최근 고성능의 SSD(Solid State Drive)가 등장하면서 단일노드의 입출력 성능이 대폭 상향되었다. 이에 SSD를 기반으로 하는 차세대 저장장치 플랫폼이 주목을 받게 되었고, 고속 연산이 필요한 서버 또는 데이터 센터 등에서 SSD 기반 저장장치를 구축하는 시도가 증가하고 있다. 그러나 SSD는 단위용량당 비용이 고가이기 때문에, SSD 기반 저장장치를 구성하기에는 아직 어려움이 있다. 따라서, 본 논문은 저가와 큰 용량이 장점인 HDD(Hard Disk Drive)와 SSD가 통합된 저장장치에서 파일을 관리하는 소프트웨어 HyPLVM(Hybrid Priority Logical Volume Manager)을 소개한다. HyPLVM은 사용자가 접근하는 파일, 디렉터리를 분석하여 파일에 우선순위를 부여하고, 이 우선순위 값에 따라 높으면 SSD에, 낮으면 HDD에 저장되도록 관리한다. 이로써, 접근빈도가 많은 파일에 한에서 SSD로 구성된 저장장치와 버금가는 입출력 성능을 산출하면서 저장장치 구축비용을 절감한다.
본 논문은 글로벌 클립보드 시스템을 제안하고 초기 단계의 연구에 대해 기술한다. 클립보드는 윈도우 운영체제에서 프로그램 사이에 복사-붙여넣기를 위해 일시 저장해두는 저장 공간이다. 글로벌 클립보드는 기존의 클립보드를 인터넷 범위로 확장하여 여러 응용프로그램들이 데이터를 주고받을 수 있는 데이터 전송 시스템이다. 글로벌 클립보드는 2단계로 작동한다. 한 컴퓨터의 사용자가 Ctrl-C와 Ctrl-Shift-C 키를 입력하여 선택한 콘텐츠를 글로벌 클립보드에 올리면, 다른 컴퓨터의 사용자가 Ctrl-Shift-V와 Ctrl-V 키를 입력하여 글로벌 클립보드에 들어 있는 콘텐트를 받아 활용할 수 있다. 글로벌 클립보드는 텍스트, 스크린 캡쳐 이미지, 파일, 디렉터리 등을 모두 다룬다. 본 논문에서는 글로벌 클립보드 서버와 글로벌 클립보드를 활용하는 윈도우 응용프로그램과 안드로이드 앱을 작성하고 시험하였으며, e-mail, 카카오톡, 구글드라이브 등과 사용자의 편리성을 비교한 결과, 높은 편리성을 가지는 것으로 분석되었다.
컴퓨터 시스템에 저장된 정보는 불법적인 접근, 악의적인 파괴 및 변경, 우연적인 불일치 등으로부터 보호되어야 한다. 본 논문에서는 이러한 공격을 탐지하고 방어할 수 있는 센서기반 침입탐지시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 각 중요 디렉터리에 센서 파일을 각 중요 파일에 센서 데이터를 설치한다. 이들 센서 객체는 일종의 덫으로서, 센서 객체에 대한 접근은 침입이라고 간주된다. 이를 통해 불법적으로 정보를 복사하거나 빼내 가려는 가로채기 위협을 효과적으로 방어할 수 있다. 제안된 시스템은 리눅스 시스템 상에서 적재 가능한 커널 모듈(LKM: Loadable Kernel Module) 방식을 사용하여 구현되었다. 본 시스템은 폭 넓은 침입탐지를 위해 호스트 기반의 탐지 기법과 네트워크 기반의 탐지 기법을 서로 결합함으로써 잘 알려지지 않은 가로재기 공격도 탐지 가능하게 하였다.
본 논문은 대전상관기로부터 출력되는 상관결과 파일을 데이터 분석에 활용할 수 있는 파일 시스템의 설계와 이와 관련된 소프트웨어 개발에 대해 기술한다. 상관결과는 천체의 가시도(visibility) 성분(진폭과 위상)이 나열된 구조이지만, 상관결과의 과학적 분석을 위해서는 천체를 관측할 때의 기상정보, 전파망원경 위치, 관측시간, 천체의 위치, 천체 의 종류, 수신기 잡음온도 등의 여러 가지 정보가 필요하다. 데이터 분석을 위한 리눅스 시스템에서 이러한 정보들에 대해 디렉터리 구조의 파일 시스템을 설계하고 이 파일 시스템을 생성하는 소프트웨어를 개발하였다. 본 논문에서는 설계한 파일 시스템의 유효성을 확인하기 위해 상관처리 결과에 대해 파일 시스템 생성 시험을 수행하였으며, 천문학자들이 데이터 분석을 통하여 과학적 분석을 수행하는데 문제가 없음을 확인하였다.
최근 GIS 서비스는 단순한 지도 가시화뿐만 아니라 각 개체의 위치 정보를 표시해주는 POI 서비스까지 요구한다. 하지만 POI 서비스는 개체의 위치 정보가 불충분하여 단순 지명 서비스만을 제공하고 있다. 게다가 GIS 서비스의 기반이 되는 대부분의 지리공간데이터 역시 표준화가 이루어지지 않았다. 본 논문에서는 계층적이고 사용자 중심적인 POI DB를 설계하고, 지도 가시화의 이질성과 비호환성을 극복하기 위해 GML 표준을 수용하는 GVP(GML Viewer POI)를 구축한다. GVP는 SHP 파일의 속성 정보를 관리하는 dBase 파일에 3-Layer 구조로 설계된 POI DB를 추가한다. 이에 따라서 POI 가시화는 디렉터리 형태의 그룹화된 POI 정보가 제공되므로 계층적인 검색이 가능하다. 지도 가시화와 POI 가시화로 구성된 GVP는 속성을 각각의 객체 형태로 재생성하여 사용자 이벤트에 대한 빠른 응답을 지원한다.
현재 디스크에 파일을 암호화하여 저장하기 위한 다양한 파일 암호화 시스템 및 응용 프로그램들이 존재한다. 하지만 기존의 파일 암호화 솔루션은 암호화 및 복호화를 파일 혹은 디렉터리 단위로 일괄되게 처리한다. 본 연구에서는 파일의 부분적 암호화 기능을 지원하는 시스템 호출을 제안한다. 사용자가 시스템 호출 인터페이스를 사용하여 파일의 부분적 암호화 기능을 설정한 후, 파일의 내용을 쓰면 디스크에 암호화되어 저장된다. 또한 복호화 기능을 설정한 후 파일의 내용을 읽어오면 설정된 내용이 적용되어 필요한 부분만을 복호화 한다. 사용자 설정에 따라 필요한 부분만을 암호화하여 저장매체에 저장함으로써 비밀 수준의 정보들을 효율적이고 안전하게 보관할 수 있다.
현재 디스크에 파일을 암호화하여 저장하기 위한 다양한 파일 암호화 솔루션이 존재한다. 하지만 기존의 파일 암호화 솔루션은 암호화 및 복호화를 파일 혹은 디렉터리 단위로 일괄되게 처리한다. 본 논문에서는 파일의 부분 암호화를 지원하는 시스템 호출을 제안한다. 파일 데이터의 암호화를 원하는 부분에서 사용자는 시스템 호출 인터페이스로 암호화 정보를 설정한다. 그다음 파일 데이터를 쓰면 설정된 내용으로 데이터가 암호화되어 저장된다. 또한 복호화 정보를 설정한 뒤 파일 데이터를 읽어오면, 설정된 정보가 적용되어 필요한 부분만을 복호화 한다. 제안된 시스템 호출을 위해 검사, 관리, 암호화, 복호화, HMAC 모듈이 필요한 시스템 호출에 따라 구성되며, 이는 리눅스 환경에서 구현되었다. 또한 구현된 시스템 호출의 동작을 개발 보드에서 검증하였으며, 그 수행 속도를 측정하여 성능을 분석하였다.
다른 사용자의 계정, 디렉터리, 또는 파일을 침해하는 동안 그 사용자인 척 하거나, 컴퓨터 시스템에서 다른 사용자인 것처럼 자신의 신원을 숨기는 사람을 "신분위장자(masquerader)"라고 한다. "신분위장 공격(masquerade attack)"은 가장 심각한 형태의 컴퓨터 오용(misuse)이다. 왜냐하면, 대부분의 경우 여러 가지 방법으로 타인의 패스워드 등을 확보하여 인증절차를 통과한 후이므로 이후에 발생하는 컴퓨터의 오용내지 남용에 대하여 시스템은 정상적으로 탐지, 대응할 수 없는 경우가 대부분이기 때문이다. 신분위장자를 자동적으로 발견하기 위한 노력이 "신분위장기법 탐지 (masquerade detection)"인데 통상 시스템 감사 데이터로부터 만든 정상 사용자 행동의 프로파일에 대한 심각한 위반을 찾아내는 방법을 사용하여 탐지할 수 있다. 1988년 이후 본격적으로 이에 대한 연구들이 있었지만 현재까지 이러한 접근법에 대한 성공은 제한적이었고, 성능 또한 만족스럽지 않았다. 이 연구에서는 SVM(Support Vector Machine)을 이용, 사용자 프로파일을 만들고, 이를 이용한 효과적인 신분위장기법 탐지 시스템을 제안한다. 이용한 효과적인 신분위장기법 탐지 시스템을 제안한다.
인공지능이 발전하면서 AI 챗봇 시스템의 활용이 활발히 이루어지고 있다. 그 예로 공공기관에서는 민원, 행정 분야에서 업무 보조, 전문지식 서비스 등으로 챗봇 활용 분야가 확대되고 있으며 민간기업은 대화형 고객 응대 서비스 등으로 챗봇을 활용하고 있다. 본 연구에서는 시나리오 기반의 AI 음성 챗봇 시스템을 제안하여 박물관의 운영 비용을 절감하고 관람객에게 양방향성 안내 서비스를 제공하고자 한다. 구현한 음성 챗봇 시스템은 실시간으로 특정 디렉터리를 감시하여 사용자의 음성을 감지하는 감시자 객체와 음성 파일이 생성되면 순차적으로 모델별 추론을 수행하여 AI의 응대 음성을 출력하는 이벤트 핸들러 객체로 구성되며, 스레드와 데크를 활용한 중복 방지 기능을 포함하여 단일 GPU 환경에서 추론 중에 GPU의 연산이 중복되지 않도록 한다.
네트워크를 통해 전송되는 데이타의 양이 급속히 증가함에 따라 확장성 있는 저장 시스템에 대한 사용자 요구가 증가하고 있다. 네트워크 연결형 자료 저장 시스템인 SAN(Storage Area Network)은 호스트와 디스크를 광채널 스위치로 연결하는 구조로서 저장 공간과 서버에 대한 확장성을 제공한다. SAN 환경에서는 다수의 호스트가 네트워크에 연결된 저장 장치를 공유하므로 공유 데이타에 대한 일관성 유지가 필요하다. 이를 위해 각 호스트가 수정한 데이타를 즉시 디스크에 반영하는 방법을 사용하고 있지만 이는 느린 디스크 접근 시간(Disk Access Time)으로 인해 시스템의 성능을 저하시키는 요인이 된다. 본 논문에서는 필요한 공유 데이타를 다른 호스트의 메모리를 통해서 직접 전송 받을 수 있도록 하여 공유 데이타의 접근 속도를 향상시킬 수 있는 전역 버퍼 관리자의 설계와 구현에 대해 소개한다. SANtopia 전역 버퍼 관리자는 SAN에 연결된 호스트들이 서로의 버퍼 캐시를 공유하도록 함으로써 블록 데이타로의 빠른 접근을 가능하게 한다. 마이크로 벤치마크를 통한 블록 단위 I/O의 성능 측정 결과, 전역 버퍼 관리자를 사용하는 것이 기존의 디스크 I/O를 사용하는 방법에 비해 약 1.8-12.8배 정도 빠른 성능을 보였으며 파일 시스템 벤치마크를 통한 성능 측정 결과. 전역 버퍼 관리자를 사용한 SANtopia 파일 시스템은 사용하지 않은 것과 비교해서 디렉터리 파일 시스템 콜의 경우 약 1.06배 정도 빠르고 일반 파일시스템 콜은 약 1.14배 정도 빠른 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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