스마트 융합 콘텐츠 학회 - 스마트 융합 콘텐츠 학회

글번호	연도	Vol	No	논문제목	저자명	페이지번호	등록일시
1	2024	3	4	AR 기반의 대학 입학생 모집 홍보용 애플리케이션 연구	손맹여,조면균	33-42	24-12-21 (21:56)
2	2024	3	4	Virtual Reality based Rapid Eye Movement Detection Algorithm for High Precision Facial Pain Recognition	Jun Yin, Myeon-Gyun Cho	43-54	24-12-21 (21:53)
3	2024	3	4	Complete Implication Algebras	Yon, Yong Ho	55-69	24-12-21 (21:52)
4	2024	3	4	기업 맞춤형 sLLM 설계	윤희진	70-75	24-12-21 (21:49)
5				스마트융합콘텐츠 논문지 3권 3호			24-09-27 (15:19)
6	2024	3	3	표지_목차_논문모집안내 및 투고판권등	관리자		24-09-27 (15:19)
7	2024	3	3	메타버스 기반의 고령자향 위험지역 회피 시스템의 연구	조면균	1-11	24-09-27 (15:16)
8	2024	3	3	Optimization of Intelligent farm data using AI blockchain in a sustainable agricultural environment	Yoon-Su Jeong	12-20	24-09-27 (15:16)
9	2024	3	3	WAVE 통신 시스템에서 LSTM 기반 저복잡도 채널 추정 기법	임성묵	21-29	24-09-27 (15:15)
10	2024	3	3	분산형 클라우드 환경에서 프라이버시 보호가 가능한 도메인 간 익명 인증 기법	최정희	30-37	24-09-27 (15:14)
11				스마트융합콘텐츠 논문지 3권 2호			24-06-25 (23:22)
12	2024	3	2	표지_목차_논문모집안내 및 투고판권등	관리자		24-06-25 (23:21)
13	2024	3	2	클라우드 에지 환경을 위한 블록체인 기반의 신뢰적 트랜잭션 관리 기법	정윤수	1-7	24-06-25 (23:19)
14	2024	3	2	AR 기반의 무라벨 상품용 효과적인 홍보 애플리케이션의 연구	박민재, 조면균	8-15	24-06-25 (23:18)
15	2024	3	2	FogCloud 환경에서 IIoT 기기 간 Zero Knowledge Proof 기반 상호 인증을 위한 키 교환 기법	최정희	16-23	24-06-25 (23:16)
16	2024	3	2	4차 산업혁명 시대 성인학습자의 디지털 학습 역량 분석	이애리	24-32	24-06-25 (23:15)
17				스마트융합콘텐츠 논문지 3권 1호			24-03-22 (21:26)
18	2024	3	1	표지_목차_논문모집안내 및 투고판권등	관리자		24-03-22 (21:26)
19	2024	3	1	클라우드 에지 기반의 디지털 헬스케어 모델 설계	정윤수	1-7	24-03-22 (21:23)
20	2024	3	1	Design of HIoTAI Model with Big Data-Based AI Model in Cloud Environment	Yoonsung Jung, Yoon-Su Jeong	8-15	24-03-22 (21:22)

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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            [title] => AR 기반의 대학 입학생 모집 홍보용 애플리케이션 연구
            [contents] => 대학 입학생 모집 요강은 대학이 입학 정보를 전달하는 중요한 매개체일 뿐만 아니라, 고3 학생들에게 원하는 대학교의 정확한 정보를 제공하고 학교의 이미지를 좋게 홍보하는 역할을 한다. 전통적인 모집 요강은 주로 종이 또는 인터넷 홈페이지로 제공되어서, 정보가 제한적이고 상호작용의 부족으로 인해 홍보 효과가 크지 않았다. 본 연구에서는 AR(증강현실) 기반의 Unity를 활용하여 기존의 모집 요강을 가상 정보와 결합한 형태의 모집 요강 홍보용 앱을 개발하였다. 이 앱을 통해 사용자는 스마트폰이나 태블릿 기기를 이용하여 모집 요강에 포함된 로고를 스캔하고, 3D 모델, 동영상, 애니메이션 등 멀티미디어 콘텐츠를 실시간으로 확인할 수 있다. 이를 통해, 수험생들은 더욱 생생하고 직관적인 입시 정보를 획득할 수 있다. AR 기술을 적용한 대학 입학 요강은 정보 시각화와 흥미를 높이는 데 이바지하며, 대학 입학 홍보의 상호작용성과 매력을 향상하는 동시에, 학생들의 대학에 대한 이해를 깊게 하고 입학 정보의 전달 효과를 극대화할 수 있다. 이러한 혁신적인 증강현실 기반의 정보전달 방식은 미래의 대학 입학 홍보에 새로운 솔루션을 제시할 것이다. 
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College admission guidelines are not only an important medium for universities to convey admission information, but also provide high school seniors with accurate information about the universities they want and play a role in promoting the image of the school. Traditional admission guidelines are mainly provided on paper or on the Internet homepage, and their promotional effect was not great due to limited information and lack of interaction. In this study, we developed an admission guidelines app that combines existing admission guidelines with virtual information using AR-based Unity. Through this app, users can scan the logos included in the admission guidelines using smartphones or tablet devices and check multimedia content such as 3D models, videos, and animations in real time. Through this, applicants can obtain more vivid and intuitive admission information. College admission guidelines using AR technology contribute to information visualization and increased interest, and can enhance the interactivity and appeal of college admission promotions while deepening students’ understanding of the university and greatly improving the effectiveness of admission information delivery. This innovative AR-based information delivery method will present a new solution for future college admission promotions.
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            [title] => Virtual Reality based Rapid Eye Movement Detection Algorithm for High Precision Facial Pain Recognition
            [contents] => This paper proposes a novel VR-based rapid eye movement detection algorithm for high-precision facial pain recognition. Children often show fear and resistance to vaccinations and dental procedures, making treatment difficult. Therefore, the proposed method provides cartoons through VR to divert children's attention, while pain levels can be immediately assessed through eye movements. By integrating VR technology with advanced eye movement detection and facial expression recognition algorithms, the system provides objective pain assessment. Precise eye tracking is achieved using CamShift and AdaBoost algorithms, while pain classification accuracy is enhanced through a facial recognition system integrating ResNet18 and Swin Transformer architectures. Experimental results using publicly available datasets demonstrate the effectiveness of the proposed method in achieving high accuracy in pain recognition. In the future, it is expected that the accuracy of the VR-based pain assessment system will be improved by applying it in various fields.
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본 논문에서는 고정밀 얼굴 통증 인식을 위한 새로운 가상현실(VR) 기반 급속 안구 운동 검출 알고리즘을 제안한다. 어린이는 종종 예방 접종 및 치과 시술에 대한 두려움과 거부감을 나타내어 치료행위를 어렵게 한다. 그러므로 제안 방법은 VR을 통해 만화를 제공하여 어린이의 주의를 딴 데로 돌리는 한편, 무의식적인 눈의 움직임을 통해 통증 수준을 즉시 평가할 수 있다. 본 시스템은 VR 기술을 진보된 안구 운동 탐지 및 얼굴 표정 인식 알고리즘과 통합하여, 객관적인 통증 평가를 제공한다. 정밀한 안구 추적은 CamShift와 AdaBoost 알고리즘을 통해 구현되며, 통증 분류의 정확도는 ResNet18 및 Swin Transformer 아키텍처를 통합한 얼굴 인식 시스템을 통해 향상된다. 공개적으로 사용이 가능한 데이터 세트을 이용한 실험 결과는 제안된 방법이 통증 인식에서 높은 정확도를 달성하는 데 효과적임을 보여준다. 향후, 다양한 분야에서 VR 기반의 통증 평가 시스템을 적용하여 그 정확도를 높일 것으로 기대된다.
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<body>
    <p>
    In this paper, we define the complete implication algebra $L$, which is a complete lattice with a binary operation that means an
implication, and research the properties of this algebra. We prove that $L$ satisfies the right and left completely distributive laws:
$$
 (\bigvee_{s\in S} s)x = \bigwedge_{s\in S}(sx) \text{  and  } x(\bigwedge_{s\in S}s) = \bigwedge_{s\in S}(xs)
$$
for every $x\in L$ and every $S\subseteq L$. Also, we define a commutative implication algebra $L$, and then prove that, for each $x\in L$, a
subset $T(x) = \{ t\in L \mid t\vee x = 1\}$ is a filter of $L$, and propose the conditions for the interval $[a, 1]$ to be a filter of $L$ for any 
$a\in L$ and a decomposition of element $x$ of $L$ to the elements in the filters $[a^\bot, 1]$ and $[a^{\bot\bot}, 1]$.
</p>
    <p>본 논문에서는 함의를 이항연산자로 갖는 완비 함의 대수 $L$을 정의하고, 이 대수의 성질을 조사한다. 특히, 완비 함의
대수 $L$이 좌, 우 무한 분배법칙<br>
$$
 (\bigvee_{s\in S} s)x = \bigwedge_{s\in S}(sx) \text{  and  } x(\bigwedge_{s\in S}s) = \bigwedge_{s\in S}(xs)
$$
을 만족함을 증명한다. 또한, 교환법칙을 만족하는 완비 함의 대수 $L$을 정의하고, 임의의 
$x\in L$에 대하여 집합 $T(x) = \{ t\in L \mid t\vee x = 1\}$가 $L$의 필터임을 증명한다. 그리고 $L$의 부분집합 $[a, 1]$이 $L$의 필터
이기 위한 조건과 $L$의 각 원소 $x$에 대한 필터 $[a^\bot, 1]$, $[a^{\bot\bot}, 1]$의 원소로의 분해를 제안한다.
</p>

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            [contents] => 급변하고 있는 인공지능의 발전은 사회의 기업 문화형태를 바꾸고 있다. 그 중 LLM(Large Language Model)은 그룹이나 개인에 맞는 지식 접근을 용이하게 하며, 고객에 대한 의사 결정 지원이나 데이터 처리 문서 작성 등 반복적이고 복잡했던 일을 처리해 줌으로 업무의 자동화를 이끌고 있다. 특히, 기업 맞춤형 sLLM(small Large Language Model)은 각 기업에 맞는 LLM을 이용하여 기업에 최적화된 업무처리를 효율적으로 처리하여 정확하고 빠른 의사 결정을 통해 기업의 업무처리에 생산성을 높일 수 있다. 기업 맞춤형 sLLM의 설계는 기업 데이터의 수집과 전처리 과정을 거쳐 토큰화, 단어의 의미를 수치화하는 임베딩 단계를 거쳐 학습모델을 구현하고 훈련과 추론 과정을 거쳐 처리될 수 있도록 한다. 본 논문에서는 기업 맞춤형 sLLM의 설계를 연구하고자 한다. 기업 맞춤형 sLLM은 업무의 효율을 높여 기업의 창의적인 기술 발전을 가져올 뿐 아니라 AI와 상호보완적인 역할을 하며 기업의 가치를 창출할 수 있을 것이다.

<br>
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The rapid advancement of artificial intelligence is reshaping the corporate cultural landscape, Among these advancements, Large Language Model(LLM) are facilitating easier access to knowledge tailored to groups and individuals, automating tasks that were once repetitive and complex, such as customer support, data processing, and document creation. Particularly, custom enterprise sLLM(small Large Language Model) leverage LLMs optimized for specific businesses to efficiently handle operations tailored to their needs. This enables accurate and swift decision-making, thereby increasing productivity in business processes. The design of custom enterprise sLLM(small Large Language Model) involves several stages: collecting and preprocessing enterprise data, tokenization, embedding to numerically represent word semantics, implementing a learning model, and processing through training and inference stages. This paper aims to explore the design of custom enterprise sLLM. These models not only improve operational efficiency but also foster creative technological advancements within businesses Furthermore, they play a complementary role with AI, contributing to the creation of greater corporate value.
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            [title] => 메타버스 기반의 고령자향 위험지역 회피 시스템의 연구
            [contents] => 우리나라는 2026년에 초고령사회로 진입이 예상되며 노인들은 신체적으로 외부의 충격에 취약한 경향이 있다. 최근 갑작스러운 인파의 밀집으로 골절 및 압사의 사건·사고가 발생하여 고령자를 이로부터 사전 보호하고 쉽게 탈출하도록 유도하는 고령자향 위험지역 회피시스템을 제안한다. 개개인이 가지고 있는 스마트폰으로부터 위치기반의 밀집도를 수집하고 CCTV 화면과 SNS를 통한 개인의 위험경고 메시지를 인공지능을 이용하여 분석함으로 심각도 판정 및 최적의 대피 경로를 도출한다. 증강현실과 Unity를 사용한 스마트폰 앱을 개발하여 고령자에게 증강현실로 간단하고 신속한 대피방법을 제공하고자 한다. 제안된 위치기반의 인파밀집 위험지역 회피 방법을 스마트폰에 적용함으로써 고령자는 스마트폰을 켜고 증강현실로 생성된 화살표를 따라가기만 하면 위험지역을 최단 시간에 벗어날 수 있게 된다. 향후, 메타버스 기반으로 위험지역에 있는 고령자들의 분포를 활용하여 더 효과적으로 대피하고, 홍수 및 자연재해에도 기상청과 협업하여 효율적으로 대응할 방법을 연구하고자 한다. Our country is expected to become a super-aged society by 2026, and the elderly are particularly vulnerable to external shocks. Recently, incidents such as fractures and stampedes have occurred due to sudden crowd surges, highlighting the need to protect the elderly in advance. We propose a risk area avoidance system for the elderly that facilitates easy escape by collecting location-based density data from individuals' smartphones and determining the severity of risks by analyzing personal warning messages through CCTV footage and social media. We aim to develop a smartphone app using augmented reality (AR) and Unity, providing elderly users with a simple and fast evacuation method by determining the optimal evacuation route through AR. By applying this system, seniors will be able to escape dangerous areas in the shortest time possible by simply turning on their smartphones and following AR-generated arrows. In the future, they will be able to evacuate more effectively by leveraging the distribution of elderly people in dangerous areas through the Metaverse. Additionally, we plan to research methods for responding to floods and natural disasters in collaboration with the Korea Meteorological Administration
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            [title] => Optimization of Intelligent farm data using AI blockchain in a sustainable agricultural environment
            [contents] => Recently, sustainable agriculture requires smart farms that can continuously learn real-time information on crops to respond to abnormal climate changes centered on smart farms actively and have high productivity at low costs. For IoT growth information, the shorter the processing period than LRs, the higher the processing efficiency of SVMs and KNNs. Since the proposed technique combines the same pattern of information into a blockchain through the convolution process and pooling process of growth, information extracted from crops by pattern, information management, production, and inventory of crops produced in a sustainable agricultural environment can be processed without time and space constraints to secure competitiveness. In addition, since the proposed technique computerizes important management points in real-time through IoT sensor monitoring, it can respond immediately with a warning system whenever a deviation from management standards is issued. Efficiency was increased through duplicate reasoning so that IoT growth information and other resources could be classified and processed. In this case, KNN and SVM performed better on average than LR. LR's high IoT growth information throughput and latency were more inefficient than KNN and SVM.

최근 지속 가능한 농업은 스마트 농장을 중심으로 이상 기후변화에 능동적으로 반응하여 농작물을 저비용으로 높은 생산성을 갖도록 농작물의 실시간 정보를 지속적으로 학습 가능한 스마트 농장이 요구된다. IoT 생육 정보는 LR보다 처리 기간이 짧을수록 SVM과 KNN의 처리 효율이 높게 나타났다. 본 논문에서는 농작물에서 추출한 생육 정보를 패턴 별로 Convolution과정과 Pooling 과정을 통해 동일 패턴의 정보를 블록체인으로 묶어 처리하기 때문에 지속 가능한 농업 환경에서 생산되는 농작물의 정보관리, 생산, 재고 등을 시간과 공간 제약 없이 처리되어 경쟁력을 확보할 수 있다. 또한, 제안 기법은 IoT 센서 모니터링을 통해 실시간으로 중요 관리 점을 전산화하기 때문에 관리 기준 이탈 사항이 발행할 때마다 경고 시스템으로 즉각 대응할 수 있다. IoT생육 정보와 다른 자원들을 분류하고 처리할 수 있도록 중복 추론을 통해 효율성을 높였다. 이 경우 KNN과 SVM이 LR보다 평균적으로 더 나은 성능을 보였습니다. LR의 높은 IoT 생육 정보 처리량과 지연 시간은 KNN과 SVM보다 더 비효율적이었다.
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            [title] => WAVE 통신 시스템에서 LSTM 기반 저복잡도 채널 추정 기법
            [contents] => 최근 WAVE 통신 시스템에서 딥러닝 기반 채널 추정 기법들이 활발히 연구되고 있다. 특히, long short term memory-multiple layer perceptron (LSTM-MLP) 기법은 채널의 주파수축 특성뿐만 아니라 시간축 특성까지 학습함으로써 채널의 주파수축 특성만 학습하는 기존 deep neural network (DNN) 계열의 채널 추정 기법보다 우수한 성능을 보인다. 그러나, LSTM-MLP 채널 추정 기법은 프레임 내 orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) 심볼의 위치에 따라 LSTM unit 수를 가변적으로 사용하는데, 이는 시스템의 복잡도를 증가시킬 뿐만 아니라 채널의 시간축 특성을 안정적으로 학습하기 어렵다는 단점이 있다. 이러한 문제점을 극복하기 위하여 본 논문에서는 LSTM unit 수를 고정적으로 사용하는 simplified LSTM-MLP (sLSTM-MLP) 기법을 제안한다. 제안 기법에서는 먼저 채널의 시간축 특성을 학습하기 위하여 LSTM 심층 신경망을 구현한다. 이후 LSTM 망의 출력 신호를 인가받아 MLP 망을 훈련함으로써 채널의 주파수축 특성을 학습하게 된다. 이때 LSTM unit의 수를 고정적으로 사용하기 때문에 복잡도를 낮추면서도 프레임 내 OFDM 심볼의 위치에 상관없이 안정적으로 채널 특성을 학습할 수 있으며, 이는 우수한 패킷에러율 (packet error rate, PER) 성능을 보장한다. 모의실험 결과 제안 기법이 기존 딥러닝 기반 채널 추정 기법 대비 우수한 성능을 나타내는 것을 확인하였다.
Recently, deep learning-based channel estimation techniques have been actively studied in WAVE communication systems. In particular, the long short term memory-multiple layer perceptron (LSTM-MLP) technique shows superior performance to the existing deep natural network (DNN) based channel estimation techniques, which learn only the spectral characteristics of the channel, by learning not only the spectral but also temporal characteristics. However, the LSTM-MLP uses the number of LSTM units variably depending on the position of orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) symbols in a frame, which not only increases the complexity of the system, but also has the disadvantage of making it difficult to learn the time-axis characteristics of the channel stably. To overcome this, in this paper, a simplified LSTM-MLP (sLSTM-MLP) technique is proposed, which uses the fixed number of LSTM units. In the proposed scheme, he LSTM is implemented to learn the temporal characteristics of the channel. After that, the spectral characteristics of the channel are learned by training the MLP network by receiving the output signal of the LSTM network. Because the proposed scheme uses the fixed number of LSTM units, it can reduce the computational complexity and guarantee the stable learning of the channel characteristics regardless of the position of OFDM symbols in a frame, resulting in enhancing the packet error rate (PER) performance. Through the simulation result, t was confirmed that the proposed technique exhibits superior performance compared to the existing deep learning-based channel estimation technique.
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            [title] => 분산형 클라우드 환경에서 프라이버시 보호가 가능한 도메인 간 익명 인증 기법
            [contents] => 최근 모바일 기기들의 클라우드 사용 증가로 클라우드 형태가 분산형 클라우드 형태로 변화하고, 클라우드 간 다양한 제조사로부터 생산된 모바일 기기들의 통신을 위한 인증 요청도 빈번히 이루어지고 있다. 전통적인 인증 방법은 신뢰하는 제3의 인증기관을 통해 상호가 인증하는 방법이다. 그러나 분산형 클라우드 환경에서 이동성을 가장 큰 특징으로 갖는 모바일 기기가 상호신뢰하는 제3의 인증기관을 통해서만 인증을 받는다면 이기종 인증 시스템을 처리하기에는 한계가 있다. 본 논문에서는 분산형 클라우드 환경에서 서로 다른 인증 체계를 갖는 이기종 인증 도메인 간 안전하고 효율적인 인증 기법을 제안하였다. 특히, PKI 인증 도메인과 IBE 인증 도메인 사용자 간 인증 시 익명성은 보장하고 중간자 공격, 재전송 공격, 위장 공격에는 안전하고 효율적인 인증 방법을 제안하였다.

Recently, Cloud Computing is changing to a distributed Cloud Computing due to the increase in the use of  Cloud Computing by mobile devices. In addition, authentication requests for communication of mobile devices produced from various manufacturers are frequently made. The traditional authentication method is a method of mutual authentication through a trusted third certification center. However, there is a limit to handling heterogeneous authentication systems if mobile devices with the greatest feature of mobility in a distributed Cloud environment are certified only through a mutually trusted third certification center. In this paper, we proposed a secure and efficient authentication scheme between heterogeneous authentication domains with different authentication schemes in a distributed Cloud environment. In particular, we proposed a safe and efficient authentication method for MITM attack, replay attack, and camouflage attack while ensuring anonymity when authenticating between PKI authentication domain and IBE authentication domain users.
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            [title] => 클라우드 에지 환경을 위한 블록체인 기반의 신뢰적 트랜잭션 관리 기법
            [contents] => 최근 인공지능 기술이 대두되면서 IoT 트랜잭션을 효율적으로 처리하기 위해서 블록체인과 함께 네트워크 환경에 적용되고 있다. 그러나, 클라우드 네트워크 환경으로 변화하면서 IoT 트랜잭션 정보를 머신러닝에 적용하여 데이터 분석을 수행하여 오버헤드와 지연시간을 줄일 필요가 생겼다. 본 논문에서는 클라우드 에지 환경에서 IoT 트랜잰션을 안전하게 처리할 수 있도록 인공지능과 블록체인을 융합하여 IoT 트랜잭션을 관리하는 기법을 제안한다. 제안 기법은 IoT 트랜잭션을 중앙 서버로 일괄적으로 전송하지 않고 에지에서 IoT 트랜잭션을 처리하고 필요할 경우만 서버로 전달하기 때문에 네트워크 오버헤드 및 지연시간을 최소화한다. 또한, 제안 기법은 에지 장치에서 IoT 리소스를 트랜잭션 한 후 블록체인을 통해 IoT 리소스를 에지 네트워크에서 머신러닝을 수행한다. 특히, 제안 기법은 머신러닝 과정을 통해 데이터 분석을 하기 위해서는 블록체인을 통해 처리된 데이터를 사전에 분류하여 머신러닝 백엔드 코어로 동작하도록 트랜잭션을 처리한다. 성능평가 결과, 제안 기법은 클라우드 에지 환경에서 블록체인을 인공지능과 융합한 경우, 네트워크 처리율 및 지연시간은 각각 17.3%와 15.3% 높게 나타났고, 정확성과 보안 강도는 각각 13.1%, 와 18.4% 향상되었다.

With the recent rise of artificial intelligence technology, it is being applied to the network environment along with the blockchain to efficiently process IoT transactions. However, with the change to the cloud network environment, it is necessary to reduce overhead and latency by performing data analysis by applying IoT transaction information to machine learning. This paper proposes a technique for managing IoT transactions by fusion of artificial intelligence and blockchain to safely process IoT transactions in a cloud edge environment. The proposed technique minimizes network overhead and latency because it processes IoT transactions at the edge and delivers them to the server only when necessary, rather than sending them collectively to the central server. In addition, the proposed technique transactions IoT resources on edge devices and then performs machine learning on IoT resources on edge networks through blockchain. In particular, the proposed technique processes transactions to operate as a machine learning backend core by classifying data processed through blockchain in advance in order to analyze data through the machine learning process. As a result of the performance evaluation, when the proposed technique fused blockchain with artificial intelligence in a cloud edge environment, the network processing rate and latency were 17.3% and 15.3%, respectively, and the accuracy and security strength improved by 13.1% and 18.4%, respectively.
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            [title] => AR 기반의 무라벨 상품용 효과적인 홍보 애플리케이션의 연구
            [contents] => 최근 환경 보호와 재활용의 용이성을 제고하기 위하여 제품의 비닐포장지를 없앤 무라벨 제품들이 시장에 광범위하게 선보이고 있다. 본 연구는 환경 보호와 비용 절감을 목표로, 무라벨 상품(생수, 음료수)의 병뚜껑 인식자를 활용한 AR 기반 증강현실 홍보 시스템을 제안한다. 유니티(Unity)를 이용하여 스마트폰용 앱을 제작하였고, 이를 통해 병뚜껑의 인식자 만으로도 충분한 광고 효과와 제품 정보를 획득할 수 있었다. 이 시스템은 AR 기술을 통해 제품의 특장점과 영양 정보를 시각적으로 제공하여, 라벨 사용 없이도 소비자에게 효과적으로 제품을 홍보할 수 있다. Unity, AR Foundation, MySQL 등을 사용하여 구현된 본 시스템은 기존 무라벨 제품의 단점인 정보 전달 부족과 시각적 매력 부족을 해결하였으며, 소비자 경험을 향상하고 환경 문제를 완화하는 데 기여한다. 향후, 무라벨 제품의 법제화에 대비한 증강현실 기반의 혁신적인 제품홍보 방안이 될 것이라 기대한다.
In recent years, there has been a significant introduction of No-label products, which eliminate vinyl packaging to enhance environmental protection and ease of recycling. This study proposes an augmented reality (AR) based promotional system for No-label products (such as bottled water and beverages) aiming at environmental protection and cost reduction. Utilizing Unity, a smartphone application was developed, enabling sufficient advertising effects and product information acquisition solely through the recognition of bottle caps. This system provides visual presentation of product highlights and nutritional information using AR technology, effectively promoting products to consumers without the need for labels. Implemented using Unity, AR Foundation, MySQL, and other tools, this system addresses the shortcomings of traditional No-label products in terms of inadequate information dissemination and visual appeal, while enhancing consumer experience and mitigating environmental concerns. This research presents an innovative promotional approach for No-label products in anticipation of potential regulatory changes.
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            [title] => FogCloud 환경에서 IIoT 기기 간 Zero Knowledge Proof 기반 상호 인증을 위한 키 교환 기법
            [contents] => 최근 발전된 IoT 기술을 다양한 산업에 적용하여 생산성 향상과 효율성을 높이고 있다. 이러한 IIoT(Industrial Internet of Things:산업용 사물 인터넷)은 소형기기 칩의 센서로 사용하는 것뿐만 아니라 공장의 대형 생산 기기 그리고 복잡하고 정교한 산업용 로봇 등에 이르기까지 다양한 곳에서 사용된다. IIoT 기기는 Fog Cloud의 분산 네트워크 환경에서 기기 간 인증 및 데이터 전송이 이루어지기 때문에 악의적인 공격자의 의도적 접근으로 산업 정보 유출 및 오염시킬 수 있는 위험이 있다. 악의적 공격자로부터 안전하고 경량의 새로운 인증 기법이 필요하다. 제안 기법은 ECDSA 알고리즘 기반으로 경량 시스템에 적합하고 인증 과정에서 상호 정보를 공유하지 않는 Non-Interactive ZKP 기반의 인증 기법을 제안하였다. ECDSA기반 인증 기법이  RSA를 이용한 인증 기법 보다 더 효율적임을 확인 하였다. 또한, IIoT 기기의 익명성을 위해 가상 아이디를 사용하여 사용자 정보보호를 보장하였다.

Recent advancements in IoT technology are being applied to various industries to enhance productivity and efficiency. This Industrial Internet of Things (IIoT) is used not only in sensors for small device chips but also in large-scale production equipment in factories, as well as in complex and sophisticated industrial robots. IIoT devices operate in a distributed network environment of Fog Cloud, enabling device-to-device authentication and data transmission. However, this poses a risk of industrial information leakage and contamination due to malicious attackers' intentional access. Thus, there is a need for a new, secure, and lightweight authentication method to protect against malicious attackers. The proposed method is based on the ECDSA algorithm, making it suitable for lightweight systems, and uses a Non-Interactive ZKP-based authentication method that does not share mutual information during the authentication process. It has been confirmed that the ECDSA-based authentication method is more efficient than the existing RSA-based authentication method. Additionally, to ensure the anonymity of IIoT devices, virtual IDs are used to protect user information.
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            [title] => 4차 산업혁명 시대 성인학습자의 디지털 학습 역량 분석
            [contents] => 본 연구는 4차 산업혁명 시대의 대학 교육환경에서 학령기 학생과 성인 학습자 간의 디지털 학습 역량 차이를 분석하고, 성인 학습자의 디지털 리터러시 교육의 필요성을 제시하는 것을 목적으로 한다. 강원도의 C대학 재학생을 대상으로 온라인 설문조사를 실시하여 응답자의 개인 배경 정보와 디지털 학습 역량, 자기 주도성 정도를 측정하였다. 자료는 SPSS 23.0을 이용하여 기초통계, 상관분석, 일원 배치 분산분석을 실시하였다. 특히, 디지털 학습 역량의 하위영역과 자기 주도성 간의 상관관계를 분석하고, 연령대별 집단 간의 디지털 학습 역량 차이를 분석하였다. 그 결과 디지털 학습 역량과 자기 주도성 사이에는 중간 정도의 양의 상관관계가 존재였고, 디지털 학습 역량의 하위영역 중 비판적 사고, 창의성, 의사소통, 정보, 문제 해결 역량과 자기 주도성 간에는 유의미한 양의 상관관계가 확인되었다. 연령대별 집단에 따른 분석에서는 61세 이상의 고령 학습자가 다른 연령집단에 비해 디지털 학습 역량이 낮은 것으로 나타났다. 이 결과는 성인 학습자의 디지털 학습 역량 강화를 위한 맞춤형 교육 프로그램의 개발이 필요하며, 특히, 고령 학습자를 대상으로 한 집중적인 디지털 기기 활용법 교육이 필요함을 시사한다. 
This study aims to analyze the differences in digital learning competencies between school-age students and adult learners in the university education environment in the era of the Fourth Industrial Revolution and to suggest the need for digital literacy education for adult learners. An online survey was conducted among students at University C in Gangwon Province to measure respondents' personal background information, digital learning competencies, and self-directedness. The collected data were analyzed using SPSS 23.0 for basic statistics, correlation analysis, and one-way analysis of variance. In particular, we analyzed the correlation between the subdomains of digital learning competence and self-directedness and the differences in digital learning competence among different age groups. The results showed a moderate positive correlation between digital learning competence and self-directedness, indicating that higher self-directedness is associated with higher digital learning competence. Among the subdomains of digital learning competencies, significant positive correlations were found between self-directedness and critical thinking, creativity, communication, information, and problem-solving competencies. When analyzed by age group, older learners (61+) had significantly lower digital learning competencies than other age groups. This finding suggests the need to develop customized training programs for adult learners to enhance their digital learning capabilities, especially intensive training on how to use digital devices for older learners.
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            [title] => 스마트융합콘텐츠 논문지 3권 1호
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            [title] => 클라우드 에지 기반의 디지털 헬스케어 모델 설계
            [contents] => 최근 몇 년 동안 인공지능 기술은 헬스케어 분야에서 대량의 의료 정보 데이터를 첨단 알고리즘에 적용하여 암, 기흉, COVID-19 합병증 등의 질병을 진단하거나 치료하는 데 많이 활용하고 있다. 그러나, 진단 및 치료에 사용되는 의료 정보 데이터는 개인정보를 보호할 필요가 있고, 여러 제조사가 공급한 여러 종류의 MRI 스캐너에서 촬영한 데이터를 분석할 때 발생할 수 있는 데이터 부정합성 때문에 표준화 문제를 해결해야 한다. 본 논문에서는 헬스케어 분야에서 사용되는 의료 정보 데이터를 안전하게 사용할 수 있는 클라우드 에지 기반의 디지털 헬스 모델을 제안한다. 제안 모델은 의료 정보 데이터를 서버로 전달할 때 의료 정보 데이터 간 간섭을 최소화할 수 있도록 에지 장치에서 가중치를 부여하여 로드 밸런싱을 수행한다. 또한, 제안 모델의 구성요소인 에지 장치는 외부의 불법적인 접근을 사전에 예방하기 위해서 인덱스 정보와 디지털 헬스 데이터를 구분하여 블록체인으로 해시 처리한다. 성능 평가 결과, 제안 모델은 클라우드 에지 기반의 블록체인에 적용하였을 때 효율성은 평균 11.5%, 정확도는 평균 13.4% 향상되었고, 지연시간은 8.4% 낮았다.
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In recent years, artificial intelligence technology has been widely used in the healthcare field to diagnose or treat diseases such as cancer, pneumothorax, and COVID-19 complications by applying a large amount of clinical data to advanced algorithms. However, medical information data used for diagnosis and treatment need to protect personal information and solve standardization problems due to data inconsistencies that may occur when analyzing data taken from multiple types of MRI scanners supplied by multiple manufacturers. In this paper, we propose a cloud edge-based digital health model that can safely use clinical data used in the healthcare field. The proposed model performs load balancing by assigning weights on edge devices to minimize interference between clinical data when delivering clinical data to servers. In addition, the edge device, which is a component of the proposed model, separates the index information and digital health data and hashes them into a blockchain in order to prevent illegal external access in advance. As a result of performance evaluation, when the proposed model was applied to a cloud edge-based blockchain, the efficiency improved by 11.5% on average, the accuracy improved by 13.4% on average, and the latency was 8.4% lower.
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            [title] => Design of HIoTAI Model with Big Data-Based AI Model in Cloud Environment
            [contents] => Recently, the field of healthcare combines IoT technology and big data technology to extensively diagnose and treat patients' health care data. However, the healthcare field has many difficulties in storing and processing data generated to collect patient's health care data. In this paper, we propose an efficient Healthcare Internet of Things of Artificial Intelligence (HIoTAI) model that optimizes patients' health care data in a cloud environment by applying IoT-based big data technology to AI models in the healthcare field. The proposed model extracts only the anonymized index values of critical patient health data by pre-applying not only the management costs of the patient's health care data but also the maintenance costs to the big data processing and AI model on the cloud. The proposed model uses the extracted anonymous index values of the patient to update the patient's health check and health care information and then sends it back to the input values of the AI model to reduce the management costs and improve safety of the patient's health care data. With this, the proposed model provides anonymized patient health care data while protecting patient privacy and enabling multi-purpose applications.
<br><br>
최근 헬스케어는 분야는 IoT 기술과 빅 데이터 기술이 결합하여 환자의 건강 관리 데이터를 광범위하게 진단 및 치료를 위해 사용하고 있다. 그러나 헬스케어 분야는 환자의 건강 관리 데이터를 수집하기 위해 생성된 데이터를 저장하고 처리하는데 많은 어려움을 겪고 있다. 본 논문에서는 헬스케어 분야에 IoT 기반 빅 데이터 기술을 AI 모델에 적용하여 환자의 건강 관리 데이터를 클라우드 환경에서 최적화시킨 효율적인 HIoTAI(Healthhcare Internet of Things of Artificial Intelligence) 모델을 제안한다. 제안 모델은 환자의 건강 관리 데이터의 관리 비용 뿐만 아니라 유지 비용을 클라우드 상에서 빅데이터 처리 및 AI 모델에 사전 적용함으로써, 중요 환자 건강 데이터의 익명화된 인덱스 값만을 추출한다. 제안 모델은 추출된 환자의 익명 인덱스 값을 이용하여 의사가 환자의 건강 체크 및 건강 관리 정보를 갱신한 후 AI 모델의 입력값으로 다시 보내 환자의 건강 관리 데이터의 관리 비용 절감 및 안전성을 향상시키다. 이를 통해 제안 모델은  환자의 개인 정보를 보호하고 다목적 응용 프로그램을 가능하게 하면서 익명화된 환자 건강 관리 데이터를 제공한다.
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e-ISSN : 2951-2514

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