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- 저자 : 류근호(Keun -Hᄋ (검색결과 2 건)
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천경민(Kyeong -Min Cheᄋ,n),조원서(Wonse Jo),류근호(Keun-H o Rew) 호서대학교 공업기술연구소 2016 공업기술연구 논문집 Vol.35 No.2
본 논문은 신경심리검사 중의 하나인 고노고 테스트를 ス 1동화하는 연구를 수행하였다. 과거의 신경심리검사 방법은 검사자의 주관적인 평가로 환자 또는 사람의 인지능력을 평가했다. 최근에 뇌 영상촬영 기술이 발전함에 따라 신경심리검사의 효율성은 상실되고 있지만 신경심리검사는 뇌기능 장애에 관해 민감하게 반응하여 중요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 객관적인 평가를 위해 사람의 제스처를 인식할 수 있도록 IMU 센서가 장착된 제스처 인식 장갑과 ス]동으로 신경심리검사 시스템을 제안하고, 제스처 인식 실험을 통해 이전의 주관적인 신경심리검사 시스템보다 정확하고 객관적으로 평가가 가능한 시스템임을 중명했다. In this paper, an automatic Go-No Go test svstem with 6-axis motion sensor was proposed for the neuropsychological test. Especially, Go-no go test is to diagnose symptoms of mental disorder by examining simple gestures. The 6-axis motion sensors were located on the each proximal phalanx o f the glove o f the proposed system to avoid the length variation o f the testee. The motion data from the sensor are transmitted wirelessly to a computer to recognize the gestures o f the FAB. Healthy 11 persons are investigated for the Go-No go test Recognition rates of Go-1, and No go-2 gestures are 89.09% and 92.73%, respectively. As a result, the automatic Go-No Go test system is successftil to detect gestures from subjects.
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사물인터넷 환경에서 네트워크 포렌식을 위한 패킷 분석 및 데이터 복원 기술에 관한 연구
정원일(Weonil Jeong),오동철(Dong-Cheol Oh),류근호(Keun -Hᄋ,Rew),박성준(Sung -Jun Park),유진영(Jin-Young Ryu) 호서대학교 공업기술연구소 2016 공업기술연구 논문집 Vol.35 No.2
이질적인 사물인터넷 장치로부터 데이터를 수집하고 처리하는 사물인터넷 서비스에 내재된 다양한 보안 취약점 들로 인한 침해 ス누고가 지속적으로 발생하고 있다. 이러한 사물인터넷 서비스 환경에서 악의적인 공격 행위로부터 보안이 요구되는 자산에 대한 보안 위협을 상쇄시키기 위해 중거 자료의 수집 및 분석을 위한 수단을 제공하는 네트워크 포렌식에 대한 연구가 수행되고 있다. 본 연구에서는 사물인터넷 환경에서 네트워크 포렌식을 지원하기 위해 네트워크를 통해 전송되는 데이터 패킷을 분석하여 유출된 데이터 파일을 복원하는 기술을 제안한다. 제안 연구는 네트워크를 통해 데이터가 유출되는 경로와 네트워크 트래픽에 대한 통계 정보를 이용하여 네트워크 상태 모니 터링을 수행할 수 있고, 또한 복구된 데이터를 포함한 디지털 중거로 법적 효력을 제공할 수 있다. Various security vuineraoihties have caused security incidents o f IoT services gathering and processing IoT data from heterogeneous Io i devices. Network forensics researches for digital evidence collection and analysis are being carried out to decrease security threats of secure assets from malicious hacking in IoT service environments. In this paper, we propose a packet analysis and data recovery scheme based on network packet streams for network forensics over IoT service environments. From the results, acquired data leakage routes and the statistic information on network packet streams arisen from malicious attackers can be utilized with an efficient network monitoring plan, also digital evidences including recovered data files can provide legal forces.
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