에 한정하여 그 세부 이슈와 더불어 대응방안을 고찰하도록 한다.

• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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• 2011.04a
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• pp.508-511
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• 2011

현재 수질오염은 빈번히 발생하는 환경재해로 국민들의 생명과 안전을 위협하고 있다. 하지만 현재 실행되고 있는 수질오염 측정은 범위가 제한적이며 채수를 통한 수질 측정으로 측정이 오래 걸리며 수질 오염 발생 시 빠른 대처를 할 수 없는 어려움이 있었다. 그리하여 본 연구에서는 USN(Ubiquitous Sensor Network)기술과 부이(Buoy)를 융합한 USN관측부이를 이용 수중환경상태를 감지하여 실시간 정보를 수집하고 자료를 분석하여 위험상황(오염물질, 독성물질) 확인되는 즉시, 즉각적인 조치가 가능한 지능적인 유비쿼터스 지능형 수중환경 관리 시스템을 제시하고자 한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2011.04a
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• pp.1367-1370
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• 2011

u-learning은 학습자들의 개별화 욕구에 따라 다양한 학습이 가능하며 학습자의 수준 정보나 주변의 상황 정보를 결합하여 학습자에게 필요한 학습상황과 내용을 추정하고, 최적의 학습 환경 및 학습 콘텐츠를 제공할 수 있다. 본 논문에서는 기존의 e-learning과 m-learning의 특징을 추출하여 유비쿼터스 교육에 적합한 환경을 분석하여 u-learning을 효율적으로 지원하기 위한 에이전트를 식별 설계하고 학습자로 하여금 최상의 학습 콘텐츠를 제공 받을 수 있도록 퍼지 기반 지능형 에이전트 시스템을 설계 구현한다. 또한 학습의 효율성을 향상시키기 위한 개념으로 이들 모바일 지능 에이전트 시스템 통합하여 응용 예를 제시한다.

• Convergence Security Journal
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• v.24 no.3
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• pp.81-93
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• 2024

The purpose of this paper is to derive considerations when improving the Personal Information Protection Act based on the personal information protection life cycle of the generative artificial intelligence model as generative artificial intelligence models are introduced and used in Korea a lot. Through the study, the necessity of using open information in the collection stage, using personal information preservation technology in the learning stage, and preparing the basis for the development of protection technology in the holding stage was derived. It also revealed the necessity of managing the generated information in the generation and inference stage, re-learning in the limitation and destruction stage, and preparing a filtering basis. It is expected that the results of this study can be used to revise the Personal Information Protection Act and make policies in the future.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.30 no.4
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• pp.92-101
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• 2015

미래 전장은 정보 지식 기반의 첨단 전력체계를 확충하기 위해 향후 전력구조를 통합, 지휘통제통신(C4I) 체계와 생존성과 통합성이 향상된 전장의 네트워크중심전(NCW) 수행능력을 향상시킬 것이다. 사이버물리시스템(Cyber-Physical Systems: CPS)은 함정전투체계에 적용되고 있는 DDS를 포함하여 국방 M&S의 근간인 Live, Virture, Constructive(L-V-C) 체계의 큰 축을 형성하고 있다. 사물인터넷(Internet of Things: IoT) 기술은 센서네트워크, 통신, Radio Frequency Identification(RFID), Ubiquitous Sensor Network(USN), Machine to Machine(M2M), D2D 기술 및 상황인지, 지능서비스를 위한 정보수집/가공/융합/분석/예측기술을 포괄적으로 포함한 기술로서 미래산업을 이끌어 갈 차세대 선도 기술이며, 특히 군사적으로도 감시정찰 센서네트워크(USN), 견마형로봇, 경전투로봇과 무인기 기술 및 전술정보통신망체계(TICN) 등 첨단 통신네트워크 기술의 전력화 추세는 IoT 기술의 적용영역을 넓혀주고 있다. 감시정찰체계(Sensor)에서는 감시정찰 분야 영상정보 처리, 표적탐지 등과 관련된 IoT 기술 소요와 지휘통제통신(C4I) 체계의 상호운용성, 데이터링크, 지능형 통신체계 등 C4I 관련 IoT 기술 소요 및 타격체계(Shooter)의 내장형 SW 등 유 무인 무기체계 관련 IoT 기술의 소요가 증대될 것으로 예상된다. 본고는 CPS 및 IoT 기술의 군사적 활용방안 및 획득전략에 대한 적용기술 및 발전방향을 살펴본다.

• Journal of Advanced Technology Convergence
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• v.1 no.2
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• pp.01-09
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• 2022

Recently, safety issues in companies and public institutions are no longer a task that can be postponed, and when a major safety accident occurs, not only direct financial loss, but also indirect loss of social trust in the company and public institution is greatly increased. In particular, in the case of a fatal accident, the damage is even more serious. Accordingly, as companies and public institutions expand their investments in industrial safety education and prevention, open AI learning model creation technology that enables safety management services without being affected by user behavior in industrial sites where high-risk situations exist, edge terminals System development using inter-AI collaboration technology, cloud-edge terminal linkage technology, multi-modal risk situation determination technology, and AI model learning support technology is underway. In particular, with the development and spread of artificial intelligence technology, research to apply the technology to safety issues is becoming active. Therefore, in this paper, an open cloud platform design method that can support AI model learning for high-risk site safety management is presented.