• 전기전자학회논문지
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• 제28권2호
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• pp.168-173
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• 2024

화자인식은 개개인마다 다른 음성 주파수를 분석하여 미리 저장된 음성과 비교해 본인 여부를 판단하는 하나의 기술을 의미한다. 딥러닝 기반의 화자인식은 여러 분야에 적용되고 있으며, 펫 로봇도 그 중 하나이다. 하지만 펫 로봇의 하드웨어 성능은 딥러닝 기술의 많은 메모리 공간과 연산에 있어 매우 제한적인 상황이다. 이는 펫 로봇이 사용자와 실시간 상호작용에 있어 해결해야 할 중요한 문제점이다. 딥러닝 모델의 경량화는 위와 같은 문제를 해결하기 위한 하나의 중요한 방법으로 자리하였으며, 최근 많은 연구가 진행되고 있다. 이 논문에서는 특정한 명령어 형태인 펫 로봇용 음성 데이터 세트를 구축하고 잔차(Residual)를 활용한 모델들의 결과를 비교해 펫 로봇용 화자인식의 경량화 연구의 결과를 서술하며, 결론에서는 제안한 방법에 대한 결과와 향후 연구방안에 대해 서술한다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제18C권2호
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• pp.119-126
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• 2011

일반적으로 센서 네트워크에서는 라우팅 트리를 구축한 후에 시간 동기화 작업을 따로 진행하였다. 그 때문에 패킷교환의 횟수가 늘어나고 전력의 소모를 유발한다. 본 논문에서는 라우팅 트리 구축과정에서 교환하는 정방향과 역방향의 패킷에 LTS(Lightweight Time Synchronization) 알고리즘 연산에 필요한 정보를 추가하여 플러딩 라우팅 트리 구축 알고리즘과 시간 동기화 과정을 결합한 알고리즘을 제안한다. 또한, 일정한 라운드 시간을 사용하여 클럭 휨으로 인한 시간 오류를 보정하였다. 제안하는 알고리즘이 TSRA(Time Synchronization Routing Algorithm) 방식보다 센서 노드들 간의 시간을 더욱 정교하게 동기화한다는 것을 NS2 시뮬레이터를 통해서 증명하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제39B권12호
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• pp.822-830
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• 2014

최근 인터넷 환경에서 보안 서비스가 중요시 되면서 SSL/TLS의 사용은 행정기관뿐만 아니라 개인 홈페이지에서도 증가되고 있는 추세이다. 또한 IETF는 사물인터넷 환경에서도 제한된 성능과 자원을 가진 디바이스들이 보안기능을 위해 사용할 수 있도록 DTLS의 적용을 제안하고 있다. 본 논문에서는 LEA알고리즘을 구현하고 이를 OpenSSL 상에 적용 하였다. 그 결과 구현된 알고리즘은 AES 등과 같은 다른 대칭키 알고리즘들과 비교했을 때 연산 속도에 있어 우수한 성능을 보임을 확인 하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권3호
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• pp.1212-1228
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• 2016

Secure communication is an important aspect of today's interconnected environments and it can be achieved by the use of cryptographic algorithms and protocols. However, many existing cryptographic mechanisms are tightly integrated into communication protocols. Issues emerge when security vulnerabilities are discovered in cryptographic mechanisms because their replacement would eventually require replacing deployed protocols. The concept of cryptographic agility is the solution to these issues because it allows dynamic switching of cryptographic algorithms and keys prior to and during the communication. Most of today's secure protocols implement cryptographic agility (IPsec, SSL/TLS, SSH), but cryptographic agility mechanisms cannot be used in a standalone manner. In order to deal with the aforementioned limitations, we propose a lightweight cryptographically agile agreement model, which is formally verified. We also present a solution in the Agile Cryptographic Agreement Protocol (ACAP) that can be adapted on various network layers, architectures and devices. The proposed solution is able to provide existing and new communication protocols with secure communication prerequisites in a straightforward way without adding substantial communication overhead. Furthermore, it can be used between previously unknown parties in an opportunistic environment. The proposed model is formally verified, followed by a comprehensive discussion about security considerations. A prototype implementation of the proposed model is demonstrated and evaluated.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권2호
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• pp.901-923
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• 2017

Efficient key distribution and management mechanisms as well as lightweight ciphers are the main pillar for establishing secure wireless sensor networks (WSN). Several symmetric based key distribution protocols are already proposed, but most of them are not scalable, yet vulnerable to a small number of compromised nodes. In this paper, we propose an efficient and scalable key management and distribution framework, named KMMR, for large scale WSNs. The KMMR contributions are three fold. First, it performs lightweight local processes orchestrated into upward and downward tiers. Second, it limits the impact of compromised nodes to only local links. Third, KMMR performs efficient secure node addition and revocation. The security analysis shows that KMMR withstands several known attacks. We implemented KMMR using the NesC language and experimented on Telosb motes. Performance evaluation using the TOSSIM simulator shows that KMMR is scalable, provides an excellent key connectivity and allows a good resilience, yet it ensures both forward and backward secrecy. For a WSN comprising 961 sensor nodes monitoring a 60 hectares agriculture field, KMMR requires around 2.5 seconds to distribute all necessary keys, and attains a key connectivity above 96% and a resilience approaching 100%. Quantitative comparisons to earlier work show that KMMR is more efficient in terms of computational complexity, required storage space and communication overhead.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2017년도 춘계학술대회
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• pp.586-589
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• 2017

센서네트워크를 이용하는 진동 모니터링 시스템은 다양한 분야에서 사용되고 있지만 기존의 제품의 경우 진동이 발생할 경우 센서 데이터 수집기능과 통신기능의 분리로 인해 모니터링 시스템의 규모가 커질 수 밖에 없는 구조를 가지고 있다. 이에 본논문에서는 최근들어 자주 발생하는 지진과 협소한 장소의 진동을 모니터링 하기 위해 아두이노와 이더넷 모듈에 oneM2M 디바이스 표준프로토콜인 MQTT 프로토콜을 활용하여 경량 진동 모니터링 시스템을 설계 및 구현한다.

• 융합보안논문지
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• 제8권4호
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• pp.21-30
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• 2008

본 연구에서는 LDAP(Lightweight Directory Access Protocol)디렉터리 서비스를 기반으로 강화된 인증 및 보안체계와 사용자실명화 체계를 구축하여 인증된 사용자 및 전산자산만이 네트워크 자원 및 전산자원을 사용할 수 있도록 하고 보안프로그램의 강제 설치화로 보안프로그램 무력화에 대응하고 기존의 산업기술 유출방지 방법과의 연동을 통하여 사용자 기반의 보안정책적용과 더불어 산업기술 유출자를 정확하게 추적할 수 있는 방법에 대해 연구하였다. 본 연구을 통해 기존이 산업기술 유출방지 관리체계를 강화하고 산업기술 유출방지 방법의 취약점을 보완하여 통합된 보안 인프라체계를 구현함으로써 강화된 산업기술 유출방법을 구현할 수 있다.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.51-58
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• 2023

This paper proposes a deep learning method for estimating the heart rate from facial videos. Our proposed method estimates remote photoplethysmography (rPPG) signals to predict the heart rate. Although there have been proposed several methods for estimating rPPG signals, most previous methods can not be utilized in low-power single board computers due to their computational complexity. To address this problem, we construct a lightweight student model and employ a knowledge distillation technique to reduce the performance degradation of a deeper network model. The teacher model consists of 795k parameters, whereas the student model only contains 24k parameters, and therefore, the inference time was reduced with the factor of 10. By distilling the knowledge of the intermediate feature maps of the teacher model, we improved the accuracy of the student model for estimating the heart rate. Experiments were conducted on the UBFC-rPPG dataset to demonstrate the effectiveness of the proposed method. Moreover, we collected our own dataset to verify the accuracy and processing time of the proposed method on a real-world dataset. Experimental results on a NVIDIA Jetson Nano board demonstrate that our proposed method can infer the heart rate in real time with the mean absolute error of 2.5183 bpm.

• 스마트미디어저널
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• 제13권6호
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• pp.16-23
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• 2024

돼지는 꿀꿀거림, 기침, 비명과 같은 다양한 소리로 환경에 대한 반응과 건강 상태를 나타낸다. 돼지 음성의 중요성으로 최근 들어 돼지의 음성은 축산업 종사자에게 매우 중요한 데이터로 활발하게 연구되고 있다. 이를 위해 돼지의 음성 패턴을 분석하여 농장 소음 속에서 돼지의 음성을 구분하고 음성과 기침 소리를 구분하는 경량화 MobileNet 모델을 제안한다. 이 MobileNet은 돈사 내에서 다양한 배경 잡음, 기침 소리 등의 다양한 소리 속에서 돼지의 음성만을 정밀하게 구분하고 분석할 수 있었다. 테스트 결과, 이 모델은 98.2%의 높은 정확도를 보여주었다. 이러한 결과를 바탕으로 향후 연구에서는 돼지의 감정 분석, 스트레스 파악 등의 문제 해결을 기대한다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제33권2호
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• pp.131-138
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• 2006

안전한 무선 센서 네트워크 환경의 구축을 위하여 노드 간에 전송되는 메시지를 암호화하고 인증하는 것이 중요하다. 그러나 자원의 제약성 때문에 일반 네트워크에서 사용하는 Diffie-Hellman이나 공개키 기반 키 협의 방법은 적합하지 않다. 최근 활발히 연구가 진행되고 있는 사전 키 분배 방법은 q-composite 랜덤 키 사전 분배 방법을 사용하여 확률적으로 키를 분배하지만 센서 노드간의 공유키가 존재하지 않을 가능성이 매우 높고, 공유키를 발견하는데 시간과 에너지가 많이 소요되어 무선 네트워크 환경에 적합하지 않다. 이 논문에서는 확률적 키에 의존하지 않는 클러스터 기반의 새로운 키 관리 프로토콜을 제안한다. 제안 프로토콜은 부트스트랩(bootstrap) 동안 사전 배치 전에 센서간 공유하고 있는 공통키 사용을 통하여 센서의 키 전송/수용과정을 제거하였기 때문에 키 관리 효율성이 높다. 또한 네트워크상에 존재하는 타협된 노드들을 안전하게 탐지할 수 있도록 lightweight 침입탐지 메커니즘 기능을 적용함으로써 안전성 문제를 해결한다.