악성코드는 금전적인 목적에 의하여 서비스의 한 형태로 블랙마켓에 판매되고 있다. 판매에 따른 수요가 증가함에 따라 악성코드를 통한 공격이 확장되었다. 이에 대응하기 위해 인공지능을 활용한 탐지 및 분류 연구들이 등장하였지만, 공격자들은 분석을 방지하고자 다양한 안티 분석기술을 악성코드에 적용하고 있다. 본 논문에서는 안티 분석 기술이 적용된 악성코드들로부터 데이터셋을 확보하기 위해 하이브리드형 바이너리 분석 프레임워크 Malware Analysis with Dynamic Extraction(MADE)을 제안한다. MADE 프레임워크는 Anti-VM, Anti-Debugging이 적재된 바이너리를 포함하여 자동화된 동적 분석을 수행할 수 있다. MADE 프레임워크는 Anti-Analysis 기술이 적용된 다양한 악성코드들에 대해 90% 이상 우회가 가능하며, API 호출 정보를 포함한 데이터셋 추출이 가능함을 실험을 통해 검증하였다.
IEEE 802.15.4는 저전력 무선 개인 네트워크(LR-WPAN, Low Rate-Wireless Personal Area Network)를 위한 표준으로 무선 센서 네트워크 기술에서 광범위하게 사용되고 있다. 그러나 IEEE 802.15.4는 멀티홉 네트워크나 여러 개의 PAN(Personal Area Network)으로 구성된 네트워크에 대해서는 상세하게 기술하고 있지 않다. 본 논문에서는 IEEE 802.15.4를 기반으로 하는 ZigBee RF4CE 네트워크에서 사용하는 multiple star 토폴로지를 주목하였다. multiple star 토폴로지처럼 여러 개의 PAN 간에 통신이 이루어질 경우, 이를 에너지 효율적으로 수행할 수 있도록 하는 비컨 간격(Beacon Interval)과 슈퍼프레임 시간(Superframe Duration)을 분석한다. 이를 위해 QualNet 시뮬레이터를 이용하여 multiple star 토폴로지 네트워크를 형성하고, 비컨 간격과 슈퍼프레임 시간을 결정하는 요소에 대해 분석하였다.
현재 대부분의 기업은 비전 및 미션 달성을 위해, 업무프로세스에서 애플리케이션의 단위 기능까지, 정보기술 자원을 통합된 관점으로 구성하기를 원한다. 하지만 이를 위해 제시된 엔터프라이즈 아키텍처는 기업의 정보기술 환경이 개방화되고 복잡도가 증가하면서 애플리케이션 개발 영역을 명확하게 포함하지 못하고 있다. 따라서 본 논문에서는 엔터프라이즈 아키텍처에서 애플리케이션 개발 영 역을 효과적으로 포함할 수 있도록 하기 위해 전사 관점의 소프트웨어 아키텍처 프레임워크를 정의하고 이를 포함하는 엔터프라이즈 아키텍처 프레임워크를 설계하였다. 전사 관점의 소프트웨어 아키텍처 프레임워크는 추상화 수준을 고려하여 메타 아키텍처, 개념적 아키텍처, 논리적 아키텍처, 물리적 아키텍처인 네 개의 하부 아키텍처를 가지는 계층형 소프트웨어 아키텍처 구조로 새롭게 정의하였으며, 이러한 아키텍처를 포함하는 엔터프라이즈 아키텍처 프레임워크는 눈높이(Perspective)와 관점 (View)별로 전사 관점의 소프트웨어 아키텍처 프레임워크를 분석하여 아키텍처 이해관계자와 아키텍처 간의 관계를 바탕으로 새롭게 설계하였다. 본 연구의 결과물은 기업의 전사 영역에 걸쳐 통합 관점에서 정보기술 구성 및 엔터프라이즈 아키텍처에 기반을 둔 체계적인 애플리케이션 개발에 활용가능하다.
정보 검색서비스 모델 도출 영역에서는 정보 검색시스템을 각 센서 네트워크의 서비스로의 추상화를 기반으로 동적으로 필요한 센서 네트워크 서비스의 검색서비스로 제공하는 시스템으로 정의하였다. 이어 효율적인 정보 검색서비스의 요구사항을 정의하였으며 이러한 요구사항을 만족시킬 수 있는 성능 분석 모델을 개발하였으며 마지막으로 효과적인 설계 공간을 도출하였다. USN 기술 현황 분석 영역에서는 USN 시스템 기술, USN 네트워킹 기술, 그리고 USN 미들웨어 및 서비스플랫폼 부문으로 분류한 후 각 기술부분별로 세부기술에 대하여 국내외 대표적인 기술개발의 내용과 현황을 조사. 분석 결과를 제시한다. 이러한 기술 분석의 결과를 바탕으로 USN 소프트웨어 모델 도출 영역에서는 센서 네트워크의 센싱, 데이터 저장, 데이터 네이밍, 네임서비스 부문에 대하여 모델을 도출한다. 이러한 모델 도출은 USN 하드웨어 및 소프트웨어의 참조 모델을 제시한다. 정보 검색서비스 아키텍처 프레임워크 개발 영역에서는 입력 쿼리 명세, Lookup, 분산 레졸루션을 위한 성능확장성 측면에서 효과적인 시스템 구축 프레임워크로 DNS 기반 정보 검색서비스 아키텍처와 DHT 기반 정보 검색서비스 아키텍처 프레임워크를 제시하였다.
가변성 관리는 시스템이 어느 정도까지의 복잡성을 처리할 수 있는가를 정의하는 가장 중요한 기준이다. 대부분의 요구 공학 연구에서는 시스템이 동작하는 환경에 대해 많은 부분을 간과하거나 추측하는 수준에 그치고 있다. 그러나 실시간 시스템에서는 본질적으로 변화하는 컨텍스트를 관찰하고 조정하는 것은 중요한 요소이다. 본 연구에서는 i* 목표 모델, 문제 프레임, 유즈 케이스 맵, 라이브 시퀀스 차트를 활용하여 다양한 컨텍스트에 적합한 요구사항을 식별할 수 있는 프레임워크를 제안하며 스마트 그리드의 실시간 가격 정책 변화 시스템을 사례 연구로 활용하여 제안하는 프레임워크를 단계별로 자세하게 설명한다. 사례 연구를 통해 제안방법에서 유즈 케이스 맵과 라이브 시퀀스 차트를 활용한 시나리오 정교화 과정이 초기 컨텍스트 분석 및 검증에 도움을 주는 것을 보여주며 장애물 및 충돌 분석을 위한 요구사항을 정교화함으로써 요구공학 엔지니어들이 시스템의 건장성을 증가시키는 것을 도와줄 수 있음을 증명한다. 이처럼 제안하는 프레임워크는 이론적인 방법과 실증적인 사례를 통해 평가된다.
디지털 기술의 급속한 발전으로 시간과 공간의 제약이 없는 인프라 환경이 구현되면서 더욱 더 유연하고 빠른 적응성에 대한 요구가 정치, 경제, 문화 전반에 확산됨에 따라 IT 기술을 통해서 이러한 요구를 충족시킬 수 있는 서비스로 대두되고 있는 것이 바로 클라우드 서비스이다. 이러한 클라우드 서비스 시대의 개막은 관련 기업뿐만아니라 공공기관, 개인에 이르기까지 모든 영역의 서비스 이용자들의 삶에도 큰 변화를 가져오고 있다. 본 연구에서는 더욱 더 사회적 이슈가 되고 있는 고령화 사회에 대응하기 위한 클라우드 서비스 비즈니즈 모델을 개발하기 위한 프레임워크를 제안하고자 한다. 이를 위하여 고령화 사회를 정의하고 변화를 분석하고 클라우드 산업 비즈니스 모델 구성요소를 찾기 위한 시장 다이나믹스 분석을 통해 클라우드 비즈니스 모델에 영향을 주는 시니어 마켓 변화 동인을 확인하고 시니어 마켓을 활성화하기 위해 고령층의 니즈를 분류한다. 그리고 고객니즈 변화 분석과 가치사슬분석을 하여 나온 고객니즈와 제공하는 기능을 축으로 비즈니스 모델을 설계한다. 또한 시니어 마켓 변화 동인에 따른 환경변화 속에서 성장을 지속 가능하게 하는 비즈니스 모델 진화를 분석한다. 마지막으로 변화하는 비즈니스 모델을 평가하기 위한 프레임워크를 제시하여 기업 상황에 맞는 비즈니스 모델을 선택하는데 도움을 두고자 한다.
대부분의 디지털 포렌식 관련 도구들은 저장매체의 할당된 영역에 존재하는 파일을 분석하는데 초점을 맞추고 있기 때문에 용의자가 의도적으로 삭제하거나 이전에 사용되었던 파일들을 복구하는 기능이 부족하다. 따라서 삭제된 파일을 효과적으로 분석하기 위해서는 데이터 복구도구로 얻은 결과물을 다시 디지털 포렌식 도구로 분석해야한다. 이러한 작업은 사건을 빠르고 효과적으로 대응하거나 데이터의 무결성을 보존하는데 적절하지 않다. 따라서 본 논문에서는 기존 디지털 포렌식 관련 도구들의 한계점을 벗어나 디지털 포렌식 관점에서 데이터 복구 및 분석 도구를 통합 구현하기 위한 프레임워크를 제시하고 구현하였다.
인터넷의 발달로 네트워크를 통한 멀티미디어 데이터 서비스가 늘어나면서 유료 콘텐츠에 대한 저작권 관리와 보호 및 다양한 이기종의 단말 장치에 적합한 콘텐츠 적응(adaptation) 서비스에 대한 필요성이 높아지고 있다. 이를 위하여 현재까지 DRM, Scalable Coding, Progressive Encryption, ISMA, ARMS, Metadata Adaptation 등 다양한 연구가 진행되어 왔지만 요구사항을 포괄적으로 만족하는 멀티미디어 전송 프레임워크는 부재한 상태이다. 이에, 본 논문에서는 기존 기법을 분석하고 기능을 통합하여 안전하고 보다 여러 종류의 단말 장치에 서비스가 가능하며 다양한 서비스 형태를 가질 수 있는 프레임워크를 설계하였다. 이를 통해 멀티미디어 서비스가 보다 광범위하게 활용되고 확산 될 수 있으리라 기대된다.
ARM 아키텍처를 사용하는 임베디드 시스템에서 int8, fp16, fp32 데이터를 조합하여 c/c++로 작성된 mixed precision CNN 을 실행시키기 위한 프레임워크 구성으로, 네트워크의 레이어마다 다른 정밀도를 사용하여 네트워크 경량화 및 추론 정확도 향상을 위한 최적의 설정을 탐색하는 실험 및 분석이 가능토록 하는 것을 목적으로 한다. 주요 구성은 network forwarding 중 레이어의 입력이 레이어에 설정된 정밀도와 다를 경우 실행되는 양자화/반양자화를 c/c++로 바인딩된 tensorflow 의 quantization 모듈을 사용하여 진행하고 ARM 시스템에서 c/c++의 fp16 을 사용하기 위해 fp16 를 컴파일이 가능한 ARM compiler 를 사용하는 프레임워크를 제안한다.
본 논문에서는 OSGi 프레임워크 기반의 지능적인 홈서비스 에이전트 번들에 관한 연구를 통해서 사용자를 위한 자동적인 홈서비스를 제공하는 에이전트 모델을 제시하고자 한다. 제안된 에이전트 번들은 홈 네트워크가 구비된 스마트 홈 환경에서 사용자와 홈 가전과의 지능적인 매개체로서 동작하여 사용자의 행동패턴을 예측하여 필요한 홈 서비스를 사용자가 요청하기 전에 제공하는 역할을 담당한다. 본 논문에서는 OSGi 프레임워크에서의 지능적인 홈 서비스 에이전트 번들에 대한 구조를 제시하며 에이전트 번들에 대한 세부 구성요소에 대한 설명을 한다. 또한 에이전트 번들은 사용자의 생체 데이터를 기반으로 사용자를 위한 지능적인 홈 서비스를 제공하는데 이를 위하여 사용자 생체 데이터를 세분화한 컨텍스트 모델을 제시한다. 에이전트 번들이 지능적으로 동작하기 위하여 머신러닝 기법이 사용되었다. 본 논문에서 제시된 홈 서비스라 함은 OSGi 프레임워크에 연결된 실내 가전제품들을 말하며 홈 서비스 에이전트 번들에서는 사용자의 생체 데이터를 분석하여 사용자가 제공받기를 원하는 가전제품의 서비스 상태를 제시한다. 이 출력 값을 전달받아서 가정 내 가전제품을 제어할 수 있는 가전제어 서비스 번들이 요구되는데 본 논문에서는 가전제어 서비스 번들에 대한 구조에 대하여 설명한다. 차후의 연구에서는 지능적인 홈 서비스 에이전트 번들과 이 번들의 출력 값으로 동작하는 가전제어 서비스 번들 및 부가 서비스 번들에 대한 통합 모델 을 가지는 번들 매니저에 대한 연구가 진행될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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