RFID 시스템은 바코드를 대체하기 위한 무선 주파수 식별 기술로 유비쿼터스 환경을 구축하는 핵심 기술이다. RFID 시스템은 인식 속도 및 저장 공간 등 많은 편리성으로 사용이 급증하였지만 저가의 태그가 리더의 쿼리에 의하여 쉽게 동작하기 때문에 태그의 정보 노출에 따른 사용자 프라이버시 침해 문제가 발생하고 있다. 보안을 적용하기 위하여 많은 방식들이 연구되고 있지만 저가의 태그는 $5K{\sim}10K$ 게이트 정도의 연산 능력을 가지고 있으며 그 중 $250{\sim}3K$ 게이트 정도만을 보안에 할당할 수 있기 때문에 보안 적용이 어려운 실정이다. 따라서 본 방식은 64비트의 키를 분할하여 사용하며 연산을 최대한 줄여 Low-Cost RFID 시스템에 적용할 수 있는 상호 인증 방안에 대하여 제안한다. 기존 방식들은 96비트의 키를 4개로 분할하여 사용하였으나 본 방식은 경량화를 위하여 키 크기를 32비트 줄이고 7번의 통신 횟수를 5번으로 감소시켰다. 또한 두 개의 난수를 생성하는 기존 방식에 비하여 난수 한 개로 보안을 제공하기 때문에 더욱 효율적이라고 할 수 있다. 하지만 XOR 연산만으로 제공되지 못했던 무결성을 위하여 해쉬 함수를 사용하여 제안 방식의 확장을 추가하였다. 확장된 방식은 XOR 연산만을 사용하는 방식들보다 효율성은 제공되지 못하지만 인식 거리가 먼 RFID 시스템에서도 사용할 수 있도록 안전하게 제안된 방식이다.
상황인식 서비스라는 개념은 컴퓨팅과 통신을 기반으로 서비스를 제공 받는자의 주변 상황을 컴퓨터가 인식하고 스스로 판단하여 사용자에게 유용한 정보를 제공하는 서비스이다. 그러나 모바일 환경에서 제한된 모바일 기능과 메모리 공간 및 추론 비용 증가로 인해 소규모의 상황인식 처리 능력을 가지는 단점과 추론 엔진의 부분 개발로 인한 상황 정보 추론 방식의 제한적인 형태로 나타나고 있다. 이에 본 논문에서는 특정 플랫폼에 종속되지 않고 다양한 모바일기기에서 상황인식 서비스를 제공받을 수 있도록 PaaS기반의 GAE을 이용한 모바일 클라우드 상황인식 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템의 추론 설계 방식은 OWL의 온톨로지와 SWRL 규칙으로 표현되는 시멘틱 추론을 이용한 지식베이스 프레임워크와 규칙 기반의 추론 엔진을 제공하는 Jess를 활용하여 설계한다. 아울러 기존 추론 질의 방식인 시멘틱 검색의 SparQL 질의 추론 방식의 단점을 극복하고자 SWRL형태의 Rule 규칙 정보인 Class, Property, Individual등의 속성값들을 특정 플러그인을 이용하여 Jess 추론 엔진에 연결하도록 설계한다.
지속적인 정보기술의 발전은 사회를 성장시킴과 동시에 사용자에게 더 많은 정보와 요구사항을 발생시킨다. 이에 따라 최근 디지털 융합 기술에 대한 관심이 높아지고 있으며 학문 분야에서의 디지털 융합은 새로운 학문으로서 다양한 방안으로 활용될 수 있다. 전자문화지도는 문화정보를 디지털화하여 특정 지역의 지도위에 나타내는 것이다. 세부적으로 점, 선, 면의 공간속성을 활용해 데이터를 나타낼 수 있으며 시간, 공간(지도), 주제(문화) 세 가지 값이 연계된 정보로 활용이 가능하다. 즉, 전자문화지도는 인문 지역 연구를 위한 방법으로 활용될 수 있으며 결과물을 전자문화지도를 통해 전시함으로써 연구결과를 확산시킬 수 있다. 기존의 전자문화지도는 평면 비트맵(bitmap)지도이미지 활용에 대한 연구가 대부분이며 이는 특정지역에 대한 입체적인 정보제공이 어렵고 지도 확대 시 이미지 깨짐현상과 같은 문제점이 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제점 해결을 위해 구글에서 제공하는 입체 지도 서비스인 구글어스를 활용해 지역연구를 위한 전자문화지도를 설계 및 구현한다.
피부색 영역의 검출을 위한 기존 연구들은 영상의 각 픽셀을 피부에 속하는 픽셀(피부픽셀)과 속하지 않는 픽셀(비피부픽셀)로 나누게 된다. 이때 정확한 피부색 영역을 검출하는 작업은 영상의 조명효과 및 화장에 의한 피부색 변형 등으로 매우 어려운 작업이다. 본 논문에서는 피부 영역 검출을 어렵게 하는 여러 가지 요인을 포함한 영상들로부터 효율적으로 피부영역을 검출하기 위해 계층화된 피부 모델과 컨텍스트 정보를 통합하여 피부 영역 검출의 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 먼저, 획득된 영상들로부터 뽑아낸 피부색 색깔 값들의 확률분포를 YCbCr칼라 공간에 만들고, 그 확률 값에 따라 피부(Skin), 피부후보(Skinness), 비피부(Non-skin)의 3계층으로 분류한 3차원 피부색 모델을 만든다. 계층화된 피부색 모델을 이용하여 각 픽셀의 피부색 여부를 결정하고, 피부후보(Skinness)색에 해당하는 경우에는 이웃 화소의 정보를 고려하여 피부색 또는 비 피부색으로 정하게 된다. 제안 방법의 사용으로 피부색이 왜곡 되었거나 피부색과 유사한 객체가 포함된 다양한 영상들에서도 효율적으로 피부 영역을 분할할 수 있었다.
모바일 헬스케어란 정보 통신 기술과 바이오 기술을 융합한 신개념 의료서비스로서 시간과 공간에 구애받지 않고 언제 어디서나 건강과 생활을 관리하여 건강한 삶을 유지시키기 위한 건강관리 서비스이다. 모바일 헬스케어를 위해서는 생체신호 계측 관련 기술인 WBAN(Wireless Body Area Network)과 모바일 장치를 이용한 데이터 분석 및 모니터링 기술이 필수적이다. 모바일 헬스케어 환경에서는 이용자의 모바일 장치를 중심으로 구성된 WBAN이 이동 중에 다른 WBAN을 만나게 되면 하나의 매체에 두 개의 WBAN이 동작하는 결과가 된다. 두 개 이상의 WBAN이 충돌하게 되면 노드들이 서로 부여 받은 슬롯에 보내는 데이터 프레임들의 충돌이 발생하며 이는 전송실패와 더불어 데이터 재전송으로 인한 불필요한 에너지 소모를 가져오게 된다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해서 다음과 같이 모바일 헬스케어를 지원하는 MAC 프로토콜 요소기술을 제안하였다. 첫째, 제안하는 슈퍼프레임은 노드가 할당된 슬롯에서 데이터 전송을 보장받는 TDMA(Time Division Multiple Access) 기반의 경쟁 구간과 CSMA/CA 알고리즘을 통해 데이터를 전송하는 경쟁 구간을 가진다. 둘째, 제안하는 MAC 프로토콜을 기반으로 하는 WBAN의 충돌을 감지하고 네트워크를 병합하는 알고리즘을 제안하였다. 이동성을 가지는 WBAN이 다른 WBAN과 충돌하게 되면 네트워크를 재구성하여 노드가 전송하는 데이터 프레임 충돌을 줄이도록 하였다. 제안하는 슈퍼프레임 구조와 네트워크 병합 알고리즘의 성능평가를 위해서 OMNeT++ 네트워크 시뮬레이션 프레임워크 기반의 Castalia를 사용하였다. 성능평가 결과 제안한 MAC 프로토콜을 사용했을 때가 IEEE 802.15.6을 사용했을 때 보다 충돌 확률이 감소하여 패킷 전송 성공률과 에너지 효율이 개선된 것을 확인할 수 있었다.
의료영상의 접근 용이성에 관한 대한 평가는 과거 영상의 조회 시 장기 저장장소에 있는 영상은 요청에 의해 기다렸으나, 쉽게 접근하여 자유롭게 조회 할 수 있다는 평가를 받았다. 임상적 유용성의 가치는 진료나 판독의 경우 더 많은 정보를 짧은 시간 내에 쉽게 제공받을 수 있고, 타과의 검사결과나, 진행상태, 검사주기를 파악하기에 편리하다는 평가였다. 외래 진료 시 편리성은 짧은 시간 내에 많은 환자를 대하는 진료환경에서 환자에게 제공해야 할 데이터의 긴 대기시간으로 충분히 설명하지 못하는 문제점을 해결하여, 환자와 같이 환자 본인의 의료영상을 조회하는 우수성을 인정했다. 영상관리의 용이성은 환자 개인 디지털 의료영상을 하나로 시간을 기준으로 통합 관리 할 수 있는 평가를 받았으며, 이는 과거 환자 개인의 Film 봉투와 같은 역할을 할 것이라는 결론을 얻었다. 또한 협진과 컨설팅에 있어서도 타 과의 도움을 받는데 큰 도움이 되리라는 평가이다. 마지막으로 전반적인 MIH의 선호도에 있어서도 타 프로그램과의 호환성과 조회시간 단축에 있어서 선호도를 나타내었다. 환자 개인의 의료영상을 시간별, 기간별로 나누어 조회가 가능하며, 환자의 검사 주기를 쉽게 볼 수 있어 진료에 도움이 될 것으로 사료된다.
교육의 주체가 교사에서 학습자 중심으로 변화함에 따라 학습자의 주도성을 촉진시키고 시간과 공간의 제약에서 자유로운 웹 기반의 자기주도적 학습이 주목을 받아 오고 있다. 본 논문에서는 IT 교육에 있어 고등학생을 대상으로 하는 웹 기반 자기주도적 학습 시스템을 설계하였다. 설계 시에는 학습자가 주도적으로 자신의 강의를 계획할 수 있도록 하기 위해 다양한 강의 콘텐츠 서비스에 중점을 두고 동영상 강의, 슬라이드 강의 및 e-text 강의 3가지로 나누어 서비스할 수 있도록 설계하였다. 또한 학습자와 조교와의 커뮤니케이션을 위해 온라인 멘토링이 가능하도록 학생과 조교를 1:1로 매칭하였다. 구현 시에는 관리자, 학생, 조교 모듈로 각각 나누어 구현하였으며, 실제 교육 활동에 적용하였다. 교육에 참여한 학습자를 대상으로 교육 만족도와 실력 향상 효과 및 온라인 교육 인식도를 조사한 결과, 만족도 부분에서는 전체 67.2% 이상이 만족함을 보였으며, 교육 후 실력 향상 효과 면에서는 전체 86.9% 이상이 학습자가 본 시스템을 통한 교육 후 실력이 향상되었다고 응답하여 본 논문에서 구현한 학습 시스템이 자기주도적 학습에 효과적임을 알 수 있었다.
현재 국내에서 개발 중인 군용 무인 이동체들은 다양한 임무를 수행하기 위하여 탑재 장치들이 많아지고 있으며 이 탑재 장치 간 인터페이스 케이블도 증가되고 있다. 또한 협소한 무인 이동체 내부 공간 문제로 탑재 장치들은 소형화, 집적화가 요구되고 있다. 상기 두 가지 이유로 커넥터도 소형 커넥터를 선정해야 하며, 이는 핀 간 거리가 가까워져 이로 인해 노이즈에 취약하게 된다. 본 논문에서는 케이블 트위스트가 풀리는 커넥터 핀에서 노이즈 원 종류에 따라 생성되는 자기장이 주변 핀에 얼마만큼의 영향을 미치는지 분석하여 최적 핀 배치 설계의 가이드를 제시하였다. 첫째, 핀과 핀 사이에 누화 보다 자기장에 의한 영향이 크다. 둘째, +, - 노이즈원과 1칸 근접 시 +, - 사이 양옆의 자기장 분포가 강하다. 셋째, +,- 노이즈원과 2칸 근접 시 노이즈원과 원 신호 사이 핀을 공핀으로 놓은 경우보다 그라운드 핀으로 설정 시 자기장 분포가 개선된다. 넷째, 노이즈원이 Tx ±, Rx ± 와같이 차동모드 통신인 경우 Tx ±, Rx ± 배치에 따라 민감 신호 최적 배치 영역을 제시하였다.
가스센서는 그 용도에 따라서, 자동차용(배출가스, 연료혼합 가스, 산소, 분진), 농수산 식품산업용(신선도, 저장, $CO_2$, 습도, $NH_3$, 질소산화물 가스, 유기가스, 농약 및 살충제로부터 방출되는 유독가스), 산업 의료용(석유화학제품 가스, 수소, 산소, 유독가스), 군사용(화학무기 가스), 환경 측정용(CO를 비롯한 황과 질소 등으로 구성된 대기오염가스), 가정용(LNG, LPG, 부탄, 실내공기, 습도) 등으로 매우 다양하게 사용하고 있다. 산업 현장의 유해물질 종류는 약 700종으로 알려져 있으며 이들 중 대다수의 물질은 일반적인 환경 조건에서 가스 형태로 존재한다. 본 연구에서는 이러한 유독 가스들 중에서 차량 내부 등의 밀폐된 공간에서 발생하기 쉬운 중요한 탄소(CO), 이산화탄소($CO_2$), 암모니아 ($NH_3$)의 세 가지 가스를 검출하는 휴대용 가스센서 모듈을 구현하고자 한다. 유독 가스 중에서도 가장 인명 사고의 중요한 요소인 NH3, $CO_2$, CO의 3종류 가스를 검출하는 다중 가스검출 센서에 대해 연구한다.
본 논문에서는 에너지 절약을 위한 방법으로 냉방기의 적정 온도 및 풍향을 제어하기 위하여 열 영상과 퍼지 추론 규칙을 적용한 온도 및 풍향 제어 기법을 제안한다. 온도 제어를 위한 시뮬레이션에서는 열 영상을 분석하기 위해서 영상을 $300{\times}400$의 크기를 가지는 색상 분포 영상으로 변환한다. 색상 분포 영상은 Red, Magenta, Yellow, Green, Cyan, Blue의 온도 값을 가지는 R,G, B 값으로 구성된다. 각 색상은 $24.0^{\circ}C$에서 $27.0^{\circ}C$의 분포의 온도 값을 가지며, 색상 분포 영상은 레벨 1에서 레벨 10의 높이 계층으로 분류한다. 분류된 각 계층은 고유의 색상 분포도를 가지며 색상이 가지는 온도 수치에 따라 계층별로 온도 값이 할당된다. 실내 공간의 전체적인 온도의 균형과 풍향을 제어하는 과정은 다음과 같다. 풍향의 방향 및 지속 시간, 그리고 풍향의 강도를 구하기 위한 색상 분포 영상의 온도 및 높이 값을 적용하여 퍼지 소속 함수를 설계한 후, 소속 함수의 소속도를 구하고 퍼지 추론 규칙을 적용하여 풍향의 강도를 구한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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