본 논문에서는 사물인터넷 서비스와 블록체인 플랫폼간의 연동을 위한 아키텍처를 제안한다. 블록체인은 다양한 산업분야에서 데이터 신뢰성 및 안전성 측면에서의 효율성을 제공한다. 반면에 데이터 쓰기 및 읽기에 대한 낮은 성능 때문에 실제 서비스 적용하기 어렵다. 특히 사물인터넷 서비스와 같은 다량의 데이터가 발생하는 분야에서는 블록체인을 실질적으로 적용하기 어렵지만, 사물인터넷은 프라이버시 및 데이터 보안 측면에서 많은 보안 문제를 야기할 수 있는 분야로써, 블록체인을 통한 데이터 추적 및 신뢰성 보안을 필수적으로 요구된다. 본 논문에서는 이와 같이 실시간성과 신뢰성을 보장하기 위한 사물인터넷 연동형 블록체인 플랫폼 아키텍처를 소개한다. 실시간성을 유지하기 위해서 단일 피어 검증을 통한 실시간 데이터 관리를 활용하며, 신뢰성 유지를 위해서 합의를 통한 분산원장을 활용한다. 단일 피어 검증 데이터는 합의 과정을 거치기 이전에 데이터를 수신받은 단일피어가 분산원장과 별도의 상태 데이터베이스를 통해 실시간 데이터를 저장하여 실시간 서비스에 제공한다.
B2C, B2B와 같은 인터넷 상거래뿐만 아니라, 전자정부를 통한 G2C 등에서 보는 바와 같이, 공공 및 민간 IX(Internet exchange)를 통한 인터넷 상호연동 인프라는 명실상부한 사회 신경망으로 기능한다. 따라서 전통적인 사회간접자본인 도로, 항만, 전력 등에서와 마찬가지로, 그 구축 및 운영에서의 안정성과 신뢰성에 대한 요구가 점차 강화되고 있다 본 연구는 인터넷 상호연동망의 안정성과 신뢰성을 제고하기 위한 방안을 위험관리 관점에서 제안한다. 먼저, 인터넷 상호연동의 강건성(robustness)을 높이기 위한 방어기제와 더불어 상호연동 대안들을 개발한다. 이들 대안은 장애시에 작동하는 별도의 상호연동 비상망을 운영하는 방재형과, 지역적으로 분산된 상호연동 허브(IX)를 운영하여 장애에 따른 피해 확산을 방지하는 분산 허브형으로 구분된다. 본 논문에서는 또한 대안들의 위험효율성(risk efficiency)을 체계적으로 비교/평가하기 위하여 경영공학 방법론에 의한 위험평가 프레임워크를 개발하고, 이를 투자수준이 상이한 여러 대안들에 적용한다. 몬테카를로 시뮬레이션을 통한 ROI(Risk On Investment) 분석 결과, 방재형 대안이 비용 대비 위험효율성 측면에서 최선의 후보로 평가되었다.
본 논문에서는 무선 인터넷이 대중화 되면서 프록시 서버의 역할의 중요성과 대용량 데이터 보안, 대용량 트래픽을 처리할 수 있는 확장성이 요구되어지고 있다. 무선 인터넷은 유선 인터넷과 달리 기술 환경과 그 특성상 여러가지 제약점들을 가지고 있다. 낮은 대역폭, 이동성 문제, 네트워크 프로토콜, 보안, 데이터 압축, 캐싱 방법 등 아직 기술적으로 해결하여야 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 데이터 보안을 위하여 무선 인터넷 프록시 서버에 Erasure code 코드를 사용하여 기밀성, 무결성, 가용성 등을 강화하면서 서버의 성능 저하를 해결하기 위하여 서버 부하분산을 적용시키고자 한다.
최근 IT 분야에서 인터넷을 기반으로 IT 자원들을 서비스 형태로 제공하는 클라우드 컴퓨팅에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 한편, 효율적인 클라우드 컴퓨팅을 제공하기 위해서는, 막대한 양의 데이터를 수많은 서버들에 분산 처장하고 관리하기 위한 분산 데이터 처장 기법 빛 분산 병렬 처리 기법에 대한 연구가 필수적이다. 이를 위해 본 논문에서는 대표적인 분산 병렬 처리 기법에 대해 살펴보고, 이를 비교 분석한다. 마지막으로 Hadoop 기반 클러스터를 구축하고 이를 통해서 대규모 데이터를 위한 분산 병렬 처리 기법에 대한 성능평가를 수행한다.
본 논문은 인트라넷에서 검색엔진 운용시 발생되는 트랙픽을 감소하여 네트워크 자원을 효율적으로 이용하기 위한 분산 웹 크롤링 에이전트와 인덱싱 에이전트를 제안한다. 일반적인 검색엔진의 구성, 인트라넷의 네트워크 구성 및 인트라넷이 인터넷과 구별되는 몇가지 특징을 제시하고 이에 적합한 분산 검색엔진을 설계하며 분산 검색엔진의 각 에이전트들이 분산 환경에 동작할 수 있도록 하기 위하여 URL Sorter, URL Provider 및 분산 Indexer를 설계한다.
최근 인터넷 이용이 증가하면서 원격 교육자료, 전자상거래용 자료 등 여러 이용자가 사용하는 자료를 하나의 서버가 아니라 분산된 형태로 나누어 관리하는 것이 통신량을 줄이기 위해 점차 중요시되고 있다. 특히 멀티미디어 자료는 데이터 량이 많으므로 이용자에게 가까운 서버에 분산 관리하는 것이 더욱 필요하다. 본 논문에서는 CORBA 표준을 따르는 미들웨어를 사용하여 인터넷으로 상호 연결된 임의의 시스템에 자료를 분산 관리할 수 있는 분산형 자료 관리 시스템 DDM(Distributed Data Manager)을 구축하였다. DDM은 크게 나누어 사용자 관리, 데이터 관리, 시스템 상태 관리 기능을 제공하며 단순히 분산 자료의 위치만을 관리하는 것이 아니라, 자료를 종류별 또는 용도별로 통합된 category를 관리한다. DDM은 분산 자료의 통합관리와 시스템 상태 관리를 위해서 주 에이전트(Primary Agent, 이하 PA)와, 이용자에게 직접 서비스를 제공하는 보조 에이전트(Local Agent, 이하 LA)를 중심으로 구성된다. DDM은 모든 자료에 대한 현재 상태를 관리하는데, 자료의 등록, 수정, 삭제 등의 요구가 보조 에이전트를 통하여 실시간으로 이루어지며 자료의 통합 관리와 백업 관리는 주 에이전트가 담당한다. 한편 DDM는 자바와 JDBC를 사용하여 구축함으로써 임의의 플랫폼과 데이터베이스를 이용할 수 있게 하였다.
최근, 건물 내에서 편리하고 다양한 사물인터넷 서비스를 사용자에게 제공할 수 있는 스마트 빌딩관리 시스템이 큰 관심을 받고 있다. 하지만, 현재 연구되고 있는 스마트 빌딩 관리 시스템은 중앙의 단일 플랫폼 서버가 건물 내 모든 데이터와 서비스를 관리하는 방식으로, 건물의 규모가 커지고 층이 높아질수록 단일 장애 지점, 데이터베이스 과부하, 요청 처리 지연의 문제가 발생하게 된다. 따라서, 본 논문에서는 부하 분산을 위해 각 층에 분산형 플랫폼 서버를 두고, 분산된 서버 간의 통신을 통해 건물의 규모에 관계없이 효율적인 사물인터넷 서비스를 제공할 수 있는 분산형 스마트 빌딩관리 시스템을 제안한다. 또한, 수치 분석을 통해, 제안 기법이 사물인터넷 플랫폼 서버 부하 및 요청 처리 지연 측면에서 기존 기법보다 우수함을 검증하였다.
본 논문에서는 네트워크와 서버/클라이언트 기술의 도입으로 새로운 모습으로 발전하고 있는 디지털도서관의 분산환경을 통합하기 위한 방안으로 CORBA를 이용하는 모델을 제시한다. 본 모델은 인터넷의 웹 서버와 코바 정보저장소인 서버로 구성된 분산서버를 단일한 클라이언트에서 사용할 수 있도록 자바 애플릿을 클라이언트 환경으로 한다.
최근 인터넷 정보통신 기술의 발전으로 인한 인터넷 사용자의 폭발적 증거와 전자상거래를 통한 디지털 컨텐츠 유통 시장의 성장 등으로 인해 급격히 증가하는 네트워크 트래픽을 수용하고 처리하기 위해 다양한 연구들이 진행되고 있다. 본 논문은 새로운 네트워크 서비스의 중심으로 등장할 CDN 시스템 환경에서 디지털 컨텐츠와 저작권을 보호하기 위한 방안으로 CDN 기반의 분산 DRM 시스템을 설계한다. 이를 위해 분산 저장되어 있는 컨텐츠에 보다 강한 보안성을 제공하는 DRM 패키지 형식이 정의되었으며, 기존의 CDN 시스템과 상호 운용하기 위한 분산 DRM 시스템의 동작 절차를 제시한다.
인터넷 서비스 데이터량의 지속적인 증가로 대량의 원시 데이터로부터 정보를 가공 처리하는 과정, 체계화된 정보의 저장 관리 및 유용한 정보를 추출하기 위한 분석 등에 분산 컴퓨팅 기술을 적용하는 움직임이 활발히 진행되고 있다. 기존의 RDBMS 기술, MPI 분산 처리 기술 등은 대규모 데이터 처리 환경에 적용하기에는 운영 환경, 기능/성능면에서 확장성 혹은 고비용 문제가 따른다. 그러므로 저가의 서버들로 구성된 대규모 클러스터 환경을 기반으로 분산 컴퓨팅 기술을 적용한 새로운 시스템들이 대규모 데이터 처리를 요하는 인터넷 서비스 응용에 이용되고 있다. 이를 기반으로 바이오인포매틱스, 과학 시뮬레이션, 비즈니스 인텔리전스 등 다른 응용 영역으로 확대하여 클라우드 서비스로 제공하려는 비즈니스 모델이 제시되고 있다. 본 논문에서는 이와 같은 분산 컴퓨팅 기술을 적용한 대규모 데이터 저장 관리 및 처리 기술 동향을 조사하고 클라우드 기반 서비스로의 발전 방향을 서술한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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