OneNAND$^{TM}$와 같이 NAND와 NOR 플래시 메모리의 장점을 혼합한 퓨전 플래시 메모리는 대용량과 빠른 읽기/쓰기 및 XIP(eXecute-In-Place)를 지원하여 고성능 휴대용 임베디드 시스템을 위한 유비쿼터스 저장장치로 각광받고 있다. 또한 OneNAND$^{TM}$는 혼합형 구조의 장점뿐만 아니라 다수의 블록을 한 번에 삭제할 수 있는 다중 블록 삭제 기능을 제공하여 플래시 메모리의 느린 삭제 성능을 향상시켰다. 하지만 기존의 플래시 메모리 주소 변환 계층에서는 다수의 블록을 한 번에 삭제할 수 있다는 점을 고려하지 않고, 소수의 블록들을 가비지 컬렉션의 희생 블록으로 선택하여 삭제하므로 다중 블록 삭제 기능의 효율적인 사용이 어렵다. 본 논문에서는 다중 블록 삭제의 사용을 개선할 수 있는 EGFTL(Erase Group Flash Translation Layer)를 제안한다. EGFTL은 가비지 컬렉션 성능이 뛰어난 Superblock scheme과 다수의 무효 블록들을 관리하는 무효 블록 관리자를 통하여 다수의 블록들을 한 번에 삭제할 수 있도록 한다. 또한 군집형 해시 테이블을 적용하여 Superblock scheme의 주소 변환 성능을 개선하였다. 실험 결과 본 논문에서 제안한 EGFTL이 다른 주소 변환 계층 보다 가비지 컬렉션 성능을 30% 이상 향상시켰으며, Superblock scheme의 주소 변환 성능을 5%이상 향상시켰다.
본 논문은 비정렬 격자 볼륨 렌더링을 위한 다중 코어 CPU기반의 메모리 효율적 광선 투사 병렬처리 알고리즘을 제안한다. 본 연구는 Bunyk 광선 투사(ray casting) 알고리즘에 기반을 두며, Bunyk 알고리즘의 높은 메모리 소모량 문제를 개선하기 위해 스레드별로 고정된 크기의 지역 버퍼를 할당한다. 지역 버퍼는 최근 방문된 면(face)의 정보를 저장하며, 이 정보는 다른 광선들에 의해 재사용되거나 다른 면의 정보로 대체된다. 지역 버퍼에 저장된 정보의 활용률을 높이기 위해 본 연구는 이미지 평면을 기반으로 일관성(coherency)이 높은 광선들을 하나의 광선 그룹으로 묶고, 생성된 광선 그룹들을 스레드들에게 분배한다. 각각의 스레드들은 할당 받은 광선 그룹들을 지역 버퍼를 활용하여 독립적으로 처리한다. 본 연구는 또한 지역 버퍼 활용률을 더욱 높이기 위해 면의 번호에 기반을 둔 해시 함수를 제안한다. 본 연구의 효용성을 확인하기 위해 제안하는 알고리즘을 서로 다른 크기의 비정렬 격자에 적용하였으며, 면 정보 저장을 위해 Bunyk 알고리즘 대비 약 6%의 메모리만 사용하여 정확한 볼륨 렌더링을 수행할 수 있었다. 이처럼 훨씬 적은 메모리 사용에도 불구하고 Bunyk 알고리즘과 대등한 성능을 보여주었으며, 대용량 데이터에 대해서는 최대 22% 높은 성능을 보여주었다. 이는 본 연구의 효용성 및 대용량 데이터의 볼륨 렌더링에 대한 적합성을 증명하는 결과이다.
본 논문은 비트코인 채굴에 필요한 SHA-256 암호 해시 값(n)을 구성하는 2개의 소수(p,q)를 빠르게 해독하는 소인수분해법을 다룬다. 본 논문에서는 Pollard's Rho 소인수분해 알고리즘의 수행횟수를 월등히 감소시킨 알고리즘을 제안하였다. Rho (${\rho}$) 알고리즘은 $(x_0,y_0)=(2,2)$ 초기치에 대해 $x_i=x^2_{i-1}+1(mod\;n)$과 $y_i=[(y^2_{i-1}+1)^2+1](mod\;n)$을 계산하여 1 < $gcd({\mid}x_i-y_i{\mid},n)$ < n으로 소인수를 구한다. 이 알고리즘은 특정 합성수에 대해서는 소인수 분해에 실패할 수 있다. 제안된 알고리즘은 Pollard Rho 알고리즘에 $(x_0,y_0)=(2^k,2^k)$와 ($2^k,2$), $2{\leq}k{\leq}10$을 적용하였다. 그 결과 모든 합성수에 대해 소인수분해를 할 수 있었으며, Pollard Rho 알고리즘의 수행횟수를 67.94% 감소시켰다.
유비쿼터스 시대를 견인해나갈 핵심 기술인 RFID가 전 세계적으로 주목 받고 있다. RFID는 향후 관련 산업의 활성화와 고용창출 및 사회적 투명성을 향상시킬 수 있는 기술이지만, RFID가 지니고 있는 기술적 특성으로 인한 보안 및 프라이버시 등의 문제를 가지고 있어서 RFID의 실용화가 지연되고 있는 것이 현실이다. 본 연구는 RFID 시스템 도입으로 발생 가능한 프라이버시 침해 가능성에 대한 해결방안을 찾고자 기술적인 방법을 도입한다. 도입결과는 먼저 RFID 태그에 M. Ohkubo 등이 제안한 Hash-Chain 기법을 적용하였는데 태그 수의 증가할수록 막대한 계산 시간을 요구하는 문제점이 발생한다. 이를 해결하기 위하여 SP들을 균둥하게 분할하여 그리드 환경의 다중 노드에서 동시에 수행함으로써 태그 판별 시간을 단축하는 해결 방안을 제시하고자한다. 이는 RFID 태그의 프라이버시 보호를 유지하면서 RFID 태그의 실시간 처리가 가능해질 것이다.
본 논문에서는 방사선 영상을 기반으로 관심 영역의 자동 추출 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 입력 영상에서 병변부위를 검출하기 위해 세그먼테이션, 특징 추출 및 참조 이미지 매칭을 이용한다. 추출된 영역은 참조 DB에서 일치하는 병변 이미지를 검색하고, 일치된 결과는 칼만 필터 기반의 적합성 피드백을 이용해 병변을 자동 추출한다. 제안 알고리즘은 왼손 x-ray 입력 영상을 기반으로 성장판을 추출하기 위해 왼손 이미지의 윤곽선을 추출하고, 이것은 다중 스케일 해시안 행렬 기반의 세션화를 이용해 후보 영역을 생성 한다. 그 결과, 제안 알고리즘은 관심영역 분할 단계에서는 0.02초로 빠른 분할이 가능하였고, 분할 영상을 기준으로 ROI 추출시 평균 0.53, 강화 단계에서는 0.49초로 매우 정확한 이미지 분할이 가능한 것을 실험을 통해 알 수 있었다.
블록체인 기술은 분산된 신뢰구조를 제공하고, 위변조가 불가능한 시스템 구현이 가능하고, Smart Contract 등 이 가능하면서 인터넷 차세대 보안 기술로 발전하고 있다. 블록체인 기술이 차세대 보안기술로 부각되면서 무결성 뿐만 아니라 인증을 비롯하여 다양한 보안 서비스에 대한 연구가 진행되고 있다. 인터넷 기반의 다양한 서비스는 패스워드 기반의 사용자 인증으로 이루어지고 있지만 클라이언트나 네트워크에서 가로채기가 가능하고, 패스워드 정보가 저장된 서버가 해킹의 위험에 노출되어 있다. 따라서 무결성을 보장할 수 있는 블록체인 기반 기술과 OTP 기반의 안전한 인증 기법을 제안한다. 특히, 이중 인증(Two-Factor Authentication) 은 OTP 기반의 인증과 사용자가 가지고 있는 생체인증의 결합으로 패스워드 없이 안전한 인증이 가능하다. 제안기법은 인증에 필요한 생체정보를 식별할 수 없도록 다중 해시함수를 적용하여 트랜잭션을 생성하여 블록에 담기 때문에 서버로부터 분리되어 서버 공격에 안전하다.
최근, 대칭형 다중 처리 (SMP: Symmetric Multiprocessing) 구조에서 발생하는 메모리 병목 현상을 보완하기 위하여 비균등 메모리 접근 구조 (NUMA: Non-Uniform Memory Access) 구조가 제시되었다. 또한, 집단 연산자는 데이터의 특성 및 요약 정보를 제공하는 주요 연산자로써, 집단 연산자의 효율성은 전체 시스템의 성능에 매우 큰 영향을 미친다. 따라서, 본 논문에서는 NUMA 구조에서 효율적으로 집단 연산을 처리할 수 있는 기법을 제안한다. 제안 기법은 분할 단계와 합병 단계로 구성되며, 분할 단계에서 그룹 속성에 따라서 대상 릴레이션을 부분 릴레이션들로 분할한다. 따라서, 각 쓰레드가 독립적으로 부분 릴레이션에 대하여 집단 연산을 수행할 수 있으므로 합병 단계에서 원격 메모리 접속이 발생하지 않도록 하였다. 또한, 합병 단계에서는 각 쓰레드가 지역 해시 테이블을 이용하여 집단 연산을 수행하도록 하고 쓰레드들이 생성한 집단 연산 결과들을 하나로 병합하는데 잠금 경쟁이 발생하지 않도록 하여 처리 성능을 향상하였다.
분산 클라우드 환경에서는 다양한 이기종 장치의 정보들이 꾸준하게 증가하고 있다. 이 같은 이유는 고속의 네트워크의 속도와 대용량의 멀티미디어 데이터가 사용되고 있기 때문이다. 그러나, 이기종의 장치에서 송·수신되는 빅데이터의 정보 오류를 최소화하기 위한 방법은 여전히 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 클라우드 환경에서 송·수신되는 정보들에 의해 발생되는 네트워크의 대역폭과 데이터 오류 최소화를 위한 딥러닝 기반의 비대칭적 저장 관리기법을 제안한다. 제안 기법은 각각의 디바이스에서 생성되는 빅 데이터정보를 비대칭적으로 해시 처리한 후 로드 밸런스를 최적화하기 위해서 딥러닝 기술을 적용하고 있다. 제안 기법은 각 디바이스에서 수집된 빅 데이터의 오류를 허용하는 동시에 빅 데이터의 연계 정보를 n개의 클러스터 그룹으로 그룹핑함으로써 빅 데이터의 연결성을 확보한 것이 특징이다. 특히, 제안 기법은 빅 데이터간의 유사 값을 시드로 추출한 손실 함수를 사용하였기 때문에 비대칭적으로 빅 데이터를 저장 관리 할때의 정보 오류를 최소화하였다.
블록체인 기술은 탈중앙화된(decentralized) 분산원장(distributed ledger)과 합의 기반 구조를 바탕으로 높은 보안 수준을 제공할 수 있다는 장점이 있다. 이와 같은 블록체인 기술의 활용도 증진을 위해서는 헬스 케어, 전자상거래 등 개인정보 처리가 필요한 분야에서의 활용 방안 모색이 필요하다. 이를 위해서는, 블록체인 기반 시스템에서도 유럽 연합(EU) 개인정보보호 규정(GDPR, General Data Protection Regulation)으로 대표되는 개인정보보호 관련 법규 및 규정을 준수할 수 있어야 한다. 그러나, 블록체인의 자체 특성상 기록된 자료에 대한 불변성과 탈중앙성 때문에 기존 개인정보보호 규정의 요구사항을 블록체인상에서 기술적으로 구현함에 어려움이 있다. 본 논문에서 우리는 카멜레온 해시(chameleon hash)와 속성 기반 암호화(Attribute Based Encryption, 이하 ABE)를 활용하여 GDPR에서 요구하는 개인정보 주체의 권리를 보장 가능한 다중 체인(multi-chain)기반 접근제어 시스템을 제시한다. 끝으로 우리의 시스템에서는 기밀성과 무결성을 유지한 가운데, 개인정보 처리가 가능함을 보안 분석을 통해 보인다.
최근 고품질 포맷을 지원하는 멀티미디어 기술이 발전함에 따라 멀티미디어 데이터의 크기가 급격하게 증가하고 있다. 게다가 여러 온라인 채널을 통해 멀티미디어 데이터를 제공하는 추세에 따라, 단일 서버에서 데이터를 저장 및 처리하기가 어려워지고 있다. 이에 많은 서비스 공급 업체들은 클라우드 저장소와 같은 외부 업체에 데이터 아웃소싱을 통한 비용 절감 효과를 기대하고 있다. 하지만 아웃소싱 데이터에 접근하려는 사용자를 안전하고 효율적으로 인증할 수 있을지는 선결과제로 남아있다. 비밀번호 기반 인증은 안전성 측면에서 많은 문제점을 가진다. 생체인식이나 SMS, 하드웨어 토큰과 같은 채널을 이용한 다중 인증 기법은 안전성을 강화하지만 사용자 편의성(usability)을 감소시킨다. 이에 본 논문에서는 안전성과 편의성을 모두 보장하는 블록 기반 상호 인증 기법을 소개한다. 추가적으로 본 논문에서 제안하는 기법은 효율적인 사용자 취소(user revocation) 기능을 제공한다. 본 논문은 상용 클라우드 서비스인 아마존 EC2에서 직접 실험을 설계 및 구현하였고, 실험 결과를 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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