• 한국ITS학회 논문지
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• 제16권6호
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• pp.112-123
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• 2017

정부의 대중교통활성화 정책과 이용자들의 승용차에서 버스나 지하철로의 수단 전환으로, 대중교통의 정확한 배차시간과 도착시간의 확보가 중요해졌다. 서울시에서 제공하는 버스운행관리시스템(BMS : Bus Management System) 자료를 이용하여, 실시간 버스위치, 배차간격, 운행이력 등의 정보를 알 수 있다. 본 연구에서는 BMS 자료를 이용하여 안전운행을 하면서 정시성도 확보할 수 있는 방안을 제안하고자 한다. 다른 연구와는 다르게, 버스 정류장 사이 구간을 5개의 지점과 6개의 시간으로 나누어, 각각의 시간을 BMS 자료를 이용하여 산정하였다. 또한, 각 시간에 영향을 주는 주된 원인을 살펴보고, 요소별 평균, 표준편차, 변동계수를 이용하여 정류장 별 정시성과 안전성, 이동성을 모두 확보한 버스 노선의 적정 운행시간을 제안하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제6권4호
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• pp.505-509
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• 2011

홈 네트워크 시스템은 조명, 가스, 난방 기기 등 가정 내의 다양한 정보기기들을 네트워크로 연결하여 집안내부에서 제어하고 휴대폰 또는 스마트 폰 그리고 개인용 컴퓨터로 외부에서 제어할 수 있다. 홈 네트워크 시스템을 구성하는 통합 서버와 월 패드는 고가이고 네트워크 인프라를 구축하여야 하는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 홈 네트워크의 단점을 보완하는 스마트 폰을 이용한 지능형 홈 네트워크 시스템을 제안하였다. 현재 널리 보급된 스마트 폰은 고 사양 입출력 장치로 기존 월 패드의 사용자 인터페이스 부분인 디스플레이와 터치스크린을 대체하고, 홈 네트워크의 관리 및 제어 기능을 스마트 폰에 집중함으로써 저비용으로 보급형 월패드를 구현하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제6권3호
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• pp.83-88
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• 2017

빅데이터를 이용한 데이터 분석 시스템은 정치, 교통, 자연재해, 쇼핑, 고객관리, 의료, 기상정보 등의 다양한 분야에서 활용할 가치가 있다. 특히 웨어러블 디바이스로부터 수집한 가속도 신호를 이용한 개인의 운동량 분석은 이미 보편화되어 사용되고 있다. 하지만 이러한 시스템에서 사용하는 데이터는 개인의 운동량을 측정하기에 필요한 데이터만을 저장하고 있기 때문에, 개인의 운동량외의 다양한 분석결과들은 제공하지 못하고 있다. 본 논문에서는 개인의 스마트폰에서 수집 가능한 가속도 신호를 24시간측정하고 이를 빅데이터 기반으로 저장하여 집단 행동패턴 및 활동성 분석을 위한 시스템을 제안한다. 또한 다양한 스마트기기에서 사용할 수 있도록 표준 메시징을 이용하여 가속도신호를 송신하고 분석결과를 수신하는 시스템을 제안한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권4호
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• pp.2060-2077
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• 2019

Recently, mobile healthcare services have attracted significant attention because of the emerging development and supply of diverse wearable devices. Smartwatches and health bands are the most common type of mobile-based wearable devices and their market size is increasing considerably. However, simple value comparisons based on accumulated data have revealed certain problems, such as the standardized nature of health management and the lack of personalized health management service models. The convergence of information technology (IT) and biotechnology (BT) has shifted the medical paradigm from continuous health management and disease prevention to the development of a system that can be used to provide ground-based medical services regardless of the user's location. Moreover, the IT-BT convergence has necessitated the development of lifestyle improvement models and services that utilize big data analysis and machine learning to provide mobile healthcare-based personal health management and disease prevention information. Users' health data, which are specific as they change over time, are collected by different means according to the users' lifestyle and surrounding circumstances. In this paper, we propose a prediction model of user physical activity that uses data characteristics-based long short-term memory (DC-LSTM) recurrent neural networks (RNNs). To provide personalized services, the characteristics and surrounding circumstances of data collectable from mobile host devices were considered in the selection of variables for the model. The data characteristics considered were ease of collection, which represents whether or not variables are collectable, and frequency of occurrence, which represents whether or not changes made to input values constitute significant variables in terms of activity. The variables selected for providing personalized services were activity, weather, temperature, mean daily temperature, humidity, UV, fine dust, asthma and lung disease probability index, skin disease probability index, cadence, travel distance, mean heart rate, and sleep hours. The selected variables were classified according to the data characteristics. To predict activity, an LSTM RNN was built that uses the classified variables as input data and learns the dynamic characteristics of time series data. LSTM RNNs resolve the vanishing gradient problem that occurs in existing RNNs. They are classified into three different types according to data characteristics and constructed through connections among the LSTMs. The constructed neural network learns training data and predicts user activity. To evaluate the proposed model, the root mean square error (RMSE) was used in the performance evaluation of the user physical activity prediction method for which an autoregressive integrated moving average (ARIMA) model, a convolutional neural network (CNN), and an RNN were used. The results show that the proposed DC-LSTM RNN method yields an excellent mean RMSE value of 0.616. The proposed method is used for predicting significant activity considering the surrounding circumstances and user status utilizing the existing standardized activity prediction services. It can also be used to predict user physical activity and provide personalized healthcare based on the data collectable from mobile host devices.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.73-88
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• 2014

정보기술의 발전과 소셜 네트워크의 확산으로 온라인 커뮤니티의 중요성은 점점 커지고 있다. 온라인 커뮤니티가 성공하기 위해서는 커뮤니티 구성원들이 정보를 공유하고 컨텐츠를 지속적으로 창출하여야 한다. 하지만, 온라인 커뮤니티에 참여하는 대부분의 사람들이 글이나 컨텐츠를 공유하려는 적극적인 참여보다는 단순히 타인의 글이나 컨텐츠를 감상하는 수동적인 참여를 하고 있다. 즉, 사용자가 글/컨텐츠를 감상하는 의도와 글/컨텐츠를 창출하는 의도사이에는 큰 격차가 존재함을 알 수 있다. 본 연구는 왜 온라인 커뮤니티에서 사람들은 글이나 컨텐츠 공유를 통한 참여 활동보단, 타인의 글이나 컨텐츠를 보기만 하는 잠복관찰 활동을 많이 하는지에 대한 물음에 답하고자 한다. 이를 위해, 온라인 커뮤니티 자체의 특성과 커뮤니티 멤버와의 관계적 특성, 개인의 특성에 초점을 맞추어, 사용자의 잠복관찰 활동에 영향을 줄 수 있는 다양한 요인들을 도출하고 실증 분석하였다. 구체적으로, 멤버와의 관계적 특성 변수 중 멤버들간의 친밀감, 커뮤니티와의 동일시 등은 커뮤니티에 대한 소속감을 증가시키고 잠복관찰 의도를 감소시키는 데 중요한 역할을 함이 밝혀졌다. 반면, 커뮤니티의 유용성과 사용용이성, 멤버들의 전문성의 경우, 오히려 잠복관찰 의도를 증가 시키는 영향을 주는 것을 확인할 수 있었다. 흥미롭게도, 자기존중감이 낮을수록 잠복관찰보다는 온라인 상의 활발한 참여를 하는 것을 발견하였다. 본 연구의 결과를 토대로 잠복관찰자를 활발한 참여자로 변모시키기 위한 커뮤니티 전략을 제시할 수 있을 것으로 생각된다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제7권11S호
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• pp.3633-3650
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• 2000

인터넷은 더 이상 특정그룹만을 위한 네트워크가 아닌 일상적인 ？에서 이루어지는 광범위한 통신수단이 되었다. 사람들은 이메일을 사용해서 사적인 메시지를 교환하고 학생들은 웹을 통해서 교육적인 도움을 받으며, 사이버 쇼핑몰을 통해 다양한 상품을 구입하기도 한다. 또한 여러 기업들은 인터넷 상에서의 업무를 실시하고 있다. 최근 들어, 이 같은 인터넷 트래픽의 폭발적인 성장은 트래픽의 양, 트래픽의 특성, 다양한 서비스 성능의 필수 요건 등의 관점에서 계속적으로 변화하는 사용자들의 요구를 수용하는 방법에 큰 관심을 올렸다. 망 자원의 Over provisioning 방식은 단순한 해결책이 될 수 있지만 너무 비싸고 비효율적인 단점을 가진다. 따라서, 이 당면한 난제를 해결하기 위해 많은 신기술이 최근 소개되고 있다. 그러나 어떤 특정 한가지의 해결책은 불충분하므로 다양한 해결방안을 신중하게 고려한 통합 솔루션이 요구되어 진다. 본 논문에서는 이 같은 문제에 대한 해결책으로써 policy 기반 인터넷 QoS provisioning, 트래픽 엔지니어링과 성능관리 시스템을 통합한 해결책을 제안한다. 본 해결책은 신속하고 자동화된 품질 서비스 provisioning 기능, 실제 망의 성능 정보들에 기반한 보다 현실적인 서비스와 망 자원의 정책 제어 기능 및 이기종의 다양한 IP 망의 중앙 집중식 트래픽 엔지니어링 기능을 제공한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.61-75
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• 2011

최근 DDoS공격용 좀비, 기업정보 및 개인정보 절취 등 각종 사이버 테러 및 금전적 이윤 획득의 목적으로 웹사이트를 해킹, 악성코드를 은닉함으로써 웹사이트 접속PC를 악성코드에 감염시키는 공격이 지속적으로 증가하고 있으며 은닉기술 및 회피기술 또한 지능화 전문화되고 있는 실정이다. 악성코드가 은닉된 웹사이트를 탐지하기 위한 현존기술은 BlackList 기반 패턴매칭 방식으로 공격자가 악성코드의 문자열 변경 또는 악성코드를 변경할 경우 탐지가 불가능하여 많은 접속자가 악성코드 감염에 노출될 수 밖에 없는 한계점이 존재한다. 본 논문에서는 기존 패턴매칭 방식의 한계점을 극복하기 위한 방안으로 WhiteList 기반의 악성코드 프로세스 행위분석 탐지기술을 제시하였다. 제안방식의 실험 결과 현존기술인 악성코드 스트링을 비교하는 패턴매칭의 MC-Finder는 0.8%, 패턴매칭과 행위분석을 동시에 적용하고 있는 구글은 4.9%, McAfee는 1.5%임에 비해 WhiteList 기반의 악성코드 프로세스 행위분석 기술은 10.8%의 탐지율을 보였으며, 이로써 제안방식이 악성코드 설치를 위해 악용되는 웹 사이트 탐지에 더욱 효과적이라는 것을 증명할 수 있었다.

• 한국보건간호학회지
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• 제3권1호
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• pp.18-37
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• 1989

This study was done in order to analyze the factors which influenced the performance level of community health practitioners' task. Interview survey was done during the period from August to October, 1986. Interviewee were 166 CHPs among total of 217 CHPs in Kyonggi province area. Multiple stepwise regression and canonical correlation analysis were used to identify major factors influenced to perform community health practitioners' task. The results of this study were summarized as follows: 1. General characteristics of CHPs 1) Personal characteristics The average age of CHPs was 37.8 years and their marital status was $77.6\%$ of married, educational back-ground was $65.3\%$ of junior college graduation. Their job career was $38.6\%$ of between 1-3 years, $33.3\%$ of between 3-5 years, $22.2\%$ of less than 1 years. Most of CHPs$(62.8\%)$ were fully satisfied with their job, $33.3\%$ were moderately, and $3.8\%$ were not satisfied. 2) Working environmental condition Only $31.7%$ of CHPs were satisfied with their working condition of primary health post, $26.6\%$ were not satisfied. Half of CHPs$(52.5\%)$ replied having good cooperation with health center, $10.1\%$ replied bad. Cooperation with health subcenter was good in $32.9\%$, and bad in $21.9%$. Cooperation with private health institutions was good in $34.2\%$, bad in $21.6%$. 2. Performance level of community health practitioners' task Among a total of 52 contents of their functions medical history taking. physical examination, referral of diagnostic laboratory work-up($(86.4\%)$, health assessment of pregnant women$(82.1\%)$, development of health information system$(79.4\%)$, supervision of health workers $(78.4\%)$, follow-up of family planning acceptors$(77.3\%)$, and follow-up of family planning acceptors' side effects$(77.3\%)$ were actively performed. Diagnosis of pregnancy$(62.1\%)$, sampling of drinking water for quality test$(52.5\%)$, making list of equipment' & supplies $(51.5\%)$, evaluation of primary health post activities $(37.6\%)$, organization of village health workers$(32.4\%)$ and management of village health workers $(30.1\%)$ were poorly performed. 3. Stepwise multiple regression analysis of job function The factors which influenced the performance level of community health practitioners' function were age, marital status, educational level, job career, job satisfaction, satisfaction of working environment of primary health post, cooperation of health center, cooperation of health center, cooperation of private health instiutions in orders. These 9 variables were able to explain job function from $25.7\%$ of program planning to $6.7\%$ of management of common disease. 4. Canonical correlation analysis between the performance of function and general characteristics of CHPs. Cooperation of private health institutions was found to be the factor influencing task performance of community organization, management of primary health post, technical supervision of health personnels. Job satisfaction of CHPs was also found to be the factor influencing task performance of family planning, management of common disease and maintenance of health information system.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제1권1호
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• pp.35-46
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• 2000

개인 통신 서비스에서 주된 당면 문제중의 하나는 위치를 자주 이동하는 많은 이동 단말기들의 위치를 찾는 것이다. 그러한 시스템 연산을 위치 관리라 한다. 위치 관리를 성취하기 위하여 많은 네트워크 신호처리 트래픽과 데이터베이스 질의가 요구된다. 다수의 정책들은 이동 단말기의 현재 위치를 저장하기 위하여 위치 레지스터 데이터베이스를 사용하고, 그 위치 레지스터의 고장에 대해 약점을 가지고 있다. 이 논문에서, 우리는 위치 레지스터들의 고장을 포용하는 분산 홈 위치 레지스터를 갖는 결함 포용 전방 포인터 (FT-RFDHLR: Fault-Tolerant Pointer Forwarding with Distributed Home Location Register) 방법을 제안한다. 제안하는 방법의 성능을 분석적 모델로 평가하고, 하나의 홈 위치 레지스터를 갖는 전방 포인터 (PFSHLR: Pointer Forwarding with ,Single Home Location Register) 방법, 분산 홈 위치 레지스터를 갖는 전방 포인터 (PFDHLR: Pointer Forwarding with Distributed Home Location Register) 방법, Biaz의 우회 전방 정책 (BFS: Bypass Forwarding Strategy) 및 2개의 경로 전방 정책 (TPFS: Two-Path Forwarding Strategy)과 성능을 비교한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제21권7호
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• pp.1393-1400
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• 2017

스마트폰 이용자가 증가함에 따라서 개인정보 보호에 대한 취약점이 증가하고 있다. 개인의 정보를 인터넷에 연결된 여러 서버에 저장하고 동일한 아이디와 비밀번호를 이용하여 인증하는 경우가 많기 때문이다. 전통적인 인증방식을 해결하기 위해 OTP, FIDO, PIN 코드 등의 인증 방식이 도입되었지만 타 사용자와의 공유가 필요한 인증에는 사용이 제한적이다. 본 논문에서는 병원, 기업과 같이 공용으로 정보를 관리하는 곳에서 필요로 하는 인증방식을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 스마트폰 IMEI, QR 코드, BLE, 푸쉬 메시지를 이용하여 같은 장소에 있는 사용자끼리 실시간으로 인증을 진행할 수 있는 알고리즘이다. 스마트폰을 이용하여 상호 협력을 통하여 사용자 인증을 진행할 수 있고, 실시간 인증 취소가 가능한 인증 알고리즘을 제안하고 상호 협력 인증 시스템을 설계 및 구현하였다.