Last year's Goseong-Sokcho forest fires have highlighted the limitations of extinguishing work for night-time forest fire and the importance of quick identification for information on the spread of forest fire. However, it is not easy to find services that take into account the characteristics of forest fires, as most existing disaster-related mobile applications and research assume various disaster situations rather than just forest fire situations. Therefore, a system that can provide information quickly is needed, taking into account the characteristics of forest fires and the limitations of extinguishing work. In this paper, we propose evacuation route guidance services that bypass areas where fire has already spread, supplement existing methods of extinguishing work, and provide general information on forest fire situations in real time, by putting drones into forest fire situations. It has been implemented to automate image analysis using the Rekognition service of Amazon Web Service (AWS), and the results of fire detection and the T Map API guide the evacuation path. It is expected that the results of this paper will allow efficient and rapid rescue and extinguishing work to be carried out, and further reduce the damage of human life caused by forest fires.
클라우드 컴퓨팅 시장이 성장하면서 다양한 클라우드 서비스가 안정적으로 제공되고 있으며 국내행정·공공기관은 모든 정보시스템을 클라우드 시스템으로 운영하기 위한 전환사업을 수행하고 있다. 그러나 인터넷을 통해 클라우드 자원에 접근할 경우, 내·외부 인력의 잘못된 자원 사용 및 악의적인 접근이 가능하기 때문에 사전에 클라우드 서비스를 안전하게 운영하기 위한 보안 기술을 마련하는 것이 필요하다. 본 논문은 클라우드 서비스 중, 민감한 데이터를 저장하는 클라우드 스토리지 서비스에 대해 제로 트러스트 기반으로 보안 기술을 설계하고, 설계된 보안기술을 실제 클라우드 스토리지에 적용하여 보안 기술의 실효성을 검증한다. 특히, 보안 기술 적용 여부에 따른 클라우드 사용자의 상세 접근 및 사용 행위를 추적하기 위하여 메모리 포렌식, 웹 포렌식, 네트워크 포렌식을 수행한다. 본 논문에서는 클라우드 스토리지 서비스로서 Amazon S3(Simple Storage Service)를 사용하고, S3의제로트러스트 기술로는 접근제어목록 및 키 관리 기술을 사용한다. 또한, S3에 대한 다양한 접근 유형을 고려하기 위하여 AWS(Amazon Web Services) 클라우드 내·외부에서 서비스 요청을 발생시키고, 서비스 요청위치에 따른 보안 기술 적용 효과를 분석한다.
새로운 경제적 가치를 창출하고 국가경쟁력을 강화할 목적으로 세계 각국의 정부와 주요 민간 기업들은 빅데이터에 지속적인 관심과 과감한 투자를 하고 있다. 뉴스와 같이 객관적인 데이터를 수집하기 위해서, 데이터 무결성 및 품질의 확보는 전제되어야 한다. 포털 뉴스와 같이 객관적이고 방대한 데이터를 바탕으로 의사결정이나 트렌드 분석을 하고자 하는 연구자나 실무자의 경우, 기존 크롤러 방식을 이용할 경우 데이터 수집 자체가 차단되는 문제점이 발생한다. 본 연구에서는 Amazon Web Services (AWS)에서 제공하는 클라우드 서비스 플랫폼을 이용하여 기존 크롤러 방식의 문제점을 해결하여 웹 데이터를 수집하는 방법을 구현하였다. 또한 이를 바탕으로 국민의 안전과 직결되는 가스 안전 관련 기사를 수집하여 가스 안전과 관련된 이슈를 분석하였다. 본 연구를 통해 가스 안전을 확보하기 위해 5가지 분류, 즉 사고/발생, 예방, 유지/관리, 정부/정책, 그리고 대상 등을 기준으로 가스 안전을 위한 전략이 수립되고, 체계적으로 운영되어야 함으로 확인하였다.
본 논문에서는 아마존 웹 서비스(AWS)를 사용하여 리눅스 가상환경을 구성하고, 이를 바탕으로 wordpress 서버를 구축하는 방법을 제시한다. AWS는 아마존 회사에서 제공하는 클라우드 컴퓨팅 서비스이며 가상 컴퓨터와 스토리지, 네트워크 인프라 등 다양한 서비스를 제공한다. AWS에서 제공하는 서비스들 중 Lightsail을 사용하여 리눅스 가상서버와 Wordpress 서버를 구현한다. Amazon Lightsail은 AWS에서 제공하는 서비스들 중 가장 쉽게 사용가능하다. 본 논문을 통해 보다 리눅스 및 서버 구축에 어려움을 겪는 초보자분들의 진입장벽을 낮추고 보다 활성화된 클라우드 서비스를 생활화하고자 한다.
스마트 빌딩 (Smart Building)은 사물 인터넷 (IoT; Internet of Things) 장치와 클라우드 서비스에서 모두 사용될 수 있는 응응 프로그램을 의미한다. 최근 Amazon, Google 및 Microsoft와 같은 클라우드 서비스 제공 업체는 IoT 장치에서 클라우드 애플리케이션 서비스를 제공할 수 있는 IoT 클라우드 플랫폼을 제공하고 있다. Postscapes에 따르면 최근에 152 개의 IoT 클라우드 플랫폼이 존재하고 있으며 스마트 빌딩 구현을 위해 하나를 선택하는 것은 어려운 문제이다. 본 논문에서는 실험을 위해서 마이크로소프트 Azure IoT 허브와 아마존의 AWS(Amazon Web Services) IoT를 선택하였다. 두 개의 IoT 클라우드 플랫폼을 선택하고 스마트 빌딩 관점에서 평가하였다. IoT 클라우드 플랫폼을 평가하기 위해 두 가지 다른 IoT 클라우드 플랫폼을 활용하였고, 일반적인 스마트 빌딩 시나리오를 가정하여 프로토타입을 구현하였다. 실험은 IoT 클라우드 플랫폼을 사용하여 시스템을 개발하는 과정에서 얻은 정보와 경험을 기반으로 수행하였다. 이 평가 결과는 스마트 빌딩을 위해 IoT 클라우드 플랫폼을 선택할 때 활용될 수 있다.
최근 유무선 통신 네트워크의 확산 및 고속화에 따라 인터넷 기술을 활용한 높은 수준의 확장성을 제공하는 클라우드 컴퓨팅 서비스(Cloud Computing Service) 이용이 증가하고 있다. 클라우드 컴퓨팅 서비스란 네트워크, 서버, 스토리지, 응용프로그램 등 다양한 컴퓨팅 자원들의 공유된 풀에 네트워크로 접근하여 언제든지 편리하게 사용 가능한 컴퓨팅 방식으로써 컴퓨팅 환경의 가상화라는 클라우드 컴퓨팅 서비스의 본질적인 특성으로 인해 디지털 포렌식 관점에서 사건 수사 시 데이터를 확보하는 일 자체가 어려운 현실에 직면했다. 본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅 서비스에 대한 디지털 포렌식 관점의 연구와 IaaS 형태의 클라우드 컴퓨팅서비스 중 시장 점유율의 대부분을 차지하고 있는 AWS(Amazon Web Service)와 Rackspace에 대한 증거데이터 수집 및 분석방안을 제시한다.
웹 프로그래밍을 공부하는 학생들이 본인들이 만든 웹 페이지를 서버에 호스팅하여 관리하기는 쉽지 않다. 본 논문에서는 스프링 프레임워크를 기반으로 반응형 웹을 개발하고 개발한 웹 페이지를 아마존 웹 호스팅 서비스를 이용하여 호스팅하는 과정을 다룬다. 스프링 프레임워크는 POJO(Plain Old Java Object) 방식의 프레임워크로써 특정한 인터페이스를 구현하거나 상속을 받을 필요가 없어 기존에 존재하는 라이브러리 등을 지원하기에 용이하고 객체가 가벼우며, CSS를 사용한 반응형 웹은 모바일에서도 접근하기 쉬우므로 높은 접근성을 제공한다. 이렇게 개발한 웹 페이지를 호스팅 하여 관리하는 것은 특히 입문단계의 개발자에게 큰 도움이 될 것이다.
본 논문은 산업용 생산 장비의 부하 전력을 모니터링하기 위한 스마트 디바이스와 애플리케이션을 개발하고 성능을 평가한 결과를 담고 있다. 스마트 디바이스는 산업용 생산 장비의 부하 전력 및 동작 환경 데이터를 수집해 이를 서버로 전송하는 기능을 가진 스마트 전력 디바이스와 이의 경량화 버전에 해당하는 에너지 미터링 디바이스로 구분해 하드웨어와 더불어 펌웨어를 개발하였다. 이들 디바이스에서 수집한 부하 전력 데이터는 AWS(Amazon Web Services) 서버내 MariaDB에 저장될 수 있도록 하였으며, RESTFul API를 이용해 웹사이트 및 모바일 애플리케이션 상에서 그래프 형태로 부하 전력을 모니터링할 수 있도록 구현하였다. 개발 시스템의 성능을 평가하기 위해 MariaDB에서 웹사이트 및 모바일 애플리케이션까지의 응답 시간을 측정하였으며, 4G(LTE) 네트워크 환경에서는 0.0256~0.0545초, 3G 네트워크 환경에서는 0.6126~1.2978초로 만족스러운 결과를 보여줌을 알 수 있었다.
In this paper, we propose a real-time drone-based violent protest detection system. Our proposed system uses drones to detect scenes of violent protest in real-time. The important problem is that the victims and violent actions have to be manually searched in videos when the evidence has been collected. Firstly, we focused to solve the limitations of existing collecting evidence devices by using drone to collect evidence live and upload in AWS(Amazon Web Service)[1]. Secondly, we built a Deep Learning based violence detection model from the videos using Yolov3 Feature Pyramid Network for human activity recognition, in order to detect three types of violent action. The built model classifies people with possession of gun, swinging pipe, and violent activity with the accuracy of 92, 91 and 80.5% respectively. This system is expected to significantly save time and human resource of the existing collecting evidence.
기업 및 공공기관의 클라우드 서비스 도입이 확산되면서 업무 시스템에 대한 보안 요구사항이 변화하고 있다. 기존에는 보호해야 할 정보자산이 물리적으로 외부와 분리된 내부 공간에 집중되었다면 클라우드 환경에서는 자산의 분포 범위가 넓어지면서 내부와 외부의 경계가 모호해진다. 따라서 경계 기반의 전통적인 보안 방식은 클라우드 기반 업무환경에 적합하지 않으며 정보 서비스를 이용하는 전 주기에서 암묵적인 신뢰를 배제하고 지속적으로 검증을 수행하는 제로 트러스트 기반의 업무 시스템 운영이 필요하다. 본 논문에서는 스토리지 클라우드 서비스인 아마존 웹 서비스 S3(Simple Storage Service)에 대하여 제로 트러스트 모델을 설계하고, 직접 서비스를 운영하며 제안된 제로 트러스트 모델의 안전성을 검증한다. 제로 트러스트 모델은 스토리지에 접근하는 사용자에 대한 인증 및 식별 기술, 스토리지 암호화 기술, 암호화 키 관리 기술을 활용하여 설계하였으며 제로 트러스트 기술 적용 시, 스토리지 보안성이 향상되는 것을 실제 서비스 운영을 통한 실험을 통해 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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