디지털 라이브러리[ 검색결과 ]
범용 실행 환경을 기반으로 한 전용 기기에서의 악성 코드 설치 방지
http://doi.org/10.5626/JOK.2025.52.5.444
산업 전반의 디지털화로 인해 디지털 창구, 의료용 또는 교육용 태블릿 등 특정 작업만 수행하도록 설계된 기기인 전용 기기에 대한 수요가 증가하고 있다. 특정 애플리케이션만 실행할 수 있어 보안성이 높고 공격 표면이 최소화되는 장점이 있지만 대부분 Android와 같은 범용 실행 환경을 기반으로 구축된다. 이로 인해 개발 및 사용이 용이하지만, 공격 표면이 넓어질 수 있어 전용 기기에 맞는 보안 대책이 필요하다. 본 연구에서는 범용 실행 환경으로 설계된 전용 기기의 악성 코드 설치와 관련된 취약점을 분석하고 이에 대한 대응 방안을 제안한다. 공격자는 물리적으로 기기에 접근할 수 없으며, 최종 사용자가 악의적이지 않다고 가정한다. 원격으로 악성 코드를 설치할 수 있는 10가지 취약점을 식별하고, Android 기기인 Lenovo P11에서 실험했다. 취약점에 대응하기 위해 SELinux 정책 작성, 파일 무결성 검사 프로그램 설치 등 전용 기기에 최적화된 보안 메커니즘을 설계하였다.
단일 리드 심전도 데이터를 이용한 심혈관 질환 예측
http://doi.org/10.5626/JOK.2024.51.10.928
심혈관 질환을 진단하는 가장 대표적인 방법은 심전도 데이터를 분석하는 것이며, 병원에서 측 정하는 심전도 데이터는 대부분 12개의 리드로 구성되어 있다. 하지만, 웨어러블 헬스케어 기기에서는 일 반적으로 1개의 리드만 측정되며, 심혈관 질환을 진단하는 데에도 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 웨 어러블 헬스케어 기기로 측정 가능한 단일 리드를 사용하여 흔히 발생하는 심혈관 질환인 심방세동, 좌각 차단, 우각차단을 예측하는 연구를 진행하였다. 합성곱 신경망 모델을 기반으로 질환을 예측하였으며 AUC, F1-score를 통해 성능을 측정 및 비교한 결과, 심방세동, 좌각차단, 우각차단의 예측 평균 AUC가 각각 0.966, 0.971, 0.965, F1-score가 각각 0.867, 0.816, 0.848로 우수한 성능을 보이는 것을 확인하였다. 이를 통해 웨어러블 헬스케어 기기에서 획득 가능한 단일 리드만을 활용한 심혈관 질환의 진단 가능성을 확인할 수 있었다.
CSDVirt: 연산 스토리지 에뮬레이터
http://doi.org/10.5626/JOK.2024.51.1.1
연산 스토리지(CSD: Computational Storage Device) 개념이 등장한 이후로 학계와 업계에서 여러 형태의 연산 스토리지를 발표하고 있다. 연산 스토리지 인터페이스에 대한 표준화 논의는 현재 진행중이지만 아직 초기 단계이다. 따라서 발표된 연산 스토리지들은 인터페이스와 디바이스의 내부 구조가 통일되어 있지 않은 실정이다. 이는 연산 스토리지 연구를 위해서 디바이스 내부 구조부터 응용까지 많은 개발 작업이 필요하다는 것을 의미한다. 본 연구에서는 연산 스토리지 연구의 편의성 및 실제 디바이스와 비슷한 환경 제공을 위해 CSDVirt를 제안한다. CSDVirt는 NVMeVirt를 확장하여 연산 스토리지 기능을 제공하는 에뮬레이터이다. 본 에뮬레이터를 이용하여 기존 연구에서 제공되는 다양한 워크로드의 특성을 쉽게 확인할 수 있다.
모바일 단말에서 유해 동영상을 차단하기 위한 단말 상태 기반의 적응적 프레임 추출 및 스트리밍 제어 시스템
http://doi.org/10.5626/JOK.2022.49.7.575
동영상 스트리밍 서비스에 대한 사용자 접근성이 증가함에 따라 모바일 단말에서 유해 동영상을 차단하기 위한 기술이 주목받고 있다. 그러나, 모바일 단말은 낮은 처리 능력으로 인해 유해 동영상 차단 과정에서 부하가 발생하는 문제가 있다. 본 논문에서는 모바일 단말에서 유해 동영상을 차단하기 위한 단말 상태 기반의 적응적 프레임 추출 및 스트리밍 제어 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 프레임 간의 유사도 비교 결과와 동영상의 유해성 변화를 기반으로 프레임을 추출한다. 또한, 단말 상태에 따라 유사도 비교와 프레임 추출을 제어하고 모자이크 처리를 통해 유해 동영상의 노출을 최소화한다. 구현 결과를 통해 제안하는 시스템이 적응적 프레임 추출 기술을 통해 유해성 변화에 대한 대응 성능을 약 40% 향상시킴을 확인하였다. 또한 단말의 배터리 상황에 따라 프레임을 적응적으로 추출하여 유해 동영상을 차단하는 과정에서 발생하는 부하를 감소시키는 것을 확인하였다.
웨어러블 기기를 이용한 음주운전 감지 시스템
http://doi.org/10.5626/JOK.2022.49.5.397
음주 운전은 교통사고에 따른 인명피해를 불러일으킬 수 있다. 음주운전의 위험성이 충분히 각인되고 있음에도 불구하고 음주상태에서는 저하된 판단력으로 인하여 음주운전 교통사고는 매년 다수 발생하고 있다. 본 논문에서는 웨어러블 기기를 이용한 음주운전 감지시스템을 제안한다. 먼저 웨어러블 디바이스인 스마트워치의 범용적인 센서만을 이용하여 데이터를 수집한 후 스마트폰을 통해 서버에 전송하여 머신러닝을 수행하여 음주여부를 판단한다. 이후 차량 내 비콘을 이용한 운전자 감지 알고리즘에 의해 사용자에게 경보를 줌으로써 음주운전을 방지한다. 본 연구에서는 음주 운전을 방지할 수 있도록 하는 시스템을 스마트워치, 스마트폰과 서버에 실제 구현하고 실용화할 수 있는 앱을 개발하였다. 실험 결과 음주운전 판단 정확도는 약 92%, 운전자 감지 알고리즘은 약 99%의 결과를 나타냈다.
모바일 단말에서 유해 동영상을 실시간으로 차단하기 위한 스트리밍 제어 시스템
http://doi.org/10.5626/JOK.2021.48.8.966
동영상 스트리밍 서비스에 대한 사용자 접근성이 증가하면서 모바일 단말에서 유해 동영상을 실시간으로 차단하기 위한 기술이 주목받고 있다. 그러나, 모바일 단말은 낮은 처리 능력으로 인해 차단과정에서 부하가 발생하는 문제가 있다. 본 논문에서는 모바일 단말에서 유해 동영상을 실시간으로 차단하기 위한 스트리밍 제어 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 동영상의 프레임을 추출하여 유해성 분석엔진을 통해 동영상의 유해성을 분석한다. 그리고, 유해성 변화와 프레임 간 유사도 비교 결과를 고려하여 프레임 추출 방식을 결정함으로써 부하를 최소화하고 동영상 모자이크 처리를 수행함으로써 유해 동영상을 차단한다. 구현 결과를 통해 제안하는 시스템이 모바일 단말에서 발생하는 부하와 사용자에게 노출되는 유해 부분을 최소화하는 것을 확인하였다.
인공지능 의료기기 소프트웨어의 IEC 62304 국제표준 준수 가이드라인 개발 및 적용
http://doi.org/10.5626/JOK.2021.48.1.71
의료기기 소프트웨어 개발자는 의료기기 소프트웨어 생명주기 프로세스에 대한 국제표준인 IEC 62304가 요구하는 프로세스를 수립하고, 방대한 양의 산출물을 갖추어 인허가를 받아야 한다. 최근에는 의료영상 기반 인공지능 의료기기 소프트웨어가 활발히 개발되고 있으며, 독립형 소프트웨어로 취급되기 때문에 의료기기 소프트웨어에 대한 IEC 62304를 준수하여 인허가를 받아야 한다. 인공지능 기술에 대한 국제표준은 논의 단계에 있어, 개발자는 인공지능 의료기기 소프트웨어의 생명주기 프로세스를 임의로 수립해야 하며, IEC 62304의 어느 명세를 기준으로 삼아 인공지능 제품의 성능과 안전성을 입증할지, 어떤 품질관리 기법을 사용하여 산출물을 작성할지 파악하기 어렵다. 본 논문은 인공지능 의료기기 소프트웨어에 대한 IEC 62304 준수 범위와 요구사항을 수행하기 위한 품질관리 기법을 가이드라인의 형태로 제공한다. 또한 실제 인공지능 제품에 적용하여 본 가이드라인의 활용성을 확인한다.
자원제약 내장형 시스템을 위한 컨볼루션 뉴럴 네트워크 모델 자동 경량화 프레임워크
http://doi.org/10.5626/JOK.2020.47.2.136
최근 다양한 컨볼루션 뉴럴 네트워크 응용프로그램을 사물인터넷과 같은 자원제약이 심한 내장형 시스템에서 직접 동작시키려는 시도가 증가하고 있다. 하지만 내장형 시스템은 연산 속도와 메모리가 매우 제한적이기 때문에 동작시킬 수 있는 뉴럴 네트워크 모델의 크기가 제약되고 실시간성을 만족하지 못 할 수 있다. 이를 위해 본 논문에서는 주어진 뉴럴 네트워크 모델을 메모리와 수행시간 요구사항을 만족 할 수 있도록 자동으로 경량화하고 타겟 내장형 시스템에서 수행 가능한 코드를 자동으로 생성하는 프레임워크를 제안한다. 제안하는 프레임워크를 활용하여, 다양한 수행시간과 메모리 요구사항을 만족할 수 있도록 뉴럴 네트워크 모델을 서로 다른 성능을 가진 STM32 Nucleo 보드들에 맞게 경량화 하였다.
비휘발성 메모리 기반 블록 디바이스 드라이버 성능 향상을 위한 쓰기 감소 기법
http://doi.org/10.5626/JOK.2019.46.10.981
최근 NVRAM(Non-Volatile Memory)이 플래시 스토리지 및 DRAM과 비교하여 성능, 가격측면의 경쟁력을 갖추게 되면서 차세대 스토리지로써 새롭게 주목받고 있다. NVRAM을 스토리지로 활용하기 위해서는 기존 파일 시스템 계층 또는 블록 디바이스 계층을 개선하는 방법이 존재한다. 이 중에서도 블록 계층을 수정하는 방법은 파일 시스템 및 페이지 캐시 계층의 변경이 필요 없기 때문에 전체 시스템의 호환성 측면에서 장점을 갖는다. 그러나, 이와 같은 접근은 NVRAM을 블록 단위로 제어하기 때문에 바이트 접근이 가능한 NVRAM의 특성을 고려할 때 내구성 및 성능 측면에서 효과적이지 않다. 이에 본 논문에서는 파일 시스템을 고려하면서 블록 단위 쓰기를 최소화하는 NVRAM 블록 디바이스 드라이버를 제안한다. 제안하는 블록 쓰기 감소 기법은 파일 시스템의 구조에 따라 블록 타입을 분류하고, XOR 연산을 활용한 블록 변경량 비교 과정을 통해서 부분 쓰기를 제공한다. 제안 기법을 리눅스 커널의 NVRAM 블록 계층에 적용하여 다양한 워크로드에서 평가한 결과 기존 블록 단위 쓰기와 비교하여 쓰기량이 최대 90%까지 감소함을 확인하였다.
CPU 사용량을 고려한 고성능 저장장치 기반 가상화 시스템의 I/O 완료 처리 기법
http://doi.org/10.5626/JOK.2019.46.7.612
최근 Samsung Z-SSD 및 Intel Optane SSD와 같은 고성능 저장장치의 등장으로 인해 시스템의 I/O 성능 오버헤드가 저장장치에서 소프트웨어 I/O 계층으로 이동하였다. 이로 인해 하이퍼바이저 및 운영체제는 고성능 저장장치의 성능을 최대한 활용하기 위해 I/O 완료 처리 기법 중 하나인 폴링 방식의 효용성을 주목하고 있으며, 하이브리드 폴링(Hybrid Polling) 및 적응형 폴링(Adaptive Polling)과 같은 새로운 기법들을 적용하여 사용하고 있다. 본 논문은 QEMU-KVM 하이퍼바이저에서 제공하는 적응형 폴링 방식의 문제점을 설명한 뒤, 고성능 저장장치의 응답 시간을 최대한으로 활용하면서 CPU 사용량을 감소시키는 새로운 I/O 완료 처리 기법을 제안한다. 실험 결과, 제안된 기법은 64KB 이하 크기의 I/O 요청에 대해 기존 기법 대비 최대 5.3% 지연된 응답 시간을 보여주지만, CPU 사용량은 최대 39.7% 감소한 것을 확인할 수 있다.
