광섬유 통신 시스템의 정보 신호 침해에 대한 보호 시스템

Sobirov Asilzoda Alisher Ugli,Nishonov Ilhomjon Umaralievich,김대익(Daeik Kim) 한국전자통신학회 2022 한국전자통신학회 논문지 Vol.17 No.2

인간 활동 영역의 광범위한 변환 및 디지털화 조건에서 오늘날 가장 시급하고 까다로운 문제 중 하나는 정보 보안과 데이터 무결성 보장입니다. 정보 보안 분야의 주요 연구 개발은 효율성과 합리화를 향상시키는 데 있습니다. 정보 단지의 데이터 전송 및 운영의 주요 수단 중 하나는 광섬유 시스템입니다. 현재까지 이러한 통신 방식을 통해 불법적인 침입 및 정보 도용 사건이 발생하고 있습니다. 따라서, 오늘날 광섬유 데이터 전송 시스템에서 불충분한 정보 보안과 관련된 문제가 있습니다. 시스템의 불법 간섭 행위에 대응하는 가장 효과적인 도구 중 하나는 인공 지능과 정보 보호의 암호 알고리즘입니다. 이 두 도구의 공생은 광섬유 데이터 전송 시스템의 정보 보안 수준을 질적으로 향상시킬 수 있습니다. 따라서 이 기사의 저자는 지능형 암호화 알고리즘의 통합을 기반으로 하는 광섬유 데이터 전송 시스템의 위반으로부터 정보를 보호하기 위한 혁신적인 시스템의 설명과 관련된 목표를 추구합니다. One of the most pressing and demanding issues today in the conditions of widespread transformation and digitalization of spheres of human activity is information security and ensuring the integrity of data. The main research and development in the field of information security is aimed at improving efficiency and rationalization. One of the main means of data transmission and operation of information complexes are fiber-optic systems. To date, there have been incidents of illegal intrusion and theft of information, passing through this type of communication. Thus, today there is a problem associated with insufficient information security in fiber-optic data transmission systems. One of the most effective tools to counter acts of illegal interference in systems are artificial intelligence and cryptographic algorithms of information protection. It is the symbiosis of these two tools that can qualitatively improve the level of information security in fiber-optic data transmission systems. Thus, the authors of this article pursue the goal associated with the description of an innovative system for protecting information from violations in fiber-optic data transmission systems based on the integration of intelligent cryptographic algorithms.

LTE 기반 철도통신 시스템 기술개발 동향

조한벽,오현서,최진규 한국전자통신학회 2016 한국전자통신학회 논문지 Vol.11 No.4

Since the KTX starts operation in 2004, Korean railway system has sustained the highest safety and accuracy. In order to support this achievement, the LTE based wireless communication system has been introduced for mobile communications and signal transmission. railway, and its standardization is on the way. Railway communication system will be used as part of national safety net through interworking with safety network. This paper reviews the contents of standards and technologies in an LTE-based railway communication(LTE-R) system, and the items to be standardized to improve operational efficiency of the railway system by building a national railway radio communication system. 국내 철도시스템은 2004년 KTX가 도입된 이래 최고의 안전성과 정확성을 유지하고 있다. 이를 뒷받침하기 위하여 철도 무선통신 시스템에 LTE를 도입하게 되었고 이에 대한 표준화를 추진하고 있다. 철도통신시스템은 재난안전통신망과 연계를 통하여 국가안전망의 일부로 활용될 것이며 이들 시스템간의 연동방안은 중요한 기술적 과제이다. 본 논문에서는 철도시스템의 주요 특징을 분석하고 국내에서 추진중인 LTE 기반 철도통신시스템의 개발 현황을 살펴본다. 국내 철도무선통신 체계를 구축에 있어 철도시스템 운영 효율을 높이기 위하여 향후 표준화를 추진하여야 할 내용을 검토한다.

5G 기반 철도 통신망의 트래픽 전송 성능

김영동(Young-Dong Kim) 한국전자통신학회 2021 한국전자통신학회 논문지 Vol.16 No.6

최근 들어 5G 상용통신의 보급으로 이동통신기술은 새로운 시대를 맞이 하고 있다. 현재 도시지역을 중심으로 5G 이동 통신 서비스가 제공되고 있으나 조만간 전국을 대상으로 서비스가 확대될 것으로 전망된다. mmWave 기술을 기반으로 하는 5G 이동통신은 초기 단계로 일반인 대상으로 하는 음성 및 인터넷 서비스 중심으로 전개되고 있으나 전국망 구축이 완료되면 산업통신으로 확장될 것으로 예상된다. 이 산업 통신분야의 대표적인 예가 철도통신 시스템이다. 따라서 본 논문에서는 5G 이동통신을 기반으로 하는 철도통신망의 트래픽 전송 성능을 컴퓨터 시뮬레이션을 사용하여 분석한다. 이 분석 결과를 기반으로 5G 기반 철도통신망의 구축 조건을 살펴본다. Recently, mobile communication technology has new eras with supply of 5G commercial communication. 5G mobile communication service is currently supplied with city area, services will be quickly expanded to entire area of country. This mmWave based 5G mobile communication is under spreading for human communication with voice and Internet service. After completion of construction of this human communication, this technology will be expanded to industrial communications. Railway communication system is an example of this industrial communications. In this, performance of traffic transmission for railway communication network based on this 5G railway communication networks will be analyzed with computer simulations. Construction requirements of 5G railway communication networks will be suggested with this analysis results.

의료기관 특수실 감염관리를 위한 비접촉 출입인증 관리 시스템

이효승(Hyo-Seung Lee),최우진(Woo-Jin Choi) 한국전자통신학회 2022 한국전자통신학회 논문지 Vol.17 No.2

2019년 의료법 시행규칙에 따라 감염관리가 필요한 시설(수술실, 분만실, 중환자실 등)에 대하여 출입기준을 준수함은 물론이며 출입자에 대한 입실, 퇴실, 연락처 등의 출입 사실에 대한 기록을 남겨 1년간 보존하도록 의료기관의 특수 실에 대한 출입기준이 개정되었다. 하지만, 현재까지도 이러한 내용에 대하여 수기로 작성을 하거나 오기 등의 이유로 불편함이 지속하고 있다. 이러한 이유로 본 연구에서는 IoT 장치와 UWB 기술을 활용하여 인가된 사용자에 대한 자동 개폐 및 출입 기록 저장 기능을 제공하는 시스템을 설계 구현하였고, 이를 통해 출입자의 편의와 시스템화된 출입통제가 가능할 수 있을 것으로 기대한다. In addition to complying with access standards for facilities that require infection control (operating rooms, delivery rooms, intensive care units, etc.) in accordance with the 2019 Medical Care Act Enforcement Regulations, entry, exit, contact information, etc. for entry and exit, the criteria for entering and exiting special rooms of medical institutions have been revised so that records of facts are kept for one year. However, even now, the inconvenience continues due to the fact that such contents are created by hand or due to errors. For this reason, this study designed and implemented a system that provides automatic opening, closing, and accessing record storage functions for authorized users using IoT devices and UWB technology, and we expected that the convenience of the visitors and systemized access control will be possible.

저층 고밀도 건물 교외 환경에서 3 GHz 및 24GHz의 건물 인입 손실과 클러터 손실의 전파 모델 결합

김동우(Dong-Woo Kim),오순수(Soon-Soo Oh) 한국전자통신학회 2022 한국전자통신학회 논문지 Vol.17 No.2

본 논문에서는 저층 고밀도 교외 환경에서 신호의 클러터 손실(Clutter loss)과 건물 인입 손실(Building entry loss)을 측정 후 분석했다. 선정된 환경에서 BEL, CL, BEL과 CL 결합 등 3가지 전파 모델을 측정하였다. 각 모델 측정 결과 바탕으로 BEL과 CL을 결합하였을 때의 수치를 분석했다. 각각 주파수에서 BEL과 CL 결합 측정값은 27.55dB 와 26.12dB 였으며, 계산값과 차이는 -4.19dB와 5.82dB였다. 측정이 건물 내부에서 이루어졌다는 점을 고려할 때 이러한 차이는 미미해 보인다. 따라서 BEL과 CL의 각각 측정값 합산과 결합 모델의 측정값을 비교하였을 때 -4.19dB와 5.82dB 오차를 도출하였고, 본 결과는 유사한 사례의 전파 모델 분석 시 참고 자료로 활용될 수 있을 것이다. We measured the clutter loss (CL) and building entry loss (BEL) of signals in a low-rise high-density suburban environment. Three propagation models for BEL, CL, and a combination of BEL and CL were measured in the selected environment. We then derived the figures when the BEL was combined with the CL. At the two frequencies, the measured value of combination of BEL and CL is 27.55 dB and 26.12dB, respectively, and the differences between the measured value and the sum were -4.19 dB and 5.82 dB. Considering that the measurement was performed inside a building, such a difference seems to be small. Therefore, when BEL and CL were measured separately and summed, and then combined and summed, differences of -4.19 dB and 5.82 dB were apparent. This this result can be referenced when similar case of a propagation model was analyzed.

항 재밍 GPS 안테나 설계 최적화에 관한 연구

정진우(Jin-Woo Jung),김경근(Kyoung-Keun Kim) 한국전자통신학회 2022 한국전자통신학회 논문지 Vol.17 No.2

본 논문에서는 항 재밍 GPS 안테나의 설계 최적화에 관하여 연구하였다. 이를 위해 항 재밍 성능 분석 기준 및 방법을 제시하였다. 제시된 방법을 적용하기 위한 안테나 시스템의 구조는 7개의 방사소자가 배열된 구조이다. 여기서 6개 방사소자는 원형 등각 배열되었으며, 나머지 1개 방사소자는 원형 중앙에 배치하였다. 제시된 기준 및 방법을 기반으로 상기 안테나를 최적화 하였으며, 최적화된 안테나의 설계 요소(원형 배열의 반지름)의 전기적 길이는 0.48 이다. 모의실험 결과, 주 빔의 조향각도(𝜃, 𝛷)가 (0°, 0°)인 경우, 항 재밍을 위한 패턴 널 형성 범위(𝜃 기준)가 57°부터 90°가 됨을 확인하였다. In this paper, a design optimization method for anti-jamming GPS antenna is presented. For this purpose, jamming performance analysis criteria and methods are presented. And based on the proposed analysis method, the antenna design elements that can realize the best performance were optimized. The anti-jamming GPS antenna for applying the presented method has a structure in which 7 radiating elements are arranged. Here, six radiating elements were circular arranged, and one element was arranged in the center of the circular arrangement. The optimized antenna design parameter(radius of the circular array) is 0.48 𝜆. As a result of the simulation, it was confirmed that when the steering angle(theta, phi) of the main lobe was (0°, 0°), the pattern null steering range(based on theta) was 57° to 90°.

AR기반 캐릭터 트래킹 네비게이션 시스템 개발

이석환(SeokHwan Lee),이정금(JungKeum Lee),심현(Hyun Sim) 한국전자통신학회 2022 한국전자통신학회 논문지 Vol.17 No.2

본 연구에서는 Nreal에서 개발한 AR글래스를 활용한 실시간 캐릭터 네비게이션을 개발한다. 실시간 캐릭터 네비게이션은 특정하지 않은 공간을 NPC 캐릭터가 이동하면서 안내를 하기 때문에 일반적인 마커 기반 AR로는 불가능하다. 이를 대체하기 위해서 디지털 트윈 기술을 기반으로 하는 마커리스 AR 시스템을 개발하였다. 기존 마커리스 AR은 GPS, 비컨 등의 하드웨어를 기반으로 운영되기 때문에 위치에 대한 정확도가 낮고 시스템에서 처리하는 시간이 길어져 실시간 AR 환경에서는 신뢰도가 낮은 문제가 발생한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 SLAM 기법을 활용하여 공간을 3D 개체로 구성하고, 디지털 트윈 기반의 마커리스 AR을 구성함으로써 실시간 AR 환경에서 별도의 하드웨어 사용 없이 AR 구현이 가능하게 된다. 이러한 실시간 AR 환경 구성은 순천만 정원, 순천 드라마촬영장 등 관광지에서 캐릭터를 이용한 네비게이션 시스템 구현을 가능하게 하였다. In this study, real-time character navigation using AR lens developed by Nreal is developed. Real-time character navigation is not possible with general marker-based AR because NPC characters must guide while moving in an unspecified space. To replace this, a markerless AR system was developed using Digital Twin technology. Existing markerless AR is operated based on hardware such as GPS, gyroscope, and magnetic sensor, so location accuracy is low and processing time in the system is long, which results low reliability in real-time AR environment. In order to solve this problem, using the SLAM technique to construct a space into a 3D object and to construct a markerless AR based on point location, AR can be implemented without any hardware intervention in a real-time AR environment. This real-time AR environment configuration made it possible to implement a navigation system using characters in tourist attractions such as Suncheon Bay Garden and Suncheon Drama Filming Site.

작물의 병충해 분류를 위한 이미지 활용 방법 연구

정성호(Seong-Ho Jeong),한정은(Jeong-Eun Han),정성균(Seong-Kyun Jeong),봉재환(Jae-Hwan Bong) 한국전자통신학회 2022 한국전자통신학회 논문지 Vol.17 No.2

서로 다른 특징을 가지는 이미지를 통합하여 작물의 병충해 분류를 위한 심층신경망을 훈련하는 것이 학습결과에 어떤 영향을 미치는지 확인하고, 심층신경망의 학습 결과를 개선할 수 있는 이미지 통합방법에 대해 실험하였다. 실험을 위해 두 종류의 작물 이미지 공개 데이터가 사용되었다. 하나는 인도의 실제 농장 환경에서 촬영된 작물 이미지이고 다른 하나는 한국의 실험실 환경에서 촬영한 작물 이미지였다. 작물 잎 이미지는 정상인 경우와 4종류의 병충해를 포함하여 5개의 하위 범주로 구성되었다. 심층신경망은 전이학습을 통해 사전 훈련된 VGG16이 특징 추출부에 사용되었고 분류기에는 다층퍼셉트론 구조를 사용하였다. 두 공개 데이터는 세 가지 방법으로 통합되어 심층신경망의 지도학습에 사용되었다. 훈련된 심층신경망은 평가 데이터를 이용해 평가되었다. 실험 결과에 따르면 심층신경망을 실험실 환경에서 촬영한 작물 이미지로 학습한 이후에 실제 농장 환경에서 촬영한 작물 이미지로 재학습하는 경우에 가장 좋은 성능을 보였다. 서로 다른 배경의 두 공공데이터를 혼용하여 사용하면 심층신경망의 학습 결과가 좋지 않았다. 심층신경망의 학습 과정에서 여러종류의 데이터를 사용하는 방법에 따라 심층신경망의 성능이 달라질 수 있음을 확인하였다. It is worth verifying the effectiveness of data integration between data with different features. This study investigated whether the data integration affects the accuracy of deep neural network (DNN), and which integration method shows the best improvement. This study used two different public datasets. One public dataset was taken in an actual farm in India. And another was taken in a laboratory environment in Korea. Leaf images were selected from two different public datasets to have five classes which includes normal and four different types of plant diseases. DNN used pre-trained VGG16 as a feature extractor and multi-layer perceptron as a classifier. Data were integrated into three different ways to be used for the training process. DNN was trained in a supervised manner via the integrated data. The trained DNN was evaluated by using a test dataset taken in an actual farm. DNN shows the best accuracy for the test dataset when DNN was first trained by images taken in the laboratory environment and then trained by images taken in the actual farm. The results show that data integration between plant images taken in a different environment helps improve the performance of deep neural networks. And the results also confirmed that independent use of plant images taken in different environments during the training process is more effective in improving the performance of DNN.

생성적 적대 신경망을 활용한 부분 위변조 이미지 생성에 관한 연구

송성헌(Seong-Heon Song),최봉준(Bong-Jun Choi),문미경(M-Ikyeong Moon) 한국전자통신학회 2022 한국전자통신학회 논문지 Vol.17 No.2

생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Networks, GAN)은 내부의 두 신경망(생성망, 판별망)이 상호 경쟁하면서 학습하는 네트워크이다. 생성자는 현실과 가까운 이미지를 만들고, 구분자는 생성자의 이미지를 더 잘 감별하도록 프로그래밍 되어있다. 이 기술은 전체 이미지 X를 다른 이미지 Y로 생성, 변환 및 복원하기 위해 다양하게 활용되고 있다. 본 논문에서는 원본 이미지에서 부분 이미지만 추출한 후, 이를 자연스럽게 다른 객체로 위변조할 수 있는 방법에 관해 기술한다. 먼저 원본 이미지에서 부분 이미지만 추출한 후, 기존에 학습시켜놓은 DCGAN 모델을 통해 새로운 이미지를 생성하고, 이를 전체적 스타일 전이(overall style transfer) 기술을 사용하여 원본 이미지의 질감과 크기에 어울리도록 리스타일링(re-styling) 한 후, 원본 이미지에 자연스럽게 결합하는 과정을 거친다. 본 연구를 통해 원본 이미지의 특정 부분에 사용자가 원하는 객체 이미지를 자연스럽게 추가/변형할 수 있음으로써 가짜 이미지 생성의 또 다른 활용 분야로 사용될 수 있을 것이다. A generative adversarial network (GAN) is a network in which two internal neural networks (generative network and discriminant network) learn while competing with each other. The generator creates an image close to reality, and the delimiter is programmed to better discriminate the image of the constructor. This technology is being used in various ways to create, transform, and restore the entire image X into another image Y. This paper describes a method that can be forged into another object naturally, after extracting only a partial image from the original image. First, a new image is created through the previously trained DCGAN model, after extracting only a partial image from the original image. The original image goes through a process of naturally combining with, after re-styling it to match the texture and size of the original image using the overall style transfer technique. Through this study, the user can naturally add/transform the desired object image to a specific part of the original image, so it can be used as another field of application for creating fake images.

VPP 클라우드 요금 산정에 관한 연구

임충환(Chung-Hwan Lim),김동섭(Dong-Sub Kim),문채주(Chae-Joo Moon) 한국전자통신학회 2022 한국전자통신학회 논문지 Vol.17 No.2

최근 에너지전환정책은 소규모 태양광발전기 수량을 증가시키고 있다. 계통운영자는 이러한 소규모 태양광발전량을 정확하게 예측하기가 어렵고 급전계획을 방해할 수도 있으며, 결과적으로 비용상승이 초래될 것이다. 이러한 문제를 해결하는 방법으로 소규모 태양광발전소에서 생산되는 발전량, 전압제어에 대하여 불확실성을 줄이고 예비전력을 공급하는 소규모 태양광발전소의 집합체로서 가상발전소가 떠오르고 있다. 본 연구에서는 가상발전소 클라우드 요금산정을 위하여 순현재가치법과 수익성지수법을 사용하며, 두 종류의 비용평가법 계산결과가 상세하게 설명된다. 계산결과로부터 수익성지수가 1.22로 산정되어 수익성을 확보한 것으로 나타났으며, 순현재가치가 수익성을 충분히 만족시키기 때문에 중개사업자 관점에서 매력적이다. Recent, energy transition policies are driving to increase in the number of small photovoltaic(PV) generators. It is difficult for system operators to accurately anticipate the amount of power generated from such small scale PV generation, and this may disrupt dispatch schedules and result in an increase in cost. The need for a Virtual Power Plant(VPP) is emerging as a way of resolving these problems, as it would integrate small-scale PV plants and eliminate uncertainty about the amount of power generated, control voltage, and provide power reserves. In this paper, the cost evaluation methods are described for determination of VPP cloud charges both Net Present Value(NPV) method and Profitability Index(PI) method, the calculated outcomes of the two types of cost evaluation methods are presented in detail. It seems we secure profitability as we get 1.22 of profitability index from calculation results, it may be attractive for the aggregator as NPV is enough for satisfying profitability.