클라이언트 서버 환경하에서 정당한 클라이언트를 인증하고 시스템 자원들을 보호하는 일은 매우 중요한 이슈 중에 하나이다. 즉, 인가받지 않은 사용자들에 의해 시스템이 보안 공격을 막아내기 위해서는 사용자의 아이디와 패스워드로는 불충분하다. 본 논문에서는 클라이언트 인증키와 서버 인증키를 사용하는 안전한 데이터베이스 인증모델을 제안하였다. 제안모델은 2개의 인증키를 사용하여 보안성을 높이고자 하였는데, 클라이언트와 서버간 데이타베이스 트랜잭션을 처리할 때 서로의 인증 패스워드를 관리하여 사용자의 별도의 입력 작업 없이 사용자 패스워드에 더하여 인증패스워드를 사용함으로써 시스템의 보안성을 높여줄 수 있는 안전한 인증모델을 제시하고자 하였다.
본 논문에서는 크래커가 여러 곳의 시스템을 경유하여 침입을 하였을 경우, 크래커의 경로를 역추적하기 위한 효율적인 역추적 모델을 제안하고 구현하였다. 구현한 역추적 시스템은 역추적 서버 모델, 역추적 클라이언트 모델로 구성된다. 역추적 클라이언트는 에이젼트가 설치된 곳에서 침입관련 정보를 역추적 서버로 전송하여 크래커가 침입의 경유지로 어느 시스템을 이용하였는지를 판별한다. 구현한 역추적 시스템으로 클라이언트 에이젼트가 설치된 곳에서는 효율적인 역추적 경로를 추적할 수 있었다.
본 논문은 웹 기반의 감시제어시스템을 위한 임베디드 시스템 기술의 구현 예를 제시하였다. 웹 기반의 감시제어시스템을 위해 임베디드 시스템인 타겟 보드와의 인터페이스를 개발하고 이를 특정 임베디드 시스템인 온실 모델에 적용하여 그 실용성을 확인하였다. 자바 클래스를 이용한 클라이언트/서버 소켓 프로그램을 구현하였고, 자바 애플릿 기반의 사용자 인터페이스(GUI)에 의한 웹 기반 온실 감시제어시스템을 구축하였다. 구축된 웹 기반 감시제어시스템은 TCP/IP 상에서 온실의 정보를 클라이언트 프로그램에 잘 전달하여 표시하며 웹 상에서 동작하는 자바 애플릿 클라이언트에서 보내는 제어 신호를 서버를 통해 온실 모델에 잘 전달하여 동작시키는 것을 볼 수 있었다.
최근 인터넷은 사용자에게 각광을 받고 있다. 이유는 인터넷이 되는 곳이면 어디서든 웹 브라우저만 있으면 다른 프로그램 없이도 접근이 가능하고 모든 서비스를 제공받을 수 있다. 기존의 어플리케이션(C/S 어플리케이션)은 서버와 클라이언트를 따로 설치해야만 하는 번거로움이 있었다. 또한 프로그램의 변경 시 서버나 클라이언트 어플리케이션의 재 설치가 필수적이다.[1] 따라서 최근 업계에서는 인터넷을 통한 서비스를 위해 많은 컨텐츠 개발이 이루어지고 있다. 이런 흐름은 기업의 그룹웨어나 어플리케이션 등을 인터넷을 통해 서비스하도록 만들고 있으며, 기존의 어플리케이션과는 관계없이, 즉 거의 모든 것을 재사용하지 못하고 처음부터 다시 개발하고 있는 실정이며, 사내에서는 기존 어플리케이션을 그대로 사용하면서 하나의 웹 서버를 이용하여 외부의 클라이언트에게 서비스를 해 주고 있는 실정이다. 본 논문에서는 기존의 어플리케이션 산출물, 즉 분석, 설계 문서들을 가지고 웹 마이그래이션 시 재사용할 수 있는 범위와 산출물을 추출하고 소프트웨어의 아키텍쳐를 재정의하고, 웹 마이그래이션을 위한 설계 모델에서의 재사용할 수 있는 프로세스를 제시하고 각 프로세스에 대한 활동과 지침을 정의한다. 또한, 사례 연구를 통해 적용해 본다.
인터넷 기술을 기반으로 하는 웹기반 시스템은 웹 브라우저를 이용한 편리한 사용성과 하이퍼링크를 이용한 효과적인 연결성을 TCP/IP 네트워크 위에서 경제적으로 제공함으로서 최근 급속히 개발이 증가하고 있다. 그러나 운영환경에서 서버 측의 다양한 플랫폼과 운영체제, 그리고 클라이언트 측의 다양한 웹 브라우저가 혼재되어 존재하는 웹기반 정보시스템의 특성은 정보시스템의 개발 뿐 만 아니라 감리에서도 기존의 메인프레임 및 클라이언트/서버 시스템의 경우와 다른 특성을 갖는다. 본 논문에서는 웹기반 정보시스템의 특성과 보안감리 규격인 SSE-CMM의 프로세스 모델에 대하여 분석한 후 웹기반 정보시스템의 보안감리를 위한 새로운 프로세스 모델에 대하여 논하였다.
최근 인터넷에서는 인터넷 방송, 스트리밍 서비스, VoIP 등 QoS 보장을 요구하는 새로운 응용 서비스들의 출현과 함께 IP QoS 등의 문제가 해결해야 할 가장 중요한 이슈로 등장하고 있다. 현재 인터넷은 모든 패킷을 동일하게 전달하는 Best Effort 서비스만을 제공하고 있기 때문에 패킷의 손실 또는 지연 등 QoS에 대한 요구 사항을 보장해 주지 못하고 있다. 따라서 인터넷 서비스의 QoS를 지원해 주기 위해서는 새로운 배S 서비스 모델을 요구 한다. 이러한 이유로 본 논문에서는 기존의 인프라를 최대한 이용한 클라이언트/서버 기반 스트리밍 시스템에서 QoS 지원 기법을 제안 한다. 제안된 QoS 지원 기법은 기존의 스트리밍 서비스에서 사용하는 프로토콜들을 이용하여 종단간의 QoS 지원하며, 스트리밍 시스템에서 서비스 도중 실시간으로 QoS 적용이 가능하며, 스트리밍 서버와 클라이언트에 새로운 모듈의 추가만으로 QoS를 지원할 수 있고, 대역폭에 대한 예측 기능도 지원 가능하다.
정보화 사회로 진행되어 감에 따라 임베디드 시스템에 관한 연구는 날로 발전해 가고 있다. 개인과 개인간의 정보공유 모델인 P2P의 중앙서버가 필요 없이 다른 사용자들과 정보를 주고받을 수 있는 장점을 활용 하여 기존 임베디드 시스템의 각각의 센서들은 게이트웨이에 연결하여 서버와 클라이언트 구성이 었다면 각 센서 끼리 통신이 가능하도록 설계하여 클라이언트 끼리 네트웍을 구성하고자 한다. 최적화 저전력 초소형 임베디드 웹서버를 제안하고 각각 센서(균열센서, 열감지 센서등등) 설계 하여 빌딩의 붕괴, 산재 등등의 예상치 못한 사고가 발생시 건물 정보를 수집하는 센서 상호간에 네트웍으로 연결시키며 웹포팅 및 웹에서 하드웨어 제어 및 포팅 및 부트로더에서 하드웨어 테스트 과정을 걸쳐 최종으로 결과를 얻는다.
인터넷의 대중화와 e-비즈니스의 활성화에 따라 향후 인터넷과 유비쿼터스 환경에 대비한 지능형시스템 연구가 가속화 되고 있다. 전문가시스템도 기존의 Stand Alone방식에서 웹기반의 클라이언트-서버방식으로 발전되고 있으며, 다양한 인터넷 환경에서 활용되고 있다. 본 논문에서는 인터넷 웹 환경에서의 전문가시스템 개발환경과 고려사항들을 살펴 보고 웹 기반 전문가시스템들을 유형별로 분류하고, 분석하여 이를 통해 웹 기반 전문가 시스템의 일반적인 유형 모델과 구조를 제시한다. 본 논문에서는 첫 번째 클라이언트와 서버 간의 Load Balancing 측면에 따라 서버중심의 Server Oriented, 클라이언트 중심의 Client Oriented의 두 가지 모델을 구분 하였다. 그리고, 두 번째 지식 및 추론 공유 정도에 따라 지식과 추론에 대한 공유가 전혀 이루어 지지 않는 No Sharing, 서버들 간에 지식 및 추론의 공유가 이루어지는 경우인 Server Sharing, 클라이언트 간의 공유가 이루어 지는 경우인 Client Sharing, 클라이언트, 서버 모두에서 공유가 이루어 지는 경우인 Client-Server Sharing의 네 가지 모델을 분류하였다. 이들의 조합을 통해 총 8가지의 유형을 도출하였다. 또한 각 모델 별로 유형별 구조와 장단점, 인터넷상에서의 지식베이스, Fact Base, 추론엔진 등의 위치 문제와 사용기술, 고려사항, 서비스 유형들을 구분, 분석하였다. 본 논문을 통해서 제시된 프레임워크를 활용하여 새로운 환경에 좀더 능동적으로 대처할 수 있는 효율적인 전문가시스템의 다양한 개발이 기대된다.
연합 학습은 분산 환경에서 데이터 프라이버시와 보안을 유지하면서 효율적으로 머신러닝 모델을 학습하는 방법으로 주목받고 있다. 본 연구에서는 이러한 연합 학습 환경에서 랜덤 포레스트 모델의 성능을 최적화하기 위해 새로운 FedRFBagging 알고리즘을 제안한다. 클라이언트별 데이터 특성에 기반하여 로컬 랜덤 포레스트 모델의 트리를 동적으로 조정함으로써 통신 비용을 줄이고, 다수의 클라이언트 환경에서도 높은 예측 정확도를 달성할 수 있다. 제안하는 방법은 다양한 데이터 조건에 적응하여 모델의 안정성과 학습 속도를 크게 향상시킨다. 랜덤 포레스트 모델은 여러 개의 결정 트리로 구성되나, 연합 학습 환경에서 모든 트리를 서버로 전송하면 통신 오버헤드가 기하급수적으로 증가하여 사용이 어려워진다. 또한 클라이언트 간 데이터 분포의 차이로 인해 트리의 품질 불균형이 발생할 수 있다. 이를 해결하기 위해 FedRFBagging 알고리즘을 제안하며 이는 각 클라이언트에서 성능이 높은 트리만을 선택해 서버로 전송하고, 서버는 불순도 값을 기준으로 트리들을 선택하여 최적의 글로벌 모델을 구성한다. 이를 통해 통신 오버헤드를 줄이고 다양한 데이터 분포에서도 높은 예측 성능을 유지할 수 있다. 글로벌 모델은 다양한 클라이언트 데이터를 반영하지만, 각 클라이언트의 데이터 특성은 다를 수 있다. 이를 보완하기 위해 클라이언트는 글로벌 모델에 추가 트리를 학습하여 로컬 데이터에 맞춘 최적화를 수행한다. 이를 통해 전체 모델의 예측 정확도를 높이고 변화하는 데이터 분포에 적응할 수 있다. 본 연구는 연합 학습 환경에서 랜덤 포레스트 모델이 가지는 통신 비용과 성능 문제를 효과적으로 해결하여 적용 가능한 연합 학습 환경에서 랜덤 포레스트 모델을 위한 알고리즘임을 시사한다.
현재까지 전자상거래는 클리어언트-서버 중심의 상거래가 대다수를 이루고 있다. 상품을 검색하기 위해서도 전자상거래 사이트에 가입하여 검색해야만 한다. 하지만 P2P(Peer To Peer)는 이러한 서버와 클라이언트 중심의 구조를 탈피하여 사용자들간의 직접적인 정보 교환을 가능하게 함으로써 서버확보라는 비용추가 및 서버에 집중되는 네트웍 문제를 해결하고, 고객과 고객 또는 고객과 제공자들이 직접 거래를 할 수 있다. 본 논문에서는 현재 진행되고 있는 P2P 비즈니스 모델을 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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