본 연구에서는 대형 시설물의 재난 모니터링을 위해 시설물에서 발생 가능한 붕괴 및 화재 사고를 감지하고, 재난 상황 발생 시 IoT 기반의 시설물 내부 상황 인지를 위한 커스터마이징 비콘을 개발하고자 하였다. 기존 변형률 센서를 이용한 데이터 계측의 경우 유선으로 변형률 센서를 연결하여 계측하였지만, 본 연구는 이를 무선으로 변경하여 실시간으로 구조물 변형의 유·무를 모니터링이 가능하도록 하였다. 이 과정에서 휘트스톤 브릿지를 이용하기 위해 커스터마이징 비콘에 연결이 가능한 변형률 센서 모듈을 제작하였으며, 계측 데이터를 원격으로 확인하기 위한 시스템 구성을 진행하였다. 계측 데이터 검증을 위해 차세대융합기술연구원 15층 내에 10개의 커스터마이징 비콘과 2개의 게이트웨이를 설치하였으며, 계측 데이터 분석 결과 변형률 데이터값이 7~8 사이에 분포하는 것을 확인하였다.
교통약자의 이동권 보장을 위한 다양한 제도와 교통서비스가 국내외에서 시행되고 있다. 그러나 교통약자를 위한 정책이 이동편의시설 확충이나 특별교통수단·저상버스 확보 등에 치우쳐 있다. 이로 말미암아 교통수단간 연계와 이용자 관점의 서비스 편의성과 자율성 확보에는 여전히 한계가 있다. 본 연구에서는 교통약자 이동편의를 국내외 정책과 서비스 사례를 살펴보고, 마이데이터를 활용한 교통약자 이동지원 서비스 모델을 제시한다.
최근 수많은 국 내외 글로벌 기업들이 클라우드 자원의 제공자 겸 소비자 역할을 하는 프라이빗 IaaS 클라우드 환경을 구축하고 있는 추세이며 이를 위해 오픈소스 클라우드 플랫폼인 오픈스택(OpenStack)이 많이 사용되고 있다. 이 논문에서는 대규모 빅데이터 처리를 위해 오픈스택 클라우드 환경의 가상머신 라이브 마이그레이션 기법을 사용할 경우 발생할 수 있는 문제점을 분석한다. 이러한 문제점에 대하여 가상머신에서 빅데이터 연산 처리 시 스토리지 병목현상을 해결하기 위한 마이그레이션 기법을 제시한다.
기존 객체지향 개발 방식과 컴포넌트 개발 방식에서의 재사용성 문제는 모바일 개발에서도 해결해야하는 문제이다. 모바일 어플리케이션에서 기능을 변경하는 것은 모바일 어플리케이션 전체를 업그레이드 할 필요가 있는데, 이는 모바일 어플리케이션이 디바이스 내의 다른 어플리케이션들과 연계된 서비스와의 문제를 발생시킨다. 따라서 모바일 어플리케이션 내에 변경 가능성이 있는 기능들에 대해 재사용성을 고려하여 개발되어야 한다. 본 논문에서는 모바일 어플리케이션이 다양한 요구사항에 대해 재사용성을 높일 수 있는 커스터마이제이션 기법을 제안한다. 가변성 중에 데이터 기반의 가변성을 적용하여 변경을 요구하는 기능에 대해 자동으로 변경될 수 있는 자가적응 커스터마이제이션 기법을 제시한다.
기존 모바일 커스터마이제이션 연구는 단일 디바이스의 서비스를 변경하려는 단일 커스터마이제이션 기법으로 수행되어왔다. 그러나, 변경하려는 모바일 서비스가 다중 디바이스에 일괄적으로 적용되기 위해서는 기존의 단일 커스터마이제이션 기법으로는 미흡하다. 본 논문에서는 모바일 서비스의 흐름제어 데이터를 공유하여 다중 디바이스를 커스터마이제이션하기 위한 기법을 제안 한다. 제안하는 다중 커스터마이제이션 기법은 푸시 서비스와 클라우드 서비스를 기반으로 한다.
최근 네트워크의 발달로 인해 네트워크 감사데이터의 양이 점점 증가하고 있다. 이렇게 증가하는 네트워크 감사데이터를 능동적이고 효율적으로 분석하기 위한 연구가 진행되고 있다. 하지만 지금까지의 연구들은 특정 침입탐지시스템에 제한되어 데이터 마이닝 기법을 적용하여 감사데이터를 분석하고 침입탐지모델을 구축하는 연구였다. 따라서 이 논문에서는 특정 침입탐지시스템에 의존하지 않고 감사데이터를 효율적으로 분석하여 알려지지 않은 공격패턴이나 규칙들을 발견하여 보안정책 실행시스템에서 활용할 수 있도록 하기위한 감사데이터 분석 마이너를 설계하고 구현하였다. 보안관리자는 구현된 감사데이터 마이너를 이용하여 원하는 정보를 가공 추출하여 고수준의 의미추출에 이용할 수 있다.
최근 증가하고 있는 대용량, 비정형 데이터의 처리를 위해 NoSQL의 사용이 증가하고 있다. 하지만 기존의 소프트웨어들은 대부분 RDBMS로 구성되어있고, 저용량 데이터의 경우 RDBMS를 사용하여 관리하는 경우가 많다. 때문에 기존 RDBMS를 사용한 소프트웨어를 대용량 처리에 유리하도록 NoSQL 기반으로 마이그레이션하여 새로운 버전을 개발하고, 각각의 이점을 효율적으로 사용하기 위해 RDBMS와 NoSQL의 혼용하는 사례가 증가하고있다. 본 논문에서는 RDBMS와 NoSQL간의 데이터 매핑 관리 모델을 제안하여 소프트웨어 개발자 또는 데이터 관리자의 효율적 데이터 관리에 도움을 준다.
본 연구는 현 보안 관제 시스템이 직면한 실시간 트래픽 탐지 문제를 해결하기 위해 사이버 위협 프레임워크인 마이터 어택과 머신러닝을 이용하여 유해 네트워크 트래픽을 분류하는 방안을 제안하였다. 마이터 어택 프레임워크에 네트워크 트래픽 데이터셋인 UNSW-NB15를 적용하여 라벨을 변환 후 희소 클래스 처리를 통해 최종 데이터셋을 생성하였다. 생성된 최종 데이터셋을 사용하여 부스팅 기반의 앙상블 모델을 학습시킨 후 이러한 앙상블 모델들이 다양한 성능 측정 지표로 어떻게 네트워크 트래픽을 분류하는지 평가하였다. 그 결과 F-1 스코어를 기준으로 평가하였을 때 희소 클래스 미처리한 XGBoost가 멀티 클래스 트래픽 환경에서 가장 우수함을 보였다. 학습하기 어려운 소수의 공격클래스까지 포함하여 마이터 어택라벨 변환 및 오버샘플링처리를 통한 머신러닝은 기존 연구 대비 차별점을 가지고 있으나, 기존 데이터셋과 마이터 어택 라벨 간의 변환 시 완벽하게 일치할 수 없는 점과 지나친 희소 클래스 존재로 인한 한계가 있음을 인지하였다. 그럼에도 불구하고 B-SMOTE를 적용한 Catboost는 0.9526의 분류 정확도를 달성하였고 이는 정상/비정상 네트워크 트래픽을 자동으로 탐지할 수 있을 것으로 보인다.
실시간 마이그레이션은 데이터 센터 내에서 자원을 효율적으로 관리할 수 있도록 하는 기술이다. 그러나 대부분의 연구는 마이그레이션 Metric간 Trade-off를 고려하고 있지 않아 Qos저하의 우려가 있기 때문에 서비스 목적에 따라 다수의 Metric을 고려해야한다. 마이그레이션 시 고려되는 요소들을 분류하고 이를 복합적으로 고려할 수 있는 퍼지이론 기반의 마이그레이션 기법을 제시하고자 한다. 또한 향후 연구에 대해서도 논의한다.
이 논문에서는 스토리지 교체, 복제, 데이터 센터 이전 등 다양한 응용에서 꼭 필요한 온라인 스토리지 마이그레이션 방법을 제안한다. 제안하는 온라인 스토리지 마이그레이션 방법은 전송속도를 높이기 위해서 전송 대상 파일들의 익스텐트 맵을 생성하고 물리주소에 따라 순차IO를 수행하여 파일들을 읽고 이를 타겟(target)으로 전송한다. 또한, 전송 중에 발생하는 소스 (source) 측의 변경에 대해서 추적을 하고 이를 로그레코드로 기록하여 전송중의 변경을 타겟측에 반영할 수 있다. 이 논문에서는 제안하는 온라인 마이그레이션 방법을 실제로 구현하고 소스와 타겟의 일치성과 온라인 마이그레이션 수행 속도를 측정하는 실험을 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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