황지은, 김형식,

Vol. 36, No. 1, pp. 51-63, 2월. 2026
10.13089/JKIISC.2025.35.6.51, Full Text:
Keywords: TinyML, Intrusion Detection System(IDS), On-device Performance Estimation
Abstract

본 논문은 데스크탑에서 MCU의 자원·전력·지연 제약을 등가(iso-resource)로 근사 재현해 온디바이스 성능을 추정하고 보고하는 Desktop-to-Device(D2D) 프레임워크를 제안한다. 모델을 연산자 단위로 요약한 op_summary.json과 MCU 특성을 담은 mcu_profile.json을 결합하여 지연(P50/P95/P99), SRAM/Flash, 추론당 에너지, EPcD, deadline miss(%)를 표준 형식으로 산출한다. 전처리와 윈도 갱신을 포함한 E2E 경로를 평가하며, 마이크로벤치마크로 LUT 및 테일 계수(α, β)를 교정해 예측–실측 오차를 제시한다. 두 IDS 태스크에서 데스크탑 지표/나이브 MACs 스케일링이 MCU 지연을 과소추정하거나 비교를 왜곡한 반면, D2D는 L/M/H 프로파일 간 지연과 자원 및 에너지 차이를 보드 없이도 일관되게 제공하고 저사양 환경의 비선형 지연 증가와 자원 적합성을 현실적으로 반영하였다.

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