본 논문에서는 인터넷 상에서 애플리케이션 공유과 데이터 접근을 수행할 수 있는 씬-클라이언트 프레임워크를 설계할 것이며, 관련 기술로 X 윈도우 시스템, 가상 서버, CODA 파일 시스템, MPI(Message Passing Interface)를 활용하고자 한다. 우리는 네트워크 연결이 중단되더라도 서버 상에서 실행되던 애플리케이션을 로컬 상에서 실행할 수 있음은 물론 서버 상의 작업 수행으로 생성된 데이터에 클라이언트가 최적으로 접근할 수 있는 씬-클라이언트 프레임워크를 제안하고자 한다. 또한 네트워크가 복원되었을 때 로컬 상의 작업 내역이 서버에 효과적으로 반영될 수 있어야 할 것이다. 이러한 씬-클라이언트 프레임워크를 설계하기 위하여 본 논문에서는 기존의 시스템에 분산 Pseudo 서버, CODA 파일 시스템 기술을 접목시킬 것이며, 보다 효율적인 작업 수행, 관리를 위해 MPI를 활용할 것이다. 이를 통하여 네트워크 독립적인 씬-클라이언트 작업 환경을 구축할 수 있고 서버의 병목현상을 지양함으로써 다수의 사용자에게 확장성 있는 애플리케이션 서비스를 제공할 수 있다. 본 논문에서는 이를 구현함에 있어 기반이 되는 씬-클라이언트 프레임워크의 설계 방안에 대해 논의하고자 한다.
홈 네트워크 관련 기술들 중 여러 종류의 홈 네트워크 미들웨어간 상호연동의 지원 및 서비스 배포 등의 문제를 해결하기 위한 환경을 제공하는 OSGi에 대한 관심이 높아지고 있다. 그러나, 현 OSGi 시스템은 이웃 OSGi 시스템간, 그리고 이기종 시스템간에 분산 컴퓨팅을 지원하지 않아 그 활용 범위가 제약 된다. 따라서 본 논문에서는 외부 시스템이 가지는 서비스에 대한 투명한 접근이 가능하고, 로컬 시스템에 존재하는 다른 번들에 대한 접근에 동일한 접근 방법을 가지도록 하기 위하여, 웹 서비스를 이용하는 확장 레지스트리를 제안한다. 이를 통해 이웃 OSGi 시스템들 뿐만 아니라 이 기종 시스템과도 연동을 할 수 있으며, 현재 OSGi 시스템이 가지는 기능성에 분산 컴퓨팅능력의 확장을 통해 OSGi 시스템의 활용 범위를 크게 늘릴 수 있다.
웹 이용 마이닝은 거대한 웹 로그들을 이용하여 웹 사용자의 이용 패턴을 분석하는 데이타 마이닝 기술이다. 이러한 웹 이용 마이닝 기술을 사용하기 위해서는 전처리 과정 중의 사용자와 세션을 정확하게 구분해야 하는데, 표준 웹 로그 형식의 로그 파일만으로는 완전히 구분할 수 없다. 사용자와 세션을 구분하기 위해서는 로컬캐시, 방화벽, ISP, 사용자 프라이버시, 쿠키 등과 같은 많은 문제들이 있지만, 이 문제를 해결하기 위한 명확한 방법은 아직 없다. 특히, 로컬캐시 문제는 웹 마이닝 시스템의 입력으로 사용되는 사용자 세션을 구분하는데 가장 어려운 문제이다 본 연구에서는 참조 로그와 에이전트 로그, 그리고 액세스 로그 둥의 서버측 클릭스트림 데이타만을 이용하여 로컬캐시 문제를 해결하고, 사용자 세션을 구분하고 세션을 보정하는 휴리스틱 방법을 제안한다.
본 논문에서는 이미지 센서에 의해 발생하는 노이즈를 제거하기 위한 적응적 로컬 시그마 필터 장치를 제안하였다. 이미지 센서에 의해 발생하는 작은 노이즈는 이미지 센서의 아날로그 게인과 노출시간의 증가로 인해 영상 정보와 함께 증폭되며 이러한 노이즈 제거를 목표로 시스템을 설계 하였다. Flatness Index Map 알고리즘을 사용해 영상의 윤곽선을 추출하였으며, 임계치가 영상의 휘도에 따라 적응적으로 변화하도록 설계하여 고조도 영상에서는 윤곽선 추출을 수행하지 않으며, 저조도에서만 윤곽선을 추출하도록 하였다. 추출된 윤곽선을 판단하여 그에 해당하는 픽셀에 대해서만 Local Sigma Filter 알고리즘을 사용하여 노이즈 제거를 수행 하였다. 설계된 필터의 성능 검증을 위해 윈도우 테스트 프로그램을 제작하였다. 그리고 HDL을 사용해 하드웨어로 설계하였으며, FPGA Demonstration board와 $1280{\times}720$ 이미지 사이즈, 30 frame/sec의 성능을 갖는 HD급 CMOS 이미지 센서를 사용해 하드웨어로 설계된 로컬 시그마 필터의 동작을 검증하였다.
지난 몇 년 동안 5G와 같은 새로운 저 지연 통신 프로토콜을 기반으로 IoT 엣지가 등장하기 시작했다. 그러나, IoT 엣지는 막대한 이점에도 불구하고, 새로운 보완 위협을 초래하여 이를 해결하기 위한 새로운 보안 솔루션이 필요하다. 본 논문에서는 IoT 시스템을 보완하는 클라우드 환경기반의 IoT 엣지 아키텍처 모델을 제안한다. 제안 모델은 IoT 엣지 장치에서 추출한 네트워크 트래픽 데이터를 기계 학습에 작용하여 사전에 보안 위협을 예방한다. 또한, 제안 모델은 로컬 노드에서 보안 데이터 일부를 할당함으로써 액세스 네트워크(엣지)에서의 부하 및 보안을 보장한다. 제안 모델은 IoT 엣지 환경 중 로컬 노드에 데이터 처리 및 관리의 일부 기능을 할당함으로써 액세스 네트워크(엣지)의 부하를 더욱 줄이는 동시에 취약 부분을 안전하게 보호한다. 제안 모델은 다양한 IoT 기능을 네임 서비스로 가상화하고, 필요에 따라 하드웨어 기능과 충분한 계산 리소스를 로컬 노드에 배포한다.
클러스터는 두 대 이상의 컴퓨터를 마치 하나의 시스템처럼 행동하도록 연결하여, 막대한 양의 계산이 필요하거나, 중단 없는 서비스를 수행 하고자 할 때 사용하는 시스템이다. 이 런 클러스터 시스템에서는 동일한 시간에 한 노드에서 많은 작업이 수행되는 경우 한 노드에만 부하가 몰리게 되고, 이런 부하집중 현상은 전체시스템의 성능을 저하시킬 수 있다. 따라서 시스템의 상태를 파악하여 부하를 적절히 각 노드에 분배해주어야 할 필요가 있는데, 사용자가 처음 작업을 시작하고자 할 때 가장 적합한 노드를 골라서 수행시켜 주거나, 필요한 경우 로컬 노드에 있는 작업을 다른 노드로 옮겨서 수행하는 방식으로 부하를 분산할 수 있다. 이를 위해 부하 분산 시스템을 설계, 구현하여 부하를 각 노드에 균등하게 분배함으로써 전체 시스템의 성능을 향상시키는 방향으로 작업을 수행하도록 하였다.
클러스터 구조는 고가용성(high availability)과 결함내성(fault tolerance)을 만족하고 확장성이 뛰어나기 때문에 클러스터 파일 시스템은 멀티미디어 서비스에 적합하다. 사용자 수준 클러스터 파일 시스템[1, 2]은 멀티미디어 서비스에 특화된 기능을 제공하고 저장된 위치에 관계없이 파일이나 디렉토리에 접근할 수 있는 단일 시스템 이미지(single system image) 기술을 제공하지만 실제 저장된 위치에 따라 접근 시간의 편차가 발생한다. 본 논문에서는 메타 데이터 캐쉬와 시스템 버퍼를 이용한 사용자 수준 클러스터 파일 시스템의 성능 개선 방법을 제안하고 각각에 대하여 성능 개선 정도를 분석한다. 메타 데이터 캐쉬는 자주 참조되는 원격 노드의 메타 정보를 로컬 저장구조에 저장하고 시스템 버퍼는 데이터 블록의 쓰기 성능을 개선할 뿐만 아니라 선반입을 통하여 읽기 성능을 개선할 수 있다.
악성코드는 P2P, 전자메일, 메신저나 저장매체, 인터넷 사이트 등 여러 가지 경로를 통해 전파된다. 특히 USB 기반 악성코드는 USB가 시스템에 연결될 때 악성코드를 자동 실행시키고, 로컬 드라이브 영역에 자기복제를 하는 등 특정 행위를 보인다. 포렌식 수사에서는 이러한 악의적 행위를 빠르게 분석하고 여러 가지 증거를 수집하여 감염의 원인을 신속하게 파악하는 것이 요구된다. 본 논문에서는 USB 기반 악성코드에 감염된 시스템의 피해 흔적을 분석하고 패턴을 정형화하여 USB 기반 악성코드의 감염 여부를 판별하는 방법론을 제시한다.
ICT 정보기술에 기초한 시설원예의 복합환경제어 시스템에 빅데이터 분석과 인공지능기술을 접목하여 농업생산성을 극대화하기 위한 영농기법을 딸기 농업에 적용하는 기술을 개발하고 있으며, 본 논문에서는 이 개발과정의 중간결과물에 대해 기술하게 되며, 향후 진행할 내용에 대해서도 논문 중에 간략히 소개되어 있다. 대상 재배작물인 딸기의 재배방식에 적합한 영상촬영 시스템을 고려하여 시스템을 구성하였고, 경제적인 촬영시스템이 되도록 시스템 설계를 하였으며, 엣지 컴퓨팅 기술을 응용하여 궁극의 목표인 신속하고 다양한 의사결정 서비스를 로컬의 로봇시스템에 구현할 예정이다.
기존의 보안시스템은 각 기관의 로컬네트워크에 설치되어 해당 도메인으로 들어오는 트래픽에 대한 침입탐지에 의한 침입차단이 주된 역할이었다. 최근에는 침입자의 우회공격 및 DDoS 와 같은 공격의 증가로 이러한 시스템의 효용성이 크게 저하되고 있다. 본 논문에서는 침입자의 공격에 대하여 보다 적극적이고 효율적인 대응을 위하여 계층적인 패킷분식에 기반한 침입탐지 및 대응시스템을 제안한다. 계층적인 패킷분석을 위하여 가입자네트워크에서는 세션단위의 정보분식을 수행하고, 백본네트워크에서는 패킷단위의 정보분석을 수행한다. 네트워크도메인간에 이러한 정보교환을 통해서 침입탐지 및 역추적을 수행한다. 본 논문에서는 해당 시스템의 전체구조 및 각 기능구조를 보이며, 각 기능구조간의 동작구조를 보인다. 본 시스템을 통하여 침입자의 새로운 공격유형에 대한 탐지 및 대응이 가능하며, 침입사례의 조기발견을 동하여 네트워크의 안정성을 높일 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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