• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2008년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.35 No.1 (B)
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• pp.451-455
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• 2008

PC 기술의 발전으로 사용자는 하나의 물리적인 컴퓨터에서 서로 다른 운영체제를 실행하는 작업이 가능하게 되고 서버에서는 하드웨어의 교체로 인한 특정(MIPS, PowerPC)하드웨어에서 서비스 되고 있는 프로그램을 다른 하드웨어에 이식하는 경우의 재개발 비용 없이 성능을 개선할 수 있게 되었다.Virtualization 기술은 PowerPC기반의 서버 프로그램을 X86기반의 개인용 컴퓨터에 이식하는 경우와 같이 다양한 하드웨어 프로그램 개발 환경을 제공해 준다. 본 논문에서는 일반 사용자가 Virtualization을 사용하여 USB 장치를 사용할 수 있게 하는 다양한 방법들을 논한다. 이를 구현하기 위해 리눅스 커널 2.6의 특징인 모듈화를 이용하며 USB 디바이스에 대한 가상화 모듈을 구현하여 VMM (Virtual Machine Monitor)이 USB를 지원하도록 한다. 따라서 GuestOS(가상화하여 실행중인OS)에서는 별도의 개발 없이 USB를 사용할 수 있다.

• 정보보호학회논문지
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• 제27권4호
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• pp.775-783
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• 2017

클라우드 컴퓨팅 기반의 인프라 구축이 활성화됨에 따라, 안전성과 보안성이 강화된 클라우드 구축을 위한 기술이 큰 화두로 인식되고 있다. 이에 대한 방안으로써, 클라우드 사용자 인스턴스의 시스템 보안 강화를 위한 다양한 보안 솔루션이 등장하고 있다. 특히 인스턴스(가상머신)의 메모리 분석을 통한 악성코드 분석 및 탐지에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 메모리 분석을 통한 보안 모니터링 기술은 메모리 덤프 시 수반되는 연산 오버헤드로 인해 다수의 인스턴스가 하나의 물리적 서버 노드에서 구동되는 클라우드 플랫폼과 같은 환경으로의 적용에 어려움이 있어왔다. 본 논문에서는 메모리 덤프 시 발생하는 오버헤드를 최소화하기 위해 악성코드 분석 및 탐지에 필요한 인스턴스 메모리의 특정 부분을 모니터링 하는 기술을 제안하고, 부분 메모리 모니터링 기반 악성코드 탐지 시스템을 통해 제안 기술의 실효성을 검증한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권11호
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• pp.5588-5613
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• 2018

Virtualization technology has been widely applied in the area of computer security research that provides a new method for system protection. It has been a hotspot in system security research at present. Virtualization technology brings new risk as well as progress to computer operating system (OS). A multi-level perception security model using virtualization is proposed to deal with the problems of over-simplification of risk models, unreliable assumption of secure virtual machine monitor (VMM) and insufficient integration with virtualization technology in security design. Adopting the enhanced isolation mechanism of address space, the security perception units can be protected from risk environment. Based on parallel perceiving by the secure domain possessing with the same privilege level as VMM, a mechanism is established to ensure the security of VMM. In addition, a special pathway is set up to strengthen the ability of information interaction in the light of making reverse use of the method of covert channel. The evaluation results show that the proposed model is able to obtain the valuable risk information of system while ensuring the integrity of security perception units, and it can effectively identify the abnormal state of target system without significantly increasing the extra overhead.

• 한국산업융합학회 논문집
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• 제27권3호
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• pp.701-707
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• 2024

Industry 4.0 has brought about significant changes in the roles of workers through the introduction of innovative technologies. In smart factory environments, workers are required to interact seamlessly with robots and automated systems, often utilizing equipment enhanced by Virtual Reality (VR) and Augmented Reality (AR) technologies. This study aims to systematically analyze recent research literature on monitoring the physical and mental states of workers in Industry 4.0 environments. Relevant literature was collected using the Web of Science database, employing a comprehensive keyword search strategy involving terms related to Industry 4.0 and health monitoring. The initial search yielded 1,708 documents, which were refined to 923 journal articles. The analysis was conducted using VOSviewer, a tool for visualizing bibliometric data. The study identified general trends in the publication years, countries of authors, and research fields. Keywords were clustered into four main areas: 'Industry 4.0', 'Internet of Things', 'Machine Learning', and 'Monitoring'. The findings highlight that research on health monitoring of workers in Industry 4.0 is still emerging, with most studies focusing on using wearable devices to monitor mental and physical stress and risks. This study provides a foundational overview of the current state of research on health monitoring in Industry 4.0, emphasizing the need for continued exploration in this critical area to enhance worker well-being and productivity.

• 스마트미디어저널
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• 제11권9호
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• pp.56-63
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• 2022

최근 기후변화에 의한 수온상승, 과다한 영양염류의 유입 및 하천환경의 변화로 인한 주요하천 및 호소에 대한 조류발생 빈도 및 범위가 증가하고 있다. 이상조류에는 녹조와 적조가 있다. 녹조현상은 물속의 클로로필(Chl-a) 등의 남조류가 과다 성장하여 물의 색이 짙은 녹색으로 변하는 현상으로, 미량의 냄새물질과 독소를 생성하여 수질악화와 식수안전에 대한 우려가 급증하고 있다. 본 연구는 생활주변 환경의 생태하천과 호소에서 측정된 수질정보를 원격지에서 1:1 실시간모니터링 및 제어하기 위하여 디지털트윈의 3D 가상세계를 구축하고, 사물인터넷(IOT) 센서기반의 수질정보 센서측정기를 개발하며, AI의 머신러닝 기반 수집데이터 분석을 토대로 녹조 등 수질오염의 발생원인과 확산패턴을 예측하여 조류경보와 수질예보를 할 수 있는 스마트 수질환경 서비스 플랫폼 구축을 제안하고자 한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.75-84
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• 2018

본 철도 유지보수 산업의 효율화를 위해서는 핵심부품의 적시 관리를 통한 부품 가동률 향상 및 철도 운행의 안정성 향상이 필요하다. 또한 유지보수 시스템 고속화에 따른 신뢰성 향상과 핵심부품의 유지보수 비용 절감의 두 가지 측면을 모두 만족시키기 위해, 부품 이력관리와 대규모 빅데이터의 자동화된 분석 기술을 활용한 부품 상태 진단 기술 수요가 증가하고 있다. 이 논문에서는 철도차량의 차상 및 지상 장치로부터 발생되는 실시간 빅데이터 수집, 처리, 분석을 위해서 빅데이터 플랫폼 기반의 철도차량 부품의 상태 데이터 관리시스템을 개발하였으며, 이 시스템의 활용으로 철도차량의 부품 상태정보 및 시스템 리소스에 대한 실시간 모니터링이 가능하다. 또한 빅데이터 플랫폼으로부터 수집된 상태 데이터를 기반으로 분산/병렬처리 및 자동화된 부품 고장진단이 가능한 머신러닝 기법을 제안하였다. 실험결과, 분산/병렬처리 기술이 적용된 알고리즘의 실행시간 단축을 아마존 웹서비스의 가상 인스턴스 생성 시스템을 통해 증명하였으며, random forest 머신러닝 기법을 활용한 고장 진단 모델의 베어링 및 차륜 부품에 대한 상태 예측 정확도가 83%임을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권2호
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• pp.113-118
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• 2013

현재 개발된 GPU 가상화 기술은 모두 미세한 시분할 기법에 의한 스케줄링을 사용하기 때문에 어플리케이션 실행을 위한 오버헤드를 필요 이상으로 유발한다. 또한 이들은 가상 머신 모니터에 GPU 컴퓨팅 API를 포함하고 있어서, 가상 머신 모니터의 이식성이 약하다. 본 논문에서는 이질적 컴퓨팅 시스템에서 바이오 어플리케이션에 최적화된 GPU 가상화 기술을 제안하며, 공개 소스 Xen을 사용하여 개발하였다. 우리가 제안하는 방법은 가상 머신 간의 GPU 공유를 시분할에 의존하지 않는다. 대신에 하나의 가상 머신이 GPU를 할당 받으면 그 가상 머신이 어플리케이션을 종료할 때까지 GPU를 사용하도록 허용한다. 이렇게 하여 바이오 어플리케이션의 성능을 향상시키고 GPU의 활용률을 높인다. GPU 가상화의 이식성을 높이기 위해 하드웨어가 지원하는 IOMMU 가상화를 이용하여 GPU에 대한 직접 접근 통로를 제공한다. 미생물 유전체 분석 어플리케이션을 대상으로 성능을 분석한 결과, 본 연구에서 제안하는 직접 통로 방식에 의한 GPU 가상화는 Domain0를 통한 접근에 비해 오버헤드가 적었다. 또한 직접 접근 방식에 의한 가상 머신의 GPU 접근은, 비가상화된 머신과 거의 성능의 차이가 없었다.