• 정보보호학회논문지
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• 제31권6호
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• pp.1205-1214
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• 2021

엣지 컴퓨팅(Edge Computing)은 인공지능(AI)을 데이터 소스와 근접한 환경에서 수행함으로써 IoT/CPS 기기를 클라우드에 통합하는데 발생하는 네트워크 대역폭 소모로 인한 비용 문제와 전송 지연 등의 문제 해결의 방안으로 주목받고 있다. 엣지 컴퓨팅 기기는 실 세계에 위치하여 인공지능 구현 기술을 구동 가능한 수준의 향상된 연산과 네트워크 연결을 제공하므로, 인적/물적 피해를 발생할 수 있는 사이버 테러에 악용되지 않도록 어플리케이션 무결성에 대한 고려가 필요하다. 본 논문에서는 인공지능 구현 시 활용되는 파이썬(python) 과 같이 변조에 취약한 스크립트 언어로 구현된 엣지 컴퓨팅 어플리케이션을 컨테이너 이미지로 구성 후 전자서명을 하여 무결성을 보호하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 오픈소스 컨테이너 기술에서 제공하는 무결성 보호기술 (Docker Contents Trust)를 기반으로하며, 엣지 컴퓨팅 기기에서 허용된 컨테이너만 구동 가능하도록 컨테이너 서명 정보에 대한 화이트리스트와 Docker Client를 개선하여 적용하는 기법을 제시한다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제6권2호
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• pp.99-108
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• 2021

최근, 예상치 못하고 지능적인 보다 고도화된 사이버 의료 위협 공격이 증가하고 있는 추세이다. 하지만 다양한 패턴의 사이버 의료 위협 공격 대응에 있어, 물리적인 차단과 의료기기 교체와 같은 규칙 기반 보안방법론은 인력 부족, 고가의 비용 부담 등의 한계를 지닌다. 이를 해결하기 위한 방안으로 최근 의료계에서도 인공지능 기술에 주목하고 있다. 인공지능 기술은 기존의 규칙 기반의 보안 프로그램과는 달리 과거의 이상행태를 스스로 학습하여 보안 위협 감지 및 예측을 가능케 하는 기술이다. 본 연구에서는 의료기관 통합의료정보시스템 내 의료정보 데이터를 수집 및 학습하여 AI 기반 네트워킹 행동 적응형 정보 플랫폼 개발 연구 방법론에 대한 소개를 포함한다. 이를 통해 규칙 기반의 보안 프로그램의 기술적 제반사항 소개와 제약 사항 대비 의료정보분야에서의 인공지능 기술을 활성화하기 위한 전략에 대해 논의한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2021년도 하계학술대회
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• pp.348-351
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• 2021

최근 자동화의 필요성이 증가함에 따라 얼굴 표정 인식 분야(face expression recognition)가 인공지능과 이미지 처리 분야에서 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 기존 인공신경망에서 요구되었던 고성능 GPU 환경과 높은 연산량을 극복하고자 모델 경량화(Light weighted Model) 기법을 적용하여 드론 및 모바일 기기에서 적용될 수 있는 얼굴 표정 인식 신경망을 제안한다. 제안하는 방법은 미세한 얼굴의 표정 인식을 위한 방법으로, 입력 이미지의 receptive field 를 늘려 특징 맵의 표현력을 높이는 방법을 제안한다. 또한 효과적인 신경망의 경량화를 위하여, 파라미터의 연산량을 줄일 때 발생하는 문제점을 극복하기 위한 방법을 제시한다. 따라서 제안하는 네트워크를 적용하면 많은 연산량과 느린 연산속도로 인해 제한되었던 네트워크 환경을 극복할 수 있을 뿐만 아니라, UAV(Unmanned Aerial Vehicle, 무인항공기) 및 모바일 기기에서 신경망을 이용한 실시간 얼굴 표정 인식을 할 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제60차 하계학술대회논문집 27권2호
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• pp.219-222
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• 2019

4차 산업혁명이 언급되면서 3D 프린터, 로봇, 인공지능, 빅데이터 등 신기술이 발전하고 이는 사회 구조를 변화시킬 것으로 예상된다. 이에 새로운 디지털 기기, 기술들을 이해하는 디지털 리터러시가 중요해지고 있다. 2015 OECD PISA에서 ICT 배경조사 중 한국은 접근성, 활용성 부분과 2018 국가수준 디지털 리터러시 수준 측정연구, 학생들의 디지털 기기의 인식 여부 및 활용 여부 실태조사를 바탕으로 디지털 기기 활용 공간 구성 및 디지털 기기 활용 콘텐츠를 다음과 같이 제안하였다. 먼저 구체적 조작기인 초등학생임을 고려하여 디지털 기기 위주 프로그램으로 선정하였다. 디지털 기기 활용 공간은 기반 기기로 컴퓨터(노트북), 유 무선 인터넷, 디지털 기기로 3D 프린터 및 3D 프린팅 펜, 스마트폰 기반 VR기기, AR마커, 블록코딩 기반 피지컬 컴퓨팅 교구 등을 이용해서 구성하였다. 활용하는 콘텐츠는 학생들의 인식 여부 및 수준에 맞춰 체험 위주의 프로그램과 학습, 콘텐츠 제작, 문제해결 프로그램으로 제시하였다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.793-799
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• 2018

인공지능에 대한 관심이 높아짐에 따라 의료분야에서도 활발하게 인공지능이 연구되고 있다. 현재 국내에서는 엑스선 촬영, 컴퓨터단층촬영(Computer Tomography), 자기공명영상(Magnetic Resonance Imaging) 등의 의료영상장치에 인공지능이 접목되고 있으며 향후 방사선사 없이 환자의 방사선 영상을 획득 할 수 있는 인공지능을 탑재한 의료기기가 발명 될 것으로 예상된다. 본 연구는 엑스선 촬영에 있어서 환자 위치잡이에 대한 자동화에 대해서 초기 연구를 했다. 위치잡이에 대한 평가를 위해 엑스선 장비와 인체 팬텀을 사용했다. 프로그램은 Visual Studio 2010 MFC로 구현했으며 영상은 $1,450{\times}1,814$ 크기로 했다. 픽셀 값을 눈으로 식별 가능한 0 ~ 255 값을 갖는 명암으로 변환하여 모니터에 출력했다. 출력한 영상에 세 픽셀 좌표 값을 통해 각도를 예측하고 각도에 따른 음성안내에 따라 환자가 바른 위치잡이를 하도록 유도하는 절차 알고리즘 프로그램을 개발 했다. 다음 연구에서는 사용자가 좌표의 기준을 인공지능에게 전달하는 것이 아닌 인공지능 스스로 구조물을 파악하여 각도를 계산하는 연구를 진행할 것이다. 향후 위치잡이의 자동화를 통해 촬영부터 위치잡이까지 인공지능이 실시하도록 하는 연구에 도움이 될 것으로 예상된다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.219-220
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• 2023

현재 IoT 기기들은 일상생활에서 필수 가전기기가 되어가고 있다. 가정에서는 스마트홈으로 연결된 냉장고, 세탁기, 인공지능 스피커 등이 이미 많이 사용되고 있으며, 자율주행 차량과 키오스크 등 하루에도 매우 다양한 IoT 기기들을 가깝게 접하고 있다. 스마트 워치(Smart Watch)가 출시된 이후로는 IoT 기기가 매 순간 사용되며 사용자 개인정보와 사생활 등 중요하고 예민한 정보와 기업의 기밀 정보가 자동으로 기기에 저장되고 있다. 이러한 이유로 해커들의 타깃이 되어 새로운 해킹 수법이 발생하고 보안 취약점이 발견되고 있다. 본 논문에서는 IoT 기기에 관련하여 최근에 발생하는 해킹 사건들과 보안 취약점을 분석하고 이에 따른 대책을 알아보고자 한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.17-22
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• 2022

본 논문에서는 지능형 엣지 컴퓨팅을 지원할 수 있는 경량 임베디드 기기를 설계하고, 영상 기기로부터 입력되는 이미지에서 객체를 실시간으로 빠르게 검출할 수 있음을 보인다. 제안하는 시스템은 산업 현장이나 군 지역과 같이 사전에 설치된 인프라가 없는 환경에 적용되는 지능형 영상 관제 시스템이나 드론과 같은 자율이동체에 탑재된 영상 보안 시스템에 적용될 수 있다. 지능형 비전 인지 시스템이 확산 적용되기 위해 온디바이스 AI(On-Device Artificial intelligence) 기술 적용 필요성이 증대되고 있다. 영상 데이터 취득 장치에서 가까운 엣지 기기로의 컴퓨팅 오프 로딩은 클라우드를 중심으로 수행되는 인공지능 서비스 대비 적은 네트워크 및 시스템 자원으로도 빠른 서비스 제공이 가능하다. 또한, 다양한 해킹 공격에 취약한 공격 표면의 감소와 민감한 데이터의 유출을 최소화 할 수 있어 다양한 산업에 안전하게 적용될 수 있을것으로 기대된다.

• 융합보안논문지
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• 제21권1호
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• pp.63-72
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• 2021

병원의 Biomedical engineering team은 의료기기가 안전하고 신뢰할 수 있도록 의료기기 관리 프로그램(MEMP, Medical Equipment Management Program)을 수립하고 규제할 책임이 있다. 기술의 발전으로 인공지능, 정밀의료 등 의료기기는 언제 어디서나 사물들 간 연결이 가능한 형태로 발전하고 있으며 다양한 기술의 융합에 따라 내외·부 보안위협이 지속적으로 증가하고 있다. 본 논문에서는 기술의 발전으로 지속적으로 증가하는 의료기기의 보안위협을 고려하여 안전한 의료기기 관리 프로그램(Secure-MEMP) 방법을 연구 제시한다.

• 방송과미디어
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• 제25권1호
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• pp.20-27
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• 2020

최근 모바일 기기를 위한 카메라 관련 기술이 발전하면서 취득할 수 있는 영상의 화질 또한 크게 향상되고 있다. 그러나, 일상 생활에서 빈번히 발생하는 다양한 실내외 불규칙한 조명 조건 및 저조도 환경은 여전히 영상 화질 저하를 야기한다. 본 고에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 최근 널리 연구되고 있는 심층신경망 기반 영상 화질 개선 연구의 최신 동향을 소개하고자 한다. 먼저, 다양한 최적화 기법을 바탕으로 영상 내 조명 성분을 추정하고, 이를 개선하는 방법들에 대해 간략히 설명한다. 또한, 영상 인식, 객체 검출 등에서 뛰어난 성능을 입증한 합성곱 신경망 구조를 기반으로 영상의 잠재적 특징을 효과적으로 검출한 후 이를 바탕으로 개선된 영상을 생성하는 방법에 대해 설명한다. 다양한 데이터셋에 대한 실험 결과를 통해 인공지능 기반 영상 화질 개선의 우수성을 보인다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.420-423
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• 2022

최근 딥러닝 기술이 모바일 기기에 활발히 적용됨에 따라 다양한 엣지 디바이스에서 신경망 모델의 추론 성능을 측정하는 것이 중요해지고 있다. 하지만 디바이스 별 환경 구성과 런타임별 모델 변환 방식이 다르기 때문에 이를 실제로 수행하는 것은 많은 시간을 필요로 한다. 따라서 본 논문에서는 이기종 환경을 고려하여 추론 성능을 측정할 수 있는 Docker 기반의 프로그램을 구현하였고, 이를 이용하여 다양한 엣지 디바이스에서 최신 모델들의 추론 성능을 측정하였다. 또한, 본 프로그램으로 확보 가능한 추론시간 데이터 기반 추론 성능 예측 연구의 사전 연구로서, 대표적 경량모델인 MobilenetV1 에 대한 연산자별 프로파일링을 수행하여 추론시간의 변화 양상을 관찰하였다.