SWF는 벡터 그래픽 전용파일 포맷 파일로 각종 웹사이트 광고, 위젯, 게임, 교육, 동영상 등 다양한 콘텐츠 제작에 활용되고 있다. 현재 포렌식 조사 시 대부분이 웹 브라우저의 사용자 캐시정보를 토대로 조사하는 비중이 크다. 하지만 개인정보유출의 문제로 인해 Web Browser 자체에서 사용흔적을 삭제하거나 사용자들이 복구되지 않은 방법으로 그 흔적을 지워 행위를 추정할 수 없는 경우가 발생하고 있다. SWF파일은 PC사용자가 브라우저를 통해 웹사이트 방문 시 웹 캐시와 함께 특정경로에 저장되어 PC상에 남게 된다. 이런 SWF파일 내 데이터 중 액션스크립트 상에서 웹서버와 통신할 수 있게 URL 정보를 포함하고 있으며 포렌식 조사 입장에서 웹 브라우저의 History 정보 이외에 중요한 조사정보로 활용할 수 있다. 허나 포렌식 도구에서 SWF파일 내 정보를 체계적으로 분류해주는 경우는 없다. SWF파일 내 URL 정보 분석 도구를 통해 확인할 수 없었던 사용자의 웹 행위 정보를 조사할 수 있으며 신뢰할 수 있는 증거를 수집할 수 있다.
웹 캐시는 클라이언트와 서버사이에 위치하여, 대리자의 역할을 하는 프락시 서버의 기능적측면의 다른 이름이다. 클라이언트와 프락시 서버사이는 주로 LAN을 통해 연결되므로 넓은 대역폭을 갖게 되지만 웹 캐시의 저장공간은 한정되어 있으므로 웹 캐시내에 존재하는 개체들은 대체 알고리즘이라는 어떤 규칙에 의해 새 개체를 위한 공간확보를 위해 삭제되게 된다. 대부분의 대체 알고리즘들은 성능평가기준인 히트율과 바이트히트율 중 단지 하나의 성능평가기준만을 만족하던지, 때때로 어느 한 기준도 만족시키지 못한다. 본 논문에서 우리는 히트율과 바이트히트율 모두에서 높은 성능을 나타내는 두 가지의 대체알고리즘을 제안한다. 첫 번째 알고리즘은 기본모델로서, 캐시를 파일타입에 따라 적절히 분할시킨다. 두 번째 알고리즘에서는 2-레벨의 캐시구조를 사용한다. 상위레벨캐시는 기본 모델에서처럼 운용되고, 하위레벨캐시는 공유공간으로서 모든 타입의 개체들을 집합적으로 수용하게 된다. 트레이스-드리븐 시뮬레이션을 사용하여 히트율과 바이트히트율을 측정함으로써 제안 알고리즘들의 성능을 평가하였다.
최근 소셜 미디어의 성장과 디지털 기기의 활용이 증가함에 따라 기하급수적으로 데이터가 급증하고 있다. 기존 디스크 기반 분산 파일 시스템은 I/O 처리 비용 및 병목 현상으로 인해 데이터 처리나 데이터 접근 성능에 한계가 발생한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 메모리에 데이터를 관리하는 캐시 기법이 활용되고 있다. 본 논문에서는 분산 메모리 환경에서 부하 분산을 처리하기 위한 캐시 관리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 노드의 메모리의 크기가 서로 상이한 환경에서 메모리 크기에 따라 데이터를 분배하고 노드의 부하가 발생할 경우 핫 데이터를 재분배한다. 또한, 캐시 항목의 재사용 가능성, 사용 빈도수, 접근 시간을 고려한 캐시 교체 기법을 제안한다. 성능 평가를 통해 제안하는 분산 캐시 기법이 기존에 캐시 관리 기법에 비해 우수함을 입증한다.
인터넷 기술의 발전에 따라 온라인상에서 사용자들이 콘텐츠를 공유할 수 있는 공유 서비스들이 많아졌다. 최근에 발표된 연구에서는 온라인 스트리밍 서비스를 재생했을 때 PC에 남는 캐시 파일들을 특정 규칙에 맞게 재조합하면 재생했던 영상을 복원할 수 있으며, 이를 통해 불법저작물 시청에 대한 디지털증거를 확보할 수 있음이 알려졌다. 저작권 침해의 관점에서 이러한 기술은 실시간으로 스트리밍된 콘텐츠들을 파일 형태로 다시 복원할 수 있고, 이는 다른 사이트로 재유포 및 재업로드 될 가능성이 있음을 의미한다. 본 논문에서는 현재 국내외로 많이 사용되는 온라인 스트리밍 서비스 23개를 선정하여 시청한 후, PC에 기록되는 캐시 파일을 이용하여 영상 복원 여부를 실험하였다. 이를 통해 거의 모든 사이트에서 복원이 가능했음을 확인하였다. 추가적으로 본 연구에서는 온라인 스트리밍 서비스상에서 영상 복원을 통한 저작권 침해를 방지하기 위한 방안들에 대해서도 함께 언급하고자 한다.
무선 모바일 애드 혹 망 기술과 P2P 서비스 기술의 급속한 발전과 더불어, 모바일 애드-혹 망에서의 P2P 서비스를 통합하려는 시도와 많은 통합 응용들의 개발이 활발히 이루어지고 있다. 하지만 모바일 애드-혹 망에서의 모바일 사용자들의 높은 이동성은 이들 사이에서의 안정적인 P2P 서비스를 구현하는데 많은 어려움을 낳는다. 본 논문에서 우리는 이러한 문제점을 해결하기 위해 모바일 환경에서 효율적인 파일 공유와 관리를 하고, 좋은 성능을 성취할 수 있도록 피어들 중간에 분산된 캐시를 두어 빈번하게 요청되는 파일에 대한 인기도를 고려한 파일 캐시를 이용한 효율적인 모바일 P2P 서비스 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 분석적 모델을 이용하여 그 성능을 평가하고, 기존의 P2P 망에서의 DHT 기반 서비스 기법과 비교하였다.
인공지능과 고성능 컴퓨팅 기술이 급속히 발전하면서 다양한 분야에 딥러닝 기술이 활용되고 있다. 딥러닝은 학습 과정에서 대량의 데이터를 무작위로 읽어 학습을 진행하고, 이 과정을 반복한다. 많은 수의 파일들이 무작위로 반복 참조되는 딥러닝의 파일 입출력은 시간적 지역성을 지닌 일반적인 응용과는 다른 특징을 보인다. 이로 인한 캐싱의 어려움을 극복하기 위해 본 연구에서는 딥러닝 데이터셋 읽기의 무작위성을 줄이고 기존의 버퍼 캐시 알고리즘에 적응적으로 동작하는 새로운 데이터 읽기 방안을 제안한다. 본 논문에서는 실험을 통해 제안하는 방식이 버퍼 캐시의 미스율을 기존의 방식에 비해 평균 16%, 최대 33% 감소시키고, 수행시간을 24%까지 개선함을 보인다.
데이터의 폭발적인 증가로 우리는 빅데이터 시대를 맞이하게 되었다. 빅데이터의 파일 시스템 내에는 아주 큰 트리구조로 이루어진 디렉토리와 파일이 무수히 존재한다. 이 커다란 트리구조에서 사용자가 요청하는 디렉토리와 파일을 탐색하는 것은 매우 어려운 작업이다. 이에 우리는 카운팅 블룸필터를 이용한 디렉토리 탐색 기법을 제시한다. SDP(SSD-based Directory Parsing)는 최근 또는 자주 액세스한 디렉토리와 파일의 메타데이터를 보관하는 SSD 기반의 캐시이다. 대규모 파일 시스템에서 사용자가 파일을 요청했을 때 파일 시스템은 저장 장치에 메타데이터를 검색하기 위해 여러 번 액세스한다. 이러한 비효율적인 SSD에 대한 액세스를 방지하기 위해 카운팅 블룸필터를 이용하여 메타데이터를 빠르고 효율적으로 검색하는 기법을 제시한다.
리눅스와 같은 범용 운영체제의 버퍼 캐시(buffer cache)는 전역적(global) 블록 교체 및 미리읽기(read ahead) 정책 등을 사용하여 파일 블록을 관리한다. 따라서, 참조의 지역성(locality)을 가지지 않고 다양한 소비율(consumption rate)을 갖고 있는 멀티미디어 데이타의 경우 캐시 시스템의 적중률이 낮을 뿐만 아니라 미리읽기의 특성으로 인하여 필요보다 과도하게 버퍼를 소비하기도 한다. 본 논문에서는 리눅스 상에서 멀티미디어 데이타를 위한 새로운 버퍼 할당 기법을 설계하고 구현하였다. 제안된 방법에서는 멀티미디어 파일마다 독립적인 미리읽기 캐시를 유지하며 미리읽기 그룹의 크기를 소비율에 비례하도록 동적으로 조절한다. 이는 공정한 자원 분배가 이루어지도록 하며, 버퍼의 소비량을 최적화되도록 한다. 본 논문에서는 구현된 시스템과 최신의 리눅스 커널 2.4.17 버전 상에서 각각 소비되는 버퍼 수와 캐시 적중률을 실험을 통하여 비교함으로써 시스템의 성능을 평가한다.
분산 DBMS에 대한 연추는 디스크에 데이타가 저장되어 있는 환경을 가정한 관계 DBMS에서 주로 진행되어 왔다. 디스크에 데이타가 저장되어 있다고 가정하는 시스템은 질의 최적화, 버퍼 관리기, 인덱스관리 기법 등 여러 가지 측면에서 주기억 장치 DBMS와 크게 다르기 때문에 이런 분산 DBMS에서 연구된 결과들을 그대로 주기억장치 상주 DBMS의 분산 시스템에 적용하기에는 어려움이 있다. 본 논문에서는 이러한 주기억장치 상주 중앙 집중형 DBMS를 분산 시스템으로 확장할 때 고려해야 한 여러 문제 중 캐시의 유무에 따른 카탈로그의 구조에 대해 살펴보고 시뮬레이션을 통해 카탈로그 관리기법에 대한 성능을 평가한다. 카탈로그 관리 기법의 성능평가 대상으로는 사이트의 자치성을 고려하여 분할된 카탈로그 방식을 택하였다. 실험의 결과는 캐시를 이용하는 카탈로그가 캐시를 사용하지 않는 카탈로그보다 좋은 성능을 나타냈다.
스토리지 스냅샷은 특정한 시점의 스토리지 시스템의 이미지를 말하며, 데이터의 보호 및 유지를 위한 필수적인 기술이다. 스냅샷 구현을 위해서는 블록 수준, 파일 시스템 수준, 하드웨어 수준으로 구현이되지만, 파일 시스템 캐시에 대한 처리 등으로 인해 스냅샷 일관성이 깨지거나, 하드웨어 혹은 파일시스템에 종속적이여서 여러 파일시스템과 하드웨어에 일관적인 스냅샷을 제공할 수가 없다. 또한, 대부분의 스냅샷들은 정적 스냅샷을 제공하여, 스냅샷 생성시간 동안 시스템의 서비스를 멈춰야 한다. 본 논문에서는 파일시스템과 하드웨어에 독립적이면서, 온라인 스냅샷 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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