에뮬랩 소프트웨어는 미국 유타주립대학교에서 개발되어 전 세계 십여 개 사이트에 설치 구축되었다. 우리나라 국가과학기술연구망에서 구축한 KREONET-에뮬랩은 네트워크 프로토콜, TCP성능 테스트 등 네트워크 기술 연구는 물론 분산시스템, 보안 및 융합연구 분야의 연구자들에게 맞춤형 네트워크 토폴로지와 시스템 노드를 제공하고 있다. 테스트베드는 실험연구에 있어 가장 중요한 역할을 하며, 실제로 연구자들은 테스트베드에서 지원 가능한 실험만을 수행할 수 있다. 본 논문에서는 지난 10년간 유타-에뮬랩을 활용한 프로젝트 목록을 토대로, 테스트베드를 활용한 연구 형태를 확인하고 연구자의 분포를 분석하여, 우리나라 KREONET-에뮬랩의 활용 동향과 비교하였다. 또한 서비스화된 테스트베드(Testbed-As-a-Service)를 통한 차세대 테스트베드의 융합 연구 커뮤니티 서비스방안을 제시하였다.
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.
LEA(Lightweight Encryption Algorithm)는 2013년 국가보안연구소(NSRI)에서 빅데이터 처리, 클라우드 서비스 및 모바일 환경에 적합하도록 개발되었다. LEA는 128비트 메시지 블록 크기와 128비트, 192비트 및 256비트 키(Key)에 대한 암호화 방식을 규정하고 있다. 본 논문에서는 128비트 메시지를 암호화하고 복호화할 수 있는 LEA 블록 암호 알고리즘을 Verilog-HDL을 사용하여 설계하였다. 설계된 LEA 암.복호화 IP는 Xilinx Vertex5 디바이에서 약 164MHz에서 동작하였다. 128비트 키 모드에서 최대 처리율은 874Mbps이며, 192비트 키 모드에서는 749Mbps 그리고 256비트 키 모드에서는 656Mbps이다. 본 논문에서 설계된 암호 프로세서 IP는 스마트 카드, 인터넷 뱅킹, 전자상거래 및 IoT (Internet of Things) 등과 같은 모바일 분야의 보안 모듈로 응용이 가능할 것으로 사료된다.
최근 클라우드 컴퓨팅의 발전에 따라, 데이터베이스 아웃소싱(Outsourcing)에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 또한 무선 통신 기술 및 모바일 기기의 발전으로 인해 위치 기반 서비스를 이용하는 사용자의 수가 증가하였다. 따라서 개인 또는 소규모의 사업자는 데이터 저장 및 관리 비용을 줄이기 위해 그들의 공간 데이터를 위치 기반 서비스 제공자에게 아웃소싱 한다. 그러나 사용자의 위치 정보는 시간대별 방문 장소 및 개인 정보를 지니고 있기 때문에, 이에 대한 허용되지 않은 접근 시 개인 정보 유출 문제가 발생한다. 따라서 위치 정보 아웃소싱을 위한 개인 정보 보호 연구가 필요하다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 아웃소싱 환경에서 도로네트워크를 고려한 암호화된 공간 데이터베이스 기반 k-최근접점 질의 처리 알고리즘을 제안하였다. 제안하는 기법은 데이터베이스 아웃소싱을 위해 위치 데이터를 네트워크 거리 정보로 변환 및 암호화한 가공데이터를 생성하여 이를 서비스 제공자에게 전송한다. 또한, 전처리 과정을 통해 네트워크 노드와 POI 거리를 미리 저장하여 네트워크 탐색을 빠르게 수행하며, 질의 수행 시 최근접 대표 POI 및 암호화된 거리 정보를 이용하여 질의 결과 후보 집합을 탐색한다. 마지막으로, 질의 영역 재설정 과정을 통해 불필요한 후보 탐색을 줄임으로써 효율적으로 POI를 탐색한다. 마지막으로, 성능평가를 통해 제안하는 기법이 기존 방법에 비해 우수함을 보인다.
최근 SOA와 클라우드 컴퓨팅 기반의 IT 서비스에 대한 수요가 증가하면서 서비스 당사자들 간에 SLA(Service Level Agreement, 서비스 수준 협약)에 대한 관심이 증대되고 있다. 통상 SLA는 자연어로 작성된 종이 계약서이다. 상업용 SLA 관리 툴에서 사용하는 SLA는 절차적 언어를 사용하여 계약서 내용을 애플리케이션 안에 암시적으로 구현된다. 이는 SLA 자동화 작업을 어렵게 한다. 또한 계약시스템에 대한 유지관리를 어렵게 하고 새로운 계약 요구사항을 적용하기 위해서는 소스 코드에 대한 광범위한 수정 작업이 뒤따른다. SLA 유지관리 과정에서 발생하는 문제의 근본 원인은 동일한 SLA가 문서형과 실행형으로 이원화 되어 있다는 것이다. 본 논문에서는 이러한 현행 SLA 관리의 문제점을 개선하기 위해서 능동형 SLA(ASLA : Active Service Level Agreement)를 기반으로 하는 능동형 SLM(ASLM : Active Service Level Management) 시스템을 제안한다. 이 시스템에서는 이원화된 SLA 처리 및 관리 과정이 능동형 SLA(ASLA)의 도입으로 일원화될 수 있음을 보였다.
한국에서 지난 50여년간 산업단지는 국가주력산업의 집적지로 경제성장에 있어 중요한 역할을 담당하였으나 이러한 노후산업단지가 가지고 있는 다양한 문제점으로 인하여 경쟁력 약화 요인으로 작용하고 있다 산업단지 유형 특성별 발전계획, 관리계획, 지원계획 등으로 구분하여 융복합 첨단산업단지로의 관리 육성을 위한 모델로 전환될 필요가 있다 이를 위하여 IoT를 기반으로 하는 클라우드 컴퓨팅, RFID, WSN, CPS, 빅데이터 분석 등의 신기술을 활용한 CIPs(Connected-Industrial parks)를 제안한다 이것은 각 CIP가 연결되어 확장된 개념으로서 물리적 자산을 소유, 운용하면서 운송, 창고, 제조 영역에서 다양한 서비스를 지원하는 허브라고 할 수 있다 이러한 CIPs를 통해서 네트워크형 협업 제조가 가능하고 지능형 물류 혁신으로 원가 절감, 납기단축, 품질향상 등을 달성하여 국가경쟁력의 혁신을 이룰 수 있을 것이다.
최근 들어 가상화는 자원의 활용 및 통합 등의 장점으로 인하여 클라우드 컴퓨팅의 중요한 요소로 점차 인식되고 있다. 가상화 서비스를 효율적으로 사용하기 위해서는 데이터의 안정성 및 성능, 보안 등의 여러 요소들이 고려되어야 하며, 특히 가상 머신의 실제 디스크 쓰기 성능이 보장되어야 한다. 본 연구에서는 KVM 가상 머신 상의 블록 출력 패턴과 리얼 머신 상에서의 디스크 쓰기 패턴을 비교 분석할 수 있는 가시화 방법을 구현하였다. 본 연구는 이를 기반으로 가상 머신의 디스크 쓰기 속도를 향상시킬 수 있는 최적화된 가상화 환경을 제안하고자 한다.
UPnP(Universal Plug and Play) 규격은 홈 네트워크 환경에서 네트워크 기능이 지원되는 다양한 기기들을 발견하고 상호 서비스 연동이 가능하게 해준다. 최근 모바일 컴퓨팅, 클라우드 기반 서비스, 스마트 기기 콘텐츠 공유, 사물인터넷(IoT - Internet of Things) 등과 같은 IT 패러다임이 부각되고 있으나 이들을 지원하기에는 홈 네트워크에 국한된 UPnP는 기능적인 한계를 보여주었다. 이와 같은 새로운 IT 패러다임을 지원하기 위해 최근 UPnP 포럼은 기존 UPnP를 확장시켜 UPnP+를 발표하였다. 본 논문에서는 UPnP+의 기반이 되는 UDA 2.0(UPnP Device Architecture V2.0) 규격의 상세 기능을 소개하고, 어떻게 UDA 2.0이 홈 네트워크의 영역을 광대역 망과 비IP 기기의 영역까지 확장시킬 수 있는지 보여준다.
최근 국내외적으로 사물인터넷(IoT, Internet of Things) 서비스 산업은 매우 빠른 속도로 변화하고 성장해 나가고 있다. 본 논문은 IoT 서비스 산업의 변화와 함께 일어나고 있는 인류의 삶 속에서의 새로운 변화의 원동력이 무엇인가를 찾기 위해 노력하였다. 이렇게 시장 환경이 변화하는 가운데 경쟁도 글로벌 경쟁, 생태계 경쟁으로 그 양상이 확대되고 있으나, 글로벌 기업들의 플랫폼 선점과 고도의 생태계 발전 전략에 비해 국내 기업들의 생태계 구축 비전은 아직 뚜렷하지 않은 상황이다. 또한 IoT 서비스의 확산에 따른 모바일 네트워크에서의 IoT 서비스 연동이 요구되고 있다. IoT 보안 프로토콜은 무선과 유선을 연계하는 게이트웨이(Gateway)에서 전달되는 데이터의 모든 내용이 누출되는 보안상의 취약점이 있어 종단간 보안도 제공하지 못하는 단점이 있다. 이에 본 논문에서는 IoT와 인공지능(AI) 서비스 산업 생태계를 구성하고 있는 제반 요소의 현황을 살펴본 후, 이로부터 얻을 수 있는 보안 산업과 관련한 전략적 시사점을 제시해 보고자 한다.
본 논문은 3D LiDAR의 포인트 클라우드 데이터를 가공하여 3D 객체탐지를 위한 알고리즘을 제안했다. 기존에 2D LiDAR와 달리 3D LiDAR 기반의 데이터는 너무 방대하며 3차원으로 가공이 힘들었다. 본 논문은 3D LiDAR 기반의 다양한 연구들을 소개하고 3D LiDAR 데이터 처리에 관해 서술하였다. 본 연구에서는 객체탐지를 위해 클러스터링 기법을 활용한 3D LiDAR의 데이터를 가공하는 방법을 제안하며 명확하고 정확한 3D 객체탐지를 위해 카메라와 융합하는 알고리즘 설계하였다. 또한, 3D LiDAR 기반 데이터를 클러스터링하기 위한 모델을 연구하였으며 모델에 따른 하이퍼 파라미터값을 연구하였다. 3D LiDAR 기반 데이터를 클러스터링할 때, DBSCAN 알고리즘이 가장 정확한 결과를 보였으며 DBSCAN의 하이퍼 파라미터값을 비교 분석하였다. 본 연구가 추후 3D LiDAR를 활용한 객체탐지 연구에 도움이 될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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