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양기철 국제차세대융합기술학회 2022 차세대융합기술학회논문지 Vol.6 No.4
최근 뇌-컴퓨터 인터페이스 관련 연구가 활발히 이루어지고 있다. 뇌파 시스템은 간단하고 저렴한 뇌파 측 정 장치로 사용자의 의도를 정확히 측정할 수 있어야 실용적인 시스템이 개발될 수 있다. 현재 뇌파 측정의 기술적 한계로 인해 휴대용 뇌파측정기기에 의한 신호 측정 및 해석의 신뢰성을 보장하기가 어렵다. 딥러닝 기술을 사용하 는 것은 뇌파 해석의 신뢰성을 향상시키기 위한 한 방법이 될 수 있다. 딥러닝은 다양한 모델을 이용하여 수행될 수 있으며 모델의 선정은 문제해결의 효율성과 직결된다. 본 논문에서는 건식 전극과 배터리를 사용한 휴대용 뇌파 측정기기를 이용하여 뇌-컴퓨터 인터페이스 개발 시 뇌파 해석의 정확도 향상을 위해 필요한 딥러닝의 기초 기술에 대하여 알아본다. 후속 연구에서는 서로 다른 모델을 이용한 뇌파 데이터 딥러닝의 결과를 비교 분석 한다. Recently, brain-computer interface related research has been actively conducted. The EEG system should use a simple and inexpensive EEG measurement device, in order to be a practical system that can measure the user's intention correctly. Due to the limitations of current EEG signal detection, it is difficult to guarantee the reliability of signal measurement and interpretation using portable EEG measuring devices. Applying deep learning technique could be one way to improve the reliability of EEG measurements. Deep learning can be performed using various models, and the selection of a model is directly related to the efficiency of problem solving. In this paper, we will look into the basic deep learning technology required for the effective EEG interpretation when developing a brain-computer interface using an EEG measuring device with a dry electrode and a battery. The deep learning results of EEG with different models will be compared and analysed in the following research.
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A Leader Election Algorithm and Performance Evaluation for Mobile Ad hoc Networks
양기철,오수열,Parvathipuram, Pradeep,Yang, Gi-Chul,Oh, Sooyul 한국정보처리학회 2004 정보처리학회논문지 C : 정보통신,정보보안 Vol.11 No.6
이동 에드 혹 네트워크(Mobile Ad hoc Network)에서는 노드들이 pear-to-pear 레벨에서 무선 채널을 통하여 대화 한다. 노드들은 지리적으로 이동이 자유로우며 무선 채널들은 영역 내에서 약하게 결합된다. 그리고 노드들이 자유롭게 이동할 수 있기 때문에 고정된 네트워크의 형태가 존재하지 않는다. 따라서 노드들간의 데이터 교관이나 노드간의 통신을 관리하기 위해서 리더 노드(Leader Node)가 필요하다. 본 논문에서는 이웃 노드간에만 대화가 허용되는 이동 에드 혹 네트워크를 위한 효율적인 리더 노드 선택 알고리즘을 소개한다. 그리고 시뮬레이션을 통한 알고리즘의 성능 평가 결과를 보인다. 본 논문에서 소개한 알고리즘은 노드들의 이동에 영향을 받지 않고 최소한의 무선 자원만을 사용하는 효율적이고 실용적인 알고리즘이다. Nodes communicate through wireless channels under peer-to-peer level in ad-hoc mobile networks. The nodes are free to move around in a geographical area and are loose]y bounded by the transmission range of the wireless channels. Also, a node is completely free to move around, there is no fixed final topology. Hence, to manage the inter-node communication and data exchange among them a leader node is required. In this paper we introduce an efficient leader election algorithm for mobile ad hoc networks where inter-node communication is allowed only among the neighboring nodes. Furthermore we present the result of performance evaluation through simulation. The algorithm is efficient and practical since it uses least amount of wireless resources and does not affect the movement of the nodes.
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양기철 한국엔터테인먼트산업학회 2017 한국엔터테인먼트산업학회 학술대회 논문집 Vol.2017 No.5
프로그램의 작성을 위해서는 알고리즘이 필요하다. 알고리즘은 순서도를 사용 하면 사람이 이해하기 쉽도록 기술할 수 있다. 본 논문에서는 순서도를 작성하고 실행 시킬 수 있는 도구인 랩터(RAPTOR)를 소개한다. 그리고 랩터가 보다 더 효과적인 프로그래밍 학습을 위한 도구가 되도록 현재 랩터에 코딩기능을 추가 할 것을 제안 하였다. 추가된 코딩 기능은 사용자가 작성한 순서도와 프로그램 간의 비교뿐만 아니라 서로 다른 프로그래밍 언어로 작성된 프로그램 간의 비교도 가능하게 되어 랩터를 더욱 유용한 프로그래밍 학습 도구로 만들 수 있을 것이다. Algorithms are needed for programming. An algorithm can be described by using flow chart for human to understand easily. This paper introduce a tool Raptor which can draw and execute flow charts. And suggest to add a coding features to current version of Raptor in order to Raptor be a more efficient tool for programming study. Added coding features can make Raptor more efficient programming study tool, not only by comparing ability between a flow chart and a program but also with comparing ability between programs writen in different languages.
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양기철 한국스마트치안학회 2023 스마트치안연구 Vol.4 No.1
Currently, the most commonly used personal authentication system uses text-based passwords. However, text-based passwords are difficult to remember and causes a lot of inconvenience to users. In order to improve these problems, development of various systems such as utilizing biometric technology has been attempted. However, an optimal system that satisfies all of development costs, security, and usability has not yet been developed. In this paper, we introduce FunPass, a function-based graphic password system that removes the problems raised in existing systems and takes a step closer to developing an optimal personal authentication system. 현재 가장 흔히 사용하고 있는 개인인증 시스템은 텍스트 기반 패스워드를 사용하는 것이다. 하지만 텍스트 기반 패스워드는 기억하기 어려워 사용자들에게 많은 불편함을 초래한다. 이러한 문제점을 개선하기 위하여 생체인식 기술을 활용하는 등 다양한 시스템의 개발이 시도되고 있다. 하지만 개발비용, 보안성, 사용성 등을 모두 만족하는 최적의 시스템은 아직 개발되지 않았다. 본 논문에서는 기존의 시스템에서 제기된 문제점들을 제거하고 최적의 개인인증 시스템 개발에 한 발 더 다가가는 함수기반 그래픽 패스워드 시스템 FunPass를 소개한다.
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Next-Generation Personal Authentication Scheme Based on EEG Signal and Deep Learning
양기철 한국정보처리학회 2020 Journal of information processing systems Vol.16 No.5
The personal authentication technique is an essential tool in this complex and modern digital informationsociety. Traditionally, the most general mechanism of personal authentication was using alphanumericpasswords. However, passwords that are hard to guess or to break, are often hard to remember. There aredemands for a technology capable of replacing the text-based password system. Graphical passwords can be analternative, but it is vulnerable to shoulder-surfing attacks. This paper looks through a number of recentlydeveloped graphical password systems and introduces a personal authentication system using a machinelearning technique with electroencephalography (EEG) signals as a new type of personal authentication systemwhich is easier for a person to use and more difficult for others to steal than other preexisting authenticationsystems.
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Automatic Extraction of Metadata Information for Library Collections
양기철,박정란 국제문화기술진흥원 2018 International Journal of Advanced Culture Technolo Vol.6 No.2
As evidenced through rapidly growing digital repositories and web resources, automatic metadata generation is becoming ever more critical, especially considering the costly and complex operation of manual metadata creation. Also, automatic metadata generation is apt to consistent metadata application. In this sense, metadata quality and interoperability can be enhanced by utilizing a mechanism for automatic metadata generation. In this article, a mechanism of automatic metadata extraction called ExMETA is introduced in order to alleviate issues dealing with inconsistent metadata application and semantic interoperability across ever-growing digital collections. Conceptual graph, one of formal languages that represent the meanings of natural language sentences, is utilized for ExMETA as a mediation mechanism that enhances the metadata quality by disambiguating semantic ambiguities caused by isolation of a metadata element and its corresponding definition from the relevant context. Hence, automatic metadata generation by using ExMETA can be a good way of enhancing metadata quality and semantic interoperability.
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