엣지 컴퓨팅을 사용하는 서비스 공급업체는 높은 수준의 서비스를 제공한다. 이에 따라 다양하고 중요한 정보들이 단말 장치에 저장되면서 탐지하기 더욱 어려운 최신 사이버 공격의 핵심 목표가 됐다. 보안을 위해 침입 탐지시스템과 같은 보안 시스템이 자주 활용되지만, 기존의 침입 탐지 시스템은 탐지 정확도가 낮은 문제점이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 엣지 컴퓨팅에서 단말 장치의 더욱 정확한 침입 탐지를 위한 기계 학습 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 희소성 제약을 사용하여 입력 데이터의 중요한 특징 벡터들을 추출하는 stacked sparse autoencoder (SSAE)와 convolutional neural network (CNN)를 결합한 하이브리드 모델이다. 최적의 모델을 찾기 위해 SSAE의 희소성 계수를 조절하면서 모델의 성능을 비교 및 분석했다. 그 결과 희소성 계수가 일 때 96.9%로 가장 높은 정확도를 보여주었다. 따라서 모델이 중요한 특징들만 학습할 경우 더 높은 성능을 얻을 수 있었다.
사물인터넷 (Internet-of-Things, IoT) 장치들의 개수와 기능은 앞으로 기하급수적으로 증가하고 향상될 것이다. 그러한 장치들은 방대한 양의 시간에 제약을 받는 데이터를 생성할 수도 있다. IoT 상황에서, 데이터 관리는 데이터를 생성하는 객체와 장치 그리고 분석 목적과 서비스를 위해 그 데이터를 액세스하는 응용 사이의 중간 계층으로서의 역할을 해야 한다. 덧붙여, 대부분 IoT 서비스들은 데이터 가용성과 데이터 전달의 효율성을 증가시키기 위하여 호스트 중심 보다는 콘텐츠 중심이다. IoT는 모든 통신 장치들을 상호 연결할 것이고, 그리고 장치들과 객체들에 의해 생성된 또는 관련된 데이터를 글로벌하게 액세스할 수 있게 만든다. 또한 포그 컴퓨팅은 최종 사용자 근처의 네트워크 에지에서 데이터와 계산을 관리하고, 그리고 최종 사용자들에게 낮은 지연, 고대역폭, 지리적 분산으로 새로운 유형의 응용들과 서비스들을 제공한다. 본 논문에서는 시간 민감성을 보장하면서 효율적이고 신뢰적으로 IoT 데이터를 해당 IoT 응용들에게 전달하기 위하여 에지와 포그 컴퓨터 클라우드의 완전 분산 하이브리드 모델인 에지-포그 클라우드에 기반하고, 그리고 정보 중심 네트워크와 블룸 필터를 사용하는 $EFcHD^2$ (Edge-Fog cloud-based Hierarchical Data Delivery) 방법을 제안한다. $EFcHD^2$ 방법에서는 IoT 데이터의 특성인 지역성, 크기, 실시간성과 인기도 등을 고려하는 에지-포그 클라우드의 적절한 위치에 그 IoT 데이터의 복사본이나 에지 노드에 의해 전 처리된 특징 데이터를 저장한다. 그리고 제안하는 $EFcHD^2$ 방법의 성능을 분석적 모델로 평가하고, 그것을 성능을 포그 서버 기반 방법 그리고 CCN (Content-Centric Networking) 기반 데이터 전달 방법과 비교한다.
본 연구는 에너지 저장 응용을 위한 PVI-PGMA/LiTFSI 고분자 막 전해질 및 CxNy-C 유연 전극의 합성 및 특성에 관한 연구이다. 이중 기능을 갖는 PVI-PGMA 공중합체는 우수한 이온 전도성을 나타내었으며, PVI-GMA73/LiTFSI200 막 전해질은 1.0 × 10-3 S cm-1의 최고 전도도를 달성하였다. CxNy-C 전극의 전기화학적 성능을 체계적으로 분석하였으며, C3N2-C는 나노와이어와 다면체로 구성된 높은 연결성을 갖는 하이브리드 구조와 이중 Co/Ni 산화물을 포함하여 풍부한 산화환원 활성 부위와 이온 확산을 용이하게 하는 특징으로 인해 958 F g-1의 최고용량 및 최소한의 전하 전달 저항(Rct)을 달성하였다. 흑연 탄소 껍질의 존재는 충전-방전 동안 높은 전기화학적 안정성에 기여하였다. 이러한 결과들은 고성능 에너지 저장 장치인 슈퍼커패시터 및 리튬 이온 전지와 같은 첨단 에너지 저장 장비에 PVI-PGMA/LiTFSI 고분자 막 전해질과 CxNy-C 전극을 활용하는 잠재력을 보여주었으며, 지속 가능하고 고성능의 에너지 저장 기술을 더욱 발전시키는 길을 열어가고 있다.
최근 들어, 플래시메모리의 가격이 지속적으로 낮춰지고, 플래시메모리 기반 SSD 컨트롤러 기술이 급격하게 발전하면서 중저가의 고성능 플래시 SSD가 시장에 널리 보급되고 있다. 하지만, 데이터베이스 분야에서 가격 동의 이유로 당분간 플래시 SSD가 하드디스크를 완전히 대체하기는 쉽지 않을 것이다. 대신 플래시 SSD의 빠른 성능을 캐시 용도로 활용하는 접근법이 현실적이고, 실제로 하드디스크와 플래시메모리를 하이브리드 형태로 사용하는 접근법들이 제시되었다. 본 논문에서는 기존의 접근법들과는 달리, 플래시 SSD를 데이터베이스의 버퍼에서 밀려나는 페이지들을 순차적으로 저장하고, 재 참조될 때 하드디스크 대신 플래시 SSD에서 읽혀지도록 하는 확장 버퍼 아키텍처를 제안한다. 플래시 SSD를 저장장치 레벨에서 캐시로 사용하는 기존 방법들에 비해, 플래시 SSD를 호스트 시스템에서 확장 버퍼로 사용함으로써 원기 측면에서 주 버퍼에서 밀려나는 웹 페이지(warm page)들에 대해 상당한 성능 개선을 이룰 수 있다. TPC-C 트레이스를 사용한 시뮬레이션 결과, 주 버퍼에 없는 페이지들이 확장 버퍼에서 찾아지는 적중률이 60%를 넘는 사실을 알 수 있었다. 이 확장 버퍼 아키텍처는, 동일한 비용을 지불하는 다른 접근법, 즉 DRAM을 버퍼로 추가하는 기법과 하드디스크를 추가하는 기법에 비해 가격 대비 성능 개선 효과가 높다.
플래시 메모리는 저전력, 비휘발성, 충격 내구성의 특성 때문에 임베디드 시스템에서 가장 중요한 저장 장치로 사용되고 있다. 하지만, 플래시 메모리는 덮어쓰기가 안 되는 제약 때문에 FTL이라고 하는 주소 변환을 위한 소프트웨어를 사용하며, 효율적인 주소변환을 위해서 로그 버퍼 기반의 FTL이 많이 사용되고 있다. 로그 버퍼 기반 FTL의 설계시에 중요한 사항으로서 데이터 블록과 로그 블록의 연관구조를 결정하는 문제가 있다. 기존의 기법들은 설계시에 결정된 정적인 구조를 사용하지만, 본 논문에서 는 어플리케이션의 시간적 공간적 워크로드의 변화를 고려한 적응적 로그 블록 연관 구조를 제안한다. 제안하는 FTL은 실행시간에 어플리케이션의 워크로드의 변화에 최적화된 로그 블록 연관 구조를 사용함으로써 정적으로 최적의 연관 구조를 선택하는 기존의 기법 대비 5~16%의 성능 향상을 가져왔다.
병렬 파일 시스템은 고속의 네트웍으로 여러 대의 컴퓨터들을 서로 연결하여 컴퓨터들 간에 메시지를 주고받으면서 파일을 분산 저장하고 병렬로 읽어오는 방식으로 파일 입출력 장치의 병목현상을 해결한다. 그러나 대부분의 병렬 파일 시스템은 전달하려는 메시지의 특성을 고려하지 않은 프로토콜의 사용으로 성능저하의 문제를 가지고 있다. 이에 따라 본 논문에서 메시지 처리 방법으로 HCM(Hybrid Channel Model)을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 HCM은 병렬 파일 시스템에서 전달되는 메시지를 그 특성에 따라 분리해서 별개의 프로토콜을 이용하여 제어 메시지와 파일 데이터 블록을 전송한다. 안정성이 검증된 TCP/IP를 이용하여 구현한 메시지 채널을 통해 제어 메시지를 고속의 데이터 전송이 가능한 VIA를 이용하여 구현한 데이터 채널을 통해 파일 데이터 블록을 각각 분리하여 처리하도록 하고 있다 HCM을 병렬 파일 시스템에 구현하고 실험해본 결과 본 논문에서 제안한 채널 모델이 상당한 성능향상을 보였다.
개인정보가 포함되어있는 개인정보파일의 경우 개인용 PC 및 스마트 단말기, 개인 저장 장치 등 End-Point 영역에서의 개인정보보호에 대한 의식은 미흡한 실정이다. 본 연구는 웹 크롤러를 통해 생성된 개인정보파일을 안전하게 검색하기 위해 Diffie-Hellman 기법을 이용하여 사용자 키 레벨을 부여하였다. 개인정보파일에 대한 공격을 대비는 SEED와 ARIA를 하이브리드(hybrid)한 슬라이싱(slicing)을 이용하여 설계하였다. 웹 크롤링 방법에 수집된 개인정보파일에 대한 암호화 성능은 키 생성에 따른 암복호화 속도, 사용자 키 레벨에 따른 암복호화 공유를 비교 하였다. 이에 대한 시뮬레이션은 대외기관 전송 프로세스를 대상으로 전달된 개인정보파일에 수행하였다. 그 결과 기존 방법의 성능을 비교하여 기존보다 검출은 4.64배의 향상됨과 동시에 정보보호율은 18.3%가 개선됨을 확인할 수 있었다.
오늘날 대부분의 국가는 기후변화 문제에 직면해 있으며, 특히 군소도서개발국들(SIDS: Small Island Developing States)은 기후변화의 영향에 가장 취약하다. 이들은 전력생산 및 교통부문에 있어 수입된 석유와 화석 연료에 크게 의존하고 있으므로 유가 변동에 따라 경제적으로 매우 영향을 받는다. 군소도서개발국들(SIDS)이 디젤 연료에 의존하는 이유 중 하나는 외딴 섬에 인구가 분산되어 있어서 계통연결을 통한 전력공급이 어렵기 때문이다. 군소도서개발국들 중 피지(Fiji)는 기후변화의 심각성을 인식하고 기후 변화의 영향을 줄이기 위한 '국가계획'을 통해 신재생에너지 사용을 적극 장려하고 있다. 본 연구에서는 피지의 마부바 섬(Mavuva Island)을 대상으로 HOMER 프로그램을 사용하여 태양광, 에너지저장장치 및 디젤 발전의 조합을 통하여 최적의 에너지 시스템을 시뮬레이션하고 분석한다. 태양광과 디젤 발전을 합친 하이브리드 에너지시스템이 이 지역의 실행가능성 및 가격 측면에서 가장 효과적이고, 온실가스 감축효과도 큰 것으로 파악되었다.
온실가스 다량 배출로 인한 지구온난화 현상은 많은 분야에서의 변화를 요구하고 있다. 특히 온실가스 배출의 주원인으로 꼽히고 있는 발전 등 에너지산업 분야의 경우 그 요구는 매우 거세다. 과거에는 경제성장이라는 측면만 고려하면 됐지만, 지금은 기후변화 대응을 위해 환경을 최우선적으로 고려할 것을 주문하고 있기 때문이다. 문제는 현재 전 세계적으로 약 20%에 이르는 인구가 전기 에너지를 사용하지 못하고 있다는 점이다. 즉 향후 에너지를 사용하고자 하는 신규 소비자는 더욱 늘 것이고, 산업의 발전으로 인한 에너지 소비 역시 큰 폭으로 증가할 수밖에 없다. 문제가 굉장히 어렵지만 해결책도 분명 존재한다. 결론적으로 말해 온실가스 배출을 최소화하면서도 에너지 효율은 높인 기술을 개발하면 되는 것이다. 그리고 이미 세계 각국은 청정에너지 기술개발을 위해 다각도의 노력을 펼치고 있는 상황이다. 그렇다면 세계 각국은 미래 에너지시장을 선도할 청정에너지 기술로 어떤 것을 꼽고 있을까. 이 질문에 대한 대답은 지난 5월 서울에서 개최된 '제5차 클린에너지장관회의(CEM, Clean Energy Ministerial)'에서 제시된 바 있다. CEM은 한국, 미국, 영국, 독일, 중국, 일본 등 세계 에너지의 70%를 사용하는 주요 국가의 관계 장관들이 모여 클린에너지 공급 확대와 에너지효율 향상을 위한 구체적 액션플랜을 논의하는 자리다. 2010년 미국에서 첫 회의가 열렸고 아랍에미리트, 영국, 인도에 이어 한국은 5번째로 CEM을 개최했다. 특히 이번 CEM에서는 회원국들의 의견을 모아 10대 청정에너지 혁신기술을 최초로 선정, 발표했다. CEM은 "향후 10년 간 에너지 시장의 변화를 선도할 유망 기술을 선정한 것으로 IEA 등 국제기구와 주요국 기술 로드맵을 기준으로 해 23개 회원국 회람을 거쳐 최종 확정하게 됐다"고 배경을 설명했다. 이번에 선정된 10대 청정에너지 혁신기술은 ${\triangle}$초고압직류송전 ${\triangle}$에너지저장장치 ${\triangle}$바이오연료 ${\triangle}$마이크로 그리드 ${\triangle}$탄소포집 및 저장 ${\triangle}$초고효율 태양광 발전 ${\triangle}$해상풍력 ${\triangle}$신재생에너지 하이브리드시스템 ${\triangle}$빅데이터 에너지관리시스템 ${\triangle}$지열 시스템이다. 이와 관련해 산업통상자원부 윤상직 장관은 "이번에 선정된 10개의 기술은 최근의 기술적 정책적 추세가 잘 반영된 결과"라고 평가했다. 특히 윤 장관은 "중앙집중형 공급원에서 분산형 전원으로의 변화, 에너지 효율향상의 중요성, ICT와 융 복합 추세 등 우리나라의 상황에서 시사하는 바가 크다"며 "현재 수립하고 있는 '제3차 국가에너지기술 개발계획'에 이러한 기술적 추세를 반영하겠다"는 의사를 표명했다. 향후 10년 간 에너지시장의 변화를 선도할 10대 청정에너지 유망기술을 자세히 소개한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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