• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제17권1호
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• pp.1-9
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• 2015

본 논문은 터널 조명 시스템을 적절하게 운영하기 위하여, 터널 내부/외부의 휘도를 측정하는 영상휘도계의 개발 내용을 소개한다. 터널을 측정하는 국제규격 CIE88의 L20법 및 광막법이 구현 가능하도록 개발하였으나 현재 주로 적용되는 L20법을 위주로 실험하였다. 독립적 운영을 위하여 컴퓨터가 내장되었으며 외부와는 이더넷 통신으로 연결된다. 내부에 자동 온도조절 기능과 앞면유리의 열선과 와이퍼 시스템이 구축되었다. 정확한 휘도 측정을 위하여 노출시간과 휘도량에 따른 비선형 특성을 보정하는 수식이 적용되었다. 개발된 휘도계의 공인기관 교정결과는 1%미만의 오차를 보여주었다. 개발된 휘도계를 이용하여 실제 터널에서 실험을 하였고, 실험결과 기준 휘도계측기들과 유사한 특성을 보였으며, 매우 안정적으로 작동함을 볼 수 있었다. 다만, 부분적 고휘도로 인한 센서 포화에 의한 측정오차를 해결하는 과제는 남아 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제12권12호
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• pp.2293-2300
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• 2008

애드 혹 센서 네트워크 환경에서 사용되는 대표적인 라우팅 방식인 AODV(Ad-hoc On-Demand Distance Vector)는 무선보안 메커니즘의 부재로 라우팅 정보가 모든 노드에게 노출되어 있다. AODV방식의 문제점은 공격자가 네트워크 내부에 침입하여 임의대로 라우팅 경로를 수정하여 자신을 통과하는 경로를 최단경로로 판단하게 하는 라우팅 정보 변조공격이 가능하다는 것이다. 본 논문에서는 AODV 라우팅 정보 중 공격자가 RREQ(Route Request) 패킷의 소스 시퀀스 번호와 홉 카운트를 변조하여 사용하는 공격을 설계했다. 그리고 설계한 공격을 보안 암호화 및 인증방식이 아닌 AODV의 메커니즘 안에서 공격자를 발견하고 발견된 공격자를 고립시켜 네트워크 성능저하를 막을 수 있는 방법을 제안한다. 본 연구는 네트워크 보안을 위해 과도한 보안 알고리즘의 도입으로 생기는 오버헤드를 네트워크 메커니즘을 통하여 줄이고자 한다. 제안된 메커니즘의 성능 평가는 NS-2를 이용하였으며 정상적인 네트워크 상황, 공격 시 네트워크 상황 그리고 제안 메커니즘이 적용된 네트워크 상황하에서 목적지 노드의 데이터 총 수신량을 통하여 성능을 비교 분석하였다. 그 결과 본 논문에서 제안하는 방식을 도입하였을 경우 데이터의 총 수신량이 정상적인 네트워크 상황과 거의 동일하게 나타남을 확인하였다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제57권6호
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• pp.781-789
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• 2019

연구실 실험, 파일럿 플랜트 및 반응기 운전 중 화학물질에 의한 안전사고가 발생하고 있다. 합성 실험을 시작하기전 사고예방을 위해 관련 정보들을 찾아볼 필요가 있으며, 공정설계 단계에서도 반응 폭주 예방을 위한 반응정보의 확보는 필수적이다. 합성반응 관련 정보는 인터넷을 포함해 다양한 source가 존재하지만, 검색에 오랜 시간이 걸리고, 합성법마다 사용되는 물질도 달라 적정경로 선택의 어려움이 있다. 연구자들의 합성경로 검색시간단축과 합성 시 존재할 수 있는 위험성 및 중간생성물질들의 확인에 도움을 주고자 본 연구는 스마트 합성경로 탐색시스템을 제안하였다. 제안한 탐색시스템은 Python 패키지인 Selenium을 사용한 Web scraping 및 Web crawling을 통해 인터넷에 존재하는 정보를 수집하여 DB를 자동으로 갱신한다. 경로 탐색 알고리즘은 depth-first search에 기반하여 목표 물질을 기준으로 탐색을 진행하고, 유해화학물질 등급, 수율 등을 구분하여, 제한된 경로 단계 수치내에 있는 모든 합성 경로를 제안한다. 또한 각자의 연구 목적에 맞게 연구원들이 가진 비공개 데이터를 형식을 맞춰 DB에 등록하여 확장할 수 있다. 시스템은 차후에 무료 사용이 가능하도록 open source로 공개할 예정이다. 개발 시스템은 연구자들이 제안된 경로를 참고하여 더 안전한 반응 방법을 찾고, 사고의 예방에도 도움을 줄 것으로 기대된다.

• 융합보안논문지
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• 제21권1호
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• pp.191-200
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• 2021

컴퓨팅 기술의 발전과 데이터를 저장할 수 있는 클라우드 환경, 그리고 스마트폰의 보급으로 인하여 많은 데이터가 생산되는 환경에서 인공지능 기술이 발전되고 있다. 이러한 인공지능 기술 중에서 딥뉴럴네트워크는 이미지 인식, 이미지 분류 등에서 탁월한 성능을 제공하고 있다. 기존에는 이러한 딥뉴럴네트워크를 이용하여 산불 및 화재 예방을 위한 이미지 탐지에 대해 많은 연구가 있었지만 흡연 탐지에 대한 연구는 미흡한 실정이었다. 한편 군 부대에서는 각종 시설에 대한 감시체계를 CCTV를 통해 구축하고 있는데 화재, 폭발사고 예방을 위해 탄약고 주변에서의 흡연이나 금연구역에서의 흡연을 CCTV로 탐지하는 것이 필요한 상황이다. 본 논문에서는 딥뉴럴네트워크를 이용하여 흡연 여부를 탐지하는 방법에 대한 성능 분석을 하였으며 활성화함수, 학습률 등 실험적으로 최적화된 수치를 반영하여 흡연사진과 비흡연사진을 두 가지 경우로 탐지하는 것을 하였다. 실험 데이터로는 인터넷 상에 공개되어 있는 흡연 및 비흡연 사진을 크롤링하여 데이터를 구축하였으며, 실험은 머신러닝 라이브러리를 이용하였다. 실험결과로 학습률 0.004로 최적화 알고리즘 Adam을 사용하였을 때, 93%의 accuracy와 92%의 F1-score를 갖는 것을 볼 수 있었다. 또한 이로써 이미지의 연속인 CCTV 영상도 딥뉴럴네트워크를 이용하여 흡연 여부를 탐지할 수 있음을 알 수 있었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.580-586
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• 2021

현재 사출성형분야의 Computer Aided Testing(CAT) 방법론으로 CAE(Computer Aided Engineering)를 이용한 수치 해석 기법이 주를 이루고 있다. 그러나 최근 시뮬레이션에 추가로 인공지능 기법을 응용하는 방법론이 연구되고 있다. 우리는 지난 연구에서 다양한 Machine Learning 기법을 활용하여 사출 성형 공정에 따른 변형 결과를 비교하였으며, 최종적으로 MLP(Multi-Layer Perceptron) 예측모델을 생성하였고, HMA(Hybrid Metaheuristic Algorithm)를 이용하여 최적화 결과를 얻어냈다. 그러나 MLP는 예측 성능이 우수한 반면 블랙박스와 같이 결정 과정에 대한 설명이 부족하다. 본 연구에서는 Radiator Tank 부품에 대하여 사출 성형 해석 소프트웨어인 Autodesk Moldflow 2018을 이용하여 수치 해석 기법으로 데이터를 생성하고, Machine Learning 소프트웨어인 RapidMiner Studio version 9.5를 활용하여 여러 Machine Learning Algorithms 모델을 생성하여 평균 제곱근 오차를 비교하였다. Decision-tree는 Root Mean Square Error(RMSE) 값이 다른 Machine Learning 기법에 비해 양호한 예측 성능을 갖추고 있었다. Decision-tree의 크기를 결정하는 Maximal Depth에 따라 분류 기준을 높일 수 있지만 복잡성도 함께 증가시켰다. Decision-tree를 이용하여 구속 조건을 만족하는 중간 값을 선정하여 시뮬레이션을 진행한 결과 기존의 시뮬레이션만 진행한 것보다 7.7%의 개선 효과가 있었다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.11-20
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• 2019

본 연구는 시각 장애인의 도보 적응을 위한 새로운 가상현실 체험 환경을 제안한다. 제안하는 가상현실 체험 환경의 핵심은 몰입형 보행 상호작용과 딥러닝 기반 점자 블록 인식으로 구성된다. 우선, 시각 장애인의 입장에서 현실적인 걷기 경험을 제공함을 목적으로 제자리 걸음을 감지하여 걷기를 판단하는 트래커 기반 걷기 처리과정과 시각 장애인의 보행 보조 도구를 가상현실에 적용한 컨트롤러 기반 VR 흰지팡이를 설계한다. 또한, VR 흰지팡이를 활용한 길 안내 과정에서 도로 위의 점자 블록 인지 및 반응 등 종합적인 의사결정을 수행하는 학습 모델을 제안한다. 이를 기반으로 가상현실 도보 체험 환경에 대한 실험을 위하여 실외 도시 환경으로 구성된 가상현실 어플리케이션을 제작하고, 참가자를 대상으로 설문 실험 및 성능 분석을 진행하였다. 결과적으로 제안한 가상현실 체험 환경이 시각 장애인의 입장에서 현존감 높은 도보 체험을 제공하고 있음을 확인하였다. 그리고 제안한 학습과 처리과정이 인도와 차도, 인도 위의 점자 블록을 높은 정확도로 인지함을 확인하였다.

• 해양환경안전학회지
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• 제23권7호
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• pp.918-925
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• 2017

함정 외부 탑재 장비의 복잡한 형상에 의해서 발생하는 다중반사는 경로를 예측하기 어렵고 높은 RCS(Radar Cross Section)의 원인이 된다. 따라서 함정의 외부 탑재 장비의 최적배치 설계가 RAS(Radar Absorbing Structure) 방법으로 고려되어야 한다. 본 논문에서는 함정 외부 탑재 장비에서 발생하는 다중반사와 RCS를 최소화하기 위하여 함정 외부 탑재 장비 최적배치를 수행하였다. 외부 탑재 장비 최적배치에 사용된 알고리즘은 순차적 내림차순 방법을 이용하였다. 함정 외부 탑재 장비 최적배치를 수행하기 위하여 LCS-2 type을 해석 모델로 선정하였다. 계산 비용을 줄이기 위해서 장비의 기여도 분석 및 다중반사 경로 분석 등을 통해 최적 배치를 수행할 장비를 선정하였고 최적배치를 통해 RCS가 최소가 되는 최적배치 위치를 도출하였다. 또한 RCS 변화에 따른 레이다의 탐지거리 변화율을 이용하여 RCS 감소효과를 분석 하였다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.319-324
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• 2019

실리콘광전증배관(Silicon Photomultiplier, SiPM)과 두 층의 섬광 픽셀 배열을 이용한 반응 깊이 측정 검출기를 설계하였으며, 위치 측정 능력을 DETECT2000을 사용하여 검증하였다. 섬광 픽셀의 면 처리와 반사체 조합을 통해 섬광 픽셀과 감마선이 반응한 위치를 추적하였다. 아래층은 광학적으로 연결된 부분을 제외하고 반사체로 처리하였으며, 위층은 가장 외곽부분을 제외하고 모두 광학적으로 연결되도록 처리하여 빛의 공유가 아래층에 비해 자유롭도록 구성하였다. 거울반사체와 난반사체, 섬광 픽셀의 거친 면과 매끈한 면의 조합을 통해 평면 영상을 획득하였으며, 층별 영상이 생성되는 위치를 측정하여 분석하였다. 앵거 알고리듬을 사용하여 SiPM의 16채널 신호를 4개의 채널로 감소시켜 영상을 재구성하였다. 섬광 픽셀의 거친면과 모든 반사체 조합에서 두 층으로 구분되는 것을 확인할 수 있었으며, 매끈한 면일 경우에는 모두 층 구분이 불가능한 것을 확인할 수 있었다. 따라서 거친 면의 섬광 픽셀과 반사체 조합을 사용한 검출기를 사용할 경우 전임상용 PET에서 반응 깊이 측정을 통해 검출 시야 외곽에서의 공간분해능을 향상시킬 수 있을 것이다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.550-558
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• 2019

사물인터넷 환경에 대한 규모가 날이 갈수록 커지고 발전함에 따라서 사물인터넷 디바이스를 통해 수집하고 공유되는 정보들은 점점 다양해지고 더 많아지게 되었다. 하지만 사물인터넷 디바이스들은 소형화된 크기에 따라 연산능력의 한계점과 낮은 전력량을 가지고 있어 이전의 인터넷 환경에서 적용되어왔던 암호화, 인증 등의 보안 기술들을 사물인터넷에 직접적으로 적용하기 힘들어 취약점과 보안위협이 매우 크다. 이러한 문제점으로 인해 안전하고 정확하게 전달되어야 하는 필요성이 있는 중요한 정보들이 데이터 위변조나 개인정보 유출 및 침해 등 악의적으로 정보를 탈취하려는 위협들에 노출되었다. 이 위협을 극복하기 위해서 현재 사물인터넷 환경의 디바이스에 대하여 취약점들을 보완하고자 다양한 보안연구가 활발히 진행되고 있다. 특히 사물인터넷 환경에서 다양한 디바이스들이 상호동작하며 수집된 정보들을 공유하고 전달하기 때문에 각각의 디바이스들이 신뢰성을 가지고 통신할 수 있어야 한다. 이에 따라 디바이스 인증을 위한 다양한 기법의 연구들이 진행이 되었는데, 본 연구에서는 기존의 사물인터넷 디바이스들을 인증하기 위해 연구되어 왔던 인증 기법에 대하여 한계 및 문제점을 알아보고 이를 해결하여 사물인터넷 환경에서 신뢰된 디바이스 간의 안전하게 통신을 할 수 있도록 사물인터넷 디바이스를 인증할 수 있는 기술을 제안한다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제10권10호
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• pp.277-284
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• 2021

최근 스마트 홈 환경은 무선 정보통신 기술과 융합을 통해서 다양한 데이터를 수집·통합·활용하는 플랫폼이 될 것으로 전망되고 있으며 실제로 스마트 홈 내부에는 다양한 센서를 탑재한 스마트 디바이스 수가 점점 증가하고 있다. 증가된 스마트 디바이스 수만큼 처리해야하는 데이터의 양도 증가하고 있으며 이를 효과적으로 처리하기 위해 빅데이터 처리 시스템이 활발하게 도입되고 있다. 그러나 기존 빅데이터 처리 시스템은 분산 노드에 할당되기 전 모든 요청이 클러스터 드라이버로 향하기 때문에 동시에 많은 요청이 발생하는 경우 분할 작업을 관리하는 클러스터 드라이버에 병목현상이 발생하고, 이는 네트워크를 공유하는 클러스터 전체의 성능감소로 이어진다. 특히 작은 데이터 처리를 지속해서 요청하는 스마트 홈 디바이스에서 지연율이 더 크게 나타난다. 이에 본 논문에서는 동시에 다수의 센서에서 요청이 발생하는 스마트 홈 환경에서 효과적인 데이터 처리를 위한 Apriori 기반 빅데이터 시스템을 설계하였다. 제안하는 시스템의 성능평가 결과에 따르면, 데이터 처리 시간은 기존 시스템에 비해 최소 19.2%에서 최대 38.6% 단축됐다. 이러한 결과가 발생한 이유는 측정되는 데이터의 형태와 관련이 있다. 스마트 홈 환경은 수집되는 데이터의 양은 방대하나 각 데이터의 용량은 작기 때문에 캐시 서버의 사용이 데이터 처리에 큰 역할을 하며, Apriori 알고리즘을 통한 연관도 분석으로 사용자의 행동 습관과 연관도가 높은 센서 데이터를 캐시에 저장하기 때문에 캐시 서버의 활용률이 매우 높다.