• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권8호
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• pp.1456-1464
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• 2007

정보의 보안 및 감시, 관리에 대한 중요성의 증대와 공항, 항만 및 일반 기업에서의 얼굴 및 피부 인식을 이용한 패스워드 제어 시스템이 활용됨으로써 피부색 검출에 관한 연구가 지속적으로 이루어져 왔다. 뿐만 아니라 광범위 통신망을 이용한 화상 통신 및 전자 결재 등 그 적용 범위가 급속하게 확산됨에 따라 정확한 피부색 검출의 중요성이 그 무엇보다 커지고 있다. 본 논문에서는 인종별로 수집된 수백 개의 인물 이미지로부터 얻어진 정보를 사용해 피부색의 YCbCr을 파악하고 이 중 Cb와 Cr 정보만을 이용하여 피부 영역을 설정하였으며, 적응적인 피부 범위 설정을 통하여 그 피부 영역의 포함 여부에 따라 피부색을 검출하는 효율적이고 간단한 구조를 제안한다. 이것은 메모리를 사용하지 않는 ID 처리를 가능하게 함으로써 모바일 장비와 같은 상대적으로 작은 크기의 하드웨어나 시스템으로의 적용을 가능하게 하였다. 그리고 선택적 모드를 추가함으로써 더욱 향상된 피부 검출을 할 수 있을 뿐 만 아니라 복잡한 알고리즘을 사용하는 기존의 얼굴 인식 기술에 상응하는 결과를 보여준다.

• 정보보호학회논문지
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• 제29권2호
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• pp.377-391
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• 2019

최근 사물 인터넷에서 인증, 접근 제어 등을 위해 토큰과 블록체인을 이용한 시스템 연구들이 국내외에서 진행되고 있다. 그러나 기존 토큰을 이용한 방식의 시스템은 중앙 집중적인 특성을 가지고 있으므로 보안성, 신뢰성, 확장성 측면에서 사물 인터넷과는 적합하지 않다. 또한 블록체인을 이용한 방식의 시스템은 블록체인을 유지하기 위해서 해시 등의 계산을 반복적으로 수행하고 모든 블록을 저장해야하므로 IoT 디바이스에 과부하가 따른다. 본 논문에서는 사물 인터넷에 적합한 접근 제어를 위하여 토큰을 기반으로 권한 관리를 한다. 또한 탱글을 적용한 P2P 분산 원장 네트워크 환경을 구성하여 중앙 집중적인 구조의 문제점을 해결하고 토큰을 관리한다. 인증 과정과 접근 권한 부여 과정을 수행하여 토큰을 발급하고 토큰 발급에 대한 트랜잭션을 공유하여 모든 노드들이 토큰에 대한 유효성을 검증할 수 있다. 기존 발급 받은 토큰을 재사용하여 반복적인 인증 과정과 접근 권한 부여 과정을 줄여서 접근 제어 프로세스를 경량화할 수 있다.

• 한국융합학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.103-113
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• 2019

차량 번호판 인식 카메라는 차량 번호판 내 문자와 숫자의 인식을 위하여 대상 차량의 이미지 취득을 목적으로 하는 전용 카메라를 말하며 대부분 단독 사용보다는 서버와 영상 분석 모듈과 결합된 시스템의 일부로 적용된다. 그러나 차량 번호판 인식을 위한 시스템 구축을 위해서는 취득 영상 관리 및 분석 지원을 위한 서버와 문자, 숫자의 추출 및 인식을 위한 영상 분석 모듈을 함께 구성하여야 하므로 구축을 위한 설비가 필요하고 초기 비용이 많이 든다는 문제점이 있다. 이에 본 연구에서는 카메라의 기능을 차량 번호판 인식에만 한정하지 않고 방범 기능을 함께 수행할 수 있도록 확장하고 카메라 단독으로도 두가지 기능 수행이 가능한 Edge Base의 임베디드형 융합 카메라를 개발한다. 임베디드형 융합 카메라는 선명한 영상 취득 및 빠른 데이터 전송을 위해 고해상도 4K IP 카메라를 탑재하고 오픈소스 신경망 알고리즘 기반의 다중 객체 인식을 위한 딥러닝 SW인 YOLO를 적용하여 차량 번호판 영역을 추출한 후 차량 번호판 내의 문자와 숫자를 검출하고 검출 정확도와 인식 정확도를 검증하여 CCTV 방범 기능과 차량 번호 인식 기능이 가능한지를 확인 하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.86-94
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• 2019

본 논문은 보다 높은 실재감과 안전성을 확보하기 위한 무인차량 원격주행제어 환경 개발에 대한 내용을 설명한다. 주로 무인차량 원격주행제어를 위한 환경은 조이스틱 형태의 장치를 활용하여 조향과 가/감속이 가능하도록 개발되어 사용되었다. 그 외 일반 차량처럼 간이 조향-휠(steering-wheel)을 기반으로 개발된 시뮬레이터 환경도 있으나, 현재 주행 상황을 피드백하는 기술이 적용되어 있지 않거나 가/감속부를 포함하지 않는 것이 대부분이다. 피드백 기술이란 일반 차량을 직접 운전할 때 조향-휠과 가/감속 페달을 통해 느껴지는 현재 주행 상황을 시뮬레이터 환경에 구현하는 것을 의미한다. 이렇듯 무인차량 원격주행제어에 이질감을 감소시키는 피드백 기술 개발과 더불어 실재감을 높일 수 있는 시뮬레이터 환경 구축이 필수적이다. 따라서 본 연구에서는 선행 연구를 통해 개발된 힘반향 햅틱제어 기술을 적용할 수 있는 시뮬레이터 환경을 구축하고 시뮬레이터 하드웨어의 최소 요구사양을 도출하는 연구를 수행하였다. 하드웨어 구성은 일반 차량과 유사한 조향-휠 모듈과 가/감속 페달 모듈로 구성하였으며, 조향부와 가/감속부 모두 피드백 기술을 적용할 수 있도록 별도의 액추에이터를 설치하였다. 또한 제어부 PC를 통해 두 가지 조작부에 피드백 명령을 전달할 수 있도록 CAN(controller area network) 통신 환경을 구성하였다. 이렇게 구성한 시뮬레이터 환경의 성능을 검증하기 위하여 기 개발된 힘반향 햅틱제어 알고리즘을 직접 적용하여 각 상황 별 알고리즘 동작을 평가하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제29권3호
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• pp.491-501
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• 2019

최근 보안 디바이스의 물리적 취약성을 찾을 수 있는 부채널 분석 분야에서 딥러닝을 활용한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만, 최신 딥러닝 기반 부채널 분석 기술 연구는 템플릿 공격 등과 같은 프로파일링 기반 부채널 분석 환경에서 파형을 옳게 분류하기 위한 연구에 집중되어 있다. 본 논문에서는 이전 연구들과 다르게 딥러닝을 신호 전처리 기법으로 활용하여 차분 전력 분석, 상관 전력 분석 등과 같은 논프로파일링 기반 부채널 분석의 성능을 고도화할 수 있는 방법을 제안한다. 제안기법은 오토인코더를 부채널 분석 환경에 적합하게 변경하여 부채널 정보의 노이즈를 제거하는 전처리 기법으로, 기존 노이즈 제거 오토인코더는 임의로 추가한 노이즈에 대한 학습을 하였다면 제안하는 기법은 노이즈가 제거된 라벨을 사용하여 실제 데이터의 노이즈를 학습한다. 제안기법은 논프로파일링 환경에서 수행 가능한 전처리 기법이며 하나의 뉴런 네트워크의 학습만을 통해 수행할 수 있다. 본 논문에서는 실험을 통해 제안기법의 노이즈 제거 성능을 입증하였으며, 주성분분석 및 선형판별분석과 같은 기존 전처리 기법들과 비교하여 우수하다는 것을 보인다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권9호
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• pp.504-509
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• 2019

최근 무선 통신 기술과 소형 디바이스의 성능이 기하급수적으로 발전하였다. 이런 기술과 환경 변화에 따라 다양한 종류의 IoT 디바이스를 활용한 서비스가 증가하고 있다. IoT 서비스의 증가로 오프라인 환경에서 사용되던 소형 센서, CCTV 등의 디바이스가 인터넷에 연결되고 있으나, 많은 수의 IoT 디바이스는 보안 기능이 없고 취약한 오픈소스, SW를 그대로 사용하고 있다. 또한, 전통적으로 사용되던 스위치, Gateway 등의 네트워크 장비도 사용자의 주기적인 업데이트가 이루어지지 않아 수많은 취약점을 내포한 채 운영된다. 최근에는 IoT 디바이스의 간단한 취약점을 대상으로 대량의 봇넷(botnet)을 형성하여 DDoS 공격 등에 악용하는 사례가 늘어나고 있다. 본 논문에서는 Internet-Wide Scan 기술을 활용하여 인터넷에 연결된 대량의 디바이스를 빠르게 식별하고, 내포된 취약점 정보를 분석 및 관리하는 시스템을 제안한다. 또한, 실제 수집한 배너 정보를 통해 제안 기술의 취약점 분석률을 검증하였다. 향후 제안 시스템이 사이버 공격을 예방할 수 있는 기술로 활용 될 수 있게 자동화 및 고도화를 진행 할 계획이다.

• 전기전자학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.1096-1099
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• 2019

본 논문에서는 스마트 팩토리 구축을 위한 프로토콜을 제안한다. 제안하는 스마트 팩토리 구축을 위한 프로토콜은 OPC UA Server/Client, TSN 실시간 통신 기술, NTP & PTP 시간 동기화 프로토콜, 필드버스(Field Bus) 프로토콜 및 컨버젼 모듈, 데이터 전송지연에 대한 저장기술 및 동기화 프로토콜로 구성된다. OPC UA Server/Client 는 산업용 하드웨어 디바이스와 인터페이스 하기 위한 시스템 통합 프로토콜로써 플랫폼에 의존적이지 않고 다방면에서 사용할 수 있는 표준을 지원한다. TSN 실시간 통신 기술은 고속 네트워크 환경에서 디바이스들 간 정확한 시간을 공유함으로써 생산라인 등의 정밀한 시간관리 및 제어기술을 제공한다. NTP & PTP 시간 동기화 프로토콜은 IEEE1588 표준화 기술을 제공한다. 필드버스 프로토콜 및 컨버젼 모듈은 산업에서 주로 사용하는 프로토콜을 OPC로 변환하여 연결의 확장성을 제공한다. 데이터 전송 지연에 대한 저장기술 및 동기화 프로토콜은 데이터 전송 지연과 데이터의 손실에 대한 해결 기능을 제공한다. 제안된 스마트 팩토리 구축을 위한 프로토콜의 성능을 평가하기 위하여 시험기관에서 실험한 결과 응답시간은 0.1367ms, 동기시간은 0.404ms, 동시접속 수는 100개, 프로토콜의 연동개수 5개, 데이터 저장 및 동기화는 1,000노드로 세계최고 수준과 동일한 결과를 산출하였다.

• 한국전자거래학회지
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• 제24권2호
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• pp.71-89
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• 2019

기업은 소비자가 만족하는 제품을 개발하고 개선하기 위하여 설문조사와 같은 전통적인 마케팅리서치 방법을 이용하여, 소비자의 의견을 듣고, 분석하여 반영하는 노력을 한다. 최근에는 인터넷 사이트, 사회관계망(SNS) 등 소비자 커뮤니케이션 플랫폼에서 관련 자료를 수집하고 분석하는 방법이 주목을 받고 있다. 한편, 급속한 정보통신기술의 발달과 함께 이동통신사들이 아동을 위한 디지털상품을 출시하고 있는데, 특히 유해한 콘텐츠로부터 아동을 보호하고, 부모와 아동들에게 필요한 정보와 기능은 보완된 디지털 디바이스들이 등장하고 있다. 이 가운데 키즈폰은 불필요한 기능은 없애고 아동들에게 기본 안전 기능을 담은 웨어러블 디바이스로서 부모가 쉽게 자녀의 위치를 실시간으로 알게 해주는 유용한 도구이다. 키즈폰은 스마트폰에 비해 저렴하고 간편하지만 고장이 잦고, 안전 이외에 유용한 기능을 기대하기 힘들며, 부가적인 기능들 또한 유용하지 못하다는 점이 지적되고 있다. 본 연구는 국내 이동통신사의 키즈폰(Kids Phone)에 대한 리뷰를 분석하여, 제품들의 특성과 장단점을 파악하고, 디바이스와 서비스에 대한 개선방안을 제안함으로써, SNS 소비자 분석을 통한 제품 서비스 개선 전략수립 방법을 제시하고자 한다. 이를 위해 국내 쇼핑몰의 리뷰 섹션에서 자료를 수집하고, TF/IDF, 감성분석, 네트워크분석 등의 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 소비자 감성분석을 실시하였다. 고객 리뷰는 온라인 쇼핑몰과 네이버 블로그에서 크롤링하여 수집 하였으며, 통계/데이터 마이닝 및 그래픽은 'R'과 빅데이터 분석 솔루션 'Textom', 그리고 오픈소스 프로그래밍 언어인 'Python'을 함께 사용하여 분석하고 시각화하였다. 본 연구를 통해 각 이동통신사의 현재 제품(키즈폰)에 대한 소비자가 느끼는 주요이슈와 제품의 장단점을 파악할 수 있었으며, 더 나아가 감성분석을 바탕으로 키즈폰 제품의 서비스 개선전략 방향을 제안할 수 있었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.648-655
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• 2019

본 연구는 현재의 복잡하며 부정확한 기존의 태권도 전자호구 시스템과 차별화 되는 전자호구 개발을 제안한다. 이를 위해 전자호구에 적용이 가능한 다양한 센서(마그네틱 센서, 전기용량 센서, 접촉식 스위치 방식, 압전필름 센서) 방식에 대하여 시험을 통해 분석하여 차별화된 성능을 가질 수 있는 센서 방식을 제안한다. 제안하는 전자호구의 타격에 대한 정도를 높이기 위해 기존의 몸통호구에만 집약된 광범위한 센서 및 무선 통신 제어 장치를 호구와 손, 발 보호대로 분산하였다. 또한 몸통호구에는 초경량 필름형 압전센서를 통해 몸통호구에 가해지는 충격량을 측정하도록 하여 무게를 경량화 하였다. 기존의 전자호구의 경우 몸통호구에 집약된 센서 및 통신 제어 장치를 개별 장비로 분리하여 사용자가 개별 구입할 수 있도록 스마트 앱을 활용하여 스코어를 확인할 수 있도록 하였다. 개발하는 전자호구의 무게는 약 1kg 이하로 기존 대비 20% 정도 감소되는 효과를 얻었다. 완벽한 시험 환경을 갖추지 못하여 충격량에 대한 효과를 정확하게 분석하지 못한 부분은 본 연구의 보안 사항을 본다.

• 디지털융복합연구
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• 제17권1호
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• pp.239-247
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• 2019

감정을 정확히 예측하는 것은 환자중심의 의료디바이스 개발 및 감성관련 산업에서 매우 중요한 이슈이다. 감정예측에 관한 많은 연구 중 감정 예측에 심박 변동성과 뉴로-퍼지 접근법을 적용한 연구는 없다. 본 연구는 HRV를 이용한 ANFEP(Adaptive Neuro Fuzzy system for Emotion Prediction)을 제안한다. ANFEP의 핵심 기능은 인공 신경망과 퍼지시스템을 통합해 예측 모델을 학습하는 ANFIS(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System)에 기반한다. 제안 모형의 검증을 위해 50명의 실험자를 대상으로 청각자극으로 감정을 유발하고, 심박변이도를 구하여 ANFEP 모형에 입력하였다. STDRR과 RMSSD를 입력으로 하고 입력변수 당 2개의 소속함수로 하는 ANFEP모형이 가장 좋은 결과를 나타났다. 제안한 감정예측 모형을 선형회귀 분석, 서포트 벡터 회귀, 인공신경망, 랜덤 포레스트와 비교한 결과 본 제안모형이 가장 우수한 성능을 보였다. 연구 결과는 보다 적은 입력으로 신뢰성 높은 감정인식이 가능함을 입증했고, 이를 활용해 보다 정확하고 신뢰성 높은 감정인식 시스템 개발에 대한 연구가 필요하다.