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WCPS lab
수원대학교 본교(제1캠퍼스) 정보통신학부 전상훈 교수
웹 크롤링
병렬·비동기 처리
WebAssembly 추론
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WCPS lab

수원대학교 본교(제1캠퍼스) 정보통신학부 전상훈 교수

WCPS 연구실은 정보통신학부에 소속된 연구실로, 웨어러블 컴퓨팅, 사이버 물리 시스템, 원격 환자 모니터링, 수면 중 뇌졸중 감지, 패혈성 쇼크 예측 등의 연구를 활발히 진행하고 있습니다. 최근 3년간 다양한 프로젝트와 연구 성과를 통해 혁신적인 의료 기술 개발에 기여하고 있습니다. 예를 들어, 수면 중 뇌졸중을 조기에 감지하는 AI 기반 웨어러블 장치 개발, 패혈성 쇼크 환자의 사망률 예측을 위한 머신러닝 모델 개발, 원격 환자 모니터링 시스템 개발 등 다양한 연구 프로젝트를 성공적으로 수행하였습니다. 또한, 웨어러블 엣지 컴퓨팅 프레임워크를 활용한 수면 건강 관리 시스템 개발, 고위험 바이러스 증상 모니터링을 위한 웨어러블 AI 개발 등도 주요 연구 성과 중 하나입니다. 이러한 연구 성과를 바탕으로 WCPS 연구실은 산업계와의 협력을 통해 실질적인 의료 혁신을 이루어 나가고 있습니다.

웹 크롤링병렬·비동기 처리WebAssembly 추론브라우저 딥러닝웹 보안
대표 연구 분야
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병렬·비동기 웹 크롤링 성능 최적화 thumbnail
병렬·비동기 웹 크롤링 성능 최적화
Performance Optimization of Web Crawlers via Parallel and Asynchronous Processing
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연구 성과 추이
표시된 성과는 수집된 데이터 기준으로 산출되며, 일부 차이가 있을 수 있습니다.

5개년 연도별 논문 게재 수

1총합

5개년 연도별 피인용 수

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주요 논문
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2026
Two-Stage SQL Injection Detection Method Using Pattern Matching and Machine Learning
Myeong-Gyu Eo, Sanghoon Jeon
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
SQL 삽입 공격은 웹 애플리케이션 보안에 심각한 위협을 주는 대표적인 사이버 공격 기법이다. 기존 탐지 방식은 탐지 속도가 빠르면 정확도가 낮고, 정확도가 높으면 탐지 속도가 느린 구조적 한계를 가진다. 이를 개선하기 위해 1단계 패턴 매칭과 2단계 머신러닝을 결합한 2단계 탐지(Two-stage Detection, TSD) 프레임워크를 제안한다. TSD는 1단계에서 패턴 매칭으로 알려진 공격을 신속히 걸러내고, 2단계에서 머신러닝 모델로 탐지되지 않은 공격을 정밀하게 분석한다. Kaggle SQL Injection Dataset을 활용한 실험 결과, TSD는 Random Forest, Support Vector Machine, Logistic Regression XGBoost 등 모든 모델에서 단일 머신러닝 대비 재현율이 일관되게 증가했고, 탐지 시간도 단축됨을 확인하였다. 본 연구는 재현율 향상과 탐지 시간 단축을 동시에 달성한 실시간 SQL 삽입 공격 탐지의 현실적 대안을 제시한다. 향후에는 온라인 패턴 갱신과 다양한 공격 대응을 위한 데이터셋 확장 연구를 통해 실용성을 더욱 강화할 예정이다.
https://doi.org/10.7840/kics.2026.51.1.35
SQL
SQL injection
Random forest
Support vector machine
Logistic regression
Matching (statistics)
Data Transformation Services
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2026
A Hybrid JavaScript–WebAssembly Framework for Efficient Deep Learning Inference in Web Browsers
Chaeeun Lee, Sanghoon Jeon
IF 1.2 (2026)
KSII Transactions on Internet and Information Systems
https://doi.org/10.3837/tiis.2026.01.011
Deep learning
Inference
Web browser
Deep Web
Web application
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2025
Performance Optimization of Web Crawlers via Parallel and Asynchronous Processing
Min-Sun Kim, Sanghoon Jeon
IF 1.2 (2025)
KSII Transactions on Internet and Information Systems
인터넷의 급속한 발전으로 인해 방대한 양의 데이터가 생성되고 있으며, 다양한 유형의 정보에 대한 접근성이 높아지고 있다. 그 결과 데이터를 수집, 저장, 처리, 예측하는 빅데이터 분석의 중요성이 점차 커지고 있다. 웹 크롤러는 특정 웹페이지로부터 데이터를 추출하기 위한 도구로서 주목을 받아 왔다. 이들은 가격 비교 쇼핑, 검색 엔진 최적화(Search Engine Optimization, SEO), 리치 사이트 요약(Rich Site Summary, RSS) 집계 등 다양한 분야에서 활용된다. 서로 다른 유형의 웹 크롤러는 정적 또는 동적 크롤링 방식을 기반으로 한다. 대표적인 웹 크롤러로는 정적 웹페이지 또는 동적 웹페이지를 효과적으로 처리하도록 설계된 Scrapy, Selenium, BeautifulSoup, Playwright가 있다. 본 논문에서는 이러한 크롤러의 실행 성능을 향상시키기 위해 병렬 및 비동기 처리의 두 가지 튜닝 기법을 적용하는 데 초점을 둔다. 성능 평가를 위해 4가지 핵심 지표인 이미지당 시간(Time per Image, TPI), 초당 이미지 수(Images per Second, IPS), CPU 활용률, 메모리 사용량을 사용하였다. 다양한 웹페이지 구성에 대해 통제된 실험을 수행함으로써, 각 튜닝 방법이 서로 다른 크롤러 아키텍처의 실행 효율성과 시스템 자원 사용에 미치는 영향을 보여준다. 본 연구 결과는 성능과 자원 효율성 간의 실질적인 절충 관계를 부각하며, 실제 데이터 수집 작업에 크롤러 최적화 전략을 적용하는 데 유용한 통찰을 제공한다.
https://doi.org/10.3837/tiis.2025.12.012
Asynchronous communication
Web crawler
Web application
Parallel processing
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2021년 5월-2024년 5월
|13,650,000
웨어러블 기기 업사이클링을 통한 수면 헬스케어를 위한 웨어러블 엣지 컴퓨팅 프레임워크 연구
첫 번째 목표는 다양한 웨어러블 디바이스의 데이터를 통합하고 전처리하는 기술을 개발하는 것임. 두 번째 목표는 수면 행동 데이터를 기반으로 인공지능 모델을 개발함. 또한 경량화된 인공지능 모델을 통해 임베디드 시스템에 효율적인 데이터 처리를 구현하는 것임. 세 번째 목표는 개발된 피드백 제어 시스템을 적용하여 성능을 검증하고,오픈 데이터베이스를 구축하는 것...
웨어러블 엣지 컴퓨팅
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전체 특허

스쿼트 재활운동 압력패턴 기반 능동 경사조절부를 포함하는 슬라이딩 재활로봇 시스템

상태
공개
출원연도
2024
출원번호
1020240072926

웨어러블 구조를 포함하는 사회적 약자 안전 보호장치

상태
공개
출원연도
2024
출원번호
1020240072927

고령자를 위한 역피드백 보행 보조 기구

상태
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출원연도
2024
출원번호
1020240072928
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