• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
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• pp.352-353
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• 2024

소프트웨어 보안의 근본적인 문제인 보안 취약점을 해결하기 위해 노력한 결과, 딥러닝 기반의 코드 취약점 탐지 모델은 취약점 탐지에서 높은 탐지 정확도를 보여주고 있다. 하지만, 딥러닝 모델은 작은 변형에 민감하므로 적대적 공격에 취약하다. 딥러닝 기반 코드 취약점 탐지 모델에 대한 적대적 공격 방법을 제안한다.

• 전자통신동향분석
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• 제31권3호
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• pp.131-141
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• 2016

최근 알파고를 통해 인공지능 기술이 전 세계인의 이목을 집중시켰던 반면, 인공지능 연구자들은 인공지능 부활에 결정적 역할을 한 딥러닝 기술에 주목하고 있다. 딥러닝은 다계층 인공신경망 기반의 기계학습 기술로서 최근 컴퓨터 비전, 음성인식, 자연어 처리 분야에서 인식 성능을 높이는 데 중요한 역할을 하고 있다. 딥러닝 기술을 이용하여 기계가 수천만장의 이미지를 학습하여 객체를 인식하게 하고, 수천 시간의 음성 데이터를 학습하여 사람의 말을 알아듣게 처리하는 데에는 다수의 고성능 컴퓨터가 필요하다. 따라서 딥러닝에는 다수의 컴퓨터를 효율적으로 이용하기 위한 분산처리 기술이 필수적이며 관련 연구들이 활발히 진행되고 있다. 이에 본고는 다중 컴퓨터 노드들에서 딥러닝 모델을 분산처리할 수 있는 기존의 프레임워크들을 비교 분석하고 딥러닝 분산처리 기술에 대한 발전 방향을 전망한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 춘계학술발표대회
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• pp.949-950
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• 2017

딥러닝(Deep Learning)을 효과적으로 연구하고 개발할 수 있도록 도와주는 다양한 딥러닝 프레임워크(Deep Learning Framework)가 있다. 딥러닝 프레임워크는 현재 100 가지도 넘는 종류가 있다. 그렇기 때문에 개발의 목적에 가장 적합한 딥러닝 프레임워크를 선택하는 것은 쉽지 않다. 본고에서는 5가지 대표적인 딥러닝 프레임워크에 대해서 각각의 특징을 분석하고 비교한다. 이를 통하여 딥러닝을 개발하기 전에 개발 목적에 적합한 프레임워크를 선택할 수 있는 간단한 안목을 제시한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.576-578
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• 2022

딥러닝 기술의 발전으로 객체 인색, 영상 분석에 관한 성능이 비약적으로 발전하였다. 하지만 고성능 GPU 를 사용하는 컴퓨팅 환경이 아닌 제한적인 엣지 디바이스 환경에서의 영상 처리 및 딥러닝 모델의 적용을 위해서는 엣지 디바이스에서 딥러닝 모델 실행 환경 과 이에 대한 분석이 필요하다. 본 논문에서는 RISC-V ISA 를 구현한 RISC-V 가상 플랫폼에 yolov3-tiny 모델 기반 객체 인식 시스템을 소프트웨어 레벨에서 포팅하여 구현하고, 샘플 이미지에 대한 네트워크 딥러닝 연산 및 객체 인식 알고리즘을 적용하여 그 결과를 도출하여 보았다. 본 적용을 바탕으로 RISC-V 기반 임베디드 엣지 디바이스 플랫폼에서 딥러닝 네트워크 연산과 객체 인식 알고리즘의 수행에 대한 분석과 딥러닝 연산 최적화를 위한 알고리즘 연구에 활용할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 춘계학술발표대회
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• pp.1445-1446
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• 2011

최근 스마트 컴퓨팅 시대를 맞아 스마트 러닝 시스템에 대한 관심도가 급증하고 있다. 스마트 러닝의 개념은 크게 2가지로 스마트 단말기를 이용한 학습 방법과 학습을 위한 스마트 학습 기법으로 나누어 볼 수 있다. 스마트 학습 기법은 학습자에게 좀 더 효율적이면서 학습의 효과를 증대시키기 위해 학습자의 성향과 학습자의 프로파일, 학습 상황 등을 인지하여 분석하고 적용할 수 있는 기법을 말한다. 본 논문에서는 학습자에게 스마트 러닝을 위한 스마트 학습 기법을 적용한 시스템 설계를 제안하고자 한다. 본 연구에서 제안하고 있는 스마트 러닝 시스템은 학습자에게 적합한 교수학습 모형을 자동으로 적용하여 학습의 효과를 극대화하고, 학습의 유형과 학습 패턴의 변화에 따라 시스템이 학습자에게 지능적으로 대처할 수 있도록 하는 것이다. 교수학습 모형이 학습자에게 자동변화 되기 위해서는 학습자의 성향분석 그리고 형성평가, 사후평가 등의 데이터 분석을 수집하고 자동으로 분석하여 적용 할 수 있는 스마트 학습 에이전트(SSA:Smart Study Agent)가 필요하다. 따라서 본 논문에서는 SSA 설계를 기반으로 스마트 러닝 시스템의 필요성과 향후 연구 발전에 따른 이러닝(e-learning) 교육 혁신에 기여하고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 춘계학술발표대회
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• pp.9-11
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• 2021

최근 임베디드 엣지 컴퓨팅 디바이스에서 AI와 같은 인공지은 연산을 수행하여 AI 추론 연산의 가속화 및 분산화가 많이 이루어지고 있다. 엣지 디바이스는 임베디드 프로세서를 기반으로 AI의 가속 연산을 위해서 내부에 딥러닝 가속기를 포함하여 가속화시키는 시스템 구성을 하고 있다. 딥러닝 가속기는 복잡한 Neural Network 연산을 위한 데이터 이동이 많으며 외부 메모리와 내부 딥러닝 가속기간의 효율적인 데이터 이동 및 버퍼링이 필요하다. 본 연구에서는 엣지 디바이스 딥러닝 가속기 내부의 버퍼 구조를 모델링하고, 버퍼의 크기에 따른 버퍼링 효과를 분석해 보았다. 딥러닝 가속기 버퍼 구조는 RISC-V 프로세서 기반 가상 플랫폼에 구현되었다. 이를 통해서 딥러닝 모델에 따른 딥러닝 가속기 버퍼의 사용성을 분석할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.179-182
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• 2012

기존의 원격 교육 시스템은 대부분 데스크탑 컴퓨터를 기반으로 하고 있다. 그러나 최근에 PDA, 스마트폰, 태블릿 등의 다양한 모바일 기기들이 개발되고, 그 사용자가 점점 늘어남에 따라서 모바일 기기 기반의 원격교육 시스템에 대한 필요성이 증대되고 있다. 따라서 본 논문에서는 u-캠퍼스 환경기반에서의 모바일 러닝 서비스 시스템을 구현하였다. 모바일 러닝 서비스 시스템은 u-캠퍼스 환경기반에서 교육 수요자들인 학생들에게 시공간의 제약 및 디바이스에 제약이 없는 학습 환경 시스템을 제공하고 모바일 캠퍼스 플랫폼 기반의 m-러닝 시스템을 구현한 것이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 추계학술발표대회
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• pp.269-270
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• 2009

이러닝 학습은 다양한 목적을 지닌 많은 대상들에게 눈부실만한 기여를 하고 있음에도 불구하고 이러닝의 특성을 가장 절실히 필요로 하는 장애인과 노인 등의 소외된 사람들에게 혜택을 주지 못하고 있다는 점은 안타까운 일이다. 이러한 현실에 대하여, 그동안 정보통신기술분야에서도 소외된 대상들을 고려한 접근성 관련 제도적 개선이 이루어져 왔다는 점을 상기한다면, 자성만이 아니라 그 이유를 조사할 필요가 있다. 따라서 본 연구의 목적은 이러닝 기업 CEO의 인식을 조사하여 웹 접근성과 관련한 제도적인 여건 속에서도 학습 환경에서는 여전히 접근성 개선이 이루어지지 않는 이유를 찾아보고 개선 방안을 제시하는 데 있다. 위의 목적을 위하여 현업에 종사하는 운영자와 개발자들을 대상으로 보편적 교수 설계을 위한 이러닝의 접근성 관련 인식을 조사하였다, 그 결과 이러닝 접근성에 대한 CEO의 인식은 매우 저조하며, 중요성에 대해서는 공감하나 비용적인 부담으로 인해 보편적 이러닝 콘텐츠 개발은 불가능하다고 생각하고 있었다. 이러닝 기업 CEO의 낮은 인식은 곧 개발자와 교수설계자들에게 접근성 기술 적용의 필요성을 강조하지 않는 결과를 초래하고 있다. 이에 대한 개선을 위해서는 우선 정부와 관련기관의 적극적인 홍보와 제도적 장치가 필수적이며, 현재 제공되는 이러닝의 접근성 개선을 위한 연구와 지원방안이 필요하며, 구체적으로는 보편적 학습설계와 접근성에 대한 교육과 확산을 위한 대안이 필요하다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.1226-1229
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• 2013

우리의 교육은 다양한 매체의 등장과 기술의 발달로 인해 이러닝, 모바일 러닝, 소셜 러닝, 스마트 러닝에 이르기까지 다양한 방식으로 발전 하고 있다. 빠르게 변화하는 교육환경 속에서 우리가 지금 해야 하는 것은 기술의 발전이 가져다준 미래지향적인 교육 패러다임의 방향을 알고, 교육 현장에 적용하는 것이다. 스마트 시대에 적합한 학습환경을 마련하기 위해서는 이러닝의 주요 학습 환경 구성요소인 학습관리시스템(LMS: Learning Management Systems)의 변화가 매우 중요한 역할을 담당한다. 국내 외 이러닝 분야의 표준은 빠르게 신규 버전이 개발되고 새로운 영역의 표준들이 등장하고 있다. 본 논문에서는 디지털 콘텐츠 및 출판의 융합모델에 대한 표준으로 급부상중인 IMS의 Common Cartridge를 기반으로 하는 수준별 오답분석 시스템을 설계하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.505-508
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• 2022

딥러닝 기술이 발전하면서 적용되는 산업 분야가 늘어남에 따라 딥러닝 모델에서 역으로 학습 데이터를 추출하는 등 다양한 딥러닝 모델 공격 이슈가 발생하고 있다. 이러한 위협에 대응하기 위해 딥러닝 학습에 사용되는 데이터의 노출을 방지할 수 있도록 사용자 프라이버시를 보호하는 기법의 중요성이 대두되고 있다. 동형암호는 학습 데이터를 보호할 수 있는 기법 중 하나로, 복호화 과정없이 암호화된 상태로 연산, 탐색, 분석 등을 수행할 수 있는 차세대 암호 알고리즘이다. 본 논문에서는 동형암호 기반의 딥러닝 기법 연구 동향에 대해 알아본다.