• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.66-68
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• 2022

활용도가 높아지고 있는 최근의 딥러닝 애플리케이션 등을 사용하기 위해서 기존의 CPU 구조로는 한계가 있어 GPU, TPU 등의 하드웨어로 가속하려는 노력이 있어왔다. 하지만 물리적인 제약으로 인해 메모리 대역폭에 한계가 있으며, 이를 뛰어넘기 위해 메모리 안에서 직접 연산을 수행하는 Processing-in-Memory 기술이 떠오르고 있다. 본 논문은 PIM 기술을 사용할 때의 불이익을 감수하면서 장점을 최대한 활용하는 방법들에 관해서 서술하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.535-537
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• 2022

AI 가속기는 머신 러닝 및 딥 러닝을 포함한 인공 지능 및 기계 학습 응용 프로그램의 연산을 더 빠르게 수행하도록 설계된 일종의 하드웨어 가속기 또는 컴퓨터 시스템이다. 가속기를 설계하기 위해선 설계 영역 탐색(Design Space Exploration)을 하여야 하고 여러 인공지능 중에서도 합성 곱 신경망(CNN)에 대한 설계 영역 탐색을 소개한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.234-236
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• 2022

딥러닝 원격 컴퓨팅 서비스(Deep Learning as a Service, DLaaS)가 널리 활용되면서 클라우드에서의 개인 정보 보호에 대한 우려가 커졌다. 신뢰실행환경(Trusted Execution Environment, TEE)는 운영체제의 접근까지 차단한 메인 프로세서의 보안 영역으로 DLaaS 환경에서의 개인 정보 보호 기법으로 채택되고 있다. 사용자의 데이터를 보호하면서 고성능 클라우드 환경을 활용하기 위해 신뢰실행환경을 활용한 딥러닝 모델 추론 연구들을 살펴보고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.05a
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• pp.336-338
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• 2023

Sparse한 데이터가 딥러닝에 자주 사용됨에 따라 다양한 sparse 텐서 가속기들이 연구되고 있다. 하지만 이런 sparse 텐서 가속기들은 특수 하드웨어 모듈을 채용하고 있고, 다양한 구조로 되어 있다. 또한, 가속기들의 효율성이 데이터의 sparsity에 따라 달라지기 때문에 서로의 직접적인 비교도 힘들다. 따라서 이 문제들을 해결하기 위해, sparse 텐서 가속기들을 모델링하여 서로를 비교하려는 연구들이 존재하며, 이 논문에서는 이에 관한 연구 동향을 서술하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.05a
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• pp.194-196
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• 2023

컴퓨터 보안의 위협 중 하나인 로우해머 공격은 DRAM 메모리 모듈에 영향을 미치며, 인접 셀에서 "비트 플립"이 발생하여 중요한 데이터에 무단으로 접근하거나 시스템을 손상시킬 수 있다. 하드웨어 기반 방어 기법은 메모리 컨트롤러 및 메모리 모듈 기반으로 나뉘며, 소프트웨어 기반 방어 기법은 기계 학습 알고리즘을 사용하여 공격을 감지하거나 예측하여 방지한다. 본 논문은 로우해머 공격과 그 대응 방안에 대한 연구 동향을 설명한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.05a
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• pp.482-484
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• 2023

인공지능 가속기는 인공 지능 및 기계 학습 응용 프로그램의 연산을 더 빠르게 수행하도록 설계된 하드웨어 가속기이다. 인공지능 가속기 내에서 데이터가 효율적으로 처리되기 위해서는 그 흐름을 제어해야 한다. 데이터의 흐름을 제어하는 방법에 따라 가속기의 면적, 전력, 성능의 차이가 발생하는데, 그 다양한 데이터 흐름 제어방법에 대해 소개한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.05a
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• pp.15-17
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• 2023

ViT(Vision Transformer)는 트랜스포머 구조에 이미지를 패치들로 나눠 한꺼번에 인풋으로 입력하는 모델이다. CNN 기반 모델보다 더 적은 훈련 계산량으로 다양한 이미지 인식 작업에서 SOTA(State-of-the-art) 성능을 보이면서 다양한 비전 작업에 ViT 를 적용하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만, ViT 모델도 AI 모델 훈련시에 생성된 그래디언트(Gradients)를 이용해 원래 사용된 훈련 데이터를 복원할 수 있는 모델 역전 공격(Model Inversion Attacks)에 안전하지 않음이 증명되고 있다. CNN 기반의 모델 역전 공격 및 방어 기법들은 많이 연구되어 왔지만, ViT 에 대한 관련 연구들은 이제 시작 단계이고, CNN 기반의 모델과 다른 특성이 있기에 공격 및 방어 기법도 새롭게 연구될 필요가 있다. 따라서, 본 연구는 ViT 모델에 특화된 모델 역전 공격 및 방어 기법들의 특징을 서술한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2024.05a
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• pp.265-268
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• 2024

클라우드 컴퓨팅 서비스를 사용하기 위해 사용자가 데이터를 클라우드로 전송하는 과정에서 프라이버시 문제가 발생할 수 있다. 이를 해결하기 위해 동형암호를 적용한 프라이버시 보호 원격 컴퓨팅 기술이 연구되고 있다. 하지만 동형암호 연산은 큰 성능 부하가 발생하며, 본 논문은 특정 연산에 대하여 배타적 프라이버시 보호기술을 적용한 효율적인 동형암호 연산 기술을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2024.05a
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• pp.358-361
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• 2024

2010 년 UC Berkely 에서 개발한 RISC-V ISA 는 x86, Arm 과 다르게 Free Open-source 라는 장점으로 인해 많은 연구와 개발이 이루어지고 있다. RISC-V ISA 는 RISC 명령어셋을 활용하며 서버 및 데스트탑 CPU 부터 IoT 디바이스까지 여러 방면에서 상용을 위한 노력이 계속되고 있다. 하지만 상용 CPU 에 비해 부채널 공격 방어 기법이 제한적으로 구현되어 있는 것을 확인하였고 특히 부채널 공격 중 전력 분석(Power Analysis)에 대한 방어 기법이 부족한 것을 확인하였다. 따라서 본 논문에서는 RISC-V 를 포함한 여러 아키텍처에 대해 전력 분석 및 하드웨어 방어 기법을 분석하고, RISC-V에 추가적으로 적용되어야 할 방어 기법에 대해 서술한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2024.05a
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• pp.41-44
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• 2024

원격 컴퓨팅 환경에서 오프로딩된 사용자의 코드와 데이터를 악의적인 내부 위협자(클라우드 운영체제 등)으로부터 안전하게 지켜주는 하드웨어 신뢰실행환경은 보안성을 위하여 사용되는 메모리 물리 주소가 하나의 실행환경에 귀속되는 공간적 격리(spatial isolation) 모델을 사용한다. 허나 이러한 메모리 모델은 상호작용하는 신뢰실행환경 프로그램들 사이 메모리 공유를 허락하지 않으며, 이는 성능 및 기존 어플리케이션과의 호환성에서의 문제를 야기한다. 본 논문에서는 최근 ARM사에서 발표된 새로운 신뢰실행환경인 기밀 컴퓨팅 아키텍처를 분석하여 메모리 공유 가능성을 파악하고, 공유가 단순히 허용되어 있을 때의 보안 문제와 이에 대한 기본적인 해결책 및 그 한계점을 제시한다.