최근 기업 및 공공기관 정보시스템의 클라우드 전환이 가속화되면서 클라우드 환경에서 운영되는 웹 애플리케이션이 증가하고 있다. 클라우드 웹 애플리케이션에 대한 전통적인 네트워크 공격은 대량의 패킷으로 네트워크 자원을 고갈시키는 DoS(Denial of Service) 공격이 대표적이지만, 최근에는 애플리케이션 자원을 고갈시키는 HTTP DoS 공격도 증가하고 있어 이에 대응하기 위한 보안기술 마련이 필요하다. 특히, HTTP DoS 공격 중, 저대역폭으로 수행되는 공격은 네트워크 자원을 고갈시키지 않기 때문에 네트워크 메트릭을 모니터링 하는 전통적인 보안 솔루션으로 탐지하는 것이 어렵다. 본 논문에서는 클라우드 웹 애플리케이션에 HTTP DoS 공격을 주입하면서 웹 서버의 애플리케이션 메트릭을 수집하고, 이를 머신러닝 기반으로 학습하여 공격을 탐지하는 새로운 탐지 모델을 제안한다. 애플리케이션 메트릭으로는 아파치 웹 서버의 18종을 수집하였고, 5종의 머신러닝 모델과 2종의 딥러닝 모델을 사용하여 수집한 데이터를 학습하였다. 또한, 6종의 네트워크 메트릭을 추가로 수집 및 학습하고, 제안된 애플리케이션 메트릭 기반 모델과 성능을 비교함으로써 애플리케이션 메트릭 기반 머신러닝 모델의 우수성을 검증한다. HTTP DoS 공격 중, 저대역폭으로 수행되는 RUDY 공격과 고대역폭으로 수행되는 HULK 공격을 제안된 모델로 탐지한 결과, 두 공격 탐지에 있어서 애플리케이션 메트릭 기반 머신러닝 모델의 F1-Score가 네트워크 메트릭 기반의 모델보다 각각 약 0.3, 0.1 높은 것을 확인하였다.
본 연구는 원예시설의 원격제어에 대한 불안감을 해소하고 신뢰성을 확보하기 위하여 감시 및 제어 기능과 안정성을 높인 ICT기반 온실제어시스템을 개발하고 비닐하우스에 적용하여 그 성능을 검증하고자 하였다. 온실 환경 제어 시스템은 온실의 환경 정보를 취득하는 센서와 센서G/W로 구성된 센서부와 온실의 환경을 제어하는 PLC, 이더넷 통신을 통해 환경 정보 데이터와 구동부의 작동상태를 수집하고 외부 서버와 연계되어 환경정보와 제어정보를 전달하는 로컬서버, 천.측창, 커튼 등을 작동시키는 구동부, 재배작물과 작동부 감시를 위한 카메라 등으로 구성하였다. 온실 환경 제어 시스템은 현장제어와 원격 제어 간의 충돌을 방지하기 위해 원격/로컬 상태 구분을 위한 선택 스위치와 원격제어에 따른 안전성을 확보하기 위한 안전장치를 마련하였다. 즉, 각 내부장치를 동작시키는 전자개폐기, 조작 스위치로부터 상태를 수집하며, 모터 등 과부하 발생 시 과부하계전기의 TRIP신호를 감지하여 운영자의 컴퓨터와 스마트폰으로 경보가 보내지도록 구현하였다. 소프트웨어는 웹브라우저를 이용한 HMI(Human Machine Interface) 구현으로 관리자 페이지를 통해 다수의 브라우저에서도 지원 가능하도록 하였다. 또한, 모바일 웹방식을 도입하여 안드로이드, 아이폰 등 운영체제와 상관없이 구동할 수 있도록 구현하였다. 제어화면은 운영자가 한눈에 알아보기 쉽게 온실의 모형과 부대 장치와 작동기기를 이미지화하여 동작 상태를 표시하도록 하였으며, 작동 버튼을 클릭하여 수동조작도 가능하도록 구현하였다. 온실 환경 제어 시스템 성능시험결과 천창, 측창, 수평커튼, 측면커튼은 작동 조건에 따라 모두 성공적으로 작동함을 확인하였다. 또한, 소프트웨어의 데이터 수집 및 디스플레이 상태, 이벤트 출력, 영상모니터링 등 계측 및 제어성능 모두 양호하게 나타났다.
무선 이동 컴퓨팅 환경에서 배터리 용량은 클라이언트의 유용성을 결정하는 중요한 자원이다. 그러므로 무선 컴퓨팅 환경에서 데이타 방송 기법은 데이타를 빠르게 전달하는 것은 물론 이동 클라이언트의 배터리 소모를 감소시킬 수 있는 효율적인 데이타 전달 기법을 필요로 한다. 본 논문에서는 주문형 데이타 방송 환경을 위한 인덱스 구성과 방송 데이타 구성 방안에 대하여 제안한다. 제안 기법은 방송 서버 내에서 우선순위가 높은 데이타를 대상으로 개별 데이타의 방송 시간이 포함된 인덱스 정보를 구성하여 먼저 방송 시킴으로써 이동 중인 이동 클라이언트의 적응 시간을 줄인다. 또한 다음 인덱스 정보가 방송될 시점을 데이타 방송시 포함시킴으로써 인덱스 정보의 수신을 위해 필요한 적응 시간을 감소시킨다. 제안 기법이 효과적으로 이동 클라이언트의 적응 시간을 감소시키는 것을 실험을 통해 검증한다.
본 논문은 네트워크 품질에 대한 서비스의 품질과 성능을 평가할 수 있는 분산형/탈중앙 스토리지에 오디오와 비디오를 포함하는 멀티미디어 스트리밍 서비스의 프로토타입을 설계하고 구현한 통합된 평가 프레임워크를 제안한다. 본 논문의 평가 프레임워크는 기존 클라이언트·서버 구조의 확장성과 단일 장애 지점의 문제를 극복할 수 있도록 멀티미디어 스트리밍 서비스에 분산형 스토리지를 적용하였으며, 서비스 품질을 측정하고 향상 시키는 중요한 지표에 초점을 맞추었다. 특히 탈중앙 스토리지 기반의 멀티미디어 콘텐츠 스트리밍 서비스에서 스트리밍의 품질과 성능을 평가하기 위한 성능 지표를 측정할 수 있을 뿐만 아니라 네트워크 가상화 기술을 이용하여 네트워크 품질을 조정할 수 있다. 실험 결과에 따르면 제안된 프레임워크는 단일 호스트 컴퓨터에 탈중앙 스토리지 기반 스트리밍 서비스를 구축하고 운영하는 데 있어 오버헤드가 낮음을 보여주었으며, 평가 가능한 시스템 규모의 확장성을 검증하였다.
최근 스마트폰의 확산으로 다양한 어플리케이션 개발을 통한 새로운 서비스 시장이 창출되고 있으며, 그 중에서도 스마트폰만으로 가격을 지불할 수 있는 모바일 결제 서비스 시장은 사용자가 일일이 결제 수단을 가지고 다니는 불편함을 해소함으로써 큰 성장을 보이고 있다. 하지만, 대부분의 모바일 결제 서비스는 온라인에서만 사용할 수 있거나, 오프라인 매장에서 사용 시에도 사용자가 직접 계산대로 가야하는 등의 한계점들이 남아있다. 이러한 불편함을 해소하기 위해, 본 논문에서는 음식점에서 QR코드와 스마트폰을 활용해 고객이 앉은 테이블에서 메뉴 확인, 주문 및 결제가 가능한 서비스 플랫폼을 개발했다. 본 논문에서는 제안하는 서비스 플랫폼의 기능 검증을 위해 모바일 어플리케이션과 데이터 서버 플랫폼을 개발하고 메시지 교환을 수행함으로써, 효과적인 모바일 결제 서비스의 제공이 가능함을 확인하였다.
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.
본 논문에서는 최적의 스마트 홈 시큐리티 모니터링 시스템을 제안한다. 제안하는 최적의 스마트 홈 시큐리티 시스템을 위해 세 종류의 초음파 센서를 이용하여 신뢰도 높은 데이터를 얻기 위한 실험 하였으며, 메인 프로세서로는 오픈소스 하드웨어 플랫폼인 라즈베리 파이3를 이용하여 스마트 홈 시큐리티 시스템을 설계하였다. 또한, 실험을 통해 최적의 위치에 두 개의 초음파 센서를 위치함으로써 기존의 홈 시큐리티 시스템에 비해 적은 센서 양으로 최적의 효율성을 검증하였다. 두 개의 초음파 센서를 이용하여 침입자의 침입 여부를 효율적이고 신뢰도 높게 판단 할 수 있었으며, 침입자의 영상을 촬영하기 위해 카메라 하단에 서보 모터를 연결 하여 침입자의 위치에 맞게 조정하여 촬영할 수 있도록 하였다. 또한, 웹 서버를 이용하여 해당 기록된 영상과 두 개의 초음파 센서 데이터를 저장하고 사용자는 모든 원격지에서 모니터링 할 수 있도록 웹 페이지를 제공 하였다.
방송에서의 광고의 비중이 높아짐에 따라 광고 수익을 극대화하기 위한 기술의 발전이 활발히 이루어지고 있다. 최근의 이러한 광고 관련 기술들을 일반적으로 Advanced Advertising 이라고 하며 그 중 시청자의 선호에 맞는 광고만을 시청자에게 제공하는 타깃광고(Targeted Advertising) 방식 등 수신기별로 특화된 광고를 제공하는 기술을 클라이언트 기반 광고 삽입 방식이라고 한다. 북미의 인터랙티브 케이블방송 규격인 OCAP(OpenCable Application Platform)은 OCAP DPI(Digital Program Insertion) 라는 명칭의 클라이언트 기반 광고 삽입 방식에 대한 북미 일부 지역에서의 시험 방송의 성공한 후 관련 규격을 OCAP1.1-I01 에 발표하기에 이르렀다. 조만간 상용화되면 OCAP DPI 를 통해 북미 케이블방송 사업자들의 광고 수익 향상에 기여할 것은 물론이고 시청자들의 만족도를 향상시킬 것이다. 이런 움직임은 케이블 진영뿐만 아니라 Open IPTV Forum, ATSC 등 IPTV 나 지상파 TV 진영에서도 이 기술에 대한 타당성 검증 및 표준화가 논의가 활발히 진행되고 있는 실정이다. 본 논문은 클라이언트 기반 광고 삽입 기술에 대해 OCAP DPI 를 구현한 경험을 바탕으로 그 원리 및 동작을 설명하고, DVR(Digital Video Recorder) 또는 PVR(Personal Video Recorder)의 주요 기능인 스토리지에 방송스트림을 저장하고 재생하는 기능을 이용하는 광고 삽입 방법에 대해 제안하며, Cable-IPTV Hybrid 의 웹 접근성을 이용하여 웹 서버에 저장되어 관리 및 운용되는 광고컨텐츠의 스트리밍을 통한 광고 삽입 방법에 대한 제안하고, 마지막으로 실제 이러한 광고 삽입 기술을 적용하는 데에 있어 발생되는 문제점들을 언급하고 그 해결에 대한 의견을 제시한다.
소셜 네트워크 서비스의 등장과 급속한 성장은 정보의 생산과 소비로 이어지는 유통 프레임의 변화를 가져왔다. 소비자들은 소셜 네트워크를 통하여 다양한 정보를 빠르게 얻을 수 있게 되었고 기업은 소셜 네트워크를 홍보 채널로 활용하고 있다. 소셜 네트워크를 통한 홍보 활동의 효과를 높이기 위해서는 홍보 활동의 결과를 평가하고 분석하여 홍보 전략을 수립하고 적용하는 과정이 요구된다. 본 논문에서는 낮은 비용으로 소셜 네트워크를 통한 홍보 활동의 결과를 평가하고 분석할 수 있는 시스템 개발 방법을 제안한다. 리눅스 기반 서버에 MySQL 데이터베이스와 PHP를 이용하여 소셜 네트워크상의 대표적인 기업 홍보 채널인 페이스북 팬페이지 데이터를 수집하고 분석하는 시스템을 구축하고 운영하여 제안된 방법의 효율성을 검증하였다.
터널 시공 중 막장 매핑은 터널의 위험도 판단과 향후 지보패턴 결정에 중요한 역할을 한다. 본 연구에서는 막장관찰기록지를 이용한 기존의 수기 매핑 방식을 탈피하여 모바일을 이용한 디지털 매핑 시스템을 제시하였다. 현장에서 디바이스를 기반으로 작성된 매핑 자료는 메인서버와 연동되어 자동으로 데이터베이스화가 되며 담당자 및 관련전문가들 사이에서 실시간 피드백이 가능하도록 구현하였다. 매핑의 정밀한 표현 방식 및 다량의 데이터 누적에 의한 속도 저하 문제는 Douglas-Peucker 알고리즘 등을 이용하여 해결하고자 하였다. 본 시스템은 향후 다양한 현장 검증 및 추가적인 기능 개선 등을 통해 완성도가 높아질 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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