• 한국융합학회논문지
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• 제6권4호
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• pp.243-248
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• 2015

U-Healthcare는 언제, 어디서나 환자의 건강을 검사하고 관리하며 유지할 수 있도록 하는 의료와 IT가 융합된 서비스이다. U-Healthcare 서비스에서 이루어지는 통신은 검진한 분석 결과나 긴급 데이터를 무선 통신방식을 이용하여 병원 서버에 전송하는 방식이 활용되고 있다. 이 때 악의적인 접근을 수행하는 자(공격자)가 U-Healthcare기기나 BS(Base Station)에 DRDoS(Distributed Reflection DoS)공격을 하면 위급한 환자의 상황 정보가 병원 서버까지 전송되지 않는 다양한 피해가 예상된다. 이를 대응하기 위해 DRDoS 공격 시나리오와 DRDoS에 대한 대응방안을 제안하고 대량의 패킷을 처리할 수 있는 빅데이터와 융합한다. 공격자가 U-Healthcare 기기나 BS(Base Station)를 공격 시 DB와 연동하여 일치하면 공격을 막는다. 본 논문은 원격의료 서비스인 U-Healthcare기기나 BS에서 나타날 수 있는 공격방법을 분석하고, 빅데이터를 활용하여 보안 위협에서의 대응방안을 제안한다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제22권11호
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• pp.583-590
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• 2016

최근 일상적인 인간 생활의 거의 모든 영역에서 사물 인터넷에 대한 관심이 급속히 증대되면서, 음성 인식은 중요한 HCI 수단으로 자리 잡고 있다. 더불어, 모바일 환경에서의 음성 인식 시스템에 대한 수요 또한 급속히 증대되고 있다. 모바일 환경을 위한 서버 기반의 음성 인식 시스템은 대체로 빠른 속도와 높은 인식률을 보이고 있지만, 데이터베이스에 저장되어 있는 단어를 단위로 하여 인식을 수행하므로, 인터넷이 연결되어 있어야 하고 서버에서의 많은 계산량을 필요로 한다. 본 논문은 음소 기반 한국어 음성 인식 시스템의 일부로서, 한국어 모음 'ㅗ'에 대한 새로운 인식 방식을 제안한다. 제안하는 방식은 주파수 영역에서의 분석 대신, 시간 영역에서의 파형 패턴에 기반하여 동작하므로, 계산 비용을 현저히 절감할 수 있다. 모음 'ㅗ'의 전형적인 파형 패턴들을 탐지하기 위한 요소 알고리즘들을 제시하며, 이를 결합하여 최종 판별을 수행한다. 실험 결과를 통해, 제안하는 방식이 89.9%의 인식 정확도를 달성할 수 있음을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제21권11호
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• pp.2167-2175
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• 2017

최근 사물인터넷은 인공지능의 발전, 연결된 기기의 증가와 클라우드 시스템의 높은 성능으로 인해 급격하게 발전하고 있다. 많은 기기와 센서로부터 생산되는 엄청난 양의 데이터들은 지능적 진단, 추천 서비스 뿐 아니라 스마트 관제 서비스와 같이 서비스 영역의 확대를 이끌고 있다. 엣지 컴퓨팅(Edge Computing)에 대한 연구는 높은 성능을 지닌 하드웨어를 바탕으로 작은 또 하나의 서버로써의 역할에 국한되어 연구되고 있다. 그러나 데이터를 분석하고 의미성에 따른 서비스를 구현하기 위해서는 범용적 서버로써의 역할보다는 도메인에 특화된 기능과 요구사항을 지녀야 한다. 스마트 팩토리에서의 엣지는 제한적 필터링, 사전 포맷팅을 포함하는 전처리와 그룹 컨텍스트 융합, 지역적 룰의 관리 등을 필요로 한다. 따라서 본 논문에서는 공장 특성에 맞는 효율성과 강건함 측면을 강조하는 요구사항들을 도출하고, 클라우드와 학습된 요소 공유 방법을 기반으로 하는 엣지 컴퓨팅의 구조를 제안하고자 한다. 이 엣지는 네트워크 자원 소모를 감소시키고 룰과 학습화된 모델의 변경을 쉽게 할 수 있도록 한다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제18권7호
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• pp.1393-1401
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• 2017

리눅스 운영체제는 데스크톱이나 서버뿐만 아니라 모바일 기기, 자동차, 임베디드 기기 등 다양한 분야로 영역을 넓혀가고 있고, 자유롭게 사용가능한 공개 소프트웨어라는 특징으로 인해 운영체제 부문에서 대부분 선두권을 차지하고 있다. 그러나 데스크톱 분야는 마이크로소프사의 윈도우가 장악하고 있고, 애플사의 Mac OS도 매니아층을 중심으로 점유율을 높이고 있으나 리눅스의 성장세는 답보 상태이다. 이러한 열세를 만회할 수 있는 중요한 요소로는 X 윈도 시스템을 손꼽을 수 있다. 아직까지 대부분의 리눅스 배포판이 전통적인 구조의 X.org 서버를 X 윈도 시스템으로 사용하는데, 무겁고 처리 속도도 느린 단점이 있다. 이를 대체하기 위해 Wayland라는 새로운 구조의 X 윈도 시스템이 등장하였다. Wayland는 임베디드나 모바일 기기에서 적합할 만큼 작고 가벼워서 데스크톱 분야뿐만 아니라 사물인터넷 관련 기기에도 탑재할 수 있다. Wayland의 등장과 더불어 시작된 X 윈도의 변화는 리눅스 대중화에 박차를 가할 것으로 판단된다.

• 한국융합학회논문지
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• 제9권7호
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• pp.63-68
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• 2018

농업 인구의 감소와 노령화로 인하여 온실 재배 중심의 스마트 팜에 대한 연구가 활발하게 진행 중이나 채소와 같은 작물의 경우 노지 재배가 70%를 차지한다. 이에 노지 농작물 재배의 자동화, 무인화 및 지능화를 통해 생산성을 향상시키고 토양 오염을 방지할 필요가 있다. 본 논문은 사물인터넷을 이용한 노지 농작물 제배 시스템 구축 사례를 설명하고 노지작물 제배 시스템에서의 환경 변수를 정의하였다. 다양한 센서을 통해서 토양의 온도, 함수율, 전기전도도, 산성도를 측정하여 LoRa 통신 모듈을 이용하여 서버로 정보를 전달하고, 서버는 이 데이터를 바탕으로 시비량 및 관수량을 제어한다. 노지농작물 재배에 적합한 통신 방식인 LoRa 기술을 이용하여 넓은 노지를 관리하고 생산량 및 판매실적까지 관리하는 시스템을 개발하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.1323-1328
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• 2021

본 논문에서는 이동에 어려움과 불편을 겪고 있는 교통 약자를 위한 전동차 공유 플랫폼을 제시한다. 제안된 교통 약자를 위한 전동차 공유 플랫폼은 현재 운용 중인 퍼스널 모빌리티 공유 플랫폼의 IOT 기술을 접목한 기능인 모바일 대여, 반납, 기능을 기본으로 포함하고, 교통 약자들이 처할 수 있는 다양한 사고의 위험으로부터 빠르게 대처할 수 있도록 안전 기능을 강화하였다. 교통 약자를 위한 전동차 공유 플랫폼은 GPS를 통해 운행자료가 실시간으로 서버에 저장되며, 사고의 사전 알람 및 호출 기능을 강화하여 신속한 SOS 처리가 되도록 하였으며, 사고 발생과 동시에 서버로부터 관리자 및 보호자들에게 연락을 취해 재빠른 상황대처를 할 수 있도록 하여 교통 약자들이 안전하고 편안하게 운행할 수 있다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.160-169
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• 2014

생활 주변의 사물들이 인터넷에 접속되어 사물들과의 통신이 가능한 "사물 인터넷" 시대의 흐름에 맞춰 본 논문에서는 스마트 전력 관리 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 와이파이 기능을 내장한 파워 콘센트와 전력 소비량을 모니터링하고 제어할 수 있는 웹서버로 구성되어 있다. 또한, 사용자가 쉽게 전력 소비 상태를 체크하고 콘센트의 전원 상태를 조작할 수 있는 스마트폰용 웹페이지도 함께 개발하였다. 본 시스템은 방화벽 또는 컴퓨터의 환경 설정 문제가 없도록 고안되어 사용의 편리성을 보장하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.245-252
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• 2016

유치원 통학을 위한 서비스 플랫폼은 비콘 장치, 버스에 장착되는 게이트웨이, 이동통신망 네트워크, 그리고 애플리케이션 서버로 구성된다. 본 논문에서 유치원 통학 서비스의 필요성을 이해하고, 유치원 원아의 비콘 규격 인식 자를 접속하고, 게이트웨이 리소스트리 기능들을 설계한다. 서비스 연동을 위해서, 통학 알림 기능이 부모님의 휴대폰 앱을 통하여 처리된다. 서비스 플랫폼은 등록된 비콘 데이터 수집과 운영 관리 기능들을 확인 할 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2017년도 추계학술대회
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• pp.748-750
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• 2017

사물인터넷이 고도의 지능화가 됨에 따라 다양한 분야로 적용되고 있다. 그중에 센서-서버-DB를 결합해 하나의 플랫폼을 만들어서 다양한 분야에 접목하면 데이터를 쉽게 관리 할 수 있는 사물인터넷 기반의 시스템이 구현 가능하다. 이에 따라, 본 논문에서는 사물인터넷 기반 NodeJS와 MongoDB를 활용하여 스마트폰 기울기에 따른 서보모터 동작 제어 시스템 구현을 위해 Rasberry Pi, 서보모터, 스마트폰으로 시스템을 구성하고, NodeJS, MongoDB, npm모듈, HTML을 활용한 서보모터 센서 값이 발생하면 NodeJS로 전송하여 데이터를 저장 관리 할 수 있도록 하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2019년도 춘계학술대회
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• pp.334-337
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• 2019

본 연구에서는 딥러닝을 통해 스스로 사용자의 행동 습관 데이터를 학습하고, 상황에 맞춰 실내 환경을 조성할 수 있는 시스템을 구성하였다. 정보 수집 시스템은 데이터 수집 서버와 각종 센서 노드로 구성되며, 모은 데이터에 따라 환경을 조성한다. 사진 분석은 Google Inception v3를, 행동 유추는 직접 설계한 2차 DNN을 사용했다. 모의 데이터로 DNN 학습을 진행한 결과 98.4%의 정확도로 충분히 상황 유추가 가능함을 입증할 수 있었다.