김영필 연구실

정보통신공학과 김영필

정보통신공학과의 연구실은 클라우드 컴퓨팅, 운영 체제, IoT 보안, DevOps 인프라 및 시스템 신뢰성 등 다양한 컴퓨터 시스템 관련 연구를 수행하고 있습니다. 최근 3년간 이 연구실은 클라우드 기반 프로그래밍 활동 추적 시스템과 맞춤형 머신 러닝 가상화 시스템 지원 연구를 진행하였으며, 2023년에는 클라우드 환경에서 단일 자원 스케줄링 연구와 BioEdge를 통한 엣지 기반 분산 추론을 활용한 바이오 이미지 객체 탐지 가속화 연구를 발표하였습니다. 또한, 2022년에는 ARM 캐시 일관성 인터페이스를 이용한 안드로이드OS의 스크린 잠금 기능 부채널 공격 연구를 수행하였습니다. 이러한 연구 성과는 다양한 국제 학술지와 컨퍼런스에서 발표되었으며, 연구실의 높은 연구 역량을 입증하고 있습니다.

Cloud Computing

IoT Security

System Reliability

대표 연구 분야

연구 영역 전체보기

클라우드 환경에서의 신뢰성 있는 서비스 마이그레이션

이 연구는 클라우드 환경에서 신뢰성 있고 유연한 서비스 마이그레이션 방법을 개발하는 것을 목표로 합니다. 특히 SGX(Software Guard Extensions)와 같은 하드웨어 기반 보안 기술을 활용하여 데이터와 애플리케이션의 기밀성을 보장합니다. 이를 통해 클라우드 사용자들은 신뢰할 수 있는 환경에서 서비스를 자유롭게 이동시킬 수 있으며, 성능 저하 없이 높은 보안 수준을 유지할 수 있습니다.

IoT 환경에서의 분산 딥러닝 기반 정확한 균열 감지

이 연구는 IoT 환경에서 딥러닝 알고리즘을 활용하여 정확한 균열 감지 시스템을 개발하는 것을 목표로 합니다. 분산 학습 기술을 적용하여 실시간으로 데이터를 처리하고 분석하며, 이를 통해 구조물의 손상 여부를 신속하게 파악할 수 있습니다. 이러한 시스템은 다양한 IoT 기기와의 연동을 통해 효율적이고 신뢰성 있는 모니터링을 가능하게 합니다.

주요 논문

발행물 전체보기

enCloud: Aspect-oriented trusted service migration on SGX-enabled cloud VM

Seehwan Yoo, Youngpil Kim, Hyunchan Park, Jaehyun Hwang, Kitak Kim

Wiley Software: Practice and Experience, 2024

BioEdge: Accelerating Object Detection in Bioimages with Edge-Based Distributed Inference

Ahn, Hyunho, Munkyu Lee, Sihoon Seong, Minhyeok Lee, Gap-Joo Na, In-Geol Chun, Youngpil Kim, Cheol-Ho Hong

Electronics, 2023

Accurate Crack Detection Based on Distributed Deep Learning for IoT Environment

Youngpil Kim, Shinuk Yi, Hyunho Ahn, Cheol-Ho Hong

Sensors, 2023

완료된 프로젝트

프로젝트 전체보기

Cloud-based system support for tracking programming activity

INU Research Grant, Republic of Korea

2021년 09월 ~ 2022년 04월

Study on system support for service-level-objectives tailor-made machine learning virtualization

NRF, Republic of Korea

2019년 03월 ~ 2023년 02월