본 논문에서는 카드 단말기로부터 발생할 수 있는 부채널 신호를 통해 금융 중요 정보의 누수가 발생할 수 있다고 가정하고, 실제 적용 가능한 공격 모델을 새로이 제안한다. 논문에서 제안하는 공격 모델은 소형 센서를 카드 단말기에 부착하여 카드 단말기에서 발생하는 진동 신호를 이용한 진동 신호 기반 부채널 공격이다. 이 소형 센서를 통해 카드결제 승인 단말기의 버튼을 누를 때 발생되는 진동신호를 알아낼 수 있으며, 이러한 정보는 금융 정보를 탈취하는 기반이 된다. 이러한 연구는 기존에 실시된 다른 부채널 연구들과 어느 정도 유사한 면도 있으나, 본 논문은 비언어적 모델을 기반으로 한다는 점에서 그 성격이 다르다. 왜냐하면 금융 결제에 필요한 카드 번호, 비밀번호, 휴대전화 번호 등은 일정한 패턴을 가질 수 없기 때문이다. 또한 소형 카드 단말기를 이용한 연구가 거의 없었다는 점에서 본 연구는 의미를 가진다. 이에 소형 무선 센서를 데이터를 수집하고, 데이터 특성을 고려해 주파수 영역의 스펙트럼 및 주성분 분석 방법을 이용한 통계적 신호처리 및 패턴 인식 알고리즘을 이용해 수집 정보를 분석을 실시한 뒤, 그 실험 결과를 선보인다.
본 논문에서는 상호 유도 정전하 방식 ITO센서의 불량 여부를 판별하기 위해 ITO센서 내부의 전극막들이 이루고 있는 개별 노드에 대해 상호 유도 정전하 데이터를 이용하여 ITO센서의 정확한 분석과 검사가 가능한 방법을 제안한다. 모바일과 태블릿과 같은 소형 전자제품뿐만 아니라, 대형 전자제품에서도 입력 장치로 사용되는 상호 유도 정전하 방식 ITO센서의 구조적 특성을 분석하고 터치스크린 패널 IC를 이용해 ITO센서를 검사하기 위한 회로를 설계한다. 상호유도 정전하의 충전과 방전에 관련된 변수를 설정하고, ITO센서의 노드별 데이터를 통해 불량 발생 시 정확한 위치를 찾아 분석할 수 있도록 구현한다. 상호 유도 정전하 ITO센서의 1차 실험데이터를 통해 양품 유효 범위를 설정하고, 마지막으로 1차 실험을 통해 설정된 ITO센서 유효범위는 2차 실험을 통해 ITO센서의 노드별 측정 데이터를 이용하여 실험에 사용된 시료로 정확성과 효율성을 검증 한다.
내장형 시스템은 터치, GPS, 모션, 가속도 센서 등 다양한 종류의 센서를 탑재하고 있으며, 무선 통신을 수행하여 주변 디바이스와 통신을 할 수 있다. 내장형 시스템을 탑재하고 있는 아두이노는 개발 및 응용이 쉬운 환경을 제공해주기 때문에 개발자, 엔지니어, 디자이너는 물론 예술가 학생까지 큰 관심을 가지고 있다. 그리고 그들은 로봇, 가전, 패션, 문화 등 다방면으로 아두이노를 활용한다. 본 논문에서는 아두이노 내장형 시스템을 활용하여 기존 터치 방식의 1차원적인 게임에서 벗어나 사람의 인체 동작을 인식하는 내장형 시스템을 활용한 게임을 설계하고 구현한다. 개발된 내장형 시스템 게임은 사람의 동작을 자이로센서 기반으로 측정하며, 상대방의 공격 성공 여부는 터치 센서를 활용하여 파악한다. 그리고 게임하는 유저의 체력은 안드로이드 폰 기반 데이터베이스를 통해서 실시간으로 업데이트 한다. 본 논문에서 개발하는 내장형 시스템 기반 게임은 안드로이드 폰 기반의 GUI 를 제공함으로써 관전모드와 대전모드 선택이 가능하며, 최신 블루투스 기반의 통신을 통해 데이터를 주고 받기 때문에 배터리 소비가 적으며 확장이 쉽게 가능하다는 장점을 가진다.
최근 모바일 디바이스와 휴대기기의 발달로 원격접속이 늘어남에 따라 보안의 중요성도 점차 증가되었다. 그러나 기존 패스워드나 패턴과 같은 보안 프로그램은 지나치게 단순할 뿐 아니라 다른 사용자가 쉽게 취득하여 악용할 수 있다는 단점이 있다. 생체인식을 활용한 보안 시스템은 보안성이 강화 되었지만 위조 및 변조가 가능하기 때문에 완전한 해결책을 제시하지 못한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 지문인식과 패스워드를 결합하여 보안성을 향상시킬 수 있는 방안을 연구하였다. 제안한 시스템은 하나의 지문이 아니라 다수의 지문을 이용하는 방법으로, 사용자가 패스워드를 입력할 때 여러 지문 중에서 정확한 지문의 순서를 제공하도록 한다. 오늘날 스마트폰은 패스워드나 패턴, 지문을 이용할 수 있지만 패스워드의 강도가 낮거나 패턴이 쉽게 노출되는 등의 문제가 있다. 반면에 제안한 시스템은 다양한 지문의 이용과 패스워드의 연계, 또는 다른 생체인식 시스템과 연결함으로써 매우 강력한 보안장치가 될 수 있다.
As the smartphone-based devices are diffused and developed rapidly, they provide the convenience to the users. The abovementioned sentence technologies are being used not only in the existing sensor and wireless network technology but also in the application services of the diverse fields application services such as smart appliance, smart car, smart health care, etc. and the new fusion paradigm from the industry is presented by undertaking the researches in diverse area by the enterprises and research institutions. However, the smart environment exposes its weaknesses in the mobile terminal area, existing wireless network and IT security area. In addition, due to new and variant ways of attack, not only the critical information are disclosed However also the financial damages occur. This paper proposed the protocol to perform the smartphone-based safe device monitoring and safe communication. The proposed protocol designed the management procedure of registration, identification, communication protocol and device update management protocol and the safety against the attack techniques such as the an-in-the-middle-attack, impersonation attack, credential threat, information leaks and privacy invasion was analyzed. It was observed that the proposed protocol showed the performance improved by approximately 52% in the communication process than the existing system.
사물인터넷(Internet of Things)은 실세계에 있는 RFID 테그, 센서와 모바일 폰 등의 다양한 사물들이 인터넷을 통하여 상호 연결되고 협력하는 것을 말한다. 이러한 기술을 바탕으로 현재 IoT는 현재 헬스케어, 홈케어, 자동차, 교통, 건설, 농업, 환경, 엔터테인먼트, 식품 등 다양한 분야에 적용되고 있다. 본 연구는 연구 초기 단계에 있는 IoT 환경에서 게임을 기획하는 방법에 대한 논의를 하기 위한 것이다. 이를 위하여 첫째, IoT 기술을 소개하고, 둘째, IoT 환경의 게임 기획 요소와 고려사항을 제안한다. 본 연구는 IoT 기술을 이용한 게임 기획자들에게 도움을 줄 수 있다.
본 논문에서는 피사체 인식 및 자동 선택이 가능한 모바일 폰 용 자동초점 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 피사체 인식 단계와 목적물 자동 선택 단계로 구성된다. 피사체 인식 단계에서는 화면 전체에 배치된 다중 소형 측거점과 초점값 연산자를 사용하여 복수개의 피사체를 모바일 폰에 내장된 이미지 센서만을 사용하여 인식함으로써 기존의 적외선이나 초음파와 같은 외부 장치를 사용하는 방식과 달리 모바일 폰에서의 피사체 인식을 가능케 하고자 하였다 목적물 자동 선택 단계에서는 퍼지 멤버십 변수와 퍼지 추론을 통해 사용자가 촬영하고자 하는 목적물을 자동 선택하는데 이는 사진 기술이 없는 사용자라도 선명한 화질의 디지털 이미지를 획득할 수 있도록 하기 위함이다. 제안된 알고리즘은 프로그램 언어로 구현되었으며, 초점 거리 제어가 가능한 CCD 카메라와 PC를 사용하여 실시간으로 이미지를 분석, 검증하였다.
This paper proposes a robot driving system and sensor implementation for use with an education robot. This robot has multiple functions and was designed so that children could use it with interest and ease. The robot recognizes the location of a user and follows that user at a specific distance when the robot and user communicate with each other. In this work, the robot was designed and manufactured to evaluate its performance. In addition, an embedded board was installed with the purpose of communicating with a smart phone, and a camera mounted on the robot allowed it to monitor the environment. To allow the robot to follow a moving user, a set of sensors combined with an RF module and ultrasonic sensors were adopted to measure the distance between the user and the robot. With the help of this ultrasonic sensors arrangement, the location of the user couldbe identified in all directions, which allowed the robot to follow the moving user at the desired distance. Experiments were carried out to see how well the user's location could be recognized and to investigate how accurately the robot trackedthe user, which eventually yielded a satisfactory performance.
스마트폰의 차세대 인터페이스 연구의 일환인 지능형 사용자 인터페이스 플렛폼(Smart Use Interface Platform : SUIP)은 스마트폰의 플랫폼을 확장하기 위하여 연구되었으며 플랫폼 기능이 탑재된 외부 디바이스의 찾기와 해당 디바이스의 디바이스 드라이버의 동적 로딩기능 등을 가지고 있다. 본 논문은 지능형사용자 인터페이스 플렛폼에 직접 접속하기 힘든 센서네트워크나 기타 디바이스들을 중간에 변환과정을 통해 플렛폼에 접속이 가능하게 하며 아울러 접속된 디바이스의 기능을 강화할 수 있는 센서 등을 결합한 플랫폼 변환기인 SUIP 변환기를 구현하고 이에 대한 용용을 소개하고 있다.
Human casualties from fires are increasing worldwide. The majority of human deaths occur during the evacuation process, as occupants panic and are unaware of the location of the fire and evacuation routes. Using an Internet of Things (IoT) sensor and reinforcement learning, we propose a method to find the safest evacuation route by considering the fire location, flame speed, occupant position, and walking conditions. The first step is detecting the fire with IoT-based devices. The second step is identifying the occupant's position via a beacon connected to the occupant's mobile phone. In the third step, the collected information, flame speed, and walking conditions are input into the reinforcement learning model to derive the optimal evacuation route. This study makes it possible to provide the safest evacuation route for individual occupants in real time. This study is expected to reduce human casualties caused by fires.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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