본고에서는 모바일 헬스 기반 건강라이프로그 서비스들을 분석하고 이를 바탕으로 건강라이프로그 서비스를 기획 및 구현하는데 활용될 수 있도록 건강라이프로그 서비스 모델에 대해 연구 하였다. 건강라이프로그 서비스는 다양한 센서들을 활용하여 사용자들의 건강을 지속적으로 관리함으로써 사용자의 삶의 질을 향상시킬 수 있으며, 모바일 기기와 결합하여 다양한 연구가 진행될 수 있는 분야로서 해당 분야의 연구들이 활발히 이루어지고 있으나, 데이터의 표준이나 서비스 모델이 명확히 제시되지 못하고 있기 때문에 디바이스나 서비스들간의 상호운용성에 많은 어려움이 있다. 이를 해결하기 위해, 표준화된 서비스 모델과 데이터 교환 표준 등이 제시되어야 하며, 그를 위한 사전 연구로서 본 연구가 진행되었다.
일반 사용자는 침입이 있더라도 항상 신뢰성 있는 정보를 획득하길 원하기 때문에 침입에 의하여 파일이 훼손되는 경우에도 사용자에게 투명한 방법으로 복구할 수 있는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 리눅스 기반의 파일 시스템에서 변경이 일어날 때마다 로그 형태로 저장한 중복 파일을 이용하여 침입에 의하여 훼손된 부분을 복구하기 위한 기법을 제안한다. 실제 파일 변경이 일어날 때에는 그 변경이 악의적인지 합법적인지 판단이 불가능하다는 점에서 변경이 일어날 때마다 로그 형태로 변경정보를 유지하고 복구가 필요할 경우 선택적으로 적용할 수 있도록 하였다. 또한 로그 크기의 계속적인 증가에 효과적으로 대처하기 위한 로그 컴팩션(compaction) 방법도 보인다.
최근, 차량의 안전한 운행을 지원하기 위한 차량안전기술이 주목 받고 있다. 본 논문에서는 대인, 대물, 장소의 로그 데이터인 다중로그 데이터를 분석하여 차량 안전을 지원하는 다중로그 플랫폼 기반 차량안전시스템을 제안한다. 다중로그 플랫폼 기반 차량 안전 시스템은 대인, 대물, 장소에 대한 센서데이터와 영상데이터를 수집하여, 대인, 대물, 장소에 대한 상황인지데이터인 다중로그를 생성한다. 다중로그 플랫폼 기반 차량 안전 시스템은 다중로그를 분석하여 차량 위험을 감지, 예측, 대응을 수행할 수 있다. 다중로그 플랫폼 기반 차량 안전 시스템은 차량 사고를 줄이는 데에 기여할 수 있을 것이다.
최근 네트워크 기술의 발달로 인해 다양한 분야에서 네트워크 기술이 사용되고 있다. 그러나 발전하는 네트워크 기술을 악용하여 공공기관, 기업 등을 대상으로 하는 공격 사례가 증가하였다. 한편 기존 네트워크 침입 탐지 시스템은 네트워크 로그의 양이 증가함에 따라 로그를 처리하는데 많은 시간이 소요된다. 따라서 본 논문에서는 Snort를 이용한 비정형 네트워크 공격패턴 탐지를 수행하는 Spark 기반의 네트워크 로그 분석 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 대용량의 네트워크 로그 데이터에서 네트워크 공격 패턴탐지를 위해 필요한 요소를 추출하여 분석한다. 분석을 위해 Port Scanning, Host Scanning, DDoS, Worm 활동에 대해 네트워크 공격 패턴을 탐지하는 규칙을 제시하였으며, 이를 실제 로그 데이터에 적용하여 실제 공격 패턴 탐지를 잘 수행함을 보인다. 마지막으로 성능평가를 통해 제안하는 Spark 기반 로그분석 시스템이 Hadoop 기반 시스템에 비해 로그 데이터 처리 성능이 2배 이상 우수함을 보인다.
본 논문에서는 기 구축된 전자 카탈로그를 의미적 연결 관계에 기초한 확장된 전자 카탈로그로 변환하는 방법을 제안한다. 이를 통해 구축된 확장된 전자 카탈로그에서 의미적 태깅에 의한 확장된 어휘 인덱스 구축 방안과, 이를 이용한 검색 성능 향상 기법을 제안한다. 기존의 전자 카탈로그는 상품 정보가 분류별로 생성된 테이블에 저장되고 저장된 테이블로부터 생성된 키워드 인덱스로부터 검색이 이루어 졌다. 이러한 검색은 상품이 가지는 정보를 데이터베이스에 구축된 테이블에만 한정하게 되어 전자 카탈로그에 포함된 상품이나 분류간의 의미적 연결 관계들을 충분히 이용하지 못하였다 전자 카탈로그에 내재된 의미적 요소를 충분히 활용하기 위해서는 전자 카탈로그를 의미적 연결 관계에 기초한 모델로 구성할 필요가 있다. 본 논문에서는 의미적 모델 기반 전자 카탈로그 시스템으로의 전환 과정을 XML형태의 명세를 이용해 반자동적으로 전환할 수 있는 툴을 구현하며, 단순 키워드 어휘 인덱스 구축이 아닌, 어휘 인덱스의 의미적 확장을 제안하고, 이를 위한 태그 요소로써 어휘에 대한 형태소 분석 결과, 수치 환산 및 확장 요소, 속성간의 도메인 정보 등을 제시하였다. 이를 기반으로 최적의 검색 결과를 얻어 내도록 하는 인접도 평가 함수에 적용하는 방법을 제시한다.
로그인 과정에서는 사용자의 ID와 Password를 기반으로 시스템에 대한 사용권한을 확인하고 접근 권한을 부여한다. 하지만 로그인 과정에서 입력된 ID와 Password 정보는 패킷 스니핑 또는 키 로그(Key log) 프로그램 등을 이용하여 악의적인 공격자에 의해 노출될 수 있다는 취약점이 있다. 웹서버 또는 웹메일 시스템 등에 등록된 ID와 Password가 노출된다면 이는 개인 프라이버시 문제와도 연결되어 매우 심각한 문제를 야기한다. 본 연구에서는 기존의 ID/Password 기반 로그인 기법과 더불어 소프트웨어 형태의 보안카드를 핸드폰에 설치하여 유무선망을 통한 다중 인증(Multi-factor authentication) 기법을 제시한다. 제안한 소프트웨어 형태의 보안카드 기반 로그인 기법은 ID/Password와 함께 부가적으로 바이오 정보를 이용할 수 있으며 사용자의 핸드폰에 소프트 형태의 보안카드를 생성/전송/저장하게 된다. 따라서 제안한 시스템을 사용할 경우 기존의 ID 및 Password 정보에 대해 각 개인별 바이오 정보 기반 일회용 패스워드(Biometric One-Time Password) 방식으로 소프트 보안카드를 생성할 수 있으며 이를 이용하여 웹 및 인터넷 로그인 과정을 수행하기 때문에 보다 안전한 다중 인증 시스템을 구축할 수 있다.
정보 시스템의 눈부신 발전과 인터넷의 급속한 보급으로 인하여 누구나 웹상에서 그들의 정보 요구를 충족할 수 있게 되었다. 그러나 웹상에서의 정보 교환의 폭발적 증가로 인한 시스템의 중요 정보 및 자원 유출이 심각한 문제로 대두 되고 있다. 그러므로 관리자가 시스템에서 보유하고 있는 자원의 유출을 방지하고 시스템의 사용 원칙에 위배되는 해킹 행위를 추적하기 위한 감사 기능이 제공되어야 한다. 이에 본 논문에서는 감사 추적의 중요한 정보가 되는 유닉스 시스템의 로그 파일을 자동적으로 분석하는 시스템(WALAS)을 설계하였다. WALAS 는 UNIX 시스템 내의 방대한 로그정보의 최적화를 통해 관리자가 해킹이나 사용자의 잘못된 시스템 사용 등을 효율적으로 감시하고 조사, 분석하는데 있어서의 자동화된 로그 파일 분석 시스템이다. WALAS는 관리 대상 호스트의 로그 정보로부터 보안 정보를 추출하여 침입을 판단하며 침입으로 판정되면, 이를 웹 기반의 관리자 인터페이스로 전달하게 된다. 또한 방대한 양의 로그 정보를 적절히 분류하고 분석하며, 실시간으로 호스트 로그 파일을 모니터링하여 침입 발견 시 관리자의 즉각적 대응이라는 이점을 제공한다.
클라이언트/서버 데이터베이스 시스템에서 로깅 기법을 사용하는 기존 회복 기법은 서버에서만 전체 로그를 관리한다. 이는 잠재적으로 각 클라이언트에서 수행되는 트랜잭션에 대한 로그 레코드의 전송 비용을 내포하고 있고, 네트워크 트래픽을 증가시킨다. 본 논문에서는 로그 레코드의 전송 비용을 제거하기 위해서 클라이언트 기반 로깅(client-based logging)을 지원하고, 중복된 before-image를 제거하고 재수행 전용 로그(redo-only log)만을 로깅하는 방법을 제안한다. 그리고 클라이언트 파손 시 클라이언트에서 자치적으로 한번의 후방향 클라이언트 로그 분석을 이용한 재수행 회복을 하고, 서버 파손 시 각 클라이언트에서는 병행적으로 후방향 클라이언트 로그 분석을 이용하여 회복해야 하는 페이지의 after-image만을 서버에 전송하며, 서버에서는 수신된 after-image와 후방향 서버 로그 분석을 이용하여 재수행 회복을 수행한다.
네트워크 공격이 다양해지고 빈번하게 발생함에 따라 이에 따라 해킹 공격의 유형을 파악하기 위해 다양한 보안 솔루션이 생겨났다. 그 중 하나인 통합보안관리시스템은 다양한 로그 관리와 분석을 통해 보안 정책을 세워 차후에 있을 공격에 대비할 수 있지만 기존 통합보안관리시스템은 대부분 관계형 데이터베이스의 사용으로 급격히 증가하는 데이터를 감당하지 못한다. 많은 정보를 가지는 로그데이터의 유실 방지 및 시스템 저하를 막기 위해 대용량의 로그 데이터를 처리하는 방식이 필요해짐에 따라 분산처리에 특화되어 있는 하둡 에코시스템을 이용하여 늘어나는 데이터에 따라 유연하게 대처할 수 있고 기존 NoSQL 로그 저장방식에서 나아가 로그 저장단계에서 정규화를 사용하여 처리, 저장 능력을 향상시켜 실시간 처리 및 저장, 확장성이 뛰어난 하둡 기반의 로그 수집 시스템을 제안하고자 한다.
하드 디스크 저장 매체의 가격이 하락함에 따라 가까운 시일 안에 개인 컴퓨터에 1TB가 넘는 하드 디스크가 기본으로 장착될 것으로 예상된다. 한 사람이 한 달에 1GB의 데이터를 저장한다고 가정하면 대략 1TB면 그 사람의 일생 동안에 걸친 데이터를 저장할 수 있다. 이에 따라 개인이 일상 생활에서 보고들은 것을 기록한 라이프로그(lifelog)를 효과적으로 관리하는 라이프로그 관리에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 지금까지 관계 데이터 모델 기반, 온톨로지 기반, 파일 시스템 기반 라이프로그 관리 시스템(LMS: Lifelog Management System) 등 다양한 LMS들이 제안되었지만, 관계 데이터 모델 기반 LMS는 질의 처리 성능이 뛰어난 반면 복잡한 질의를 잘 처리하지 못하고 온톨로지 기반 LMS는 복잡한 질의를 처리할 수 있는 반면 질의 처리 성능이 떨어지며 파일 기반 LMS는 질의만 지원하는 등 저마다 장단점을 가진다. 또한 이들 시스템들은 라이프로그 그룹을 효과적으로 관리하기 위한 기능을 제공하지 못하고 있고 효과적인 검색을 위해 라이프로그의 태그(데타데이터)를 수정하거나 새로운 태그를 추가하기 위한 편리한 인터페이스를 제공하지 못하고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해 관계 데이터 모델 기반 라이프로그 관리 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 라이프로그를 관계 데이터 모델로 모델링하고 사용자 질의를 SQL로 변환해 처리함으로써 질의 처리 성능이 뛰어나다. 또한 복잡한 질의를 잘 처리하지 못하는 관계 데이터 모델 기반 LMS의 단점을 보완하기 위해 찾으려는 라이프로그와 직접적으로 관련 있는 라이프로그에 대한 정보에 기반해 라이프로그를 검색하는 단순화된 관계 질의를 지원한다. 이와 더불어, 제안하는 시스템은 라이프로그 그룹 생성, 편집, 검색, 플레이 및 공유 기능을 제공함으로써 라이프로그 그룹에 대한 효과적인 관리를 지원한다. 마지막으로 제안하는 LMS에서 제공하는 라이프로그 태깅 도구는 태그 추상화를 통해 여러 종류의 태그를 손쉽게 수정하거나 추가할 수 있는 기능을 제공한다. 본 논문에서는 제안하는 시스템의 설계 및 구현을 설명하고 이 시스템을 활용한 다양한 응용을 소개한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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