크립토재킹 공격은 암호 화폐 채굴에 필요한 컴퓨팅 자원을 탈취하여 사용자의 가용성을 침해하는 공격이다. 공격의 대상은 일반적인 데스크톱이나 서버 환경에서부터 클라우드 환경까지 점차 다변화되고 있다. 따라서 다양한 컴퓨팅 환경에 적합한 크립토 마이너 탐지 기법의 적용이 필수적이다. 하지만 기존의 탐지 방법론들은 특정 환경에서만 탐지가 시행되었기 때문에 환경별로 적용할 수 있는 방법론에 대해서 비교분석이 제대로 수행되지 않았다. 따라서 본 연구에서는 종래의 크립토 마이너 탐지 기법들에 대한 분류 기준을 수립하고, 각자 다른 실험 환경과 데이터 셋을 기반으로 한 기존의 크립토 마이너 탐지 기법에 대한 심층적인 비교분석을 통해 클라우드 환경에서 적용 가능한 복합적이고 통합적인 탐지 프레임워크를 제시한다.
본 논문에서는 오픈 소스 클라우드 플랫폼인 OpenNebula 기반의 클라우드 컴퓨팅 환경을 구축하고 클러스터 노드에 설치되는 하이퍼바이저로 Xen을 이용하여 클라우드 가상화를 이용한 가상 컴퓨터 실습시스템을 설계하고 구현하였으며, 관리의 편의성을 제공하고자 웹기반 인터페이스를 개발하였다. 학기 중 주별로 정해진 강의 시간표에 따라 미리 준비된 이미지를 사용하여 사용자별 가상머신을 할당하면 사용자는 원격 데스크톱을 이용하여 구동된 가상머신에 접속하여 원하는 운영체제 및 어플리케이션 프로그램을 이용할 수 있게 된다. 본 시스템을 활용하면 기존의 컴퓨터 교육실습실의 업그레이드와 관리 비용 및 시간을 대폭 줄일 수 있다.
스마트폰과 같은 모바일 장치는 휴대가 간편한 소형 컴퓨팅 장치로서 기존 컴퓨터에서 수행하던 작업을 수행할 수 있으며 맞춤형 개인화 서비스가 가능하여 널리 활용되고 있다. 모바일 장치에서 동작하는 모바일 애플리케이션은 모바일 플랫폼의 특성에 따라서 호환성이 떨어지기는 특징을 가지기 때문에 해당 플랫폼을 지원하기 위해서는 플랫폼에 맞게 다시 개발해야 하는 제약사항을 가진다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해서 표준 웹 개발 언어인 HLTML5와 자바스크립트 라이브러리인 jQuery를 이용하여 다양한 모바일 플랫폼에서 호환성을 가지는 유비쿼터스 헬스케어 모니터링 시스템을 구현하였다. 구현된 시스템은 모바일 플랫폼뿐만 아니라 데스크톱 컴퓨터에서도 호환성을 가지기 때문에 다양한 환경에서 활용이 가능하다.
이 시스템은 한국의 언어인 한글을 모르는 외국인뿐만 아니라 국내의 남녀노소 막론하고 불특정 다수를 위한 것이다. 앞서 말한 대상자들이 한글을 조력자 없이 혼자 배우는 것은 사실상 불가능 하다고 할 수 있다. 집안에서 혼자서도 문자를 이해하고 발음을 청취할 수 있는 시스템으로 한글의 자음과 모음이라는 특징을 활용한 AR환경에 입각한 시스템을 보여준다. 나아가 이 시스템을 이용한 단어학습 방법도 제시한다. 또한 현 수준은 데스크톱 기반 시스템이지만 PDA등의 hand-held 기반의 시스템으로의 발전을 기약할 수 있으며 적은 수의 마커를 사용하여 편리함을 도모하면서 인간과 컴퓨터 사이에 쉽게 상호작용하는 시스템을 선보인다.
최근 사물에 네트워크 기능을 추가하여 인터넷을 통해 자료를 교환하는 사물 인터넷(IoT, Internet of Things) 환경의 개발이 활발히 진행되고 있다. 이에 따라 기존의 컴퓨팅 환경이 데스크톱이나 모바일로부터 다양한 디바이스의 컴퓨팅 환경으로 확장되고 있다. 이러한 환경에서 프로그램의 응답성은 사용자 경험(UX: User Experience) 측면에서 중요하기 때문에 디바이스에서의 응답성을 위한 빠른 프로그램 실행 기술이 주목 받고 있다. 본 논문에서는 안드로이드 모바일 환경에서 어플리케이션의 빠른 실행을 위한 Zygote 기술을 분석하고, 이를 바탕으로 범용적인 리눅스 환경에서 프로그램의 빠른 실행을 위한 주소 공간 유지 기법을 제안한다. 본 기법은 리눅스에서 사용하고 있는 COW(Copy On Write) 정책을 활용하고 안드로이드의 Zygote 기술을 응용한 기법이다. 제안한 기법을 평가하기 위해 리눅스 상에서 실험하여 성능을 측정한 결과, 일반적인 프로그램과 비교하여 최대 99%의 실행 시간이 단축됨을 확인하였다.
코로나19 확산으로 초·중·고등학교에서 비대면 원격수업이 시행되고 있으나 가정의 ICTs 환경이 어떻게 갖추어져 있는지에 대한 실증데이터를 분석한 연구는 부족한 상황이다. 가정의 ICTs 환경이 원격수업에 적합한지 알아보기 위해 한국미디어패널조사 데이터를 사용하여 2012년과 2019년 사이 스마트기기 보유량의 변화와 가구 특성에 따른 스마트기기 보유량 차이를 살펴보았다. 본 연구결과에 따르면 2012년에 비해 2019년에는 데스크톱 PC 보유량은 줄어들었으나 노트북 PC, 태블릿 PC, 스마트폰의 보유량이 증가하여 전체적으로는 대부분의 가정에서 원격수업 환경이 갖추어진 것으로 볼 수 있다. 그러나 스마트기기에서 스마트폰을 제외할 경우, 가구소득 500만원 미만 가정에서는 자녀수 별로 원격수업에 필요한 기기를 갖추지 못한 비율이 약 30%로 나타나 가구소득에 따라 원격수업 여건이 다름을 보여준다. 본 연구는 가정의 ICTs 환경을 분석하고 소득집단에 따라 보유 기기 유형의 차이가 있음을 확인함으로써 원격수업으로 인한 불평등을 방지하기 위한 개입 지점을 제시한다는 점에서 의의가 있다.
최근 국내에서는 BIM 적용을 의무화하는 프로젝트의 증가로 인하여 BIM 기술의 도입이 확대되고 있지만, 중소설계사무소에서는 관련 제도 미비, 인프라 구축비용, 상이한 프로세스 등과 같은 다양한 문제로 인해 BIM 확산이 저조한 실정이다. 본 연구에서는 이러한 문제 중에서 BIM 운영관리를 위해 필요한 인프라 구축 및 유지비용 절감 방안으로 타 산업에서 최근 적용이 모색되고 있는 클라우드 컴퓨팅 기술 중 하나인 VDI 시스템을 BIM 분야에 적용하기 위한 연구를 수행하였다. 연구 수행절차로는 중소설계사무소의 BIM 기반 환경에서 문제점을 분석하고 타 산업에서 VDI의 활용 요소가 BIM 환경의 저해요인을 해소 할 수 있는지 분석한 후, 건설 산업에 적합한 VDI 시스템 적용 방안을 모색하여 Server 규모산정 프로세스를 구축하였다. 이를 바탕으로 BIM 인프라 환경에 적용하여 자원관리의 효율성을 분석하여 BIM 환경에서 성공적인 VDI 도입에 일조 하고자 한다.
오늘날에는 코어당 클락 속도 발전이 한계에 부딪히게 되면서 멀티 코어 프로세서의 시대가 도래하였다. 최근에는 서버나 데스크톱 환경뿐만 아니라 모바일 환경까지 널리 보급되고 있다. 이러한 구조에서는 프로세스간 성능 간섭 현상이 발생하게 되는데, 이를 방지하기 위해서 사용되는 캐시 파티셔닝 기법은 소프트웨어적인 방법과 하드웨어적인 방법 크게 두 가지로 나누어진다. 하지만 동적 캐시 파티셔닝시에 소프트웨어 캐시 파티셔닝 기법은 페이지 복사 오버헤드로 인해서 성능 향상을 기대하기 힘든데, 이에 반해서 하드웨어 캐시 파티셔닝은 이러한 페이지 복사에서 자유롭다는 장점이 있다. 이 논문에서는 상용 프로세서 중에서 하드웨어적으로 캐시 파티셔닝 기능을 제공하는 AMD Opteron 프로세서에서 소프트웨어적 캐시 파티셔닝 기법인 페이지 컬러링과 하드웨어 캐시 파티셔닝의 성능을 정적 캐시 파티셔닝 환경에서 비교해봄으로써, 하드웨어 캐시 파티셔닝의 동적 캐시 파티셔닝 활용 가능성 여부를 알아본다.
협업 어플리케이션은 원거리의 사용자들이 비동기적인 협업을 수행할 수 있도록 가상의 작업 공간을 이용하여 협업서비스와 환경을 지원한다. 일반적인 협업 어플리케이션은 데스크톱 기반의 개인용 컴퓨터를 바탕으로 사용자들 간 자원 공유, 비동기 통신 등의 협업 기능을 제공하였다. 하지만 이러한 개인용 컴퓨터 기반의 실행 환경은 다양한 장소에서 발생하는 유연한 협업 상황을 지원하기에 많은 어려움이 따른다. 본 논문에서는 웹데브 기반으로 협업 서버와 통신을 수행하며 다양한 작업장을 이용한 자원 공유, 그룹 통신과 같은 효과적인 협업 기능을 제공하는 스마트폰 협업 어플리케이션 개발에 대하여 기술한다. 개발된 어플리케이션은 터치스크린/터치슬라이드 기반의 사용자 인터페이스를 통하여 이동 환경에서 높은 사용자 접근성을 제공한다. 또한, 본 연구에서는 협업 서버의 응답을 손쉽게 분석하도록 정의된 협업 프로토콜을 이용하는 웹데브 기반의 협업 라이브러리를 개발하여 스마트폰 협업 어플리케이션이 협업 서버와 효과적으로 통신을 수행하도록 지원한다.
최근 모바일 산업이 발달하고 성능이 향상되어 생활 속에서 모바일 기기의 사용량이 늘고 있다. 현재 모바일 기기에는 고성능 카메라를 장착하고 있어 데스크톱에서 수행하던 영상 정합을 모바일 기기에서 수행할 수 있다. 그러나 모바일 기기는 제한된 하드웨어 자원을 가지고 있어 영상 정합을 수행하기에 연산량이 많다. 따라서 본 논문에서는 모바일 환경에서 효율적인 영상 정합을 위한 향상된 특징점 기술자 추출 및 정합 기법 제안한다. 특징점 기술자 생성시 방향 윈도우 확장 및 기술자의 차원을 줄여 정확도를 높이면서 연산량을 감소시킨다. 또한 정합점 분류 기법을 통하여 영상 정합의 연산량을 감소시킨다. 실험결과 기존의 방법보다 영상 정합 속도가 향상되어 모바일 환경에 적합하면서도 자연스러운 영상을 생성할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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