• 전자공학회논문지
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• 제52권7호
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• pp.15-21
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• 2015

WiFi 기술의 비약적인 발전과 스마트폰, 스마트패드, 스마트워치 등과 같은 다양한 모바일 단말의 출현으로 인해, 사용자들의 WiFi망 데이터 사용률은 크게 증가 하고 있다. 이에 따라 사용자들이 여행 중에도 방문지에서 단순한 신원인증을 통해 자신의 홈 WiFi 망을 이용하는 것처럼 방문지의 WiFi를 이용하고자 하는 수요가 크게 증가하고 있다. 본 논문에서는 이러한 무선 네트워크 접속환경의 글로벌 확장을 지원하는 eduroam의 국내 현황을 살펴보고 향후에 국내 eduroam 서비스의 발전 전망을 제시한다. 또한, 본 논문은 국내 대학간 WiFi 공동 활용 서비스 발전 현황을 설명하고, 국내 대학의 eduroam 서비스 가입 활성화에 필요한 방안들을 제시한다.

• 산업융합연구
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• 제17권3호
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• pp.23-29
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• 2019

차이가 나는 물체를 구별하는 물체인식과 달리, 얼굴인식은 유사한 패턴을 가진 얼굴의 Identity를 구별한다. 이에 따라 LBP, HOG, Gabor과 같은 특징 추출 알고리즘이 딥러닝 기반으로 대체되고 있다. 딥 러닝 기술을 활용하여 머신러닝으로 얼굴을 식별할 수 있는 기술이 발전하면서 다양한 분야에서 얼굴인식 기술이 활용되고 있다. 특히, 금융 거래 외에도 사용자 식별이 필요한 다양한 오프라인 환경에서 활용되어 세밀하고 개인에 적합한 서비스가 제공될 수 있다. 얼굴 인식 기술은 스마트 미러와 같은 장치를 통해 손쉽게 사용자 인증을 하고, 식별이 된 사용자에게 서비스를 제공할 수 있는 기술로 발전할 수 있다. 본 논문에서는 사용자 인증의 다양한 기법 중에서 얼굴인식 기술에 대한 조사 및 파이썬으로 작성된 얼굴인식 사례 소스 분석과 얼굴인식 기술을 활용한 다양한 서비스의 가능성을 제시하고자 한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제8권9호
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• pp.373-378
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• 2019

현재 프로그래밍 소스들이 온라인에서 공개되어 있기 때문에 무분별한 표절이나 저작권에 대한 문제가 일어나고 있다. 그 중 반복된 저자가 작성한 소스코드는 프로그래밍 특성상 고유의 지문이 있을 수 있다. 본 논문은 구글 코드 잼 프로그램 소스를 심층신경망을 이용한 학습을 통해 각각의 저자를 분별하는 것이다. 이 때 원작자의 소스를 예측 기반 벡터나, 주파수 기반 접근법인 TF-IDF등의 전처리기를 사용하여 입력값들을 벡터화해주고, 심층신경망을 이용한 학습을 통해 각 프로그램 소스 원작자를 식별하고자 한다. 전처리기를 이용하여 언어에 독립적인 학습시스템을 구성하고, 기존의 다른 학습 방법들과 비교하였다. 그 중 TF-IDF와 심층신경망을 사용한 모델은 다른 전처리기나 다른 학습방식을 사용한 것보다 좋은 성능을 보임을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회지
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• 제14권1호
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• pp.265-271
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• 2006

F-HMIPv6(Fast-Hierarchical Mobile IP version 6) 네트워크에서는 단말의 이동을 관리하기 위해 MAP(Mobility Anchor Point)를 사용한다. 현재는 매크로 핸드오프 발생 시 단말로부터 가장 멀리 떨어져있는 MAP을 선택하는 기법을 사용하고 있다. 그러나 이 경우 하나의 큰 MAP으로 전체 부하가 몰리는 문제와 이동 단말과 MAP간의 긴 거리로 인해 통신 비용이 증가하는 문제가 있다. 이 연구에서는 단말의 이동속도와 패킷 전송률을 고려하여 통신 비용을 최소화 하는 비용 효율적인 MAP을 선택 기법을 제안한다. 이를 위해 통신 비용을 바인딩 업데이트 비용과 데이터 패킷 전달 비용으로 구분하고 이 통신 비용을 최소화하는 MAP의 크기를 수식으로 표현한다.

• 한국광학회지
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• 제14권3호
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• pp.255-259
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• 2003

본 논문에서는 위상 변조된 가상 영상과 결합변환상관기를 이용하여 암호화 및 복호화 수준을 향상시키는 방법을 제안하였다. 원 영상은 주파수 영역에서 가상 위상 영상과 무작위 위상 영상의 곱을 퓨리에 변환하여 만든 암호화 영상과 제안한 위상 대응 규칙으로 만든 퓨리에 복호화 키를 퓨리에 변환하여 출력 평면에서 간단히 복원된다. 제안한 방법은 암호화된 영상을 허가되지 않은 사람들이 분석함으로써 있을 수 있는 복제 가능성을 원 영상의 어떤 정보도 포함하지 않은 가상 영상을 사용함으로써 배제할 수 있다. 또한 위상 변조된 영상의 자기상관성분의 세기는 1이므로 원 영상은 이 자기상관성분을 이용하여 재생되므로 결합변환상관기의 가장 큰 문제점인 자기상관성분을 제거해야 하는 문제를 해결할 수 있다 하지만 위상 암호화방법은 잡음이나 흠집에 민감하여 복원영상의 왜곡이 발생할 수 있으므로 본 논문에서는 이 문제를 분석하고 해결책을 제시하였다. 검증 실험을 통하여 분석의 타당성을 확인하고 제안한 암호화 방법이 광 암호화 시스템에 적용 가능함을 확인하였다.

• 융합정보논문지
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• 제11권11호
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• pp.66-74
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• 2021

인터넷이 발달하면서 온라인에서 나를 증명하는 사용자 인증기술은 고도화되고 있다. 기존 ID 방식은 서비스 제공자가 개인정보를 관리하며 보안이 취약할 경우 개인정보 유출의 위협이 있고, 정보 주체가 서비스 제공자에게 있다. 본 연구에서는 온라인 신분 확인 기술이 발전함에 따라 중앙집중 형식에서 오는 개인정보 유출 위협을 낮추고 사용자 주권 강화를 위한 DID 기반 본인 인증 모델을 제안한다. 제안 모델은 발행기관으로부터 발급받은 VC를 통해 사용자가 직접 개인정보를 관리하고 정보 주제가 사용자에게 있어 주권을 강화할 수 있다. 연구 방법으로는 분산원장 기술을 기반으로 한 탈중앙화 신원증명 방법을 이용하여 보안성과 무결성을 보장하는 본인 인증 모델을 제시하고, 공격방식에 대한 보안성을 분석한다. 공개키 암호 알고리즘을 사용하는 DID Auth를 통해 인증하여 스니핑, 중간자공격 등으로부터 안전하며 제안 모델은 실물 신분증을 대체할 수 있다.

• 한국건축시공학회지
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• 제21권5호
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• pp.397-408
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• 2021

건설업은 업무상 재해 발생빈도와 사망자 수가 다른 산업군에 비해 높아 가장 위험한 산업군으로 불린다. 정부는 건설 현장에서 발생하는 산업 재해를 줄이고 예방하기 위해 CCTV 설치 의무화를 발표했다. 건설 현장의 안전 관리자는 CCTV 관제를 통해 현장의 잠재된 위험성을 찾아 제거하고 재해를 예방한다. 하지만 장시간 관제 업무는 피로도가 매우 높아 중요한 상황을 놓치는 경우가 많다. 따라서 본 연구는 딥러닝 기반 컴퓨터 비전 모형 중 개체 분할인 YOLACT와 다중 객체 추적 기법인 SORT을 적용하여 다중 클래스 다중 객체 추적 시스템을 개발하였다. 건설 현장에서 촬영한 영상으로 제안한 방법론의 성능을 MS COCO와 MOT 평가지표로 평가하였다. SORT는 YOLACT의 의존성이 높아서 작은 객체가 적은 데이터셋을 학습한 모형의 성능으로 먼 거리의 물체를 추적하는 성능이 떨어지지만, 크기가 큰 객체에서 뛰어난 성능을 나타냈다. 본 연구로 인해 딥러닝 기반 컴퓨터 비전 기법들의 안전 관제 업무에 보조 역할로 업무상 재해를 예방할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제30권3호
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• pp.243-251
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• 2019

최근 탄두와 기만체 간의 변별을 수행하기 위하여 미세도플러 현상과 관련된 연구들이 활발히 진행되어 왔다. 여기서, 탄두와 기만체는 다양한 형상들로 정의될 수 있으며, 이들은 일반적으로 각각의 고유한 미세운동을 가지면서 기동한다. 이때, 이 표적들의 미세도플러 현상은 크기 및 위상 변조 특성으로 나뉘어 해석될 수 있으며, 대부분의 기존 연구들에서는 다양한 형상에 상관없이 크기 변조 특성을 근사적인 수학식으로만 정의하였다. 하지만, 보다 효율적인 변별을 위해서는 이 표적들의 크기 변조 현상에 대한 정확한 수학적 표현이 필요하다. 본 연구에서는 물리광학 기반의 크기 변조 특성을 모델링하기 위하여 다양한 형상의 탄두 및 기만체에 대한 새로운 레이다 수신신호 모델을 제안한 후, 전자기 수치해석 도구 및 캐드 모델을 사용한 수신신호들과 비교하여 제안된 레이다 수신신호 모델의 타당성을 검증하였다.

• 한국정보기술학회논문지
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• 제16권11호
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• pp.1-9
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• 2018

신약 재창출은 현재 사용되는 약물의 새로운 용도를 발견하는 방법이다. 텍스트 마이닝은 정형화되지 않은 문서로부터 의미 있는 지식을 획득하는 과정을 의미한다. 본 논문에서는 약물-유전자와 유전자-질병에서 동시에 측정된 유전자 출현 빈도의 비율을 고려하여 새로운 약물-질병 관계를 추론하는 방법을 제안한다. 생물학적 문헌으로부터 약물-유전자와 유전자-질병의 동시출현 빈도를 측정하고 각 약물과 질병에 대하여 유전자의 출현 비율을 계산한다. 약물-질병 관계의 가중치는 동시에 측정된 유전자 출현 비율의 평균을 이용하여 계산되고 이를 이용하여 각 질병의 분류 정확도를 측정한다. 약물-질병 관계를 추론하는 것에서 동시출현 빈도를 문장 단위로 측정하고 여러 관계를 고려하는 방법이 기존 방법보다 더 정확히 식별해내는 것을 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제22권12호
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• pp.1684-1690
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• 2018

근접한 이중대역 신호에 대한 새로운 디지털 전치왜곡 기법을 제안한다. 본 논문에서 고려하는 시스템은 이중대역 신호를 한 개의 전력증폭기로 증폭하는 송신기이다. 이 경우 전력증폭기 출력신호는 두 대역 신호의 교차변조 및 상호변조에 의해 왜곡이 발생한다. 특히 두 대역이 가까울 때에는 각 대역에서 상호변조에 의해 발행한 스펙트럼이 서로 겹칠 수 있고 이는 전치왜곡 성능을 저하시킨다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 제안하는 기법은 먼저 전력증폭기 특성을 추정하고 이렇게 추정한 전력증폭기 특성을 바탕으로 전치왜곡 계수를 추출한다. 이러한 두 단계를 통해 전치왜곡 계수를 구하면 근접한 이중대역 신호에 대해서도 서로 간섭 없이 전치왜곡이 동작할 수 있다. 제안하는 기법은 컴퓨터 모의실험을 통해 검증하는데, 모의실험 결과에 따르면 제안하는 기법이 기존의 이중대역 전치왜곡 방법보다 우수한 성능을 보인다.