폭발적인 웹 사용자의 증가를 수용하기 위해서 가격 대 성능비가 우수한 웹 클러스터링 시스템이 선호되고 있다. 많은 연구 결과들은 웹 요청의 패턴이 소수의 사용자 요청에서 매우 높은 확률과 빈도로 참조됨을 보여주고 있다. 이러한 참조 패턴을 반영하기 위해서 서버 시스템은 각각의 사용자 요청의 특성에 맞는 스케줄링 방법을 제공해야 한다. 본 논문에서는 TCP-handoff protocol을 이용한 Layer-7 기반의 클러스터링 시스템을 Linux에 구현하였고, 웹 사용자 요청 패턴에 기반을 둔 DS(Dual Scheduling) 부하 분산 알고리즘을 적용하여 기존의 부하 분산 알고리즘과 비교하였다. 실험적으로 DS 알고리즘은 기존의 알고리즘에 비해 35% 이상의 성능향상을 보여준다.
서버는 사용자의 요청에 따라 정보를 제공한다. 사용자는 외부 혹은 내부 네트워크에서 서버에 접근하여 데이터를 요청하고, 서버는 서버 내의 데이터 스토어에 저장되어 있는 데이터들을 지정된 방식에 맞게 사용자에게 보여주게 된다. 이러한 일련의 처리 과정들은 서버의 로그로 보관되어지며, 로그는 처리 과정의 세부적인 정보들을 가지고 있다. 서버 관리자는 로그에 기록되어 있는 정보들을 이용해 사용자의 행동을 파악할 수 있으며, 악의적이거나 잘못된 접근 또한 감지할 수 있다. 로그데이터 안에는 접속시간, 사용자 IP, 포트정보, 프로토콜정보, 이벤트 등 사용자가 활동한 흔적들이 기록된다[1]. 어떤 사용자가 언제 어떠한 경로로 어떠한 행위를 하였는지에 대하여 로그는 기록하고 있다. 본 논문에서는 이벤트로 서버에 요청하는 쿼리문과 사용자의 IP주소를 이용하여 사용자의 행동 패턴을 파악하고 분석하며, 분석된 행동 패턴과 사용자 정보를 기반으로 악의적인 접근을 방지하고 통제하고자 한다.
유비쿼터스 컴퓨팅은 일상생활 속에 편재해 있는 PDA 또는 모바일 폰 등의 무선 단말기를 이용하여 사용자가 언제, 어디서나 유용한 서비스를 받을 수 있는 환경을 제공한다. 이는 대용량 데이터베이스에 저장된 지능형 멀티 모바일 에이전트의 통신 데이터를 분석하여 모바일 유저의 위치에 따른 요청된 유용한 서비스정보를 추출할 수 있게 되었으며, 이를 통한 효율적인 사용자 서비스는 물론 광고 등의 새로운 이익 창출로 이어져왔다. 그러나 기존 위치 정보만을 이용한 서비스정보의 추론은 단순히 통계적인 빈발 행동패턴만을 추출하여 시간에 따른 사용자의 서비스 요청에 능동적으로 대처할 수 없을 뿐만 아니라 원치 않는 서비스정보를 제공하는 문제점을 야기 시켰다. 이 논문에서는 시간을 고려한 모바일 사용자의 유용한 행동패턴 추출을 위한 효율적인 마이닝 기법인 시간대별 모바일 사용자 행동패턴 및 메모리 적재에 용이한 새로운 콤팩트한 데이터 구조를 제안한다. 이는 사용자의 동적인 움직임에 따른 실시간적 서비스를 가능하게 하며, 더 나아가 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 중요한 이슈인 데이터의 메모리 적재가 용이 할 뿐만 아니라 접근속도의 향상 및 메모리 사용이 적다는 이점이 있다.
CSRF(Cross Site Request Forgery)는 정상적인 자격을 부여받은 사용자의 요청을 변조하여 웹서버로 보내는 공격으로 정상적인 요청과 공격 요청을 구별하기 어렵다. CSRF 방지를 위해 비밀 토큰, 커스텀 헤더, 프록시, 정책 모델, CAPTCHA(Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart), 사용자 재인증 등이 연구되고 이용되고 있다. 그러나 무력화시킬 수 있는 공격 기법이 존재하며, CAPTCHA나 사용자 재인증의 남용은 웹사이트의 사용 편의성을 저하시킨다. 본 논문에서는 웹사이트의 구조와 웹사이트 사용 패턴을 분석하여 CSRF 공격을 탐지하는 방법을 제안한다. CSRF 공격 대상 후보를 선출하고 웹사이트 구조에 따른 패턴과 사이트 사용 로그를 분석한다. 정상적인 사용패턴을 추출하여, CSRF 공격을 탐지한다. 제안한 방법을 적용하여 CSRF 방지를 위해 정상 요청 시에도 사용자 개입을 요구하여 CAPTCHA를 입력하는 불편을 해소하고 이상 요청패턴을 탐지 시에만 사용자가 개입하도록 하여 CSRF를 방어하며 사용 편의성을 유지할 수 있음을 확인하였다.
본 논문은 무선 셀룰러 시스템 환경에서 일정구간을 이동하는 지하철, 기차와 같이 규칙적인 이동 패턴을 보이는 운송 매체에 탑승한 사용자들의 이동성을 지원하기 위해 PGLT(Profilebased Group Location Tracking) 기법을 제안한다. 최근 무선 통신 기술의 발전으로 인한 이동 사용자(Mobile Terminal, MT)의 급증은 시그널링 트래픽의 증가로 이어져 결국 위치 관리 비용까지 높아지게 되었다. MT들이 동시에 새로운 등록 영역으로 이동할 때 GLT(Group Location Tracking) 위치 관리 기법에서는 기존 IS41의 각 사용자들의 개별적인 위치 갱신 요청 대신에 그룹을 이용한 위치 갱신 요청으로써 위치 관리 비용을 줄였다. 그러나 본 논문에서 제안하는 PGLT 기법은 GLT 기법을 향상시킨 기법으로서, 사용자들의 규칙적인 이동 패턴 특성을 살린 프로파일 정보를 이용하여 그룹에 대한 위치 갱신 비용까지도 줄일 수 있다. MSRPVLR(Mobility Scheduler on Regular Path)과 RMB(Regular path Movement Buffer)를 이용하여 일정구간을 이동하는 TV(Transportation Vehicle)가 위치 갱신 요청을 하면, MSRPVLR은 이동 경로에 대한 프로파일 정보를 보내어 TV의 RMB에 저장함으로써 그 경로를 이동 시 그룹에 대한 위치 갱신 요청을 할 필요가 없게 된다. 따라서 PGLT 기법은 GLT 기법의 그룹 위치 갱신 비용을 줄임으로써 일정구간을 이동하는 TV에 탑승한 많은 사용자들에 대한 위치 관리 비용을 현저히 줄일 수 있다.
소셜 미디어 애플리케이션 및 모바일 장치의 광범위한 사용으로 인해 데이터 트래픽이 지속해서 증가하고 있다. 소셜 미디어 애플리케이션은 끝없이 많은 양의 멀티미디어 트래픽, 특히 비디오 트래픽을 생성하고 있다. YouTube, Daily Motion 및 Netflix와 같은 많은 소셜 미디어 플랫폼이 생성하는 것이다. 이러한 플랫폼에서는 다른 비디오와 비교하여 몇 개의 인기 비디오가 여러 번 요청된다. 이러한 인기 있는 비디오는 지속적인 사용자 요구 사항을 충족하기 위해 사용자 주변에 캐시해야 한다. MEC는 일관된 사용자 요구와 사용자 근접 캐시를 위한 필수 패러다임으로 부상했다. 시간에 따라 사용자 요구 패턴이 어떻게 달라지는지를 이해하는 것이 과제이다. 본 논문은 공개 데이터셋인 MovieLens 20M, MovieLens 100K, The Movies Dataset 3개를 분석하여 시간에 따른 사용자 요청 패턴을 찾는다. 모든 데이터셋의 시간별, 일별, 월별 및 연간 추세를 확인할 수 있다. MEC 기반 비디오 캐시 시나리오에서 사용자 요청 패턴을 분석 및 생성함으로써, 많은 연구에서 사용될 수 있을 것이다.
무선 인터넷 프록시 서버 클러스터는 성능 및 저장 공간의 확장성이 보장되어야 한다. 일반적으로 사용되는 RR 스케줄링의 경우 성능의 확장성은 보장되지만, 요청 URL 데이터의 중복 저장으로 인해 저장 공간의 확장성이 없는 단점을 가진다. 또한 저장 공간의 확장성을 위해 많이 사용되는 해싱 스케줄링의 경우, 요청 URL이 캐시 서버에 고정되어 있어 사용자의 요청 패턴 혹은 Hot-Spot 시에 성능의 확장성이 없는 단점을 가진다. 이에 본 논문에서는 성능 및 저장 공간의 확장성을 보장하는 새로운 동적 해싱 기법을 제안한다. 제안된 동적 해싱 기법은 캐시 서버의 부하 상태에 따라 요청 URL을 캐시 서버들 사이로 이동함으로써 사용자의 요청 패턴 혹은 Hot-Spot 시에 성능의 확장성을 보장한다. 제안된 방법은 16대의 컴퓨터를 사용하여 실험을 수행하였고, 실험 결과를 통해 제안된 방법이 기존 방법에 비해 성능 및 저장 공간의 확장성을 보장함을 확인하였다.
전형적인 멀티미디어 시스템은 클라이언트-서버 구조로 이루어지고 있다. 사용자의 요청에 따라 요청된 데이터를 갖고 있는 적절한 서버를 찾는 방법을 확장성 있게 지원하기 위해 계층적 관리 구조가 제시되었다. 이 접근방법에서는 중간 계층에서 영역 관리자가 사용자의 요청을 전달해 줌으로 인해서, 사용자 요청에 대한 거부 확률을 효과적으로 줄일 수 있다. 그러나 load balancing 을 이루기 위한 계층적 관리 구조에서는 정적 복제 방식을 사용함으로 인해서 사용자 요청에 대한 거부 확률이 최소화되지 못하였다. 따라서, 본 연구에서는 계층적 관리구조에 멀티미디어 데이터가 요청되는 패턴에 따라 동적으로 변화하는 동적 복제 방식을 도입할 것을 제안하고, 실험을 통하여 제안된 방법은 기존의 방법과 비교하였다.
비디오 프록시 서버의 저장장치는 원격지의 주 서버의 저장 공간에 비해 비교적 제한된 비디오 저장 공간을 가진다. 따라서 오랜 시간동안 사용자에 의해 요청되지 않은 데이터를 저장장치로부터 제거하고 새롭게 요청된 비디오를 해당 공간에 저장하는 비디오 데이터 교환은 빈번하게 발생된다. 이를 위해 본 논문에서는 비디오 프록시 서버의 저장장치 저장 공간에서 요청될 가능성이 가장 낮은 비디오를 선정하고 제거하는 효율적인 데이터 교환 방법과 데이터교환 빈도수를 효과적으로 감소시키기 위한 요청 패턴 기반 비디오 프록시 서버 관리 기법을 제안한다. 제안하는 기법을 위해 비디오프록시 서버의 메모리가 활용된다. 기존의사용자에 의해 요청되어 메모리에 적재된 비디오의 세그먼트를 새로운 사용자가 요청하여 소비할 경우 해당 세그먼트는 메모리에 지속적으로 상주하게 된다. 메모리에 상주하는 비디오는 사용자들의 요청 패턴에 따라 비디오 프록시 서버의 저장 공간에 저장된다. 실험을 통해 제안하는 알고리즘이 기존의 알고리즘 보다 높은 패킷 적중률과 보다 적은 패킷 교환 횟수를 보인다는 것을 확인한다.
최근의 스마트 기기들은 사용자의 의도와 사용 맥락을 반영하는 지능형 에이전트의 형태로 발전하고 있으며, 기능을 더 쉽고 편리하게 활용할 수 있는 사용자 경험 설계가 경쟁력의 핵심이 되고 있다. 본 연구는 인간중심의 내추럴 인터랙션이 최적의 스마트TV 경험에 필수적이라는 전제하에 TV에 특화된 음성 인터랙션 방식을 탐구하고자 하였다. 사용자가 자연스러운 행태로 TV를 조작하는 모델을 구축하기 위하여 스마트TV의 주요 기능을 지능형 에이전트에 명령하도록 하였고 대화 패턴을 수집하였다. 수집된 문장은 CfA 모델에 대입하여 기능 실행을 위한 반응 별로 분류하였다. 분류된 5가지 대화 패턴은 스마트TV가 실행하는 기능 특성에 따라 '기능 실행'과 '정보 검색'으로 나눌 수 있었다. 사용자와 TV간의 음성 상호작용에서 모호한 요청의 경우 재확인을 위한 CfC1이 발생하고, 복합 의도나 조건부 요청에 대한 대응이 필요한 경우는 CfC2가 발생한다는 부분도 확인하였다. 본 연구의 결론은 스마트TV에서의 음성 UI 설계에서 Simple Request Type이 가장 효율적 모델이라는 점과 대화형 인터랙션은 가능한 사용자의 모호한 요청을 구체화하기 위한 단계에서만 활용되는 것이 적합하다는 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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