• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.305-306
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• 2015

최근에 WIFI를 사용하여 무선 인터넷을 접속하는 기기들의 증가로 인터넷을 사용하는 기기는 갈수록 증가하고 있다. 이에 맞춰 유무선 공유기의 수도 증가하고 있다. 본 논문에서는 핸드폰 사용자들이 WiFi 환경하에서 최적의 AP에 접속할 수 있도록 WiFi 기상도를 설계하고 구현하였다. 구현된 앱을 활용하여 사용자들은 주변의 AP 정보를 서버에 전달하는 센서 역할을 하며 다수의 사용자들에 의해 수집된 정보는 빅데이터 분석을 통해 최적의 AP를 선정할수 있는 정보로 분석되어 사용자들이 최적의 AP에 접속할 수 있도록 활용될 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.05a
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• pp.501-504
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• 2022

안전한 암호 시스템은 평문을 복원하거나 키를 유추해낼 수 없도록 설계된다. 암호 분석은 이러한 암호 시스템에서 평문과 키를 추정하는 것이며, 알려진 평문 공격, 선택 평문 공격, 차분분석 등 다양한 방법이 존재한다. 또한, 최근에는 데이터의 특징을 추출하고 학습해내는 인공신경망 기술을 기반으로 하는 암호 분석 기법들이 제안되고 있다. 현재는 라운드 축소된 S-DES, SPECK, SIMON, PRESENT 등의 경량암호 및 고전암호에 대한 공격이 대부분이며, 이외에도 암호 분석을 위한 active S-box의 수를 예측하는 등과 같이 다양한 측면에서 인공신경망이 적용되고 있다. 향후에는 신경망의 효율적 구현, full-round에 대한 공격과 그에 대한 암호학적 해석이 가능한 연구들이 진행되어야 할 것으로 생각된다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.07a
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• pp.93-96
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• 2021

본 논문에서는 공공데이터를 이용한 개인 맞춤형 부동산 추천 방식을 제안한다. 이 추천 서비스는 기존의 가격 중심의 부동산 추천 방식이 아닌 개인이 원하는 요소 통해 부동산을 추천함으로써 사용자의 만족도를 높인다. 이 모델은 사용자가 실거주를 목적으로 하는 부동산 매물을 탐색하고자 할 때 거래 유형, 매물 유형, 가격 정보 뿐만 아니라 사용자가 자신의 주거지 근처에 형성되어 있길 원하는 편의 시설이나 기반시설, 치안 등의 환경 요소를 선택할 수 있도록 하고 선택된 요소들을 통합적으로 분석하여 주거지를 추천한다. 본 논문에서는 직접 구현한 서비스를 통해서 제안하는 새로운 맞춤형 부동산 추천 모델이 기존의 가격 중심의 부동산 추천 서비스보다 편의성 면에서 우수함을 보인다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.05a
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• pp.161-164
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• 2020

경량 암호는 컴퓨팅 파워가 부족한 저사양 프로세서를 위해 개발되었다. CHAM은 국산 경량 암호 중 하나로, 세 가지의 규격을 제공하며 ARX 구조를 사용한 암호이다. CHAM 발표 이후, 라운드 수를 조절하여 성능을 향상시킨 Revised CHAM이 제안되었다. 기존 CHAM은 8-bit AVR 프로세서 상에서 최적 구현이 이루어졌지만, 최신 기술인 Revised CHAM은 해당 구현물이 존재하지 않는다. 따라서 8-bit AVR 프로세서를 대상으로 Revised CHAM-64/128을 최적 구현하여 최상의 성능으로 연산이 진행되도록 한다. 본 논문에서는 최적 구현에 사용한 기법들을 소개하며, 기존에 제안된 기법과 성능 비교를 통해 본 기법의 우수함을 서술한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.229-231
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• 2021

고전적인 인공 신경망을 암호 분야에 사용하기 위한 연구들이 이뤄지고 있으며 다양한 암호 관련 분야에서의 사용이 제안되었다. 더 나아가 최근에는 양자 컴퓨터의 연산속도 이점을 활용해서 고전적인 인공 신경망을 학습하기 위한 연구들이 진행되고 있다. 양자컴퓨터의 양자 알고리즘은 기존 컴퓨터에서 보여주지 못한 연산속도를 보여주었으며 앞으로의 잠재력이 기대되고 있다. 본 논문에서는 Quantum Neural Network (QNN)를 활용한 암호 연구 동향에 대해 살펴본다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.263-266
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• 2021

GPU 상에서의 효율적인 암호 구현을 위해서는 GPU 내부의 자원인 메모리와 명령어셋을 구현하고자 하는 암호 구조에 맞추어 사용하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 Blowfish와 RC4를 최신 GPU 프로세서 상에서 최적 구현해 보고 성능을 저하시키는 요인들과 향상시키는 요인들을 비교 분석한다. 특히 파일암호화와 패스워드 크래킹에서 발생하는 암호화 구현 고려 사항에 대해 확인하며 해당 특징이 GPU 암호 구현 상에서 미치는 영향에 대해 확인해 보도록 한다. 마지막으로 앞에서 구현한 결과물의 성능을 저하시키는 요소에 대한 분석을 기반으로하여 높은 GPU 내성을 가지는 암호 설계를 위해 필요한 구조에 대해 확인해 보도록 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.592-595
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• 2021

양자 알고리즘인 그루버나 쇼어 알고리즘에 의해 현존하는 암호 체계들이 무너질 수 있으며, 블록체인 네트워크를 기반으로 타원곡선 암호 및 타원곡선 전자서명을 사용하는 암호화폐의 안전성 또한 위협받고 있다. 따라서 암호화폐에도 양자 컴퓨터에 대한 대응책이 필요하다. 본 논문에서는 시계열 예측에 적합한 순환형 신경망을 활용하여 양자 저항성을 가지는 암호화폐들의 가격을 예측하고 분석한다. 데이터가 부족하였으나 학습 결과 0.005 이하의 손실을 달성하였으며, 최근 15일의 데이터를 통해 예측한 결과, 모두 소폭 상승할 것으로 나타났다. 향후에는 더 많은 데이터를 통해 더 정확한 예측이 가능한 신경망을 설계하고 다양한 양자 관련 이슈들을 참고하여 분석을 수행하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.05a
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• pp.564-567
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• 2022

최근 딥러닝이 다양한 분야에서 활용됨에 따라 중앙 집중식 서버, 적대적 공격 그리고 데이터 부족 및 독점화와 같은 다양한 문제점이 발생하고 있다. 또한 연합학습을 수행할 경우, 클라이언트가 잘못된 기울기를 서버에 제공하거나 서버가 악의적인 행동을 할 경우 심각한 문제로 이어질 수 있다. 이와 같은 보안 취약점을 해결하기 위해 딥러닝에 블록체인을 결합하여 중앙 집중식 서버를 분산화하고 각 참여자 노드에게 인센티브를 줌으로써 신뢰할 수 있는 데이터를 수집하는 기법이 연구되고 있다. 본 논문에서는 위와 같이 딥러닝의 문제점을 해결하기 위해 블록체인이 어떻게 적용되었는지 살펴본다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.72-74
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• 2022

사물인터넷에 성능이 향상됨에 따라 사물인터넷에 사용되는 저사양 프로세서들의 보안도 주목받고 있다. 이에 따라, 저사양 프로세서 상에서 안전하고 효율적으로 동작하는 경량 암호에 대한 개발과 최적연구가 활발히 진행되고 있다. 경량 블록 암호 중 하나인 SIMECK은 경량 블록 암호인 SPECK과 SIMON의 이점만을 결합한 암호 알고리즘이다. 본 논문에서는 저사양 프로세서 상에서의 경량 블록암호 SIMECK 최적 구현 동향에 대해 살펴본다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.05a
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• pp.113-115
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• 2023

SMAUG는 2023년 한국형 양자내성암호 표준화 공모전인 KpqC의 공개키 부문의 1차 후보로 당선된 양자내성암호 알고리즘이다. SMAUG는 MLWE와 MLWR을 사용한 격자 기반 알고리즘으로, 비슷한 문제를 사용하는 CRYSTALS-Kyber에 비해 키 크기가 작다는 장점이 존재한다. 본 논문에서는 SMAUG를 ARMv8 프로세서 상에서 구현하였다. 곱셈 연산의 가장 최하위 모듈을 병렬 구현하여 연산 속도를 빠르게 하는데 집중하였다. 구현 결과 곱셈 알고리즘은 최대 24.62배, 암호 연산에 적용할 경우 최대 3.51배 성능 향상이 있었다.