• 의료ㆍ복지 건축 : 한국의료복지건축학회 논문집
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• 제19권1호
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• pp.23-34
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• 2013

Purpose: Many researches have clearly begun to address the relationship between people and their physical environments. These represent that children experience traditional hospital environments as unpleasant and scary. More specifically, children in hospitals face many psychological and emotional challenges: isolation, painful procedures, separation from family members, all in unfamiliar settings. For this reason, some have argued that the children's experiences within hospital environments can lead to poorer health outcomes. This study has been started in order to provide basic informations for the planning of Healing rest space in pediatric ward. Methods: Literature reviewes and field surveys to rest space at pediatric ward in Korea and foreign country have been conducted for the data collection. Results: The result of this study can be summarized into eight environment factor for healing rest space in pediatric ward: family, noise, safe, choice opportunity, light, privacy, social support and distract from disease or death. Implications: In the rest space in pediatric ward, it is necessary to consider healing rest space for promoting healing from disease and normal developing of children.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권3호
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• pp.1390-1403
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• 2016

Facial expression recognition (FER) plays a very significant role in computer vision, pattern recognition, and image processing applications such as human computer interaction as it provides sufficient information about emotions of people. For video-based facial expression recognition, depth cameras can be better candidates over RGB cameras as a person's face cannot be easily recognized from distance-based depth videos hence depth cameras also resolve some privacy issues that can arise using RGB faces. A good FER system is very much reliant on the extraction of robust features as well as recognition engine. In this work, an efficient novel approach is proposed to recognize some facial expressions from time-sequential depth videos. First of all, efficient Local Binary Pattern (LBP) features are obtained from the time-sequential depth faces that are further classified by Generalized Discriminant Analysis (GDA) to make the features more robust and finally, the LBP-GDA features are fed into Hidden Markov Models (HMMs) to train and recognize different facial expressions successfully. The depth information-based proposed facial expression recognition approach is compared to the conventional approaches such as Principal Component Analysis (PCA), Independent Component Analysis (ICA), and Linear Discriminant Analysis (LDA) where the proposed one outperforms others by obtaining better recognition rates.

• 한국통신학회논문지
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• 제39C권11호
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• pp.994-999
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• 2014

오늘 날 얼굴, 지문 또는 장문(掌紋)과 같은 생체 정보를 이용하여 사용자를 등록하고 인증하는 과정이 스마트폰을 통해 활발히 이루어지고 있다. 그 중 스마트폰의 카메라 기능을 이용해 생체 정보를 촬영 시, 일반적인 경우 카메라 프리뷰 화면에 특정 이미지를 오버레이 함으로써 가이드라인을 제시하고, 사용자로 하여금 동일한 위치에서 사진을 촬영하도록 유도하고 있다. 이 논문에서는 스마트폰을 통해 장문을 이미지로서 사용자를 등록 및 인증시에 사용할 수 있는 가이드라인 이미지를 제시하며, 해당 가이드라인 이미지를 적용한 사용자 실험을 통해 활용가능성에 대하여 알아본다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2005년도 춘계종합학술대회
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• pp.824-827
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• 2005

개인의 정보뿐만 아니라 산업체나 국가기관의 정보보안에 있어서 비밀번호는 매우 중요한 수단이 되어왔다. 그러나 비밀번호는 암기에 대한 부담, 정보 누출의 문제뿐만 아니라 여러 가지 해킹기술에 의하여 거의 무용지물이 되고 있는 실정이다. 인터넷 금융 업무를 위해 정부에서 시행하고 있는 공인인증서(PKI, 공개키기반구조)도 비밀번호 방식에 근간을 두고 있는 것이다. 사람은 손 모양, 지문, 손등의 혈관 패턴, 눈동자의 망막, 홍채, 서명, 음성 등 저마다 다른 생리적(Physiological), 행동적(Behavioral) 특징을 가지고 있다. 이것이 한계에 이른 개인의 비밀번호를 대체하거나 보완할 수 있는 생체인식기술이다. 본 논문에서는 생체인식기술에 대한 종류, 시장 분석, 다중생체인식, 표준화, 개인 프라이버시 보호 및 생체인식산업의 향후 전망 등에 대해 살펴보고자 한다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권6호
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• pp.145-156
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• 2022

Children are the foundation and future of this society and understanding their impressions and behaviors is very important and the child's behavioral problems are a burden on the family and society as well as have a bad impact on the development of the child, and the early diagnosis of these problems helps to solve or mitigate them, and in this research project we aim to understand and know the behaviors of children, through artificial intelligence algorithms that helped solve many complex problems in an automated system, By using this technique to read and analyze the behaviors and feelings of the child by reading the features of the child's face, the movement of the child's body, the method of the child's session and nervous emotions, and by analyzing these factors we can predict the feelings and behaviors of children from grief, tension, happiness and anger as well as determine whether this child has the autism spectrum or not. The scarcity of studies and the privacy of data and its scarcity on these behaviors and feelings limited researchers in the process of analysis and training to the model presented in a set of images, videos and audio recordings that can be connected, this model results in understanding the feelings of children and their behaviors and helps doctors and specialists to understand and know these behaviors and feelings.

• 융합경영연구
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• 제11권6호
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• pp.9-22
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• 2023

Purpose: This paper aims to suggest ways to apply the leading technologies of Industry 5.0 to the housing welfare field, tasks for this, and policy implications. Research design, data, and methodology: The analysis method of this study is a literature study. The analysis steps are as follows. Technology trends and characteristics of Industry 5.0 were investigated and analyzed. The following is a method of applying technology 5.0 in the industrial field. Finally, the application areas of each technology and the challenges to be solved in the process were presented. Results: The results of the analysis are 1) the accessibility and diffusion of technology. This means that all citizens have equal access to and use of the latest technology. To this end, the appropriate use of technology and the development of a user-centered interface are needed. 2) Data protection and privacy. Residential welfare-related technologies may face risks such as personal information leakage and hacking in the process of collecting and analyzing residents' data. 3) Stability, economic feasibility, and sustainability of the technology. Conclusions: The policy implications include: 1) Enhancing technology education and promotion to improve tech accessibility for groups like the low-income, rural areas, and the elderly, 2) Strengthening security policies and regulations to safeguard resident data and mitigate hacking risks, 3) Standardization of technology, 4) Investment and support in R&D.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제24권3호
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• pp.1-11
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• 2024

Payment systems are evolving, and this study examines how blockchain and AI improve online transactional security and service quality. The study examines micro and macro payment systems, compares online, and offline methods all over the world. The study also examines how blockchain and AI affect payment system security, privacy, and efficiency globally and rapidly digitizing economy. Digital payment methods are growing all over the world with high literacy and digital engagement, but they face challenges. The research highlights cybersecurity threats and the need to balance user convenience and security. It suggests blockchain and AI improve online payment services, supporting the policies for different countries. In this extensive research survey, we compare and evaluate the strengths and weaknesses of various payment systems, their practicality, and their robustness. This study also examines how technological innovations and payment systems interact to reveal how blockchain and AI could transform the financial sector. It seeks to understand how technology-enhancing service quality can boost customer satisfaction and financial stability in the digital age. The findings should help policymakers, financial institutions, and technology developers optimize online payment systems for a more secure and efficient digital economy.

• 정보보호학회논문지
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• 제34권4호
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• pp.763-780
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• 2024

대내외 환경이 급격하게 변화함에 따라, 기업이 직면하는 보안 위협에 대한 보호대책 구현의 중요성이 점차 증대되고 있다. 이러한 상황에서 설계 초기 단계부터 보안을 접목하는 SbD(Security by Design, 보안내재화) 접근법의 필요성이 부각되고 있으며, 위협 모델링은 SbD의 핵심적인 도구로 인식되고 있다. 특히, 비용과 시간을 절약하기 위해 보안 문제를 조기에 발견하고 해결하는 Shift Left 전략의 적용을 위해서는 소프트웨어 개발자와 같은 보안 전문성이 부족한 직원의 위협 모델링 수행이 요구된다. 다양한 자동화된 위협 모델링 도구들이 출시되고 있으나, 보안 전문성이 부족한 직원이 사용하기엔 사용성이 부족하여 위협 모델링 수행에 제약이 따른다. 이를 해소하기 위해 위협 모델링 도구 관련 연구들을 분석하여 GQM접근법 기반의 사용성 평가기준을 도출하였다. 도출한 기준에 대한 전문가 설문을 진행하여 타당성과 객관성을 확보하였다. 위협 모델링 도구 3종(MS TMT, SPARTA, PyTM)의 사용성 평가를 수행하였으며, 평가 결과 MS TMT의 사용성 수준이 타 도구 대비 우세함을 확인하였다. 본 연구는 사용성 평가기준을 제시하여 보안 전문성이 부족한 직원도 효과적으로 위협 모델링을 수행할 수 있는 환경을 조성하는데 기여하는 것을 목표로 한다.

• 스마트미디어저널
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• 제9권4호
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• pp.81-90
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• 2020

최근 중국의 경제발전과 소득수준의 향상으로 과거에 비해 질 좋은 의료서비스에 대한 욕구가 높아지고 있다. 이러한 욕구를 충족시키기 위한 대안으로 스마트 폰을 활용한 다양한 애플리케이션이 개발되고 있다. 특히, 2019년 12월 발생한 COVID-19의 전 세계적인 확산으로 인하여 그 관심은 비대면 원격의료 서비스로 확대되고 있다. 본 연구에서는 중국 내 상위 3개의 모바일 의료 애플리케이션을 대상으로 총 200명을 대상으로 설문조사를 실시하였으며, 그 중 의료 애플리케이션을 실제로 사용해 본 120명의 데이터를 벤카테시(Venkatesh)의 UTAUT2 이론을 기반으로 사용자의 사용의도와 사용행위에 영향을 미치는 요인에 대한 연구를 실시하였다. 본 연구의 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 인터렉티브화 특성, 노력기대, 가격가치, 프라이버시 관심도, 습관, 촉진 조건이 사용자의 사용의도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 밝혀졌다. 둘째, 사용자의 사용의도가 사용행위에 영향을 미치는 것으로 조사되었으며, 습관과 촉진 조건은 사용의도와 사용행위에 모두 영향을 미치는 것으로 밝혀졌다. 셋째, 성별, 연령, 학령, 연간 수입 등의 조절변수가 사용자의 모바일 의료 애플리케이션 사용의도에 영향을 미치지 못한다는 연구결과를 도출했다. 마지막으로 인터넷 등을 사용하는 모바일 기기의 특성상 여러 보안에 취약점들이 존재하며 이로 인해 개인 또는 사회적으로 큰 피해나 파장을 불러올 수 있다. 따라서 중국의 모바일 의료 서비스 발전을 위해 차후 이러한 문제점 등을 보완 총체적이고 심층적인 고찰을 통해 연구모형의 재수립이 필요할 것이다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권9호
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• pp.387-398
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• 2023

코로나 19 유행은 인류 생활 방식과 패턴에 큰 영향을 주었다. 코로나 19는 침 방울(비말)은 물론 공기를 통해서도 감염되기 때문에 가능한 대면 접촉을 피하고 많은 사람이 가까이 모이는 장소는 피할 것을 권고하고 있다. 코로나 19 환자와 접촉했거나 코로나 19 환자가 발생한 장소에 있었던 사람이 코로나 19에 감염되었을 것을 염려한다면 구글에서 코로나 19 증상을 찾아볼 것이라고 충분히 예상해 볼 수 있다. 본 연구에서는 과거 독감 감시와 관리에 중요 역할을 했었던 구글 트렌드(Google Trends)를 다시 소환하고 코로나 19 확진자수 데이터와 결합하여 미래의 코로나 19 확진자수를 예측할 수 있을지 딥러닝 모델(DNN & LSTM)을 사용한 탐색적 데이터 분석을 실시하였다. 특히 이 연구에 사용된 검색어 빈도 데이터는 공개적으로 사용할 수 있으며 사생활 침해의 우려도 없다. 심층 신경망 모델(DNN model)이 적용되었을 때 한국에서 가장 많은 인구가 사는 서울(960만 명)과 두 번째로 인구가 많은 부산(340만 명)에서는 검색어 빈도 데이터를 포함하여 예측했을 때 더 낮은 오류율을 기록했다. 이와 같은 분석 결과는 검색어 빈도 데이터가 일정 규모 이상의 인구수를 가진 도시에서 중요한 역할을 할 수 있다는 것을 보여주는 것이다. 우리는 이와 같은 예측이 더 강력한 예방 조치의 실행이나 해제 같은 정책을 결정하는데 근거 자료로 충분히 사용될 수 있을 것으로 믿는다.