클라우드 시스템을 이용하여 스트리밍 게임 서비스를 제공하는 것은 많은 유리한 점이 있지만, 씬 클라이언트에서 표시 지연(Presentation latency)이 발생한다는 문제점도 갖고 있다. 게임은 사용자의 입력에 즉각적으로 반응해야 하는 특성을 갖는 서비스이므로 씬 클라이언트에서의 표시 지연은 다른 이슈에 비해 중요한 문제이다. 본 연구에서는 서버와 씬 클라이언트 사이에서의 표시 지연을 감소시키는 방법을 제안한다. 이를 위해, 서버 단에서는 서버와 씬 클라이언트의 영상포맷 일치화, 미디어 타입에 따른 인코딩 포맷 변경, 동기화를 위해 주기적으로 클럭을 전송하도록 하는 것을 해결 방안으로 제안한다. 그리고 씬 클라이언트 단에서는 패킷화 과정에서 명령어 수 절감, 암호화 과정에서 가벼운 알고리즘 사용, 압축해제 과정에서 하드웨어 디코딩 개선을 해결 방안으로 제안한다. 이를 실제 상용화 수준까지 개발된 게임 서비스 시스템에 적용하여 검증 하였는데, 수백 ms 정도의 상당한 표시 지연 감소를 통해 허용 가능한 수준인 100ms까지 표시 지연 감소가 가능함을 확인하였다.
최근 클라우드 컴퓨팅 기술의 발전은 기존에 어려웠던 응용연구 분야의 실험 환경 구축을 용이하게 함으로써 새로운 협업연구 패러다임을 가져오고 있다. 본 논문에서는 고성능 연구망 기반의 협업연구 환경을 구축하기 위해 필요한 데이터 공유 및 전송에 관한 서비스 제공 방안을 제안한다. 이러한 서비스 모델은 연구망의 특성을 반영하고, 접근 패턴이 다른 사용자들을 동시에 수용할 수 있도록 구성된다. 이를 토대로, 최근 오픈소스 소프트웨어로 활발히 이용되는 서비스 구성 요소들을 분류 및 선택하여 실험 테스트베드를 구성하고, 활용 시나리오별 데이터 전송 실험을 수행함으로써 제안 서비스의 활용 가능성을 확인하였다.
가상화 기술은 각종 장비들을 편리하게 이용하게끔 하고 있으며, 특히 데스크탑 가상화 기술의 경우 클라우드 컴퓨팅에 의한 유저의 요구가 많아져 상당한 연구가 진행되고 있다. 데스크탑 가상화의 경우 사용자에게도 큰 이점이 있지만 관리 측면에서 Cost를 줄이는 데 일조하고 있다. 데스크탑 가상화는 관리자 측면에서 보았을 때 사용자의 요청에 따라 가상 데스크탑을 빠르게 제공하여야 하는 의무가 있다. 관리자가 가상 데스크탑을 빠르게 제공하기 위해서 미리 구축해 둔 가상 머신의 상태를 저장하는 데, 본 논문에서는 가상 데스크탑의 상태를 저장하고 제공하는 데 있어서의 효율을 위해 압축 알고리즘을 사용하는 방법을 제안한다. 가상 데스크탑의 상태가 메모리 명령어의 집합이라는 특성에 따라 무손실 압축 알고리즘을 사용하고, 그들 중 빠르고 압축률이 높기로 알려진 네 가지 알고리즘을 찾아 비교하였다. 비교 결과 가장 효율이 좋았던 LZO lgorithm을 메모리 상태 저장/복원의 중간 과정에 삽입하였다. 실험 결과 기존의 압축하지 않았던 방법보다 최대 1.7배의 성능 향상을 보였으며 가상 머신의 상태를 저장했을 때의 평균 54%의 용량 절감이 있었다.
최근에는 우수한 성능의 딥러닝 기술을 활용한 장비와 프로그램이 개발되고 있으나 기술의 특성상 모든 환경에서 우수한 성능을 보여주지 못하고 고 사양의 서버와 같은 환경에서의 성능만을 보장하고 있다. 따라서 이에 대한 개선으로 엣지 디바이스 독립적으로 혹은 클라우드 의존과 인터넷 연결을 최소화 할 수 있는 엣지 컴퓨팅 기술이 제안되고 있으며 경량 내장형 시스템에 적합한 인공지능 기술의 개발이 필요하다. 본 논문에서는 객체검출 모델을 적은 연산과 효율적인 구조로 설계하고 생성된 모델을 임베디드 보드에서 원활하게 실행할 수 있도록 중립 모델로 변환하고 경량화 하는 방법에 대해 소개한다. Qualcomm snapdragon 프로세서가 갖춰진 임베디드 보드를 목표로 하였고 편의를 위해 SNPE(snapdragon neural processing engine) SDK를 이용하여 실험을 진행하였다. 실험 결과 변환된 중립모델이 기존 모델과 비교하여 압축된 모델 크기 대비 미미한 성능 저하가 발생함을 확인할 수 있었다.
사물인터넷 (Internet-of-Things, IoT) 장치들의 개수와 기능은 앞으로 기하급수적으로 증가하고 향상될 것이다. 그러한 장치들은 방대한 양의 시간에 제약을 받는 데이터를 생성할 수도 있다. IoT 상황에서, 데이터 관리는 데이터를 생성하는 객체와 장치 그리고 분석 목적과 서비스를 위해 그 데이터를 액세스하는 응용 사이의 중간 계층으로서의 역할을 해야 한다. 덧붙여, 대부분 IoT 서비스들은 데이터 가용성과 데이터 전달의 효율성을 증가시키기 위하여 호스트 중심 보다는 콘텐츠 중심이다. IoT는 모든 통신 장치들을 상호 연결할 것이고, 그리고 장치들과 객체들에 의해 생성된 또는 관련된 데이터를 글로벌하게 액세스할 수 있게 만든다. 또한 포그 컴퓨팅은 최종 사용자 근처의 네트워크 에지에서 데이터와 계산을 관리하고, 그리고 최종 사용자들에게 낮은 지연, 고대역폭, 지리적 분산으로 새로운 유형의 응용들과 서비스들을 제공한다. 본 논문에서는 시간 민감성을 보장하면서 효율적이고 신뢰적으로 IoT 데이터를 해당 IoT 응용들에게 전달하기 위하여 에지와 포그 컴퓨터 클라우드의 완전 분산 하이브리드 모델인 에지-포그 클라우드에 기반하고, 그리고 정보 중심 네트워크와 블룸 필터를 사용하는 $EFcHD^2$ (Edge-Fog cloud-based Hierarchical Data Delivery) 방법을 제안한다. $EFcHD^2$ 방법에서는 IoT 데이터의 특성인 지역성, 크기, 실시간성과 인기도 등을 고려하는 에지-포그 클라우드의 적절한 위치에 그 IoT 데이터의 복사본이나 에지 노드에 의해 전 처리된 특징 데이터를 저장한다. 그리고 제안하는 $EFcHD^2$ 방법의 성능을 분석적 모델로 평가하고, 그것을 성능을 포그 서버 기반 방법 그리고 CCN (Content-Centric Networking) 기반 데이터 전달 방법과 비교한다.
클라우드 마이그레이션 증가와 함께 클라우드 컴퓨팅 환경에서의 보안 위협도 급증하고 있다. 이에 효율적인 사고조사를 수행하기 위한 로그 데이터 분석의 중요성이 강조되고 있다. 클라우드 환경에서는 서비스 다양성과 간편한 리소스 생성 등의 특성으로 인해 대량의 로그 데이터가 생성된다. 이로 인해 사고 발생 시 어떤 이벤트를 조사해야 하는지 판단하기 어렵고, 방대한 데이터를 모두 확인하려면 상당한 시간과 노력이 필요하다. 따라서 데이터를 효율적으로 조사하기 위한 분석체계가 필요하다. AWS(Amazon Web Services)의 로깅 서비스인 CloudTrail은 계정에서 발생한 모든 API 호출이벤트로그를 수집한다. 그러나 사고 발생 시 어떤 로그를 분석해야 하는지 판단하기 위한 인사이트 제공 역할은 부족하다. 본 논문에서는 Cloud Matrix와 이벤트 정보를 연계하여 사고 조사를 효율적으로 수행할 수 있도록하고, 이를 기반으로 사용자 행위 로그 이벤트의 발생 빈도 및 공격 정보를 동시에 확인할 수 있는 자동화 분석프레임 워크를 제안한다. 이를 통해 ATT&CK Framework를 기반으로 주요 이벤트를 식별하고, 사용자 행위를 효율적으로 파악함으로써 클라우드 사고 조사에 기여할 것으로 기대한다.
본 연구는 디지털 융합시대에 국가 경쟁력의 핵심으로 자리 잡고 있는 방송정보통신산업 구축에 필요한 생태계 정책과 기술혁신 패러다임을 도출하고 이를 통해 모든 매체가 인터넷으로 집중되는 상황을 고려한 추진 전략 및 정책 방향을 제안하고자 한 것이다. 방송정보통신 산업은 컨버전스 시대의 특성을 기반으로 자생력을 확보하기 위한 방송과 통신 간의 전략적 협력적 파트너십과 그에 따른 융합미디어의 이용자 중심 미디어 환경체계 구축을 목표로 하고 있다. 따라서 효율적인 뉴미디어 체제의 구축은 플랫폼과 콘텐츠, 서비스, 그리고 생태계 관점에서 선순환적인 성공전략 수립을 전제로 소비자의 사회적 합의를 기반으로 한 열정적인 정책의 변화 요구 도출이 전제되어야 한다. 본 연구는 디지털 융합 인프라와 환경은 세계 최고 수준인 우리나라의 스마트미디어의 글로벌화 및 통합방송정책 수립의 동향과 방향을 제시하였다. 첫째, IT 기술 중심에서 융 복합 비즈니스 중심으로 전환되면서 통신사, 포털 등 다양한 IT기업들의 생태계 구축 경쟁이 심화될 전망이다. 둘째, 스마트 디바이스와 클라우드 서비스의 결합은 스마트 시대 미디어 산업계의 아이콘이다. 셋째, IT 산업은 기존의 PC 중심에서 웹 기반 서비스 구조로 전환돼 웹이 하나의 거대한 운영체제와 같은 플랫폼으로 진화될 것이다. 넷째, 미디어산업은 스마트화, 소셜화 등의 특성으로 지속적인 영역 확장이 이루어질 것이다. 요약하면 다음과 같다. 공공 이용권 개념 정립 및 저작권법 개정을 통한 플랫폼 간 끊임없이 서비스 제공이 이루어져야 하고, 산업 활성화 위주의 정책 보완 및 규제 완화, 방송통신 융합서비스의 체계적 연구가 선결되어야 할 주요 과제인 것으로 나타났다. 산업적 시각에서 방송정보통신 매체정책 및 제도의 개편방안을 종합적이고 체계적으로 재정립하여 발전적 혁신 모형을 제안하고 미디어 영향력 측정 및 정책 이니셔티브에 대한 객관적 평가체계의 수립을 향후 과제로 논의하였다.
클라우드 컴퓨팅 환경을 활용한 데이터 집약적인 과학 워크플로우 응용 실험의 경우 클라우드의 여러 데이터 센터에 대량의 데이터가 분산될 수 있고, 생성되는 중간 데이터는 서로 다른 데이터 센터 간의 접근을 통해 전송될 수 있다. 또한 응용의 실행이 진행될 때, 생성된 중간 데이터를 이용하며 진행되므로 데이터의 위치에 따라 실행 결과가 달라진다. 그러나 기존의 데이터 배치 기법은 과학 응용의 특성을 고려하지 않는다. 본 논문에서는 데이터 집약적 단계를 정의하여 그 구간에서의 런타임 데이터 배치를 제안한다. 제안하는 데이터 배치 기법을 통해 본 연구에서 정의한 데이터 집약적 단계에서의 횟수를 고려한 시나리오를 분석하여 결과를 도출한다. 또한 런타임 데이터 배치 횟수와 런타임 데이터 배치 시 오버헤드를 분석하여 성능을 비교했다.
정보기술의 융합화와 클라우드 컴퓨팅의 확산 등 빠르게 발전하는 정보통신기술은 학제간 융복합을 통해 새로운 교육의 패러다임 시대를 열고 있다. 정보통신기술의 발전에 따라 그동안 교육환경은 이러닝에서 유러닝을 거쳐 이제 스마트교육으로 변화되고 있다. 이미 교육계에서는 향후 교육환경의 변화를 가져올 스마트교육에 대한 다양한 연구들이 진행되고 있지만 스마트 환경이 구축될 교실공간, 곧 물리적 공간환경에 대한 연구는 거의 이루어지지 않고 있다. 이러한 문제의식 하에 본 연구는 교육의 새로운 패러다임으로 등장한 스마트교육과 스마트교육이 적용되는 물리공간의 특성을 살펴보았다. 그 결과 스마트교육이 적용될 물리공간은 공간의 소통성, 경계의 유연성, 요소의 다가성이 그 특성으로 나타남을 알 수 있었다.
최근 드론으로 수집되는 데이터의 양이 급증함에 따라, 데이터를 안전하고 효율적으로 저장 및 처리할 수 있는 클라우드 컴퓨팅 기술의 지원이 필요하다. 하지만, 드론에서 통신하는 데이터를 공격자로 인해 탈취되거나, 유출, 위·변조 등 다양한 보안 취약점이 발생할 수 있다. 따라서 드론으로부터 수집되어 전송되는 데이터에 보안 기술이 필요하다. 다양한 보안 기술 중 속성기반암호인 KP-ABE 기법은 데이터 암호화와 사용자 접근 제어, 두 가지 특성을 만족시키는 보안 기술이다. 본 논문은 KP-ABE 기법을 연구하고, 이를 드론 환경에 활용하여 안전한 데이터 접근 제어 기법을 제안하고자 한다. 본 제안 기법은 드론 환경에서 통신되는 데이터의 기밀성과 무결성 및 안전한 접근 제어와 가용성이 제공된다. 그리고 KP-ABE 기법에서 제공해야 할 요구사항 중 빠른 암호문 탐색 및 일정 크기 암호문 출력을 제공한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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