최근 초고속 통신망의 발달과 클라우드 컴퓨팅 기술을 활용한 온 디멘드(On-demand)형 소프트웨어 SaaS(Software as a Service)의 사용이 크게 증가하고 있다. 하지만 이러한 클라우드 컴퓨팅 환경에 대한 디지털 포렌식은 현재 학문적, 실용적 체계화 수준이 미비한 실정이다. 또한 클라우드 환경의 특성상 사용자 행위에 의한 데이터가 로컬 시스템에 거의 남지 않고, 원격지 서버에 분산 저장되기 때문에 디지털 포렌식 조사관점에서 많은 어려움이 따른다. SaaS는 기본적으로 웹을 통해 접속하는 서비스 형태이기 때문에, 클라이언트관점에서 History files, Cookie files, Temporary Internet Files, 물리메모리 등의 분석이 중요하다. 본 논문에서는 현재 널리 쓰이는 SaaS를 선정하여, 클라우드 컴퓨팅 서비스 타입 중 하나인 SaaS 사용 흔적 분석 방안을 제시한다.
XML 암호화는 주로 웹 콘텐츠를 위한 기밀성 서비스 제공에 사용되는데, 물론 응용 영역이 반드시 웹 콘텐츠로만 제한되는 것은 아니다. XML 암호화는 데이터 파일 단위로 적용될 수도 있지만, 주로 XML 문서에 부분적으로 적용되면서 다양한 암호화 범위를 지원한다. 이러한 특성으로 인해 XML 암호화는 여러 웹 애플리케이션에서 SSL/TLS, IPsec, PGP, S/MIME 등의 여타 기밀성 프로토콜보다 효율적인 수단이 될 수 있다. XML 암호화의 성공적 정착을 위해서는 구현 제품들 사이의 상호운용성이 필수적인데, 이를 위해서는 제품들이 XML 암호화 표준을 정확히 구현해야 한다. 표준적합성 시험에서는 제품들이 관련 표준을 정확히 구현하였는지를 시험한다. 본 논문에서는 XML 암호화 제품을 위한 표준적합성 시험 방법을 제시하고 구현한다. 이를 위해 먼저 W3C에서 개발된 XML 암호화 표준을 먼저 살펴보고, 적합성 시험을 위한 항목들을 도출한다. 그런 다음 시험 방법을 제안하는데, 여기에서는 암호화 기능과 복호화 기능을 분리하여 시험하는 방식을 취한다. 또한 제안된 방법을 GUI 기반의 시험 도구로 구현하여 시험 결과를 제시한다.
멀티미디어 원격강의 컨텐츠를 학습자에게 전달하는 효율은 저작방식에 의해 달라질 수 있다. 영상녹화장치를 사용하여 동영상으로 녹화된 강의는 미디어 서버를 이용하여 스트리밍 방식으로 전송하며, 원격강의 저작도구를 사용하여 저작된 강의는 컨텐츠 파일을 학습자가 다운로드 하여 재생하게 된다 최근에는 플래시 등의 기술을 이용하여 수작업으로 저작한 컨텐츠의 서비스 방식도 늘어나고 있다. 본 논문에서는 미디어 동기화 기법으로 저작된 원격강의 컨텐츠를 재생 시간별고 블록화 하여 인터넷의 여러 서버에 분산배치하고, 이를 학습자 시스템에서 스트리밍 형태로 수집하고 재생하는 시스템을 제안하고 구현한다. 제안한 시스템은 다운로드를 기반으로 한 스트리밍 시스템으로, 일반적인 동영상 스트리밍 방식과는 달리 컨텐츠 자체의 QoS를 보장할 수 있으며, 컨텐츠의 자료를 최신의 것으로 보완하는데 필요한 노력을 줄일 수 있다. 또한, 라 컨텐츠 블록별로 별도로 저작과 관리가 이루어지는 특성으로 인하여 전자게시판과 같은 동적 웹페이지를 컨텐츠 내에 포함시키는 복합 컨텐츠를 쉽게 구성할 수 있다.
컴포넌트 기반 소프트웨어 개발 (CBD) 기술은 재사용 가능한 컴포넌트를 조립하여, 효율적으로 소프트웨어를 개발함으로써 개발 노력과 상품화 시간을 줄여주는 새로운 기술로 정착되고 있다. 이러한 CBD 컴포넌트는 한 도메인의 표준이나 공통적인 기능을 제공하여야 재사용성이 높아진다. 특히, 공통성 안의 미세한 가변적인 부분도 모델링하고, 이러한 가변성을 각 어플리케이션의 특성에 적합하게 특화 할 수 있도록 설계되어야 한다. Enterprise JavaBeans(EJB)는 컴포넌트를 구현하는 최적의 환경으로 인식되어 왔다. 그러나 EJB는 컴포넌트를 특화 할 수 있는 설계 기법을 제공하지 않기 때문에 비즈니스 컴포넌트의 재사용성이 낮아진다. 따라서 본 논문에서는 EJB 환경에서 컴포넌트의 가변성을 설계하는 효율적인 기법을 제안한다. 세 가지 컴포넌트 특화 기법인 선택형 기법, 플러그인 기법, 외부 프로파일 기법을 적용하여 EJB를 위한 컴포넌트 특화 기법을 제안한다. 제시한 기법을 다른 연구의 다양한 기준과 비교하여 제시한 기법의 유용성에 대해서 평가한다.
스트림 데이터는 시간에 따라 연속적으로 변화하는 일련의 값들로 나타난다. 이러한 스트림 데이터의 특성상 다양한 시간 간격의 기준에 따라 계속적으로 그 동향이 달라질 수 있다. 이 때문에 스트림 데이터의 추세 예측은 간격이 갱신될 때 마다 연속적인 환경에서 여러 간격들을 기준으로 동시에 이루어지는 연속 다중 예측(Continuous Multiple Prediction, CMP)이 지원되어야 한다. 본 논문은 스트림 데이터의 연속 다중 예측을 효과적으로 지원하기 위하여, 신피질 학습 모델인 계층형 시간적 메모리(Hierarchical Temporal Memory, HTM) 모델을 확장하여 연속통합 HTM(Continuous Integrated HTM, CIHTM) 네트워크를 제안한다. 이를 위해 우리는 HTM 네트워크를 구성하는 기존 노드들 외에 새롭게 이동 벡터 파일 센서, 시공간 분류 노드, 다중 통합 노드를 고안하였다. 그리고 이들을 바탕으로 CIHTM 네트워크의 학습과 추론 알고리즘을 개발하였다.
플래시 메모리는 디스크와는 달리 덮어쓰기가 불가능하므로, 새로운 데이터는 새로운 영역에 갱신이 된다. 데이터가 빈번히 변경되면 새로운 영역을 확보하기 위해 가비지 컬렉션을 통하여 데이터를 지우게 되는데, 이때 지움(erase) 연산을 수행 할 수 있는 회수가 플래시 메모리의 특성에 의해 일정 회수로 제한을 받게 되므로 플래시 메모리의 모든 블록은 고르게 쓰여지고 지워져야 한다. 그러나 지역 접근성을 가지는 데이터를 Cost-benefit 방법으로 처리하면 성능은 좋으나 wear-leveling은 매우 나빠지는 문제점이 있다. 본 논문에서는 wear-leveling을 개선하기 위해 멀티 뱅크에서 하나의 뱅크는 cold 데이터를 다른 뱅크는 hot 데이터를 할당하고, 시간이 흐름에 따라 일정주기로 cold 뱅크와 hot 뱅크를 교환하는 CB-MB(Cost Benefit between Multi Bank) 방법을 제안하고 성능을 평가하였다. CB-MB방법은 hot 데이터와 cold 데이터를 블록단위로 분리하여 관리하는 Cost-benefit방법에 비해 성능에 있어 30% 성능향상을 보이고 wear-leveling측면에서 1/3이하로 표준편차를 줄였다.
소스코드 감정목적물의 유사성을 판단하는 경우, 양측의 비교대상 소스코드는 컴파일과 실행이 가능 해야 한다. 또한 시스템 소스의 경우에는 하드웨어와의 인터페이스가 일치하는지 확인이 되어야 한다, 그러나 현실적으로 분쟁당사자의 소스코드가 완전하지 않은 상태로 제공되는 경우가 발생하고 있다. 분쟁을 제기하는 측에서는 동작 특성이 자사의 기능과 유사하고, 출력되는 표현과 기능이 유사한 이유로 소스코드의 핵심부분이 유사한 것으로 판단하고, 감정을 요청하고 있다. 분석과정에서 소스코드의 컴파일 오류 발생 시, 감정인은 소스코드의 흐름도를 작성하고, 함수별 코드의 흐름을 추적하는 방법을 적용하게 된다. 그러나 이 방법은 간접적이고, 감정인의 주관적인 판단이 적용되어 유사성 분석결과에 객관성에 대한 다툼이 우려된다. 본 연구에서는 임베디드 시스템에 적용된 소스코드분쟁의 감정사례를 통해 검증되지 않은 소스코드 유사성 도출의 문제점과 개선 방향을 다룬다.
이 논문에서는 블루투스 건강기기 프로파일(HDP) 기반 스마트폰 시스템을 개발하여 고양이에서 많이 발생하는 비뇨기계 질환의 조기 발견에 활용하는 것을 제안하고자 한다. 이에 우리는 블루투스 HDP를 기반으로 소변검사 결과를 해석할 수 있는 고양이 활동, 화장실 사용, 요로 질환 및 건강 상태를 모니터링할 수 있는 장치 및 모바일 애플리케이션 시스템(Mycatner®)을 개발하였고 고양이의 건강 상태 모니터링에 활용 가능함을 평가하였다. 이 시스템의 특징은 첫째, 고양이 배뇨 횟수를 측정하여 요로계 질병이 의심되는 비정상 상태를 조기에 감별할 수 있고, 둘째, 소변 검사지로 미리 검사하여 동물병원과 공유할 수 있어 시간과 비용을 절감할 수 있고, 셋째, 이 기술을 당뇨병 등 다른 다양한 고양이 질환에 응용 가능한 특성을 지니고 있다. 이로써 고양이의 비뇨기 건강 상태를 무선으로 모니터링할 수 있는 장치는 우리의 식견으로는 최초로 개발한 것으로 평가된다.
SAR (Synthetic Aperture Radar) 는 긴 파장대의 전자기파를 사용하므로 날씨의 영향을 받지 않는다. 따라서 지구를 관측하는데 있어서 잇점을 갖고 있으므로 NASA는 SRTM (Shuttle Radar Topography Mission) 미션수행을 통해 지형정보를 획득하였다. 본 논문에서는 SRTM 데이터와 USGS의 NED (National Elevation Datasets) 데이터를 사용하였으며 두 데이터를 차분함으로써 식생수고도(vegetation height map)를 얻었다. 또한 차분값과 shape 파일에 포함된 식수년도의 비교를 통해 상관관계여부를 판단하고자 했다. 본 논문에서는 회귀분석을 통해 차분데이터와 식수년도 사이의 큰 상관관계가 존재함을 확인할 수 있었으며 결국 수령추정과 수령정보의 맵핑이 가능함을 보였다. 추가적으로 지역별 지형특성, 숲의 균일도 등에 의해 선형성이 영향을 받는지 관찰하였다. 결론적으로 본 논문에서는 차분영상으로부터 얻은 식생수령추정 모델이 지역의 기복의 영향을 받지만 여전히 높은 상관관계를 가지므로 충분히 유용할 수 있다는 것을 확인할 수 있었다.
레이더 안테나에서 송신된 전파가 표적에 맞으면 표적의 전기적 특성, 외형 등에 따라 특정한 형태의 전계가 형성되는데, 이를 RCS 패턴이라 한다. 표적의 RCS를 계산하여 RCS 패턴을 플로팅 하는 다양한 상용 프로그램이 있으며, 군함이나 선박과 같은 큰 표적의 해석을 위해서는 저주파 해석기법 보다는 계산 속도가 빠른 고주파 해석기법이 적용된 프로그램이 적합하다. 고주파 해석 프로그램인 XGTD는 표적의 360도 전 방위에 대한 2차원 RCS 패턴을 빠른 시간에 플로팅 가능하나, 3차원 RCS 패턴은 구할 수 없다. 본 논문에서는 XGTD를 이용하여 다양한 각도에서 표적의 2차원 RCS 패턴을 플로팅하고, 이를 이용하여 3차원 RCS 패턴을 생성한 후 3차원 안테나 패턴 파일로 변환하여 활용하는 방안을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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