성신여대 이일구 교수 연구팀, SCIE급 저명 학술지 3곳에 나란히 등재 눈길

성신여자대학교 미래융합기술공학과에 재학 중인 대학원생 3인이 각각 제1저자로 저술한 논문이 유명 학술지 3곳에 나란히 등재되는 성과를 내 눈길을 끈다.

18일 성신여대에 따르면 이일구 미래융합기술공학과 교수의 연구실 CSE LAB(Convergence Security Engineering Laboratory)에서 네트워크 트래픽 기반의 이상 탐지·대응 기술을 연구해 온 박나은, 전소은, 이선진 연구원(박사과정)이 각각 제1저자로 이름을 올린 논문이 국제 유명 학술지에 나란히 등재되는 기염을 토했다.

박 연구원은 무선 센서 네트워크에서 이기적 노드의 탐지, 노드 간 협력적 대응 방법을 연구했다. 이기적 노드의 자원 독점을 완화하고 네트워크의 견고성과 효율성을 향상할 수 있음을 규명해 냈다. 이번 연구 결과(논문명: Selfish Attack Detection and Response Using Cooperative Backoff Adjustment in Wireless Sensor Networks)는 ICT Express(IF 5.4, JCR 상위 27.8%) 최신호에 실렸다.

전 연구원은 무선 네트워크 환경에서 악성 트래픽을 효율적으로 탐지하기 위한 변수 선택(Feature Selection) 기법을 제안했다. 이번 논문은 국제 콘퍼런스 ICCCN (The 32nd International Conference on Computer Communication and Networks)에서 발표한 연구를 발전시켜 악성 트래픽의 탐지 성능과 복잡도의 트레이드오프 문제를 해결하고 경량 사물인터넷(IoT) 환경에서의 적용 가능성을 발표해 주목받았다. 연구 결과(논문명: Suboptimal Feature Selection Techniques for Effective Malicious Traffic Detection on Lightweight Devices)는 국제학술지 Computer Modeling in Engineering & Sciences(IF 2.4, JCR 상위 31.3%) 5월호에 게재됐다.

이 연구원이 발표한 논문(A machine learning-enhanced endpoint detection and response framework for fast and proactive defense against advanced cyber attacks)은 Soft Computing(IF 4.1, JCR 상위 41.4%)에 실렸다. 진화하는 APT 공격에 대한 머신러닝 기반 탐지와 대응 방법을 제안했다. 종래 룰셋 기반의 탐지 방법보다 성능을 개선한 것으로 평가받는다.

이 지도교수는 "학생들의 학문적 열정으로 이룬 결실이라 더 의미 있고 뿌듯하다"며 "앞으로도 학부생, 대학원생 연구팀이 연구 역량을 왕성하게 펼칠 수 있도록 힘쓰겠다"고 말했다.