클라우드 컴퓨팅 시스템은 방대한 정보와 자료를 가진 컴퓨팅 시스템으로 해커의 공격 대상이 되기쉽다. 또한 복잡한 구조를 가지기 때문에 취약점이 발생하기 쉬워 체계적인 보안 분석이 필요하다. 현재 클라우드 컴퓨팅 보안 요구사항 분석이나 권고 사항 연구를 위해 많은 국제 협의기구가 활발히 활동 중이다. 하지만 협의기구들의 연구 활동은 서비스 유형에 따라 사업자 기준에서 보안 분석이 이루어지고 있다. 클라우드 컴퓨팅 서비스가 보다 활발히 발달하기 위해서는 클라우드 컴퓨팅 서비스를 이용하는 사용자들을 세분화하고 그들에 맞는 보안 서비스가 제공되어야 한다. 본 논문에서는 기존의 보안 분석들과 다르게 사용자 기준에서 분석한 클라우드 컴퓨팅 서비스의 보안 분류를 제시한다.
슈퍼컴퓨터는 대용량의 데이터를 효율적으로 관리하기 위해 Lustre 파일 시스템과 같은 고성능의 병렬 파일 시스템을 이용한다. 한국과학기술정보연구원의 슈퍼컴퓨터 4호기 Tachyon 2차 시스템과 같이 다수의 사용자가 접속하는 슈퍼컴퓨터는 사용자의 데이터가 한없이 누적됨으로 Lustre 파일 시스템의 성능이 저하되는 이슈가 있다. 본 논문에서는 사용자의 데이터가 누적되는 것을 방지하기 위해 장기간 사용하지 않는 데이터를 자동 삭제하는 기능인 Purge기능을 구현하였다. 특히, 기하급수적으로 늘어나는 병렬 파일 시스템의 용량에 대처하기 위해 병렬 컴퓨팅 기술을 이용해 고속 Purge 기능을 구현하였다. 단일 컴퓨팅 노드와 병렬 환경에서 구현한 결과를 비교하였을 때, 단일 컴퓨팅 노드에서는 1,517GB 용량을 지우는데 221.2초가 걸렸으며 16개의 컴퓨팅 노드를 이용한 병렬 환경에서는 49.9초가 걸렸다. 이 결과를 비교했을 때 단일 컴퓨팅 노드에서 구현한 결과 대비 병렬 환경에서 구현했을 때 약 4.4배의 성능향상을 얻을 수 있었다.
클라이언트/서버 기반 방식의 컨텐츠 전송 시스템은 서버로 작업요청이 많아질 경우에는 서버에 처리부하가 집중되는 병목현상으로 인하여 시스템이 마비 되는 취약점을 가지고 있다. 그러나 인터넷 사용자의 폭발적인 증가와 컨텐츠 품질 향상 요구로 인하여 서버의 증설만으로는 한계에 이르렀다. 그러므로 이러한 문제점들을 개선하기 위해 P2P 기반 컴퓨팅방식을 사용한다. 본 논문에서는 컴퓨팅 자원의 공유를 목적으로 하는 P2P 컴퓨팅 환경에서 유휴 컴퓨팅 자원을 이용하여 교육 콘텐츠 전송 시스템을 설계하고 구현한다. 제안된 시스템은 인터넷 전송뿐만 아니라 위성 채널을 통해 콘텐츠를 전송할 수 있도록 시스템을 구현하고, 실시간 강의와 비실시간 강의의 콘텐츠를 모두 전송하도록 설계한다.
오늘날 시스템 사용에 있어 가장 큰 문제 중의 하나는 사용자의 요구를 잘 반영하지 못하는 데에 있다. 이러한 사용자의 요구를 반영하기 위해 기존의 많은 연구들은 기기나 서비스 자체에 초점을 두어 중요한 사용 품질요인을 규명하여 왔다. 그러나 모바일 컴퓨팅 서비스는 언제 어디서나 사용이 가능하기 때문에 사용 품질요인이 기존의 정보 시스템과는 다르게 나타나게 된다. 이러한 상황에도 불구하고 기존 연구들은 사용 환경을 고려하여 중요한 사용 품질요인을 도출하기 보다는 기기나 서비스 자체에 초점을 두어 연구를 진행하였다. 본 연구에서는 모바일 컴퓨팅 서비스를 대상으로 모바일 컴퓨팅 서비스 특성에 맞는 중요한 사용 품질요인을 도출하고자 하였다. 이를 위해 대표적인 모바일 컴퓨팅 서비스로 모바일 데이터 서비스를 선정하고 모바일 데이터 서비스 사용자를 대상으로 맥락 집중 인터뷰를 실시하였다. 인터뷰 실시 후 분석 결과, 모바일 컴퓨팅 서비스는 기존 정보 시스템에서 중요하게 나타났던 사용 품질요인과 다르게 나타났다.
과거 활용되던 재난관련 정보는 재난 발생을 신속하게 전파하거나, 피해규모, 복구자원 현황을 파악하는 등 재난피해 복구에 초점이 맞춰져 있었다. 그러나 최근에는 IT 기반이 확충되고 컴퓨팅 성능이 향상됨에 따라 그 양상이 변화하고 있다. 정형 및 비정형 데이터를 활용한 빅데이터 분석 기술은 재난의 예방과 대비를 위한 기술에 활용되고 있으며, 재난현장의 실시간 정보획득을 위해 IoT 기술이 도입되고 있다. 이처럼 재난정보의 수집, 관리, 분석 제공에 관한 중요성이 증대됨에 따라서 재난의 양상에 능동적으로 대처하고 정보의 효율적인 관리 및 이용을 위해 클라우드 컴퓨팅에 대한 관심이 부각되고 있다. 이에 본 논문에서는 재난관련 정보 활용 양상 변화에 대처하기 위해 재난관리시스템에 클라우드 컴퓨팅 서비스의 적용 방안을 검토하고자 한다. 사회가 복잡해짐에 따라 재난은 이제 사회 전반의 모든 정보를 다뤄야 하기 때문에, 과거 빅데이터의 3대 요소인 크기(Volume), 속도(Velocity), 다양성(Varsity)을 넘어 정확성(Veracity)과 가치(Value)를 뽑아낼 수 있는 방안에 대해 설명한다. 나아가 재난정보시스템의 효율적인 활용을 위한 클라우드 컴퓨팅 서비스의 활용방안에 대해 논의한다.
배낭 문제는 조합 최적화 문제로서, 다항 시간(polynomial time)에 풀리지 않는 NP-hard 문제이다 이 문제를 해결하기 위해 기존에는 DNA 컴퓨팅 기법과 GA 등을 사용하여 해결하였다. 하지만 기존의 방법들은 DNA의 정확한 특성을 고려하지 않아, 실제 실험과의 결과 차이가 발생하고 있다. 본 논문에서는 DNA 컴퓨팅 실험 과정에서 발생하는 DNA 조작 오류를 최소화하고, 보다 정확한 예측을 위해 함수 언어인 Haskell을 이용한 코드 최적화 DNA-Haskell을 제안한다. 코드 최적화 DNA-Haskell은 배낭 문제 중 (0,1)-배낭 문제에 적용하였고, 그 결과 기존의 DNA 컴퓨팅 방법보다 실험적 오류를 최소화하였으며, 또한 적합한 해를 빠른 시간 내에 찾을 수 있었다.
최근 DNA 분자의 병렬성을 이용한 DNA 컴퓨팅 기법들이 활발히 개발되고 있다. 그러나, DNA 컴퓨팅은 실제 생체 분자인 DNA를 사용하기 때문에 생체분자의 화학적 성질에 의한 오류의 가능성을 항상 내포하고 있다. 이러한 문제를 극복하고자 오류의 가능성을 최소화시키는 방법들이 연구되고 있고, 특히 DNA 서열을 만들 때 오류의 가능성을 최소화시키는 방법들이 많이 연구되고 있다. 본 논문에는 현재 개발하고 있는 시스템인 NACST를 간단히 소개한 후, DNA 컴퓨팅에 사용할 DNA 서열을 생성하기 위해서 유전자 알고리즘을 사용하는 방법을 제안하며, 유전자 알고리즘을 이용하여 DNA 서열을 효율적으로 생성하기 위한 적합도 함수들에 대해서 구체적으로 살펴보았다.
인터넷의 급격한 성장과 더불어 이동 컴퓨팅과 무선 네트워크의 발전과 같은 요즘의 컴퓨팅 경향은 분산 시스템을 사용하는 새로운 컴퓨팅 방법론을 제시하고 있다. 이러한 컴퓨팅 환경에서 사용자들은 사용자 중심의 효과적인 서비스를 제공받기 위해 변화하는 환경에 적응적인 시스템을 요구한다. 본 논문에서는 사용자들에게 보다 유용한 정보와 서비스를 제공하기 위해 컴퓨터와 환경의 상호작용 메커니즘을 토대로 Wearable Computing을 위한 Context-aware 서비스 모델을 제안함으로써 사용자의 현재 상황에 최적인 서비스를 제공하는 프레임워크를 제시하고자 한다.
특정 어플리케이션을 주로 실행하는 소규모 고성능 컴퓨팅 시스템을 구축하는데 있어서 가장 중요한 점은 해당 어플리케이션의 효율을 최대한 끌어내기 위한 하드웨어를 선택하는 것이다. 하지만 최근 고성능 컴퓨팅을 위한 프로세서의 다양성은 점점 심화되고 있고 이는 최적의 프로세서 선택 및 시스템의 구성을 힘들게 하고 있다. 이에 본 논문에서는 고성능 컴퓨팅에 주로 사용되는 주요한 프로세서를 사용한 시스템을 NAS 병렬 벤치마크를 기반으로 그 특성과 성능을 분석하여 응용프로그램의 특성에 적합한 프로세서 및 시스템의 선택을 지원하고자 한다.
본 논문에서는 딥러닝을 이용한 작업자 위험 행동 모니터링 선행 연구에 기반해, 엣지 컴퓨팅 기반 딥러닝을 사용하여 클라우드에 대한 의존성 문제를 해결하였다. 작업자는 IoT 안전벨트와 영상 전송 안전모를 통해 정보를 수집, 처리한다. 또한 LSTM 방식에서 개량된 필터를 통한 FFNN 딥러닝 방법을 사용하여 작업자 위험 행동 패턴 분석을 하며 선행 연구의 작업자 행동 모니터링 시스템을 엣지 컴퓨팅 기반 위에서 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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