최근 스마트폰, 스마트 태블릿 등의 모바일 단말이 급속도로 보급됨에 따라 모바일-클라우드 컴퓨팅 환경이 대중화 되는 추세다. 이에 따라, REST 웹 서비스 Open API의 활용 역시 점차 확대되는 추세이다. REST 웹서비스 Open API는 서버에서 제공하는 기능을 스마트폰 애플리케이션에 추가함으로써 기능을 확장하기 위해 사용하는 경우가 대부분이다. 그러나, 본 논문에서는 웹 서비스 Open API의 사용목적을 일반적인 모바일-클라우드(스마트폰-서버, 클라이언트-서버) 환경으로 확대하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 파이(pi)값 계산을 병렬적으로 처리하는 알고리즘을 활용하여 다수의 클라우드 컴퓨팅 노드에서 병렬수행을 테스트한다. 이 때, 소켓을 이용한 통신방법과 REST 웹서비스 Open API에 의한 통신방법을 적용한 경우의 성능을 비교한다. 결과적으로 REST 웹서비스 기반의 Open API 방식을 적용하는 것이 여러측면에서 유리함을 성능분석을 통해 보인다.
악성코드는 하루 평균 수만 건 이상이 발생하고 있으며, 신종 악성코드의 수는 해마다 큰 폭으로 증가하고 있다. 악성코드를 탐지하는 방법은 시그니쳐 기반, API 흐름, 문자열 등을 이용한 다양한 기법이 존재하지만 대부분의 탐지 기법들은 악성코드를 우회하는 공격 기법으로 인해 신종 악성코드를 탐지하는데 한계가 있다. 따라서 신종 악성코드를 효율적으로 탐지하기 위한 연구가 많이 진행되고 있다. 그중 시각화 기법을 통한 연구가 최근 활발하게 이루어지고 있으며, 악성코드를 직관적으로 파악할 수 있으므로 대량의 악성코드를 효율적으로 탐지하고 분석할 수 있다는 장점이 있다. 본 논문에서는 악성코드와 정상파일에서 Native API 함수를 추출하고 해당 Native API가 악성코드에서 발생하는 확률에 따라서 F-measure 실험을 통해 가중치의 합을 결정하고, 최종적으로 가중치를 이용하여 워드 클라우드에서 텍스트의 크기로 표현되는 기법을 제안한다. 그리고 실험을 통해 악성코드와 정상파일에서 사용하는 Native API의 가중치에 따라서 악성코드를 판단할 수 있음을 보인다. 제안하는 방식은 워드 클라우드를 이용하여 Native API를 시각적으로 표현함으로써 파일의 악성 유무를 판단하고, 직관적으로 악성코드의 행위를 분석할 수 있다는 장점이 있다.
IoT(Internet of Things) 디바이스의 사용이 확대됨에 따라 경찰청의 디지털 포렌식 적용 범위가 스마트 홈 영역으로 확대되었다. 이에 따라 스마트 홈 플랫폼 데이터를 수집하기 위해 진행된 기존 연구들은 대부분 모바일 기기의 로컬 데이터 분석과 네트워크 관점의 분석 등의 연구가 주로 수행되었다. 하지만 증거 분석을 위해 유의미한 데이터는 스마트 홈 플랫폼의 클라우드 스토리지에 주로 저장되어있다. 따라서 본 논문에서는 사용자가 헤이 홈 앱 기반의 "헤이 홈 스퀘어" 서비스를 이용할 때 PC에 기록되는 Microsoft Edge, Google Chrome, Mozilia Firefox, Opera와 같은 웹 브라우저들의 쿠키 데이터베이스를 통해 사용자 계정의 accessToken을 획득하여 헤이 홈 Air 환경에서 클라우드에 저장된 데이터의 수집 방안을 연구했다. 데이터는 헤이 홈의 모회사가 제공하는 OpenAPI를 활용해 클라우드로 직접 접근하여 수집하였다. 본 논문에서는 스마트 온·습도 센서, 스마트 도어 센서, 스마트 모션 센서로 환경을 구성하여 실험를 수행했고 날짜 및 장소별 온·습도 데이터, 사용한 디바이스 리스트, 방 내 모션 감지 기록 등의 아티팩트를 수집할 수 있는 것을 확인하였다. 이와 같은 아티팩트 분석 결과를 통해 알 수 있는 사건 당시의 온·습도 등의 정보는 포렌식 수사 과정에서 단서로 활용될 수 있다. 또한 본 논문에서 제안한 OpenAPI를 활용한 클라우드 데이터 수집 방안은 데이터 수집 과정에서 발생할 수 있는 변조 가능성을 배제하고, API를 이용해 결과를 호출하기 때문에 디지털 포렌식의 원칙인 무결성의 원칙과 재현성의 원칙을 따른다.
본 논문에서는 구글 클라우드의 Healthcare API의 의료정보 표준에 따라 정의된 객체들을 저장하는 과정을 수행하고 활용방안을 설계한다. 클라우드에서 프로젝트 생성, API 활용 설정, 인증, 데이터 셋 생성 등의 과정을 거쳐 cloud shell을 통해 curl 명령을 수행함으로써 Json으로 표현된 의료자원들에 대해 CRUD 연산을 수행할 수 있다. 무결성 체크 과정에서 기본 객체의 id 필드 명세가 중요하며 데이터 저장시 객체에 구글 클라우드의 특정한 request 속성추가가 필요하다.
지속적인 학문의 발전을 위해서는 선행연구에 대한 재현성이 무엇보다도 중요하다고 할 수 있다. 하지만 컴퓨터와 소프트웨어의 급속한 발달로 인한 컴퓨터 환경의 다양화, 분석 소프트웨어의 지속적 최신화로 인해서 최근 구축된 모델도 짧게는 몇 달, 길게는 1~2년후면 다양한 에러로 인하여 재현성이 불가능해지고 있다. 이러한 재현성의 극복을 위해서 온라인을 통한 데이터와 소스코드의 공유의 필요성이 제시되고 있으나, 실제로는 개인마다 컴퓨터 환경, 버전, 소프트웨어 설치에 필요한 라이브러리의 버전 또는 디렉토리 등이 달라 단순히 온라인을 통한 데이터와 소스코드의 공유만으로 재현성을 개선하기는 힘든 것이 현실이다. 따라서 이러한 컴퓨터 모델링 환경의 공유는 과거의 형태와 같이 데이터, 소스코드와 매뉴얼의 공유만으로 불가능하다고 할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 수자원 모델링의 재현성 개선을 위해 1) 온라인 저장소, 2) 클라우드기반 JupyterHub 모델링 환경과 3) 모델 APIs 3개의 핵심 구성요소를 제시하고, 최근 미국에서 개발된SUMMA(Structure for Unifying Multiple Modeling Alternative) 수자원 모델에 적용하여 재현성 달성을 위한 3개의 핵심 구성요소의 필요성과 용이성을 검증하였다. 첫 번째, 데이터와 모델의 온라인 공유는 FAIR(Findable, Accessible, Interoperable, Reusable) 원칙으로 개발된 수자원분야의 대표적인 온라인 저장소인 HydroShare를 활용하여 모델입력자료를 메타데이터와 함께 공유하였다. 두 번째, HydroShare에서 Web App의 형태로 제공되는 클라우드기반 JupyterHub환경인 CUAHSI JupyterHub(CJH)와 일루노이대학에서 제공하는 CyberGIS-Jupyter for water JupyterHub(CJW)환경에 수자원모델링 환경을 컨테이너(Docker) 환경을 통해 구축·공유하였다. 마지막으로, 클라우드에서 수자원모델의 효율적 이용을 위해 Python기반의SUMMA모델 API인 pySUMMA를 개발·공유하였다. 이와같이 구축된 3개의 핵심 구성요소를 이용하여 2015년 Water Resources Research에 게재된 SUMMA 논문의 9개 Test Cases 중에서 5개를 누구나 쉽게 재현할 수 있음을 증명하였다. 재현성의 중요성에 대한 인식의 증가로 Open과 Transparent Hydrology에 대한 요구가 증대되고 있으며, 이를 위해서 클라우드 기반의 모델링 환경구축 및 제공이 확대되고 있다. 본 연구에서 제시한 HydroShare와 같은 온라인 저장소, CJH와 CJW와 같은 클라우드기반 모델링환경, 모델의 효율적 이용을 위한 모델 APIs는 급속도로 발달하고 있는 컴퓨터 및 소프트웨어 환경에서 핵심구성요소이며, 연구의 재현성 개선을 통해 수자원공학 발전에 기여할 것으로 기대된다.
최근 그룹웨어 등 여러 어플리케이션들에서 웹하드 서비스의 필요성이 점점 증가하고 있으나 구축된 어플리케이션에 웹하드 기능을 추가하고 플랫폼을 변경하기 위해서는 많은 인력과 비용이 소모된다. 본 논문은 이를 해결하기 위하여 클라우드 스토리지를 기반으로 웹하드 기능의 구축과 확장이 용이한 웹하드 API를 설계 구현한다. 제안된 시스템은 어플리케이션 - 웹하드 서버 - 스토리지 서버의 3단계로 구성되며, 서버의 각 계층은 독립적으로 분리되어 각각의 API를 제공한다. 따라서 개발자는 어플리케이션에 새로운 웹하드 기능을 추가시켜 확장하고자 할 때, 별도의 기능 구현 없이 HTTP Request 방식의 API를 통해 개발 언어의 제약에서 벗어나 쉽게 다양한 서비스 구축이 가능하다. 또한 스토리지 가상화를 통해 관리자는 다수의 스토리지 서버를 하나의 스토리지처럼 사용할 수 있어 관리가 용이하고, 스토리지의 확장 및 유지 보수비용을 절감할 수 있다. 본 논문에서는 설계된 웹하드 API를 구현하고, 이를 프로토타입 그룹웨어에 적용한 결과를 보인다.
API 게이트웨이는 클라우드 외부의 API 클라이언트가 클라우드 내부 서비스와 통신할 수 있는 단일 진입점을 제공하는 고가용성 구성요소로서 병목 현상을 발생시킬 위험이 크고 서비스 변경 시 재배포가 필요하다. 여러 API 게이트웨이가 구현되고 있는 Java 언어는 배포와 운영 성능의 문제를 극복하기 위해 GraalVM Native Image와 Virtual Thread라는 기술을 발표하였다. Java 애플리케이션에 이들 기술을 적용하기 위해서는 소스 코드 및 배포 절차를 변경해야 한다. 본 연구에서는 API 게이트웨이가 GraalVM Native Image와 Java Virtual Machine(JVM) 기반으로 동작했을 때와 Virtual Thread와 Reactive 스레드 처리 방식 간의 성능을 측정하고 분석하였다. 본 연구에서는 배포 성능과 운영 성능의 평가를 위해 평가지표를 선정하였고 네 가지 환경에서 평가지표의 성능을 측정하고 평가하였다.
레가시 3D API를 이용한 원격 렌더링 시스템을 개발한다면 다양한 응용 분야가 있다. 실시간 비디오 스트리밍 기반 클라우드 게이밍 서비스의 구현에 활용하거나, 다수의 3D 어플리케이션에 대한 렌더링을 지원하는 GPU 가상화의 구현 등에 활용할 수 있다. OpenGL API은 독립적인 전역함수로 구성되어 있고, Direct3D API는 마이크로소프트의 COM 기술 기반의 인터페이스와 그 멤버함수로 구성되어 있다. 본 논문은 상대적으로 구현이 복잡한 Direct3D에 대한 원격 렌더링 시스템을 성공적으로 설계하고 구현함으로써 일반적인 레가시 3D API에 대한 적용 가능성을 확인하고자 한다. 본 연구에서 구현한 원격 렌더링 시스템을 샘플 Direct3D 어플리케이션에 적용하고, 몇가지 실험을 실시하여 기술적 가능성을 확인한다.
코로나19로 인해 출입 관련 시스템도 비대면으로 변화하고 있다. 변화에 맞추어 비대면으로 출입자를 관리할 수 있는 프로그램을 개발하여 접촉 위험을 줄이고 출입자 모니터링에 실용성을 제공하고자 한다. 본 연구에서는 Raspberry Pi 카메라에 Alchera Face Authentication API를 적용하여 얼굴인식을 실시하며 정보를 AWS 클라우드에서 저장·관리 하는 시스템을 개발하였다. 챗봇 서비스를 통해 출입자를 확인할 수 있으며 메신저에서 쉽게 클라우드에 접근하여 정보를 확인할 수 있게 하였다. 이를 통해, 특정 장소를 비대면으로 관리하며 간편하게 출입자를 모니터링할 수 있을 것으로 기대한다.
본 논문에서는 인터넷으로 블록체인 플랫폼 및 서비스를 제공하는 BaaS 환경에서 IAM 서비스를 이용한 개인정보 보호 시스템을 설계했다. 서비스 사용자는 API를 통해 클라우드에 데이터를 요청하는데, 사용자와 클라우드 사이에 API 미들웨어를 두어 클라우드 데이터에 직접 접근하지 못하도록 한다. 또한, 미들웨어의 역할을 하는 서버는 IAM(Identity & Access Management) 서비스에서 생성한 역할 및 정책, 권한에 따라 허가된 데이터에만 접근하며 사용자의 데이터 요청 전/후로 인증 절차를 진행해 시스템의 기밀성 및 무결성을 만족할 수 있도록 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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