• 정보과학회 논문지
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• 제42권8호
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• pp.1049-1056
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• 2015

2011년에 발표된 RIPE는 프로그램 공격에 대한 완화 기법 평가 도구로서 850 가지 패턴의 버퍼 오버플로우 기반 공격에 대한 완화 기법만을 평가한다. RIPE는 공격과 방어 루틴이 하나의 프로세스로 실행되도록 구성되어, RIPE가 실행될 때에는 공격과 방어 루틴이 프로세스 상태와 주소 공간 배치를 공유할 수밖에 없게 된다. 그 결과 공격 루틴은 방어 루틴의 메모리 공간을 아무런 제약 없이 접근할 수 있게 된다. 이 논문에서는 RIPE의 공격과 방어 루틴이 독립적인 2개의 프로세스로 동작하도록 하여 주소 공간 배치 난독화와 같은 기밀성에 근거한 방어 기법을 정확히 평가할 수 있도록 개선하였다. 또한 억지 공격에 대한 방어 능력을 실험할 수 있도록 실행 모드를 추가하였다. 마지막으로 vtable 포인터 공격과 형식문자열 공격을 수행하도록 38 가지 패턴의 공격을 추가하여 확장하였다. 개선 결과 공격 패턴이 다양하게 되었고, 보호 효과 평가의 정확성도 높아졌다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제37권4호
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• pp.197-202
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• 2010

최근의 RDF 변경 탐지 기법들은 구조적인 변경 이외에, RDF 모델의 클로저를 적용하여 변경부분을 탐지하는 의미적 변경도 다룬다. 하지만, 기존의 의미적 변경을 고려하는 탐지 기법들은 메모리 저장 공간에 전체 트리플 집합을 적재하여 변경 내용을 탐지하거나, RDF 모델의 클로저를 미리 계산하는 전방향 추론을 사용하기 때문에 대용량 RDF 데이터의 변경 탐지에 비효율적이다. 따라서, 본 논문에서는 관계형 데이터베이스 기반의 후방향 추론 기법을 사용하는 변경 탐지 기법을 제안한다. 제안된 기법은 관계형 데이터베이스에서 변경 탐지에 사용 가능한 트리플들에 대해서만 추론을 수행한다. 생물 정보 도메인에서 사용되는 실제 RDF 데이터들에 대한 비교 실험을 통하여 제안된 기법이 더 효율적임을 보인다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제28권11호
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• pp.549-560
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• 2001

클러스터 시스템을 계산능력과 메모리 크기에 있어서 바람직한 확장성을 제공한다. 또한 고속의 컴퓨터 네트워크 기술의 발달로 인해 클러스터 시스템은 값비싼 MPPs (Massively Parallel Processors)와 비교하여 경쟁력을 얻고 있다. 부적당한 작업 스케줄링은 시스템의 기능을 충분히 이용할수 없고, 병렬처리 프로그램에서 프로그램 실행 전에 각 태스크의 부하를 예측하기 어려우며, 태스크들은 다양한 형태로 서로 의존적이다. 동적 부하균등 알고리즘에서는 실행시간에 각 프로세서의 부하를 평가한 후, 각 태스크를 적절한 크기로 분할하고 그것들을 각 프로세서의 수행능력에 비례하여 클러스터 시스템에 할당한다. 그러나, 프로세싱 노드간의 통신비용이 높으면, 모든 노드들이 부하분산에 참여하는 것은 효율적이지 못하다. 본 논문에서는 부하분산에 참여하는 프로세서를 통신비용과 평균 부하로부터의 편차를 고려하여 제한하였다. 기존의 부하균등 방식과 제안된 동적 알고리즘을 비교하기 위하여, 통신비용, 노드 수, 그리고 부하의 범위와 같은 파라메터를 사용하여 다양한 모델의 클러스터 시스템에 관한 시뮬레이션을 수행하였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.385-393
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• 2021

본 논문에서는 차량 멀티코어 프로세서를 통한 ESC(Electronic Stability Control) 시스템을 위한 멀티코어 기반 제어기를 제시한다. 차량용 멀티코어 프로세서와 ESC 시스템의 아키텍처를 고려할 때 ESC 소프트웨어의 전체 수행 시간은 멀티코어에 최적화되어 있다. 일반적으로 차량용 멀티코어 시스템에서는 코어 간 동기화, 멀티코어에 대한 테스크 할당, 코어 종속 변수에 대한 메모리 할당을 고려해야 한다. 본 논문에 사용된 ESC 시스템은 초기화, SlipRatio 계산, YawRate 계산, ABS, 통신으로 구성된다. 제안된 설계 방법을 기반으로 싱글코어 프로세서는 멀티코어 프로세서로 확장된다. ESC 시스템은 기능 모듈 할당, 세마포어, 인터럽트, 코어 별 변수 할당과 같은 멀티코어 최적화 방법을 사용하여 멀티코어 제어기로 재설계된다. 실험 결과로 멀티코어 프로세서의 수행 시간이 싱글코어 프로세서에 비해 59.7% 단축되었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.19-28
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• 2021

코로나로 인해 건강관리에 대한 관심이 증가하고 있는 요즘, 여러 사람이 함께 이용하는 헬스장이나 공용시설을 이용하는데 어려움이 늘어남에 따라 홈 트레이닝을 하는 이들이 늘어나고 있다. 이에 본 연구에서는 홈 트레이닝 사용자들에게 좀 더 정확하고 의미 있는 운동 추천을 제공하기 위해 개인 성향 정보를 활용한 개인화된 운동 추천 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 식습관 정보, 육체적 조건 등 개인을 나타낼 수 있는 개인 성향 정보를 사용해 k-최근접 이웃 알고리즘으로 데이터를 비만의 기준에 따라 분류하였다. 또한, 운동 데이터 셋을 운동의 레벨에 따라 등급을 구별하였으며 각 데이터 셋의 이웃 정보를 바탕으로 모델 기반 협업 필터링 방법 중 차원 축소모델인 특이값 분해 알고리즘(SVD)을 통해 사용자들에게 개인화된 운동 추천을 제공한다. 따라서 메모리 기반 협업 필터링 추천 기법의 데이터 희소성과 확장성의 문제를 해결할 수 있고, 실험을 통해 본 연구에서 제안하는 알고리즘의 정확도와 성능을 검증한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.101-108
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• 2007

최근의 8비트 무선 센서노드에서 ECC(Elliptic Curve Cryptography)를 포함한 공개키 연구는 긍정적인 결과를 보였다. 하지만 공개키는 대칭키에 비해 더 많은 연산 능력과 메모리를 필요로 하며 공개키 환경에서 각각의 공개키는 사전에 인증을 받아야 하는 단점이 있다. 자원이 제한적인 센서노드에서 공개키 인증의 부담을 줄이고자 이 논문에서는 협력적인 공개키 인증 기법을 소개한다. 이 기법에서 각 노드는 다른 노드의 해시된 키를 저장하고 공개키 인증이 필요할 때 이 키들을 저장하고 있는 노드들은 협력적인 방법으로 인증을 돕는다. 센서노드의 제한된 자원과 보안레벨 은 트레이드오프 관계이다. 이 논문에서는 제안하는 프로토콜에 대한 여러 공격 시나리오를 바탕으로 분석과 평가를 보이고 작은 범위의 인증 오류에도 견딜 수 있도록 확장하여 보인다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.206-206
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• 2023

지구온난화로 인한 기후변화에 따라 평균강수량과 증발량이 증가하며 강우지역 집중화와 강우강도가 높아질 가능성이 크다. 우리나라의 경우 협소한 국토면적과 높은 인구밀도로 기후변동의 영향이 크기 때문에 한반도에 적합한 유역규모의 수자원 예측과 대응방안을 마련해야 한다. 이를 위한 수자원 관리를 위해서는 유역에서 강수량, 유출량, 증발량 등의 장기적인 자료가 필요하며 경험식, 물리적 강우-유출 모형 등이 사용되었고, 최근들어 연구의 확장성과 비 선형성 등을 고려하기 위해 딥러닝등 인공지능 기술들이 접목되고 있다. 본 연구에서는 ASOS(동해, 태백)와 AWS(삼척, 신기, 도계) 5곳의 관측소에서 2011년~2020년까지의 일 단위 기상관측자료를 수집하고 WAMIS에서 같은 기간의 오십천 하구 일 유출량 자료를 수집 후 5개 관측소를 기준으로Thiessen 면적비를 적용해 기상자료를 구축했으며 Angstrom & Hargreaves 공식으로 잠재증발산량 산정해 3개의 모델에 각각 기상자료(일 강수량, 최고기온, 최대 순간 풍속, 최저기온, 평균풍속, 평균기온), 일 강수량과 잠재증발산량, 일 강수량 - 잠재증발산량을 학습 후 관측 유출량과 비교결과 기상자료(일 강수량, 최고기온, 최대 순간 풍속, 최저기온, 평균풍속, 평균기온)로 학습한 모델성능이 가장 높아 최적 모델로 선정했으며 일, 월, 연 관측유출량 시계열과 비교했다. 또한 같은 학습자료를 사용해 다층 퍼셉트론(Multi Layer Perceptron, MLP) 앙상블 모델을 구축하여 수자원 분야에서의 인공지능 활용성을 평가했다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.193-202
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• 2023

최근 대규모 데이터 세트로 학습된 거대 언어 모델들의 뛰어난 성능이 공개되면서 큰 화제가 되고 있다. 하지만 거대 언어 모델을 학습하고 활용하기 위해서는 초대용량의 컴퓨팅 및 메모리 자원이 필요하므로, 대부분의 연구는 빅테크 기업들을 중심으로 폐쇄적인 환경에서 진행되고 있었다. 하지만, Meta의 거대 언어 모델 LLaMA가 공개되면서 거대 언어 모델 연구들은 기존의 폐쇄적인 환경에서 벗어나 오픈 소스화되었고, 관련 생태계가 급격히 확장되어 가고 있다. 이러한 배경하에 사전 학습된 거대 언어 모델을 추가 학습시켜 특정 작업에 특화되거나 가벼우면서도 성능이 뛰어난 모델들이 활발히 공유되고 있다. 한편, 사전 학습된 거대 언어 모델의 학습데이터는 영어가 큰 비중을 차지하기 때문에 한국어의 성능이 비교적 떨어지며, 이러한 한계를 극복하기 위해 한국어 데이터로 추가 학습을 시키는 한국어 특화 언어 모델 연구들이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 오픈 소스 기반의 거대 언어 모델의 생태계 동향을 파악하고 영어 및 한국어 특화 거대 언어 모델에 관한 연구를 소개하며, 거대 언어 모델의 활용 방안과 한계점을 파악한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제67차 동계학술대회논문집 31권1호
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• pp.39-42
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• 2023

최근 온라인 게임 산업이 급속도로 확장됨과 더불어 Gamebot과 같은 비정상적인 프로그램으로 인한 게임 서비스 피해사례가 급격하게 증가하고 있다. 특히, 대표적인 게임 장르 중 하나인 FPS(First-Person Shooter)에서 Aimbot의 사용은 정상적인 이용자들에게 재미 요소를 잃어버리게 하고 상대적 박탈감을 일으켜 게임의 수명을 줄이는 원인이 된다. 비정상 게임 이용자의 근절을 위해서 메모리 변조 및 불법 변조 프로그램 접근 차단 기법과 불법 프로그램 사용의 패턴 모니터링과 같은 기법들이 제안되었지만, 우회 프로그램 및 새로운 패턴을 이용한 비정상적인 프로그램의 개발에는 취약하다는 단점이 있다. 따라서, 본 논문에서는 정상적인 게임 이용자의 패턴만 학습함으로써 비정상 이용자 검출을 가능하게 하는 딥러닝 기반 단일 클래스 분류 기법을 제안하며, 가장 빈번하게 발생하는 치트(Cheat) 유형인 FPS 게임 내 Aimbot 사용 감지에 초점을 두었다. 제안된 비정상 게임 이용자 감지 시스템은 정상적인 사용자의 마우스 좌표를 데카르트 좌표계(Cartesian coordinates)와 극좌표계(Polar coordinates)의 형태로 패턴을 추출하는 과정과 정상적인 마우스 동작 기록으로 부터 학습된 LSTM 기반 Autoencoder의 복원 에러에 따른 검출 과정으로 구성된다. 실험에서 제안된 모델은 FPS 게임 내 마우스 동작을 기록한 공개 데이터셋인 CSGO 게임 데이터셋으로 부터 학습되었으며, 학습된 모델의 테스트 결과는 데카르트 좌표계로부터 훈련된 제안 모델이 비정상 게임 이용자를 분류하는데 적합함을 입증하였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제28권2호
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• pp.234-238
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• 2024

본 논문은 낮은 구동 전류 특성과 3차원 적층 구조로 확장시킬 수 있는 장점을 가진 3차원 적층형 이중 팁 RRAM을 CNN 가속기 아키텍처에 접목하는 연구를 수행한 논문이다. 3차원 적층형 이중 팁을 적층 형태의 병렬연결로 시냅스 어레이에 사용하여 멀티-레벨을 구현하였다. 이를 Network-on-chip 형태의 가속기 내에 DAC, ADC, 버퍼 및 레지스터, shift & add 회로 등 다양한 하드웨어 블록들과 함께 구성하여 CNN 가속기에 대한 시뮬레이션을 수행하였다. 시냅스 가중치와 활성화 함수의 양자화는 16-bit으로 가정하였다. 해당 가속기 아키텍처를 위한 병렬 파이프라인을 통해 CNN 연산을 시뮬레이션한 결과, 연산효율은 약 370 GOPs/W를 달성하였으며, 양자화에 의한 정확도 열화는 3 % 이내가 되는 결과를 나타냈다.