Mankind has been attempting to live a happy and safe family life in a residential space. Due to the advent of the mobile phone in the 1990s and the smart phone in the 2000s, when the information and communication age came, human life has been innovatively changed. The revolution of human civilization led to the Neolithic Revolution and the Iron Age, followed by a smart phone revolutionizing human life, and the revolution faces with the era of info-communication, smart phones became a daily life and the fourth industrial revolution. The fourth industrial revolution is an era of info-communication technology (ICT), creating a new paradigm across human life through technological developments such as artificial intelligence (AI), IoT, big data, mobile, and cloud. The smart home is actively researched in a direction to support the overall human life as a representative future residential culture paradigm. However, the study considering the needs according to the lifestyle, functional characteristics of each living space and human lifestyle of the Phono Sapiens era where smart phones live like daily life was relatively insufficient. In addition, research on smart home service design should be considered from the apartment residential space planning stage. Therefore, this study has significance in suggesting the direction of research on human-centered smart home service design considering the characteristics of each living space and resident's life-style in the smart phone era.
IoT(Internet of Things) 디바이스의 사용이 확대됨에 따라 경찰청의 디지털 포렌식 적용 범위가 스마트 홈 영역으로 확대되었다. 이에 따라 스마트 홈 플랫폼 데이터를 수집하기 위해 진행된 기존 연구들은 대부분 모바일 기기의 로컬 데이터 분석과 네트워크 관점의 분석 등의 연구가 주로 수행되었다. 하지만 증거 분석을 위해 유의미한 데이터는 스마트 홈 플랫폼의 클라우드 스토리지에 주로 저장되어있다. 따라서 본 논문에서는 사용자가 헤이 홈 앱 기반의 "헤이 홈 스퀘어" 서비스를 이용할 때 PC에 기록되는 Microsoft Edge, Google Chrome, Mozilia Firefox, Opera와 같은 웹 브라우저들의 쿠키 데이터베이스를 통해 사용자 계정의 accessToken을 획득하여 헤이 홈 Air 환경에서 클라우드에 저장된 데이터의 수집 방안을 연구했다. 데이터는 헤이 홈의 모회사가 제공하는 OpenAPI를 활용해 클라우드로 직접 접근하여 수집하였다. 본 논문에서는 스마트 온·습도 센서, 스마트 도어 센서, 스마트 모션 센서로 환경을 구성하여 실험를 수행했고 날짜 및 장소별 온·습도 데이터, 사용한 디바이스 리스트, 방 내 모션 감지 기록 등의 아티팩트를 수집할 수 있는 것을 확인하였다. 이와 같은 아티팩트 분석 결과를 통해 알 수 있는 사건 당시의 온·습도 등의 정보는 포렌식 수사 과정에서 단서로 활용될 수 있다. 또한 본 논문에서 제안한 OpenAPI를 활용한 클라우드 데이터 수집 방안은 데이터 수집 과정에서 발생할 수 있는 변조 가능성을 배제하고, API를 이용해 결과를 호출하기 때문에 디지털 포렌식의 원칙인 무결성의 원칙과 재현성의 원칙을 따른다.
본 연구는 Electronic Control Unit (EC)기술이 적용된 스마트 홈이 휠체어를 사용하는 장애인의 일상생활활동 수행도와 만족도에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. 본 연구의 참여자는 국립재활원 재활병원에 입원한 환자 중에서 지역 사회 복귀와 집으로 퇴원을 계획하는 대상자 중에서 스마트 홈을 경험하기를 원하는 사람을 연구에 포함하였다. 15명의 참여자 중 척수손상장애인은 10명, 나머지 5명은 뇌병변 장애인이었다. 스마트 홈은 ECU기술이 적용된 것으로 가구 및 기반 제품들의 전동화, 기반 시설들의 자동화 그리고 제품과 시설들을 통합하여 스마트 디바이스와 음성으로 제어할 수 있도록 구성하였다. 휠체어 사용자의 일상생활 수행도와 만족도는 캐나다 작업수행평가에 의해 평가되었다. 스마트 홈에서 거주해본 결과 거실과 현관, 침실, 기타(환경적요소) 부분에서 일상생활의 수행도가 3점 이상의 평균값 차이를 보였다. 공간별 수행도 비교 결과, 현재 주거 공간에 비해 스마트 홈 주거 공간별 수행도가 모두 유의미한 차이(p<0.05)로 향상되었다. 만족도 역시, 거실과 현관, 침실, 주방 영역에서 4점 이상의 차이를 보였고 주거 공간별 만족도 비교 결과 모두 유의미한 차이(p<0.05)로 향상되었다. 본 연구는 하이테크 기반의 스마트 홈 적용 가능성의 기초적인 근거를 제공했다는 점에서 임상적 의의를 가진다. 추후에는 근거 수준의 질 향상을 위해 다수의 연구 참여자를 확보한 연구가 진행되어야 할 것이다.
Objective: The aim of this study is to find and propose the behavioral characteristic of the elderly at their living space through diary study. Background: Recent development of technology and the emergence of various IT devices is contributing to active research in smart home, services which considers the behavior characteristics of the elderly are still unable to be provided. Method: This study performed self-diary study method with ten households aged over 65 that lived in smart home. Based on these data collected from the diary study, six behavior characteristics of elderly were drawn. Results: The elderly were aware of their cognitive and physical limitations and showed fear. They are difficult to adapt in the state of the art. Their activities to acquire information were limited and were against changes, preferring to maintain the old ways. Conclusion: The result of this study, findings of behavioral characteristics of the elderly reveal that most of them spend their time on personal maintenance, socializing and leisure activities. Therefore, smart home services related to these characteristics should be considered as a top priority. Application: The results of the behavior characteristics can be utilized for planning out future smart home services and thereby contributing to increase in convenience and satisfaction of the elderly.
사물인터넷 기술 발전으로 스마트 차, 스마트 헬스케어, 스마트 홈, 스마트 팜 등 다양한 클라우드 컴퓨팅 기반 서비스가 확대되고 있다. 새로운 환경의 등장함에 따라 개인정보 또는 기업 기밀 등 중요 정보에 대한 노출 가능성, 해킹으로 인한 금전적인 피해 사례, 악의적인 공격기법으로 인한 인명피해 등 다양한 문제가 지속하여 발생하고 있다. 본 논문에서는 스마트 홈 기반의 안전한 통신을 수행하고, 사용자 데이터 보호를 위한 메시지 통신프로토콜을 제안한다. 세부 과정으로 스마트 홈 환경에서 안전한 디바이스 등록, 메시지 인증 프로토콜, 갱신프로토콜을 새롭게 설계하였다. 스마트 홈 서비스 관련 보안 요구사항을 참고하여 대표 공격기법에 대한 안정성을 검증하고, 성능을 비교분석을 수행한 결과 통신 측면 약 50%, 서명검증 측면 약 25%의 효율성을 확인했다.
홈 네트워크 시스템은 조명, 가스, 난방 기기 등 가정 내의 다양한 정보기기들을 네트워크로 연결하여 집안 내부에서 제어하고 개인용 컴퓨터, 휴대폰 또는 스마트 폰으로 외부에서도 제어할 수 있도록 한다. 홈 네트워크 시스템을 구성하는 통합 서버와 월패드가 고가이고 네트워크 인프라를 구축하여야 하는 단점이 있다. 또한 서버에 문제가 발생할 경우 집안 내부 기기들의 제어가 불가능하거나 기기들이 오작동을 일으킬 수 있는 위험도 있다. 본 논문에서는 이러한 홈 네트워크 시스템의 단점을 보완하는 스마트 폰을 이용한 지능형 홈 네트워크 시스템을 제안한다. 현재 널리 보급된 스마트 폰은 고사양 입출력 장치로 기존 월패드의 사용자 인터페이스 부분인 디스플레이와 터치스크린을 대처하고, 홈 네트워크의 관리 및 제어기능을 스마트 폰에 집중한 보급형 홈 네트워크 시스템을 제안한다.
본 연구의 목적은 보편적 홈 디자인(universal home design)과 관련된 기존 문헌을 고찰하고, 장애인의 접근성과 독립성을 증진하기 위한 전자 및 정보통신기술로써 스마트 홈 기술을 제안하는 것이다. 환자의 가옥환경 이해는 치료와 퇴원계획에서 빠뜨릴 수 없는 부분이며 가옥평가와 변형이 작업치료 영역에서 매우 중요함에도 불구하고, 국내에서 이 주제를 다룬 연구가 매우 부족한 실정이다. 전자 및 정보통신 기술은 운동장애, 시각장애, 청각장애, 인지장애 등이 있는 다양한 경우에 기존의 보편적 디자인을 보완할 수 있는 대안이 될 수 있을 것이다.
스마트 홈은 집에서 사용하는 가전기기를 집 밖에 있는 사람이 원격으로 제어할 수 있는 기술 및 서비스로서 사용자에게 편의성을 제공한다. 사람과 가장 밀접한 장소인 집 내부에 서비스를 제공하기 때문에 공격자에 의한 악의적인 기기제어, 사생활 침해와 같은 보안 사고가 있는 경우 피해 규모가 클 것으로 예상된다. 현재 해외 제품의 경우 가전기기의 취약점들이 매년 지속적으로 발표되고 있으며 이러한 취약점들은 사용자의 안전과 개인 자산에 심각한 문제를 발생할 수 있다. 따라서 국내의 스마트 홈 서비스를 안전하게 이용하기 위해서는 스마트 홈 환경에서 발생할 수 있는 전체적인 위협을 체계적으로 식별하고 분석하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 위협 모델링을 사용하여 스마트 홈 환경에서 발생할 수 있는 위협을 체계적으로 식별하고 스마트 홈 환경의 보안을 분석하기 위한 체크리스트를 제안한다. 제안한 체크리스트의 실효성을 위해 실제 서비스에 적용하여 스마트 홈을 분석한다.
A Smart Home is a technically expanded from home network that gives us a comfortable life. But still there is a problem such as mal function of devices and intrusions by malicious parties since it is based on home network. The intrusion by malicious parties causes a critical problem to the individual's privacy. Therefore to take legal actions against to the intruders, the intrusion evidence collecting and managing technology are widely researched in the world. The evidence collecting technology uses the system which was damaged by intruders and that system is used as evidence materials in the court of justice. However the collected evidences are easily modified and damaged in the gathering evidence process, the evidence analysis process and in the court. That's why we have to prove the evidence's integrity to be valuably used in the court. In this paper, we propose a mechanism for securing the reliability and the integrity of digital evidence that can properly support the Computer Forensics. The proposed mechanism shares and manages the digital evidence through mutual authenticating the damaged system, evidence collecting system, evidence managing system and the court(TTP: Trusted Third Party) and provides a secure access control model to establish the secure evidence management policy which assures that the collected evidence has the corresponded legal effect.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권5호
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pp.1967-1983
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2020
The goal of this paper is to analyze and build an algorithm to recognize hand gestures applying to smart home applications. The proposed algorithm uses image processing techniques combing with artificial neural network (ANN) approaches to help users interact with computers by common gestures. We use five types of gestures, namely those for Stop, Forward, Backward, Turn Left, and Turn Right. Users will control devices through a camera connected to computers. The algorithm will analyze gestures and take actions to perform appropriate action according to users requests via their gestures. The results show that the average accuracy of proposal algorithm is 92.6 percent for images and more than 91 percent for video, which both satisfy performance requirements for real-world application, specifically for smart home services. The processing time is approximately 0.098 second with 10 frames/sec datasets. However, accuracy rate still depends on the number of training images (video) and their resolution.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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