본 논문에서는 Hybrid CDN/P2P 구조를 기반으로 최적화된 미디어 데이터 탐색과 전송을 수행하며 사용자의 요청 가능성 예측을 통한 선별적 저장을 통해 사용자로의 끊김없는 데이터 전송과 불필요한 트래픽의 감소를 가능하게 한다. 또한 전송지연 및 패킷 손실의 가능성을 최소화하여 실시간으로 미디어를 활용할 수 있도록 하는 새로운 미디어 관리 기법을 제안한다. 이를 위해 각 미디어를 논리적인 세그먼트로 나누어 구성하고 각 세그먼트에 대한 가중치를 지속적으로 계산하며 계산된 가중치에 따라 세그먼트 데이터의 저장 여부를 결정하도록 한다. 또한 네트워크상에 산재되어 있는 컴퓨팅 노드들을 거리에 따라 지역적 그룹으로 지정하고 해당 그룹 내에서 저장 공간을 효율적으로 공유하고 활용하도록 한다. 제안하는 기법의 효율성을 검증하기 위해 수행된 실험을 통해 제안하는 방식이 기존의 방법들에 비해 비교적 좋은 성능 평가가 도출되는 것을 확인하였으며 이는 전송과정에서 발생되는 초기 지연시간 감소와 끊김 없는 전송 모두를 가능하게 할 수 있음을 알 수 있다.
XML 문서를 저장하고 검색하는 시스템에 관련된 연구가 활발하게 이루어지고 있으며, 이러한 시스템들은 효율적으로 XML 문서를 저장하고 검색할 수 있는 기능에 중점을 둔 경우가 많다. 또한 XML 문서를 저장하기 위해서 특별히 설계된 테이블이나 저장 구조를 가지고 있어서 XML 문서의 내용뿐만 아니라 문서의 구조 정보 둥도 같이 저장할 수 있으며 이를 바탕으로 XML 문서의 내용 검색이나 구조 검색 등을 효율적으로 할 수 있도록 하고 있다. 본 논문은 기존에 사용해 왔던 여러 종류의 데이터베이스들이 갖고 있는 데이터들을 그대로 재활용하여 XML 형식으로 변환하고, 이 XML 파일을 웹에서 공유하여 여러 가지 다양한 Interface를 통해 출력 될 수 있도록 설계, 구현하였다.
GEM(Globally Executable MHP) 기반의 MHP(Multimedia Home Platform), OCAP(OpenCable Application Platform), ACAP(Advanced Common Application Platform) 등은 현재 디지털 방송의 대표적인 미들웨어이다. 이러한 미들웨어에 사용된 MPEG-2와 DSM-CC(Digital Storage Media-Command and Control) 프로토콜 표준은 많은 부분이 유사하다는 특징을 가지고 있지만 각 DTV 미들웨어가 필요로 하는 정보와 데이터 구조가 조금씩 차이가 있다. 이는 결과적으로 미들웨어간의 비호환성을 야기한다. 본 논문에서는 다양한 미들웨어 표준을 모두 지원할 수 있는 통합 DTV 미들웨어를 개발하기 위한 노력의 일환으로써, 재구성이 가능한 범용 DSM-CC 아키텍처를 제안한다. 첫째, 모든 GEM 기반의 미들웨어가 공통적으로 필요로 하는 DSM-CC 컴포넌트를 정의하였다. 둘째, 각 미들웨어가 필요로 하는 정보와 데이터 구조를 XML 형태로 정의하여 별도의 수정 없이 정적, 혹은 동적으로 특정 미들웨어에 맞추어 적용할 수 있도록 하였다. 또한, 셋탑박스의 전체적인 성능과 연관성이 높은 어플리케이션 응답시간과 DSM-CC 모듈의 사용빈도를 향상시키기 위해 사용자의 선호도를 고려한 캐시 관리 전략을 제안하고, 제안된 캐시 관리 전략이 응답시간을 줄이는데 효과적임을 실험을 통해서 확인하였다.
모바일 기기는 그 자체가 가지고 있는 연산 자원이 제한적이기 때문에 클라우드를 활용하여 컴퓨팅하거나 데이터를 저장하는 경향이 있다. 5G로 인해 실시간성이 중요해 짐에 따라, 중앙 클라우드보다 사용자에게 더 가까운 위치에서 컴퓨팅하는 엣지 클라우드에 관한 많은 연구가 수행되었다. 사용자가 현재 연결된 기지국의 엣지 클라우드와 물리적인 거리가 멀어질수록 네트워크 전송 속도가 느려지게 된다. 따라서 원활한 서비스 이용을 위해서는 가까운 엣지 클라우드로 애플리케이션을 마이그레이션 한 뒤 재실행해야 한다. 우리는 호스트 운영 체제와 독립적이며, 가상 머신에 비해 이미지 크기가 상대적으로 가벼운 도커 컨테이너에서 애플리케이션을 실행한다. 기존의 마이그레이션 연구는 네트워크 시뮬레이터를 사용하여 실험하였다. 시뮬레이터는 고정된 값을 사용하기 때문에 실제 환경에서의 결괏값과는 차이점이 발생한다. 또한, 공유 저장소를 통해 이미지를 마이그레이션 하는 방식을 사용하였는데, 이는 패킷 내용 노출에 대한 위험을 갖는다. 본 논문에서는 실제 환경에서 엣지 컴퓨팅 환경을 구현하여 데이터 암호화 전송방식인 안전 복사(Secure CoPy) 방식으로 컨테이너를 마이그레이션 한다. 공유 저장소 방식 중 하나인 네트워크 파일 시스템(Network File System)과 마이그레이션 시간을 비교하고 안전성 확인을 위해 네트워크 패킷을 분석한다.
본 논문은 SAN 기반의 클러스터 파일 시스템 $SANique^{TM}$의 설계 고려사항을 설명하고 특히 대규모의 호스트들이 연결된 상황에서 광역 버퍼 관리기의 데이터 공유 문제점을 기술하고 클러스터 환경에서 확장성과 가용성을 제공하기 위한 광역 버퍼 관리 기법을 제시한다. 제안하는 광역 버퍼 관리 기법은 $SANique^{TM}$ 시스템의 로크 관리기에서 관리되는 로크 정보를 활용하여 부가적인 통신 및 시간소요 없이 효율적인 데이터 공유를 제공하는 방법을 제시하였다. 또한 대규모 클러스터 환경에 적용 가능한 광역버퍼 관리기법의 의사코드 및 데이터 공유 예제를 통하여 본 방법의 효율성을 보였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제7권5호
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pp.967-979
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2013
Now a day, Wireless Sensor Networks (WSNs) are being widely used in different areas one of which is healthcare services. A wireless medical sensor network senses patient's vital physiological signs through medical sensor-nodes deployed on patient's body area; and transmits these signals to devices of registered medical professionals. These sensor-nodes have low computational power and limited storage capacity. Moreover, the wireless nature of technology attracts malicious minds. Thus, proper user authentication is a prime concern before granting access to patient's sensitive and private data. Recently, P. Kumar et al. claimed to propose a strong authentication protocol for healthcare using Wireless Medical Sensor Networks (WMSN). However, we find that P. Kumar et al.'s scheme is flawed with a number of security pitfalls. Information stored inside smart card, if extracted, is enough to deceive a valid user. Adversary can not only access patient's physiological data on behalf of a valid user without knowing actual password, can also send fake/irrelevant information about patient by playing role of medical sensor-node. Besides, adversary can guess a user's password and is able to compute the session key shared between user and medical sensor-nodes. Thus, the scheme looses message confidentiality. Additionally, the scheme fails to resist insider attack and lacks user anonymity.
최근 서비스로서의 머신러닝(MLaaS) 개념은 데이터 자체를 제외하고 네트워크 서버, 스토리지 또는 데이터 과학자 없이도 생산적인 서비스 모델을 구축할 수 있다는 점에서 기계학습을 다루는 대부분의 산업 분야와 연구 그룹들의 많은 관심을 받고 있다. 그러나 과학 분야에서는 양질의 빅데이터를 확보하는 가정 자체가 커다란 도전이 된다. 즉, 연구자 간 연구 결과물의 공유가 쉽지 않을 뿐 아니라 과학기술 데이터의 비정형성 문제를 해결해야하는 문제가 선행된다. 본 논문에서 제안된 KISTI-ML 플랫폼은 과학기술 데이터를 위한 AI 모델 고속 개발 도구로서, 머신러닝에 익숙하지 않은 연구자들을 위해 웹 기반 GUI 인터페이스를 제공하고 연구자는 자신의 데이터를 이용하여 머신러닝 코드를 손쉽게 생성하고 구동할 수 있다. 또한 승인된 커뮤니티 멤버들을 중심으로 데이터셋 및 특징 추출에 사용되는 데이터전처리, 학습 네트워크 설계 등이 포함되는 프로그래밍 코드를 공유할 수 있는 환경을 제공한다.
세계의 많은 기관들은 학술 정보 유통을 위해 디지털 리포지터리들을 구축해왔다. 동시에 디지털 리포지터리들은 증가하는 디지털 자원을 어떻게 장기적으로 보존하고 지속가능한 정보 환경 구축할 것인가의 문제에 직면해 있다. 하티트러스트(HathiTrust) 파트너십은 미국 연구도서관들의 디지털 리포지터리의 지속가능한 협력 모델의 필요성에 의해 시작하여 전 세계의 리포지터리들과의 체결을 통해 점차 확장되고 있다. 이에 본 연구에서는 하티트러스트의 설립배경부터 구축, 운영 및 정책, 현황 및 이용 서비스에 이르는 전반적인 사례와 실질적인 운영 과정 등을 다루었고 또한 하티트러스트의 효과와 앞으로 기대되는 가능성 등을 파트너십 단위 기관의 시각에서 다루고자 하였다. 하티트러스트를 통해 파트너십 기관들은 효과적인 운영 비용, 디지털 콘텐츠의 공동 관리 및 장기 보존, 저작권 관리의 용이성, 접근성 확대 등의 특장점이 있으며, 향후에는 인쇄물의 공동보존서고 운영, 빅데이터 분석 토대 마련 등의 기회를 제공할 것으로 기대된다.
공공의 서버를 통한 자료의 공유는 사용자들의 편리성을 증가시킨 반면 저장된 데이터에 대한 접근통제 문제와 신뢰할 수 없는 서버에 대한 사용자들의 프라이버시 노출 문제 등의 새로운 문제를 야기한다. 다자간 환경에서 사용자 프라이버시를 보장하면서도 사용자간의 데이터 공유를 하기 위해서 키워드 검색이 가능한 암호화 방식이 사용된다. 특히, 이런 다자간 환경에서는 탈퇴한 사용자들이 더 이상 키워드 검색이나 저장된 데이터를 접근할 수 없도록 탈퇴한 사용자에 대한 안전성을 고려해야 한다. 하지만 기존의 다자간 환경에서 제안된 키워드 검색 암호화 방식은 탈퇴한 사용자가 정당한 사용자와 서버가 통신하는 암호화 메시지를 보고서 공유 데이터를 복구할 수 있는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서 제안하는 기법은 이런 문제점들을 해결한 탈퇴한 사용자에 대한 안전성을 보장하는 키워드 검색기법이다.
본 논문에서는 저속 네트워크 사용자를 지원하기 위해 기존의 웹 기반 B2B 시스템을 확장하였다. 클라이언트와 서버 사이에 공유된 데이터의 일관성을 보장하기 위해 타임스탬프 트리를 이용한 데이터 변화 탐지 방법을 제안하고, 시뮬레이션을 통해 제안된 방법의 성능을 분석하였다. 타인스탬프 트리의 단말 노드들이 일양 분포로 변경되는 최악의 조건에서, 시뮬레이션 결과는 데이터 갱신율이 $15\%$ 이하일 때 제안된 방법이 순차 탐지보다 효율적임을 보였다. A사의 웹 기반 건설 MRO B2B 시스템을 2004년 4월부터 2004년 8월까지 관찰한 결과에 따르면, 월 평균 데이터 갱신율은 $7\%$ 이하였다. 따라서 제안된 방법은 실질적으로 데이터 변화 탐지 성능을 향상시켰다. 또한 제안된 방법은 서버가 클라이언트들이 복제한 데이터를 저장할 필요가 없기 때문에 서버의 저장 공간 사용이 줄었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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