• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제2권7호
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• pp.303-310
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• 2013

컴퓨팅 환경에서 소프트웨어가 차지하는 역할이 커지면서 소프트웨어 보안은 더욱 중요한 문제가 되고 있다. 동적 오염 분석은 프로그램 실행 중에 신뢰할 수 없는 소스로부터 유래된 오염된 데이터의 이동을 추적하고 관리하는 분석 방법이다. 이 분석 방법은 소프트웨어의 보안 검증 뿐만 아니라 소프트웨어의 동작을 이해하고, 예상하지 못한 오류에 대한 테스팅 및 디버깅 등에서 활용할 수 있다. 기존에 이와 관련한 연구에서는 동적 오염 분석을 이용한 분석 사례를 보여주고 있지만, 동적 오염 분석에서 오염된 정보 전파 과정 및 동작 과정에 대해서 체계적이고 논리적으로 기술하지 못하고 있다. 본 논문에서는 이런 분석 과정을 이론적으로 기술함으로써 오염된 정보의 전파 과정을 어떻게 추적할 수 있는지 논리적으로 보여주고, 이를 응용할 수 있는 이론적 모델을 제시하고 있다. 본 논문에서 기술한 이론적 모델에 대해서 분석기를 구현하고 프로그램에 대한 분석 결과를 통해서 모델의 정확성을 검증한다. 그리고, 프로그램에 나타나는 오염 정보들의 전파 과정을 보이고 결과를 검증한다. 본 이론적 모델은 동적 오염 분석에서 자료 흐름의 분석 과정을 이해하고 이를 활용하는 분석 방법을 설계하거나 구현하는 기반 지식으로 활용될 수 있을 것이다.

• 방송과미디어
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• 제23권3호
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• pp.43-55
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• 2018

블록체인 기술은 '새로운 산업을 만드는 구조'는 아니다. 오히려 과거 인터넷이 도입되면서 사회, 경제 모델 전반이 바뀐 것에 비하면 작은 변화에 가깝다고 할 수 있다. 하지만 블록체인은 높은 보안성과 투명성을 기반으로 기존 산업의 기대 효용을 높여 주고, 다양한 시도를 가능하게 만들어 줄 것이라는 점에서 매우 기대되는 분야이기도 하다. 블록체인은 인터넷 이후의 다른 기술과는 확연히 다르다는 주장을 유심히 살펴볼 필요가 있다. 왜냐하면 블록체인이 인터넷과 우리 사회구조를 어떻게 혁신 시킬 수 있는지, 인터넷 이후의 마케팅 세계가 어떻게 변해왔는지, 소비자는 또 어떻게 변해 왔는지 우리는 쉽게 알 수 있기 때문이다. 이처럼 현재 우리 사회는 "새로운 것을 만들기보다는 효율성과 사회의 신뢰성, 콘텐츠 가치의 투명성을 높여 주는 것이 블록체인의 기술이다"라고 정의할 수 있다. 그렇다면 블록체인 기술의 혁신이 미디어 산업 분야에도 접목되어 새로운 동력으로 작용 할 수 있을 것인가? 이같은 질문과 함께 본 고에서는 블록체인과 콘텐츠 산업, 블록체인과 미디어 서비스 구조, 새로운 서비스 사례 및 기존 스트리밍 서비스, 콘텐츠 제작 및 유통 분야 변화, 그리고 유료 콘텐츠 거래, 디지털 콘텐츠의 효율적인 저작권 관리 분야에서 그 역할과 비중이 어떻게 적용되어 효과가 나타나게 될 것인지에 대해 방송 현업 종사자의 시각에서 살펴보았다. 결국 이러한 신기술을 적극 활용하기 위해서는 블록체인 기술이 갖는 신뢰와 가치라는 근본적인 사항과 미디어업계 종사자들의 긍정적인 인식 변화와 함께 블록체인 미디어 비즈니스 생태계 조성을 위한 연구와 파일럿 적용 등 실험적 여정들이 뒤따라야 할 것이다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권10호
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• pp.391-398
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• 2021

전용회선은 데이터 전송에 있어서 연결된 두 지역을 독점적으로 사용하는 구조이기 때문에 안정된 품질수준과 보안성이 확보되어 교환회선의 급격한 증가에도 불구하고 기업 내부에서는 지속적으로 많이 사용하는 회선 방식이다. 하지만 비용이 상대적으로 고가이기 때문에 기업 내 네트워크 운영자의 중요한 역할 중의 하나는 네트워크 전용회선의 자원을 적절히 배치하고 활용하여 최적의 상태를 유지하는 것이 중요한 요소이다. 즉, 비즈니스 서비스 요구 사항을 적절히 지원하기 위해서는 데이터 전송 관점에서 전용회선의 대역폭 자원에 대한 적절한 관리가 필수적이며 전용회선 사용량을 적절히 예측하고 관리하는 것이 핵심 요소가 된다. 이에 본 연구에서는 기업 네트워크에서 사용하는 전용회선의 실제 사용률 데이터를 기반으로 다양한 예측 모형을 적용하고 성능을 평가하였다. 일반적으로 통계적인 방법으로 많이 사용하는 평활화 기법 및 ARIMA 모형과 요즘 많은 연구가 되고 있는 인공신경망에 기반한 딥러닝의 대표적인 모형들을 적용하여 각각의 예측에 대한 성능을 측정하고 비교하였다. 또한, 실험결과에 기초하여 전용회선 자원의 효과적인 운영 관점에서 각 모형이 예측에 대하여 좋은 성능을 내기 위하여 고려해야 할 사항을 제안하였다.