스마트 융합 콘텐츠 학회 - 스마트 융합 콘텐츠 학회

글번호	연도	Vol	No	논문제목	저자명	페이지번호	등록일시
1	2023	2	3	An Advanced Cooking Assistance System Leveraging Multimodal Object Recognition	Mi-Hwa Song	37-43	23-09-25 (20:20)
2				스마트융합콘텐츠 논문지 2권 2호			23-06-28 (08:51)
3	2023	2	2	표지_목차_논문모집안내 및 투고판권등	관리자		23-06-28 (08:51)
4	2023	2	2	클라우드 환경에서 분산 인증의 효율성 분석	최정희	1-6	23-06-28 (08:47)
5	2023	2	2	생산성 향상을 위한 스마트 공장 고도화 구축 모델 설계	신미예	7-12	23-06-28 (08:46)
6	2023	2	2	CloudSim을 이용한 인증 서버 메모리 크기별 암호문 처리 성능 분석	심성호	13-18	23-06-28 (08:46)
7	2023	2	2	Design of smart farm construction model that combines blockchain and artificial intelligence technology	Yoonsung Jung	19-26	23-06-28 (08:45)
8	2023	2	2	Designing a cloud-based smart factory deployment model with cutting-edge technology	Yoon-su Jeong	27-35	23-06-28 (08:43)
9				스마트융합콘텐츠 논문지 2권 1호			23-04-12 (12:11)
10	2023	2	1	표지_목차_논문모집안내 및 투고판권등	관리자		23-04-12 (12:10)
11	2023	2	1	Predicting Employment and Food Security Trends in Texas during the COVID-19 Pandemic: An Evidence-Based Analysis	Yoosung Jung	1-5	23-04-12 (12:05)
12	2023	2	1	분산 클라우드 컴퓨팅 환경에서 상호인증 설계 방안	신미예	6-11	23-04-12 (12:04)
13	2023	2	1	블록체인을 이용한 강화 학습 기반의 지능형 IoT 관리 모델 설계	권영애	12-17	23-04-12 (12:03)
14	2023	2	1	텍스트마이닝을 통한 에듀테크 활용 교육 관련 연구 경향 분석	정윤아, 이애리	18-25	23-04-12 (12:01)
15				스마트융합콘텐츠 논문지 1권 2호			22-12-29 (20:53)
16	2022	1	2	표지_목차_논문모집안내 및 투고판권등	관리자		22-12-29 (20:51)
17	2022	1	2	고령자의 감정인식을 이용한 안전운전 보조시스템의 연구	조면균	1-7	22-12-29 (20:50)
18	2022	1	2	음성 빅데이터 처리 기술 동향	윤희진	8-13	22-12-29 (20:49)
19	2022	1	2	자연재해 예방 기술 동향분석	심성호	14-19	22-12-29 (20:46)
20	2022	1	2	Trends of Statistical Application in Computer Science	Yoonsung Jung	20-24	22-12-29 (20:45)

SYSTEM EXECUTION REPORT 시스템 실행결과 리포트

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DB QUERY REPORT 데이터베이스 쿼리 리포트

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CODE EXECUTE REPORT 코드실행 리포트

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No execute code query.

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 [contents] => In the wake of the COVID-19 pandemic, a marked rise in home cooking, supported by Nielsen Korea, highlights a 58.8% increase in home-cooked meals. Despite this surge, traditional voice-activated recipe systems inadequately cater to diverse user proficiencies, often providing generic instructions. Addressing this gap, this study introduces an advanced system enabling tailored control over text and video recipes through voice commands, promoting a hands-free, personalized culinary experience. This system synergizes voice control with video object recognition and label detection, leveraging Google Video Intelligence for instantaneous segment navigation. Additionally, by comparing ingredient data with user inputs, it recommends recipes based on ingredient compatibility, enhancing user convenience. Future aspirations encompass comprehensive voice control over detailed recipe components and a shift towards a more automated recommendation approach, acknowledging ingredient conditions for precise compatibility scores. In essence, this research bridges a significant user-centric gap in digital culinary guidance, offering innovative solutions for the modern home chef. 
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 [title] => 클라우드 환경에서 분산 인증의 효율성 분석
 [contents] => 클라우드 컴퓨팅 환경을 이용하는 IoT 기기들의 사용이 폭발적으로 증가함에 따라 클라우드의 규모는 전통적인 클라우드 규모보다 커지고 있다. 물리적 사용 공간 확대로 인해 기존의 단일 인증 서버를 통한 사용자 인증은 인증 처리속도와 데이터 전송 지연 등의 문제를 야기시킨다. 따라서 분산 인증 서버를 이용한 새로운 사용자 인증 방법이 요구가 예상된다. 본 논문에서는 대규모 클라우드 컴퓨팅 환경에서 단일 인증 서버가 분산 인증 서버에 비해 인증처리의 낮은 효율성을 보임을 CloudSim 시뮬레이터를 이용하여 분석하였다. 그 결과 분산형 인증 서버가 단일 인증 서버보다 인증을 처리하는 속도에 있어서 2배 가량 빠른 처리속도 결과를 보였다. &nbsp; <o:p></o:p><div id="hwpEditorBoardContent" class="hwp_editor_board_content" data-hjsonver="1.0" data-jsonlen="9475"></div>The use of IoT devices using cloud computing environments is exploding. Therefore the size of the cloud is larger than that of the traditional cloud. Due to the expansion of physical usage space, user authentication through a single existing authentication server causes problems such as authentication processing speed and data transmission delay. Therefore, a new user authentication method using a distributed authentication server is expected. In this paper, a cloud simulator(CloudSim) was used to analyze that a single authentication server shows lower efficiency in authentication processing than a distributed authentication server in a large-scale cloud computing environment. As a result, the distributed authentication server showed processing speed twice as fast as a single authentication server.
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 [title] => 생산성 향상을 위한 스마트 공장 고도화 구축 모델 설계
 [contents] => 최근에는 스마트공장 개선사업을 위해 영리한 디자인으로 생산성을 높이고 비용을 절감하는 것을 목표로 자금을 조달하는 중소기업이 증가하고 있다. 그러나, 생산 지침과 생산 상태의 이원화로 인해 생산 생산성을 높이고 제조 공정을 재창조하는 방법이 불분명하여 생산 품질 관리에 대한 요구가 발생하고 있다. 본 논문에서는 스마트 공장 고도화를 효과적으로 설계하기 위하여 제품의 특징과 생산정보를 시각적으로 즉각적으로 검토할 수 있는 스마트 공장 고도화 구축 모델을 제안한다. 제안 모델은 생산 증가에 따른 공정 관리, 데이터 수집/분석, 생산정보에 대한 정보 관리를 통합할 수 있다. 또한, 전산화 작업 시 제안 모델을 현장에 기록하여 실시간으로 품질 결함의 추이를 파악할 수 있으며, 생산 데이터의 실시간 모니터링을 통해 품질 예방 조치를 강화할 수 있다.<p class="1" style="line-height:160%;layout-grid-mode:none;mso-pagination:none;text-autospace:none;mso-padding-alt:0pt 0pt 0pt 0pt;mso-font-width:100%;letter-spacing:-0.3pt;mso-text-raise:0pt;font-size:9.3pt;"> &nbsp; <o:p></o:p><div id="hwpEditorBoardContent" class="hwp_editor_board_content" data-hjsonver="1.0" data-jsonlen="13912"></div>Recently, an increasing number of small and medium-sized companies have raised funds with the aim of increasing productivity and reducing costs with smart designs for smart factory improvement projects. However, due to the dualization of production guidelines and production status, it is unclear how to increase production productivity and recreate the manufacturing process, resulting in a demand for production quality management. In order to effectively design smart factory advancement, this paper proposes a smart factory advancement construction model that can visually and immediately review production information and characteristics of products. The proposed model can integrate process management, data collection and analysis, and information management for production information as production increases. In addition, the proposed model can be recorded on-site during computerization work to understand the trend of quality defects in real time, and quality prevention measures can be strengthened through real-time monitoring of production data.
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 [title] => CloudSim을 이용한 인증 서버 메모리 크기별 암호문 처리 성능 분석
 [contents] => 전기통신 기술의 발달과 함께 IoT 기기도 발전하였고, 이에 따라 다양한 산업에서 데이터 수집·처리를 위해 IoT 기기를 활용하고 있다. IoT 기기들은 잦은 이동성을 갖는 특성 때문에 데이터의 수집·처리를 위해 클라우드 인증 서버에 사용자 인증 요청을 빈번히 한다. 클라우드 인증 서버는 IoT 기기의 사용자 인증 요청 시 인증 메시지 암호문을 복호화하여 인증을 진행한다. 다수의 IoT 기기가 동시에 인증 요청할 경우, 인증 처리 효율성이 낮아진다면 전체적인 클라우드 성능에도 영향이 미친다. 본 논문은 대규모 클라우드 컴퓨팅 환경을 가상으로 구축하여 시뮬레이션 할 수 있는 CloudSim을 이용하여 인증 서버의 메모리 크기별 암호문 처리 가용양을 측정하였고, 측정된 결과로 인증 속도를 계산하였다. 그 결과 메모리 크기가 클수록 처리 가용양이 많다는 것을 알 수 있었다. &nbsp; <o:p></o:p>With the development of telecommunication technology, IoT devices have also developed. Accordingly, various industries are using IoT devices for data collection and processing. IoT devices frequently request user authentication to cloud authentication servers for data collection and processing due to their frequent mobility. The cloud authentication server decrypts the authentication message ciphertext and performs authentication when requesting user authentication of the IoT device. When multiple IoT devices request authentication at the same time, if the authentication processing efficiency decreases, the overall cloud performance will also be affected. This paper calculated the processing speed by measuring the cryptographic processing capacity of each memory size of the authentication server using CloudSim Simulator, which can virtually build and simulate a large-scale cloud computing environment. As a result, it was found that the larger the memory size, the higher the processing capacity.<div id="hwpEditorBoardContent" class="hwp_editor_board_content" data-hjsonver="1.0" data-jsonlen="13660"></div> &nbsp; <o:p></o:p>
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 [title] => Design of smart farm construction model that combines blockchain and artificial intelligence technology
 [contents] => Recently, farms have been trying various ways to improve crop production while efficiently managing multiple crops. However, production losses often occur due to the need for more accurate communication about crops. This paper proposes an IoT-based brilliant agricultural system model to improve farm productivity and reduce costs by analyzing IoT agricultural information by collecting IoT agrarian information based on blockchain and applying it to artificial intelligence technology. The proposed model contains various parameters according to the number of IoT agricultural information. The proposed model provides in-depth features to support the state-of-the-art IoT-enabled blockchain framework to leverage blockchain to increase crop yields. In addition, the transmission of IoT supports blockchain to provide a consistent record of IoT agricultural information. Cloud servers operating in the proposed model analyze and detect IoT agricultural information using encrypted transactions using a unique deep-learning architecture. As a result of the performance evaluation, the proposed model improved IoT agricultural information utilization by 25.5% and produced and managed costs by 11.2% compared to the existing model. &nbsp; <o:p></o:p><div id="hwpEditorBoardContent" class="hwp_editor_board_content" data-hjsonver="1.0" data-jsonlen="11443"></div>최근 농장들은 다양한 농작물을 손쉽게 관리하면서 농작물의 생산량을 향상시키려고 다양한 방법들을 시도하고 있다. 그러나, 농작물의 정확한 정보화 의사소통이 부족하여 생산 손실이 자주 발생된다. 본 논문에서는 IoT 농업 정보를 블록체인 기반으로 수집하여 인공지능 기술에 적용하여 IoT 농업 정보를 분석하여 농업 생산력 향상 및 비용 절감을 목표로 IoT 기반의 완전 지능형 농업 시스템 모델을 제안한다. 제안 모델은 IoT 농업 정보 수에 따른 다양한 매개변수를 포함하고 있다. 제안 모델은 블록체인을 활용하여 농작물 수확량을 증가시킬 수 있도록 최신 IoT 지원 블록체인 프레임워크를 지원하기 위한 심층적인 기능을 제공한다. 또한, IoT 농업 정보의 일관된 기록을 제공하기 위해 IoT의 전송은 블록체인을 지원한다. 제안 모델에서 동작되는 클라우드 서버는 암호화된 트랜잭션을 사용하여 고유한 딥 러닝 아키텍처를 사용하여 IoT 농업 정보를 분석하고 탐지한다. 성능 평가 결과, 제안 모델은 기존 모델에 비해 IoT 농업 정보 활용도가 25.5% 향상되었고 농작물 생산 및 관리 비용도 11.2% 낮은 결과를 얻었다.
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 [contents] => <div id="hwpEditorBoardContent" class="hwp_editor_board_content" data-hjsonver="1.0" data-jsonlen="8497"></div>With the recent application of artificial intelligence technology, the rapid development of smart factory-related technologies is transforming traditional manufacturing processes into highly automated and intelligent systems. However, even if state-of-the-art technology is applied, smart factories that utilize specific IoT devices in a cloud environment have not changed significantly except for accurate analysis of IoT information. In this paper, we propose a smart factory deployment model that focuses on the integration of cutting-edge technologies for production optimization, efficiency improvement, and overall productivity improvement of overall productivity. The proposed model guarantees a way to transform smart factory management operations by leveraging innovative solutions such as the Internet of Things (IoT), artificial intelligence (AI), robotics, and data analytics. In particular, the proposed model supports automatically processing production information through IoT equipment built in a smart factory environment to efficiently process product information generated in the smart factory site. In addition, the proposed model has the characteristic of automating the linkage between IoT equipment to each other because it processes all the operations of IoT devices built in the smart factory site in a hierarchical centralized management method.<div id="hwpEditorBoardContent" class="hwp_editor_board_content" data-hjsonver="1.0" data-jsonlen="12245"></div>최근 인공지능 기술이 적용되면서 스마트 공장 관련 기술의 급속한 발전은 전통적인 제조 공정을 고도로 자동화되고 지능적인 시스템으로 변화시키고 있다. 그러나, 최첨단 기술이 적용되더라도 클라우드 환경에서 특정 IoT 장치를 활용하는 스마트 공장의 경우에는 IoT 정보의 정확한 분석 이외에는 크게 변화되고 있지 못하는 상황이다. 본 논문에서는 생산 최적화, 효율성 향상 및 전반적인 생산성 향상을 위한 첨단 기술의 통합에 중점을 둔 스마트 공장 구축 모델을 제안한다. 제안 모델은 사물 인터넷(IoT), 인공 지능(AI), 로봇 공학 및 데이터 분석과 같은 혁신적인 솔루션을 활용함으로써 스마트 공장 관리 운영을 혁신할 수 있는 방안을 보장한다. 특히, 제안 모델은 스마트 공장 현장에서 생상되는 제품 정보를 효율적으로 처리하도록 스마트 공장 환경에 구축된 IoT 장비를 통해서 생산 정보를 자동적으로 처리하는 것을 지원한다. 또한, 제안 모델은 스마트 공장에 구축된 IoT 장치의 모든 동작을 계층적 중앙집중식 관리 방법으로 처리하기 때문에 IoT 장비 간 연계를 서로 자동화하는 특징을 가지고 있다. 
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 [contents] => <a href="https://www.sccs.or.kr/board/thesis/view?uid=36" style="color: rgb(51, 51, 51); text-decoration-line: none;">스마트융합콘텐츠 논문지 2권 1호</a> 
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 [title] => Predicting Employment and Food Security Trends in Texas during the COVID-19 Pandemic: An Evidence-Based Analysis
 [contents] => The objective of this study is to determine the impact of employment status and food security on the COVID-19 pandemic in Texas through trend estimation. To achieve this, we analyzed weekly survey data from April 14 to July 5, 2021, focusing solely on Texas employment and food security trends. Our analysis took into account various factors, including gender, age, race, marital status, education level, income level, employment status, work type, and food sufficiency. We discovered that the trend of food security varied significantly depending on education levels, income levels, and employment types. Specifically, we found that family businesses and other types of employment had different impacts on the preparation and availability of food compared to each other. These findings suggest that employment and food security trends in Texas are complex and multifaceted, and highlight the importance of considering multiple factors when making predictions about future trends. &nbsp; <o:p></o:p><div id="hwpEditorBoardContent" class="hwp_editor_board_content" data-hjsonver="1.0" data-jsonlen="12378"></div>본 연구의 목적은 텍사스 코로나19 범유행에 대한 고용현황과 식량안보의 영향을 동향 추정을 통해 파악하는 것이다. 이를 위해 2021년 4월 14일부터 7월 5일까지의 주간 조사 데이터를 텍사스 고용 및 식량 안보 동향만을 중심으로 분석하였다. 성별, 연령, 인종, 혼인상태, 교육수준, 소득수준, 고용상태, 근로형태, 식량부족 등 다양한 요인을 고려하여 분석하였다. 우리는 교육수준, 소득수준, 고용형태에 따라 식량안보의 추세가 크게 달라지는 것을 발견했다. 구체적으로 가족기업과 기타 고용형태가 음식의 준비와 가용성에 서로 다른 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 연구결과는 텍사스주의 고용 및 식량안보 동향이 복잡하고 다면적임을 시사하며, 향후 동향에 대한 예측을 할 때 여러 요인을 고려하는 것이 중요함을 강조한다.
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 [title] => 분산 클라우드 컴퓨팅 환경에서 상호인증 설계 방안
 [contents] => 산업 전반에서 IoT 기기 사용이 증가하고 이에 따라 클라우드도 사용자와 물리적으로 가까이에 있는 분산형 클라우드인 엣지 클라우드로 패러다임이 변화하고 있다. 분산형 클라우드에서는 엣지 서버와 IoT 기기들 간 상호인증이 필요하다. 하지만 중앙 클라우드 서버보다 컴퓨팅 파워가 낮은 엣지 서버들은 기존 인증 암호와 기법을 더 이상 사용할 수 없다. 따라서 경량화된 암호화 인증 방법이 필요하다. 본 논문에서는 다양한 알고리즘을 비교 분석하여 분산 클라우드에서 사용가능한 암호 알고리즘을 제시하였다. 대칭키 암호 알고리즘 AES와 비대칭키 암호 알고리즘 RSA와 ECC를 동일 강도를 갖는 키 크기를 생성하는데 소요되는 시간을 비교하였다. 그 결과 ECC 암호화 알고리즘이 RSA보다 9배 빠른 속도를 보였다. &nbsp; <o:p></o:p><div id="hwpEditorBoardContent" class="hwp_editor_board_content" data-hjsonver="1.0" data-jsonlen="10435"></div>The IoT devices is increasing throughout the industry. Accordingly, the cloud is also changing into an edge cloud that is physically close to the user. Mutual authentication between edge servers and IoT devices is required in a distributed cloud. However, edge servers with lower computing power than central cloud servers can no longer use existing authentication encryption techniques. Therefore, a lightweight encryption authentication method is required. In this paper, we present cryptographic algorithms available in distributed clouds by comparing and analyzing various algorithms. The symmetric key encryption algorithm AES and asymmetric key encryption algorithms RSA and ECC were compared with the time required to generate key sizes with the same security intensity. As a result, the ECC encryption algorithm was 9 times faster than RSA.
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 [title] => 블록체인을 이용한 강화 학습 기반의 지능형 IoT 관리 모델 설계
 [contents] => 다양한 환경에서 IoT 장치를 이용하면서 IoT 데이터를 재사용하는 분야가 점점 증가하고 있다. 클라우드 환경에서는 IoT 데이터가 특정 분야에 적절하게 활용되기 위해서 IoT 데이터의 정확한 분석이 요구된다. 그러나 IoT 데이터를 효과적으로 사요하기 위해서는 IoT 데이터의 특성을 정확하게 분석될 필요가 있다. 본 논문에서는 IoT 데이터의 특성 분석 및 재사용성을 높이기 위해서 강화학습 기반의 지능형 IoT 관리 모델을 제안한다. 제안 모델은 IoT 데이터를 블록체인으로 묶음으로써 IoT 장치와 서버간 IoT 데이터의 손실을 최소화하면서 IoT 데이터의 무결성을 동시에 보장한다. 제안 모델은 IoT 데이터의 신뢰성 향상을 위해서 IoT 데이터를 n-bit 크기의 블록으로 랜덤하게 묶을 수 있도록 합성곱신경망(Convolution Neural Network, CNN)을 이용한다. 제안 모델은 블록으로 묶인 IoT 데이터들이 블록당 IoT 데이터를 인식할 수 있도록 IoT 데이터 블록과 XOR을 수행한다. 성능 평가 결과, 효율성이 평균 11.2%, 처리율은 평균 14.3%, 오버헤드는 평균 16.5% 향상된 결과를 얻었다. &nbsp; <o:p></o:p><div id="hwpEditorBoardContent" class="hwp_editor_board_content" data-hjsonver="1.0" data-jsonlen="11658"></div>The field of reusing IoT data while using IoT devices in various environments is increasing. In a cloud environment, accurate analysis of IoT data is required in order for IoT data to be appropriately used in a specific field. However, in order to effectively consume IoT data, it is necessary to accurately analyze the characteristics of IoT data. In this paper, we propose an intelligent IoT management model based on reinforcement classes to increase the characteristic analysis and reuse of IoT data. The proposed model minimizes the loss of IoT data between IoT devices and servers by bundling IoT data into a blockchain, while simultaneously ensuring the integrity of IoT data. The proposed model uses convolution neural network (CNN) to randomly group IoT data into n-bit-sized blocks to improve the reliability of IoT data. The proposed model performs IoT data block and XOR so that block-bound IoT data can recognize IoT data per block. As a result of the performance evaluation, the average efficiency improved by 11.2%, the average processing rate by 14.3%, and the average overhead by 16.5%.
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 [title] => 텍스트마이닝을 통한 에듀테크 활용 교육 관련 연구 경향 분석
 [contents] => 본 연구는 초중고 교육에서 에듀테크를 활용한 교육의 연구동향을 알아보는 것을 목적으로 한다. 2020년부터 2023년 1월까지 국내에서 발행 된 학술 논문 중 총 96편의 키워드를 빈도 분석과 토픽모델링의 텍스트 마이닝 기법을 통해 분석하였다. 단어 빈도 분석 결과, ‘교육’, ‘인공지능’, ‘코로나19’,‘온라인수업’, ‘메타버스’, ‘미래교육’, ‘수업’, ‘테크매니저’, ‘증강현실’, ‘가상현실’단어가 높은 빈도로 나타났다. 빈도수 상위 단어의 조합으로 4개의 토픽을 추출하였고, 추출된 토픽의 주요 단어 간의 네트워크를 분석하여 연구 주제를 파악해 보았다. 이를 통하여 에듀테크 활용 교육과 관련하여 연구들의 동향을 확인하는 것으로 최근 초중고에서 에듀테크를 활용한 교육에서 중요하게 여기는 관점들을 확인할 수 있었으며, 향후 교육에서 에듀테크 활용을 위해 주목해야 할 방향성과 연구 주제에 대한 시사점을 제공할 수 있을 것이다. <div id="hwpEditorBoardContent" class="hwp_editor_board_content" data-hjsonver="1.0" data-jsonlen="11387"></div>The purpose of this study is to investigate trends in education utilizing edutech in primary, secondary, and high school education. A total of 96 keywords from domestic academic papers published from 2020 to January 2023 were analyzed using text mining techniques, including word frequency analysis and topic modeling. As a result of the word frequency analysis, the high-frequency words were 'education,' 'artificial intelligence,' 'COVID-19,' 'online classes,' 'metaverse,' 'future education,' 'classes,' 'tech manager,' 'augmented reality,' and 'virtual reality.' Four topics were extracted based on combinations of the top frequency words, and the research topics were identified through the network of major words within each topic. This study confirms the trends in education utilizing edutech, highlighting important perspectives that primary, secondary, and high schools consider regarding the use of edutech. The findings of this study are expected to provide insights into future research topics and directions that need to be focused on for utilizing edutech in education.
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 [contents] => 최근 사회의 급속한 고령화에 따라 고령운전자의 수도 증가하고 있으며 이로 인한 교통사고의 증가율도 매우 증가하고 있다. 추가로 도로에서의 분노 사건이 보고되고 있으며 종종 불쾌한 경험이나 심각한 교통사고를 유발한다고 보고되고 있다. 그리고 짜증과 긴장과 같은 공격적인 기분은 난폭운전과 밀접한 관련이 있으며, 고령자의 갑작스러운 건강악화는 차량의 전복으로 이어지기도 한다. 따라서 운전자의 행동과 표정에서 분노신호를 감지하고 갑작스런 응급상황을 판단하는 것은 미래의 안전운전을 위한 IDAS(Intelligence Driver Assistance System)의 가장 중요한 역할이다. 기존에는 고가의 카메라와 마이크를 이용해 운전자의 표정과 목소리를 분석해 운전자의 유용한 감정 정보를 추출하기 위한 연구가 많이 진행됐다. 그러나 운전자의 감정에 관한 과거의 연구들은 낮은 정밀도와 처리지연으로 인해 자동차 환경에서는 거의 활용되지 못하고 있다. 본 논문에서는 운전자의 감성인식을 위한 정확하고 빠른 도구로 스마트폰 애플리케이션(Apps.)을 제안한다. 스마트폰은 3개의 생체센서를 통해 운전자의 감정상태를 판단하고 갑작스런 건강악화를 검출하여 차에 장착된 IDAS로 경고 메시지나 음악을 보내고 진정을 위해 향수를 뿌리고 자동으로 차량 속도를 늦춘다. IDAS용 스마트폰 앱을 개발하여 스마트폰과 생체센서를 운전자의 감정상태 및 건강악화의 검출 장치로 활용한다면 분노상태 및 응급상황으로 인한 돌발적인 교통사고를 예방하는 데 크게 이바지할 것이라 믿는다.Recently, the number of elderly drivers is increasing according to the rapid aging of society, and the rate of increase in traffic accidents is also greatly increasing. Additionally, incidents of anger on the road have been reported, often resulting in unpleasant experiences or serious traffic accidents. In addition, aggressive moods such as irritation and tension are closely related to reckless driving, and the sudden deterioration of health of the elderly may lead to vehicle overturning. Therefore, it is the most important role of the IDAS (Intelligence Driver Assistance System) for safe driving in the future to detect anger signals from the driver's behavior and expression and to judge sudden health deterioration. In the past, many studies have been conducted to extract useful emotional information from drivers by analyzing the driver's facial expression and voice using expensive cameras and microphones. However, past studies on driver's emotions are rarely utilized in the automotive environment due to low precision and processing delay. In this paper, we propose a smartphone application (Apps.) as an accurate and fast tool for driver's emotion recognition. The smartphone judges the driver's emotional state through three bionic-sensors, detects sudden deterioration in health, sends a warning message or music to the IDEAS installed in the car, sprays perfume to calm down, and automatically slows down the vehicle. If we develop a smartphone app for IDAS and use the smartphone and biometric sensor as a detection device for the driver's emotional state and deterioration in health, we believe that it will contribute to preventing sudden traffic accidents caused by road rage and fainting.
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 [title] => 음성 빅데이터 처리 기술 동향
 [contents] => 시대가 빠르게 변화하는 만큼 딥러닝을 이용하여 데이터를 처리하는 기술도 발전하고 있다. 빅데이터의 수집과 처리하는 기술은 딥러닝의 성능을 결정짓는 중요한 요소이다. 음성데이터 수집은 이전의 텍스트 데이터나 이미지 데이터의 수집보다 데이터 수집 방법이 용이할 뿐 아니라, 전처리 시의 데이터 손상을 줄여 신뢰성있는 딥러닝의 처리 결과를 얻을 수 있다. 본 논문에서는 최근 사용되는 음성 빅데이터의 처리 기술동향을 살펴보고자한다. 음성 빅데이터를 처리하는 알고리즘에는 MFCC, wav2vec, BERT등이 있다. 음성 빅데이터를 처리하는 기술들의 각각의 방법에 따라 성능평가도 차이가 난다. wav2vec는 자기지도학습의 형태를 가지고 있으며. BERT는 전이학습의 방법으로 처리된다. 여러 가지 음성 빅데이터의 처리 결과 BERT 방식이 가장 좋은 성능을 보이는 것으로 나타났다.As the era changes rapidly, technologies processing data using deep learning are also developing. The technology of collecting and processing big data is an important factor in determining the performance of deep learning. Collecting voice data is not only easier to collect data than previous type which is composed of text data or image data collection, but also reduces data damage during preprocessing data to obtain reliable deep learning processing results. In this paper, we will examine the recent trends in processing technology of voice big data. Algorithms for processing voice big data include MFCC, wav2vec and BERT. Performance evaluation varies depending on each method of technology that processes voice big data. It is wav2vec, which has a form of self-supervised learning. BERT is treated as a method of transfer learning. As a result of various performance evaluations, As a result of porcessing various voice big data, the BERT method shows the best performance.
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 [title] => 자연재해 예방 기술 동향분석
 [contents] => 지구온난화로 인한 자연재해는 복잡하고 다양한 형태로 예측이 어렵고 발생 빈도가 높아지고 있다. 예측 불가능한 자연재해는 사회적 경제적으로 심각한 영향을 준다. 경제발전으로 도시화가 빠르게 진행되면서 도시의 외적인 팽창만 강조되었다. 이러한 문제로 대부분의 도시가 재해 대응 설계가 제대로 반영되지 않았다. 개발 중심의 도시화는 재해 요소와 환경 요소를 반영하는 것이 제한적이기 때문에 자연재해 취약지역인 경우가 대부분이다. 정보기술의 발전은 기후변화에 대한 예측을 가능하게 한다. 특히, IT와의 융합은 다양한 형태로 발생하는 자연재해에 대응할 수 있는 기술로 발전하고 있다. 본 논문에서는 자연재해로 인한 피해를 예측하고 예방하는 기술 동향을 파악하고 분석한다. 본 논문은 다양한 형태의 자연재해 예측 시스템과, 경고 시스템에 대한 정보를 제공하고 재해 취약지역에서의 재해 대응을 가능하게 한다.Natural disasters caused by global warming are difficult to predict in complex and various forms, and the frequency of occurrence is increasing. Unpredictable natural disasters have serious social and economic effects. As urbanization progressed rapidly due to economic development, only the external expansion of the city was emphasized. Due to these problems, most cities did not properly reflect the disaster response design. Development-oriented urbanization is mostly vulnerable to natural disasters because it is limited to reflect disaster and environmental factors. Advances in information technology enable predictions about climate change. In particular, convergence with IT is developing into a technology capable of responding to natural disasters occurring in various forms. In this paper, we identify and analyze technology trends that predict and prevent damage caused by natural disasters. This paper provides information on various types of natural disaster prediction systems and warning systems and enables disaster response in disaster vulnerable areas.
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 [contents] => Nations with more laborers with information, communication, and technology will have higher financial development. People with computer science skills earn more on average than those in other occupation. Additionally, those who has statistical skills will have more opportunity to earn more at diverse area. Especially, statistics is an important and beneficial component of every data mining project to integrate approaches for modeling and inference. Current computer science curriculum needs to add statistical components to increase student population and to increase student retention rate.정보, 통신 및 기술을 가진 노동자가 더 많은 국가는 더 높은 재정 발전을 가질 것이다. 컴퓨터 과학 기술을 가진 사람들은 다른 직업의 사람들보다 평균적으로 더 많이 번다. 게다가, 통계적 기술을 가진 사람들은 다양한 분야에서 더 많은 돈을 벌 수 있는 기회를 가질 것이다. 특히 통계는 모델링과 추론을 위한 접근법을 통합하는 모든 데이터 마이닝 프로젝트에서 중요하고 유익한 구성 요소이다. 현행 컴퓨터 과학 교육과정은 학생 수를 늘리고 학생 보유율을 높이기 위해 통계적 요소를 추가할 필요가 있다.
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스마트융합콘텐츠 논문지

e-ISSN : 2951-2514

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