• 한국정보통신학회논문지
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• 제21권9호
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• pp.1718-1724
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• 2017

최근 IoT기반으로 가전제품을 실시간 모니터링을 하는 스마트 플러그가 활성화 되고 있다. 이를 통해 상시 실시간 에너지 소비 모니터링을 통한 소비자의 에너지 절약 유도를 하고, 소비자 설정 기반의 알람 기능을 통해 소비전력을 절감하는 효과를 보고 있다. 본 논문에서는 이러한 실시간 모니터링을 위해 벽 전원 콘센트에서 나오는 교류 전류를 측정한다. 이때, 가전제품마다의 전류 패턴을 분류하고 어떤 제품이 동작하는지 판단을 위해 딥러닝(Deep learning)으로 실험하였다. 전류 패턴의 학습으로 제품의 종류에 따른 인식 성능을 검증하기 위하여, 교차 검증 방법과 붓스트랩(Bootstrap) 검증 방법을 이용하였다. 또한 Cost function과 학습 성공률(Accuracy)이 Train 데이터와 Test 데이터가 동일함을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권11호
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• pp.2710-2716
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• 2015

고령층의 창업은 취업보다 어렵다고 한다. 그러나 고령층도 IoT분야에 개발을 해 낼수 있다는 확신을 이번 교육을 통해 실험 연구가 되었다. 개발을 해 낼수 있다는 것은 무언가를 개발하여 창업을 할 수 있다는 증명을 이번 고령층IT 창업교육을 통해 나타나게 되었다. 기존의 프로그램 교육만으로 문제점이 되었던 것을 아두이노 및 스크래치의 H/W 와 S/W의 접목교육이 고령층IT창업교육에 높은 효과를 두었다. IoT를 통한 고령층IT창업교육은 일반적인 교육과목보다는 좀 더 심도 높은 과목이지만 이번 창업교육을 통해 고령층에게도 쉽게 접근할수 있는 연구결과를 나타나게 되었다. 그 결과에 따른 활용사례를 나타내 보기로 한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.565-570
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• 2016

사물인터넷과 사회구조의 다변화로 사용자들은 접속과 인증의 필요성이 날로 증가하고 있다. 인증 필요성의 증가는 새로운 패스워드의 생성을 요한다. 사용자들은 암기의 편리성을 위하여 동일한 패스워드를 사용하고자 한다. 하지만 시스템 관리자들은 공격에 대한 안전성을 이유로 사용자로 하여금 서로 다른 패스워드와 특수기호를 사용한 패스워드의 사용을 요구한다. 서로 다른 패스워드와 특수기호를 포함한 패스워드는 사용자의 암기능력 범위내에서 허용치를 초과하는 것을 보인다. 이는 패스워드 관리 측면에서 매우 부정적인 결과를 가져 온다. 본 논문에서는 사용자의 암기를 요구하지 않는 선호기호 패스워드 시스템을 제안한다. 먼저 통계적 안전도를 증명하기 위한 설문조사를 하였고 이를 바탕으로 선호기호를 이용한 진화형 패스워드 시스템을 설계하였다. 선호기호 패스워드는 기존 비암기형 패스워드 시스템인 생체정보나 키스트로크, 마우스 패턴에 비해 설치비용과 사용편리성면에서 우수함을 보인다.

• 한국통신학회논문지
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• 제42권5호
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• pp.1077-1084
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• 2017

다양한 ICT 기술의 등장에 따라 전력설비와 ICT 기술의 융합 연구가 활발히 진행되고 있다. 고압전기설비에 대한 ICT 기술의 적용은 전력 효율 향상 및 실시간으로 정확한 사용량을 측정하기 위한 측면에서 연구되고 있으며, 전기의 안전도 향상 및 관리 측면에서는 아직 관련 연구가 미흡한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 주요 자가용 전기설비의 안전관리 방법에 대해 분석해 보고, 사물인터넷 기술을 기반으로 전기설비 안전관리 플랫폼을 실현하기 위한 참조 구조와 참조 인터페이스, 서비스, 데이터 프로파일을 제안한다. 제안된 자가용 전기설비의 전기안전 플랫폼은 OCF에서 개발 중인 범용 IoT 오픈소스 플랫폼인 IoTivity 플랫폼을 이용하여 온습도 정보를 전달하는 시험을 통해 구현 가능성을 제시하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제16권10호
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• pp.205-212
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• 2018

고성능 CPU/GPU의 개발과 심층신경망 등의 인공지능 알고리즘, 그리고 다량의 데이터 확보를 통해 기계학습이 다양한 응용 분야로 확대 적용되고 있다. 특히, 사물인터넷, 사회관계망서비스, 웹페이지, 공공데이터로부터 수집된 다량의 데이터들이 기계학습의 활용에 가속화를 가하고 있다. 기계학습을 위한 학습 데이터세트는 응용 분야와 데이터 종류에 따라 다양한 형식으로 존재하고 있어 효과적으로 데이터를 처리하고 기계학습에 적용하기에 어려움이 따른다. 이에 본 논문은 표준화된 절차에 따라 기계학습을 위한 학습 데이터세트를 구축하기 위한 방안을 연구하였다. 먼저 학습 데이터세트가 갖추어야할 요구사항을 문제 유형과 데이터 유형별로 분석하였다. 이를 토대로 기계학습 활용을 위한 학습 데이터세트 구축에 관한 참조모델을 제안하였다. 또한 학습 데이터세트 구축 참조모델을 국제 표준으로 개발하기 위해 대상 표준화 기구의 선정 및 표준화 전략을 제시하였다.

• 한국전자거래학회지
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• 제24권3호
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• pp.99-110
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• 2019

4차 산업혁명이 진행되면서 제조업에서 사물인터넷(IoT), 머신러닝과 같은 지능정보기술을 적용하는 사례가 증가하고 있다. 반도체/LCD/타이어 제조공정에서는 납기일(due date)을 준수하면서 작업물 종류 변경(Job change)으로 인한 작업 준비 비용(Setup Cost)을 최소화하는 일정계획을 수립하는 것이 효과적인 제품 생산을 위해 매우 중요하다. 따라서 본 연구에서는 병렬기계에서 딥러닝 기반의 납기 지연과 작업 준비 비용 최소화를 달성하는 일정계획 생성 모델을 제안한다. 제안한 모델은 과거의 많은 데이터를 이용하여 고려되어지는 주문에 대해 작업 준비와 납기 지연을 최소화하는 패턴을 학습한다. 따라서 세 가지 주문 리스트의 난이도에 따른 실험 결과, 본 연구에서 제안한 기법이 기존의 우선순위 규칙보다 성능이 우수하다는 것을 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.115-117
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• 2022

화이트박스 암호 기법은 암호 키 정보를 소프트웨어 기반 암호화 알고리즘에 섞어 암호 키의 노출을 막는 방식이다. 화이트박스 암호 기법은 허가되지 않은 역공학 분석으로 메모리에 접근하여 기밀 데이터와 키를 유추하기 어렵게 만들어서 종래의 하드웨어 기반의 보안 암호화 기법을 대체하는 기술로 주목받고 있다. 하지만, 암복호화 과정에서 연산 결과와 암호 키를 숨기기 위해 크기가 큰 룩업테이블을 사용하기 때문에 암복호 속도가 느리고, 메모리 사이즈가 커지는 문제가 발생한다. 특히 최근 저가, 저전력, 경량의 사물인터넷 제품들은 제한된 메모리 공간과 배터리 용량 때문에 화이트박스 암호을 적용하기 어렵다. 또한, 실시간 서비스를 지원해야 하는 네트워크 환경에서는 화이트박스 암호의 암복호화 속도로 인해 응답 지연 시간이 증가하여 통신 효율이 열화된다. 따라서 본 논문에서는 S.Chow가 제안한 AES 기반 화이트박스(WBC-AES)를 사용하여 속도와 메모리 요구조건을 만족할 수 있는지 실험 결과를 토대로 분석한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제22권9호
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• pp.1257-1263
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• 2018

경량 사물인터넷 디바이스 상에서의 암호화 구현은 정확하고 빠르게 연산을 수행하여 서비스의 가용성을 높이는 것이 중요하다. 특히 곱셈 연산은 RSA, ECC, 그리고 SIDH와 같은 공개키 암호화에 활용되는 핵심 연산으로 최적화된 구현이 요구된다. 하지만 최신 저전력 프로세서인 ARM Cortex-M3 프로세서의 경우에는 곱셈연산 입력 크기에 따라 수행속도가 달라지는 보안 취약점을 가지고 있다. 수행속도가 달라지게 될 경우 연산 시간의 차이점을 확인하여 비밀정보를 추출하는 것이 가능하다. 이를 보완하기 위해 최근 연구에서는 고정된 연산 시간 안에 곱셈 연산을 수행하는 기법이 제안되었다. 하지만 해당 구현에서는 여전히 속도가 완전히 최적화되어 있지 않다. 본 논문에서는 기존에 제안된 곱셈연산을 보다 효율적으로 연산하기 위한 기법을 제안한다. 제안된 기법은 기존 방식에 비해 연산 속도를 최대 25.7% 향상시킨다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 추계학술대회
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• pp.924-926
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• 2015

본 논문에서는 IoT 지능화한 Arduino를 기반으로 한 디바이스와 MyndPlay를 이용한 인터페이스를 사용해 현재 많은 나라들이 연구비를 집중시키고, 많은 연구를 활성화 시키고 있는 뇌 - 컴퓨터 인터페이스(Brain - Computer Interface)를 만들고, 최종적으로는 EEG(Electroencephalography)를 기반으로 뇌 - 컴퓨터 인터페이스의 목적인 뇌- 컴퓨터 접속(Brain - Computer Connection)환경을 만들고자한다. EEG(Electroencephalography) 기반의 장비를 착용한 사람의 뇌파를 인식하고, 분석, 분류함으로 사용자의 상태에 맞게 지능화된 사물을 설계하는 것에 관한 연구를 진행했으며, 휴대폰과 같은 다른 디바이스와 통신하기 위해서 XBee와 Bluetooth를 사용했다. 최종적으로 사용자의 현재 상태를 뇌파를 통해 확인하고 전원의 조절과 다른 사물을 EEG로 제어할 수 있게 구현하는 논문이다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.243-245
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• 2021

기존 비콘은 비대면 서비스 제공에 적합한 기술이지만 환경에 따라 신호 세기의 편차가 커지기 때문에 정확한 실내 측위가 어렵다는 단점이 있다. 일반적으로 삼변측량기법을 사용하면 편차를 줄일 수 있으나 비콘 간 거리가 상당히 불규칙해지면 알고리즘 적용이 어려워진다. 이에 본 논문에서는 비콘 간 신호 세기 측정 오차를 줄일 방법에 대해 연구하였다. 먼저 TX값이 같다는 가정하에 RSSI를 이용한 거리 측정 공식을 변형하였다. 그리고 안드로이드로 구현한 비콘 스캐너 어플로 비콘 기기를 검색하여 기존 비콘과의 측정 오차를 비교하였다. 그 결과, 일정 거리가 멀어지면 측정값이 변동되지 않는 비콘보다 좀 더 먼 거리를 정확하게 측정하는 것을 확인할 수 있었다. 이를 통해 다양한 장애 상황에서도 정확한 실내 측위가 가능할 것이다. 또한 비콘을 비대면 서비스와 접목시킨 서비스 구축 사례도 늘어날 것으로 기대된다.