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- [동문] 김미수 박사(지도교수 이은석), 전남대학교 인공지능학부 조교수 임용
- 전자전기컴퓨터공학과(컴퓨터공학전공) 김미수 박사(지도교수 이은석), 전남대학교 인공지능학부 조교수 임용 정보통신대학 전자전기컴퓨터공학과 (컴퓨터공학전공) 김미수 박사가 전남대학교 AI융합대학의 인공지능학부 조교수로 2023년 9월부로 임용되었다. 김미수 박사는 소프트웨어공학연구실(지도교수 이은석)에서 연구를 진행하며, 전자전기컴퓨터공학과(컴퓨터공학전공)에서 2021년 8월, Deep learning and natural language processing-based framework for information retrieval-based bug localization를 주제로 박사학위를 받았다. 그 후 소프트웨어대학 소프트웨어융합연구원에서 박사후연구원으로 2년동안 Deep Learning-based Automated Software Debuging과 Software Debugging for Deep Learning System에 대해 연구를 진행하였다. 김미수 박사는 총 17개의 우수 국제 학회 발표 실적(BK/정보과학회 우수학회 13건)과 총 3편의 SCI(E) 논문을 출판하였으며, 총 10건의 수상 내역을 보유하고 있다. 김미수 박사는 "소프트웨어공학(SE)에 AI 기술을 접목하는 연구(AI4SE), AI 기술에 소프트웨어공학 기술을 접목하는 연구(SE4AI), 환경 친화적 소프트웨어공학 등의 연구를 통해 AI융합시대에 맞는 융합 연구를 진행하고자 하며, 비교적 탄소중립에 대한 관심이 적었던 소프트에어공학 분야에서 지속가능성 향상에 대한 연구를 진행하며 사회에 기여할 수 있도록 노력하겠다"라고 포부를 밝혔다.
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- 작성일 2023-09-01
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- [교수동정] 2023 SKKU Teaching Award 수상자 선정
- 2023 SKKU Teaching Award 수상자 선정 교무처는 2023 SKKU Teaching Award 수상자로 21명의 교원을 선정하였다. 시상식은 8월 17일(목) 오후 4시 50분, 인문사회과학캠퍼스 600주년기념관 조병두국제홀에서 거행되었다. (사진 첫째줄 왼쪽부터) △데이비드 로버츠(학부대학) △우상수(학부대학) △박소정(유학.동양학과) △손혜숙(영어영문학과) △김영(프랑스어문학과) △성재호(법학전문대학원) △김민우(심리학과) △김현철(경제학과) △김용석(경영학과) △오종민(경영학과) △김승철(생명과학과) △김현수(수학과) △미트라게게르치(전자전기공학부) △김영훈(신소재공학과) △이상원(약학대학) △양애연(약학과) △한선영(수학교육과) △오정수(융합생명공학과) △김태희(스포츠과학과) △임은혁(의상학과) △이종욱(소프트웨어학과) 등 총 21명의 교원이 SKKU Teaching Award 수상의 영예를 안게 되었다. 한편 SKKU Teaching Award 제도는 우리 대학 교육의 질적 향상을 선도한 교·강사를 선정하여 포상하는 영예로운 상으로, 2011년 최초 시행 이후 지난해까지 총 93명을 선정하였으며, 교육 역량이 뛰어난 교·강사에게 자긍심과 명예를 부여하고 양질의 교육 제공을 위한 동기부여를 진작·확산시키는데 목적을 두고 있다. ○ 문의: 교무처 교무팀(02-760-1053/yurimk@skku.edu)
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- 작성일 2023-08-22
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- [연구] 엄영익 교수 연구실(분산컴퓨팅연구실, DCLab.), SOSP 2023 논문 게재 승인
- 분산컴퓨팅연구실의 엄영익 교수님과 이태형 박사과정의 논문 “MEMTIS: Efficient Memory Tiering with Dynamic Page Classification and Page Size Determination”이 The 29th ACM Symposium on Operating Systems Principles (SOSP 2023) 학회에 게재 승인되었습니다. SOSP 학회는 컴퓨터 시스템 분야의 연구자, 개발자, 프로그래머를 위한 세계 최고의 학회입니다(BK21+ Computer Science 분야 최우수국제학술대회 인정IF=4). 본 논문은 최신 데이터센터 및 클라우드 컴퓨팅 환경에서 요구하는 대용량 메모리 시스템을 효과적으로 구축하는 방법을 제안합니다. 엄영익 교수님 연구팀은 DRAM과 차세대 하드웨어인 NVM(Non-Volatile Memory), CXL Memory 장치를 활용하는 새로운 계층형 메모리 시스템, MEMTIS를 제안하였습니다. MEMTIS는 자체적인 고성능 메모리 페이지 관리 기법을 바탕으로 최신의 계층형 메모리 시스템 대비 최대 169% 높은 성능을 보여줍니다. 본 연구는 엄영익교수님 연구팀과 미국의 Virginia Tech 소속 민창우 교수 연구팀 간의 국제 공동 연구로 수행 되었습니다. 또한, 이번 SOSP 논문 게재를 통해 분산컴퓨팅연구실은 국내 연구실로는 처음으로 SOSP에 두 편 이상의 논문(SOSP 2021 FragPicker, SOSP2023 MEMTIS)을 게재하게 되었습니다. 또한, 엄영익 교수님 연구팀은 올해에만 ASPLOS, MobiCom에 이어 세 번째 top-tier conference 논문을 게재하게 됩니다. [SOSP 2023] The 29th ACM Symposium on Operating Systems Principles, October 23-26, 2023 https://sosp2023.mpi-sws.org/ [논문 정보] MEMTIS: Efficient Memory Tiering with Dynamic Page Classification and Page Size Determination Taehyung Lee, Sumit Kumar Monga, Changwoo Min, Young Ik Eom 29th Symposium on Operating Systems Principles (SOSP 2023) Abstract: The evergrowing memory demand fueled by datacenter workloads is the driving force behind new memory technology innovations (e.g., NVM, CXL). Tiered memory system is a promising solution which harnesses such multiple memory types with varying capacity, latency, and cost characteristics in an effort to reduce server hardware costs while fulfilling memory demand. Prior works on memory tiering make suboptimal (often pathological) page placement decisions because they rely on various heuristics and static thresholds without considering overall memory access distribution. Also, deciding the appropriate page size for an application is difficult as huge pages are not always beneficial as a result of skewed accesses within them. We present Memtis, a tiered memory system that adopts an informed decision-making for page placement and page size determination. Memtis leverages access distribution of allocated pages to optimally approximate the hot data set to the fast tier capacity. Moreover, Memtis dynamically determines the page size that allows applications to use huge pages while avoiding their drawbacks by detecting inefficient use of fast tier memory and splintering them if necessary. Our evaluation shows that Memtis outperforms state-of-the-art tiering systems by up to 169.0% and their best by up to 33.6%. 분산컴퓨팅연구실: http://dclab.skku.ac.kr/xe/
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- 작성일 2023-08-09
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- [연구] 시스템보안연구실(지도교수: 이호준), ACM CCS 2023에 논문 게재 승인
- 시스템보안 연구실 (지도교수 이호준, https://sslab.skku.edu)의 Dinh Kha(박사과정), 조규원(박사과정), 노태현(석사과정) 학생의 "Capacity: Cryptographically-Enforced In-process Capabilities for Modern ARM Architectures" 논문이 보안 분야 4대 학회 중 하나인 ACM Conference on Computer and Comunnications Security (CCS) 2023에 게재 승인되어 11월에 발표될 예정입니다. 오늘 날의 소프트웨어는 코드 베이스의 크기 및 복잡성 그리고 지속적인 변화로 인하여 취약성을 제거하기가 매우 어려워 많은 보안 사고의 원인이 되고 있습니다. 특히나 소프트웨어의 여러 구성 요소들이 하나의 주소공간에 위치하는 monolithic한 형태를 가진 경우가 많아, 단 한 개의 취약점으로도 프로그램의 전 부분이 위험해지는 문제를 가지고 있습니다. 이를 보완하기 위한 기술로써, 프로그램을 여러 개의 도메인으로 격리하여 각 도메인의 취약성의 위험성을 제안하는 기법인 In-Process Isolation (IPI)가 널리 연구되고 있습니다. 제안된 Capacity는 기존 운영체제 접근제어 기능을 ARM의 새로운 하드웨어 기능인 Pointer Authentication과 Memory Tagging Extension을 통해 확장하여 Capability기만의 접근제어를 구현합니다. Capacity는 프로세스 리소스에 대한 Reference 타입들인 메모리 포인터와 file descriptor를 하드웨어적으로 각 도메인의 키를 통해 서명하고, 모든 사용에 대해 검증함으로써 Capability 시스템을 구현합니다. Capability 철학에 기반하여 서명된 Reference의 보안을 유지하는 장치들이 강건하게 구현되어 보안성이 높으며, 실제 NGINX, OpenSSH등의 프로그램들에 적용하여 그 실용성 및 성능 검증을 마쳤습니다.
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- 작성일 2023-07-26
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- [연구] 이지형 교수 연구실(IISLab), ICCV 2023 논문 게재 승인
- 정보 및 지능 시스템 연구실(지도교수:이지형) 노순철 (2022년 인공지능학과 석사 졸업)의 논문 " Simple and Effective Out-of-Distribution Detection via Cosine-based Softmax Loss "가 인공지능 및 컴퓨터 비전 분야의 최우수 국제 학술대회(BK21 CS IF=4)인 International Conference on Computer Vision (ICCV 2023)에 게재 승인되었습니다. " Simple and Effective Out-of-Distribution Detection via Cosine-based Softmax Loss " 논문에서는 out-of-distribution(OOD) 감지를 위한 간단하고 효과적인 방법을 제안합니다. 기존 OOD 감지에서는 추가적인 데이터, Input processing 혹은 높은 연산 비용을 요구하는 경우가 많으며, 사용자가 직접 설정해줘야하는 hypher-parameter가 존재하는 점을 문제로 제기하였습니다. 이는 Cosine- based Softmax Loss로 훈련된 분류 모델에서 feature norm과 Mahalanobis 거리를 결합한 간단하면서도 효과적인 OOD 감지 방법을 제안합니다. 이는 추가 데이터를 사용하지 않아 실용적이며, Input processing을 사용하는 것보다 3배 빠른 속도를 보여줍니다. [Abstract] Deep learning models need to detect out-of-distribution (OOD) data in the inference stage because they are trained to estimate the train distribution and infer the data sampled from the distribution. Many methods have been proposed, but they have some limitations, such as requiring additional data, input processing, or high computational cost. Moreover, most methods have hyperparameters to be set by users, which have a significant impact on the detection rate. We propose a simple and effective OOD detection method by combining the feature norm and the Mahalanobis distance obtained from classification models trained with the cosine- based softmax loss. Our method is practical because it does not use additional data for training, is about three times faster when inferencing than the methods using the input processing, and is easy to apply because it does not have any hyperparameters for OOD detection. We confirm that our method is superior to or at least comparable to state- of-the-art OOD detection methods through the experiments.
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- 작성일 2023-07-25
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- [연구] SecAI 연구실(지도교수: 구형준), IEEE Symposium on Security and Privacy 2024 논문 게재 승인
- SecAI 연구실 (지도교수: 구형준)과 고려대학교 김휘강 교수 연구실에서 공동연구한 논문이 컴퓨터 보안 분야에서 최우수 학술대회(IF=4)인 IEEE Symposium on Security and Privacy 2024에 게재 승인되었습니다! 퍼징은 랜덤으로 입력값을 생성해 소프트웨어가 의도하지 않은 행위를 하는지 확인해서 버그를 찾는 기술입니다. 특히 보안 취약점을 찾는데 자주 활용되고 있는데, 마이크로소프트와 구글같은 회사에서도 퍼징을 활용해 자사의 제품을 테스트합니다. 버그 또는 취약점을 유발하는 입력값을 통해 근본 원인을 분석 (root cause analysis)하는데, 크래시 기반의 통계적 디버깅을 이용해 자동화하는 방식을 종종 사용합니다. 이 논문에서는 완화된 조건 하에 상태변이 (under-constrained state mutation)라는 새로운 기법을 소개하고, 기존 방식에 비해 평균 30배 이상 더 적은 메모리로 평균 4배 이상 더 높은 성능을 낼 수 있는 Benzene이라는 시스템을 설계하고 구현했습니다. Abstract. Fuzzing has demonstrated great success in bug discovery and plays a crucial role in software testing today. Despite the increasing popularity of fuzzing, automated root cause analysis (RCA) has drawn less attention. One of the recent advances in RCA is crash-based statistical debugging, which leverages the behavioral differences in program execution between crash-triggered and non-crashing inputs. Hence, obtaining non-crashing behaviors close to the original crash is crucial but challenging with previous approaches (e.g., fuzzing). In this paper, we present BENZENE, a practical end-to-end RCA system that facilitates a fully automated crash diagnosis. To this end, we introduce a novel technique, called under-constrained state mutation, that generates both crashing and non-crashing behaviors for effective and efficient RCA. We design and implement the BENZENE prototype, and evaluate it with 60 vulnerabilities in the wild. Our empirical results demonstrate that BENZENE not only surpasses in performance (i.e., root cause ranking), but also achieves superior results in both speed (4.6 times faster) and memory footprint (31.4 times less) on average than prior approaches.
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- 작성일 2023-07-18
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- [교수동정] 우사이먼 교수 연구실, 학부연구생 문학준 한국정보보호학회 하계학술대회(CISC-S’23) 논문 우수상 수상
- 데이터기반 융합 보안 연구실(DASH Lab: https://dash-lab.github.io 우사이먼 교수)의 문학준 학생(1저자, 소프트웨어학과 학사과정), 박은주 학생(인공지능학과 박사과정) 의 논문이 한국정보보호학회 하계학술대회에서 우수상(정보보호학회장상)을 수상하였다. 본 연구는 비대면 상황에서 사용자의 신원을 높은 정확도로 확인할 수 있기 위해 신경망을 이용한 신분증의 진위 판별 방법을 제안한다. 요약: 전자상거래와 디지털 뱅킹 위주로 모바일 신원 인증 시스템이 많이 사용되고 있다. 비대면으로 서비스를 이용하기 위해 사용자의 신원을 인증하는 과정에서 주민등록증이나 운전면허증과 같은 신분증을 촬영하게 된다. 그러나 사용자의 카메라로는 실물 신분증을 촬영하고 있음을 확인할 수 없으므로 촬영된 신분증의 진위여부를 파악할 필요가 있다. 이 논문에서는 사용자가 원격으로 제공하는 신분증 이미지가 실제인지, 비디지털 영역(고화질로 인쇄된 이미지 또는 촬영 후 모니터에 출력된 이미지)에서 조작되었는지를 판별하기 위해 딥러닝 기법을 사용하였다. 모델의 입력으로 RGB 이미지 외에도 이산 푸리에 변환과 특징 추출 기법을 사용하여 실험하였다. 학습한 모델을 이용하여 신분증 이미지의 진위여부를 판별하였을 때 최대 96.6%의 분류 정확도를 달성하였다. 논문명: 인공신경망을 이용한 조작된 신분증 탐지기법 연구 저자: 문학준, 박은주, 김정호, 윤관식*, 서연아*, 우사이먼성일 *: 삼성 SDS 수상을 축하드립니다.
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- 작성일 2023-07-06
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- [연구] 이진규 교수 연구실(실시간 컴퓨팅 연구실, RTCL@SKKU) ACM Mobisys 2023 논문 게재 승인
- 실시간 컴퓨팅 연구실(지도교수: 이진규)에서 작성한 논문이 ACM Mobisys 2023 (the 21st ACM International Conference on Mobile Systems, Applications, and Services)에 게재 승인되었습니다. ACM Mobisys는 매년 40편 내외의 논문만이 발표되는 Mobile System 분야의 최우수 국제 학술대회이며, 올해는 2023년 6월 18일~22일 핀란드 헬싱키에서 총 41편의 논문이 발표될 예정입니다. ACM Mobisys 2023 홈페이지 https://www.sigmobile.org/mobisys/2023/ 실시간 컴퓨팅 연구실 홈페이지 https://rtclskku.github.io/website/ - 논문제목: MixMax: Leveraging Heterogeneous Batteries to Alleviate Low Battery Experience for Mobile Users - RTCL@SKKU 연구실 저자: 곽재헌 석사졸업생(제1저자), 이진규 교수(공동 교신저자) - 연구주제: 서로 다른 종류의 배터리를 활용하여 주어진 부피/무게 등의 제약하에서 기존 모바일 배터리 성능을 뛰어 넘도록 하는 시스템 설계 및 전력사용 스케줄링 기법 - 공동연구 기관: KAIST, 숭실대 - Teaser: https://youtu.be/LPXcpKlQxa0 - Abstract: Despite the physical advance of an existing single-cell battery system, mobile users are still suffering from low battery anxiety. With a careful analysis of users’ battery usage behavior collected for 19,855 hours, we propose a heterogeneous battery system, MixMax, consisting of three complementary battery types tailored to minimizing the low battery time. While composing a heterogeneous battery system opens up a chance to simultaneously improve the capacity and the charging speed, one must face non-trivial challenges to determine the ratio of enclosed batteries and charge/discharge policies during the run-time. They are highly dependent on each other, which entails almost infinite candidates for the choice. MixMax gracefully unwinds the dependencies as it formulates the decision-making problem into an optimization problem and decomposes it into multiple sub-problems instead. To evaluate MixMax, we fabricate coin-cell batteries and experiment with them to model an accurate battery emulator which sophisticatedly reproduces the dynamics of battery systems. Our experimental results demonstrate that MixMax can reduce the low battery time by up to 24.6% without compromising capacity, volume, weight, and more importantly, users’ battery usage behavior. In addition, we prototype MixMax on a smartphone, presenting the practicality of MixMax on mobile systems. 이진규 | jinkyu.lee@skku.edu | 실시간컴퓨팅 Lab. | https://rtclskku.github.io/website/
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- 작성일 2023-06-07
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- [연구] 황성재 교수 연구실(소프트웨어 보안 연구실, SoftSec@SKKU) ESEC/FSE 2023 논문 게제 승인
- 황성재 교수 연구실(소프트웨어 보안 연구실, SoftSec@SKKU) ESEC/FSE 2023 논문 게제 승인 소프트웨어 보안 연구실 (지도교수: 황성재)에서 작성한 논문이 소프트웨어 공학 분야의 최상위 국제 학술대회인 FSE 2023 (30th ACM Joint European Software Engineering Conference and Symposium on the Foundations of Software Engineering)에 게재 승인되었습니다. 본 논문 “EtherDiffer: Differential Testing on RPC Services of Ethereum Nodes” 은 2023년 12월 미국 샌프란시스코에서 발표될 예정입니다. [논문 정보] - EtherDiffer: Differential Testing on RPC Services of Ethereum Nodes - Shinhae Kim, and Sungjae Hwang - 30th ACM Joint European Software Engineering Conference and Symposium on the Foundations of Software Engineering (ESEC/FSE 2023) [논문 요약] 블록체인 노드와 DApps과의 통신을 위한 하나의 RPC 스펙이 존재합니다. 스펙은 하나지만, 블록체인 노드의 구현체는 다양합니다. Go 언어로 작성된 Geth 노드, C++로 작성된 Erigon 노드, C#으로 작성된 Nethermind 노드, Java로 작성된 Besu 노드가 존재합니다. 본 연구는 이렇게 다양한 언어로 개발된 노드들이 하나의 스펙을 잘 따르고 있을까? 혹시 동일한 RPC 명령에 대해 다르게 동작하지 않을까? 노드가 다르게 동작한다면 어떤 문제가 발생할까? 이런 궁금증을 답하기 위해 이더리움 노드의 구현체를 검증하는 차분 테스팅(Differential Testing) 기술을 개발하였습니다. 본 검증 기술을 통해, 48가지의 노드 구현체의 차이점 및 11개의 버그를 자동으로 찾는 결과를 만들어 냈습니다.
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- 작성일 2023-05-30
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- [연구] 이성길 교수 컴퓨터그래픽스연구실(CGLab), ACM SIGGRAPH 2023 논문 게재 승인
- 컴퓨터그래픽스연구실(CGLab; 지도교수 이성길) 김장훈 석사과정(소프트웨어학과)의 논문 "Potentially Visible Hidden-Volume Rendering for Multi-View Warping"이 ACM SIGGRAPH 2023에 게재 승인(Accept)되었고, 2023년 8월 미국 LA에서 발표될 예정입니다. ACM SIGGRAPH은 컴퓨터그래픽스 분야 최우수 학회이며, 본 논문은 Journal Track과 Conference Track 중 Journal Track에 게재 승인되었고, ACM Trasactions on Graphics, Volume 42, No. 4의 special issue에 7월 출간될 예정입니다. 본 논문은 Real-Time GPU Rendering에서 유효한 가시도(visibility) 검출에 관한 내용으로, 동일한 픽셀 위치에서 시점이 달라질 때의 새로운 view를 생성하기 위해 필요한 정보만을 효과적으로 modeling하고 추출하는 기하적인 GPU 알고리즘을 제안합니다. 이러한 가시도 model인 PVHV(Potentially Visible Hidden Volume)에 기반하여 새로운 다수 시점의 이미지를 효율적으로 합성할 수 있음을 보이는 내용입니다. 이러한 시점 합성(Novel View Synthesis)은 최근 Compute Vision에서도 Neural Radiance Fields (NeRFs)를 필두로 활발히 연구가 되고 있는 연구 주제입니다. Abstract -------- This paper presents the model and rendering algorithm of Potentially Visible Hidden Volumes (PVHVs) for multi-view image warping. PVHVs are 3D volumes that are occluded at a known source view, but potentially visible at novel views. Given a bound of novel views, we define PVHVs using the edges of foreground fragments from the known view and the bound of novel views. PVHVs can be used to batch-test the visibilities of source fragments without iterating individual novel views in multi-fragment rendering, and thereby, cull redundant fragments prior to warping. We realize the model of PVHVs in Depth Peeling (DP). Our Effective Depth Peeling (EDP) can reduce the number of completely hidden fragments, capture important fragments early, and reduce warping cost. We demonstrate the benefit of our PVHVs and EDP in terms of memory, quality, and performance in multi-view warping.
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- 작성일 2023-05-25
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