• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2016년도 제53차 동계학술대회논문집 24권1호
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• pp.341-342
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• 2016

사용자가 필요에 따라 부가적으로 구매하는 통합 리모컨은 사용자 편의 측면에서의 접근성과 효율성이 매우 중요하다. 이러한 사용자 편의가 보장된 상태에서 부가적인 기능성이 제공될 때 사용성을 높일 수 있다. 하지만 기존 통합형 리모컨의 경우 제한된 기능과 설정의 불편함이 있으며, 최근 스마트화 되고 있는 가전기기의 제어에는 한계점이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 기존 통합형 리모컨의 제한된 기능을 개선하고, 사용자 접근을 손쉽게 한 통합 리모컨을 제안한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2016년도 제53차 동계학술대회논문집 24권1호
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• pp.103-104
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• 2016

사물 인터넷에서는 대부분의 기기가 와이맥스와 같은 무선 통신을 사용하는데 음영지역이 발생할 경우 펨토셀이 필요하다. 펨토셀은 안전적인 통신을 제공하지만 외부에서 무선 송신을 통해 접근할 수 있어 중간자 공격이 발생하기 쉽다. 강제 지연 인터락 프로토콜은 중간자 공격을 탐지하지만 고정된 지연 시간을 통해 패킷 전송 시간은 일정하다. 본 논문은 평가 함수를 사용하여 동적 지연 시간 결정을 통해 패킷 전달 시간에 대해 감소하는 방법을 제안한다. 이로 인해 제안 기법에서는 지연 시간이 효율적으로 감소하여 전송 속도를 향상한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.791-799
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• 2017

With the development of the internet of things, sensor and device are can be applied to various scenario. Overall improving of the dependability index of internet of things is the ultimate goal. And reliability aims to increase the success rate of internet of things service delivery. Many studies about internet of things system have been made on the system to assess a dependability for providing reliable service to user, but it has difficult to reflect the user context for evaluating the device reliability. Also, most do not consider the availability of content information. In this paper, it proposed dependable device searching system in the internet of things environment. This system evaluates device dependability based on device status and measured data. Through the proposed system, it can be provided reliable context information for user-centric service.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 춘계학술발표대회
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• pp.270-272
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• 2019

택배 배달 서비스는 전국적 물류의 중요 부분이다. 노선이 잘못되면 시간과 비용 면에서 경제적 불이익이 발생할 수 있다. 이러한 위험을 최소화하기 위해 물류 회사나 IoT 기기 등에서 실제 배송 데이터 10만 개를 수집하여 최소 거리와 최소 시간의 관점에서 최적의 허브 후보 위치를 분석하였다. 택배의 공통 경로 데이터는 실제 택배의 경로 데이터에 Longest Common Route Sequence 알고리즘을 사용하여 계산하였다. 계산한 택배의 공통 경로 데이터를 기반으로, 최적의 허브 후보 위치를 설정하고, 이로부터 최적의 거리와 시간을 계산할 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제59차 동계학술대회논문집 27권1호
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• pp.111-114
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• 2019

최근 봇넷(Botnet)은 PC 뿐만 아니라 IoT 기기를 대상으로 확대되어 구축되고 있으며, 최신 기술들이 적용되면서 탐지와 방어가 어렵도록 구축되고 있다. 특히, 해커와 테러범 사이에서 많이 활용되는 정보 은닉 기술인 스테가노그래피(Steganography)가 적용된 Botnet(Stego-botnet)이 출현하였는데, 기존의 Botnet 형태와는 달리 SNS 환경을 Botnet 개체 사이의 통신 기반으로 활용하며 Steganography 기술로 통신 내용을 숨겨 탐지가 어렵기 때문에 그 위험성과 피해가 심각할 수 있다. 본 논문에서는 SNS 환경에서의 Steganography 기반 Botnet 구축 가능성을 조사하고, 실제로 카카오톡을 활용한 Steganography 기반 Botnet 통신 가능성을 실험한 후 결과를 제시하며, Steganography 기반 Botnet에 대한 탐지 및 역추적 방안을 간략히 제안한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 하계학술대회
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• pp.1203-1206
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• 2022

자율주행, IoT 등 많은 양의 영상 정보를 실시간으로 처리해야 하는 기술과 mobile device 등의 기기에서 Machine Learning 연산을 하는 소프트웨어들이 등장함에 따라 사람을 위한 영상을 출력하는 영상 부호화 기술 대신 기계의 vision task 성능을 위해 특화된 영상 부호화 기술의 필요성이 대두됐다. 본 연구에서는 영상에서 추출한 특징맵을 Neural-Net based Video Coding 모델을 이용해 압축률과 기계의 vision task 성능을 동시에 최적화한다. 또한, 하드웨어 친화적인 block-based 처리와 이로 인한 성능 저하를 최소화하기 위해 적응적 resizing 방식을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 춘계학술발표대회
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• pp.375-376
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• 2020

높은 사양이 필요한 하드웨어 기반의 모바일 및 IoT 임베디드 시스템은 저전력과 성능에 중요한 이슈를 갖고 있다. 이는 전력 소비로 발열량 증가 및 기기의 수명 단축 문제가 발생된다. 이러한 환경에서 소프트웨어도 제한된 전력, 메모리 등에서 안정적인 동작을 수행해야 하므로 디바이스의 소비전략이 증가한다. 이를 해결하고자, 코드 관점에서 전력 소모 최소화를 통한 소프트웨어 성능 개선 가시화 방법을 제안한다. 이는 코드 가시화를 통해 복잡한 모듈을 식별하고, 저전력 코드 패턴을 적용하여 소프트웨어 성능을 개선한다. 이런 코드로 소비전력을 감소 및 성능을 개선함으로써 코드의 품질을 최적화 할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.236-239
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• 2021

IoT 기기가 발전으로 블루투스 활용도와 보안에 대한 관심이 증가하면서, 블루투스와 관련된 취약점이 매년 발생하고 있다. 보안을 높이기 위하여 블루투스 4.2 버전부터 페어링 단계에서 타원곡선 디피-헬먼 키 교환을 적용하였지만 타원곡선 기반의 암호들은 양자컴퓨터의 발전과 Shor 알고리즘에 의해 더 이상 안전하다고 보기 어렵다. 본 논문에서는 양자 환경에서 발생할 법한 블루투스 관련 취약점을 미연에 방지하기 위하여 페어링 단계에 적용된 기존의 암호 대신 양자 내성 암호 NewHope를 적용한 블루투스 모델을 제안한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 하계학술대회
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• pp.221-223
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• 2022

최근 CNN(Convolutional Neural Network)은 초해상화(super-resolution)를 포함한 다양한 컴퓨터 비전 분야에서 우수한 성능을 보이며 널리 사용되고 있다. 그러나 CNN은 계산 집약적이고 많은 메모리가 요구되어 한정적인 하드웨어 자원인 모바일이나 IoT(Internet of Things) 기기에 적용하기 어렵다는 문제가 있다. 이런 한계를 해결하기 위해, 기 학습된 깊은 CNN 모델의 성능을 최대한 유지하며 네트워크의 깊이나 크기를 줄이는 경량화 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문은 네트워크 경량화 기술인 지식증류(knowledge distillation) 중 자가증류(self-distillation)를 초해상화 CNN 모델에 적용하여 성능을 평가, 분석한다. 실험 결과, 정량적 평가지표를 통하여 자가증류를 통해서도 성능이 우수한 경량화된 초해상화 모델을 얻을 수 있음을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.550-552
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• 2022

최근 사물인터넷(IoT) 기기가 활성화됨에 따라 웨어러블 장치 환경에서 장기간 모니터링 및 수집이 가능해짐에 따라 생체 신호 처리 및 ECG 분석 연구가 활성화되고 있다. 그러나, ECG 데이터는 부정맥 비트의 불규칙적인 발생으로 인한 클래스 불균형 문제와 근육의 떨림 및 신호의 미약등과 같은 잡음으로 인해 낮은 신호 품질이 발생할 수 있으며 훈련용 공개데이터 세트가 작다는 특징을 갖는다. 이 논문에서는 ECG 1D 신호를 2D 스펙트로그램 이미지로 변환하여 잡음의 영향을 최소화하고 전이학습과 메타학습의 장점을 결합하여 클래스 불균형 문제와 소수의 데이터에서도 빠른 학습이 가능하다는 특징을 갖는다. 따라서, 이 논문에서는 ECG 스펙트럼 이미지를 사용하여 2D-CNN 메타-전이 학습 기반 부정맥 분류 기법을 제안한다.