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이은영 연구실
동덕여자대학교 컴퓨터학과
이은영 교수
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이은영 연구실

동덕여자대학교 컴퓨터학과 이은영 교수

이은영 연구실은 분산·병렬 알고리즘, 소프트웨어 보안, 프로그래밍언어 이론, 컴파일러를 기반으로 클라우드·쿠버네티스·서버리스 환경의 성능 최적화와 장애 허용 기술, 블록체인 합의 메커니즘, 종단간 암호화 환경의 패킷 검사, 안전한 소프트웨어 컴포넌트 조합 등 고신뢰 컴퓨팅 시스템을 위한 이론과 실용 기술을 함께 연구하고 있다.

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분산·병렬 알고리즘 및 고신뢰 합의 메커니즘
주요 논문
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2025
rPBFT: Reliable Practical Byzantine Fault Tolerance Mechanism for Faulty Distributed Networks
Eunyoung Lee, Nam-Ryeong Kim, Cheng‐Bo Han, Nayeon Shin, Il-Gu Lee
IF 5.7
IEEE Transactions on Big Data
The adoption of blockchain technology across financial, industrial, and IoT ecosystems has increased the demand for reliable and scalable consensus mechanisms. Traditional Practical Byzantine Fault Tolerance (PBFT) offers strong consistency and finality but scales poorly due to high message complexity and communication overhead. To address this, we propose Reliable Practical Byzantine Fault Tolerance (rPBFT), a consensus mechanism that improves performance and fault tolerance in large-scale distributed systems. rPBFT evaluates node reliability through message exchanges during consensus and dynamically forms a committee based on reliability scores. This reduces communication load, improves scalability, and prevents performance degradation caused by faulty nodes while maintaining decentralization without representative election. Experiments evaluated rPBFT against PBFT and HotStuff. In fault-free environments, PBFT achieved better performance due to the absence of reliability computation overhead. Under faulty conditions, rPBFT outperformed PBFT and HotStuff, achieving 30%–40% lower latency, 50%–80% higher throughput, and a 33% improvement in consensus success rate. In fault-tolerance tests, rPBFT maintained stable throughput as the Byzantine ratio and network fault ratio increased, demonstrating resilience via a reliability-based recovery model. These results confirm that rPBFT enhances scalability and robustness while preserving the core properties of Byzantine fault-tolerant consensus, making it well-suited for large-scale blockchain and IoT environments.
https://doi.org/10.1109/tbdata.2025.3644587
Byzantine fault tolerance
Quantum Byzantine agreement
Fault tolerance
Scalability
Robustness (evolution)
Reliability (semiconductor)
Resilience (materials science)
Node (physics)
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2020
Fast Packet Inspection for End-To-End Encryption
Soyeon Kim, Sun-Woo Yun, Eunyoung Lee, So-Hyeon Bae, Il-Gu Lee
IF 2.6
Electronics
With the recent development and popularization of various network technologies, communicating with people at any time, and from any location, using high-speed internet, has become easily accessible. At the same time, eavesdropping, data interception, personal data leakage, and distribution of malware during the information transfer process have become easier than ever. Recently, to respond to such threats, end-to-end encryption (E2EE) technology has been widely implemented in commercial network services as a popular information security system. However, with the use of E2EE technology, it is difficult to check whether an encrypted packet is malicious in an information security system. A number of studies have been previously conducted on deep packet inspection (DPI) through trustable information security systems. However, the E2EE is not maintained when conducting a DPI, which requires a long inspection time. Thus, in this study, a fast packet inspection (FPI) and its frame structure for quickly detecting known malware patterns while maintaining E2EE are proposed. Based on the simulation results, the proposed FPI allows for inspecting packets approximately 14.4 and 5.3 times faster, respectively, when the inspection coverage is 20% and 100%, as compared with a DPI method under a simulation environment in which the payload length is set to 640 bytes.
https://doi.org/10.3390/electronics9111937
Deep packet inspection
Encryption
Computer science
Network packet
Eavesdropping
Payload (computing)
End-to-end principle
Computer network
Byte
Frame (networking)
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2020
476. Gilead Sciences’ Commitment to the COVID-19 Pandemic
Eunyoung Lee, Anu Osinusi, Anand P. Chokkalingam, Diana M. Brainard, Tram Tran, Lauren Dau, Diogo Ferrinho, Chenyu Wang, Kavita Juneja
IF 3.8
Open Forum Infectious Diseases
Abstract Background COVID-19 has spread rapidly: from the first case in Dec 2019, the declaration of a global pandemic in Mar 2020, to Jun 18, 2020 with >8 M confirmed cases and >400,000 deaths worldwide. Throughout this rapid spread, Gilead has focused on contributing antiviral expertise and resources to help patients (pts) and communities fighting COVID-19 Methods Gilead is supporting the efforts of governments, partnering with professionals, and community-based org., and collaborating with healthcare providers to accelerate research and access to remdesivir (RDV), the first medicine with demonstrated efficacy in treatment of COVID-19. This is a review of the programs initiated in RDV research, access, research grants and collaborative education Results In Jan 2020 Gilead began working with government and regulatory authorities to make RDV accessible to pts globally through the compassionate use and expanded access programs. These programs has treated >2000 COVID-19 pts. By Feb 2020, several phase 3 randomized trials on RDV were initiated. Based on trials completed and published data (n= >2000), RDV was granted emergency use authorization in the US on May 1, 2020 with full approval in 5 countries thereafter and several under review elsewhere. Collectively there will be >12,000 pts enrolled in RDV clinical programs by Dec 2020. Increasing manufacturing of RDV began at-risk in Jan 2020. By May 2020 Gilead has decreased production time, increased supply and committed to donating all its 1.5 M doses. Under the licensing agreements with generic drug manufacturers, RDV will be available in 127 countries upon approval. Gilead has committed to supporting research grants to enhance the understanding of the clinical course and outcomes in vulnerable population, long-term sequelae, and evaluate real world safety and effectiveness of COVID-19 therapies. Finally, Gilead has provided corporate grants to support the efforts of community-based orgs and public health entities to expand education on COVID-19 Conclusion Gilead has initiated a global, multifaceted rapid response that reflects the unprecedented emergency posed by SARS-COV-2. This includes increasing RDV production, access, timely initiation of phase 3 RDV trials, and establishment of grants programs for community projects, research and education Disclosures EunYoung Lee, PharmD, Gilead Sciences (Employee) Anu Osinusi, MD, Gilead Sciences (Employee) Anand Chokkalingam, PhD, Gilead Sciences (Employee) Diana M. Brainard, MD, Gilead Sciences (Employee) Tram Tran, MD, Gilead Sciences (Employee) Lauren Dau, PharmD, Gilead Sciences (Employee) Diogo Ferrinho, PharmD, Gilead Sciences (Employee) ChenYu Wang, PhD, Gilead Sciences (Employee) Kavita Juneja, MD, Gilead Sciences (Employee)Gilead Sciences (Employee)
https://doi.org/10.1093/ofid/ofaa439.669
Medicine
Pandemic
Government (linguistics)
Coronavirus disease 2019 (COVID-19)
Declaration
Clinical trial
Economic growth
Public relations
Family medicine
Political science
정부 과제
3
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1
주관|
2019년 2월-2023년 2월
|79,936,000
Real-time Lightweight MEC 시스템에서 부하 예측을 통한 자원관리 프레임 워크 개발
본 연구의 목적은 Real-time Lightweight MEC 시스템에서 부하 예측을 통한 자원관리 프레임 워크를 개발하는 것이다. 이를 위해서 매년 다음과 같은 세부 연구를 통해서 연구를 진행한다. ■ Real-time Lightweight MEC 아키텍쳐 모델링 및 어플리케이션 유형 분류 기법 개발 ● 어플리케이션 유형 (latency-sensitive, latency-tolerant) 분류 기법 개발 및 Real-time leightweight MEC 아키텍쳐 모델링 ■ 어플리케이션 유형별 서비스 지연시간 최소화를 위한 가상머신 배치 기법 개발 ● 어플리케이션 유형을 고려한 가상머신 프로비저닝 및 가상머신 재배치 모듈 개발 ■ 데이터 처리의 경량화를 위한 동적 오프로딩 모듈 개발 ● 최소한의 데이터 전송과 모바일 디바이스와 엣지 클라우드 서버의 상태를 고려한 동적 오프로딩 모듈 개발 ■ 휴리스틱 기법을 이용한 부하 예측 기반 Proactive 오토스케일링 모듈 개발 ● 히스토리 데이터 및 Application 유형을 고려한 오토스케일링 모듈 개발 ■ Real-time Lightweight MEC 모듈 통합 및 성능 평가 ● MEC 환경에 맞춰 개발한 SW 모듈 통합 및 테스트베드 구축과 성능평가
모바일 엣지 클라우드
실시간 서비스
클라우드 서비스
경량 시스템
오프로딩
부하 예측
2
주관|
2013년 5월-2016년 5월
|42,900,000
멀티코어 PC클라우드 환경에서 분산 병렬 연산 처리를 위한 SLA 기반 오토 스케일링 기법 및 결함 포용 스케줄링 기법 개발
본 연구에서는 멀티코어 PC클라우드 환경에서 분산 병렬 연산처리를 위한 SLA 기반 오토 스케일링 기법 및 결함 포용 스케줄링 기법 개발을 다음과 같이 차년도별로 나누어 연구한다. 1차년도: 멀티코어 PC클라우드를 위한 가상머신 동적 프로비저닝 기법 개발 (1) 효율적인 가상머신 관리를 위한 오픈소스 기반 PC클라우드 하이퍼바이저 아키텍처 연구 (2) 멀티코어 PC클라우드 환경에서 프로파일링 기반 동적 자원 프로비저닝 기법 개발 (3) 멀티코어 PC클라우드 컴퓨팅 기술 적용 및 안정적 시스템 운영을 위한 테스트베드 구축 2차년도: 멀티코어 PC클라우드에서 분산 병렬 연산처리를 위한 가상머신 자원 관리 기법 개발 (1) 데이터 집약적 응용에 적합한 분산 병렬 프로그래밍 모델 연구 및 데이터 저장 기법 개발 (2) 멀티코어 PC클라우드에서 효율적인 자원 관리를 위한 오토 스케일링 기법 개발 (3) 시스템의 성능 최적화 테스트를 위한 비잔틴 합의 분산 병렬 파일럿 응용 개발 3차년도: 멀티코어 PC클라우드에서 신뢰적인 서비스 제공을 위한 SLA 기반 결함 포용 기법 개발 (1) 자원 실패 발생시 시스템의 안정성 향상을 위한 데이터 및 작업 복제 기법 개발 (2) 분산 병렬 연산처리의 신뢰성 향상을 위한 결함 포용적 스케줄링 기법 개발 (3) 분산 병렬 연산처리의 효율성 및 신뢰성 검증을 위한 성능 평가 및 테스트 검증
멀티코어
클라우드 컴퓨팅
PC 클라우드
병렬 처리
자원 관리
결함 포용
데이터 집약적 응용
스케줄링
오픈소스
3
주관|
2010년 4월-2013년 4월
|44,000,000
모바일 클라우드 컴퓨팅에서 신뢰적인 자원 제공을 위한 자원 관리 연구
본 과제는 이동 중에도 안정적으로 작동하는 모바일 클라우드 컴퓨팅 환경을 만들기 위해 모바일 기기의 변화하는 상태를 분석하고 신뢰성 있는 자원 관리 방법을 찾는 연구임. 연구 목표는 동적으로 변하는 모바일 자원의 특성을 고려한 신뢰성 향상임. 핵심 연구 내용은 1차년도 모바일 이용 패턴과 자원 컨텍스트 분석을 통한 동적 자원 정보 수집 기법 개발, 2차년도 가용성 및 신뢰성 계산 기반의 자원 그룹화와 최적 자원 할당 기법 개발, 3차년도 생존성 기반 적응적 결함포용 기법 개발 및 시뮬레이터 성능평가 수행임. 기대 효과는 모바일 환경에서 안정적이고 경제적인 클라우드 서비스 제공, 모바일 자원 이용률 향상과 전력 절감 달성, 국내 모바일 클라우드 컴퓨팅 연구 활성화 기여임
클라우드 컴퓨팅
자원 관리
결함포용
신뢰성
가용성
생존성
자원 정보 수집
자원 그룹화
자원 할당