• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.05a
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• pp.328-331
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• 2013

본 논문에서는 멀티코어 모바일 디바이스에서 최적의 스레드 구성을 측정하기 위해 이미지 코덱을 사용하여 다양한 환경에서 스레드 개수에 따른 인코딩 수행시간을 분석하였다. 인코딩은 Quantization을 사용하여 JPEG 파일들을 하나의 GIF 파일로 변환하는 기능을 수행하며, 듀얼코어와 쿼드코어 안에서 각각의 스레드 개수를 늘려가며 측정하였다. 듀얼코어에서는 스레드 4개였을 경우가 성능이 효율적이였으며, 쿼드 코어에서는 스레드 3개였을 경우가 성능이 효율적이였다. 분석 후 결론은 스레드 개수와 성능은 비례하는 것이 아니며 성능에 크게 영향을 미치지 않는 것으로 확인되었다. 코어와 I/O입출력의 성능 및 데이터 크기에 따라 적당한 스레드 개수를 정하여 사용하는 것이 효율적이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.04a
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• pp.60-63
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• 2011

프로그램 코드는 실행이 되기 전에 반드시 주 기억 장치에 Loading 되어야 하는데, 이때 Loading Time 은 압축 데이터를 NAND Flash Memory 로부터 읽어오는 시간과 압축을 복원하는 시간의 합이 된다. 따라서 빠른 압축 복원 속도는 코드 압축을 사용하는 임베디드 장치에서는 매우 중요한 요소가 된다. 일반적으로 휴대 장치의 경우 일반 PC 와는 달리 적은 배터리 용량 및 프로세서의 한계, 프로그램을 저장하는 NAND Flash Memory 의 크기 때문에 최적의 성능을 발휘할 수 없었다. 본 논문에서는 무 손실 압축 알고리즘에 대한 연구를 진행 함과 동시에 모바일 환경에 적합한 LZCode 을 개선하여 복원속도를 기존 LZCode 보다 1.5 배 향상 시키는 알고리즘을 제시 하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.04a
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• pp.891-892
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• 2011

최근 많은 연구들은 RAM이 이전에 우리가 생각하는 것처럼 안전하지 않다는 것을 증명했다. RAM에는 암호화되지 않은 data가 저장되는데, RAM에 저장되어있는 데이터를 보호하기 위한 연구들이 진행되고 있다. 최근 cold boot attack이나 core dump exploitations은 과거 우리가 생각했던 것만큼 RAM이 안전하지 않다는 것을 증명하였다. 이런 유형의 공격으로부터 RAM을 보호하기 위한 방법으로 RAM의 암호화 방안을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.11a
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• pp.900-902
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• 2011

모바일 기기와 무선통신의 발달로 모바일 기기를 대상으로 하는 다양한 종류의 멀티캐스트 네트워크 기반 멀티미디어 서비스가 증가하고 있다. 이러한 멀티캐스트 통신 환경에서 보안성을 제공하기 위해 사용되는 그룹키를 전달하고 관리하는 것이 중요한 문제가 되고 있다. 또한 연구도 꾸준히 진행 되고 있으며, 본 논문은 기존연구(LKH)를 바탕으로 상대적으로 대역폭이 적은 모바일 환경에서 키-인덱스를 이용하여 키를 갱신하고 동기화하는 메시지의 양을 줄이는 방법을 제시한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.11a
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• pp.831-833
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• 2011

IT 기술의 결정체로 불리는 스마트폰은 보급이 확대됨에 따라 진정한 유비쿼터스 환경 구현을 위한 필수품으로 자리 잡아가고 있다. 이로 인해 시간과 장소에 대한 구애 없이 네트워크에 접속할 수 있는 환경이 조성되어 편의성이 극대화 되었지만, 보안 위험성 증가로 인한 문제점도 가지고 있다. 스마트폰을 통해 제공되는 유비쿼터스 협업(Collaboration)은 프라이버시 침해 문제를 야기할 수 있으며, 이를 완화하기 위한 방법으로 다양한 연구들이 진행되고 있다. 본 논문에서는 Capability 기반의 Access Control 을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.11a
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• pp.626-628
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• 2011

인터넷이 발전함에 따라 기존의 PSTN(Public Switch Telephone Network)망이 감소하고 VoIP 서비스가 증가하고 있다. VoIP 서비스가 기존의 인터넷을 기반으로 서비스가 되어 보안문제까지 같이 떠안게 되었다. 이에 VoIP상의 다양한 공격에 대한 분석 및 효율적인 탐지 방법이 연구 되고 있다. 본 연구에서는 공격 중에서 SIP 상에서의 INVITE Flooding 공격에 대해 분석하고, 기존의 탐지 알고리즘을 연구하여 오탐율이 개선된 탐지 알고리즘을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.11a
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• pp.581-583
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• 2011

최근에 급격히 증가한 스마트폰의 사용자들이 이동중에도 안정적인 무선 네트워크를 이용하기 위해서는 핸드오프는 반드시 필요하다. 핸드오프를 위하여 기존에 연결되어 있는 AP(Access Point)와의 연결을 끊고 주변의 AP 를 스캐닝한 후 새로운 AP 로 재연결을 하는 과정을 거치게 된다. 이러한 과정 중에 본 논문에서는 스캐닝 단계에서 발생하는 문제점을 분석하고 이에 대한 개선방안으로 AP 의 신호세기와 스마트폰의 센서를 이용하여 사용자의 이동성을 고려하는 스캐닝 방식을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.11a
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• pp.914-916
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• 2011

최근 낸드 플래시 메모리 기술의 발전으로 플래시 메모리의 용량이 증가함에 따라 다양한 장치에서 데이터 저장소로 사용되고 있으며, 하드디스크를 대체할 저장 매체로서 주목을 받고 있다. 하지만 낸드 플래시 메모리의 특성으로 인해 데이터를 삭제하더라도 일정 기간 삭제된 데이터가 메모리에 남아있게 되며, 이러한 특성으로 사용자의 중요 데이터가 보호되지 않은 상태로 저장되어 외부에 노출될 수 있다. 따라서 이런 특성을 보완하는 방법이 필요하며 본 논문에서는 낸드 플래시 메모리의 단점을 해결하기 위하여 낸드 플래시 메모리를 위한 시스템 소프트웨어인 FTL(Flash Translation Layer) 계층에서 암호화 알고리즘을 사용하여 데이터를 노출하지 않게 하는 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.891-894
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• 2021

온톨로지(Ontology)는 사람과 컴퓨터, 또는 컴퓨터 간의 개념 및 개념 표현을 공유하기 위한 개념화의 명시적 규약을 의미한다. 기존의 온톨로지 생성은 전문가에 의한 수작업에 의존되어 비용과 시간이 많이 드는 한계가 있다. 이에 본 논문에서는 딥러닝(Deep learning)기반의 기계번역 개념을 적용한 사례를 활용하여, 수작업의 의존성이 감소한 방법으로 텍스트로부터 온톨로지를 생성하는 방법을 구현하였다. 특히 기존 연구에서 제안한, 딥러닝을 이용해 텍스트로부터 지식 표현 시퀀스를 추출한 정보를 활용하여, 지식 표현 구조를 온톨로지로 변환하고 지식 베이스로 확장하는 과정을 통해 자동화 된 Text-to-Ontology 변환 방법론을 제안하고자 한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.301-305
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• 2023

최근 등장한 Large Language Models (LLM)은 자연어 처리 분야에서 눈에 띄는 성과를 보여주었지만, 주로 영어 중심의 연구로 진행되어 그 한계를 가지고 있다. 본 연구는 사전 학습된 LLM의 언어별 지식 전이 가능성을 한국어를 중심으로 탐구하였다. 이를 위해 한국어와 영어로 구성된 코드 스위칭 코퍼스를 구축하였으며, 기본 모델인 LLAMA-2와 코드 스위칭 코퍼스를 추가 학습한 모델 간의 성능 비교를 수행하였다. 결과적으로, 제안하는 방법론으로 학습한 모델은 두 언어 간의 희미론적 정보가 효과적으로 전이됐으며, 두 언어 간의 지식 정보 연계가 가능했다. 이 연구는 다양한 언어와 문화를 반영하는 다국어 LLM 연구와, 소수 언어를 포함한 AI 기술의 확산 및 민주화에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.