소셜 네트워크와 스마트폰의 대중화로 인하여 서버에 저장되어 있는 데이터를 손쉽게 사용할 수 있는 빅데이터 서비스가 증가하고 있다. 빅 데이터 처리기술은 빅 데이터 서비스에서 가장 중요한 기술 중 하나지만 보안에 대한 해결책이 미미한 상태이다. 본 논문에서는 빅 데이터 서비스에서 제공되는 분산된 대용량 데이터를 이중 해쉬를 이용하여 사용자가 손쉽게 데이터에 접근할 수 있는 다중 해쉬 체인 기반의 데이터 분산 처리 기법을 제안한다. 제안 기법은 빅 데이터를 데이터의 종류, 기능, 특성에 따라 해쉬 체인으로 묶어 데이터에 높은 처리량을 지원한다. 또한, 토큰 및 데이터 노드가 공격자에게 노출되었을 때 발생하는 보안 취약점을 해결하기 위해서 데이터의 속성 정보를 해쉬 체인의 연결 정보로 활용하여 빅 데이터의 접근 제어를 분산 처리한다.
IoT (Internet of Things) 기술과 위치기반 기술의 발전은 대용량의 이동데이터를 급속하게 생성하고 있다. 대용량 이동 데이터의 분석은 도시 이동의 흐름 및 교통 계획 등에 활용되고 있다. 본 연구에서는 불규칙한 공간적 및 시간적 해상도의 택시 승차 정보로부터 빈번 승차 패턴을 분석하였다. 택시 승차 지점을 중심으로 군집 분석을 실시한 후 군집분석에 기반한 영역을 기준으로 순차패턴 분석을 적용하여 택시 승차 지점이 빈번하게 일어나는 패턴을 분석하였다. 실험용 데이터는 서울특별시 택시 운행 정보로부터 아침 출근 시간인 7시부터 9시 사이의 승차 정보를 분석하였다. 분석 결과는 아침 출근 시간대에 가장 빈도가 높게 발생하는 승차 순차 패턴은 강남 지역 안에서 많이 발생하였으며 지역과의 연계에 있어서는 강남으로부터 서울 시청 지역으로의 이동이 많이 발생하였다. 또한 본 연구는 순차 패턴 분석을 위한 기본 단위로 행정동 경계를 기준으로 분석하였다. 하지만 행정동 경계 기반의 분석은 지역간의 이동 패턴을 찾기가 어려웠다. 본 연구 결과는 향후 택시 공차율 감소와 도시 흐름관리를 위하여 활용할 수 있을 것으로 사료된다.
최근 LTE-A (Long Term Evolution-Advanced)와 같은 무선 통신시스템에서는 멀티미디어 대용량 데이터를 전송하기 위한 64-ary QAM (Quadrature Amplitude Modulation)과 같은 고차 변조방식을 채택하고 있다. 같은 차수의 변조 방식이라도 신호점의 배치 방법에 따라 오류 성능이 매우 다양하게 나타나므로 다양한 신호점 배치 방법의 오류 성능을 분석하기 위해서는 최적 성능 기준이 되는 최적 신호점의 오류 성능식이 필요하다. 오류 바운드에 근거한 최적 오류 성능을 갖는 신호점 배치 방법은 이미 연구된 바 있으나 이에 대한 정확한 심벌 오류 성능식이 유도된 바는 없다. 본 논문은 최적 신호점 배치를 갖는 64-ary QAM에 대한 정확한 심벌 오류 성능식을 유도한다.
본 논문에서는 현재 많은 분야에 적용되어 데이터 수집을 위해 사용되는 센서 노드들의 데이터 저장을 위한 플래시 메모리를 기반으로 한 저장 시스템들을 비교해 보고 각각의 특징과 취약점을 비교 분석한다. 그리고 대용량 플래시 메모리 기반 저장시스템을 위한 개발 방안에 대한 앞으로 나아갈 방향을 제시한다.
전통적인 관계형 데이터베이스 시스템에서 관리되고 있는 일반적인 데이터가 아닌 점, 선, 다각형 등의 다양한 공간 데이터를 관리하기 위해서는 확장된 형태의 공간데이터 타입 및 대용량성과 다양한 접근 패턴을 지니는 공간데이터의 특성을 고려한 새로운 데이터베이스 관리 시스템이 요구된다. 본 논문에서는 이와 같은 공간데이터의 특성을 고려한 저장 기법과 공간질의 처리기법을 제공하는 공간 데이터베1이스 관리 시스템인 GMS를 제안한다. GMS는 다양한 크기를 지니는 공간데이터의 특성을 고려하여 공간/비공간 통합 저장관리 및 BLOB 데이터 저장기법을 제공하며, 저장된 공간/비공간 데이터에 대한 다양한 색인기법을 제공하고 있다. 그밖에 공간 연산 및 복잡한 질의처리를 위해 확장된 질의 최적화 및 질의처리 기법을 제공하며, 다중 사용자를 위한 확장된 동시성 제어 기법과 공간/비공간 데이터에 대한 서로 다른 회복 기법을 제공한다.
일반적으로 GIS 디지털 법의 표현 및 저장 방식에는 아스키(ASCII)와 바이너리(binary) 형식이 있다. 이들 중 대부분 GIS 응용 분야에서는 대용량의 맵 데이터 전송을 위하여 바이너리 형식의 벡터 맵 데이터를 주로 사용한다. 본 논문에서는 다양한 정밀도를 갖는 바이너리 형식의 벡터 맵 데이터의 효율적인 전송 및 저장을 위하여 벡터 맵 데이터의 주요 레이어를 표현하는 폴리라인 및 폴리곤 성분에 대한 계층적 압축 기법을 제안한다. 제안한 기법에서는 정밀 벡터 맵 데이터의 무손실 압축을 위하여 공간 영역 상에서 에너지 집중(energy compaction)을 수행하며, 64bit 부동소수점 좌표에 대하여 정수부와 소수부를 독립적으로 압축 부호화를 수행한다. 실험 결과로부터 제안한 압축 기법이 최소 200% 이상, 최대 900% 이상의 압축 효율을 나타냄을 확인하였으며, 기존의 데이터 압축 기법인 7z, zip, rar 및 gz에 비히여 우수한 압축률을 가지는 것을 확인하였다.
USB 플래시 드라이브는 대용량의 데이터 저장이 가능하고 데이터의 전송속도도 빠르며. 또한 휴대가 간편하여 휴대용 저장장치로서 널리 이용되고 있다. 그러나 보안 기능이 없는 USB 플래시 드라이브는 사용 중에 분실하면 저장되어 있는 모든 정보가 노출될 수 있는 문제점이 있다. 이를 보완하고자 접근제어 기능이 있는 USB 플래시 드라이브가 개발되었다. 본 논문에서는 6가지의 보안 USB 플래시 드라이브의 접근제어 프로그램을 분석하며, 접근제어용 비밀번호가 USB 통신 과정에서 노출되는 취약점과 초기화 기능의 악용에 관한 취약점을 보인다. 이를 바탕으로 공통평가기준 3.1기반의 보안 USB 플래시 드라이브 보호프로파일을 개발하고, 6 가지 보안 USB 플래시 메모리 제품에서 발생 가능한 위협과 보호프로 파일에서 도출한 보안목적의 제공 여부를 살펴본다.
스마트폰과 같은 휴대용 기기에서 많이 사용되는 플래쉬 메모리는 비휘발성 저장장치로 작은 크기에 대용량 데이터를 안정적으로 저장할 수 있는 장점을 가지고 있다. 플래쉬 메모리에 저장된 대용량 데이터에 대한 질의 연산을 효율적으로 처리하기 위하여 색인을 사용해야 한다. 그러나 플래쉬 메모리는 쓰기 연산의 속도가 느리고 덮어쓰기 연산을 지원하지 않기 때문에 기존의 색인을 평가하고 개선점을 파악할 필요가 있다. 이 논문에서는 플래쉬 메모리에 적용한 공간분할 기법의 공간 색인에 대한 성능을 평가한다. 이를 위하여 고정그리드파일을 구현하여 다양한 환경에서 질의 연산과 변경 연산의 평균 연산 수행 속도를 측정한다. 그리고 자기디스크 저장장치에서의 수행속도와 비교한다.
최근 유비쿼터스 기술의 발달과 도시의 패러다임 변화에 따라 효율적인 광고의 정보 전달을 위하여 첨단 기술과 매체간 융합을 통해 버스의 도착시간안내, 스마트폰을 활용한 광고 등 도시민들에게 더욱더 편리한 서비스를 제공하고 있다. 그러나 뉴미디어를 이용한 실시간 이동형광고의 경우 대용량 데이터의 전달방법과 통신료 부담 등의 어려움이 많아 이를 개선시키는 방법이 필요하다. 본 논문은 이러한 어려움을 극복하고자 연구 되었다. 이동형광고 중 u-버스광고 비즈니스 모델과 이동시 실시간 정보제공, 대용량 데이터전송 등 매체의 특성 분석을 통한 차별화 사업전략 방안을 제시하며, 운영센타에서 네트워크를 통해 차량 단말부를 통한 광고송출까지 구체적인 시스템 구축방안을 제시한다. 본 논문은 첨단기술과 다양한 매체와의 융합을 통한 실무적으로 활용 가능한 비즈니스모델로서 시사점을 제공한다는 측면에서 큰 의의가 있다.
FCM 알고리즘은 반복 최적화 기법을 통해 최적해를 찾는다. 특히, 클러스터링 초기 중심과 잡음의 위치, 몰려있는 밀도의 위치, 개수에 따라 실행시간 차이가 난다. 하지만 이 방법은 중심점을 점차 갱신해 나가는 방법으로 초기 클러스터 중심이 한 쪽으로 치우치게 되고 클러스터링 결과의 편차가 심해 클러스터링 대푯값의 신뢰도가 떨어진다. 따라서 본 논문에서는 삼각부등식을 이용하여 클러스터 간 거리를 최대한 멀어지게 하여 클러스터 중심 밀도를 결정하는 TI-FCM(Triangular Inequality-Fuzzy C-Means:삼각부등식-FCM)클러스터링 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 대용량의 빅데이터에서도 FCM에 비해 실제 클러스터에 수렴하는 효과적인 방법이고 실험을 통해 기존 FCM보다 실행시간이 감소됨을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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