• 인터넷정보학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.29-35
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• 2023

CCTV는 범죄 예방, 공공 안전 강화, 교통 관리 등 다양한 목적으로 사용된다. 그러나 카메라의 범위와 해상도가 향상됨에 따라 영상에서 개인의 신상정보가 노출되는 위험성이 있다. 따라서 영상에서 개인 정보를 보호함과 동시에 개인을 식별할 수 있는 새로운 기술의 필요성이 존재한다. 본 논문에서는 객체 식별 및 추적을 위한 히스토그램 기반 특이값 분해를 제안한다. 제안하는 방법은 객체의 색상 정보를 이용하여 영상에 존재하는 서로 다른 객체를 구분한다. 객체 인식을 위하여 YOLO와 DeepSORT를 이용해 영상에 존재하는 사람을 탐지 및 추출한다. 탐지된 사람의 위치 정보를 이용해 흑백 히스토그램으로 색상 값을 추출한다. 추출한 색상 값 중 유의미한 정보만을 추출하여 사용하기 위해 특이값 분해를 이용한다. 특이값 분해를 이용할 때 결과에서 상위 특이값의 평균을 이용함으로 객체 색상 추출의 정확도를 높인다. 특이값 분해를 이용해 추출한 색상 정보를 다른 영상에 존재하는 색상과 비교하며 서로 다른 영상에 존재하는 동일 인물을 탐지한다. 색상 정보 비교를 위해 유클리드 거리를 이용하며 정확도 평가는 Top-N을 이용한다. 평가 결과 흑백 히스토그램과 특이값 분해를 사용하여 동일 인물을 탐지할 때 최대 100%에서 최소 74%를 기록하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.21-27
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• 2023

선박이 안전한 항해를 하기 위해 도움을 주는 수단으로서 해상환경에서 운용 중인 항로표지는 주기적인 관리가 필요하며 환경 특성상 정확한 상태를 육안으로 확인하기는 어려움이 존재한다. 이에 따라 항로 안전 및 운항 효율성을 향상시키는 스마트 항로표지 시스템은 일반적인 항로표지와 다르게 센서, 통신 및 정보 기술을 포함한 전문적인 기술을 활용한다. 선박 안전과 선박을 운항하는 항해자들의 안전을 지키는 것이 목적인 스마트 항로표지 시스템의 통신 환경은 해상환경에 맞게 무선 통신 네트워크를 사용하게 된다. 선박은 육상에서 해상환경에 필요한 정보들을 수집하며 운항을 하게 되는데 이 과정에서 무선 통신 보안 지침에 대한 부분도 고려해야할 필요가 존재한다. 기본적으로 데이터 교환을 용이하게 하기 위한 표준 IHO S-100과 안전한 통신을 할 수 있는 인터페이스를 제공하는 SECOM을 기반으로 본 논문에서는 해상환경에서 안전한 통신을 위한 보안체계를 연구하였다. 문서에 기반한 기본적인 보안 체계를 제시하였으며 해상환경의 무선 통신 특성상 데이터 교환에 대한 취약점도 다소 존재하였으며 비인가된 사용자가 서비스에 접근할 수 있는 취약점을 고려하여 사용자 인증에 대한 부분을 추가하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권12호
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• pp.249-257
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• 2023

본 연구는 포털 사이트 POI 콘텐츠 속성이 호감도, 만족도, 방문 의도에 미치는 영향을 분석하여, 포털 사이트 POI 콘텐츠를 어떻게 활용해야 하는지 그 방법을 찾는 것에 목적이 있으며, 외식업체에서 포털 사이트 POI 콘텐츠를 활용한 전략적인 마케팅 방법을 제안하려 한다. 본 연구에서는 포털 사이트 POI 콘텐츠를 활용한 경험이 있는 300명을 대상으로 설문을 실시하였다. 선행연구를 통해 포털 사이트 POI 콘텐츠 속성을 정확성, 전문성, 심미성, 최신성으로 구분하였다. 연구 가설의 검증방법으로 단일 회귀분석, 다중 회귀분석을 실시해 변수 간의 관계를 확인하였다. 핵심 연구결과를 정리해보면 첫째, 포털 사이트 POI 콘텐츠 속성이 호감도에 긍정적인 관계로 나타났다. 둘째, 포털 사이트 POI 콘텐츠 속성이 만족도와 긍정적인 관계가 있는 것으로 나타났다. 셋째, 호감도는 만족도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 넷째, 호감도는 방문 의도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 다섯째, 만족도는 방문 의도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 분석 결과를 바탕으로 외식업체에서 고객 방문을 유도하기 위하여 포털 사이트 POI 콘텐츠를 잘 활용하여, 사용자 호감도를 높이고, 이용자가 점포를 방문할 수 있도록 전략적 구성이 필요하다.

• 한국농촌건축학회논문집
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• 제25권4호
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• pp.9-16
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• 2023

In this study, the status and characteristics of fine dust and its impact on neighboring areas were investigated to proactively respond to the government's environmental regulations expected in the future and to minimize the damage by the fine dust generated at construction waste intermediate treatment plants. In addition, since there are no such plants that can affect the surroundings with no houses or other waste treatment sites nearby, an independently located construction waste intermediate treatment plant was selected to compare the characteristics of fine dust with that from the construction waste intermediate treatment sites located in the downtown area. The conclusions of the study are as follows. (1) The measurement results of PM10 at 4 points in the plant showed that the location where the crushing facility was operating had an elevated level of fine dust at 80㎍/m³ on average and a maximum of 124㎍/m³, and the level rose to 110㎍/m³ at points where vehicles frequent. (2) The PM2.5 measurement results inside the plant showed that the average concentration of the reference point was 16㎍/m³ and the maximum value was 20㎍/m³, which was distributed within the management standard. (3) It was found that the average concentration of PM10 in the nearby area ranged from 28 to 38㎍/m³, which was similar to or lower than 36㎍/m³ of the reference point. Therefore, the concentration of the fine dust generated in the plant had a negligible effect on the increase in concentration of fine dust in nearby areas. (4) The heavy metal contents were measured from the filter paper collected from the plant. The PM10 was found to be about 14 to 26ng/m³, and PM 2.5 was 25 to 28ng/m³, which was the average of domestic atmospheric concentrations. (5) The SEM-EDX analysis results showed that the PM10 contained Si and O around 40% similarly for both. The SiO2, a component of silica occupied the most and C was present as CaCO3, which was assumed to be a limestone component. The remaining components included NaO, Al2O3, and CaO as trace oxides. (6) The SEM-EDX analysis results showed that the PM 2.5 contained 5 to 7% of Cl, which is a chlorine ion, and a small amount of K was detected at 2.51% in the sample from the shutdown plant.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.27-33
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• 2023

최근 기후변화로 인한 물 부족 현상이 발생하고 있으며 저수지의 녹조 발생으로 농업용수의 물 관리 필요성이 증대되고 있다. 기존의 녹조 방지는 많은 사람이 현장에 투입돼 운영되고 보트를 통한 이동으로 최적의 살포 시간을 놓치고 있다. 이를 해결하기 위해서는 오염을 사전에 차단하고 시간 내 이동하여 균일하게 복합 미생물을 균일하게 살포하는 기술이 필요하다. 방제 드론은 농약 살포에 활용되고 있으며 방제 드론을 활용하여 녹조 방지 업무에 적용이 가능하다. 본 논문에서는 해양 방제 시스템 구축을 위한 기초연구로 저수지 환경 적용을 위해 수행되었으며, 그 결과물의 하나로 방제 드론에 사용 가능한 핵심기술인 드론 전용 노즐의 특성을 산출하였다. 특히, 기존의 농업용 방제 드론이 제시된 살포 간격 내에서 농도가 불균일하다는 단점이 있음을 파악하였고, 이를 보완하기 위해 노즐 위치선정 및 노즐 살포 균일도를 산출하였다. 실험 결과를 바탕으로 저수지 환경의 녹조 감시 시스템 구축의 핵심 알고리즘을 개발하고 추후 해양 방제 업무 적용에 활용이 가능하도록 정밀 방제 기술을 제안한다.

• 산업융합연구
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• 제21권9호
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• pp.41-48
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• 2023

최근 들어 개인, 기업, 국가 등 사회 전반에 랜섬웨어에 의한 피해가 급증하고 있으며 그 규모도 점차 커지고 있다. 랜섬웨어는 사용자 컴퓨터 시스템에 침입하여 사용자의 중요 파일들을 암호화하여 사용자가 해당 파일들을 사용하지 못하게 하고 그 댓가로 금품을 요구하는 악의적인 소프트웨어이다. 랜섬웨어는 기타 다른 악의적인 코드들에 비해 공격기법이 다양하고 정교하여 탐지가 어렵고 피해 규모가 크기 때문에 정확한 탐지와 해결 방법이 필요하다. 정확한 랜섬웨어를 탐지하기 위해서는 랜섬웨어의 특성들로 학습한 탐지 시스템의 추론엔진이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 랜섬웨어의 정확한 탐지를 위해 랜섬웨어가 가지는 특성을 추출하여 분류하는 모델을 제안하고 추출된 특성들의 유사성을 계산하여 특성의 차원을 축소한 다음 축소된 특성들을 그룹화하여 랜섬웨어의 특성으로 공격 도구, 유입경로, 설치파일, command and control, 실행파일, 획득권한, 우회기법, 수집정보, 유출기법, 목표 시스템의 상태 변경으로 분류하였다. 분류된 특성을 기존 랜섬웨어에 적용하여 분류의 타당성을 증명하였고, 차후에 이 분류기법을 이용해 학습한 추론엔진을 탐지시스템에 장착하면 새롭게 등장하는 신종과 변종 랜섬웨어도 대부분 탐지할 수 있다.

• 국제초고층학회논문집
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• 제12권3호
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• pp.225-234
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• 2023

Even at this point in the era of digital transformation, we are still facing many problems in the safety sector that cannot prevent the occurrence or spread of human casualties. When you are in an unexpected emergency, it is often difficult to respond only with human physical ability. Human casualties continue to occur at construction sites, manufacturing plants, and multi-use facilities used by many people in everyday life. If you encounter a situation where normal judgment is impossible in the event of an emergency at a life site where there are still many safety blind spots, it is difficult to cope with the existing manual guidance method. New variable guidance technology, which combines artificial intelligence and digital twin, can make it possible to prevent casualties by processing large amounts of data needed to derive appropriate countermeasures in real time beyond identifying what safety accidents occurred in unexpected crisis situations. When a simple control method that divides and monitors several CCTVs is digitally converted and combined with artificial intelligence and 3D digital twin control technology, intelligence augmentation (IA) effect can be achieved that strengthens the safety decision-making ability required in real time. With the enforcement of the Serious Disaster Enterprise Punishment Act, the importance of distributing a smart location guidance system that urgently solves the decision-making delay that occurs in safety accidents at various industrial sites and strengthens the real-time decision-making ability of field workers and managers is highlighted. The smart location guidance system that combines artificial intelligence and digital twin consists of AIoT HW equipment, wireless communication NW equipment, and intelligent SW platform. The intelligent SW platform consists of Builder that supports digital twin modeling, Watch that meets real-time control based on synchronization between real objects and digital twin models, and Simulator that supports the development and verification of various safety management scenarios using intelligent agents. The smart location guidance system provides on-site monitoring using IoT equipment, CCTV-linked intelligent image analysis, intelligent operating procedures that support workflow modeling to immediately reflect the needs of the site, situational location guidance, and digital twin virtual fencing access control technology. This paper examines the limitations of traditional fixed passive guidance methods, analyzes global technology development trends to overcome them, identifies the digital transformation properties required to switch to intelligent variable smart location guidance methods, explains the characteristics and components of AI-based public facility smart fire safety integrated system (ISFS).

• 지능정보연구
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• 제29권4호
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• pp.207-228
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• 2023

코로나 이후 기업들이 온라인 플랫폼에서 협업 또는 회의하는 방식이 일상화되고 있으며, 독자적인 온라인 실시간 시스템을 개발하여 원격 근무에 적극적으로 활용하기도 한다. 또한 회의 및 홍보를 위해 메타버스를 도입하려는 시도가 코로나 이후에도 지속적으로 이루어지고 있다. 이때문에 메타버스 환경에서 아바타 사용자 정의, 확장된 가상 환경, 지난 가상 경험 등이 참여자 만족도에 미치는 영향을 연구하는 연구가 진행 중이지만, 메타버스를 전용 작업 공간으로 활용하는 것에 대한 효과성 연구는 여전히 필요한 상황이다. 특히 업무 수행을 목적으로 하는 작업형 메타버스의 성과에 영향을 미치는 요소에 관한 연구는 아직 부족하다. 따라서 본 연구의 목적은 메타버스 작업 공간에서 개인 성과에 영향을 미치는 요소를 분석하고 결과에서 함의를 도출하는 것이다. 이를 위해 본 연구는 이론적 기반으로 Embodied Social Presence(ESP) 이론을 채택하고, 비몰입적 메타버스 작업 공간에 특화된 수정모형을 사용한다. 모형 및 가설 검증을 위해 비몰입적 메타버스 작업장에 참여한 참가자들과의 인터뷰 이후에 Gather Town 및 IFland와 같은 비몰입적 메타버스 작업장에서 참여자들을 대상으로 설문조사를 수행하였다. 그 결과 작업 참여 및 업무 참여에 미치는 영향이 메타버스 플랫폼에 따라 조절효과를 나타낸다는 것을 확인했다.

• 산업융합연구
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• 제21권12호
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• pp.55-62
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• 2023

최근 등장하는 랜섬웨어들은 다양한 공격 기법과 다양한 경로를 통해 공격을 수행하고 있어 조기 탐지와 방어에 많은 어려움을 겪고 있으며, 그 피해 규모도 날로 증가하고 있다. 따라서 본 논문에서는 효과적인 랜섬웨어 탐지를 위하여 파일 암호화와 암호화 패턴을 머신러닝 기반으로 하는 감지 기법을 제안한다. 파일 암호화는 랜섬웨어가 공격하는데 필수적으로 사용하는 기능으로 암호 행위와 암호화 패턴을 분석함으로써 랜섬웨어를 탐지하고 랜섬웨어의 특정 변종이나 새로운 유형의 랜섬웨어를 탐지할 수 있기 때문에 랜섬웨어 공격을 식별하고 차단하는 데 매우 효과적이다. 제안한 머신러닝 기반의 암호화 행위 감지 기법은 암호화 특성과 암호화 패턴 특성을 추출하여 머신러닝 기반의 분류기를 통해 각각 학습을 시켜 해당 행위에 대한 탐지를 진행하고 최종 결과는 두 분류기의 평가 결과를 기반으로 앙상블 분류기에서 랜섬웨어 유무를 판별하여 좀 더 정확도를 높였다. 또한, 제안한 기법을 numpy와 pandas, 파이썬의 사이킷런 라이브러리를 사용하여 구현하여 평가지표를 사용한 성능를 평가한 결과 평균적으로 94%,의 정확도와 95%의 정밀도, 93%의 재현률과 95%의 F1 스코어가 산출되었다. 성능 평가 결과를 보면 암호화 행위 감지를 통해 랜섬웨어 탐지가 가능하다는 것을 확인할 수 있었고 랜섬웨어의 사전 탐지를 위해 제안한 기법의 성능을 높이기 위한 연구도 계속해서 진행되어야 한다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.385-391
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• 2023

최근 탄소배출을 최소화하기 위해 전기자동차의 사용이 증가함에 따라 핵심 부품인 리튬이온 배터리의 상태 및 성능 분석의 중요성이 대두되고 있다. 따라서 배터리의 상태 및 성능에 영향을 줄 수 있는 배터리의 전압, 전류 및 온도뿐만 아니라 전기 자동차의 운행 데이터 및 충전 패턴 데이터를 활용한 종합적인 분석이 필요하다. 따라서 전기적 이동 수단에서 수집되는 배터리 데이터 수집 및 데이터 전처리, 단순 배터리 데이터에 추가적인 운전자 운전 습관에 대한 데이터 수집 및 전처리, 분석된 영향인자를 기반으로 인공지능 알고리즘 세부 설계 및 수정, 해당 알고리즘을 기반으로 하는 배터리 분석 및 평가 모델 설계하였다. 본 논문에서는 실시간 전기버스를 대상으로 운행 데이터와 배터리 데이터를 수집하여 Random Forest 알고리즘 활용하여 학습시킨 후, XAI 알고리즘을 통해 배터리 상태 중요 영향인자로 배터리의 상태, 운행 및 충전 패턴 데이터 등을 종합적으로 고려하여 운행 패턴에서 급가속, 급 감속, 급정지와 충 방전 패턴에서 일 주행횟수, 일일 누적 DOD와 셀 방전에서 셀 전압 차 , 셀 최대온도, 셀 최소온도의 요소가 배터리 상태에 많은 영향을 미치는 인자로 확인되었으며, Random Forest 알고리즘 기반으로 배터리 분석 및 평가 모델을 설계하고 평가하였다.