• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제31권1호
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• pp.11-18
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• 2022

최근 공공장소 및 시설에서 범죄예방 및 시설 안전을 목적으로 영상정보 기반의 인체의 행위를 분류하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 인체 행위분류의 성능을 향상하기 위해서 대부분의 연구는 전이학습 기반의 딥러닝을 적용하고 있다. 그러나 딥러닝의 기반이 되는 중추 네트워크 모델(Backbone Network Model)의 수가 증가하고 아키텍처가 다양해짐에도 불구하고, 소수의 모델만 사용하는 분위기 때문에 운용목적에 적합한 중추 네트워크 모델을 찾는 연구는 미흡한 실정이다. 본 연구는 영상정보를 기초로 인체 행위를 분류하는 인공지능 모델을 개발하기 위해 최근에 개발된 5가지의 딥러닝 중추 네트워크 모델을 대상으로 전이학습을 적용하고 각 모델의 정확도 및 학습효율 측면에서 비교 및 분석하여 가장 효율이 높은 모델을 제안하였다. 이를 위해, 기본적인 인체 행위가 아닌 운동 종목 기반의 활동적이고 신체접촉이 높은 12가지의 인체 활동을 선정하고 관련된 7,200개의 이미지를 수집하였으며, 5가지의 중추 네트워크 모델에 총 20회의 전이학습을 균등하게 적용하고 학습과정과 결과성능을 통해 인체 행위를 분류하는데 적합한 중추 네트워크 모델을 정량적으로 비교 및 분석하였다. 그 결과 XceptionNet 모델이 학습 및 검증 정확도에서 0.99 및 0.91로, Top 2 및 평균 정밀도에서 0.96 및 0.91로 나타났으며 학습 소요시간은 1,566초, 모델용량의 크기는 260.4MB로 정확도와 학습효율 측면에서 다른 모델보다 높은 성능이 나타남을 확인할 수 있었다. 이러한 결과는 전이학습을 적용하여 인체 행위분류를 진행하는 다양한 연구 분야에 활용되기를 기대한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.47-56
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• 2022

본 논문의 안전운행 보상시스템은 안전운전을 수행한 차량운전자에게 직접적인 보상을 제공하여 안전운전의 동기를 부여하고 적극적 참여를 유도함으로써 사고의 발생을 줄여 생명과 재산의 손실을 줄이는데 목표가 있다. 기존의 디지털 운행기록계의 경우 차량의 운전상태를 기록만 하였으나, 안전운전보상시스템은 사고예방 효과를 높이기 위한 지원책으로서 안전운전을 수행한 경우 금전적 보상을 통해 위험운전을 피하고 안전운전을 하도록 유도하였다. 즉, 과속으로 인한 사고 발생 빈도가 높은 지역에서는 속도 준수, 또는 차 간 거리 유지, 지정차로 운행 등의 안전운행 지시를 수행한 경우 직접적인 보상을 제공함으로써 안전운전 동기를 부여하여 교통사고를 예방하고자 한다. 이러한 안전운행 데이터와 보상내용은 투명하고 안전하게 관리되어야 하므로 보상근거와 보상내용을 폐쇄형 블록체인 하이퍼레저 패브릭을 이용하여 구축하였다. 그러나 블록체인 시스템은 투명성과 안전성이 보장되는 반면에 낮은 데이터 처리속도가 문제가 되므로 이를 개선하고자 블록생성 가속 기능을 구현하였다. 본 연구에서는 순차적으로 블록을 생성하는 속도가 10TPS(Transaction per second) 내외의 낮은 속도를 나타내어, 블록의 생성속도를 높이기 위해 가속 기능을 적용한 결과 1,000TPS 이상의 고성능 네트워크를 구현하였다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제23권4호
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• pp.3-14
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• 2022

건설현장 생산성 및 안전성 향상을 위해 건설장비 자율화를 위해 산학에서 많은 노력을 기울이고 있다. 장비 자율화를 위해서는 다양한 환경과 많은 양의 데이터 수집이 필요하다. 하지만 실제 환경에서 데이터 수집을 위한 테스트베드 확보에 많은 시간과 비용이 소모되며 불확실성 역시 크기 때문에 효과적인 데이터 수집과 처리에 어려움이 존재한다. 이에 본 연구에서는 타워크레인을 대상으로 자율화기술 개발을 위한 데이터 수집 및 테스트가 가능한 가상환경을 개발하는 것을 목표로 한다. 본 연구에서 달성한 연구성과는 다음과 같다. 1. 타워크레인 자율운행에 필요한 기술과 기술이 적용될 수 있는 환경을 운영설계 도메인, 물체 및 이벤트 감지 및 반응, 최소기능조건이라는 세 가지 성능기준을 활용하여 정의함. 2. 정의된 환경 내에서 자율화 장비의 인지, 판단, 제어를 위한 각 기술을 학습하고 테스트하기 위한 가상 환경을 Unity를 활용하여 구축함. 3. 가상환경의 목적 달성 여부를 위한 평가지표로 Visual, Motion, Functional Fidelity를 사용해 가상환경이 현실 공사현장을 충실하게 표현하고 있음을 검증함. 본 연구에서 구축한 가상환경 플랫폼을 통해 등 타워크레인 자율화에 있어 요구되는 가상 데이터를 수집하고, 각 기능들을 테스트하는 데 소모되는 비용 및 시간을 절감할 수 있을 것이며, 또한 타워크레인 뿐 아니라 타 건설장비의 자율화기술 개발에 있어서도 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.383-390
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• 2021

최근 드론 산업은 다양한 분야에 활용될 가능성이 제시되면서 급속히 확장되고 있다. 드론 시장 규모가 성장함에 따라 드론 관련 자격증에 관한 관심도 증가하는 추세이다. 하지만 현재 드론 관련 자격제도 및 교육체계가 미흡한 실정이다. 이에 본 연구에서는 드론 교육 훈련의 현실적인 어려움을 해결하고자 관련 기술 연구를 통해 드론 교육의 필요성과 기능성 게임의 특징, AR을 활용한 교육 훈련 효과성을 분석하였다. 이후 AR을 활용한 드론 교육 훈련 게임 콘텐츠를 드론 국가 자격과정 실기시험을 기반으로 연습모드와 시험모드로 구분하고 교육과정이 끝날 때마다 결과화면이 나타나도록 하여 플레이어가 수준별 학습과 스스로 결과에 대해 평가를 할 수 있도록 설계하였다. 또한, 인식률 및 응답속도 대응을 위한 하이브리드 처리 시스템과 네트워크 및 AR 운용 시스템을 구축하였으며, 설계 내용을 토대로 AR을 활용한 드론 교육 훈련 게임 콘텐츠를 구현하였다. 본 논문에서 제시한 AR을 활용한 게임 콘텐츠를 드론 교육 훈련에 활용하는 것으로 환경적인 어려움이 보다 완화되고 플레이의 몰입감을 향상시켜 좀 더 효과적인 드론 교육 훈련을 경험할 수 있을 것으로 기대한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권1호
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• pp.51-58
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• 2022

첨단 운전자 보조 시스템(advanced driver assistance system)의 주요 기능 중 하나인 주행 가능 영역 검출은 차량이 안전하게 주행할 수 있는 영역을 검출하는 것을 의미한다. 주행 가능 영역 검출은 운전자의 안전과 밀접한 연관이 있으며 실시간 동작과 높은 정확도 성능을 요구한다. 이러한 조건들을 충족하기 위해, 영상의 각 행에서 도로 시차 값을 계산하여 주행 가능 영역을 검출하는 V-시차 기반 방법이 폭넓게 사용된다. 그러나 V-시차 기반 방법은 시차 값이 정확하지 않거나 객체의 시차 값이 도로의 시차 값과 동일한 경우, 도로가 아닌 영역을 도로로 오검출할 수 있다. 또한, 고속도로 및 시골길과 같이, 초목을 포함한 도로 환경에서 초목의 시차는 도로의 시차 특성과 매우 유사하기 때문에 초목 영역이 주행 가능 영역으로 오검출될 수 있다. 이에 본 논문에서는 V-시차의 특성으로 인한 오검출 횟수를 감소시킴으로써 초목 영역을 포함한 도로 환경에서 높은 정확도를 갖는 주행 가능 영역 검출 방법 및 하드웨어 구조를 제안한다. 제안하는 방법의 성능을 평가하기 위해 KITTI road dataset의 289장 영상을 사용하였을 때, 제안하는 방법은 90.12%의 정확도와 97.96%의 재현율을 보인다. 또한, 제안하는 하드웨어 구조를 FPGA 플랫폼에 구현하였을 때, 제안하는 하드웨어 구조는 8925개의 slice registers와 7066개의 slice LUTs를 사용한다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제11권5호
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• pp.147-156
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• 2022

다양한 산업을 관리하고 유지하는 산업제어시스템은 주로 외부와의 연결 없이 폐쇄적으로 운영됐지만 최근 인터넷의 발전과 ICT 기술의 도입으로 외부나 공격자의 산업제어시스템에 접근이 쉬워졌다. 잘못된 접근이나 공격은 산업제어시스템의 주요 속성인 가용성을 해칠 수 있으며, 가용성이 침해될 경우 큰 피해가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 산업제어시스템에서 명령을 내릴 때 랜덤리스트를 생성해 검증그룹을 구성하여 명령을 검증 후 실행하며, 명령 실행 결과를 이용해 검증을 진행한 검증그룹에 피드백을 적용하는 신뢰 점수 기법을 도입한다. 이를 통해 명령 검증 요청과정에서 랜덤 생성에 발생하는 오버헤드를 줄일 수 있으며, 검증 과정에 유연성을 부여하고 시스템의 가용성을 보장할 수 있다. 시스템의 성능 분석을 위해 스마트 계약 배포 시 걸리는 시간과 가스 사용량, 명령 검증 시 가스 사용량을 측정했다. 그 결과, 기존시스템과 비교해 랜덤리스트를 생성하지만, 스마트 계약 배포에 걸리는 시간은 거의 차이가 없음을 확인했고 스마트 계약 배포에 사용되는 가스는 랜덤리스트 생성과정에서 약 1.4배 증가함을 확인했다. 하지만, 명령 검증 과정에서 명령 검증과 신뢰 점수 기법의 연산을 함께 진행함에도 랜덤 연산을 하지 않아 검증 1회당 약 9% 적은 가스를 사용해 검증 과정에 가용성을 보장한다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제10권11호
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• pp.297-304
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• 2021

상용 난독화 도구(프로텍터)들은 소프트웨어 역공학 과정에서 프로그램의 분석을 지연시키고 방해하는 난독화 기술 및 역공학 방해(안티리버싱) 기법을 적용시킴으로써 소프트웨어의 동작 과정을 분석하는데 어려움을 발생시키는데 목적이 있다. 특히, 가상화 탐지와 안티디버깅 기능 같은 경우 분석 도구가 발견되면 정상적인 실행 흐름을 벗어나 프로그램을 종료시킨다. 본 논문에서는 상용 난독화 도구(프로텍터) 중 하나인 VMProtect 3.5.0을 통해 Debugger Detection, Virualization Tools Detection 옵션을 적용시킨 실행 파일의 안티리버싱 기법을 분석하고 Pin을 이용한 우회 방안을 제안한다. 또한, 적용된 안티리버싱 기법을 분석하는 과정에서 Amti-VM 기술과 Anti-DBI 기술에 의해 프로그램이 종료되는 문제가 발생하기 때문에 API 분석을 통해 특정 프로그램 종료 루틴을 알아내어 적용된 안티리버싱 기법의 위치를 예상하고 위치를 바탕으로 안티리버싱 기법 우회 방안 알고리즘 순서도를 작성하였다. 실험에 사용된 소프트웨어들의 버전의 차이로부터 발생하는 호환성 문제, 기법의 변화 등을 고려하여 최신 버전의 소프트웨어(VMProtect, Windows, Pin)에서 Pin 자동화 우회 코드를 작성하고 실험을 진행하여 성공적으로 우회됨을 확인하였다. 제안된 분석 방안을 개선하여 기법이 제시되지 않은 난독화 도구의 안티리버싱 기법을 분석하고 우회 방안을 찾아낼 수 있다.

• 디지털융복합연구
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• 제20권2호
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• pp.289-297
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• 2022

이 연구는 2020학년도 전 학기 비대면 교육 이후 온라인수업을 경험한 치과대학생의 전반적인 인식을 조사하는데 목적이 있다. 연구방법은 A대학교 치과대학생 161명을 대상으로 온라인 설문조사를 실시하였으며, 설문문항은 비대면 수업 만족도, 학습시스템, 교수요인, 평가방법과 온라인수업 요구조사이다. 분석방법은 빈도분석, 상관관계분석, 다중회귀분석을 사용하였다. 설문 분석 결과 치과대학생이 경험한 비대면 교육만족도는 4.2이상이며, 세부항목별로 보면, 출결처리 방식의 적절성, 녹화영상 강의에 대한 만족, 수업성적 평가 방식에 만족 순으로 나타났다. 비대면 교육만족도에 영향을 미치는 요인으로는 학습시스템과 평가방법이 통계적으로 유의하였다. 이 연구는 A대학의 비대면 교육 운영 상황만을 연구한 것으로 모든 대학에 일반화 할 수 없지만, 대면 및 비대면 수업의 양립을 위한 교육과정 설계 및 지원 방안을 마련하기 위한 기초자료로 활용할 수 있을 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권12호
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• pp.9-16
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• 2022

본 논문에서는 함정 전투체계의 데이터 파일의 데이터 불일치가 발생했을 때 데이터 복구를 할 수 있도록 레코드 블록 데이터 파일 시스템(RDBS)의 설계 및 활용방안을 제안한다. 함정 전투체계는 다중화를 지원하기 위해 다수의 정보처리장치 저장소에 동일한 파일을 관리하고 있다. 하지만 일부 장비의 유지보수로 인한 사용불가 상태에서 운용하거나 사용자의 운용미숙으로 정보처리장치 간의 데이터 파일의 불일치가 발생할 수 있다. 기존 함정 전투체계는 데이터파일의 변경이력을 관리하지 않으므로 데이터 불일치가 발생했을 때, 가장 최신날짜 기준으로 데이터 파일을 동기화를 진행하였다. 그러나 가장 최신 날짜의 데이터파일이 신뢰도가 가장 높다고 보기 어려우며, 한번 파일동기화가 진행된 이후에는 동기화 이전 데이터로 복구할 수 없다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서 제안한 RDBS를 활용하여 레코드 블록 단위로 데이터를 저장 및 동기화 하였으며, 레코드 블록 관리로 인한 파일동기화에 발생하는 오버헤드를 줄이기 위해 Rsync알고리즘을 활용하였다. RDBS를 적용한 SW를 모의환경에서 성능시험을 하였으며, 정상 동작확인을 통해 함정 전투체계에 적용이 가능함을 확인하였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.257-270
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• 2022

본 논문에서는 AI 엣지 디바이스를 이용한 스마트 팩토리 위험도 개선시스템 및 위험도 개선방법을 설계한다. 스마트 팩토리 위험도 개선시스템은 AI 엣지 디바이스를 이용하여 스마트 팩토리에서 작업자의 작업수행 과정을 수집, 분석, 예방 및 신속 대처하고, 작업자의 작업 수행시 불량률을 개선하면서 작업시 발생 가능한 위험을 저감할 수 있다. 특히 작업자 이미지 정보, 작업자 생체정보, 장비 구동 정보 및 제조된 제품의 품질정보에 기초하여 위험도 이상 조건을 설정할 수 있고, 효율적이고 정확도 높은 작업이 되도록 위험도 개선이 가능하다. 또한 스마트 팩토리 내부의 카메라 및 IoT 센서 등에서 수집된 데이터는 모두 클라우드로 보내지 않고 AI 엣지 디바이스에서 처리하고, 필요한 데이터만 클라우드 등으로 전송할 수 있으므로 처리 속도가 빠르고, 보안에 관한 문제가 적다는 장점이 있다. 추가적으로 AI 엣지 디바이스를 사용함으로써 클라우드로 데이터 전송량이 감소하여 데이터 통신비 및 데이터 전송 대역폭을 확보하는 비용이 절감되는 장점이 있다.