위치기반 검색, 광고, SNS, 지도 등 사용자의 위치에 기반한 다양한 서비스들이 모바일 디바이스 사용자에게 제공되어 지고 있다. 그러나 이러한 서비스들은 대부분 현재시점의 사용자의 위치 정보를 기반으로 하고 있어, 제공 가능한 서비스 영역이 제한되어 있다. "Where" 뿐만이 아니라, "When-Where-What" 을 안다면 이러한 제한을 극복하고 사용자에게 보다 편리하고 유용성 있는 정보와 서비스 제공이 가능할 것이다. 본 연구에서는 모바일 디바이스에서 생성 가능한 사용자의 라이프 로그를 효율적으로 수집하고, 수집된 로그를 분석하여 사용자의 행동 예측 데이터를 제공하는 시스템을 제안하였다. 제안 시스템은 라이프로그에 기반한 사용자의 행동 예측을 가능하게 하여, 이를 통한 다양한 응용서비스 제공을 지원한다.
대부분의 Web Service는 성능 개선을 위해 사용자 접속 로그를 생성하여 관리한다. 생성된 접속 로그를 통해 트래픽이 많이 발생하는 시간대와 어떤 Resource가 많이 사용되는지 확인할 수 있으며 로그 분석을 통해 Web Service의 성능 측정 및 개선하는데 이용된다. 하지만, 많은 공공부문 Web Service와 같이 일정 기간 동안에 접속량이 증가할 때, 처리 할 사용자 접속 로그 수 증가로 인해 Web Service의 성능이 저하된다. 이를 해결하기 위해, 시스템의 성능을 개선하거나 튜닝을 필요로 하지만 많은 비용이 발생하게 되며 일정한 시간이 지나면, 사용자의 접속이 줄어들게 되어 더 많은 비용이 발생한다. 본 논문에서는 사용자 접속 로그 처리의 성능을 개선을 통한 Web Service의 성능개선을 제안한다. 또한, 최근 대용량 데이터를 처리하기 위하여 많이 사용되고 있는 Redis를 활용하여 NoSQL을 일부 적용한 방법을 제안한다.
블로그는 웹과 로그의 합성어로, 개개인의 생각이나 관심사 등을 일기처럼 기록할 수 있는 웹 서비스이다. 블로그에는 문자 외에, 그림이나 비디오 파일 등 다양한 컨텐츠를 올릴 수 있다. 일반적으로 블로그의 포스트는 시간상의 역순으로 정렬되어 표현된다. 블로그 검색 엔진은 웹 검색 엔진처럼 블로그를 대상으로 사용자의 질의에 따라 정보를 찾아주는 서비스이다. 블로그 검색 엔진은 때때로 만족스럽지 못한 결과를 내곤 하는데, 이것은 스플로그라고 불리는 블로그 스팸에 의해 발생한다. 스플로그는 다른 블로그나 웹 페이지를 무단 도용하거나 자동으로 생성된 컨텐츠로 구성된 스팸 포스트를 가지고 있다. 스플로그는 검색 엔진의 검색 순위를 높이거나, 회원 가입 사이트로 보다 많은 사람들을 유치하기 위해 사용된다. 본 논문은 스플로그 탐지를 목적으로 한다. 본 논문에서 제안하는 스플로그 탐지 기법은 블로그 포스트의 구조 유사성과 일일 포스트 발행수에 따른 분석으로 토대로 이루어진다. 본 논문에서 제안하는 기법을 바탕으로 한 실험의 결과, 스플로그 탐지에 있어 90% 이상의 높은 정확도를 가지며, 만족할만한 수준을 보여준다.
새로운 유전체 주석달기와 유전체 진화에 대한 연구를 위해서 올소로그(Ortholog)를 탐지하는 일은 매우 유용하다. 이전에 제안한 연구에서, 우리는 여러 종의 유전체로부터 올소로그 클러스터를 자동적으로 구축하는 방법을 제안하였다. 이 방법은 단지 두 종의 결과를 생성하는 InParanoid를 여러 종으로 확장하고 이와 동일한 질을 가진 결과를 산출한다. 한편, 새롭게 서열이 밝혀진 유전자의 기능을 보다 정확히 예측하기 위해, 패럴로그(Paralog)가 가급적 적게 포함되는 올소로그 클러스터를 구축하는 것이 중요한 문제가 될 수 있다. 이 논문에서, 우리는 임계값을 사용하여 보다 순수한 올소로그 클러스터를 구축하는 방법에 대하여 조사하였다 우리는 20개의 원핵생물의 데이타셋으로부터 올소로그 클러스터를 구축하였다. 우리의 올소로그 클러스터를 COG(Clusters of Orthologous Group) 및 KO(Kegg Orthology)와 비교하였을 매, 약 90%의 유사도를 가지며 임계간의 증가와 더불어 증가하는 경향이 있다.
최근 대부분의 인터넷 환경이 쳅 기반 시스템으로 발전하면서 웹 서비스 사용자 수는 꾸준히 증가하고 있다. 따라서 일반 사용자가 대형 포털 사이트 웹 서버 접속시 생성되는 로그 정보를 분석하여 웹 서버에 대한 공격을 탐지하거나 웹 마이닝 기술과 접목하기 위해서는 대용량의 웹 로그 정보에 대한 효율적인 분석 기법이 필요하다. 기존 웹 로그 전처리 기법은 로그 문자열의 순차적인 탐색을 수행하므로 대용량의 웹 로그 고속화 처리에 적합하지 않다. 본 연구에서는 대용량 웹 로그 정보에 대해 B-트리 인덱싱 벡터 구조를 이용하여 필드별 분류 및 고속 검색 알고리즘을 개발하였다 이를 통해 효율적으로 대용량 로고로부터 효율적인 세션 분석 기능과 개선된 검색 성능을 제공할 수 있었으며 웹 서버에 대한 공격 탐지에도 활용할 수 있었다.
모바일 클라이언트-서버 환경에서 모바일 클라이언트는 무선 통신의 높은 비용으로 인하여 서버와 단절된 상태를 가지며, 캐쉬된 지도의 효율적인 갱신을 위해 지역 복사본을 클라이언트가 갖는다. 이러한 환경에서 서버 데이타베이스의 일부가 변경된 경우 일관성 제어시에 캐쉬가 무효화될 수 있고, 이로 인해 캐쉬된 전체 데이타가 재 전송되는 것은 비효율적이다. 그러므로 서버에서 변경된 객체 정보를 로그로 기록하여, 캐쉬된 영역에 속하는 최근 변경 정보만을 전파하는 방법이 필요하다. 그러나 순차적으로 저장되는 로그의 경우 다음과 같은 문제점을 가진다. 첫째, 로그가 계속해서 누적된다. 이는 서버의 저장 공간 문제와 로그의 검색 성능 저하를 가져온다. 둘째, 순차적인 검색을 해야 한다. 로그의 양이 많을 경우 순차 검색은 비효율적이다. 셋째, 해당 클라이언트에게 불필요한 로그도 함께 전파된다. 이는 변경 정보 전파시 높은 무선 통신 비용을 발생시킨다. 이 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해서 불필요한 로그들을 정의하고, 이들을 생성 및 검색 단계에서 제거, 여과하기 위한 기법들을 제시한다. 또한 순차 저장된 로그에 대한 검색 시간을 단축시키기 위한 구조와 기법을 제시한다.
최근, 차량의 안전한 운행을 지원하기 위한 차량안전기술이 주목 받고 있다. 본 논문에서는 대인, 대물, 장소의 로그 데이터인 다중로그 데이터를 분석하여 차량 안전을 지원하는 다중로그 플랫폼 기반 차량안전시스템을 제안한다. 다중로그 플랫폼 기반 차량 안전 시스템은 대인, 대물, 장소에 대한 센서데이터와 영상데이터를 수집하여, 대인, 대물, 장소에 대한 상황인지데이터인 다중로그를 생성한다. 다중로그 플랫폼 기반 차량 안전 시스템은 다중로그를 분석하여 차량 위험을 감지, 예측, 대응을 수행할 수 있다. 다중로그 플랫폼 기반 차량 안전 시스템은 차량 사고를 줄이는 데에 기여할 수 있을 것이다.
윈도우 이벤트 로그는 윈도우 운영체제에서 시스템 로그를 기록하는 형식이며, 시스템 운영에 대한 정보를 체계적으로 관리한다. 이벤트는 시스템 자체 또는 사용자의 특정 행위로 인해 발생할 수 있고, 특정 이벤트 로그는 기업 보안 감사, 악성코드 탐지 등에 사용될 수 있다. 본 논문에서는 기업 보안 감사 및 악성코드 탐지와 관련된 이벤트 로그(외부장치 연결, 응용 프로그램 설치, 공유 폴더 사용, 프린터 사용, 원격 연결/해제, PC 시작/종료, 로그온/오프, 절전모드, 네트워크 연결/해제, 이벤트 로그 삭제, 시스템 시간 변경, 파일/레지스트리 조작, 프로세스 생성, DNS 질의, 윈도우 서비스 추가)들을 선정하고, 발생하는 이벤트 ID를 분류 및 분석하였다. 또한, 기존의 이벤트 로그 분석도구는 EVTX 파싱 기능만을 포함하고 있어 이를 포렌식 수사에 이용할 경우 사용자의 행적을 추적하기 어렵다. 이에 본 연구에서 새로운 분석도구를 구현하였으며, EVTX 파싱과 행위 분석이 가능하다.
시스템의 로그 정보는 불법적인 시스템 접근에 대한 문제를 해결하는데 결정적인 단서를 제공하기 때문에 로그 데이터의 수집 및 분석은 시스템 관리자에게 매우 중요하다. 리눅스 시스템에서는 다양한 종류의 로그 데이터를 수집하기 위하여 syslog 유틸리티를 이용해 오고 있다. 그러나 시스템 관리자는 syslog 유틸리티에서 지원하는 서비스에 의존해야 하는 한계가 있다. 이러한 한계를 극복하기 위하여 본 논문에서는 시스템 관리자로 하여금 syslog 유틸리티에서 지원하고 있지 않는 파일 접근에 대한 로그 정보를 수집할 수 있도록 하는 syslog 에이전트를 제시하고자 한다. 제시한 syslog 에이전트의 기본 개념은 FUSE를 생성한 후, syslog를 이용하여 FUSE가 마운트된 디렉토리에 존재하는 임의의 파일에 대한 접근 정보를 로그 파일에 저장하는 것이다. 제시한 기법의 기능적 타당성을 검토하기 위하여 리눅스(우분투 14.04)에서 FUSE 기반의 syslog 에이전트를 구현하여 임의의 파일 접근에 대한 정보를 로그 파일에 저장하고 저장된 로그 파일의 정보를 확인한다.
각종 사이버 범죄가 증가함에 따라 실시간 모니터링을 통한 사전 탐지 기술뿐만 아니라, 사후 원인 분석을 통한 사고 재발 방지 기술의 중요성이 증가하고 있다. 사후 분석은 시스템에서 생산된 다양한 유형의 대용량 로그를 기반으로 분석가가 보안 위협 과정을 규명하는 것으로 이를 지원하는 다양한 상용 및 오픈 소스 SW 존재하나, 대부분 단일 분석가 PC에서 운용되는 파일 기반 SW로 대용량 데이터에 대한 분석 성능 저하, 다수 분석가 간의 데이터 공유 불가, 통계 연관 분석 한계 및 대화형 점진적 내용 분석 불가 등의 문제점을 해결하지 못하고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 고성능 인메모리 관계형 데이터베이스 시스템을 로그 스토리지로 활용하는 대용량 로그 분석 SW 개발하였다. 특히, 기 확보된 공격자 프로파일을 활용하여 공격의 유무를 확인하는 텍스트 패턴 매칭 연산은 전통적인 관계형 데이터베이스 시스템의 FTS(Full-Text Search) 기능 활용이 가능하나, 대용량 전용 색인 생성에 따른 비현실적인 DB 구축 소요 시간과 최소 3배 이상의 DB 용량 증가로 인한 시스템 리소스 추가 요구 등의 단점이 있다. 본 논문에서는 인메모리 관계형 데이터베이스 시스템 기반 효율적인 텍스트 패턴 매칭 연산을 위하여, 고성능의 대용량 로그 DB 적재 방법과 새로운 유형의 패턴 매칭 방법을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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