스토리지 클래스 메모리(SCM)는 메모리와 스토리지의 장점을 동시에 가지고 있기 때문에 기존의 스토리지를 대체할 차세대 스토리지로 주목 받고 있다. 하지만 현재까지 제안된 SCM 전용 파일시스템은 데이터 일관성을 충분히 보장하지 않거나 혹은 보장될 경우, 과도한 일관성 유지 비용을 발생시키는 문제점을 지니고 있다. 본 논문에서는 보편적으로 사용하는 WAL(Write Ahead Logging) 방식의 일관성 유지 기법 대신 롤백-복구 방식을 이용하여, 블록내의 변경되는 데이터의 비율에 따라 로그 데이터 기록 방식을 변경하는 데이터 일관성 유지 기법을 제안한다. 본 기법은 데이터 일관성 손실 없이 로그 데이터의 크기를 줄여 데이터 쓰기 및 동기화 비용을 최소화시킬 수 있다. 제안한 기법을 평가하기 위해 리눅스 3.10.2 상에 구현하여 성능을 측정한 결과, 다른 일관성 유지기법에 비해 평균적으로 9배 정도의 데이터 쓰기 성능이 향상됨을 볼 수 있었다.
전통적인 인증 시스템은 중앙 집중식 신원 관리 시스템에서 일반적으로 사용자 이름과 비밀번호를 입력하는 방식으로 인증한다. 이러한 인증 방식의 불편함을 개선하기 위해, 분산신원기술을 사용하여 탈중앙화신원증명(DID : Decentralized Identifier)에 기반 한 분산신원인증 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 QR 코드 스캔 방식으로 로그인하는 방식으로 분산 신원인증 시스템이다. 블록체인 기술을 사용함으로써 사용자 신원의 고유성과 안전성을 보장할 수 있어 로그인 과정에서 보안성이 향상된다. 제안한 시스템은 DID를 사용하고 InterPlanetary File System(IPFS)를 통합하여 조직 구성원의 신원 정보를 안전하게 비공개로 관리한다. 본 연구에서 제안하는 분산 신원 인증 시스템을 사용하면, 조직 구성원의 보안 및 개인 신원 관리를 효과적으로 수행할 수 있다. 본 연구에서 제안하는 시스템을 활용하기 위해 솔루션으로 확장하기 위한 연구가 필요하다.
가상현실이란 사용자 몰입형 체감형 인터페이스로서 공간적, 물리적 제약에 의해 현실세계에서는 직접 경험하지 못하는 상황을 간접 체험할 수 있도록 하는 기술이다. 종이에 저작된 책들이 디지털시대에 맞게 이동성을 갖춘 모바일 기기를 활용하여 가상현실로 표현되고 있다. 본 논문에서는 디지털 콘텐츠와 아날로그 종이를 융합하고 모바일 증강현실 기술을 사용하여 다양한 상호작용을 체험할 수 있게 해주는 디지로그북을 로봇학습에 적용한다. 로봇학습을 더 풍부하게 만들기 위해 동영상, 입체영상, 애니메이션 등의 중요한 요소를 3D Max에 적용하고, 보다 쉬운 로봇블록 조립을 위해서 블록들 간의 위계질서를 보다 쉽게 파악할 있도록 고안한다. 특히 모바일에서 실행되는 디지로그북은 언제 어디서나 로봇학습이 가능하다.
사토시 나타모토에 의해 블록체인 기술이 개발되고 비트코인이 새로운 암호화폐 시장을 개척한 이후 여러 암호 화폐들이 등장하고 그 수와 규모는 나날이 증가하고 있다. 또한 블록체인 기술의 익명성과 여러 취약점을 이용한 범죄들이 발생하고 있으며 이에 취약점 개선과 범죄 예방을 위한 많은 연구들이 진행되고 있으나 범죄를 저지르는 사용자들을 탐지해내기엔 역부족이다. 따라서 네트워크 내 자금 세탁, 자금 탈취 등 이상 행위를 탐지 하는 것은 매우 중요하며 이에 본 논문에서는 비트코인 네트워크의 트랜잭션 및 유저 그래프의 특징들을 수집하고 이로부터 통계정보를 추출한 후 이를 로그 스케일 상에서 플롯으로 나타낸다. 시각화된 플롯을 Densification Power Law와 Power Degree Law에 따라 분석하고 결과적으로 비트코인 네트워크 내 비정상 트랜잭션 및 비정상 유저를 포함하는 이상 탐지에 적절한 특징들을 제시한다.
가상현실이란 사용자 몰입형 체감형 인터페이스로서 공간적, 물리적 제약에 의해 현실세계에서는 직접 경험하지 못하는 상황을 간접 체험할 수 있도록 하는 기술이다. 종이에 저작된 책들이 디지털시대에 맞게 이동성을 갖춘 모바일 기기를 활용하여 가상현실로 표현되고 있다. 본 논문에서는 디지털 콘텐츠와 아날로그 종이를 융합하고 모바일 증강현실 기술을 사용하여 다양한 상호작용을 체험할 수 있게 해주는 디지로그북을 로봇학습에 적용한다. 로봇학습을 더 풍부하게 만들기 위해 동영상, 입체영상, 애니메이션 등의 중요한 요소를 3D Max에 적용하고, 보다 쉬운 로봇블록 조립을 위해서 블록들 간의 위계질서를 보다 쉽게 파악할 있도록 고안한다. 특히 모바일에서 실행되는 디지로그북은 언제 어디서나 로봇학습이 가능하다.
스토리지 스냅샷(snapshot) 기술은 특정 시점의 데이터를 보전하고, 필요할 때 원하는 시점의 데이터를 복구하여 접근하기 위한 기술로 스토리지 보호 응용 개발에 필수적인 기술이다. 이 논문에서는 기존의 스냅샷 기술이 스토리지 하드웨어 벤더에 종속되거나 파일시스템이나 가상 블록장치에 종속되는 문제를 해결하고 온라인으로 스냅샷을 생성하기 위한 새로운 스냅샷 방법을 제안한다. 이 논문에서는 제안하는 스냅샷 기술은 가상파일시스템의 변경연산에 대한 로그를 추출하는 방식을 이용하여 파일시스템, 가상 블록장치, 하드웨어에 독립적으로 동작하는 스냅샷 기술을 설계하고 개발한다. 또한, 개발하는 스냅샷 기술은 디렉토리 및 파일 단위의 스냅샷을 스토리지 서비스 중단 없이 생성하고 관리 한다. 마지막으로 실험을 통해서 제안하는 스냅샷 기술의 스냅샷 생성시간 및 스냅샷으로 인한 성능 저하를 측정한다.
블록체인과 가상통화 관련 시장의 성장과 함께 가상통화거래소는 하나의 신규 산업으로 성장하고 있다. 그러나, 가상통화에 대한 법·규제적 정의가 진행 중에 있어서 기존 산업과 다르게 규제기관의 관리감독을 받지 않고 있으며, 이에 따라 본 연구는 거래소 해킹 및 사고로 인한 사용자(가상통화 투자자)의 피해가 다수 보고되었다. 가상통화거래소에서 발생할 수 있는 피해를 개인정보 및 계정의 탈취로 인한 자산 피해와 사용자가 외부 사기사건 등에 연루되어 발생할 수 있는 피해로 구분하여 연관성이 높은 기능을 선행 사업자와 비교 분석하였다. 회원가입(KYC: Know Your Client), 로그인, 거래 추가인증은 선행 사업자와 유사한 수준이나, 이상거래탐지(FDS: Fraud Detection System), 법화 및 가상통화 자금세탁방지(AML: Anti-Money Laundering)는 미흡한 수준으로 조속한 개선이 필요할 것으로 파악되었다.
본 논문은 기계학습 기반 자동악보전사 모델의 입력에 음악적인 정보를 추가하는 방법을 통해 원하는 성능 향상을 얻는 방법을 다루었다. 여기서, 추가한 음악적인 정보는 각 시간 단위마다 발생하는 음고 개수 정보이며, 이는 정답지에서 활성화되는 음고 개수를 세는 방법으로 획득한다. 획득한 음고 개수 정보는 기존 모델의 입력인 로그 멜-스펙트로그램 아래에 연결하여 사용했다. 본 연구에서는 네 가지 음악 정보를 예측하는 네 종류의 블록이 포함된 자동악보전사 모델을 사용하였으며, 각 블록이 예측해야하는 음악 정보에 해당하는 음고 개수 정보를 기존의 입력에 추가해주는 간단한 방법이 모델의 학습에 도움이 됨을 확인했다. 성능 개선을 검증하기 위하여 MIDI Aligned Piano Sounds(MAPS) 데이터를 활용하여 실험을 진행하였으며, 그 결과 모든 음고 개수 정보를 활용할 경우 프레임 기준 F1 점수에서 9.7 %, 끝점을 포함한 노트 기준 F1 점수에서 21.8 %의 성능 향상을 확인하였다.
핸드폰, 스마트폰, PDA와 같은 모바일 디바이스는 위치, 전화기록, SMS, 사진, 동영상 등 사용자에 관한 다양한 정보를 지속적으로 수집하는데 유용하다. 최근, 모바일 디바이스로부터 수집된 정보를 토대로 개인의 일상을 요약하거나 상위 수준의 행동을 추론하는 등의 서비스를 제공하려는 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 모바일 디바이스에서 수집된 정보를 검색, 요약, 시각화하기 위한 플랫폼인 라이프 브라우저를 제안한다. 라이프 브라우저는 디바이스에 저장된 개인 정보를 효과적으로 검색할 수 있도록 해주고, 개념 네트워크를 활용하여 개념 검색을 지원하며, 키그래프 기반 정보 요약 기능을 제공한다. 위치 정보의 레이블링을 위해 블록 기반의 Location Positioning Server가 구축되었다. 실제 3명의 사용자를 대상으로 수집한 정보를 라이프 브라우저를 통해 회상해 보는 과정을 분석해 보았고 저수준의 로그 정보를 직접 다루는 것보다 개념 네트워크 기반 라이프 브라우저를 사용하는 것이 유용함을 확인할 수 있었다.
CBDC는 전자적 로그(log)에 의해 모든 기록이 남겨지는 전자지급수단과 유사한 특징을 가지고 있어 현금이 가지는 익명성을 충족하기는 어렵다. 이에 본 연구에서는 익명성 강화를 위해 디피헬만 키공유 알고리즘으로 거래내용을 모두 암호화하는 디지털화폐 거래모델을 제시하였다. 제시된 모델은 거래의 암호화를 통해 비연결성, 추적불가성등의 익명성을 제공하고 있다. 또한 실명 인증이 되지만, 실제로는 익명을 이용하는 CBDC 인증서를이용하였는데, 이 인증서를 통해 불법 등 추적이 필요한 거래는 권한이 부여된 기관 등에 의해 사후 추적도 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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