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효율적인 차량 환경을 위한 딥 러닝 기반의 음성인식 상품 구매 시스템
권병욱 ( Byung Wook Kwon ),강원민 ( Won Min Kang ),박종혁 ( Jong Hyuk Park ) 한국정보처리학회 2017 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.24 No.2
최근 차량사고는 운전자의 운전 행동이 많은 비중을 차지하며 행동이 올바르지 못했을 경우 주의가 분산되어 사고가 발생하고 있다. 자동차 업계에서는 자율주행 기술의 출현으로 운전자의 운전환경이 변화되고 있다. 차량 서비스들은 차량에 부착된 센서들을 이용한 다양한 차량 서비스가 개발되고 있으며 차량 서비스는 도로주변 환경과 운전자의 안전에 집중된 서비스가 대부분이다. 하지만 차량에 부착된 센서들의 성능문제로 인한 기능적 문제점으로 상용화가 늦어지고 있다. 본 논문에서는 사용자에게 효율적인 차량 서비스를 제공하기 위해 사용자의 음성을 활용한 상품구매 시스템을 제안한다. 본 시스템은 딥 러닝 기술이 적용된 DB를 통해 사용자의 음성데이터 분류를 통해 상품을 검색 및 구매할 수 있는 시스템이다. 제안된 시스템은 음성인식을 활용하여 별도의 과정 없이 간편하게 상품을 구매할 수 있으며, 사고의 위험으로부터 벗어날 수 있다.
권병욱 ( Byung Wook Kwon ),박종혁 ( Jong Hyuk Park ) 한국정보처리학회 2017 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.24 No.1
사물인터넷은 각종 사물에 센서와 통신 기능을 가능한 매개체를 부착하여 실시간으로 데이터를 인터넷으로 주고받는 환경이나 기술을 의미한다. 인터넷으로 연결된 사물들이 데이터를 주고받아 스스로 분석하고 학습한 정보를 사용자에게 제공하거나 사용자가 이를 원격 조정할 수 있는 기술융합의 한 패러다임이다. 오늘날의 자동차 업계에서도 이를 적용하기위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 네트워크 기술들이 융합 및 적용될 자동차를 커넥티드 카(Connected Car)라 하고, 커넥티드 카란 즉 인터넷과 모바일 기기, 그리고 나아가 운전자와 연결된 자동차를 의미 한다. 본 논문에서는 커넥티드 카의 개념과 주요 센서 기술 등을 설명하고 차후 발전 가능성이 높은 차량 네트워크 기술들에 대해 서술한다.
사물인터넷을 위한 인공지능 기반의 침입 탐지 시스템에 관한 연구
류정현 ( Jung Hyun Ryu ),권병욱 ( Byung Wook Kwon ),석상기 ( Sang Kee Suk ),박종혁 ( Jong Hyuk Park ) 한국정보처리학회 2018 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.25 No.1
클라우드 컴퓨팅 기반 사물인터넷 환경은 급격히 증가하는 통신량, 기종 간 이질성, 지연 시간과 같은 문제점으로 인해 어려움을 겪고 있다. 이를 해결하기 위한 대표적인 방법 중 하나는 분산 모델을 통해 클라우드 컴퓨팅 환경에 집중된 네트워크 또는 컴퓨팅 파워를 분산시키는 포그 컴퓨팅 (Fog Computing) 또는 에지 컴퓨팅 (Edge Computing)을 활용하는 것이다. 그러나 이 분산형 네트워크의 단점을 보완하기 위해 사물인터넷 (IoT, Internet of Things)과 가장 가까이 존재하는 네트워크 모델로써 미스트 컴퓨팅 (Mist Computing)이 탄생하였다. 그러나 다양한 프로토콜에 의해 통신이 이루어지는 사물 인터넷 환경에는 수천 가지 제로데이 공격이 존재한다. 이 공격들의 대부분은 이전에 알려진 공격의 작은 변형체이다. 이러한 공격을 효과적으로 막기 위해 사물인터넷 환경에서의 침입 탐지 시스템은 지능적이어야 한다. 따라서 본 논문에서는, 미스트 컴퓨팅 환경에서 새로운 또는 지속적으로 변화하는 사물인터넷 대상 공격을 효과적으로 방어하기 위한 인공지능 기반 침입 탐지 시스템을 제안한다.