본 논문에서는 Windows Azure 기반의 N-스크린 서비스를 위한 실시간 동영상 재생 기법을 제안한다. 이 기법은 각 노드의 성능에 따라 원본 동영상을 차등 분할하여 재생 블록을 생성한다. 그리고 차등 분할한 재생 블록을 해당 노드에 할당하여 트랜스 코딩함으로써 트랜스 코딩 소요시간을 줄인다. 본 논문에서는 시뮬레이션을 통하여 제안한 동영상 재생기법이 기존의 기법에 비해 N-스크린 서비스를 위한 실시간 동영상재생에 효과적임을 보인다. 시뮬레이션에서는 상용화된 클라우드 시스템인 Windows Azure 기반에서 AVI 포맷 300MB 원본 동영상을 각 노드의 성능에 따라 차등 분할한다. 그리고 Windows Azure의 이기종 노드에 분산 할당하여 mp4와 Flv 포맷으로 트랜스 코딩하면서 트랜스 코딩 소요시간을 측정한다. 그 결과 본 논문의 제안 기법이 기존의 균등 분할 기법에 비해 Windows Azure 기반의 N-스크린 서비스의 성능을 향상시킨다.
최근 IoT, 클라우드 컴퓨팅 기술이 발전하면서 IoT 디바이스를 감염시키는 악성코드와 클라우드 서버에 랜섬웨어를 유포하는 신종 악성코드가 등장하여 보안 위협이 증가하고 있다. 본 연구에서는 기존의 시그니처 기반의 탐지 방식과 행위기반의 탐지 방식의 단점을 보완할 수 있도록 난독화된 스크립트 패턴을 분석하여 점검하는 탐지 기법을 제안한다. 제안하는 탐지 기법은 웹사이트 통해 유포되는 악성 스크립트 유형을 분석하여 유포패턴을 도출한 후, 도출된 유포패턴을 등록하여 점검함으로써 기존의 탐지룰 기반의 탐지속도를 유지하면서도 제로데이 공격에 대한 탐지가 가능한 악성 스크립트 패턴분석 기반의 악성코드 탐지 기법이다. 제안한 기법의 성능을 검증하기 위해 프로토타입 시스템을 개발하였으며, 이를 통해 총 390개의 악성 웹사이트를 수집, 분석에 의해 도출된 10개의 주요 악성 스크립트 유포패턴을 실험한 결과, 전체 항목 평균 약 86%의 높은 탐지율을 보였으며, 기존의 탐지룰 기반의 점검속도를 유지하면서도 제로데이 공격까지도 탐지가 가능한 것을 실험으로 입증하였다.
최근 주목받고 있는 마이크로서비스는 독립적으로 개발될 뿐만 아니라 독립적으로 실행 및 배포가 가능하다는 장점 때문에, 클라우드 컴퓨팅 환경에서 보다 유연한 확장과 효율적인 협력을 보장할 수 있다. 이러한 영향으로 최근 마이크로서비스지향 애플리케이션 환경으로의 전환이 급격히 증가하고 있다. 마이크로서비스의 도입을 위해서는 무엇보다 모노리식 아키텍처로 구축된 단일 애플리케이션의 구성요소를 마이크로서비스 단위로 식별하는 문제가 선결되어야 한다. 본 논문에서는 레거시 시스템으로부터 마이크로서비스 식별의 문제를 알고리즘 기반으로 해결하기 이한 접근방법을 제안한다. 코드의 메타정보를 이용하여 그래프를 생성하고 클러스터링 알고리즘을 적용하여 마이크로서비스 후보를 추출한다. 추출된 마이크로서비스 후보에 대해 메트릭을 이용하여, 모듈화 품질을 평가한다. 또한 제안된 식별 방법의 효과를 검증하기 위해 벤치마크를 위해 많이 사용되는 공개 소프트웨어의 코드를 이용하여 후보 서비스를 도출하고, 메트릭을 이용하여 모듈화 수준을 평가한다. 결과적으로 좀더 작은 단위의 마이크로서비스로 식별해 내면서 모듈품질을 향상시키는 결과를 확인할 수 있다.
PCI Express는 고속, 저전력 등의 특성으로 인하여 프로세서와 주변 I/O 장치들을 연결하는 업계 표준의 버스 기술이다. PCI Express는 최근 고성능 컴퓨터나 클러스터/클라우드 컴퓨팅 등의 분야에서 시스템 인터커넥션 네트워크로서 그 활용가능성을 검증하고 있는 추세이다. PCI Express가 시스템 인터커넥션 네트워크로서 활용가능하게 된 계기는 PCI Express에 NTB(non-transparent bridge) 기술이 도입되면서부터이다. NTB 기술은 물리적으로 두 PCI Express subsystem을 연결가능하도록 하지만, 필요할 경우 논리적인 격리(isolation)를 제공하는 특징이 있다. 또한, PGAS(partitioned global address space)와 같은 공유 주소 공간(shared address space) 프로그래밍 모델은 최근 멀티코어 프로세서의 보편화로 인하여 병렬컴퓨팅 프레임워크로 각광받고 있다. 따라서, 본 논문에서는 차세대 병렬컴퓨팅 플랫폼을 위하여 PCI Express 환경에서 OpenSHMEM을 구현하기 위한 초기 OpenSHMEM API를 설계 및 구현하였다. 본 연구에서 구현한 15가지 OpenSHMEM API의 정확성을 검증하기 위해서 Github의 openshmem-example 벤치마크의 수행을 통하여 확인하였다. 현재 시중에서는 PCI Express 기반 인터커넥션 네트워크는 가격이 매우 비싸고 아직 일반인이 사용하기 용이하도록 NIC형태로 널리 보급되지 않은 실정이다. 이러한 기술개발 초기단계에서 본 연구는 PCI Express 기반 interconnection network를 RDK(evaluation board) 수준에서 실제로 동작하는 실험환경을 구축하고, 여기에 추가로 최근 각광받는 OpenSHMEM software stack를 자체적으로 구현하였다는 데 의의가 있다.
최근 지능형 관제 시스템은 다양한 응용 분야에서 빠르게 발전하고 있으며, 딥러닝, IoT, 클라우드 컴퓨팅 등의 기술이 지능형 관제 시스템에 활용하는 방안이 연구되고 있다. 지능형 관제 시스템에서 중요한 기술은 영상에서 객체를 인식하고 추적하는 것이다. 그러나 기존의 다중 객체 추적 기술은 정확도 및 속도에서 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 객체 추적의 정확성을 높이고, 객체가 서로 겹쳐있거나 동일한 클래스에 속하는 객체들이 많을 경우에도 빠르고 정확하게 추적 가능한 원샷 아키텍처 기반의 YOLO v5와 YOLO v6을 사용하여 실시간 지능형 관제시스템을 구현하였다. 실험은 YOLO v5와 YOLO v6를 비교하여 평가하였다. 실험결과 YOLO v6 모델이 지능형 관제시스템에 적합한 성능을 보여주고 있다. 실험결과 YOLO v6 모델이 지능형 관제시스템에 적합한 성능을 보여주고 있다.
사물을 인터넷에 연결시키는 기술인 Internet of Things(IoT)는 새로운 연구분야가 되어 기술적으로 많은 발전이 이루어져왔다. 이러한 IoT 기술은 사물을 관찰하거나 다루는데 있어 쉽게 접근하도록 하여 네트워크 상에서 인터넷으로 데이터의 전달을 가능하게 한다. 이는 두가지의 인프라를 필요로 하는데 하나는 데이터를 수집하는 Sensing Entity이고 다른 하나는 데이터를 점유하는 Sensor Cloud이다. 여기서 무선 센서 네트워크는 사물로부터 측정되는 데이터를 인터넷에 연결시키는데 매우 중요한 역할을 하는데 간단한 컴퓨팅 디바이스나 Arduino, Raspberry Pi와 같은 임베디드시스템으로 구성될 수 있다. Sensor Cloud는 사물로부터 측정되어 나오는 데이터의 공유나 처리를 하도록 하는 클라우드 컴퓨팅으로 모니터링 혹은 컨트롤 시스템에 대한 플랫폼을 제공한다. 본 논문에서는 의약품의 저장 조건들을 모니터링 하는 Cold Chain을 제안한다. 제안된 Cold Chain은 생산에서 소비단계까지 이르는 이동이나 저장상태에 대한 여러 환경적 조건인 습도, 온도, 저장 장소 등을 모니터링 하는 시스템이다. 시스템은 두개의 부시스템으로 구성되는데 하나는 이동에 관련된 것을 다루고 다른 하나는 저장에 관련된 것을 다룬다. 이 두 개의 시스템은 보다 향상된 모니터링 방법을 제공하기 위해 Sensor Cloud 시스템으로 통합된다.
최근 스마트 기기 및 소셜 네트워크 서비스의 발달로 인해 데이터가 폭증하며 세계는 이른바 빅데이터 시대를 맞고 있다. 이에 이러한 데이터를 처리할 수 있는 새로운 기술인 빅데이터 처리기술은 클라우드 컴퓨팅 기술과 함께 주목받고 있으며, 가장 대표적인 기술이 바로 하둡이다. 하둡 분산 파일 시스템은 상용 리눅스 서버에서 실행되도록 설계된 오픈소스 프레임워크로서 수백 테라바이트 크기의 파일을 저장할 수 있다. 초기 하둡은 빅데이터 처리에 초점을 맞추어 보안이 거의 도입되지 않은 상태였으나 사용자가 빠르게 늘어남에 따라 하둡 분산 파일 시스템에 개인정보를 포함한 민감한 데이터가 많이 저장되면서, 2009년 커버로스와 토큰 시스템을 도입한 새로운 버전을 발표하였다. 그러나 이 시스템은 재전송 공격, 가장 공격 등이 가능하다는 취약점을 가진다. 따라서 본 논문에서는 하둡 분산 파일 시스템 보안 취약점을 분석하고, 이러한 취약점을 보완하면서 하둡의 성능을 유지할 수 있는 새로운 프로토콜을 제안한다.
통합로그관리시스템은 보안 위험 사항을 예측하고 기관의 보안성 향상에 기여하여 적합한 보안 정책을 마련할 수 있도록 도와준다. 본 논문에서는 대용량의 로그 데이터를 저장할 수 있는 분산 데이터베이스 모델과 로그 수집 절차를 자동화하여 분석 시간을 줄일 수 있는 하둡 기반의 로그 분석 시스템을 설계하고 구현하였다. 제안하는 시스템에서는 HBase를 사용하여 데이터 용량에 따라 Scale-Out 방식으로 유연하게 저장할 수 있게 하였고 정규식을 이용하여 분석에 용이한 저장 기법을 제안하여 기존 시스템 대비 분석 속도를 높일 수 있다.
계산과학공학 소프트웨어 플랫폼인 EDISON( EDucation-research Integration through Simulation On the Net )은 클라우드 컴퓨팅 기반 웹서비스로서, 해석 소프트웨어를 이용한 웹 기반 시뮬레이션 서비스이다. EDISON에서는 사용자의 로컬 자원으로는 해석이 어렵거나 불가능한 계산과학공학 해석 문제를 웹 서비스를 통해 사용자에게 제공하며 미리 구축되어 있는 인프라 및 다양한 계산 노드를 통해 사용자에게 해석 결과를 제공한다. 그 결과로 사용자의 디바이스, 운영체제에 관계 없이 EDISON에 접근하여 계산과학 공학 해석 시뮬레이션을 수행할 수 있도록 웹 포털 환경에서 시뮬레이션 실행 환경을 제공한다. 본 연구의 목적은 현재 사용자에게 제공되고 있는 계산과학 공학 시뮬레이션 및 해석 결과 분석 플랫폼인 EDSION 시스템에 통합적인 유저 인터페이스를 제공하기 위한 워크벤치 기반 실시간 동적 서비스 설계 및 구축에 있다. 또한 로컬에서 사용하는 계산과학공학 시뮬레이션 소프트웨어 환경과 유사한 사용자 유저 인터페이스를 가지며 다양한 해석기와 전처리기, 해석 시뮬레이션 소프트웨어 등의 동적인 웹 환경을 구성할 수 있는 워크벤치 기반 사용자 시뮬레이션 서비스 환경 구성에 대해 고안하였다. 이러한 웹 서비스를 제공하기 위해 사용자에게 필요한 서비스를 포틀릿 단위로 구성하였으며, 그 결과로 워크벤치를 이용한 시뮬레이션 서비스를 구축하였다.
모바일 클라우드 컴퓨팅의 핵심은 이동 노드가 끊임없는 서비스를 제공받는 것이다. Mobile IPv6(MIPv6)는 Internet Engineering Task Force (IETF)에 의해 표준화된 이동성 제공 프로토콜이다. Mobile IPv6 빠른 핸드오버 (FMIPv6)는 MIPv6의 확장으로, MIPv6의 단점들을 보완하기 위해 제안되었다. 최근 들어, 광대역 무선 제어 시스템 중 하나인 IEEE 802.16e 환경에서의 Mobile IPv6를 위한 빠른 핸드오버가 IETF에 의해 제안되었다. 이것은 교차계층 빠른 핸드오버를 제공하기 위해 설계되었다. 본 논문에서는 IEEE 802.16e 네트워크에서의 향상된 교차계층 Mobile IPv6 빠른 핸드오버를 제안한다. 제안하는 방식에서 새로운 접속 라우터는 2계층 트리거를 이용하여 이동 노드를 위한 새 주소를 생성한다. 이동 노드의 정보를 새로운 접속 라우터에게 알리기 위하여 새로운 베이스 스테이션에서 새로운 접속 라우터로 보내지는 2계층 메시지를 이용한다. 이동 노드의 새 주소를 획득하면 이전 접속 라우터는 이동 노드의 홈 에이전트에게 바인딩 갱신 메시지를 보낸다. 시그널링 비용과 핸드오버 지연에 대하여 제안하는 방안의 성능을 기존 방안들과 비교하여 성능평가를 수행한다. 결과를 통해, 제안하는 방안이 기존 방안들에 비해 IEEE 802.16e 네트워크에서의 빠른 핸드오버를 효과적으로 제공하는 것을 볼 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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