• 한국빅데이터학회지
• /
• 제7권1호
• /
• pp.1-14
• /
• 2022

대부분의 블록체인이 사용하는 작업증명 합의 알고리즘은 채굴이라는 형태로 대규모의 컴퓨팅리소스 낭비를 초래하고 있다. 작업증명의 컴퓨팅리소스 낭비를 줄이기 위해 유용한 작업증명 합의 알고리즘이 연구 되었으나 여전히 블록 생성 시 리소스 낭비와 채굴의 중앙화 문제가 존재한다. 본 논문에서는 블록생성을 위한 상대적으로 비효율적인 연산 과정을 분산 인공지능 모델 학습으로 대체하여 블록생성 시 리소스 낭비문제를 해결하였다. 또한 학습 과정에 참여한 노드들에게 공평한 보상을 제공함으로써 컴퓨팅파워가 약한 노드의 참여 동기를 부여했고, 기존 중앙 집중 인공지능 학습 방식에 근사한 성능은 유지하였다. 제안된 방법론의 타당성을 보이기 위해 분산 인공지능 학습이 가능한 블록체인 네트워크를 구현하여 리소스 검증을 통한 보상 분배를 실험 하였고, 기존 중앙 학습 방식과 블록체인 분산 인공지능 학습 방식의 결과를 비교하였다. 또한 향후 연구로 블록체인 메인넷과 인공지능 모델 확장 시 발생 할 수 있는 문제점과 개발 방향성을 제시함으로서 논문을 마무리 하였다.

• 융합보안논문지
• /
• 제22권1호
• /
• pp.81-92
• /
• 2022

빠르게 성장하고 있는 IoT 시장은 일반 가정에서뿐만 아니라 스마트홈이나 스마트시티까지 확대되고 있다. IoT에서 사용하는 주요 프로토콜 중 ZigBee는 스마트홈의 도어락 시장에서 90% 이상 차지하고 있고 소형화된 센서 디바이스에서 주로 사용하고 있어 프로토콜의 안전성이 매우 중요하다. 하지만, ZigBee를 사용하는 디바이스가 네트워크에 연결되는 인증과정에서 고정된 키를 사용하고 있어 전방향 안전성을 만족하지 못하고 있고, 최근에 개발한 ZigBee 3.0에서도 해결되지 못하였다. 본 논문에서는 ZigBee 인증 프로토콜에 전방향 안전성을 제공함과 동시에 기존 프로토콜에서도 빠르게 적용할 수 있는 설계방법을 제안한다. 제안하는 개선된 ZigBee 인증 프로토콜은 IoT에서 연산량이 적고 전방향 안전성을 제공하는 ECDH를 적용하기 위해 최근 개발된 OWE 프로토콜을 분석 및 적용하였다. 이를 바탕으로 ZigBee 인증 프로토콜의 안전성을 제공하며, 별도의 인증서나 패스워드 입력이 필요하지 않아 사용자의 편의성 또한 제공할 수 있을 것으로 본다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
• /
• 제12권5호
• /
• pp.165-170
• /
• 2023

최근 블록체인 기술이 부상하면서 이를 이용한 암호화폐 플랫폼이 늘어나며 화폐 거래가 활발이 이뤄지고 있다. 그러나 암호화폐의 특성을 악용한 범죄 또한 늘어나 문제가 되고 있다. 특히 피싱 스캠은 이더리움 사이버 범죄의 과반수 이상을 차지하며 주요 보안 위협원으로 여겨지고 있다. 따라서 효과적인 피싱 스캠 탐지 방법이 시급하다. 그러나 전체 이더리움 참여 계정 주소에서 라벨링된 피싱 주소의 부족으로 인한 데이터 불균형 문제로 지도학습에 충분한 데이터 제공이 어려운 상황이다. 이를 해결하기 위하여 본 논문에서는 이더리움 트랜잭션 네트워크를 고려한 효과적인 그래프 임베딩 기법인 trans2vec과 준지도 학습 모델 tri-training을 함께 사용하여 라벨링된 데이터 뿐만 아니라 라벨링되지 않은 데이터도 최대한 활용하는 피싱 스캠 탐지 방법을 제안한다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
• /
• 제12권11호
• /
• pp.319-328
• /
• 2023

에지 컴퓨팅 기술은 클라우드 컴퓨팅과 달리 기기와 사용자와 가까운 곳에서 데이터를 분석하고 판단하여 실시간 서비스, 민감한 데이터 보호, 네트워크 트래픽 감소와 같은 장점을 제공한다. 에지 컴퓨팅 플랫폼의 대표적인 오픈소스인 EdgeX Foundry는 현실 세계의 다양한 장치와 IT 시스템 사이에서 서비스를 제공하는 오픈소스 기반 엣지 미들웨어 플랫폼이다. EdgeX Foundry는 기존의 센싱된 데이터를 다루기 위한 서비스와 함께 카메라 장치를 다루기 위한 서비스를 제공하는데, 이 서비스는 단순 스트리밍 및 카메라 장치 관리만 지원할 뿐 EdgeX 내부에 장치에서 얻은 이미지 데이터를 저장하거나 처리하지 않는다. 본 논문에서는 EdgeX Foundry에서 제공하는 서비스 일부를 응용하여 EdgeX 내부에 이미지 데이터를 저장하고 처리할 수 있는 기법을 제시한다. 제시한 기법을 기반으로 실험 및 성능 평가를 위해 자율주행 분야에서 핵심적으로 사용되는 객체탐지 서비스를 위한 서비스 파이프라인을 만든 후 기존 방법과 비교 분석하였다. 이 실험을 통해 에지 컴퓨팅 플랫폼에서 이미지/동영상 데이터를 저장하고 처리하는 과정 등이 추가되었음에도 기존 방법에 비해 지연시간이 거의 없는 것을 확인할 수 있었다.

• 융합신호처리학회논문지
• /
• 제24권2호
• /
• pp.112-118
• /
• 2023

IoT 기술은 인터넷과 사물이 연결되고, 사물 스스로가 데이터를 분석, 판단하여 실세계와 가상세계를 실시간으로 상호 연결하는 단계로 발전하고 있다. 이러한 IoT 기술은 센서, 액추에이터, 장치, 네트워크로 구성되어 다양한 분야에 적용되고 있으며, IoT 디바이스와 애플리케이션 수가 증가함에 따라 데이터 트래픽도 증가하고 있다. 본 논문에서는 IoT 환경에서의 IoT 디바이스와 브로커 간 성능 분석을 위해 IoT 디바이스에서 센서 데이터를 수집하고 MQTT 프로토콜을 통해 MQTT 브로커에 전달하는 시스템을 구현하였다. MQTT 기반 RTT 측정과 IoT 디바이스와 브로커 간 메시지 전송 시간을 측정하는 실험을 수행한 결과 패킷 손실은 발생하지 않았으며, 전파 지연이 RTT에 영향을 주는 것으로 실험을 통해 알 수 있었다.

• 반도체공학회 논문지
• /
• 제2권1호
• /
• pp.17-20
• /
• 2024

본 논문은 전통적인 자원 집약적인 컴퓨터 비전 모델의 한계를 해결하기 위해 저전력 엣지 장치에 최적화된 새로운 경량 객체 검출 모델을 제안합니다. 제안된 검출기는 Single Shot Detector (SSD)에 기반하여 소형이면서도 견고한 네트워크를 설계하였고, 작은 객체를 효율적으로 감지하는 데 있어 효율성을 크게 향상시키도록 모델을 구성하였다. 이 모델은 주로 두 가지 구성요소로 구성되어 있습니다: Depthwise 와 Pointwise Convolution 레이어를 사용하여 효율적인 특징 추출을 위한 Light_Block, 그리고 작은 객체의 향상된 감지를 위한 Enhancer_Block 으로 나누었다. 우리의 모델은 300x480 의 이미지 크기를 가진 Udacity 주석이 달린 데이터셋에서 처음부터 훈련되었으며, 사전 훈련된 분류 가중치의 필요성을 제거하였다. 약 0.43M 의 파라미터로 5.5MB 만의 무게를 가진 우리의 검출기는 평균 정밀도 (mAP) 27.7%와 140 FPS 의 처리 속도를 달성하여, 정밀도와 효율성 모두에서 기존 모델을 능가하였다. 따라서, 본 논문은 추론의 정확성을 손상시키지 않으면서 엣지 장치를 위한 객체 검출에서의 효과적인 경량화를 보여주고 있다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
• /
• 제16권6호
• /
• pp.540-546
• /
• 2023

IoT는 관련 기술의 발전으로 인해 사용범위가 넓어졌으며 다양한 서비스의 구현을 위한 수요를 충족하기 위해 다양한 센서가 개발되고 보급되었다. 센서를 이용한 알코올 농도의 측정은 음주운전 방지에 활용할 수 있으며 이를 가능하게하기 위해서는 정확한 알코올 농도를 측정하고 스마트폰에서 서버로 안전한 전송을 보장하여야 한다. 또한 측정한 알코올 농도 값을 음주 수준을 판단하는 기준값으로 변환하는 과정이 필요하다. 본 논문에서는 센서를 사용하여 알코올 탐지기술을 적용한 음주측정기기에서 수집한 알코올 농도 정보를 보정 알고리즘을 통해 수치를 변환하고 원격지에 위치한 서버에 안전하게 전송하고 관리하는 시스템을 제안하고 구현한다. 원격지 서버와의 보안은 네트워크 계층의 SSL을 적용하여 데이터의 무결성과 기밀성을 보장하도록 하였으며 서버는 수신된 정보를 암호화하여 데이터베이스에 저장하여 추가적인 보안을 제공하도록 하였다. 알코올 농도 측정의 정확성, 통신의 효율성을 분석한 결과 에러 허용치 내에서 측정되고 전송되는 것을 확인하였다.

• 한국전자통신학회논문지
• /
• 제19권1호
• /
• pp.189-196
• /
• 2024

지능형 선별 관제 시스템의 잦은 오탐지로 인해 관제 요원들의 업무 능률 및 시장 신뢰도 저하 문제가 꾸준히 보고되고 있다. 오탐지 문제 개선을 위해 새 AI 모델을 개발하거나 교체하는 것은 기회비용이 크므로, 훈련 데이터 세트 품질을 향상하여 문제를 개선하는 것이 현실적이다. 그러나 소규모 조직은 데이터 세트 수집 및 정제 역량이 부족한 실정이다. 이에 본 논문에서는 사람 자세 추정 모델을 중심으로 엣지 디바이스와 카메라 센서 퓨전을 활용한 사람 자세 데이터 자동 수집 시스템을 제안한다. 이 시스템은 네트워크 말단에서 현장 데이터를 직접 수집하고 레이블링하는 과정을 실시간으로 처리하도록 만들어, 중앙으로 집중되는 연산 부하를 분산시킨다. 또한 현장 데이터를 직접 레이블링하므로 새로운 훈련 데이터 구축에 도움을 준다.

• 융합보안논문지
• /
• 제23권4호
• /
• pp.93-100
• /
• 2023

본 논문은 여러 개의 무인체계 그룹이 하나의 그룹으로 통합되거나 하나의 무인체계 그룹이 여러 개의 그룹으로 분리될 수 있는 동적인 군집 무인체계 환경에서의 그룹키 할당 기법을 제안한다. 제안하는 프로토콜은 그룹키 생성 단계와 그룹키 공유단계로 구성된다. 그룹키 생성에는 그룹의 대표 노드만이 참여하며, 그룹 대표 노드는 비밀분산기법을 이용하여 그룹키를 여러 조각으로 분할하여 전달한다. 이를 수신한 노드들은 자신이 생성한 그룹키의 비밀 조각과 대표노드로 부터 수신한 조각들을 통해 새로운 그룹키를 개별적으로 추출하고 해시함수를 이용하여 추출된 그룹키의 무결성을 검증하다. 제안하는 기법의 성능을 보안성 및 통신효율성 측면에서 분석하여 네트워크 그룹이 매우 동적으로 변화하는 미래 군집 무인체계 운용에 효과적으로 적용될 수 있음을 확인한다.

• 정보처리학회 논문지
• /
• 제13권3호
• /
• pp.122-129
• /
• 2024

최근 프로그래밍 교육의 중요성이 강조되고 있지만, 초·중·고교 학생들은 프로그래밍 교육에 어려움을 겪고 있다. 대부분의 프로그래밍 환경이 블록 코딩을 바탕으로 이루어지고 있는데 이는 텍스트 코딩으로의 이행에 방해가 된다. 전통적인 PC 환경도 유지 관리 문제 등 어려움이 있다. 이러한 상황에서 모바일 앱은 대안적 프로그램 교육환경으로 생각해 볼 수 있다. 이 논문에서는 이동형 기기에서 프로그램을 작성할 수 있는 모바일 앱 설계하고 구현하였다. 첫 사례로 Scheme 인터프리터 모바일 앱을 구현하였는데, Scheme은 다중 패러다임 프로그래밍을 지원하는 교육용 언어로 MIT의 프로그래밍 교과에 사용되고 있다. 구현된 앱은 독립형 앱으로 설계되어 네트워크를 사용하지 않아도 된다는 장점이 있다. 벤치마크 수행결과, PC 수행 시간에 대한 안드로이드 기기 수행 시간은 Derivative 벤치마크 131%와 Tak 벤치마크 157%로 나타났다. 또한, 안드로이드 기기에서 벤치마크 프로그램의 수행 시간 최댓값은 Derivative 벤치마크 19.8ms, Tak 벤치마크 131.15ms로 나타났다. 이는 안드로이드 기기를 프로그래밍 교육용으로 선택 시 실습에 큰 제약이 되지 않음을 나타낸다.