UPDATED. 2024-04-27 14:45 (토)
성신여대, 제7회 모바일 인터넷 보안 국제학술대회서 최우수논문상(총 2편) 수상
성신여대, 제7회 모바일 인터넷 보안 국제학술대회서 최우수논문상(총 2편) 수상
  • 방완재
  • 승인 2023.12.27 15:06
  • 댓글 0
이 기사를 공유합니다

- 성신여대 연구팀, 130편 논문 중 최우수논문상 2편 선정
12월 19일부터 3박 4일간 일본 오키나와에서 개최된 국제학술대회 ‘MobiSec 2023’에서 성신여대 융합보안공학과, 미래융합기술공학과 연구팀이 기념 사진을 촬영하고 있다.
12월 19일부터 3박 4일간 일본 오키나와에서 개최된 국제학술대회 ‘MobiSec 2023’에서 성신여대 융합보안공학과, 미래융합기술공학과 연구팀이 기념 사진을 촬영하고 있다.

성신여자대학교(총장 이성근)는 융합보안공학과, 미래융합기술공학과 연구팀이 지난 19일부터 22일까지 3박 4일간, 일본 오키나와에서 열린 ‘제7회 모바일인터넷보안 국제학술대회(The 7th International Conference on Mobile Internet Security,  이하 MobiSec 2023)’에서 총 2편의 논문이 최우수논문상(Best Paper)을 수상했다고 밝혔다.

MobiSec은 한국정보보호학회에서 주최하는 국제학술대회로 올해에는 일본 오키나와 노보텔에서 개최됐다. 온·오프라인으로 동시 개최된 이번 학술대회에는 스페인, 일본, 중국, 폴란드 등 총 327명이 참여했으며, 130편의 논문이 최종 접수됐다. 학술대회는 ▲컨퍼런스 ▲워크숍 ▲포스터 발표 총 3가지 세션으로 진행됐으며, 성신여대 연구팀은 총 7편의 구두 논문과 총 17편의 포스터 논문을 발표했으며 구두 발표로 진행된 컨퍼런스와 워크숍에서 2편의 논문이 최우수논문상을 수상하는 영광을 안았다.

컨퍼런스 부문 최우수논문상을 받은 이선진(미래융합기술공학과 박사과정) 씨가 발표한 논문은 ‘산업용 사물인터넷 장치를 위한 경량 침입 탐지(Lightweight Federated Learning-based Instruction Detection for the Industrial Internet of Things)’로 산업용 사물인터넷 장치를 위한 머신러닝 기반의 경량 침입탐지 기술과 관련한 연구 결과를 발표해 주목받았다. 특히 이선진 씨의 연구는 2023년 선정된 한국여성과학기술인육성재단(WISET)의 여대학원생 공학연구팀제 사업 지원으로 진행되었으며, 국가보안기술연구소 프로젝트의 후속 과제로 진행한 연구로 앞으로 더욱 높은 수준의 연구 성과를 낼 것으로 많은 기대를 받았다.

워크숍 부문 최우수논문상을 수상한 전소은(미래융합기술공학과 박사과정) 씨는 ‘효율적인 악성 트래픽 탐지를 위한 차선의 특성 선택 매개변수 최적화 방안(Suboptimal Feature Selection Parameter Optimization Scheme for Efficient Malicious Traffic Detection)’을 주제로 한 연구 성과를 발표했다. 전소은 씨는 사물인터넷(IoT)과 같은 경량, 저전력 장치에서 AI를 효율적으로 활용하기 위한 방식을 연구했다. 기존 방식과는 달리 성능 열화를 최소화하고, 복잡도를 줄이는 방식으로 접근해 차선의 특성 선택(Suboptimal feature selection) 기법을 새롭게 고안해 우수한 평가를 받았다.

최우수논문상을 수상한 이선진 씨와 전소은 씨는 “국제학술대회에서 우리 성신여대가 연이어 좋은 성과를 낼 수 있어 매우 뿌듯하다”며 “학생들이 연구에 몰두하고 좋은 성장을 이뤄갈 수 있도록 물심양면으로 힘 써주신 이일구 지도교수님을 비롯한 학과 교수님들께 진심으로 감사하다”고 소감을 밝혔다.

한편 성신여대 융합보안공학과, 미래융합기술공학과 연구팀은 국·내외에서 다양한 연구 성과로 많은 활약을 펼치고 있다. 지난 10월 개최된 ‘2023 산업보안논문경진대회’에서 금상을 포함한 최다 수상자 배출에 이어 11월에 진행된 ‘금융보안원 논문공모전’에서 대상을 수상하는 등 대내외적으로 연구 역량을 인정받고 있다. 


댓글삭제
삭제한 댓글은 다시 복구할 수 없습니다.
그래도 삭제하시겠습니까?
댓글 0
댓글쓰기
계정을 선택하시면 로그인·계정인증을 통해
댓글을 남기실 수 있습니다.