• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2014년도 제50차 하계학술대회논문집 22권2호
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• pp.5-8
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• 2014

본 논문에서는 오픈 소스 하드웨어를 이용한 상황인식 스마트 디지털 도어락 시스템을 제안한다. 이 시스템은 오픈 소스 하드웨어를 이용하여 효율적으로 개발기간을 단축하고, 상황인식 센서를 이용하여 사용자에게 편리성을 제공하는 것에 목적을 두고 있다. 이 시스템은 사물인터넷(IoT) 기술을 이용하여 사용자의 스마트 폰을 인식하고, 센서를 이용해 사용자가 문을 열려고 하는 행동 인식한다. 위 두 가지의 요건이 충족된다면, 사용자가 도어락에 별다른 인증 절차를 거치지 않고도 출입이 가능하며, 이러한 인증 절차의 간소화로 인해 편리성은 증대 되고, 보안성도 보다 효과적이다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2014년도 제50차 하계학술대회논문집 22권2호
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• pp.355-356
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• 2014

본 논문에서는 IoT 환경에서 constrained node의 특징을 고려한 4.5 계층의 신뢰적 메시지 전송 방법을 제안한다. 더불어 IoT 서비스 특징 중 데이터 전송과 관련된 내용을 보면 데이터 사이즈는 작고, 자주 데이터를 발생 시키지 않는다. 따라서 IoT 디바이스에서 발생하는 데이터는 신뢰적 전송 서비스가 요구 된다. 따라서 본 논문에서는 오버헤드가 적은 전송 서비스를 제공하는 신뢰적 메시지 전송 방법과 더불어 이 방법에는 sleepy node를 인지하고 이를 지원하는 방법을 포함한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제63차 동계학술대회논문집 29권1호
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• pp.111-112
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• 2021

로봇은 인공지능(AI) 기술을 비롯해 빅데이터, 센서기술, 클라우드 등 다양한 신 분야의 축적된 기술력과 노하우를 필요로 한다. 코로나 19 여파로 비대면 서비스에 대한 수요가 증가하고 정보통신기술이 발전되고 있는 가운데 청소용, 잔디 깎기, 가사용, 동반자, 엔터테인먼트 및 레저용, 노약자 및 장애인 지원 로봇 등 우리생활 주변에서도 서비스 로봇이 빠르게 도입되고 있다. 본 논문에서는 최근 3년간(2018.1~2020.12) 중앙지, 경제지 등 54개 언론사 기사를 빅카인즈와 데이터랩을 이용하여 서비스 로봇&인공지능을 키워드로 관계도 분석, 키워드 트렌드, 연관어 분석을 하였다. 연관어 키워드 빈도수로는 인공지능(534), LG전자(157), 드론(112), 자율주행(101), 빅데이터(81), 로보티즈(61), 사물인터넷(34) 순으로 서비스 로봇의 성장은 인공지능을 비롯한 4차 산업혁명 관련 기술과 연관성이 매우 컸다. 2016년~2020년 기간에 산업용 로봇은 1.89배 증가했으며, 서비스 로봇은 5.21배 증가하여 서비스 로봇의 수요가 다양한 분야에서 확산됨을 확인할 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
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• pp.254-257
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• 2024

5G 통신과 인공지능 기술이 발전하고, 사물인터넷 기기의 수가 증가함에 따라 종래의 정보보호체계를 우회하는 지능적인 사이버 공격이 증가하고 있다. 그러나, 종래의 기계학습 기반 멀웨어 탐지 방식은 이미 알려진 멀웨어만 탐지할 수 있으며, 새로운 멀웨어는 탐지가 어렵거나, 기존의 알려진 멀웨어로 잘못 분류되는 문제가 있다. 본 연구에서는 비지도학습을 사용하여 알려지지 않은 멀웨어를 탐지하고, 새롭게 탐지된 멀웨어를 새로운 라벨로 분류하여 재학습하는 준지도 학습 기반의 멀웨어 탐지 기법을 제안한다. 다양한 데이터 환경에서 알려지지 않은 멀웨어 데이터가 탐지 모델로 입력될 때 제안한 방식의 성능을 평가했다. 실험 결과에 따르면 제안한 준지도 학습 기반의 멀웨어 탐지 방법은 종래의 방식 대비 정확도를 약 16% 개선했다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.517-524
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• 2018

본 논문은 웹 브라우저를 통해 시간과 장소에 구애받지 않는 실시간 사물 제어 방안의 핵심 요소 4가지를 제시한다. 그리고 서로 다른 프로토콜(Protocol)과의 통신이 가능하게 함은 물론 각 프로토콜의 장점을 살릴 수 있는 시스템을 설계 구현하기 위해 최근 국제표준화가 완료된 HTML5의 웹 소켓(Web Socket)기술과 IoT 환경에서 최적의 프로토콜로 주목받고 있는 MQTT(Message Queue Telemetry Transport) 프로토콜을 사용해 저전력, 제한된 통신환경에서 메시지 통신 환경을 구현한다. 그리고 직관적이고 간단한 하드웨어를 설계해보고 사용자의 접속 장치에 구애받지 않는 반응형 웹(Response Web) 인터페이스를 구현해 하드웨어로부터 실시간 데이터를 전달받고 역으로 사용자가 사물을 제어할 수 있는 양방향 시스템을 설계 구현한다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제5권1호
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• pp.17-26
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• 2016

IoT는 인간과 사물, 서비스, 이 세 가지 요소에 대해 인간의 명시적 개입 없이 상호 협력으로 센싱, 네트워킹, 정보처리 등 지능적 관계를 형성하는 사물 공간 연결망을 의미하고 현재 AllSeen Alliance, OIC 등과 같은 많은 IoT 그룹에서 IoT를 위한 플랫폼을 출시하고 있다. 자가적응형은 기기가 작동 중에 사람의 의사결정 없이도 가장 나은 대응을 스스로 판단하여 변화에 대처할 수 있도록 구현하는 것을 목표로 하는 것으로 기존 IoT와 IoT 플랫폼에 자가적응형 개념을 적용시켜 볼 필요성이 있다. 따라서 본 논문에서는 기존의 IoT, IoT 플랫폼, 자가적응형 연구와 개발 동향에 대해 살펴보고 IoT와 IoT 플랫폼에 자가적응형 분류체계를 사용한 비교 방식을 제안한다. 또한 이를 활용한 예시로 아직 개발 단계인 OIC의 IoT 플랫폼에서 부족한 자가적응형 요소에 대해 제안한다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제5권1호
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• pp.29-34
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• 2019

백필터 집진기는 여러개 또는 수십개의 여과포를 구성하여 미세먼지를 정화시켜 깨끗한 공기를 대기에 방출시키는 일종의 공기청정기이다. 백필터 길이가 5m 이하인 경우 다이아프램 밸브에서 발생되는 압축공기를 벤추리를 통과시키는 것만으로도 백필터에 부착된 분진 및 흄을 효율적으로 탈진 할 수 있었다. 7m 이상의 롱백 탈진에 만족스러운 결과를 얻기 위해서는 더욱 효율이 높고 경제성 있는 인젝터 개발이 시급한 실정이다. 기존 국내외 인젝터의 경우 유지 보수시 다수의 블루튜브 해체작업과 인젝터와 블루튜브가 결합되어 중량증가로 인한 작업의 불편성 등 많은 문제를 내포하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 코안다 효과를 이용한 최적의 인젝터 개발을 위한 유동해석과 4차 산업의 지능형 자동화 탈진 기술이 접목되어, 기존 설비 대비 에너지 비용저감 및 필터 수명향상 등을 획기적으로 개선시키고자 하는 상용화 연구를 수행하였다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제8권5호
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• pp.41-46
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• 2022

본 논문은 인력양성의 성과에 미치는 요인별 영향을 분석한 I-O 모델을 기반으로 모션그래픽스 전공과 글로벌 호텔리어 전공을 기준으로 산학협력 인력양성 과정을 수행한 결과와 그 의미를 분석하였다. 산학협력을 통한 인력양성을 위해서는 먼저 산업체 수요조사를 통한 공통직무 개발과 기업의 환경에 맞도록 미러형 실습실을 구축하고 교과, 비교과 등 교육과정 전반에 걸친 산업체 전문가의 적극적인 참여가 있어야 맞춤형 인력양성이 가능하다는 것을 알 수 있었다. 성공적인 산학 맞춤형 인력양성을 위한 전략으로는 산업체의 교육 참여를 통한 학생-산업체 매칭, 산학 일체형 교육, 교육 품질 고도화, 맞춤형 교육인프라 구축 등 4개의 추진전략으로 추진하였다. 본 논문에서는 모션그래픽스와 호텔리어 분야에서 5년간 산학협력을 통한 인력양성 성과를 분석하였고, 성과도출을 위한 노력이 어느 정도인지를 분석 및 개선점을 제시하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제33권6호
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• pp.1055-1065
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• 2023

최근 사물 인터넷을 활용한 산업 현장에서 수집되는 빅데이터를 활용해 복잡한 문제들을 해결하기 위하여 심층 강화학습 기술을 적용한 다양한 연구들이 이루어지고 있다. 심층 강화학습은 강화 학습의 시행 착오 알고리즘과 보상의 누적값을 이용해 자체 데이터를 생성하여 학습하고 신경망 구조와 파라미터 결정을 빠르게 탐색한다. 그러나 종래 방법은 학습 데이터의 크기가 커질수록 메모리 사용량과 탐색 시간이 기하급수적으로 높아지며 정확도가 떨어진다. 본 연구에서는 메타 학습을 적용한 연합학습 기반의 심층 강화학습 모델을 활용하여 55.9%만큼 보안성을 개선함으로써 프라이버시 침해 문제를 해결하고, 종래 최적화 기반 메타 학습 모델 대비 5.5% 향상된 97.8%의 분류 정확도를 달성하면서 평균 28.9%의 지연시간을 단축하였다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제6권3호
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• pp.53-58
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• 2020

본 연구는 기관이용노인의 관계적 공격성 경험을 깊이 있게 탐색하고, 그 경험이 갖는 의미를 이해하는데 목적이 있다. 기관이용노인의 관계적 공격성 경험과 관련하여 노인은 '무엇'을 경험하였으며, '어떻게' 경험하였는지를 구조적인 기술로 발전시켜 '경험의 본질'을 알아보고자 하는 것이다. 부산시 기관이용노인 중 관계적 공격성 경험이 있는 노인 7명을 대상으로 비구조화된 질문지를 바탕으로 심층 면담을 수행하였다. Colaizzi의 현상학적 접근으로 분석한 결과 최종적으로 구성된 의미는 32개였고, 이를 다시 16개의 주제와 5개의 범주로 나타내었다. 5개의 범주로는 '힘없는 나'., '무인도에 있는 나', '내마음의 회오리', '세상속으로 보내는 나', '꺼져가는 나'로 분석하였다. 이러한 분석결과를 바탕으로 노인의 관계적 공격성 예방을 위한 실천적 제언을 제시하였다.