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초록·키워드
최근 IoT(Internet of Things) 기기의 보급과 인공지능 기술의 발전으로, 클라우드에 의존하지 않고 로컬 장치에서 직접 연산을 수행하는 온디바이스(On-Device)가 빠르게 확산되고 있다. 그러나 온디바이스는 제한된 CPU•메모리 자원과 네트워크 대역폭으로 인해, 보안 통신 프로토콜의 암호화 연산이나 핸드셰이크 지연이 딥러닝 모델의 실시간 추론 성능에 직접적인 영향을 미칠 수 있다. 기존 연구들은 프로토콜의 전송 효율이나 보안성을 개별적으로 다루었으나, 온디바이스에서 보안 통신 프로토콜이 딥러닝 추론 성능에 미치는 정량적 분석은 충분히 이루어지지 않았다. 이에 본 논문은 주요 보안 통신 프로토콜 HTTPS, HTTP/3, MQTT, DTLS를 동일한 조건에서 적용하여, 온디바이스에서 실행되는 딥러닝 모델의 성능 변화를 비교·분석함으로써 다양한 온디바이스에 적합한 보안 통신 프로토콜 선정을 위한 기반 자료를 제시하는 것을 목표로 한다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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UCI(KEPA) : I410-151-26-02-095607233
