• Smart Structures and Systems
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• 제32권1호
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• pp.23-35
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• 2023

Steel bolted joint is an important part of steel structure, and its damage directly affects the bearing capacity and durability of steel structure. Currently, the existing research mainly focuses on the identification of corroded bolts and corroded bolts respectively, and there are few studies on multiple states. A detection framework of corroded and loosened bolts is proposed in this study, and the innovations can be summarized as follows: (i) Vision Transformer (ViT) is introduced to replace the third and fourth C3 module of you-only-look-once version 5s (YOLOv5s) algorithm, which increases the attention weights of feature channels and the feature extraction capability. (ii) Three states of the steel bolts are considered, including corroded bolt, bolt missing and clean bolt. (iii) Line segment detector (LSD) is introduced for bolt rotation angle calculation, which realizes bolt looseness detection. The improved YOLOv5s model was validated on the dataset, and the mean average precision (mAP) was increased from 0.902 to 0.952. In terms of a lab-scale joint, the performance of the LSD algorithm and the Hough transform was compared from different perspective angles. The error value of bolt loosening angle of the LSD algorithm is controlled within 1.09%, less than 8.91% of the Hough transform. Furthermore, the proposed framework was applied to fullscale joints of a steel bridge in China. Synthetic images of loosened bolts were successfully identified and the multiple states were well detected. Therefore, the proposed framework can be alternative of monitoring steel bolted joints for management department.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권11호
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• pp.128-132
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• 2023

Investment authorities are broad financial institutions that carefully manage investments on behalf of the national government using a long-term value development approach. To provide a stronger structure or framework for In-vestment Authorities to govern the distribution of funds to public and private markets, we've started research to create a blockchain-based prototype for managing and tracking numerous finances of such authorities. We have taken the case study of Oman Investment Authority (OIA) of Sultanate of Oman. Oman's wealth is held in OIA. It is an organization that oversees and utilizes the additional capital generated by oil and gas profits in public and private markets. Unlike other Omani funds, this one focus primarily on assets outside the Sultanate. The operation of the OIA entails a huge number of transactions, necessitating a high level of transparency and administration among the parties involved. Currently, OIA relies on various manuals to achieve its goals, such as the Authorities and Responsibilities manual, the In-vestment Manual, and the Code of Business Conduct, among others. In this paper, we propose a Blockchain based framework to manage the operations of OIA. Blockchain is a part of the Fourth Industrial Revolution, and it is re-shaping every industry. The main components of every blockchain are assets and participants. The funds are the major assets in the proposed study, and the participants are the various fund shareholders/recipients. The block-chain's transactions are all safe, secure, and immutable, and it's part of a trustless network. The transactions are simple to follow and verify. By replacing intermediary firms with smart contracts, blockchain-based solutions eliminate any middlemen in the fund allocation process.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.47-55
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• 2015

최근, 병원정보시스템의 환경은 다양한 스마트 기술을 접목하고 있는 추세이다. 따라서, 스마트 폰, 테블렛 PC와 같은 다양한 스마트 디바이스가 의료 정보 시스템에 활용된다. 또한, 이러한 환경은 이기종 센서, 디바이스, 시스템 및 네트워크에서 실행되는 다양한 응용 프로그램으로 구성된다. 이들 병원 정보 시스템 환경에서, 기존의 접근 제어 방식에 의한 보안 서비스를 적용하는 것은 문제가 된다. 기존 보안 방식의 대부분은 접근제어 리스트 구조를 사용한다. 이는 클라이언트 이름, 서비스 객체 메소드 이름으로 접근 제어 매트릭스에 의해 정의된 접근만을 허용한다. 가장 큰 문제점으로는 정적인 접근 방법은 변화되는 상황에 신속하게 적응하지 못한다. 따라서, 우리는 보다 유연하고, 매우 상이한 보안 요구와 다양한 환경에 적용 할 수 있는 새로운 보안 메커니즘을 필요로 한다. 또한, 환자중심의 의료 서비스 형태로 변화되고 있어, 이를 해결하기 위한 연구가 요구된다. 본 논문에서는 스마트 모바일 환경에서 의료정보 동적접근 시스템을 제안하고자 한다. 우리는 기존 병원정보 시스템의 환경을 기반으로 동적접근 제어 방법으로 의료정보 시스템에 접근하는 방법에 중점을 두었다. 물리적인 환경은 모바일 x-ray 영상 디바이스와 전용 모바일 스마트 디바이스, PACS, EMR 서버와 인증 서버로 구성하였다. 소프트웨어 환경은 모바일 X-ray영상기기는 Windows7 OS를 기반으로 동기화 및 모니터링 서비스를 위해 .Net Framework를 기반으로 개발하였다. 그리고 전용 스마트 디바이스는 Android OS를 기반으로 JSP와 Java SDK를 통한 동적접근 응용 서비스를 구현하였다. 병원의 의료영상정보 서버와 모바일 X-ray영상기기, 전용 스마트 디바이스간의 의료정보는 의료영상정보 표준인 DICOM을 기준으로 한다. 또한 EMR 정보는 H7을 기반으로 한다. 동적접근 제어 서비스를 제공하기 위해, 우리는 산소포화도, 심박수, 혈압과 체온과 같은 생체 정보의 값에 대한 조건에 의해 환자의 상황을 분류하고, 의료진의 의료정보 접속 인증 방법으로 동적인 접근 방법을 설계했다. 이는 일반 상태와 응급상태로 2부분으로 구분하여 이벤트 추적 다이어그램으로 보였다. 그리고, 인증 정보는 ID/PWD와 위치, 역할, 작업시간 그리고 응급 환자를 위한 응급 코드를 포함하였다. 동적접근 제어 방법의 일반적인 상황은 인증 정보의 값에 의해 의료정보에 접근 할 수 있다. 그러나 응급상황의 경우는 인증 정보 없이 응급 코드에 의해 의료정보에 접근하도록 하였다. 또한, 우리는 의료정보 표준에 따라 환자, 의료진 및 의료 영상 정보로 구성되는 의료정보 통합 데이터베이스 스키마를 구축했다. 끝으로, 우리는 제안 시스템의 수행 결과를 일반과 응급상황과 같은 환자의 상태에 따라 스마트 디바이스 기반으로 동적접근 응용 서비스의 유용성을 보였다. 특히, 제안 된 시스템은 동적 액세스 제어 방법에 의해 응급상황에서 스마트 디바이스기반의 효과적인 의료 정보 서비스를 제공한다. 이 결과, 제안한 시스템이 u-병원 정보 시스템과 서비스에 유용할 것으로 기대한다.

• 정보교육학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.483-488
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• 2012

모바일 기반의 스마트 기기의 보급이 확대됨에 따라 교육 현장에서 이를 활용하는 사례가 증가하고 있는 추세이며, 가까운 장내에는 매우 중요한 교육용 기자재로서의 위치를 차지할 것으로 예측된다. 이러한 추세에 맞춰 교육과학기술부는 스마트 교육에 대한 중장기 추진 계획을 발표하였고 현재 추진을 준비 중에 있으며, 다양한 산업계 학계 연구 기관에서 관련 연구 결과물과 시제품들을 활발히 발표하고 있는 현실이다. 본 논문에서는 모바일 스마트 기기에 장착된 비디오카메라를 이용하여 촬영된 영상 내부에 포함된 문자를 인식하는 모듈을 구현하고 이를 응용하여, 교육환경에서 현실적으로 적용 가능한 학습용 시각 정보 인식 시스템에 관련한 설계 및 구현 방안을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 학습용 시각 정보 인식 시스템은 비디오 영상취득, 영상 처리, 정보 추출, 지식 표현 등 4개의 모듈로 구성되었으며, 실제적인 예제를 통해 각 모듈을 설명 하였다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제39권12호
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• pp.1287-1295
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• 2015

최근 산업 자동화 분야에서는 고속 통신을 지원하면서도 여러 장치로 구성된 시스템을 통합하고 관리하는 데 유리한 필드버스 방식의 통신 기술이 널리 활되는 추세이다. 운동하는 물체의 위치를 감지할 뿐만 아니라, 외부 제어기가 통신을 통해 다수의 엔코더에 대해 동시에 설정을 변경하거나 위치와 관련된 다양한 정보를 요청하는 환경에서 동작하는 스마트 엔코더의 경우에는 필드버스 지원이 필수적인 기능으로 인식된다. 본 논문에서는 CAN 네트워크 기반의 상위 응용 계층을 정의하는 CANopen 표준 중 엔코더의 장치 프로파일인 CiA 406 표준을 지원하기 위해 오픈 소스 CANopen 프레임워크인 CanFestival 을 확장, 구현하였다. 구현된 CiA 406 모듈의 동작은 CANopen 마스터 장치와 CiA 406 모듈을 적한 가상 CANopen 엔코더와의 실험을 통해 검증하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제13권6호
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• pp.81-89
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• 2015

최근 급격한 기술 발전 추세에 따라 스마트 폰, 태블릿 등과 같은 모바일 기기들이 최신의 통신기술에 접목되면서 다양한 분야에서 우리 삶을 혁명적으로 바꿔 놓고 있다. 특히, 스마트 폰의 응용 서비스가 매우 강조되면서 스마트 폰은 스마트 폰을 이용한 모바일 비즈니스 프로세스에서 중요한 역할을 담당하게 되었다. 이러한 디지털 융복합 시대에서는 모바일 기기들의 이동성으로 인해 새로운 비즈니스 모델이 탄생하고 있다. 스마트 폰의 위치를 기반으로 사용자 주변 지역 또는 상점의 관련 정보를 제공해 줄 수 있다. 또한 스마트 폰의 사용자 프로파일이 광고주와 제품 판매자에게 제공되고 광고주는 사용자의 프로파일을 기반으로 사용자가 관심을 가질 제품들을 광고한다. 사용자는 최저 가격비교, 관련 상품이나 유사 상품 등의 정보를 제공 받을 수도 있다. 본 연구에서는 이와 같은 시나리오를 기반으로 새로운 비즈니스 모델을 제안하고 이를 실현하기 위해 필요한 기술적 문제가 없는지를 검토하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제11권11호
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• pp.63-74
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• 2020

인공지능 제품은 스마트폰이나 스피커, 가전제품에 에이전트로 내장되어 '인공지능 비서'로 활용되고 있으며, 현재는 약 인공지능 수준으로 에이전트의 성격, 목소리 등 의인화에 관한 연구가 진행되고 있다. 향후 인공지능 기술 발전으로 지능형 에이전트의 역할과 기능이 확장될 것으로 보이며, 사용자 유형, 사용환경, 에이전트 외관 등 에이전트 관련 다양한 속성에 대한 고려가 필요할 것으로 보인다. 따라서 본 연구에서는 강한 인공지능 에이전트가 나타나는 컨셉 영상 시나리오의 분석을 통해 사용자 관점에서 에이전트의 인터랙션 속성들을 유형화하였다. 연구방법으로 에이전트에 대한 이론적고찰을 토대로 분석을 위한 프레임워크를 구축하였다. 이후 대중화된 영상시청 플랫폼인 유튜브(Youtube)를 활용하여 다수의 영상 시나리오를 수집 및 선별하고 환경, 사용자, 에이전트 관점에 따라 분석하였다. 그 결과 시점, 공간, 형태, 에이전트 행위, 연동기기, 에이전트 인터페이스, 사용상태, 사용자 인터페이스 8개 속성을 유형화하였다. 이는 향후 상용화될 에이전트의 개발 및 예측 시 참고자료로 활용될 것으로 기대된다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제45권5호
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• pp.1-11
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• 2008

무선 센서 네트워크(Wireless Sensor Network : WSN)는 U-City 같은 우리 삶의 편의성 향상을 위한 서비스에 활용은 물론이거니와 환경오염, 터널 및 건축물의 붕괴, 태풍, 지진 등의 재난 감시, 위험물 진단 시스템 등에 다양하게 적용되고 있다. 본 논문에서는 이러한 WSN을 다양한 형태의 휴대 단말 및 네트워크 카메라와 연동하여 보다 효율적이고 가치 있는 정보 서비스 제공을 위한 MUSNEMO(Multi-sensor centric Ubiquitous Smart sensor NEtwork using MObile devices) 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템은 IEEE 802.15.4 표준을 기반으로 스마트 센서 네트워크를 구성하며, 또한 제안한 시스템 구조의 활용성 검증을 위하여 다섯가지 응용 센서(자기, 조도, 소리, 모션, 진동)를 가진 망을 구성하여 센싱 이벤트 요청 및 제공 테스트를 수행하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권6호
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• pp.2168-2187
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• 2021

The smart grid replaces the traditional power structure with information inventiveness that contributes to a new physical structure. In such a field, malicious information injection can potentially lead to extreme results. Incorrect, FDI attacks will never be identified by typical residual techniques for false data identification. Most of the work on the detection of FDI attacks is based on the linearized power system model DC and does not detect attacks from the AC model. Also, the overwhelming majority of current FDIA recognition approaches focus on FDIA, whilst significant injection location data cannot be achieved. Building on the continuous developments in deep learning, we propose a Deep Learning based Locational Detection technique to continuously recognize the specific areas of FDIA. In the development area solver gap happiness is a False Data Detector (FDD) that incorporates a Convolutional Neural Network (CNN). The FDD is established enough to catch the fake information. As a multi-label classifier, the following CNN is utilized to evaluate the irregularity and cooccurrence dependency of power flow calculations due to the possible attacks. There are no earlier statistical assumptions in the architecture proposed, as they are "model-free." It is also "cost-accommodating" since it does not alter the current FDD framework and it is only several microseconds on a household computer during the identification procedure. We have shown that ANN-MLP, SVM-RBF, and CNN can conduct locational detection under different noise and attack circumstances through broad experience in IEEE 14, 30, 57, and 118 bus systems. Moreover, the multi-name classification method used successfully improves the precision of the present identification.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제24권8호
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• pp.1044-1058
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• 2021

Tempered electronic contents have multiplied in last few years, thanks to the emergence of sophisticated artificial intelligence(AI) algorithms. Deepfakes (fake footage, photos, speech, and videos) can be a frightening and destructive phenomenon that has the capacity to distort the facts and hamper reputation by presenting a fake reality. Evidence of ownership or authentication of digital material is crucial for combating the fabricated content influx we are facing today. Current solutions lack the capacity to track digital media's history and provenance. Due to the rise of misrepresentation created by technologies like deepfake, detection algorithms are required to verify the integrity of digital content. Many real-world scenarios have been claimed to benefit from blockchain's authentication capabilities. Despite the scattered efforts surrounding such remedies, relatively little research has been undertaken to discover where blockchain technology can be used to tackle the deepfake problem. Latest blockchain based innovations such as Smart Contract, Hyperledger fabric can play a vital role against the manipulation of digital content. The goal of this paper is to summarize and discuss the ongoing researches related to blockchain's capabilities to protect digital content authentication. We have also suggested a blockchain (smart contract) dependent framework that can keep the data integrity of original content and thus prevent deepfake. This study also aims at discussing how blockchain technology can be used more effectively in deepfake prevention as well as highlight the current state of deepfake video detection research, including the generating process, various detection algorithms, and existing benchmarks.