KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권9호
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pp.2529-2549
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2023
For effectively lowering down the risk of cyber threating, the zero-trust architecture (ZTA) has been gradually deployed to the fields of smart city, Internet of Things, and cloud computing. The main concept of ZTA is to maintain a distrustful attitude towards all devices, identities, and communication requests, which only offering the minimum access and validity. Unfortunately, adopting the most secure and complex multifactor authentication has brought enterprise and employee a troublesome and unfriendly burden. Thus, authors aim to incorporate machine learning technology to build an employee behavior analysis ZTA. The new framework is characterized by the ability of adjusting the difficulty of identity verification through the user behavioral patterns and the risk degree of the resource. In particular, three key factors, including one-time password, face feature, and authorization code, have been applied to design the adaptive multifactor continuous authentication system. Simulations have demonstrated that the new work can eliminate the necessity of maintaining a heavy authentication and ensure an employee-friendly experience.
본 연구는 사전재해영향성평가에서 토양유실 분석을 위한 모형을 개발하는 것을 목적으로 하고 있다. 토양유실 분석모형은 클라우드 컴퓨팅 개념을 도입한 인터넷기반 토양유실 분석 시스템과 HyGIS와 연계한 독립형(stand alone) 형태로 개발하였다. 인터넷기반 토양유실 분석 시스템은 사용자가 별도의 SW라이센스의 요구없이 또한 DEM, 토지피복도 등의 기본데이터를 구비할 필요없이 사용자가 직접 강우인자 등의 여러 인자를 적용하여 토양유실 분포도를 작성할 수 있도록 하였다. 또한 HyGIS와 연계한 토양유실 분석 모형의 개발 툴은 GEOMania GMMap2009의 Add-on 형태로 개발하였고, OECD에서 제안한 토양유실 위험 등급도도 작성할 수 있도록 개발하였다. 두 모형에 대한 토양유실 분석 적용 결과 두 모형 모두 사용상 매우 편리하게 개발된 것으로 판단된다. 향후 다수의 관측소 자료를 이용한 R값 계산, 유역 출구로 이송되는 토양을 분석하는 연구를 통해 본 모형을 지속적으로 개선할 계획이다.
4차산업혁명으로 인해 인공지능(AI), 빅데이터(Big Data), 클라우드(Cloud) 등 다양한 기술들의 혁신이 가속화되고 있고 데이터가 중요한 자산으로 여겨지고 있다. 이러한 기술의 발전에 따라 국방과학기술분야에서도 기술 혁신을 창출하기 위한 다양한 노력들이 진행되고 있다. 국내에서도 정부는 2023년 3월에 첨단과학기술 강군 육성을 위한 5대 중점과 16개 과제로 구성된 「국방혁신 4.0 기본계획」을 발표했다. 이 계획에는 인사·군수 분야에서도 빅데이터를 구축하는 내용에 무기체계 운용성·가용성 향상과 국방비 절감을 위한 상태기반정비체계(CBM+) 구축에 관한 내용이 포함되어 있다. 상태기반정비(Condition Based Maintenance, CBM)는 무기체계의 신뢰도 확보와 가용성 증대를 목표로 하며 장비의 상태정보 변화를 분석하여 고장과 결함의 징후로 식별하여 정비를 수행하는 개념이고, CBM+는 기존 CBM의 개념에 잔존유효수명(Remaining Useful Life) 예측 기술이 더해진 개념이다[1]. 무기체계 상태기반정비체계 구축을 위해서는 무기체계의 상태정보 획득을 위해 센서를 설치하고 수집된 센서데이터가 필요하다. 본 논문에서는 다양한 무기체계에 설치된 센서에서 수집된 센서데이터를 효율적이고 효과적으로 관리하기 위한 센서데이터 메타데이터 스키마를 제안한다.
국내외를 막론하고 현재 대부분의 위성영상 정보처리는 클라이언트 기반 소프트웨어나 관련 시스템을 기반으로 한다. 그러나 정보기술 분야에서는 이미 웹 기반 활용 시스템이 보편화되고 더 나아가 클라우드 시스템으로 급격히 발전하고 있다. 위성영상정보 분야에서도 이러한 환경 변화에 대한 대응이 필요한 시점이다. 특히 공간자료에서 도출되는 콘텐츠 서비스와 이를 위한 대용량 정보의 공유 및 배포가 웹으로 이루어지기 때문에 원격탐사 분야에서도 웹 기반 시스템을 적용하는 경우가 있지만 이를 보다 확장할 필요성이 있다. 본 연구에서는 SAR 자료에 대한 관심이 증가하고 있는 현 상황을 반영하여 웹 기반으로 이러한 자료와 관련 정보를 처리 할 수 있는 시스템을 연구하고자 한다. 우선적으로는 웹 환경에서 SAR 자료를 다루는 기존 사례를 조사하였다. 조사한 결과를 분석한 뒤 웹 기반 SAR 자료 처리 과정 중에서 다양한 활용 분야에 직접 적용할 수 있는 InSAR 정보처리에 주안점을 두고 이를 위한 세부 기술이나 모듈을 구현하였다. 웹 기반 SAR 정보 처리 시스템의 개발 가능성을 제시하면서 설계 과정에서는 확장성을 고려하여 HTML5를 적용하였다. 이러한 시도는 실제 위성영상정보의 웹 기반 정보 처리 가능성을 제시하고, 향후 웹 기반 위성영상정보 처리 분석 시스템의 기초 연구가 될 것으로 생각한다.
최근 전 세계적으로 스마트폰의 사용이 급증하고 있으며, 국내의 경우 스마트폰 가입자 수는 약 2400만명으로 전체 이통사의 가입자중 47.7%가 스마트폰을 사용하고 있다. 스마트폰의 경우 보안에 대해 취약점을 가지고 있으며, 스마트폰을 이용한 보안관련 사고피해가 해가 갈수록 증가하고 있다. 그러나 기존의 방식은 사전 대책이 아닌 대부분 사후대책으로써 전문가의 경우를 제외하면 피해를 입은 뒤에 그 피해가 발생한 악성코드의 분석이 이루어지고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 가상화 기술을 적용한 모바일 기반의 악성코드분석 시스템을 구현하고 이를 통하여 행위분석을 하도록 설계한다. 가상화는 컴퓨터 리소스의 물리적인 특징을 추상화하여 게스트에게 논리적인 리소스를 제공하는 기술이다. 이러한 가상화 기술은 클라우드 컴퓨팅 서비스와 접목시켜 서버, 네트워크, 스토리지등 컴퓨팅 자원을 탄력적으로 제공함으로 자원의 효율성을 높이고 있다. 아울러 사용자 관점에서 사전에 보안사고를 대비할 수 있는 시스템을 제시한다.
Solar energy harvesting IoT devices prioritize maximizing the utilization of collected energy due to the periodic recharging nature of solar energy, rather than minimizing energy consumption. Meanwhile, research on edge AI, which performs machine learning near the data source instead of the cloud, is actively conducted for reasons such as data confidentiality and privacy, response time, and cost. One such research area involves performing various audio AI applications using audio data collected from multiple IoT devices in an IoT edge computing environment. However, in most studies, IoT devices only perform sensing data transmission to the edge server, and all processes, including data preprocessing, are performed on the edge server. In this case, it not only leads to overload issues on the edge server but also causes network congestion by transmitting unnecessary data for learning. On the other way, if data preprocessing is delegated to each IoT device to address this issue, it leads to another problem of increased blackout time due to energy shortages in the devices. In this paper, we aim to alleviate the problem of increased blackout time in devices while mitigating issues in server-centric edge AI environments by determining where the data preprocessed based on the energy state of each IoT device. In the proposed method, IoT devices only perform the preprocessing process, which includes sound discrimination and noise removal, and transmit to the server if there is more energy available than the energy threshold required for the basic operation of the device.
지난 2020년부터 세계는 COVID-19 확산으로 인해 사회적 거리두기와 재택근무를 시행함에 따라 인터넷을 활용한 비디오 및 음성 관련 콘텐츠 서비스와 클라우드 컴퓨팅 활성화로 인터넷에 대한 의존도가 늘어나면서 라우팅 프로토콜 기반 실시간 스트리밍 세션이 증가하고 있다. BGP는 가장 많이 사용되는 라우팅 프로토콜로써 보안성을 향상시키기 위해 많은 연구들이 지속되고 있으나 분석의 실시간성과 알고리즘의 오탐을 판단하기 위한 시각적 분석이 부족하다. 본 논문은 정상 및 이상으로 분류된 BGP 데이터를 수집 및 전처리 후 통계적 기법과 Rule-based 기법을 융합한 이상징후 감지 알고리즘을 활용하여 실 데이터 기반으로 분석한다. 더불어 지도 및 Sankey Chart 기반 시각화 기법으로 알고리즘의 분석 결과와 직관적인 시각화 방안으로 인터랙티브한 시공간 분석 방안을 제시한다.
The overhead of processing fine-grain tasks on a grid induces the need for batch processing or task group deployment in order to minimise overall application turnaround time. When deciding the granularity of a batch, the processing requirements of each task should be considered as well as the utilisation constraints of the interconnecting network and the designated resources. However, the dynamic nature of a grid requires the batch size to be adaptable to the latest grid status. In this paper, we describe the policies and the specific techniques involved in the batch resizing process. We explain the nuts and bolts of these techniques in order to maximise the resulting benefits of batch processing. We conduct experiments to determine the nature of the policies and techniques in response to a real grid environment. The techniques are further investigated to highlight the important parameters for obtaining the appropriate task granularity for a grid resource.
Purpose The development of the Fintech industry can be on the basis of the development in IT technologies such as Big data, IoT, cloud computing, it can be considered that the financial industry is repeating the evolution into Fintech. But the awareness of the consumers is still very low. Therefore the current dissertation, tries to deduce the suggestions for invigoration measures for Fintech by conducting an empirical study on the factors that influence the intention of reuse of Fintech on the consumer's point of view. Design/methodology/approach This study made a design of the research model by integrating the factors deducted from the Expectation Confirmation Theory. This paper empirically analyzes the impact of Continuous Usage Intention for Improvement of Fintech. The 302 survey responses were used to verify research hypotheses through covariate structural equation model. Findings According to the empirical analysis result, this study confirmed that the ultimate purpose of the Fintech service is to eliminate the social cost's waste element occurring from issue of money by not using or reducing the usage of cash. Since many Fintech users have pointed out security as the priority task, a direction for the related institutions has been proposed. Second, the content of the current dissertation will be the opportunity of broadening the perception of the current consumers that perceive Fintech as only a NFC simple payment service.
The advent of Internet of Things (IoT) makes common nowadays computing environments involving programming not a single computer but several heterogeneous distributed computers together. Developing programs separately, one for each computer, increases programmer burden and testing all the programs become more complex. To address the challenge, this paper proposes an RPC-based unified programming language, UniPy, for development of MGC (eMbedded, Gateway, and Cloud) applications in IoT systems configured with popular computers such as Arduino, Raspberry Pi, and Web-based DB server. UniPy offers programmers a view of classes as locations and a very simple form of remote procedure call mechanism. Our UniPy compiler automatically splits a UniPy program into small pieces of the program at different locations supporting the necessary RPC mechanism. An advantage of UniPy programs is to permit programmers to write local codes the same as for a single computer requiring no extra knowledge due to having unified programming models, which is very different from the existing research works such as Fabryq and Ravel. Also, the structure of UniPy programs allows programmers to test them by directly executing them before splitting, which is a feature that has never been emphasized yet.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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