• 정보보호학회지
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• 제31권3호
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• pp.21-28
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• 2021

최근 코로나19 바이러스 감염병 유행으로 전 세계 다수 기업에서는 재택근무제도를 도입했다. 재택근무 경험자 중 절반 이상이 보안위협을 경험하였으며, 다수 기업에서는 자산정보를 보호하기 위해 사내 정보보안 강화에 더욱 중요해졌다. 재택근무를 하기 위해 근로자는 주로 가상사설망을 이용하여 업무를 수행한다. 재택근무제도의 활용도가 높아짐에 따라 재택근무 관련 사이버보안 위협은 증가하고 있다. 이러한 사이버 위협이 증가하고 있으며 가상사설망에서의 보안관제는 앞으로 매우 중요하다. 본 연구는 안전한 재택근무를 위해 가상사설망에서 발생하는 사이버위협에 대한 요소를 정리하여 효율적이고 체계적인 가상사설망을 활용한 보안 강화 방안에 대해 연구한다.

• 한국태양광발전학회지
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• 제7권1호
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• pp.27-32
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• 2021

코로나-19 팬데믹으로 인류는 많은 어려움에 처하게 되었다. 그러나 바이러스 감염 예방을 위해 대량 시료에 대한 정확하고 신속한 분석이 필요함에 따라 실험실 자동화 기술의 상용화가 크게 앞당겨졌다. 스마트 랩이란 실험실 자동화를 위한 H/W인 실험실 자동화 시스템(LAS)와 실험 절차 및 데이터를 통합 관리하는 S/W인 실험실 데이터 관리 시스템 (LIMS)의 결합으로 이뤄진 통합 연구 시스템이라고 할 수 있다. 스마트 랩을 통해 사용자는 24시간 연속적인 장비 가동을 통한 분석 물량 확대는 물론 전처리와 같은 반복 작업 감소, 정확도 향상 등의 자동화로 인한 장점과 함께 시험 방법의 동일성 유지, 시료별 이력 추적, 조작 방지 등의 소프트웨어적인 장점을 동시에 얻을 수 있다. 스마트 랩은 지금도 발전하고 있으며 일부 대기업과 연구소에서 도입을 추진하고 있는 태동기라고 할 수 있다. 최근 우리나라가 선도하고 있는 페로브스카이트 태양전지와 같이 수분에 취약한 유무가 복합 재료의 in-line 시험이나 조성의 미세한 조정에 따라 변화하는 물성 변화를 추적 조사하는데 필요한 많은 측정과 데이터 처리 등 태양전지 분야에서도 앞으로 그 활약이 기대된다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.252-255
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• 2021

코로나19 바이러스로 인해 이전에는 부가적으로 이루어졌던 온라인 공연이 오프라인 공연의 대안으로 떠오르며 비대면을 일컫는 '언택트(Untact)'에 온라인을 통한 외부와의 '연결(On)'을 더한 개념인 온택트 공연의 사례가 늘어나고 있다. 그러나 오프라인 콘서트에 직접 참여하여 느낄 수 있는 공연자와 관객 간의 상호작용을 전달하기는 어렵다. 이에 본 논문에서는 'ZOOM'이라는 화상회의 플랫폼을 활용하여 현장감을 더하고, 기존의 중계시스템에서 사용하던 SDI 방식보다 더 간단하고 효율적인 NDI(Network Device Interface) 기술을 적용한 온택트 중계시스템을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 춘계학술발표대회
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• pp.227-230
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• 2021

본 연구는 코로나19 바이러스로 인해 대학에서 비대면 온라인 학습 환경이 일반화된 상황에서 학습자 만족과 사용 의도 형성에 영향을 미치는 요인을 도출하고 이들 요인 간에 존재하는 구조적인 관계성을 실증적으로 검정해 보기 위한 것이다. 이를 통해 비대면 온라인 학습에 대한 학습자 만족과 사용 의도에 영향을 미치는 주요 변인들간의 관계를 종합적으로 규명함으로써 대학교육의 효과성을 높이는데 기여할 것으로 생각한다.

• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
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• 한국벤처창업학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.93-95
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• 2021

새로운 코로나 바이러스 질병(COVID-19)은 많은 사람들의 일상생활에 영향을 끼쳤다. 그로 인해 학교 개학 연기와 재택근무 등으로 가정에서 생활하는 시간이 늘어났다. 정부의 사회적 거리 제한에도 식료품은 여전히 인간의 기본 필수품이다. 전염병이 유행하는 동안 식료품에 대한 소비자의 지출은 온라인 소매상에서 큰 폭의 증가를 보이며 온라인 쇼핑이 더욱 확대되고 있다. 판매 품목 중 신선도가 매우 중요한 요인으로 작용하는 농식품은 다른 제품보다 더딘 온라인 쇼핑의 성장 행태를 보이고 있다. 시장 상황을 보아 제품의 특성으로 인하여 농식품의 온라인 구매에 영향을 미치는 요소는 타 제품군과 다른 것으로 판단된다. 본 연구의 목적은 농식품의 온라인 및 모바일 거래 활성화를 위해 농식품 쇼핑몰의 특성과 혁신성이 구매의도에 미치는 영향력을 분석하는 데 있다. 본 연구는 온라인 농산물 쇼핑몰의 특성이 구매의도에 미치는 영향을 살펴보고, 그 관계에서 농식품의 온라인 및 모바일 거래 활성화를 위한 농식품 쇼핑몰 혁신성이 구매의도에 미치는 영향력을 중심으로 진행한다. 따라서 본 연구에서는 소비자의 혁신성이 농식품의 온라인 및 모바일 거래에서 거래 위험에 대한 저항을 낮추어 구매의도를 증가시키는데 영향을 미칠 것이라는 인과적 경로를 검증하고자 한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제62차 하계학술대회논문집 28권2호
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• pp.95-96
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• 2020

본 논문은 발열 검사시에 QR코드를 이용해 1차적인 본인인증 단계 후 K-NN알고리즘을 통한 얼굴인식으로 2차적인 본인인증 을 거친후 비대면식으로 발열검사가 가능한 방법을 제시하였다. 이를 통해서 추적관리 뿐만 아니라 CCTV영상을 통하여 확진자 발생시 인접 인원 추적까지 가능하고, 신속한 추적관리가 가능하게 제공하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.700-702
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• 2022

코로나 바이러스-19 감염증 상황이 지속됨에 따라 영유아 비대면 상담이 증가하였다. 비대면이라는 제한된 환경에서, 보다 정확한 상담을 위해 영유아의 감정을 예측하는 보조도구로써 CNN 학습모델을 이용한 감정분석 결과를 활용할 수 있다. 하지만, 대부분의 감정분석 CNN 모델은 성인 데이터를 위주로 학습이 진행되므로 영유아의 감정인식률은 상대적으로 낮다. 본 논문에서는 영유아와 청소년 데이터의 감정분석 정확도 차이의 원인을 XAI 기법 중 하나인 LIME을 사용해 시각화하여 분석하고, 분석 결과를 근거로 영유아 데이터에 대한 감정인식 성능을 향상시킬 수 있는 방법을 제안한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제67차 동계학술대회논문집 31권1호
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• pp.115-118
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• 2023

본 논문에서는 지속되던 코로나-19 바이러스로 인한 일상의 제약이 점차 완화되는 추세 속에서 이전에 영위하지 못하던 개개인의 여가생활을 지원하기 위해 개발하였다. 제약이 완화되면서 많은 사람들이 국내 여행의사가 점차 증가된다고 분석된다. 지금 우리의 일상 속에는 인간이 직접 의사결정을 하는 부분들이 많이 줄어들었다. 공공데이터를 이용한 자동화된 경로 추천 시스템을 통해 사용자들은 의사결정의 단계 없이 제공되는 경로를 지도 API를 통해 시각적으로 이용하며 나들이 준비 과정을 간소화 시킬 것으로 예상된다.

• 한국융합학회논문지
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• 제11권10호
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• pp.53-61
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• 2020

최근 코로나19 바이러스로 인하여 언컨텍트 서비스가 본격적으로 활성화됨에 따라 비대면 접촉 원격 의료 서비스를 제공하기 위한 시스템 개발의 필요성이 증가하게 되었다. 본 연구에서는 원격진료를 지원하기 위한 스마트 헬스케어 시스템인 Rm_She(Remote Medical Smart Healthcare System)을 제안한다. Rm_She는 IoT를 기반으로 생체신호를 감지하는 다양한 헬스케어 제품을 하나의 애플리케이션으로 연결하여 여러 가지의 생체신호 정보를 수집 및 관리할 수 있다. 스마트 폰에 실행되는 헬스체크 앱(HC_app)을 이용하여 여러 종류의 생체신호 측정 장치와 무선랜으로 연결하고, 생체신호 값을 HC_app에서 전송 받아, 사용자에게 측정된 생체신호를 출력하고, 해당 정보를 헬스케어관리서버로 전송한다. 헬스케어 서버에서는 측정값을 전송 받아 데이터베이스에 저장하고, 저장된 측정값은 의료진들이 원격에서 실시간으로 모니터링 할 수 있도록 웹서비스로 제공한다.

• 스마트미디어저널
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• 제9권3호
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• pp.122-129
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• 2020

전 세계적으로 무증상의 코로나바이러스 감염증-19 감염자가 자신이 감염된 것을 모르고 주변인들에게 전파할 수 있다는 가능성은 국민이 전염병 확산에 대한 불안과 두려움에서 벗어나지 못하고 있다는 점에서 여전히 매우 중요한 이슈이다. 본 논문에서는 K-평균 군집화 알고리즘 및 딥러닝 기반 군중 집계를 이용한 전염병 확진자 접촉 가능성 여부 판단 모니터링 시스템을 제안하였다. 모든 입력 학습 영상에 대해 300회 반복 학습한 결과, PSNR값은 21.51, 전체 데이터 셋에 대한 최종 MAE값은 67.984였다. 이는 확진자와 주변인과의 거리와 감염률 산출, 잠재적 환자 동선 주변 인원의 위험도 순 그룹 및 감염률 예측에 대한 영상 속 화질 정보, 관측치 간의 평균 절대 오차를 의미하며 각 CCTV 장면에서 군중의 수가 4,000명 이하일 때에는 평균 절대 오차 값이 0에 가까움을 증명하였다.