• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권6호
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• pp.43-52
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• 2022

사람이 느끼는 피로는 다양한 생체신호로부터 측정이 가능한 것으로 알려져 있으며, 기존 연구는 질병과 관련된 심각한 피로수준을 산정하는데 주된 목적을 두고 있다. 본 연구에서는 피실험자의 영상을 이용하여 딥러닝 기반의 영상 분석 기술을 적용, 피로 여부를 판단하기 위한 모델을 제안한다. 특히 화상 분석에서 통상적으로 사용되는 객체 인식, 요소 추출과 함께 영상 데이터의 시계열적 특성을 고려하여 방법론을 교차한 3개 분석모델을 제시했다. 다양한 피로상황에서 수집된 정면 얼굴 영상 데이터를 이용하여 제시된 모델을 실험하였으며, CNN 모델의 경우 0.67의 정확도로 피로 상태를 분류할 수 있어 영상 분석 기반의 피로 상태 분류가 유의미하다고 판단된다. 또한 모델별 학습 및 검증 절차 분석을 통해 영상 데이터 특성에 따른 모델 적용방안을 제시했다.

• 전자공학회논문지
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• 제52권3호
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• pp.3-12
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• 2015

최근 들어, 웹 서비스와 연동을 통해 생체정보 모니터링 서비스를 제공하기 위한 다양한 연구가 시도되고 있다. 의료정보전송 표준인 ISO/IEEE 11073 PHD에서는 ISO/IEEE 11073 에이전트와 ISO/IEEE 11073 매니저간의 생체정보 교환을 위해 비 IP (No-Internet Protocol) 기반의 최적화된 교환 프로토콜인 ISO/IEEE 11073-20601을 정의하고 있다. 이러한 ISO/IEEE 11073-20601을 이용한 비IP 기반의 시스템 구조는 사물인터넷 기반의 원격 생체정보 모니터링 서비스를 제공하는 데 적합하지 않다. 왜냐하면, 사물인터넷 기반 U-헬스케어 서비스에서 원격지의 IP가 탑재된 생체정보 측정 장치들을 관리 및 제어할 수 있는 기능을 지원하기 어렵기 때문이다. 게다가, ISO/IEEE 11073-20601에서 정의하고 있는 ACSE와 CMDISE는 구조적인 복잡도로 인해 구현하기 어렵고 복잡하기 때문에 사물인터넷 기반의 U-헬스케어 서비스를 제공하는데 적합하지 않다. 이러한 기존의 문제점을 해결하기 위해, 본 논문에서는 사물인터넷 기반의 생체정보 모니터링 서비스를 제공하기 위한 사물인터넷의 ISO/IEEE 11073 DIM/REST 기반 생체정보 모니터링 구조를 제안한다. 이를 위해 사물인터넷 기반 생체정보 모니터링 시스템 구조를 설계하였고, ISO/IEEE 11073 에이전트와 ISO/IEEE 11073 매니저간의 ISO/IEEE 11073 DIM/REST 기반의 메시지 교환 프로토콜을 설계하였다. 제안된 시스템 구조의 실현 가능성을 검증하기 위해 서비스 프로토타입을 구현하였다.

• 융합정보논문지
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• 제9권4호
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• pp.1-7
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• 2019

의료환경이 IT기술과 접목되어 의료 서비스에 대한 패러다임이 치료에서 예방으로 변화하고 있다. 특히, ICT 융 복합 디지털 헬스케어 기술이 병원 의료 시스템에 접목되면서 빅데이터, 사물인터넷, 인공지능과 같은 기반기술이 클라우드와 함께 사용되고 있다. 특히, 의료 서비스가 IT 기기와 함께 사용되면서 의료 서비스는 점점 더 사용자가 손쉽게 접근할 수 있도록 의료 서비스의 품질이 향상되고 있다. 클라우드 의료 환경 서비스에 IoT 서비스를 접목하려는 의료기관들은 병원 운영 비용 절감 및 서비스 품질 개선을 위해서 노력은 하고 있지만 아직 완벽하게 지원되지는 못하고 있는 상황이다. 본 논문에서는 클라우드 환경을 구축한 병원 IoT 시스템에서의 환자 정보 수집모델을 제안한다. 제안 모델에서는 병원 IoT 시스템을 구축한 클라우드 환경의 병원에서 환자의 질병 정보를 환자신체에 부착된 IoT 장치를 통해서 제3자가 환자의 생체 정보를 불법적으로 도청 및 간섭하는 것을 예방한다. 제안 모델에서는 병원을 방문하는 환자들의 식습관과 관련하여 발생되는 질병을 IoT 장치를 통해 수집하여 치료받을 수 있도록 의료진이 환자의 질병 정보를 분석하도록 한다. 분석된 질병 정보는 환자의 질병 정도에 따라 처방과 관리를 손쉽게 처리하도록 병원 업무를 최소화한다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.257-270
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• 2022

본 논문에서는 AI 엣지 디바이스를 이용한 스마트 팩토리 위험도 개선시스템 및 위험도 개선방법을 설계한다. 스마트 팩토리 위험도 개선시스템은 AI 엣지 디바이스를 이용하여 스마트 팩토리에서 작업자의 작업수행 과정을 수집, 분석, 예방 및 신속 대처하고, 작업자의 작업 수행시 불량률을 개선하면서 작업시 발생 가능한 위험을 저감할 수 있다. 특히 작업자 이미지 정보, 작업자 생체정보, 장비 구동 정보 및 제조된 제품의 품질정보에 기초하여 위험도 이상 조건을 설정할 수 있고, 효율적이고 정확도 높은 작업이 되도록 위험도 개선이 가능하다. 또한 스마트 팩토리 내부의 카메라 및 IoT 센서 등에서 수집된 데이터는 모두 클라우드로 보내지 않고 AI 엣지 디바이스에서 처리하고, 필요한 데이터만 클라우드 등으로 전송할 수 있으므로 처리 속도가 빠르고, 보안에 관한 문제가 적다는 장점이 있다. 추가적으로 AI 엣지 디바이스를 사용함으로써 클라우드로 데이터 전송량이 감소하여 데이터 통신비 및 데이터 전송 대역폭을 확보하는 비용이 절감되는 장점이 있다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.652-657
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• 2018

젖소농가에서 착유생산성에 영향을 미치는 번식관리는 매우 중요한 요소이다. 젖소에서 번식관리는 발정의 조기 발견이 중요하며, 보다 정확하고 신속한 젖소의 발정시기에 대한 신뢰할 수 있는 자동 모니터링이 농가에는 필요한 실정이다. 본 연구에서는 젖소의 발정유무, 활동량변화, 반추위 운동량, 반추위 온도 및 pH 등을 측정하는 기기를 활용하여 발정에 대한 정확도를 측정하였다. 연구에 사용된 생체정보기기 S1(Smaxtec, Austria)는 반추위 내 삽입형타입으로 반추위의 온도, pH, 젖소의 활동량 및 음수횟수 추정 등을 이용하여 발정 유무의 알림을 제공하고, S2(Healthy Cow 24, SCR. Allflex. Israel)는 목걸이 타입으로 반추위 운동량, 젖소의 활동량으로 발정의 유무를 알려준다. 기기에서 수집되는 데이터는 1일 2시간 간격으로 획득하였고, 각각의 기준일(Reference day: RD ; -7~-3, +7~+3)은 수정일(-2, -1, 0, +1, +2)이 5일과 수정 전 7일에서 수정 후 7일에 대한 평균값을 기준으로 비교하였다. 본 논문에서 사용된 S1 기기의 활동성은 기준일(RD : $10.2{\pm}1.0/day$)에 비해 수정일(-1 : $12.5{\pm}1.03/day$ ;0 : $12.9{\pm}1.73/day$)에서 증가 하는 것으로 나타났다. S2 기기의 활동성 또한 기준일 (RD : $40.3{\pm}2.68$)에 비해 수정일(0 : $63.0{\pm}3.66$)에서 증가 하는 것으로 분석되었다. S1의 일일 음수횟수는 기준일(RD : $5.9{\pm}0.89/day$)에서 수정일 전까지는 (-2 : $5.6{\pm}0.98$ ; -1 : $5.7{\pm}0.96$)으로 감소하는 것으로 나타났으나, 수정일(0 : $6.3{\pm}0.86$ ;+2 : $6.0{\pm}0.73$)에는 기준일과 같은 횟수를 보였다. S2의 일일 반추횟수는 기준일(RD : $493.8{\pm}10.92$) 보다 수정일(-1 : $390.2{\pm}13.36$; 0 : $354.1{\pm}16.71$)에 감소하는 것으로 나타났다.

• 정보보호학회논문지
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• 제27권6호
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• pp.1405-1417
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• 2017

웨어러블 기기에서 측정되는 사용자의 걸음걸이로 인한 가속도 신호를 인증 기술에 적용하는 연구결과들이 최근에 발표되고 있다. 현재까지 발표된 걸음걸이 가속도 신호 기반의 인증 기술들은 공격자가 사용자의 몸에 직접 가속도 센서를 부착하는 방식으로만 사용자의 걸음걸이 가속도 신호를 얻을 수 있다고 가정해왔다. 그리고 걸음걸이 가속도 신호 기반의 인증 기술에 대한 실질적인 공격방법으로는 걸음걸이 모방공격이 존재하고, 공격대상과 신체조건이 유사한 사람을 이용하거나 공격대상의 걸음걸이를 촬영한 비디오를 통해서 걸음걸이 특징을 파악하는 방법을 사용해왔다. 그러나 모방공격은 효과적이지 않을 뿐 아니라, 공격 성공률 또한 매우 낮기 때문에 심각한 위협으로 받아들여지지 않고 있다. 본 논문에서는 걸음걸이 가속도 신호 기반의 인증 기술에 대한 새로운 공격 방법으로 Video Gait 공격을 제안한다. 사용자 걸음걸이 비디오 신호로부터 웨어러블 기기의 위치를 확인하고, 위치 값을 동역학적 방정식에 대입하여 사용자 걸음걸이 가속도 신호와 매우 유사한 신호를 생성할 수 있다. 8명의 피 실험자로부터 수집한 걸음걸이 비디오와 가속도 신호를 이용하여 유사도를 비교한 결과를 보여준다.

• 정보보호학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.63-70
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• 2009

보안토큰 기반의 사용자 인증 시스템에서 사용자의 지문정보를 이용하는 방법이 대두되고 있다. 그러나 지문정보가 타인에게 도용된다면 패스워드와 달리 변경이 불가능하거나 제한적이기 때문에 사용자의 지문정보는 더욱 안전하게 보관되어야 한다. 이러한 문제를 해결하기 위한 방법 중 하나로 지문 퍼지볼트(Fuzzy Fingerprint Vault)가 보고되었다. 본 논문에서는 비밀분산 기법을 이용하여 지문 인식률의 성능저하 없이 보안토큰 기반 지문 퍼지볼트 시스템의 보안성을 향상시키는 방법을 제안한다. 즉, 퍼지볼트 이론이 적용된 사용자의 지문 템플릿을 지문 인식률과 보안성을 모두 고려하여 두 부분으로 나누어 각각 보안토큰과 서버에 저장한다. 또한, 퍼지볼트 이론을 지문에 적용하였을 때 발생하는 자동 정렬(Auto-Alignment) 문제는 기하학적 해싱 방법을 분산 적용하여 해결한다. 실험을 통하여 지문 인식률의 성능저하는 무시할 수준이고 보안성은 향상됨을 확인하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.135-141
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• 2011

최근 다양한 기능을 탑재한 모바일 장치가 보급되고 개인정보를 다루는 각종 응용들이 등장하면서 사용자에 대한 인증이 중요한 이슈가 되고 있다. 본 논문에서는 기존의 PIN 방식과 더불어 터치스크린 상에서 입력을 하였을 때 얻을 수 있는 터치 위치데이터를 인증에 이용하는 터치 위치기반 인증방법을 제안한다. 본 연구에서 제안하는 방식은 키 패드를 이용하는 기존의 PIN 입력 방식과 동일한 인터페이스를 이용하므로 호환성을 제공하며, 기존 PIN 입력 방식의 안전성을 높이는 방법 중 하나인 행위 분석 방식에 비해 사용자 등록 단계가 간소화되어 편의성을 제공한다. 사용자 인증 실험 결과에 의하면 서로 다른 사용자가 같은 PIN 및 전화번호를 입력한다고 가정할 때 4자리, 6자리 PIN 및 11자리 전화번호에 대해 각각 8.1%, 6.2%, 8.1%의 EER을 나타내었으며, 이를 사용자마다 다른 PIN 및 전화번호를 사용하는 상황에 적용하면 매우 높은 사용자 인식 성능을 보장할 수 있다. 또한 기존 PIN 입력 방식과 동일한 크기의 패스워드(PIN) 탐색 공간을 갖도록 파라미터를 설정한 후 수행한 공격 실험에 의하면 같은 안전성을 가지는 기존의 PIN 입력 방식에 비해 제안한 방식이 매우 높은 안전성을 가짐을 확인할 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제15권7호
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• pp.591-600
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• 2015

최근 건강에 대한 관심이 높아짐에 따라 운동 프로그램을 스스로 학습하고 즐길 수 있는 능동형 피트니스 시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 운동 참여자의 생체신호에서 획득한 생체상태와 운동 정보를 이용하여 개인 수준에 맞는 스피닝 트레이닝 프로그램을 자기 주도 방식으로 학습 및 체험할 수 있게 하는 능동형 스피닝 트레이닝 시스템을 설계하고 구현하였다. 제안 시스템은 운동 참여자의 뇌파와 맥파 신호를 통해 생체 상태를 분석하고, 골격 동작을 실시간 인식하여 검출된 스피닝 동작 일치율과 운동량을 반영하여 운동 참여자에게 적합한 난이도의 스피닝 프로그램을 제공한다. 또한, 가상 스피닝 강사를 통해 올바른 동작을 제시하고 참여자의 동작 일치율에 따라서 난이도를 조절함으로써 운동 효과를 높일 수 있도록 하였다. 다양한 사용자들에 대한 실험을 통해 제안시스템이 비교적 짧은 시간에 유효한 운동 효과를 얻는데 도움이 됨을 확인할 수 있었다.

• 한국융합학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.151-156
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• 2020

이 연구의 목적은 스포츠 현장에서 헬멧 착용이 필수인 종목을 중심으로 IoT 서버 기술을 활용하여 웨어러블 스포츠 헬멧 디바이스를 개발, 설계하는 것이다. 이를 통해 스포츠 현장에서 훈련 또는 경기 중 개인의 생체정보를 지속적으로 축적하고, 데이터를 기반으로 선수들의 컨디션 확인은 물론 부상 예방과 위험한 상황을 알려줌으로써 선수들의 맞춤형 훈련이 가능하다. 또한 훈련장소가 폭염이나 극한으로 인하여 신체 건강을 해칠 우려가 있는 경우에도 웨어러블 디바이스 기기를 통해 경기력을 향상시킬 수 있는 기반을 마련할 수 있다. 이러한 기술은 스포츠 현장뿐만 아니라 산업현장 및 소외계층 등 사회 전반에 적용가능하기 때문에 확장성도 기대할 수 있다.