• 정보보호학회논문지
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• 제30권6호
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• pp.1279-1289
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• 2020

사람들의 개인정보와 국가의 기밀을 안전하게 보호하기 위해 다양한 암호 시스템과 알고리즘이 개발되었다. 암호모듈도 그 중 하나로, 수많은 기업과 국가 기관들이 자체적으로 개발한 다양한 암호모듈을 적극적으로 사용하게 되었다. 개발된 암호모듈에 대한 안전성과 정확성 등을 보장하기 위해서, 암호모듈 검증제도(CMVP)에 대한 중요성이 대두되었다. 국내에서도 암호모듈 검증제도(KCMVP)를 통해 암호모듈에 대한 보안 요구사항 충족 여부를 검증하고 있다. 그러나, 기존 CPU에서 동작하는 암호모듈은 대용량 데이터를 처리해야 하는 서버에서는 활용하기가 어렵다. 따라서, 본 논문에서는 GPU를 활용하여 고속화된 암호 기능을 제공하는 소프트웨어(S/W) 암호모듈을 제시하고자 한다. 본 논문에서는 GPU 활용 소프트웨어 암호모듈에 대한 구성과 동작 방식에 대하여 설명하고, GPU를 추가적으로 활용함에 따라 발생하는 암호모듈 보안요구사항의 변동점과 만족사항을 제시한다. 또한, 개발된 본 암호모듈에 대한 기존 CPU 소프트웨어 암호모듈 대비 성능 향상폭을 제시한다. 본 논문의 결과는 IoT 기기를 관리하는 서버나 클라우드 컴퓨팅 서버 등에서 암호 기능을 제공하는 암호모듈에 활용될 수 있다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권12호
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• pp.411-416
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• 2020

산림 현장조사는 현장에서 측정된 데이터를 야장에 수기로 기입하는 방법으로 이루어지고 있으며, 현장 조사 후 결과를 다시 정리해야하는 번거로움이 있다. 이에 본 연구에서는 객체 모델링과 AR을 활용한 방법을 적용하여 시험림에 대한 수목조사에 효율성을 제고하고자 하였다. 3D 레이저 스캐너를 이용하여 연구대상지 1ha 면적의 387개 수목에 대한 데이터를 취득하였으며, 수목 객체의 추출 및 모델링을 통해 수목에 대한 좌표, 수고 및 흉고직경을 산정하였다. 이 방법은 현장에서 데이터 취득에 소요되는 시간을 감소시킬 수 있으며, 디지털화 된 성과물 생성이 가능하기 때문에 관련 시스템 구축을 위한 기초자료로 활용이 가능하다. 또한 수목에 대한 모델링 결과와 GNSS 및 AR 기법을 이용한 조사는 현장에서 조사하는 수목에 대한 좌표와 수고 및 흉고직경 등의 속성정보를 확인할 수 있어 특정 객체의 위치와 속성값을 현장에서 확인하기 어려웠던 기존 조사 방법의 단점을 개선할 수 있었다. 향후 포인트클라우드와 AR 기술을 활용한 방법은 현장조사에 소요되는 인력과 시간을 감소시킬 수 있어 수목조사 및 모니터링의 효율성을 크게 향상시킬 것이다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권8호
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• pp.317-325
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• 2021

본 연구의 목적은 건강 운동 바이오 데이터 분석 대면 실습 교육 콘텐츠의 향후 발전 방향 조사를 위해, 인식결정 인자 분석과 동기 부여 방법을 분석하는 것이다. MZ 세대 대학졸업생 40 명을 선정하고, 건강 운동 바이오 바이오 데이터 및 바이오 디지털 콘텐츠 융합 기술 분야 대면 실습수업 참여 결정과 관련된 인식요인을 측정하기 위한 테스트를 실시했다. 참가자의 67.5%가 격리 규칙을 준수하면서 소그룹 대면 실습수업에 자발적으로 참여하기로 결정한 것으로 나타났다. 본 연구는 생체정보바이도데이터분석 대면실습교육에 참여 유도할 수 있는 가장 효과적인 방법과 학습동기방법을 제시했다는 점에서 그 의의가 있다. 건강운동바이오데이터 분야는 딥러닝, IT빅데이터 클라우드, 보건정책행정 등 인접 분야와의 융합 교류를 통해 깊이 있고 교육내용개발이 적절하게 탐구되어야한다. 또한 건강운동시스템과 의료보건복지 정책을 개선하고 발전시키기 위해서 건강운동바이오데이터 교육 내용이 여러 분야와 적극적으로 융합시켜야한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.49-54
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• 2022

최근 클라우드 시스템에서 병렬가속기를 사용하는 사례가 늘면서 가속기 내에서 멀티태스킹을 통해 자원 이용률을 높이는 것이 중요한 이슈로 부각되고 있다. 본 논문에서는 병렬가속기 내 자원 사용 패턴을 컴퓨팅 중심과 메모리 중심으로 분류하여 워크로드를 배치하는 방식이 자원 이용률 측면에서 충분한 효과를 나타내지 못함을 보이고, 워크로드별 상세 자원 이용률에 기반한 새로운 스레드 블록 스케줄링 기법을 제안한다. 제안한 기법은 기존 방식과 달리 프로파일링과 스케줄링을 분리하여 스케줄링시의 오버헤드를 줄이고 병목 자원이 일치하지 않는 워크로드들을 최대한 중복 배치하여 자원 이용률을 높인다. 다양한 가상머신 시나리오에 대한 시뮬레이션 실험을 통해 제안한 기법이 병렬가속기의 처리량을 평균 130.6%, 최대 161.4%까지 개선함을 보인다.

• 정보보호학회논문지
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• 제31권6호
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• pp.1157-1169
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• 2021

재해 복구는 자연 재해와 같은 비상 상황에 대비하여 서비스의 연속성을 보장하고, 리소스와 재정의 손실을 최소화하기 위한 정책 및 절차를 의미한다. 특히, 클라우드 서비스 제공자에 의한 재해 복구 방법은 관리의 유연성과 고가용성, 비용효율성과 같은 장점을 지닌다. 하지만, 이러한 방법은 서비스 사업자에 대한 의존성을 가지며, 개인의 데이터에 대해 사용자가 관여할 수 없는 구조적 한계를 가진다. 본 논문에서는 블록체인과 분산 스토리지를 활용하여 사용자의 데이터를 백업함으로써 서비스 제공자에 대한 의존성을 제거하고, 데이터의 기밀성을 위해 프록시 재암호화를 이용한 프로토콜을 제시한다. 제안된 방법은 이더리움과 IPFS 환경에서 구현되었으며, 백업 및 복구 운영에 필요한 성능과 비용을 제시한다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제10권11호
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• pp.305-310
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• 2021

의료분야 인공지능 기술이 분석과 알고리즘 개발에 중점을 두었으나 점차 제품으로 서비스하기 위한 Web 애플리케이션 개발로 변화되고 있다. 본 연구는 복부 CT 영상에서 요로결석(Urinary Stone) 분할모델과 이를 기반으로 한 인공지능 웹 애플리케이션에 대해 기술한다. 이를 구현하기 위해 의료영상 분야에서 이미지 분할을 목적으로 제안된 End-to-End 방식의 Fully-Convolutional Network 기반 모델인 U-Net을 사용하여 모델을 개발하였다. 그리고 Python 기반의 Flask라는 마이크로 웹 프레임워크를 사용하여 AWS 클라우드 기반 웹 애플리케이션으로 개발하였다. 끝으로 모델 서빙으로 요로결석 분할모델이 예측한 결과를 인공지능 웹 애플리케이션 서비스 수행 결과로 보인다. 제안한 AI 웹 애플리케이션 서비스가 선별 검사에 활용되기를 기대한다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제11권2호
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• pp.43-50
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• 2022

모바일 데이터의 사용이 늘어나면서 특히 비디오 콘텐츠가 차지하는 비중이 가파르게 증가하고 있다. 모바일 사용자가 지리적으로 원거리에 위치한 클라우드 서버를 통해 데이터를 전달받으면서 발생하는 문제들을 해결하기 위해 사용자와 지리적으로 가까운 엣지 서버에 미리 데이터를 캐싱하는 방법이 많은 주목을 받고 있다. 본 논문에서는 셀룰러 네트워크 환경에서 지연 오프로딩 스킴(delayed offloading scheme)을 적용해 모바일 사용자에게 효과적으로 콘텐츠 파일을 제공하기 위한 SBS 캐싱 기법을 제안하였다. 지연 오프로딩 스킴에서 Macro Base Station(MBS)보다 Small Cell Base Station(SBS)으로부터 데이터를 다운받는 경우 더 적은 비용을 요구하기 때문에 MBS로부터 전송받는 데이터 크기를 최소화하는 것을 목표로 하였다. 모바일 사용자의 이동 경로 확률과 콘텐츠 파일의 인기도를 사용해 SBS에 캐싱할 콘텐츠 파일과 그 크기를 결정하고 SBS의 서비스 범위가 중복되는 것을 고려해 콘텐츠 파일을 재배치하는 캐싱 기법을 제안하였다. 또한 실험을 통해 다른 알고리즘보다 MBS로부터 다운받는 데이터 크기를 줄일 수 있다는 것을 증명하였다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제12권6호
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• pp.189-196
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• 2023

초연결, 초지능, 초융합의 패러다임 기반의 4차 산업혁명 시대를 맞이하고 있는 오늘날에는 모바일, 클라우드, 빅데이터 등의 기술을 바탕으로 원격업무 환경이 중심이 되고 있다. 이와 같은 원격업무 환경은 코로나19로 인한 비대면에 대한 요구로 가속화되었다. 원격업무 환경은 언제, 어디에서나 서비스 및 자원에 접근하여 다양한 업무를 수행할 수 있기 때문에, 업무 효율성은 증가시켰으나 내외부 경계를 모호하게 만듦으로써 전통적인 경계 기반 네크워크 보안모델을 무력화시키는 문제점을 야기시켰다. 본 논문에서는 경계면의 개념을 넘어 네트워크에서 발생하는 모든 행위를 신뢰하지 않는다는 제로 트러스트 사상에 기반한 핵심 구성요소와 이들 간의 관계를 중심으로 한 보안모델을 구축함으로써, 전통적인 경계면 중심 보안 전략의 한계점을 개선할 수 있는 방안을 제시하였다.

• KNOM Review
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• 제22권1호
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• pp.1-10
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• 2019

필요한 자원 수를 결정하는 과정은 여러 가지 요인에 따라 달라진다. 자동스케일링은 광범위한 요인에 기초하여 결정하는 메커니즘 중 하나이며 NFV에서 중요한 과정이다. SDN의 출현 이후 네트워크가 클라우드로 전환되고 있기 때문에, 앞으로 더 나은 자원 관리 필요하다. 이 문제를 해결하기 위해; 네트워크 기능의, 하이퍼스레딩 오버헤드, 요청 수, 실행 시간 등의 요인에 따라 VNFM이 가상 시스템 리소스를 자동 스케일링할 수 있는 솔루션을 제안한다. 하이퍼스레드 가상 코어가 물리적 코어처럼 완전히 작동하지 않는다는 것은 알려진 사실이다. 또한, 다양한 코어의 유형이 다르기 때문에 코어 수를 계산하는 프로세스는 정확하고 정밀하게 측정할 필요가 있다. 플랫폼 독립성은 API를 통해 모니터링 마이크로서비스 솔루션을 제안함으로써 달성된다. 따라서 본 논문에서는 오토스케일링 애플리케이션과 모니터링 마이크로 서비스를 사용하여 네트워크의 기준을 충족하기 위해 리소스 프로비저닝 프로세스를 강화하는 메커니즘을 제안한다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.222-227
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• 2022

본 논문에서는 다양한 산업분야에 적용 가능한 딥러닝 알고리즘 기반의 한글 필기체 생성 및 분류 모델을 구현하였다. 구현된 GAN 기반의 한글 필기체 생성 모델과 CNN 기반의 한글 필기체 분류 모델 2가지로 구성되어 있다. GAN 모델은 가짜 한글 필기체 데이터를 생성하기 위한 생성자 모델과 가짜 필기체 데이터를 판별하기 위한 판별자 모델로 구성된다. CNN 모델의 경우 'PHD08' 데이터세트를 활용하여 모델의 학습을 수행하였으며, 학습 결과 92.45% 정확도로 한글 필기체를 분류하는 것을 확인하였다. 구현된 GAN 모델을 통해 생성된 한글 필기체 데이터를 기존 CNN 모델의 학습 데이터세트와 통합하여 분류 모델의 성능평가를 진행한 결과 96.86%로 기존 분류 성능보다 우수하게 나타남을 확인하였다.