최근 인터넷 사용자의 기하급수적 증가에 따라 저렴한 가격의 고성능 대용량 클러스터 웹 서버 시스템에 관심이 증대되고 있다. 클러스터 웹 서버 시스템은 저렴한 비용. 높은 확장성과 가용성 등의 장점과 더불어 대규모 사용자에 대한 성능의 극대화를 목적으로 연구 개발되고 있으며, 최근에는 성능 향상을 위한 내용 기반의 부하 분산 기법에 관심이 모아지고 있다. 본 논문에서는 이러한 클러스터 웹 서버 상에서 사용자의 접근 빈도와 파일의 크기를 고려하여 각 서버 노드에 부하를 균등하게 할당하는 새로운 내용 기반의 부하 분산 기법을 제안한다. 제안된 기법은 웹 서버 로그의 각 URL 항목에 해시 함수를 적용하여 얻어지는 해시 값에 그 빈도와 전송된 파일의 크기를 고려한 누적 히스토그램을 생성한다. 사용자 요청은 (해시 값-서버 노드) 매핑에 의한 히스토그램 변환 과정을 통하여 각 서버 노드에 균등하게 할당된다. 제안된 기법은 누적 히스토그램을 주기적으로 갱신함으로써 동적으로 클러스터 웹 서버 시스템의 부하를 고르게 분산시킬 수 있으며, 또한 서버 노드의 캐시를 활용함으로써 전체 클러스터 시스템의 성능을 향상시킬 수 있다. 시뮬레이션을 통한 성능 분석에서 제안된 기법은 전통적인 라운드 로빈 방법보다는 월등히 우수함을 보이고, 기존의 내용 기반 WARD 방법보다는 약 $10\%$ 정도의 우수한 성능을 나타낸다.
일방향 해시 함수의 역함수 계산 어려움에 기반한 Hash Lock에 PKI방법을 적용하여 MetaID를 비밀키로써 사용한다. Reader는 미리 등록된 공개키(meta ID를 이용하여 생성된)로 Tag를 인증하고 meta ID로 각 Tag의 유일한 키(k)를 생성하며 이에 해당하는 mela ID = H(k)를 가지고 있다. 이 때 H()는 해쉬함수 이다. Tag는 자신의 비밀키를 이용하여 생성된 meta ID를 Reader에 보내고 Reader는 해당되는 키(k)를 만들어내고 Tag에 보낸다. 이때 Tag는 Reader로부터 보내어진 키(k)를 해쉬값과 자신의 meta ID를 비교하여, 그 값이 동일하면 자신의 ID를 전송한다. 이는 해쉬함수와 PKI만을 사용하므로 효율적이고 저비용으로 구현 가능하다.
시그니처 해싱 알고리즘[9]은 해시 테이블을 사용하여 네트워크 침입방지시스템(Intrusion Prevention System)을 위한 빠른 패턴 매칭 속도를 제공한다. 시그니처 해싱 알고리즘은 모든 규칙에서 2 바이트를 선택하여 해쉬 값을 구한 후 해쉬 테이블에 링크시킨다. 이렇게 하여 패턴매칭 시에 실제 검사하는 규칙의 개수를 줄임으로써 성능이 향상되는 장점을 가진다. 그러나 규칙의 개수와 상관관계가 증가할 경우 같은 해쉬값을 가지는 규칙의 개수가 증가하여 성능이 떨어지는 단점이 있다. 본 논문에서는 시그니처 해싱 알고리즘의 단점을 보완하기 위해 규칙의 개수와 상관관계에 무관하게 모든 규칙을 해쉬 테이블 상에 고르게 분포시키는 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 해쉬 테이블에 규칙을 링크하기 전에 해당 해쉬 값에 링크된 규칙이 있는지 검사한다. 만약 링크된 규칙이 없으면 해당 해쉬 값에 규칙을 링크하고, 링크된 규칙이 있으면 다른 위치에서 해쉬 값을 다시 계산한다. 제안한 방법은 리눅스커널 모듈 형태로 PC에서 구현하였고, 네트워크 성능 측정 툴인 Iperf를 이용하여 실험하였다. 실험 결과에 의하면 기존 방식에서는 시그니처 개수 및 규칙의 상관관계가 증가함에 따라 성능이 저하되었지만, 본 논문에서 제안한 방식은 시그니처 개수와 규칙의 상관관계에 무관하게 일정한 성능을 유지하였다
DTD는 XML 문서에 표현될 자료의 의미를 정의한 메타 데이터라고 할 수 있다. 따라서 DTD 정보가 손상될 경우 이 정보를 기반으로 한 XML 문서의 보안은 심각한 문제점을 가지게 된다. 본 연구에서는 XML 문서의 송수신 과정에서 XML 문서에만 전자서명을 첨부하는 것이 아니라, DTD 에도 전자 서명을 첨부하는 방법을 제안하였다. 먼저 DTD파일을 끝까지 읽으면서 파싱을 하고 여기서 추출되는 엘리먼트나 속성, 엔티티들을 해시테이블에 저장한다. 파싱이 종료되면 해시 테이블을 읽어 들여서 메시지 다이제스트를 수행한다. 수행 후 이를 개인 키와 합성하여 전자 서명을 생성한다. 전자 서명 시 메시지 다이제스트 과정에서 바뀐 순서에 대해서는 검사하지 못하기 때문에 전혀 다른 다이제스트 값을 생성하는 문제가 발생되는데, 이것은 표준화된 구조와 문서에 대한 트리 구조를 구현할 수 있는 DOM을 이용하여 DTD의 전자 서명을 생성하는 방법으로 해결하였다.
APK (Android Application Package)는 리패키징 공격에 취약하므로 APK 파일 내부에 난독화 기술이 적용되어 있다. 하지만 리버스 엔지니어링 기술 역시 더욱 고도화 됨에 따라 또다른 위조 모바일 APK 파일이 개발 및 배포되고 있어 새로운 대응 방식이 필요하다. 블록체인은 암호화 방식을 사용하여 연결 및 보호되는 레코드 블록이 지속적으로 추가되는 방식으로, 각 블록에는 일반적으로 이전 블록의 암호화 해시값, 타임스탬프 및 트랜잭션 데이터 등을 포함하고 있다. 따라서, 일단 블록체인에 기록되면 해당 블록의 데이터는 이후에 생성된 모든 블록을 변경하지 않고서는 소급해서 변경/수정할 수 없다. 그러므로 블록체인 기술을 적용하면 모바일 APK 파일에 대한 정상 및 위조 여부를 확인할 수 있다. 이에 본 논문에서는 Hyperledger Composer를 이용한 컨소시움 블록체인 프레임워크를 기반으로 합법적인 APK를 블록체인 내에 기록하고 유지함으로써 위조 APK에 대한 검출 기능을 제공하는 DApp (분산형 애플리케이션)을 개발하였다. 제안된 DApp을 통해 사용자의 스마트폰에 위조된 앱이 설치 되는 것을 사전에 방지 할 수 있으므로 궁극적으로는 정상적이고 합법적인 안드로이드 모바일 앱 사용 환경을 제공할 것으로 기대된다.
빅데이터 시대에 정형데이터 뿐만 아니라 비정형데이터를 분석하는 것이 중요한 과제로 대두되고 있다. 정부기관이 생산하는 공문서도 텍스트 기반의 대형 비정형데이터로 빅데이터 분석의 대상이 된다. 기관 내부의 업무효율, 지식관리, 기록관리 등의 관점에서 공문서 빅데이터를 분석하여 유용한 시사점을 도출해 나가야 할 것이다. 그러나, 현재 공공기관이 보유 중인 공문서의 상당수가 개방포맷이 아니어서 빅데이터 분석을 하려면 비트스트림에서 텍스트를 추출하는 전처리 과정이 요구된다. 또한, 문서파일 내에 맥락 메타데이터가 충분히 저장되어 있지 못하여 품질 높은 분석을 하려면 별도의 메타데이터 확보 노력이 필요하다. 결론적으로 현재의 공문서는 기계가독(machine readable) 수준이 낮아 빅데이터 분석에 비용이 많이 들게 된다. 이 연구에서는 향후 공문서가 기계가독 수준을 높이기 위해서는 공문서의 개방포맷화, 기안문 서식의 표준태그화, 자기 기술(self-descriptive) 메타데이터 확보, 문서 텍스트 태깅 등이 선행될 필요가 있다는 점을 제안한다. 첫째, 문서가 스스로를 설명하기 위해 추가되어야 하는 메타데이터 항목들을 제시하고 이 메타데이터들이 기계가독형이 되도록 문서파일에 저장하는 방법을 제안한다. 둘째, 문서 내용 분석 시 자연어 처리에만 의존하지 않고 행정 맥락에 따라 중요한 키워드를 미리 국제표준 태그로 마킹하여 기계가독형이 되도록 하는 방안을 제안한다.
본 연구에서는 공공 CCTV 함체 관리를 위한 블록체인 기반 함체기록 관리 시스템을 설계하였다. CCTV 영상 기록은 함체를 거쳐 관제센터까지 전송되기 때문에 영상기록의 변조 및 훼손 방지를 위한 함체 관리가 매우 중요하다. 최근 CCTV 함체 관리를 위해 실시간 원격 모니터링 및 개폐 상태 관리 기능을 갖춘 스마트 함체 모니터링 시스템을 사용하고 있으나 CCTV 영상기록의 안전성 확보에는 한계가 있다. 우리가 제안한 시스템은 함체기록을 블록체인에 분산 저장하여 해시값 비교를 통해 위조를 탐지하고 위조된 함체기록을 복구할 수 있다. 또한 관리서버가 수신하는 함체기록의 무결성을 확인할 수 있도록 무결성 검증 API를 제공하여 함체기록의 무결성을 보장한다. 제안 시스템의 효용성을 검증하기 위해 실험을 통해 무결성 검증 정확도와 소요시간을 측정하였다. 실험 결과 함체기록의 무결성(정확도: 100%)을 확인하였고, 검증 소요시간(평균: 73ms)이 모니터링에 영향을 미치지 않을 것으로 확인하였다.
대다수의 IoT 기기들은 이미 AIoT를 사용하고 있지만, AI 애플리케이션을 구축하기 위해서는 아직 해결해야 할 문제가 많이 남아 있다. 본 연구에서는 IoT 에지 자원을 보다 효과적으로 분산하기 위해 머신러닝 기반의 IoT 에지 자원 관리 기법을 제안한다, 제안 기법은 머신러닝을 이용하여 IoT 에지 자원 동향을 파악함으로써 IoT 자원의 할당을 지속적으로 개선하며, 최적화된 IoT 자원은 머신러닝 컨볼루션을 활용하여 항상 변화하는 IoT 에지 자원을 안정적으로 유지한다, 제안 기법은 각각의 머신러닝 기반 IoT 에지 자원을 이전 패턴의 자원과 함께 해시값으로 저장함으로써 분산된 AIoT 맥락에서 공격 패턴으로 자원을 효과적으로 검증한다. 실험 결과에서는 IoT Edge 리소스의 무결성을 검증하기 위해서 이질적인 계산 하드웨어가 있는 복잡한 환경에서 잘 동작하는지 세 가지 다른 테스트 시나리오에서 에너지 효율성을 평가하였다.
본 연구는 국가 R&D 관리의 효율성을 개선하여 행정 부담을 최소화하고, 연구자·서비스 중심으로의 투명한 연구환경을 조성하기 위하여, 국가연구개발사업 연구지원시스템에 컨소시엄 블록체인을 데이터베이스로 활용하는 방안을 제시하였다. 구체적으로 데이터를 특성에 따라 분류하여, 첫째, 무결성과 투명성이 요구되는 데이터는 블록체인에 저장하는 방안, 둘째, 기밀성과 수정 및 삭제가 요구되는 데이터는 데이터베이스에 저장하는 방안, 셋째, 기밀성·무결성·투명성이 동시에 요구되는 데이터는 원본은 데이터베이스에 저장하고, 해당 데이터의 해시값은 블록체인에 별도로 저장하는 방안을 제안하였다. 블록체인 연구지원시스템을 활용하면 시스템의 안정적인 운영과 연구관리 전문기관 간 신속한 정보 공유가 가능하여, 행정 업무 부담 완화, 프로세스의 투명성 제고, 정보의 비대칭성 해소, 데이터 무결성·가용성·기밀성 확보 등의 효과를 창출할 수 있다.
해싱 기반 이미지 검색에서는 조작된 이미지의 해시코드가 원본 이미지와 달라 동일한 이미지 검색이 어렵다. 본 논문은 이미지의 질감, 모양, 색상 등 특징 정보로부터 지각적 해시코드를 생성하는 자기 감독 기반 딥해싱 모델을 제안하고 평가한다. 비교 모델은 오토인코더 기반 변분 추론 모델들이며, 인코더는 완전 연결 계층, 합성곱 신경망과 트랜스포머 모듈 등으로 설계된다. 제안된 모델은 기하학적 패턴을 추출하고 이미지 내 위치 관계를 활용하는 SimAM 모듈을 포함하는 변형 추론 모델이다. SimAM은 뉴런과 주변 뉴런의 활성화 값을 이용한 에너지 함수를 통해 객체 또는 로컬 영역이 강조된 잠재 벡터를 학습할 수 있다. 제안 방법은 표현 학습 모델로 고차원 입력 이미지의 저차원 잠재 벡터를 생성할 수 있으며, 잠재 벡터는 구분 가능한 해시코드로 이진화 된다. CIFAR-10, ImageNet, NUS-WIDE 등 공개 데이터셋의 실험 결과로부터 제안 모델은 비교 모델보다 우수하며, 지도학습 기반 딥해싱 모델과 동등한 성능이 분석되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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