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초록·키워드
본 논문은 자원 제약형 온디바이스 AI 장치에서 보안 통신 프로토콜인 HTTPS/TLS 적용이 실시간 딥러닝 추론 성능에 미치는 영향을 정량적으로 분석하였다. 특히, 프로토콜 구조는 유지하되, 내부에서 사용되는 핵심 암호화 알고리즘을 다양하게 조합하여 각각의 초당 프레임, CPU 및 메모리 사용량에 미치는 오버헤드를 측정 및 비교하였다. Jetson Orin Nano와 같은 임베디드 플랫폼을 대상으로 실험 환경을 구축하여 성능 저하를 최소화하면서도 요구되는 보안 수준을 만족하는 최적의 경량 보안 프로토콜 적용 방안을 도출하는 것을 목표로 한다. 본 연구는 온디바이스 AI 시스템의 성능과 보안 요구를 동시에 충족시키기 위한 실질적인 설계 가이드라인으로 활용될 수 있다.
본문·목차
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