빈번한 데이터 접근이 요구되는 DBMS 분야에서 플래시메모리의 빠른 연산 속도를 이용하여 시스템 성능을 향상시키기 위한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 플래시메모리를 DBMS의 저장매체로 사용하는데 가장 큰 문제점 중에 하나는 비효율적인 덮어쓰기 연산으로 인한 성능 저하와 수명 단축이다. 페이지 보다 작은 크기의 쓰기 연산이 빈번히 발생하는 특성을 가진 DBMS 환경에서 비효율적인 덮어 쓰기 문제를 해결하기 위하여 업데이트 내용을 로그 형태로 저장하는 기법들이 연구되었다. 그러나 기존의 연구들은 로그 저장 영역을 고정적으로 관리하여 쓰기 성능 저하의 주요 원인인 합병이 빈번히 발생한다는 문제가 있다. 본 논문에서는 블록의 로그 영역을 비고정적으로 관리하여 로그 저장 공간의 부족으로 인한 합병의 발생을 최소화시키는 기법을 제안한다. 또한 블록 내에서 최소의 비용으로 로그 저장 공간을 사용할 수 있도록 하는 기준을 제시하여 블록의 비고정적인 로그 영역 관리 기법에 적용한다. 실험을 통하여 제안하는 비고정적인 로그 영역 관리 기법이 기존의 고정적으로 관리하는 기법들과의 비교하여 성능 향상을 가져올 수 있는 것을 입증하였다.
본 논문에서는 만성질환자 건강관리서비스 플랫폼 개발을 위항여 건강측정기 모바일 연계기술 개발 및 적용하고 IoT 기반 생체정보 획득 및 라이프로그 건강관리 플랫폼 API 연계 기술을 통하여 지역 만성질환자를 위한 언택트 헬스 모니터링 플랫폼 개발을 수행하였다. 해당 시스템을 통하여 지역 보건소 협력 및 가족 중심 만성질환자 입체적 건강관리 모니터링 시스템 개발에 적용하고 IoT 장비 인터페이스기술, 개인 건강관리기술, 플랫폼 운영 및 구현기술, 데이터 관리기술 개발을 통하여 효율적으로 개인 라이프로그를 활용할 수 있도록 하였으며, 효율적인 관리를 위하여 AI 챗봇 서비스 시스템을 통한 효율성을 극대화를 추진하였다. 본 논문에서는 개인 라이프로그를 활용한 AI 챗봇 기반 만성질환자 건강관리서비스 플랫폼을 구현하여 만성질환자에 대한 서비스를 제공하고 만족도를 실증하여 서비스의 우수함을 입증하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제20권3호
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pp.493-504
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2009
홈페이지는 홈페이지를 운영하고 있는 모든 조직체들을 대변하는 얼굴이다. 웹 로그데이터는 홈페이지를 방문하는 사람들의 행적을 나타낸다. 웹 로그데이터를 분석함으로써 홈페이지 운용에 대한 유용한 정보를 얻을 수 있고, 이러한 정보를 이용하여 효율적인 홈페이지 관리 및 고객관계 관리를 수행할 수 있다. 본 연구에서는 D대학교의 홈페이지에서 얻어진 웹 로그데이터를 분석함으로써 효율적인 홈페이지 관리와 신입생 유치를 위한 홍보 전략을 세우는데 기초적인 정보를 제공한다.
NIDS(Network Intrusion Detection System)는 공격 탐지 과정에서 대량의 로그가 발생하게 되는데 일반적인 침입탐지 시스템에서 탐지되어 하루에 남는 로그만으로도 시스템에 막대한 양을 차지한다 이러한 문제점은 관리자에게 많은 부담을 줄뿐만 아니라 그렇게 남겨진 로그에는 오탐율(False Positive) 비율이 높기 때문에 관리자가 실제로 위협적인 침입을 식별하고, 침입 행위에 대한 빠른 대응을 어렵게 만든다. 그러므로 NIDS와 특정 호스트가 가지고 있는 보안상 취약한 부분을 비교하여 판단할 수 있는 침입탐지시스템을 선택, 운용하는 것은 관리측면이나 대응측면에서 매우 중요한 일이라고 할 수 있다. 본 논문에서는 NIDS와 해당 호스트 취약점 정보를 이용해 작성된 데이터베이스(HVIDB : Host Vulnerability Information Database)를 이용하여 호스트의 취약성에 관한 로그만을 최종 경고해줌으로써 오탐율의 양을 감소시키고 호스트 보안성의 향상과 관리자가 로그분석 등의 IDS 업무를 효과적으로 할 수 있는 모델을 제시한다.
낸드 플래시 기반 SSD는 HDD와 비교하여 많은 장점을 가지고 있다. 하지만 임의 접근 쓰기 요청은 임의 접근 읽기 요청이나 연속 접급 쓰기와 읽기에 비하여 SSD의 접근성을 떨어뜨리고 수명을 단축시키는 문제점을 발생시킨다. 이런 문제점을 해결하기위해 SSD 내부에서는 낸드 플래시 메모리의 일부분을 로그 블록으로 관리하는 기법과 DRAM 혹은 비휘발성 메모리를 쓰기 버퍼로 관리하는 기법들이 제안되었다. 하지만 지금까지 로그 블록 관리와 쓰기 버퍼 관리는 다른 계층에서 연구되어왔다. 즉 로그블록 관리는 쓰기 버퍼의 상태를 고려하지 않았고 또한 쓰기 버퍼 관리 기법도 로그 블록의 상태를 고려하지 않았다. 본 논문에서는 처음으로 로그 블록과 쓰기 버퍼 사이의 관련성을 통해 두 계층의 통합관리의 필요성을 제시한다. 그리고 통합된 쓰기 버퍼 설계를 위해 세 가지 고려해야할 사항을 제공한다.
그리드 환경에서는 사용자가 컴퓨팅 자원을 사용하기 위해 시스템마다 로그인 할 필요가 없다. 어디서나 멀리 있는 자원으로 작업을 던지기만 하면 되는데, 이때 하나의 자원만을 사용하는 것이 아니라 여러 종류, 여러 개의 자원을 동시에 사용할 수 있다. 이러한 환경에서 각 사용자가 자원을 사용한 기록으로 남는 로그(log)처리는 기존의 계산 환경에서의 그것과는 많은 차이가 생기게 된다. 우선 사용자는 자신의 작업에 대한 로그를 보기 위해서 시스템마다 로그인 할 필요가 없어야 한다. 또 작업에 대한 효율적인 모니터링을 위해 정확한 로그를 필요로 하게 된다. 자원 관리자는 정확한 로그를 이용해 자원 관리 및 어카운팅(accounting) 정책을 수립할 수 있을 것이다. 본 논문에서는 이러한 그리드 환경에 적합한 로그 로그 생성 시스템을 설계하고자 한다.
인터넷의 사용자 증가와 네트워크 환경이 점점 복잡해지고 제공되는 서비스 및 사용자의 요구사항들이 다양해짐에 따라 안정적이고 효과적인 환경을 유지하기 위한 서비스 운용관리는 점점 어려워지고 있다. 또한 초창기 보안은 침입차단시스템에 국한되었지만, 최근에는 침입탐지시스템(IDS), 가상 사설망(VPN), 시스템 보안, 인증 등 관련 솔루션이 대거 등장함에 따라 통합관리가 중요시되어 지고 있다. 이런 문제를 해결하기 위해 제안한 본 로그 분석을 통한 침입 대응시스템은 로그 파일을 XML 형식으로 저장함으로써 XML의 장점인 로그 파일의 검색이 용이하고 빠르게 이루어 질 수 있으며, 데이터의 구조화에 따라 시스템의 로그 파일들을 통합 분석, 관리하는데 이점을 가질 수 있다. 또한, 본 논문에서 제안한 생성된 로그파일을 IP 주소에 의해 소트된 로그와 Port 번호에 의해 소트된 로그, 침입 유형에 의해 소트된 로그, 탐지 시간에 의해 소트된 로그 등 다양한 형태로 변환하기 때문에 다른 침입탐지시스템에서 생성된 로그 파일과 비교 분석이 가능하다.
최근에 클라우드 환경의 발전과 더불어 다양한 영역에서 웹을 통한 서비스가 확대되고 있다. 사용자가 웹 서비스에 접속할 때마다 웹 서버에 사용자의 로그 정보가 저장된다. 이러한 로그 정보는 사용자의 웹 서비스 성향을 분석하는 자료로 활용되며 또한 시스템에서 보안 문제가 발생시에 사용자의 시스템 접속을 추적하기 위한 중요한 자료로 사용된다. 현재 대부분 웹 서버의 경우 사용자의 로그 정보를 중앙 집중 방식으로 관리한다. 사용자 로그 정보를 중앙 집중식으로 관리할 경우 운영 측면에서 단순하지만 외부의 악의적인 공격에 매우 취약한 단점을 갖는다. 중앙 집중 관리의 경우 외부 공격에 의해 웹 서버에 저장된 사용자 로그 정보가 임의로 조작될 수 있으며 심한 경우 조작된 정보가 유출될 수 있다. 이러한 경우 웹 서비스의 신뢰를 떨어뜨릴 뿐만 아니라 웹 서버의 공격에 대한 원인 발생지와 공격자의 추적이 어려워진다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 기존의 중앙 집중식 로그 관리 방법의 대안으로 블록체인 기술을 적용하여 클라우드 환경에서 사용자 로그 정보를 관리하는 새로운 방법을 제안한다. 제안된 방법은 사용자의 로그 정보가 클라우드 환경을 갖는 프라이빗 네트워크에 블록체인으로 분산 저장되기 때문에 외부 공격으로부터 안전하게 로그 정보를 관리할 수 있다.
본 논문에서는 웹 관리자가 웹 사이트 분석을 위하여 웹 로그(web log) 분석을 통한 필요한 정보를 추출하고, 추출된 데이터를 분석하여 웹 환경을 개선시키고, 웹 사이트 방문자를 위해 더 좋은 서비스를 할 수 있는 새로운 웹 로그 분석 모델을 제안 한다. 이와 같은 목적을 달성하기 위해 본 논문에서는 웹 로그의 개념 및 유형, 웹 로그의 분석 원칙 및 웹 로그 분석 방법을 고찰하였다. 웹 로그 분석 도구로는 Web Log Expert를 활용하였다. 본 논문에서는 이 도구를 이용하여 웹 방문자 수에 대한 통계분석, 인기가 많은 웹 사이트에 대한 페이지분석 및 방문자 IP 분석 등을 실시하였다.
시스템에 이상 징후가 발생하거나 해킹을 당했을 때, 전문가들은 가장 먼저 로그 파일을 확인한다. 이처럼 로그파일을 관리하고 분석하는 것은 시스템을 관리 하는 것에 있어서 필수불가결하다. 하지만 보안을 담당하는 장비에서 발생하는 로그들은 저장 공간의 한계 때문에 일부만 저장되었다가 사라지거나 HDD가 없는 보안장비들은 로그를 남길 수 없다. 따라서 이러한 단점을 해결하기 위해 본 논문에서는 보안 로그 수집과 분석에 하둡 에코 시스템을 접목시켜 방대한 로그를 저장하고, 이를 R프로그래밍으로 분석 할 수 있는 시스템 모델을 제안한다. 제안한 시스템 모델을 구현하기 위한 아키텍처에 대해서도 상세한 결과를 서술하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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