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유비쿼터스 네트워크 시스템에서의 미디어 보안에 관한 연구
주민성,안성수,우영환,김용태,김태훈,박길철,김석수 한국융합보안학회 2007 융합보안 논문지 Vol.7 No.1
논문에서는 디지털 콘텐츠의 저작권을 보호하기 위하여 공모공격에 강인한 BIBD 기반의 불법공모방지코드를 설계하였다. 또한 핑거프린트 정보는 디지털 콘텐츠의 전송 중 외부 공격 및 잡음 등에 의해 손실이 발생할 수 있는데 이러한 점을 개선하기 위하여 홉필드 신경회로망을 이용하여 손실이 발생한 코드를 정정할 수 있는 핑거프린트 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 크게 선형 공모 공격에 강인성을 가지는 BIBD 기반의 불법공모방지코드 설계와 외부공격에 의해 발생한 에러비트를 정정하기 위한 피드백형 연상메모리방식의 홉필드 신경회로망으로 구성되어있다. 실험 결과 BIBD 기반의 불법공모방지코드는 평균화 선형 공모공격에 대해 100% 공모코드 검출이 이루어졌으며, 에러비트 정정을 위해 설계한 (n, k) 코드를 사용한 홉필드 신경회로망은 2비트 이내의 에러비트를 정정할 수 있음을 확인하였다. 결과적으로 제안된 알고리즘은 평균화 공모공격 및 공모코드에 에러비트가 발생되었을 때 공모자를 정확히 검출할 수 있음을 확인하였다 Recently, the distribution and using of the digital multimedia contents are easy by developing the internet application program and related technology. However, the digital signal is easily duplicated and the duplicates have the same quality compare with original digital signal. To solve this problem, there is the multimedia fingerprint which is studied for the protection of copyright. scheme is a technique which supports copyright protection to track redistributers of electronic information using cryptographic techniques. Only regular user can know the inserted fingerprint data in fingerprinting schemes differ from a scheme and the scheme guarantee an anonymous before re-contributed data. In this paper, we present a new scheme which is the detection of colluded multimedia fingerprint by neural network. This proposed scheme is consists of the anti-collusion code generation and the neural network for the error correction.
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RFID와 모바일 센서 네트워크를 활용한 유비쿼터스 물류 시스템 설계
주민성(Ju, Min-Seong),강민균(Kang, Min-Gyun),송재구(Song, Jae-Koo),김석수(Kim, Seok-Soo) 한국산학기술학회 2006 한국산학기술학회 학술대회 Vol.- No.-
유비쿼터스 컴퓨팅과 네트워크 기술은 21세기 변화된 형태의 운송 서비스를 수행하기 위해 물류 분야에 도입이 필수적이며, 이를 통해 위치 감지, 추적 능력의 확대 및 고도화된 운송 정보의 실시간 교환, 공유, 운송원들의 커뮤니티 파워증대 효과를 가져올 수 있다. 따라서 유비쿼터스 물류 서비스 시대로 가기 위해 적용 가능한 핵심 분야인 내장형 모바일 ad-hoc 네트워크 프로토콜, 무선 센서 네트워크, RFID(Radio Frequency Identification)를 활용한 유비쿼터스 물류서비스 시스템을 제시하였다. 이는 저비용 고효율의 물류 서비스 시스템을 구축해야 할 것이며, 첨단 정보체계를 효율적으로 구축하면 정확한 운송 서비스에 획기적으로 기여할 수 있을 것이다.
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동작 개념화 교육이 자폐성 장애 아동의 운동수행에 미치는 효과
주민성 ( Min Seong Joo ),한민규 ( Min Kyu Han ) 한국특수체육학회 2010 한국특수체육학회지 Vol.18 No.3
본 연구는 동작 개념화 교육을 적용한 운동 프로그램이 자폐성 장애 아동의 운동수행에 어떠한 영향을 미치는지 규명하고 자폐성 장애 아동에 적합한 운동 프로그램을 제공하여 운동수행능력을 향상시키는데 목적이 있다. 본 연구는 서울시 S구 소재의 S센터에서 특수체육 프로그램에 참여하는 자폐성 장애 아동 30명을 대상으로 실시하였으며, 개인사정으로 연구에 끝까지 참여하지 못한 10명을 제외하고 동작 개념화 교육을 적용한 실험집단 10명과 동작 개념화 교육을 적용하지 않은 통제집단 10명으로 편성되었다. 검사도구는 TGMD-2(Test of Gross Development-2: 대근육운동발달검사)를 이용하여 자폐성 장애 아동의 운동수행능력을 측정하였다. 자료 분석을 위하여 본 연구에서 사용된 통계기법은 동작 개념화 교육을 적용한 실험집단과 동작 개념화 교육을 적용하지 않은 통제집단 각각의 사전·사후 평균치의 차이 검증을 위해 대응 t검증(paired sample-test)을 실시하였다. 이와 같은 자료 수집 및 분석과정을 통하여 얻어진 본 연구의 결과는 자폐성 장애 아동을 대상으로 한20주 동안 동작 개념화 교육을 적용한 운동 프로그램이 동작개념화 교육을 적용하지 않은 운동 프로그램과 보다 자폐성 장애 아동의 신체이동기술능력에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 따라서 동작 개념화 교육이 자폐성 장애 아동의 신체이동기술능력 향상에 효과적인 활동이라고 사료된다. This study was to find out how the exercise program that applies the movement conceptualization education affects the exercise ability of the children with autistic disorder and to suggest the ways to improve their exercise performance ability by providing the exercise program suitable for the children with autistic disorder. A total of 30 children with autistic disorder enrolled in the adapted physical training program at the S center located at S-gu in Seoul participated in this study. Except for the 10 children who could not participated in this study until the end due to their personal reasons, the remaining 20 children were divided into two groups, an experiment group of 10 children who participated in the exercise program that applied the movement conceptualization education, and the control group of 10 students who participated in the exercise program that did not apply the movement conceptualization education. The test equipment called TGMD-2 (Test of Gross Motor Development -2) was used in this study to measure the exercise ability of the children with autistic disorder. The statistics techniques for data analysis used in this study is called a paired sample t-test, and it was used to verify the differences in the before-after average values measured from the experiment group and the control group. The study results obtained from this kind of data collection and analysis process are as follows. In summary, the exercise program that applied the movement conceptualization education for 20 weeks on the children with autistic disorder positively affected the ability of body moving techniques of the children with autistic disorder. Therefore, it is believed that the movement conceptualization education is an effective activity to improve the ability of body moving techniques of the children with autistic disorder.
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김석수,주민성 한국융합보안학회 2005 융합보안 논문지 Vol.5 No.4
교육은 정보를 받아들이는 가장 큰 통로의 하나라 할 수 있다. 유비쿼터스 시대를 맞이하면서 새로운 교육기술과 환경이 요구되고 이에 따른 많은 기술이 등장하고있다. 현재의 e-learning 또한 많은 요구점들을 해결하기위해 많은 변화가 이루어질 필요가있다. 본 논문에서는 언제, 어디서나, 어떤 내용에 관계없이 학습할수있는 유비쿼터스환경의 e-learning 모델을 위하여 기존 e-learning 모델의 한계점을 분석하고, 유비쿼터스 네트워크망과 차세대 센서기술등을 적용하여 SCORM표준안을 기반으로한 LMS에 학습콘텐츠의 변환서비스와 협력 학습서비스기능을 추가한 유비쿼터스 환경에 대응하는 LMS모델을 제안하였다. 학습형태 변환서비스는 센서 기술에 의해서 학습자의 주변상황을 감지 하거나 신체상태를 파악하여 스마트 센서로 정보화하여 학습자에게 가장 적합한 형태로 콘텐츠를 서비스해준다. Orestia, SOB등의 센싱기술의 접목은 보다 원활한 협력학습 서비스를 가능케 해줄것이다. As e-learning studying is activated, learner’s requirement increased. Therefore, need correct e-learning model augmented requirement of learner and new ubiquitous surrounding. In this treatise when, proposed to supplement studying contents relationship conversion service and cooperation studying service function to LMS that analyze existing e-learning model’s limitation for ubiquitous environment e-learning model that can study regardless of, ubiquitously, some contents and do based on SCORM ubiquitous-network and next generation sensor technology etc. Learning form conversion service senses a learner’s surrounding situations and recognize his/her body condition using smart sensor technology and provides the learner with contents in the optimal form. Using sensing projects like Orestia and SOB, users can more effective collaborative learning service.
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정영상,주민성,조남욱 (사)디지털산업정보학회 2022 디지털산업정보학회논문지 Vol.18 No.4
Recently, e-learning has been attracting significant attention due to COVID-19. However, while e-learning has many advantages, it has disadvantages as well. One of the main disadvantages of e-learning is that it is difficult for teachers to continuously and systematically monitor learners. Although services such as personalized e-learning are provided to compensate for the shortcoming, systematic monitoring of learners' concentration is insufficient. This study suggests a method to evaluate the learner's concentration by applying machine learning techniques. In this study, emotion and gaze data were extracted from 184 videos of 92 participants. First, the learners' concentration was labeled by experts. Then, statistical-based status indicators were preprocessed from the data. Random Forests (RF), Support Vector Machines (SVMs), Multilayer Perceptron (MLP), and an ensemble model have been used in the experiment. Long Short-Term Memory (LSTM) has also been used for comparison. As a result, it was possible to predict e-learners’ concentration with an accuracy of 90.54%. This study is expected to improve learners' immersion by providing a customized educational curriculum according to the learner's concentration level
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