최근 기업들의 업무환경이 강력한 이동성을 가지는 모바일 환경으로 일부 이동함에 따라 적은 전력 소모량을 만으로도 기업 업무를 처리할 수 있을 만한 성능의 컴퓨팅 자원을 지원 가능토록 하는 Thin Client 모델이 주목을 받게 되었다. 또한 이는 사용자 별 독립 자원을 제공할 수 있는 클라우드 기술과 융합하여 단일 모바일 단말과 단일 가상 머신 간의 원격제어를 관리하는 모바일 클라우드라는 개념으로 발전되었다. 그러나 해당 방법으로 얻을 수 있는 작업 처리의 성능은 제공되는 가상 머신의 성능만큼의 제한이 있다. 또한 이종 클라우드 환경을 이용할 시 자원 간 이질성으로 인해 성능의 편차가 발생하기 때문에 이러한 문제를 해결하기 위한 기술이 필요하게 된다. 따라서 본 논문에서는 이러한 모바일 단말에서 이종 클라우드 자원을 이용하여 고성능 컴퓨팅 처리를 가능하도록 하는 위한 모바일 클라우드 환경에서의 고려사항 및 구조를 제안한다.
최근 분산 시스템의 기술이 발전하면서 소셜 네트워크 서비스(SNS)도 분산방식으로 전환해가는 추세이다. 특히, 모바일 기기 발전과 공급 확산으로 인해 모바일 기기의 분산 SNS에 대한 연구로 클라우드 컴퓨팅 기술을 응용한 모바일 클라우드 SNS가 연구되고 있다. 또한, 제 3자의 미인증 모바일 기기를 사용한 SNS 접속으로 인한 피해가 증가되고 있는 반면, 이를 방지하는 사용자 모바일 기기 인증에 대한 연구는 미흡하다. 따라서 본 논문은 Proxy Re-Encryption 기술을 응용하여 안전한 모바일 기기 인증 프로토콜을 제안한다.
최근 공공기관을 통해 CCTV 영상을 통합관리 하려는 움직임이 활발히 발생하고 있다. 하지만, CCTV의 수가 증가하고, 해상도가 높아지면서 통합관리시 저장비용, 검색비용 등의 문제가 예상되고 있다. 이러한 문제의 해결책으로 클라우드 컴퓨팅 기술을 들 수 있는데, 클라우드 컴퓨팅은 다양한 클라이언트 디바이스에서 필요한 시점에 인터넷을 이용해 공유 풀에 있는 서버, 스토리지, 애플리케이션, 서비스 등과 같은 IT 리소스에 쉽게 접근할 수 있는 것을 가능하게 하는 모델이다. 또한 모바일 클라우드 컴퓨팅은 클라우드 컴퓨팅과 다양한 모바일 기기를 결합하여 다양한 서비스를 제공하는 것이다. CCTV와 같은 영상을 생산하는 클라이언트를 모바일 클라우드의 단말로 보고, 영상 데이터를 클라우드 컴퓨팅을 이용하여 관리하면, 저가의 비용으로 대용량의 영상을 저장하는데 비용을 절감 할 수 있으며, 간단한 방법으로 병렬 처리로 검색을 할 수 있어, 검색 시간을 절감 할 수 있는 효과가 있다. 본 논문에서는 모바일 클라우드를 이용한 범용 영상 통합 관리 시스템 모델을 제안하고 이를 토대로 차량용 블랙박스 분야에 한정한 시스템 설계하고 구현하였다.
모바일 엣지 클라우드 환경에서 중요하게 다루어야 할 사항 중 하나는 모바일 장치에 대한 모니터링이다. 모바일 장치는 장치의 특성상 불안정한 상태가 발생하여 결함이 발생할 수 있기 때문에 모바일 엣지 클라우드의 SLA (Service Level Agreement)를 만족시키기 위해서는 모바일 장치의 모니터링 기법을 통해 결함을 측정하여 이에 대한 조치를 수행하여야 한다. 이 논문에서는 모바일 엣지 클라우드 환경에서 인공지능 기반 모바일 장치 모니터링 기법을 제안한다. 제안하는 모니터링 기법은 모바일 장치에 대한 이전 모니터링 정보와 현재 모니터링 정보를 기반으로 모바일 장치의 결함 발생을 측정할 수 있도록 설계 되었다. 이를 위해 인공지능 기법 중 하나인 은닉 마르코프 체인 모델을 모바일 장치에 대한 모니터링 기법에 적용하였다. 실험 평가를 통해 제안하는 모니터링 기법에 대한 검증을 수행하였다. 제안하는 기법은 모바일 장치뿐만 아니라 일반적인 클라우드 환경에서의 가상 머신을 모니터링 하는 방법으로도 활용할 수 있도록 설계되었다.
정보통신기술(ICT: Information Communication Technology) 분야의 시장을 주도하는 모바일, 클라우드 컴퓨팅, 빅데이터 등과 같은 트렌드 기술들은 공간정보 분야를 포함한 대부분의 응용분야에 지대한 영향을 미치고 있다. 이중에서 클라우드 컴퓨팅은 비록 우리나라에서는 초기 적용단계 수준이지만 다른 트렌드 기술들 간의 연계를 위한 플랫폼 역할을 담당한다. 특히 모바일과 클라우드 컴퓨팅이 결합된 형태인 모바일 클라우드는 모바일 단말 환경의 제한점들을 보완하고 기존의 모바일 앱에 비하여 더 많은 정보처리기능의 제공이 가능하다는 점에서 주목을 받고 있다. 이번 연구에서는 모바일 클라우드 환경을 OpenStack 및 다양한 오픈소스를 활용하여 구축하고, 이를 플랫폼으로 하여 공간영상정보 필터링 기능을 수행하는 시스템을 시험적으로 설계 및 구현하였다. 한편 공간영상정보 처리는 빅데이터 분석기술로 각광받고 있는 R 환경을 적용하여 필터링 처리를 수행하였다. 이러한 시도는 향후 R을 활용한 공간영상정보 분석서비스 개발과 다양한 공간정보와 연계되는 새로운 서비스 모델 개발에 적용될 것으로 기대한다.
모바일 클라우드 서비스는 사용자가 모바일 단말에 자원을 가지고 있지 않더라도 인터넷을 통해 외부의 다양한 IT 자원을 제공하는 서비스로서 모바일 단말이 가지는 성능적 한계를 극복시킬 수 있다는 장점과 함께 이용자 수가 증가하고 있다. 그러나 클라우드 컴퓨팅 환경에 존재하는 개인 및 기업의 정보 유출과 같은 문제들은 모바일 클라우드 컴퓨팅 환경에도 그대로 상속되기 때문에 이러한 문제에 대응하기 위해서는 모바일 클라우드 컴퓨팅 환경에서 정보유출을 탐지할 수 있는 이상행위 탐지 알고리즘이 마련되어야 한다. 여기서 이상행위란, 모바일 클라우드 자원에 접근하는 방법에 있어 기존에 인지하고 있던 정상적인 행위에서 벗어나는 행위를 의미하며 이상행위로 판단되는 상황이 발생되는 경우, 이를 정보유출이 발생할 수 있는 상황으로 인지함으로써 적절한 대응을 할 수 있게 된다. 따라서 본 논문에서는 모바일 클라우드 자원의 정보유출을 방지하기 위한 목적으로 자원 접근에 대한 이상행위 탐지 알고리즘 개발 모델을 제시한다. 이상행위 탐지 알고리즘을 개발하고 이를 검증하기 위해서는 이상행위를 일으키는 공격 모델 및 대응 모델이 개발되어야 한다. 따라서 본 논문에서는 인증 및 권한관리의 취약점을 이용하여 위협을 일으키는 공격 모델을 개발하는 방법을 제시하고, 사용자의 접속환경 및 클라우드 자원의 정보 흐름을 분석함으로써 이상행위를 탐지하는 알고리즘을 제시한다.
본 고에서는 최근 IT 분야의 주요 이슈로 부각되고 있는 클라우드 컴퓨팅 환경과 관련한 소프트웨어 기술에 대해서 알아본다. 특별히 IMT-Advanced를 통한 4세대 이동통신의 상용화가 몇 년 앞으로 다가와 있으며, Apple Phone/iPad의 확산에 따른 모바일 기기와 서비스에 대한 급격한 관심과 사용의 증가를 고려하여, 모바일 클라우드 컴퓨팅 환경을 고려한 기술에 대하여 알아본다.
최근 스마트 폰이 대중화 되면서 기존 클라우드와 이동성 단말기가 결합된 형태인 모바일 클라우드가 확산되고 있다. 그러나 사용자가 모바일 기기를 이용하여 모바일 클라우드에 접속하는 인증 과정에서 사용되는 사용자 개인 정보는 유출되거나 탈취 되기 쉽기 때문에 프라이버시 침해의 보안 위협이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 모바일 클라우드 환경에서 안전한 사용자 인증을 위해 다양한 생체 정보를 이용한 생체 인식 기반 사용자 인증 방법을 제안한다.
최근 많은 스마트 디바이스의 보급으로 언제 어디서든지 모바일 네트워크를 통해 인터넷을 사용할 수 있게 되었으며, 단말이 가지는 자원 및 컴퓨팅 파워의 한계에 따라 모바일 클라우드 서비스에 대한 관심이 폭발적으로 증가하고 있다. 하지만 모바일 클라우드 서비스는 그 환경에 따라 사용자 단말에서 나타나는 보안위협과 클라우드 환경에서의 보안위협이 복합적으로 나타나게 된다. 모바일 클라우드 환경에서의 보안위협 중 사용자 단말 영역에서의 키로깅 공격으로부터 사용자 입력정보를 보호하기 위한 기존의 가상키보드를 비교 분석하였다. 본 논문에서는 기존에 사용되고 있는 가상키보드의 확률적 분석을 통한 키 유추 가능성을 보완하기 위해 보안성이 강화된 새로운 형태의 가상키보드를 제안한다.
모바일 클라우드 컴퓨팅은 모바일 기기의 자원제약적인 한계를 극복하기 위해 클라우드 서비스를 활용하는 기술로 모바일 기기에서 실행해야 할 일부 작업을 클라우드에서 수행하게 하는 컴퓨테이션 오프로딩 기법이 사용된다. 오프로딩에 필요한 통신 비용보다 모바일 기기 내에서의 연산 비용이 클 경우 모바일 기기는 클라우드에게 작업 수행을 위탁한다. 모바일 기기에서 수행할 작업과 클라우드에서 수행할 작업을 분할하기 위한 기존의 비용 분석 모델은 함수 호출에 필요한 데이터 전송과 응답 시간만을 오프로딩 비용으로 산정하였다. 본 논문에서는 컴퓨테이션 오프로딩 비용 산출 시 함수의 호출 및 응용 프로그램의 동기화 빈도를 고려한 작업 분할 기법을 제안하였고 실험을 통해 기존의 기법들에 비해 에너지 효율성을 높일 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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