• 정보보호학회논문지
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• 제29권1호
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• pp.127-137
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• 2019

패스워드, 패턴 락, 지문인식 등의 기존 스마트폰 인증 기술은 사용자의 높은 자각을 요구하며 한번 인증이 되면 재인증 절차 없이 모든 정보에 접근이 허용되는 일시적 인증이다. 이를 보완하기 위해 최근 스마트폰 사용자의 기기 사용 패턴 및 행동을 기반으로 한 행위 기반 인증이 주목받고 있다. 하지만 기존의 연구는 사용자 중심의 연구가 아닌 인증의 정확도를 높이는 연구가 중점적으로 수행되었다. 인증은 사람이 직접 사용하는 것이므로 사용자 인식의 분석이 필요하다. 본 연구는 인증을 강화하고 빈번히 발생하는 인증에 대한 사용 편의성을 향상시키기 위해 행위 기반 인증 기술에 대해 사용자 중심의 연구를 수행한다. 이를 위해 기존의 행위 기반 인증에 대한 연구를 바탕으로 인증 요소를 선별하고 이에 대한 인식 및 행위 기반 인증 기법의 수용에 대한 인식을 분석한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.85-95
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• 2019

이 연구는 다양한 직경의 덕트를 탐사하고 극복하는 삼족 로봇의 구조를 디자인 하는 데에 목적이 있다. 세 개의 휠바디들은 센터바디에 연결되어 회로들이 모여있고 그것들이 로봇바디들을 움직인다. 또한 4개의 파트로 이루어진 슬라이더 링크 구조들도 로봇의 움직임을 돕는다. 스프링들은 로봇 다리의 수축과 확장을 가능하게 하는데 로봇이 다양한 환경을 극복할 수 있도록 해준다. 기어모터와 스프링, 그리고 벨트들은 정, 동역학적 계산에 의해 수직축과 다양한 수평 구조를 극복할 수 있도록 선정되었습니다. 센터 바디에는 카메라와 거리 센서가 장착되어 있으며 이를 활용하여 L형 및 T형의 덕트에서도 성공적으로 진행이 되도록 제어 알고리즘을 구현하였다. UWB 모듈 및 3변 측위 알고리즘을 사용하여 덕트 내의 청소로봇의 위치 추정도 성공적으로 이루어졌다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권5호
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• pp.1814-1828
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• 2021

Low-light image enhancement is a key technique to overcome the quality degradation of photos taken under scotopic vision illumination conditions. The degradation includes low brightness, low contrast, and outstanding noise, which would seriously affect the vision of the human eye recognition ability and subsequent image processing. In this paper, we propose an approach based on deep learning and Retinex theory to enhance the low-light image, which includes image decomposition, illumination prediction, image reconstruction, and image optimization. The first three parts can reconstruct the enhanced image that suffers from low-resolution. To reduce the noise of the enhanced image and improve the image quality, a super-resolution algorithm based on the Laplacian pyramid network is introduced to optimize the image. The Laplacian pyramid network can improve the resolution of the enhanced image through multiple feature extraction and deconvolution operations. Furthermore, a combination loss function is explored in the network training stage to improve the efficiency of the algorithm. Extensive experiments and comprehensive evaluations demonstrate the strength of the proposed method, the result is closer to the real-world scene in lightness, color, and details. Besides, experiments also demonstrate that the proposed method with the single low-light image can achieve the same effect as multi-exposure image fusion algorithm and no ghost is introduced.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.15-23
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• 2021

대부분의 해킹 과정에서는 장기간에 걸쳐 내부에 침입하고 목적 달성을 위해 우회접속을 이용한 외부와 통신을 시도한다. 고도화되고 지능화된 사이버 위협에 대응하는 연구는 주로 시그니처 기반의 탐지 및 차단 방법으로 진행되었으나, 최근에는 위협 헌팅 방법으로 확장되었다. 조직적인 해킹그룹의 공격은 장기간에 걸쳐 지능형 지속 공격이면서, 우회 원격 공격이 대부분을 차지한다. 그러나 지능화된 인지 기술을 활용한 침입 탐지 시스템에서도 기존의 침입 형태에만 탐지성능을 발휘할 뿐이다. 따라서, 표적형 우회 원격 공격에 대한 대응은 기존의 탐지 방법과 위협 헌팅 방법으로도 여전히 한계점이 있다. 본 논문에서는 이러한 한계점을 극복하기 위해 조직적인 해킹그룹의 표적형 우회 원격 공격 위협을 탐지할 수 있는 모델을 제안한다. 이 모델은 우회 원격 접속자의 원점 IP 확인 방법을 적용한 위협 헌팅 절차를 설계하였고, 실제 국방 정보체계 환경에서 제안한 방법을 구현하여 유효성을 검증하였다.

• Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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• 제11권3호
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• pp.217-227
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• 2022

In order to provide a location-based services regardless of indoor or outdoor space, it is important to provide position information of the terminal regardless of location. Among the wireless/mobile communication resources used for this purpose, Long Term Evolution (LTE) signal is a representative infrastructure that can overcome spatial limitations, but the positioning method based on the location of the base station has a disadvantage in that the accuracy is low. Therefore, a fingerprinting technique, which is a pattern recognition technology, has been widely used. The simplest yet widely applied algorithm among Fingerprint positioning technologies is k-Nearest Neighbors (kNN). However, in the kNN algorithm, it is difficult to find the optimal K value with the lowest positioning error for each location to be estimated, so it is generally fixed to an appropriate K value and used. Since the optimal K value cannot be applied to each estimated location, therefore, there is a problem in that the accuracy of the overall estimated location information is lowered. Considering this problem, this paper proposes a technique for adaptively varying the K value by using a Convolutional Neural Network (CNN) model among Artificial Neural Network (ANN) techniques. First, by using the signal information of the measured values obtained in the service area, an image is created according to the Physical Cell Identity (PCI) and Band combination, and an answer label for supervised learning is created. Then, the structure of the CNN is modeled to classify K values through the image information of the measurements. The performance of the proposed technique is verified based on actual data measured in the testbed. As a result, it can be seen that the proposed technique improves the positioning performance compared to using a fixed K value.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제7권2호
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• pp.175-188
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• 2017

RFID는 무선 주파수를 이용하여 대상(물건, 사람 등)을 식별할 수 있는 기술로서 다양한 분야에서 사용 중에 있다. 과거 국방 분야에 RFID를 도입하려는 시도가 있었지만, 특수한 상황에서의 낮은 인식률 및 RFID가 가지는 여러 제한점들을 극복하지 못하여 국방 분야에 RFID를 확산시키는데 실패했다. 따라서 본 논문은 현재 미래의 중요 기술로 꼽히는 사물인터넷 기술을 적용하여 RFID의 제한점을 극복할 수 있는 방법을 제안한다. 또한 이를 이용하여 국방 보안에 활용 가능한 네 가지 시나리오(헬스케어 밴드와 RFID, 신원식별 및 이상현상 탐지, 출입제어, 기밀문서 관리)를 제안한다. 이와 더불어 각 기술의 효과적 국방 적용과 보안 수준의 향상을 위해서 RFID와 사물인터넷에 대한 기본 특성과 보안 요구사항을 분석한다. 본 논문에 제안된 시나리오 구현을 통하여 군 장병의 건강상태를 확인할 수 있을 뿐만 아니라 출입 및 접근통제, 아군·적군 식별, 기밀 문서의 관리 등의 국방 보안 강화에 이바지 할 것으로 기대된다.

• 한국건축시공학회지
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• 제24권1호
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• pp.87-95
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• 2024

일반적으로 드론이라고 불리는 무인항공체계(UAS)는 건설 분야에서 다양한 연구를 수행해 관련 기술이 도입되고 있다. 본 연구의 주요 목표는 건설산업에서 드론 도입 수준과 예상되는 영향을 조사하고 드론 활성화에 있어 발생하는 한계점에 따른 해결방안을 제안하는 것이다. 21명의 전문가의 설문조사 및 그룹 인터뷰를 종합한 결과 응답자들은 건설현장 내 드론의 적용 수준 대비 도입 필요성 및 기술 개발 잠재력을 높게 평가였다. 응답자들은 드론이 건설 안전 및 생산성 향상에 가장 긍정적인 영향을 미칠 것으로 예상하며, 드론 도입을 저해하는 세 가지 문제점으로서 UAS 모니터링 시스템 구축 비용 부담, 데이터 교환 및 관리 시스템 부재, 드론 사용을 위한 전문 교육의 필요성을 도출하고 각 요인의 극복 방안을 제시하였다. 본 연구는 건설현장에서의 드론 사용 수준 및 기대 효과를 파악하고 드론 활성화를 위한 현 과제와 예상 해결방안을 식별하는데 기여하고 있다.

• 미래기술융합논문지
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• 제3권1호
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• pp.13-20
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• 2024

본 논문은 안드로이드 및 iOS 환경에서 교통약자들이 대중교통을 더 편리하게 이용할 수 있도록 하는 모바일 애플리케이션에 대한 연구를 다루고 있다. 교통약자를 시각, 청각, 또는 기타 제한을 겪는 개인로 정의하며, 이들이 기존 대중교통 애플리케이션에서 마주치는 도전적인 상황을 구체적으로 분석한다. 기존 애플리케이션에서는 교통약자들이 정보에 접근하거나 이동 계획을 세우는 데 어려움을 겪는 경우가 있다. 이에 대응하여, 논문에서는 시각적으로 어려운 사용자를 위한 화면 낭독 지원 및 음성 안내 기능과 같은 특수 기능을 도입하여 교통약자들에게 최적화된 사용자 환경을 제공한다. 이 연구의 목표는 교통약자들이 독립적으로 이동할 수 있도록 지원하는 특화된 모바일 애플리케이션을 개발하는 것이다. 이를 통해 기존의 문제점을 극복하고 교통약자들에게 편의성과 독립성을 제공하여 일상적인 이동에 대한 어려움을 해소하는 방안을 제시하고자 한다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제30권2호
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• pp.11-19
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• 2024

최근 방위 산업에서는 전시상황에서 병사의 전투력 및 생존성 증대를 위하여 지하 공간, 좁은 통로등에서 적에게 노출되지 않으며 정찰임무를 수행할 수 있는 소형 생체 모방 로봇의 수요가 늘어나고 있다. 특히 소형생체 모방 로봇에 사용 가능한 생체모방 영상 센서에 대한 연구가 많이 진행되고 있다. 그중 복안영상센서는 작은 크기, 적은 수차, 넓은 화각 등의 장점을 갖으며, 복안영상센서를 통해 출력된 복안 영상을 이용해 깊이 추정, HDR 등을 구현 하여 다양한 임무에서 활용 가능하다. 다만 복안영상은 작은 렌즈 크기와 렌즈의 구조로 인하여 영상의 품질이 저하되는 현상이 발생한다. 특히 복안영상으로 출력된 각 Sub-Aperture 이미지를 융합 시 이미지 품질이 많이 저하된다. 본 논문은 이미지 융합 시 이미지의 품질이 저하되는 문제를 극복하기 위하여 여러 이미지 개선 기능과 생성 신경망의 한 종류인 ESRGAN를 사용하여 복안영상 품질 향상 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 이미지 전처리부, 이미지 융합부, 이미지 개선 부로 구성된다. 제안한 알고리즘을 복안 영상에 적용하면 영상 품질을 높힐 수 있어, 복안 영상을 이용한 다양한 연구에 활용될 수 있다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제29권4호
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• pp.35-42
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• 2024

본 연구에서는 움직임 센서 모듈과 딥러닝을 활용하여 반려견의 행동을 실시간으로 인식하고 분석하는 방법을 제안한다. 일반적으로 반려견의 행동을 파악하는 홈 CCTV(Closed-Circuit Television)는 개인의 사생활 보호 문제와 보안 이슈가 있어 이를 극복하기 위한 새로운 기술의 필요성이 제기되고 있다. 본 논문에서는 움직임 센서에서 측정되는 데이터를 기반으로 반려견의 행동을 분석하고 케어할 수 있는 시스템을 제안한다. 본 연구에서는 MLP(Multi-Layer Perceptron)와 CNN(Convolutional Neural Network) 모델을 비교하여 반려견 행동 분석에 적합한 모델을 선정하고 최적화를 하였으며, 실험 결과, 제안된 MLP 모델은 평균 82.19%의 정확도를 보이는 것을 확인하였으며, 모델 경량화를 통해 임베디드 환경에서 효율적으로 활용될 수 있음을 확인하였다.