• 정보와 통신
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• 제32권7호
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• pp.57-62
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• 2015

모바일 클라우드는 클라우드 컴퓨팅 방식을 이용하여 IT 자원을 모바일 서비스에 활용하는 기술로서 각광받고 있다. 모바일 클라우드는 특성상 정보가 한 곳으로 집중되고, 다양한 모바일 기기를 통한 접근이 가능하므로 이를 빠르게 처리할 수 있는 기술과 처리한 데이터를 구조화하여 저장하고 분석을 통해 새로운 가치를 부여하는 기술이 필요하다. 또한 모바일 단말의 특성상 모바일 사용자를 대변하는 매개로 표현될 수 있으므로, 모바일 디바이스를 통한 개인화된 서비스와 모바일 서비스에 소셜 기능이 통합되어 실시간 데이터-메시지 스트리밍의 처리와 사용자 데이터에 대한 동기화를 통한 접근성에 향상에 대한 요구가 높아졌다. 이러한 이유로 모바일 클라우드 데이터를 분석하기 위한 방편으로 빅데이터 기술을 활용하는 것이 일반적이다. 본고에서는 최근 모바일 클라우드의 정의와 모바일 클라우드에서의 빅데이터의 특징을 살펴보고, 분석을 위한 전략을 알아본다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
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• pp.658-661
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• 2024

퍼블릭 클라우드 시장이 성장하면서 퍼블릭 클라우드에서 호스팅하는 컴퓨팅 자원으로 구축된 거대하고 복잡한 IT 시스템이 점차 많아지고 있다. 이러한 시스템의 증가는 서비스 장애 발생 확률을 높이므로, 장애 관리 및 선제 감지를 위한 퍼블릭 클라우드 자원의 이상 감지 연구에 대한 수요 또한 증가하고 있다. 그러나 연구에 활용할 수 있는 벤치마크 데이터셋이 없다는 점과, 실제 자원에서 추출할 수 있는 데이터는 레이블링이 되어 있지 않은 불균형 데이터라는 점 때문에 관련 연구가 부족한 상황이다. 이러한 문제를 해결하고자 본 논문은 비지도 방식의 표현 학습 기반 딥러닝 모델을 활용한 이상 감지 시스템을 제안한다. 시스템의 이상 감지 성능을 유지하고자 일정 주기마다 다수의 딥러닝 모델을 재학습하고 비교하여 최적의 모델로 업데이트 하는 방식을 고안하였다. 해당 시스템의 평가에는 실제 퍼블릭 클라우드 자원에서 발생한 메트릭 데이터가 활용됐으며, 그 결과 준수한 이상 감지 성능을 보인다는 것을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 춘계학술발표대회
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• pp.186-187
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• 2019

최근 클라우드에서 발생하는 보안위협을 해결하기 위한 다양한 보안 기술 중 속성기반 암호인 CP-ABE 방식의 접근제어 기법을 사용하여 사용자간의 데이터를 안전하게 공유한다. 현재까지 다양한 CP-ABE방식의 접근제어 기법이 연구되었지만, 이 중 보안위협에 취약한 방식들이 존재한다. 특히 제 3자는 암호문에 지정된 접근구조를 통해 데이터에 접근하려는 사용자의 속성을 유추할 수 있고, 이로 인해 사용자의 프라이버시를 침해할 수 있다. 이에 사용자의 프라이버시를 보호할 수 있는 익명 CP-ABE 방식이 연구되고 있다. 하지만 기존에 연구된 익명 CP-ABE 방식 중 제대로 익명화가 적용되지 않은 방식과, 효율성이 부족한 방식들이 존재한다. 이에 복호화하는 사용자의 연산량은 증가된 암호문의 속성의 개수에 비례하기 때문에 비효율적이다. 본 논문에서는 데이터에 접근하는 사용자의 프라이버시를 보호하고, 사용자의 연산량의 효율을 높일 수 있는 익명 CP-ABE 방식을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 춘계학술발표대회
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• pp.469-472
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• 2012

최근 IT 분야의 화두로 '빅 데이터'가 떠오르고 있으며 많은 기업들이 이를 분석하여 이익을 증대하기 위한 노력을 하고 있다. 이에 구글은 초기에 맴리듀스라고 하는 대용량 분산처리 프레임워크 기술을 확보하여 이를 기반으로 한 서비스를 제공하고 있다. 그러나 스마트 단말 및 소설미디어 등의 출현으로 다양한 디지털 정보들이 그래프로 표현되는 추세가 강화되고 있으며 기존의 맵리듀스로 이를 처리하는 데에 한계를 느낀 구글은 Pregel 이라는 그래프 형 자료구조에 최적화된 또 다른 분산 프레임워크를 개발하였다. 본 논문에서는 일반적인 그래프 형 데이터가 갖는 특성을 분석하고, 대용량 그래프 데이터를 처리하는데 있어 맵리듀스가 갖는 한계와 Pregel은 어떤 방식으로 이를 극복하고 있는지를 소개한다. 또한 실험을 통하여 데이터의 특성에 따른 적절한 프레임워크의 선택이 대용량 데이터를 처리하는 데에 있어서 얼마나 큰 영향을 미치는지 확인한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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• pp.722-725
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• 2015

분산 컴퓨팅 환경에서 다양한 데이터 서비스가 가능해지면서 대용량 데이터의 분산관리가 주요 이슈로 떠오르고 있다. 한편, 대용량 데이터의 다양한 이용 형태로부터 악의적인 공격자나 내부 사용자에 의한 보안 취약성 및 프라이버시 침해가 발생할 수 있다. 민감한 데이터들이 클라우드 서버 내에 저장되어 사용될 때, 외부 공격자나 내부 사용자의 미흡한 관리로 인한 데이터 유출 문제가 발생할 수 있다. 이를 해결하기 위해 데이터에 대한 암호화를 통해 관리가 가능하다. 하지만 기존의 단순한 암호화 방식은 클라우드 환경에 저장된 데이터의 접근 관리에 따른 문제점이 존재한다. 또한, 기존의 데이터 암호 기술들은 클라우드 스토리지 상에서 여러 사용자 간의 데이터 공유 서비스에 적용하기 힘든 단점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 속성기반 암호로 암호화된 키를 재암호화하여 다른 사용자와 안전하고 효율적으로 공유할 수 있는 데이터 공유기법을 제안한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2008년도 추계종합학술대회 B
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• pp.53-56
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• 2008

최근 분산시스템은 사용자들에게 데이터센터의 컴퓨팅 자원 및 서비스를 온라인 상에서 효율적으로 제공하는 개념의 클라우드 컴퓨팅으로 진화하고 있다. 클라우드 컴퓨팅은 그리드 컴퓨팅에서 지역적으로 분산되어 있는 컴퓨팅 시스템 자원의 공유로 인하여 발생하는 잠재적 위험성을 중앙집중화 된 형태의 데이터센터를 구축하여 줄이고, 거대한 데이터 세트를 분산 처리할 수 있게 하는 서비스 플랫폼이다. 본 논문에서는 대표적인 클라우드 컴퓨팅 미들웨어인 하둡에서 데이터 복제 시 사용하는 1:1 전송 방식을 1:N 방식으로 수정하여 성능을 개선하는 메커니즘을 제안하였다. 제안한 1:N 데이터 복제 방식은 기존의 방식에 비하여 데이터 전송 시간을 현저히 개선하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 추계학술발표대회
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• pp.356-357
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• 2016

기존에 PC나 서버에 설치하여 제공되던 방식에서 클라우드 컴퓨팅 환경의 서비스 방식이 일반화되어가고 있다. 클라우드 환경에서 발생하는 데이터는 형태와 양이 기존 방식처럼 관리하는 것은 불가능에 가깝다. 이러한 시대적 흐름에 발맞춰 데이터의 처리 및 저장과 관련된 기술의 중요성도 더욱 커져가고 있다. 본 논문에서는 중소기업을 위한 프레임워크인 위링크(WeLink)내에서 데이터 저장, 조회, 수정, 삭제 등을 위한 보안방안을 모색하였다. 또한 프레임워크 기반으로 데이터 보안을 위한 쿼리나 데이터베이스에 상관없이 서비스를 제공할 수 방법을 제안하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제61차 동계학술대회논문집 28권1호
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• pp.195-196
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• 2020

본 논문에서는 클라우드 저장소의 민감한 데이터를 보호하기 위해 제시된 암호화 알고리즘을 이용하여 텍스트 데이터를 암호화하고 처리 속도에 대한 성능을 측정하여 기존의 방식과 비교·분석하였다. 클라우드 데이터는 사용자 로그인 정보 탈취나 SSL Strip 공격에 취약하기 때문에 이러한 보안 사고의 피해를 최소화하기 위해 데이터 암호화를 통한 데이터의 보안이 요구된다. 본 논문에서는 클라우드 전송을 위해 구글 드라이브 API를 연동했으며, 암호화 알고리즘을 텍스트에 적용하기 위해 Python 언어를 이용하여 데이터를 암호화하고 구글 드라이브에 전송하는 테스트 프로그램을 제작하여 프로젝트를 진행하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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• pp.123-126
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• 2015

본 연구에서는 클라우드 컴퓨팅 환경에서 운용되는 빅데이터 처리 프로그램에 ARM과 Intel의 하드웨어 보안이 어떠한 방식으로 적용되는지 비교 및 분석한다. 비교를 위하여 클라우드 서비스 모델을 제시하고, 실제 빅데이터 처리 알고리즘을 ARM과 Intel CPU를 갖춘 기기에서 작동시켜 수행 시간을 비교하였다. 연구 결과, ARMv7의 취약점인 하드웨어 암호화 모듈과 메모리 암호화의 부재를 도출하였고, 그 대안 방안으로서 FPGA(Field Programmable Gate Array)의 사용과 그 발전 방향을 제시하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(A)
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• pp.21-23
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• 2012

과학 연구에 있어서 데이터 집약형 컴퓨팅은 데이터의 대형화와 함께 그 중요성이 날로 더하여지고 있다. 데이터 집약형 컴퓨팅은 대용량 데이터의 분석을 통해 과학적 지식을 발견하는 것을 목적으로 하고 있으며, 그 처리 방법에 있어서 데이터 병렬화 기법을 주로 사용하게 되는데, 이는 클라우드 컴퓨팅을 통해 도움을 받을 수 있는 계산 처리 방식이다. 또 데이터 집약형 컴퓨팅 서비스에서는 데이터의 검색 및 추출, 전송 등에 있어서 대용량의 데이터를 다룰 수 있는 고도화된 기술을 필요로 하게 된다. 본 연구에서는 대규모 과학 데이터 분석을 위해서 필요한 연구 환경을 유연하고 확장성 있게 제공하는 데이터 집약형 클라우드 서비스를 제안하였다. 본 연구의 목표 시스템은 대량의 데이터 분석을 위해 필요한 다양한 형태의 플랫폼, 응용 프로그램, 시스템 프로그램 등을 제공하는 클라우드 기반의 분석 서비스와 데이터 속성에 기반하여 빠른 검색 및 추출, 효율적인 전송을 제공하는 데이터 서비스로 이루어진다.