최근 모바일 클라우드 환경에서 공유되는 데이터의 기밀성과 유연성있는 접근제어를 보장하기 위해서 KP-ABE(Key Policy-Attribute Based Encryption)와 PRE(Proxy Re-Encryption)를 활용한 시스템 모델이 제안되었다. 그러나 기존 방식은 철회된 사용자와 클라우드 서버간의 공모 공격으로 데이터 기밀성을 침해하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 제안 방식은 클라우드 서버에 저장되는 데이터 파일(data file)을 분산 저장하여 데이터 기밀성을 보장하고 비밀분산(Secret Sharing)를 통해서 프록시 재암호화키에 대한 변조 공격을 방지한다. 그리고 제안방식을 의료 환경에 적용한 프로토콜 모델을 구성한다.
본 논문에는 P2P 환경의 DRM 시스템을 개선하여 분산컴퓨팅의 성능을 최대화하고 사용자 증가와 콘텐츠 공유의 증가에 비례해 발생되는 부하를 최소화함으로써 디지털 콘텐츠의 스트리밍 서비스를 개선하고자 하였다. 이를 위해 인증 프로토콜과 라이센스 프로토콜을 개선하여 콘텐츠를 사용하고자 할 경우 라이선스만을 다운로드 받은 다음 복호화와 실행을 동시에 수행하도록 함으로써 기존 DRM 시스템보다 한층 강화된 스트리밍 지원을 하도록 하였다. 성능 평가를 위해 암호화되어 있는 영상 데이터 파일의 복호화를 먼저 수행한 후 재생하는 기존의 방식과 실시간으로 복호화를 하면서 재생하는 개선된 방식을 비교하여 수행 시간을 측정하였다. 수행 결과 개선된 DRM 시스템이 보다 안정된 대역폭을 유지하고 있으며 지연 시간은 감소하는 것을 확인할 수 있었다.
인터넷의 활용으로 사회는 점차 가까워지게 되고, 지리적, 시간적인 제약을 탈피한 대화 및 정보공유가 더욱 활발해 지고 있다. 또한 최근에는 무선기술의 발달에 힘입어 핸드폰, PDA 등 무선 단말에서의 메시지교환이 더욱 활발해 짐에 따라, 기업이나 학교 등 공식적인 조직 뿐 아니라 취미나 관심을 같이하는 사람들끼리의 비공식적인 조직이 급격히 활성화되는 추세에 있다. 이러한 새로운 변화는 채팅, 메신저, 단문메시지, 전자게시판, 동영상 파일 공유 등 다양한 커뮤니티 도구들을 활용하여 더욱 활성화되고 있고, 메시징 시스템은 이러한 응용들을 효과적으로 지원하는 도구로써 활발히 활용될 것으로 예상된다. 본 논문은 다양한 광역 커뮤니티 응용을 지원하는 메시징 시스템의 설계에 초점을 두고 있다. 서비스 컨텐츠의 종류나, 메시지의 길이 등 다양한 요건을 충족하는 엔진의 설계 뿐 아니라 이질적인 분산 환경에서 메시징 서비스의 품질을 최적화하기 위한 서비스 품질관리방법과 메시징 시스템에의 적용시의 효과적인 방안을 제안하고 있다.
대규모 운영시스템이나 확장성을 고려한 시스템을 구성할 때 마이크로서비스 기법을 도입하는 것이 필요하다. 카프카는 pub/sub 모델을 가지는 메시지 큐로서 분산환경에 잘 적용되는 특징을 가지며, 다양한 데이터 소스를 활용할 수 있다는 점에서 마이크로서비스에 적합하다. 이 논문에서는 아파치의 카프카를 이용한 교육동영상 공유 서비스의 데이터 공유 방안을 제안하고자 한다. 제안하는 시스템은 교육 동영상 공유서비스이 다양한 데이터를 공유하기 위해 카프카 클러스터를 구축하며, 아울러 교육동영상의 유사도를 기반으로 하는 추천 시스템과 연계하기 위해 스파크 클러스터를 이용한다. 그리고 파일, RDBMS의 DB등과 같은 다양한 데이터 소스를 공유하는 방안을 제시한다.
블록체인은 물류, 핀테크, 의료, 공공 등 다양한 분야에서 연구되고 있다. 공공정보 소프트웨어 사업에서 개발 산출물과 프로젝트 관리 방법론에서 요청하는 산출물이 일치하지 않아 산출물이 누락되는 경우가 발생하고 대금을 지급하기 위해 별도의 프로세스가 필요하다. 본 논문에서는 이더리움 블록체인을 사용하여 분산 환경을 구성하고 모든 산출물이 승인되었을 경우 자동으로 대금이 지급되게 공공정보 소프트웨어 사업산출물 관리 시스템을 제안한다. 이를 통해 시스템 장애가 발생해도 정상 서비스를 제공하고, 산출물 관리의 투명성과 추적성을 제공하며, 자동화된 대금 지급으로 발주사와 수행사 간 갈등을 줄이고자 한다. 본 시스템에서 산출물의 정보는 블록체인에 저장하고, 산출물은 버전 정보와 이전 산출물 파일의 해시값까지 활용하여 계산된 해시값을 파일명으로 SFTP 서버에 저장한다. 실험을 통해 수행사에서 등록한 산출물의 해시값이 정확한지 확인하고, SFTP 서버에 저장된 산출물의 파일명이 이더리움 블록체인에 등록된 해시값과 같은지 확인하였으며, 모든 산출물이 승인되었을 때 수행사의 이더리움 주소로 대금이 자동 송금되는 것을 확인하였다.
사물 인터넷(IoT: Internet of Things)은 모든 것들 간 상호 운용을 통하여 기존에 제공하지 못 했던 새로운 형태의 서비스 제공을 목적으로 한다. 이러한 사물 인터넷의 발달을 통하여 기존 인터넷 기반 컴퓨터 모델에서 이기종 사물 간 분산 연결 모델로 진화하고 있다. 이기종 사물 간 통신하기 위해서는 서로 다른 프로토콜 간 통신이 안 되는 이질성 문제를 해결해야만 한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 미들웨어 구조의 어댑터를 통해 각 사물의 데이터를 추상화하여 통일된 데이터 단위를 만들고 이를 바탕으로 각 사물 간 상호 연동할 수 있다. 본 논문에서는 실시간 표준 미들웨어인 DDS(Data Distribution Service)를 기반으로 사물 간 데이터를 상호 연동하는 BLE(Bluetooth Low Energy) 어댑터를 제안한다. BLE 어댑터를 통하여 BLE 장치 간 데이터 연동이 가능할 뿐만 아니라 서로 다른 프로토콜 장치와도 양방향 데이터 연동이 가능하다. 또한 기존 BLE 장치 및 연구들은 Bluetooth SIG에서 제정한 표준 데이터 포맷인 프로파일을 사용하지 않고 개별적으로 정의한 데이터 포맷을 사용하여 BLE 장치의 종류와 제조사에 따라 데이터 교환이 안 되는 문제가 있다. BLE 어댑터는 이러한 문제를 해결하고자 12개의 프로파일을 분류 및 분석하여 프로파일 기반의 공통 데이터 포맷을 만들어 적용하였다. 프로파일 기반의 공통 데이터 포맷을 사용함에 따라 표준 프로파일 데이터 상호 운용을 위한 BLE 어댑터는 BLE 장치의 종류와 제조사에 영향 받지 않는 폭넓은 상호 운용성을 얻을 수 있다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제24권5호
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pp.975-987
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2013
최근 Hadoop은 빅데이터의 저장, 처리 및 분석을 위한 표준시스템으로 인식되고 있으며, 많은 빅데이터 관련 시스템들이 Hadoop에 기반하여 구축되고 있다. 또한 R은 다른 소프트웨어와의 연동이 쉽고 다양한 분석 라이브러리들을 탑재하고 있어서 Hadoop 환경하에서 빅데이터의 분석을 위한 공통 분석 플렛폼으로 여겨지고 있다. 본 논문에서는 Hadoop 환경에서 분산 데이터 처리를 위한 R패키지인 Rhipe를 소개하고 빅데이터를 이용한 병렬 다중회귀분석을 위해 MapReduce 프로그램을 작성하는 방법을 예시하였다. 또한 시뮬레이션을 통해 기존의 대용량처리를 위한 R 분석패키지인 ff와 bigmemory와의 연산속도를 비교하였으며, 데이터의 크기가 커짐에 따라 Rhipe를 이용한 MapReduce 프로그램의 계산속도가 ff와 bigmemory에 비해 우수함을 확인하였다.
P2P 환경에서의 파일 공유 방식은 클라이언트/서버 방식과는 다르게 값비싼 서버를 사용하지 않고 클라이언트 컴퓨터들만을 사용하여 자료의 공유 및 관리를 분산시킨다. 이러한 이유로 대용량의 서버를 사용하는 클라이언트/서버 방식에서 발생하는 인적, 물적 자원의 낭비를 최소화 할 수 있다. 또한 사용자의 수가 늘어날수록 연산, 협업의 성과가 높아지는 등의 혜택을 제공한다. 이와 같은 이유로 인해 많은 사람들이 P2P에 관심을 갖고, 또한 현재 각광받고 있는 모바일 관련 분야에도 P2P를 이용한 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 모바일 P2P 서비스란 서버의 중개 없이, 서버에 접속해 있는 한 모바일 클라이언트에서 다른 모바일 클라이언트로 다양한 정보 및 데이터를 전송하는 방식으로, 종래의 P2P 개념을 모바일 기반으로 확장한 것이다. 본 연구에서는 모바일 P2P 서비스를 영농정보 공유, 재해 정보의 통계 및 분석을 위한 프로그램에 응용하였다.
Advances in communication technologies and the decreasing cost of computers have made distributed computer systems an attractive alternative for satisfying the information needs of large organizations. This paper presents a distributed algorithm for performance improvement through load balancing and file migration in distributed systems. We employed a sender initiated strategy for task migration and used learning automata with several internal states for file migration. A task can be migrated according to the load information of a computer. A file is migrated to the destination processor when it is in the right boundary state. We also described an analytical model for load balancing with file migration to verify the proposed algorithm. Analytical and simulation results show that our algorithm is very well-suited for distributed system environments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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