클라우드 컴퓨팅은 에지 서버가 동작하는 포그(fog) 레이어가 결합된 에지(edge) 컴퓨팅 아키텍처로 진화하고 있다. 에지 컴퓨팅 아키텍처가 관심을 받는 이유는 짧은 통신 지연으로 실시간 IoT 응용을 지원할 수 있기 때문이다. 이와 동시에 인공지능 기술을 도입한 많은 클라우드 작업 스케줄링 기법들이 제안되었다. 인공지능 기반의 클라우드 작업 스케줄링 기법은 기존 기법보다 더 좋은 성능을 보이지만 스케줄링 시간이 다소 소요된다는 단점이 있다. 이 논문에서는 에지 컴퓨팅 환경에서 분산 딥러닝 학습 기반의 동적 스케줄링 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 기존 기법보다 스케줄링 시간이 짧은 장점이 있다. 또한 멀티 에이전트를 통한 분산 딥러닝 학습의 효과성을 보이기 위해 확장적인 실험 환경에서 제안 기법과 기존 인공지능 기법의 성능일 비교 평가하였다. 성능 실험 결과 기존 인공지능 기반 클라우드 작업 스케줄링 기법보다 짧은 스케줄링 시간을 보여 IoT 실시간 응용에 적합함을 보였으며, 확장적인 실험에서도 제안 기법이 완료된 작업의 수에 대하여 우수한 성능을 보임을 증명하였다.
본 논문에서는 가정, 사무실 등에서 전력 사용을 절약할 수 있게 하기 위해 실시간으로 전력 사용량을 측정할 수 있는 스마트 멀티탭을 개발하였다. 멀티탭은 클라우드 웹 서비스로 전력 사용량을 실시간으로 송신해 사용자가 현재의 사용량과 전기 요금을 확인할 수 있게 함으로써 불필요한 전력을 절약하는 것을 도울 수 있다. 또한 멀티탭 제어의 편리성을 위해 음성으로 쉽게 제어할 수 있게 하였다.
IaaS에서부터 SaaS에 이르기까지 디지털 자산을 구축, 배포 및 사용하는 방식이 바뀌면서, 클라우드 컴퓨팅 환경에서의 보안 위협 환경 또한 진화하고 있다. 본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅과 관련된 다양한 응용 및 발생 가능한 보안 위협 및 취약점에 초점을 두어 최근 클라우드 컴퓨팅 보안 동향을 살펴본다. 멀티 테넌시와 관련된 고전적 문제에서부터 클라이언트 측 암호화를 통해 손상된 플랫폼의 위험을 완화하려는 노력, 보안 문제에 대한 중앙 집중화의 영향 및 개선 동향에 대해 검토한다.
지능 정보 사회의 도래와 함께 클라우드 컴퓨팅은 정보통신기술 전반을 융합하는 주축으로 자리 잡았다. 다양한 클라우드 컴퓨팅 인프라가 새롭게 구축되고 있으며, 새로운 클라우드 서비스들도 끊임없이 쏟아져 나오고 있다. 그러나, 클라우드 환경과 서비스가 다양해질수록, 운용에 대한 복잡성 또한 증가한다. 클라우드 서비스 브로커리지(CSB: Cloud service brokerage) 플랫폼은 사용자에게 다양한 클라우드 서비스에 대한 검색, 배치, 사용 및 관리 환경을 제공하여 통합된 멀티 클라우드의 접점을 제공하는 시스템으로, 복잡한 이종 환경의 서비스에 대하여 단순하고 일관된 사용 환경을 제공함으로써 서비스 생태계를 활성화하는 기술이다. 본고에서는 CSB 플랫폼의 개념과 기술 구조를 설명하고, 기술 동향과 더불어 국내외 표준화 동향에 대해 살펴본다.
최근 클라우드 컴퓨팅 환경에서 민감하거나 중요한 데이터를 아웃소싱하는 경향이 늘어나고 있다. 하지만 아웃소싱된 데이터의 프라이버시 보호는 매우 중요하다. 지금까지 단일 데이터 소유자와 다수의 데이터 사용자로 구성된 클라우드 컴퓨팅 환경에서 안전하고 효율적인 멀티 키워드 검색 구조들이 다양하게 제안되었다. Zhang 등은 다수의 데이터 소유자들과 사용자들로 연결된 클라우드 컴퓨팅 환경에서 멀티 키워드를 기반으로 하는 검색 프로토콜을 제안하였다. 그들의 프로토콜은 두 가지 문제점을 동시에 안고 있다. 하나는 클라우드 서버가 키워드 인덱스와 사용자의 트랩도어를 통해 데이터 파일들 간의 연관성을 불법적으로 추론할 수 있다는 것이고, 다른 하나는 키워드 인덱스의 크기만큼 복잡한 연산을 수행해야 하기 때문에 사용자의 요청에 대한 응답이 지연된다는 것이다. 본 논문에서는 클라우드 서버를 전적으로 신뢰할 수 없는 노드라는 가정 하에서 우리는 아웃소싱된 데이터의 프라이버시가 보호되는 개선된 멀티 키워드 기반 검색 프로토콜을 제안한다. 그리고 제안된 프로토콜이 Zhang의 프로토콜보다 데이터 파일들 간의 연관성 추론 측면에서 더 안전하고, 처리 시간의 측면에서 더 효율성이 높음을 실험을 통해 보인다.
클라우드 컴퓨팅은 운영자들로 하여금 하드웨어 구매와 유지 부담을 경감시키므로 대규모 멀티플레이어 온라인 게임(MMOG)을 위한 적절한 해결책이 되었다. P2P 기반 해결책은 고유의 규모조정성, 자체 복구기능, 자연적인 부하 분산 능력 등 여러 장점을 가지고 있다. 상이한 두 패러다임 P2P와 클라우드 컴퓨팅의 기술적 장점들을 병합하며 MMOG를 위한 하이브리드 구조가 이 논문에서 제시된다. 효율적이고 효과적인 자원의 공급과 부하의 조절은 대규모 사용자 집단에 대한 경제적 비용과 서비스 품질의 규모를 고려하는 구조 실현에 필수적이다. 동시에 실행되는 사용자 수가 증가할 때 하이브리드 구조는 사용자의 처리 능력을 활용함으로써 클라우드에 있는 서버의 부하 즉 상당한 규모의 컴퓨팅 능력과 통신량을 절감할 수 있다. MMOG에서는 서버의 시간 외에도 대역폭 비용이 요구형 자원의 임차시 주요 지출 요인이 된다. 시뮬레이션 결과 제시된 하이브리드 구조는 클라우드와 사용자 제공 자원의 양을 제어함으로써 플레이어들의 충분한 대역폭을 활용하는 반면 서버의 대역폭을 감소시킬 수 있는 것으로 나타났다.
3차원 포인트 클라우드 의미적 분할은 각 포인트별로 해당 포인트가 속한 물체나 영역의 분류 레이블을 예측함으로써, 포인트 클라우드를 서로 다른 물체들이나 영역들로 나누는 컴퓨터 비전 작업이다. 기존의 3차원 의미적 분할 모델들은 RGB 영상들에서 추출하는 2차원 시각적 특징과 포인트 클라우드에서 추출하는 3차원 기하학적 특징의 특성을 충분히 고려한 특징 융합을 수행하지 못한다는 한계가 있다. 따라서, 본 논문에서는 2차원-3차원 멀티-모달 특징을 이용하는 새로운 3차원 의미적 분할 모델 MMCA-Net을 제안한다. 제안 모델은 중기 융합 전략과 멀티-모달 교차 주의집중 기반의 융합 연산을 적용함으로써, 이질적인 2차원 시각적 특징과 3차원 기하학적 특징을 효과적으로 융합한다. 또한 3차원 기하학적 인코더로 PTv2를 채용함으로써, 포인트들이 비-정규적으로 분포한 입력 포인트 클라우드로부터 맥락정보가 풍부한 3차원 기하학적 특징을 추출해낸다. 본 논문에서는 제안 모델의 성능을 분석하기 위해 벤치마크 데이터 집합인 ScanNetv2을 이용한 다양한 정량 및 정성 실험들을 진행하였다. 성능 척도 mIoU 측면에서 제안 모델은 3차원 기하학적 특징만을 이용하는 PTv2 모델에 비해 9.2%의 성능 향상을, 2차원-3차원 멀티-모달 특징을 사용하는 MVPNet 모델에 비해 12.12%의 성능 향상을 보였다. 이를 통해 본 논문에서 제안한 모델의 효과와 유용성을 입증하였다.
클라우드 컴퓨팅 환경에서는 사용자의 데이터를 수많은 분산서버를 이용하여 데이터를 저장한다. 클라우드 컴퓨팅 환경에서는 사용자의 데이터 보호를 위해 데이터를 암호화하여 저장한다. 개인이 아닌 그룹 내에서 공동으로 사용하는 시스템의 경우 그룹 내 사용자 모두 데이터를 서비스 받기 위해 공동의 그룹키를 사용하여 데이터를 암호화 하게 된다. 추후에 그룹 내의 기존 사용자가 그룹을 탈퇴할 경우 그 사용자가 접근 가능했던 데이터가 탈퇴한 그룹원에 의해 노출되게 된다. 이를 방지하기 위해 탈퇴한 멤버에 의한 데이터 유출을 막기 위해서 새로운 그룹키를 갱신하여 모든 데이터를 다시 암호화해야 한다. 하지만 이 과정에서 대용량 데이터의 암복호화 과정에서 막대한 오버헤드가 발생하게 된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 이러한 그룹 멤버의 가입과 탈퇴에 독립적인 그룹키 관리 방식을 제안한다. 또한 분산서버로부터 데이터를 수집할 시 분산서버의 서명과 데이터의 암호화가 동시에 이루어지는 사인크립션 기법을 적용하여 보다 원활한 데이터 조각을 모을 수 있는 기법을 제안한다.
기업 및 개인의 데이터가 온프레미스 환경에서 클라우드로 이동하면서 클라우드 포렌식 중요성이 증가하고 있다. 클라우드 데이터는 모바일 기기부터 데스크톱 등 여러 장치에 저장될 수 있으며, 연동된 계정과 클라우드 서비스로부터 생성되는 정보 등 다양한 행위 아티팩트가 존재한다. 그러나 데이터의 분산 저장과 아티팩트 연계성 부족 등 클라우드의 환경적 제약으로 인해 디지털 증거를 확보하고 분석하는 것에 한계점이 있다. 이를 해결할 수 있는 수단 중 하나로 아카이빙 서비스가 있으며, 대표적으로 구글의 Takeout이 있다. 본 논문에서는 아카이빙 데이터 기반의 클라우드 포렌식을 위해 사용자 행위 데이터를 분석하고 수사 관점에서 필요한 항목을 선별한다. 또한 아티팩트의 연관성과 멀티 행위를 유의미하게 판단하기 위해 선별한 데이터를 시간 정보 기준으로 분석하는 과정과 웹 기반 시각화를 제안한다. 이를 통해 클라우드 데이터 증거수집의 중요성이 증가함에 따른 아카이빙 데이터의 활용 가치를 보여주고자 한다.
하이브리드 스마트 홈 클라우드 플랫폼/서비스 기술은 가정 내 외 클라우드와 연계하여 실시간으로 수정되는 다양한 콘텐츠, 응용 프로그램, 스마트 가전, 개인 생활 정보들을 융합 관리 함으로써 멀티미디어, 어플리케이션, 스마트 가전 등을 통하여 다양한 스마트 융복합 서비스를 제공해 줄 수 있는 기술이다. 이에 본 논문은 데이터의 프라이버시, 안정성, 보안성, 종속화등 Public Cloud에 대한 거부반응을 해소하기 위해 개인 또는 흠단위로 스마트 콘텐츠를 서로 공유할수 있는 댁내 Private 클라우드와 다양한 스마트 홈 서비스를 제공하는 사업자 및 소셜 그룹간의 공유가 가능한 댁 외 Public 클라우드와 연계하여, 실시간으로 수집되는 다양한 콘텐츠, 용용 프로그램, 스마트 가전, 개인 생활 정보들을 통합 관리하고, 서비스 가상화 기술을 이용하여 다양한 경량화 스마트 가전(Thin/Zero Client)에 동시 적용 가능한 "하이브리드 홈 클라우드 단말 서버 플랫폼 기술을 연구하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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