오픈소스 커뮤니티들은 개발자들 간의 커뮤니케이션을 활성화시키고, 협업 할 수 있도록 환경을 제공하고 있다. 하지만 스마트TV 셋톱박스 요소 기술과 관련된 오픈소스프로젝트는 극히 미비한 수준이다. 이에 본 연구에서는 스마트TV 요소기술과 상위 6개의 오픈소스 커뮤니티의 기능을 조사, 분석하였으며, 이를 기반으로 스마트TV 셋톱박스 기반의 오픈소스 커뮤니티를 설계하였다. 본 논문에서 제안하는 스마트TV 기반의 오픈소스 커뮤니티는 스마트TV 셋톱박스 기반의 오픈 소프트웨어의 고도화를 가지고 올 수 있는 개발 환경을 제공 할 수 있을 것이다.
임베디드 시스템이 일상생활 및 각종 산업에 밀접하게 연관되어 개인 정보 및 국가 기술 등 지적 자산에 대한 보안의 필요성이 나타나고 있다. 이러한 문제점은 임베디드 시스템에 들어가는 소프트웨어의 역공학으로부터 초래된다. 따라서 본 논문은 소스 코드에 대해 제어 흐름 평탄화라는 난독화 알고리즘을 설계하는 방법을 제안한다. 이는 독자적으로 작성된 난독화 알고리즘이기 때문에 오픈 소스로 공개되어져 있는 다른 난독화 도구들에 비해 안전한 특징을 가진다. 제어 흐름 평탄화는 프로그램의 기능을 유지하면서 소스 코드의 정적 분석을 어렵게 하는 기법으로, 데이터를 탈취하려는 악의적인 행위를 사전에 예방할 수 있다. 본 논문에서 제안하는 제어 흐름 평탄화 알고리즘은 하나의 기본 블록으로 이루어진 단순한 소스 코드를 여러 개의 기본 블록으로 분할하고, 조건문을 통해 연결하는 방법을 사용하여 알고리즘의 복잡도를 높였다. 이처럼 새롭게 작성된 Pass를 통해 소스코드 난독화를 적용시켜 임베디드 시스템의 보안성을 향상시킬 수 있다.
리플렉션은 자바 언어의 기능 중 하나로, 자바 프로그램을 실행해서 해당 프로그램을 조사하거나 내부의 동작 구조를 조작할 수 있다. 리플렉션을 사용하게 되면 자바 소스의 난독화 뿐만 아니라 정적 분석 도구의 API 호출 탐지를 방해하게 되어 분석 결과의 정확도를 떨어뜨리게 된다. 만약 이 특성을 악용해 악성 앱 제작자가 특정 API 메소드 호출을 은닉하는 목적으로 사용한다면 정적 분석에 의존하는 기존 분석 도구들이 API 메소드 호출을 탐지하기 어렵기 때문에 큰 위협이 될 수 있다. 본 연구에서는 안드로이드 환경에서 표본 어플리케이션에 직접 설계한 도구를 이용하여 API 메소드에 리플렉션을 적용하고, 원본 소스와 리플렉션 후 디컴파일된 소스를 비교하여 API 메소드 호출이 리플렉션을 통해서 은닉 가능함을 보여준다.
악성코드에 대한 빠른 대응을 위해서는 악성코드에 대한 효율적인 분석이 필요하다. 그 중 하나로, 오픈 소스 함수들과 같이 안전한 것으로 확인된 부분을 분석 대상에서 제외하여 방대한 분석 대상을 줄이는 방법이 도움이 될 수 있다. 본 논문은 여러 오픈소스의 동적 링크 라이브러리 파일을 윈도우 환경에서 생성하여 오픈소스의 함수 정보들을 버전별, 컴파일러별로 시그니처 정보를 추출하고 비교하여 변경이 의심스러운 함수를 찾을 수 있는 자동화 도구를 제시한다. 또한 해당 도구는 비교에 사용된 정보들을 DB에 저장, 추후에 사용할 수 있어 분석 시간 오버헤드를 줄일 수 있다.
정보통신의 발달로 인하여 소프트웨어의 중요성이 증대되고 있으며, 이에 따른 소프트웨어 저작권 분쟁도 증가하는 추세에 있다. 본 논문은 제출된 프로그램들의 소스와 관련하여 프로그램 수행에 필요한 파일들을 감정범위로 하였다. 분석 대상인 대용량 파일 전송 솔루션 프로그램은 데이터에 대한 전자서명 및 암호화를 통하여 기밀성, 무결성, 사용자 인증, 부인방지 기능 등의 부가 기능을 제공하고 있다. 본 논문에서는 프로그램 A, 프로그램 B, 프로그램 C 3개에 대하여 분석을 수행한다. 프로그램 유사율을 산출하기 위하여 다음과 같은 내용을 분석한다. 패키지의 구조, 패키지 이름, 각 패키지 내 소스파일 이름, 소스파일 내 변수명, 함수명, 함수구현 소스코드, 제품의 환경변수 정보에 대하여 유사 여부를 분석하고 프로그램의 전체 유사율을 산출한다. 패키지 구조 및 패키지 이름이 일치되는 정도를 확인하기 위해, 폴더 구조를 비교하여 유사도 판단을 하였다. 또한 패키지 구조 및 패키지 이름이 어느 정도 일치하는지와 각 패키지 내 소스 파일(클래스) 이름이 어느 정도 일치하는지에 대한 분석을 하였다.
소프트웨어는 개발하는 과정에서 많은 비용과 시간이 소모된다. 이를 해결을 위해, 많은 기업들이 공개된 오픈소스를 사용하지만 대부분 오픈소스에 대해 정확히 파악하지 않은 채 사용하고 있다. 특히, 구버전 오픈소스 사용으로 인한 보안 취약점 문제와 라이선스 사항을 간과한 저작권 문제가 발생하고 있다. 따라서, 오픈소스의 버전, 취약점 및 라이선스 정보를 분석하는 도구가 필요하다. 기존의 블랙덕은 오픈소스의 상세한 구성 요소를 제공하지만 환경 구축에 큰 부담을 따르게 된다. 또한, Fossology는 라이선스를 탐지할 수 있지만, 자체 데이터베이스가 존재하지 않아 그 외의 다른 정보들을 제공하지 않는다. 본 논문에서는 소스 코드 유사도 측정을 통해 오픈소스를 파악하여 해당 버전 및 라이선스를 탐지 하는 도구를 제안한다. 본 제안 방식은 TF-IDF 및 코사인 유사도를 기반하여 MOSS라는 기존 소스 코드 유사도 측정 도구인 프로그램보다 정확도를 향상시킨다. 또한, 웹 기반의 경랑 플랫폼 환경에서 구축함에도 오픈소스를 분석하여 라이선스, 버전 및 취약점을 제공할 수 있다. 이를 통해, 앞선 블랙덕의 환경 구축에 요구되는 부담 및 Fossology의 오픈소스의 상세 정보의 미제공 문제를 해결할 수 있다.
오픈소스가 소프트웨어의 영역을 넘어 그 개념이 여러 분야로 확장되어감에 따라 여러 기업들이 오픈소스 개념을 이용한 비즈니스 모델을 등장시키고 있다. 본 연구는 3D프린터를 활용한 웹 기반 오픈소스 플랫폼 제작 방안에 관한 연구로서 키덜트 문화를 접목시킨 사용자의 자발적 참여도가 높은 오픈소스 플랫폼 커뮤니티 제작을 목표로 한다. 연구방법으로는 여러 기업의 오픈소스 활용 사례에 관한 분석 연구와 더불어 키덜트 커뮤니티의 사용자 설문을 통해 플랫폼의 사용성과 토이 디자인 선호도 및 성향 분석을 기반으로 한 기초 자료 수집을 통하여 초기 플랫폼 제작 방향성을 설정하였다. 제작된 플랫폼에서 고유의 플랫폼 토이 소스를 다운로드 후 사용자가 자유롭게 재해석하고 플랫폼에 결과물을 재공유하여 완성된 디자인의 선호도에 따라 판매하여 수익을 분배할 수 있도록 하는 것이 특징이다. 향후 플랫폼 내 커뮤니티를 활성화하여 사용자의 진입동기부여를 높이는 연구가 지속하여야 할 것이다.
소프트웨어의 폐쇄적 지적재산권에 대한 저항으로 자유소프트웨어 운동이 추진되어 라이선스에서 제시한 사항을 이행하는 사람은 누구나 자유롭게 소프트웨어를 이용하고 개작할 수도 있는 오픈소스 소프트웨어가 널리 이용되고 있다. 오픈소스소프트웨어는 제품의 개발시간과 비용을 줄일 수 있고 이를 사용하는 많은 사람들의 검증을 거치게 되므로 개선되고 발전되어 간다. 그러나 이러한 장점과 더불어 무분별한 사용으로 분쟁의 발생위험도 높다. 이에 본 연구에서는 오픈소스 소프트웨어 분쟁 사례를 분석하여 오픈소스소프트웨어의 저작권 침해를 방지하고 적법하게 오픈소스소프트웨어를 이용할 수 있는 사용자 환경을 제시하고자 한다.
마이크로소스는 1[KW]${\sim}$수[MW] 사이의 전력을 공급하고, 기존의 대규모 발전설비보다 높은 신뢰도와 에너지 효율을 가지는 고품질의 전력을 공급할 수 있다. 이들은 크기가 작고 설치가 용이하여 빌딩, 산업체, 가정 등과 같은 수용가 측의 부하와 클러스터를 형성하여 마이크로그리드로 운전된다. 마이크로소스는 부하단의 전압 등의 전압품질을 제어하기 위하여 전압원형 인버터를 채용하고 있다. 본 논문에서는 다수의 마이크로소스가 계통에 연계되었을 때의 마이크로소스의 모델링 및 제어시스템의 특성에 관하여 연구하였다. 전력주파수 영역에서의 기본파 정상상태 인버터 모델을 이용한 마이크로소스의 EMTDC 모델을 개발하였으며, 이를 통해 마이크로소스의 제어시스템 파라미터에 따른 제어특성을 분석하였다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 제안된 모델의 효용성을 확인하였다.
소스코드에 대한 정적 분석은 광범위한 소스코드에 대해서 잔존하는 보안약점을 찾는 것으로 정적 분석 도구를 활용하여 점검을 하고, 그 결과에 대해서 정적 분석 전문가가 정탐 및 오탐 분석을 한다. 이 과정에서 분석양이 많고 오탐의 비율이 높아 많은 시간과 노력이 들어가게 되어 효율적으로 분석하는 방안이 요구되고 있다. 또한 전문가들은 정·오탐 분석을 할 때 결함이 발생한 라인의 소스코드만 보고 분석을 하는 경우는 드물다. 결함의 유형에 따라서 주변의 소스코드를 같이 분석하고 최종 분석 결과를 내리게 된다. 이러한 정적 분석 도구를 사용하여 전문가가 정·오탐을 판별하는 어려움을 해결하기 위해서 본 논문에서는 정적 분석 도구가 찾은 보안약점이 정탐인지 아닌지를 전문가가 아닌 인공지능을 통해 판별하는 방법을 제안한다. 또한 이러한 기계학습에 사용되는 학습 데이터(결함주변 소스코드)의 크기가 성능에 어떤 영향을 미치는지 실험을 통해 최적의 크기를 확인하였다. 이 결과를 통해 정적 분석 후 정·오탐을 분류하는 정적 분석 전문가의 업무에 도움을 줄 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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