• 한국융합학회논문지
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• 제8권11호
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• pp.63-69
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• 2017

IoT 시스템에서의 미들웨어는 인간과 사물, 사물과 사물 사이를 연결하여 데이터를 주고받을 수 있도록 중간 매개체 역할을 하는 소프트웨어이다. IoT 미들웨어는 그 형태와 목적이 서로 상이한 이기종간의 하드웨어, 프로토콜 및 통신 등을 전 영역에 걸쳐서 다양한 형태로 존재한다. 그러므로 시스템 각각의 역할별 종류를 달리 설계하더라도 공통적으로 보안을 강화할 수 있는 방안이 필요하다. 본 논문에서는 SOA(Service Oriented Architecture) 접근방법을 이용한 IoT 미들웨어 구조를 분석하고 이를 바탕으로 시스템 보안요구사항을 설계하였다. 기존 시스템 개발방법과는 달리 검증을 위하여 공통평가기준(Common Criteria) 기반으로 평가대상물(TOE: Target Of Evaluation)을 정의하였다. 향후 제시된 미들웨어 시스템은 보안문제정의 및 보안목적과 상관관계를 나타냄으로서 보안이 강화된 IoT 시스템 구현 근거가 될 것이다.

• 융합보안논문지
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• 제24권1호
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• pp.77-82
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• 2024

최근 연구를 통해 다양한 물체 탐지 및 분류 모델은 전반적으로 크게 성능 향상이 이루워졌지만, 물체가 부분적으로 노출된 상황에서의 물체 탐지 및 분류에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 특히, 군사 분야에서 무인전투체계가 물체를 탐지하고 분류하는 데 사용되는 경우, 군사적 상황에서 물체는 일반적으로 부분적으로 가려진 상태나 위장된 상태일 가능성이 높다. 본 연구에서는 부분적으로 가려진 물체의 분류 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 이 방법은 물체 이미지 상에 특정 부분을 주변 환경을 고려하여 가리는 부분을 추가하여 은·엄폐 및 위장된 물체에 대한 분류 성능을 개선시켰다. 실험결과로 제안 방법을 적용하였을 때 은·엄폐 및 위장된 물체에 대해서 기존 방법에 비해 물체 분류 향상이 있음을 볼 수가 있었다.

• 한국경영정보학회:학술대회논문집
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• 한국경영정보학회 2007년도 International Conference
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• pp.951-958
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• 2007

Radio Frequency Identification (RFID) is a technology for automated identification of objects and people. RFID may be viewed as a means of explicitly labeling objects to facilitate their "perception" by computing devices. RFlD systems have been gaining more popularity in areas especially in supply chain management and automated identification systems. However, there are many existing and potential problems in the RFlD systems which could threat the technology s future. To successfully adopt RFID technology in various applications. we need to develop the solutions to protect the RFID system s data information. This study investigates important issues related to privacy and security of RF1D based on the recent literature and suggests solutions to cope with the problem.

• 융합보안논문지
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• 제8권4호
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• pp.97-104
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• 2008

최근 이동 객체의 위치 데이터를 이용하기 위한 무선 측위 기술과 모바일 컴퓨팅 기술이 급속도로 발전하였다. 이동 객체의 수가 많고 위치 획득 간격이 짧을수록 위치 데이터가 급격히 늘어나기 때문에 대용량의 위치 데이터 처리가 가능해야 하며, 위치 기반 서비스를 위한 다양한 시공간 인덱싱을 지원해야 하고, 또한 이동 객체의 불확실성 문제를 해결할 수 있어야 한다. 따라서, 본 논문에서는 이동 객체의 위치 데이터를 효과적으로 갱신하면서 현재 데이터와 과거 데이터의 인덱싱을 지원하는 색인 구조로 3DR-tree 기법을 활용하여 색인시 노드간의 겹침을 보완하고 사장 공간을 줄이는 Rend 3DR-tree 기법을 제안한다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권11호
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• pp.67-72
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• 2023

In the past decade, Autonomous Vehicle Systems (AVS) have advanced at an exponential rate, particularly due to improvements in artificial intelligence, which have had a significant impact on social as well as road safety and the future of transportation systems. The fusion of light detection and ranging (LiDAR) and camera data in real-time is known to be a crucial process in many applications, such as in autonomous driving, industrial automation and robotics. Especially in the case of autonomous vehicles, the efficient fusion of data from these two types of sensors is important to enabling the depth of objects as well as the classification of objects at short and long distances. This paper presents classification of objects using CNN based vision and Light Detection and Ranging (LIDAR) fusion in autonomous vehicles in the environment. This method is based on convolutional neural network (CNN) and image up sampling theory. By creating a point cloud of LIDAR data up sampling and converting into pixel-level depth information, depth information is connected with Red Green Blue data and fed into a deep CNN. The proposed method can obtain informative feature representation for object classification in autonomous vehicle environment using the integrated vision and LIDAR data. This method is adopted to guarantee both object classification accuracy and minimal loss. Experimental results show the effectiveness and efficiency of presented approach for objects classification.

• 정보보호학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.89-96
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• 2007

EPC 네트워크(Electronic Product Code Network) 환경 기반의 REID 시스템은 사물에 직접적인 접촉을 하지 않고 RF(Radio Frequency)신호를 이용하여 사물의 정보를 읽어 오거나 기록할 수 있다. 이것은 기존의 바코드 시스템에 비해서 저장능력이 뛰어나며 비접촉식이라는 이점을 갖는다. 이런 RFID 시스템과 모바일 시스템을 접목함으로서 사용자에게 새로운 부가서비스를 제공하는 모바일 REID 시스템이 만들어지게 되었다. 그러나 비접촉식의 RF(Radio Frequency) 통신을 이용하여 사물의 정보를 가져온다는 이점은 개인의 프라이버시 침해라는 문제점을 발생시킨다. 본 논문에서는 모바일 기반의 RFID 시스템에서의 개인 프라이버시를 보호하는 기법을 제안한다. 제안한 기법은 기존에 제안된 기법들 보다 효율적으로 프라이버시 보호기능을 제공한다.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제11권2호
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• pp.19-26
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• 2009

Ubiquitous service based on Spatio-temporal dataspaces requires not only the moving objects data but also the spatial objects. However, existing methods can not handle the moving objects and spatial objects together. To overcome the limitation of existing methods, we propose a new index structure called UIL (Union Indexing Lists) which contains two parts: MOL (Moving Object List) and SOL (Spatial Object List) to index the moving objects and spatial objects together. In addition, it can suppose the flexible queries on these data. We present the results of a series of tests which indicate that the structure perform well.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제24권5호
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• pp.129-134
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• 2024

Object Detection is an emerging technology in the field of Computer Vision and Image Processing that deals with detecting objects of a particular class in digital images. It has considered being one of the complicated and challenging tasks in computer vision. Earlier several machine learning-based approaches like SIFT (Scale-invariant feature transform) and HOG (Histogram of oriented gradients) are widely used to classify objects in an image. These approaches use the Support vector machine for classification. The biggest challenges with these approaches are that they are computationally intensive for use in real-time applications, and these methods do not work well with massive datasets. To overcome these challenges, we implemented a Deep Learning based approach Convolutional Neural Network (CNN) in this paper. The Proposed approach provides accurate results in detecting objects in an image by the area of object highlighted in a Bounding Box along with its accuracy.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회 1998년도 추계학술대회 논문집
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• pp.413-414
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• 1998

This paper presents a real-time Spatial Decision Support System(SDSS) for security camera image monitoring. Other SDSSs are not real-time systems, i.e., they show the images that are already transformed into data format such as virtual reality. In our system, the image is broadcasted in real-time since the purpose of the security camera needs to do it in real-time. With these real-time images, other systems do not add up anything more; the screen just shows the images from the camera. However in our system, we created a motion detection system so that the supervisor(Judge) of a sec.urity monitoring system does not have to pay attention to it constantly. In other words, we created a judge advising system for the supervisor of the security monitoring system. Most of small objects do not need the supervisor's attention since they could be birds, cats, dogs, etc. if they show up in the screen image. In this new system the system only report the unusual change to the supervisor by calculating the motion and size of objects in the screen. Thus the supervisor can be liberated from the 24-hour concentration duty; instead he/she can be only alerted when the real security threat such as a big moving object like an human intruder appears. Thus this system can be called a real-time Spatial DSS. The utility of this system is proved mathematically by using the concept of entropy. In other words, big objects like human intruders increase the entropy of the screen images significantly therefore the supervisor must be alerted. Thus by proving its utility of the system theoretically, we can claim that our new real-time SDSS is superior to others which do not use our technique.hnique.

• 한국자동차공학회논문집
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• 제14권3호
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• pp.58-67
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• 2006

In this paper, fuzzy logic based active ventilation system with security function is proposed and implemented. We can easily experience the situation that inner air is so hot to get start immediately after parking at summer day. Hot temperature is enough to explode a gas lighter or to suffocate a little chid. Proposed system has 1 blower and 2 axial fans to ventilate inner air. Based on the fuzzy logic, speed and direction of each fan are controlled. In addition to controlling fans, controller put down windows and adjust the periods of open time. In order to prevent the theft and security problems, IR sensors are used to detect objects. On detecting objects, controller put up windows. Experimental result shows that implemented system can be effectively ventilate inner air and reduce temperature. Proposed system can be applicable to commercial automobiles.