Mac OS X is the Computer Operating System that develop in Apple Inc. Mac OS X is the successor to Mac OS 9 Version which had been Apple's primary operating system since 1984. Recently, Mac OS X 10.6 (Snow Leopard) has been manufactured and is distributed to user. Apple's Mac OS X Operating System is occupying about 10% in the world Operating System market share. But, Forensic tools that is utilized on digital forensic investigation can not forensic analysis about Mac OS X properly. To do forensic investigation about Mac OS X, information connected with user's action and trace can become important digital evidence in Operating System. This paper presents way about user trace data acquisition methodology in Mac OS X.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2011.11a
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pp.846-849
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2011
최근 iPhone, iPad의 높은 사용율과 더불어 Apple 의 Mac 계열 제품에 대한 관심도 높아지고 있다. 이는 Apple의 운영체제인 Mac OS X의 사용율 증가와 함께 디지털 포렌식 수사 환경에서의 Mac OS X의 중요성이 높아짐을 의미한다. 디지털 포렌식 관점에서 Mac OS X에는 사용자의 사용 정보를 남기는 주요 Artifacts들이 있다. 외부 저장 장치 연결 정보, 어플리케이션 설치 정보, 사용자 인증 정보, 어플리케이션 설정 정보 등이 대표적인 Artifacts들이며, 이러한 정보들은 특정 위치의 로그 파일에 남게 된다. 본 논문은 Mac OS X의 대표적 Artifacts 들을 대상으로 사용 흔적 정보가 남는 파일을 분석하여 디지털 포렌식 수사 시 활용할 수 있도록 한다.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2010.10a
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pp.223-226
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2010
iPhone and Smart Phone domestic markets are activated with domestic coming out of galaxy S together and the users are increasing. It follows hereupon and with forensic techniques for the cellular phone relation criminal evidence collection of data of existing the mobile forensic engineering research is necessary in about Smart Phone where it has become new techniques and WiFi etc. Convergence. It respects Smart Phone OS star forensic technique and a tool research, iPhone Apple MAC OS X and it researches galaxy S Google Android from the present paper. Smart it uses SYN methods with Phone OS star forensic techniques and it researches in order mobile forensic description below it observes it sees and forensic application methods computer forensic methods and the tools and it researches forensic techniques. The present paper research as IT powerful country will contribute in Smart Phone forensic technical advances of Korea.
Seo, June-Seok;Noh, Seung-Seok;Park, Jin-Wan;Seo, Myeong-Seok
한국HCI학회:학술대회논문집
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2007.02b
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pp.249-255
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2007
컴퓨터 하드웨어 및 소프트웨어의 발전으로 그래픽 처리 기술은 날로 발전을 거듭하고 있으며 하드웨어의 기능을 최대한 이끌어내기 위한 소프트웨어 기술 또한 발전하고 있다. 이러한 발전으로 인하여 다양한 영상처리 분야에서 빠른 이미지 프로세싱이 가능하게 되었지만 빠른 이미지 프로세싱 능력에도 불구하고 프로그래밍 기술은 기존 것을 고수하고 있다. 일반적으로 사용해오던 기술은 높은 프로그래밍 지식을 필요로 하는 분야였고 이러한 이유로 이미지 프로세싱 기법을 전문적인 프로그래밍 지식이 부족한 예술계의 사용자가 이용하는 데에는 어려움이 있었다. 이러한 문제점을 해결하고 이미지 하드웨어 및 소프트웨어의 효율적인 사용 환경을 위하여 Apple사에서 OpenGL과 Objective-C를 이용한 좀더 간단한 이미지 프로세싱 기법인 코어 이미지(Core Image)를 개발하였다. OS와 어플리케이션 상에서 빠른 이미지 프로세싱을 위해 개발된 코어 이미지는 기존의 이미지 프로세싱 기법에서 복잡한 형태의 프로그래밍을 요했던 것과는 달리, 여러 이미지 프로세싱 기법을 간단한 플러그인 형태로 지원한다. 예술적인 측면에서 다양한 이미지 프로세싱 기법을 보다 손쉽게 사용할 수 있으며 사용 방법 또한 간단하여 전문적인 프로그램 지식이 부족한 일반 사용자도 예술적인 측면에서 이미지 프로세싱 기술을 쉽게 접목할 수 있도록 구성되어 있다. 하지만 코어 이미지가 국내에서는 소수의 사용자만이 이용하는 Mac OS에서만 사용 가능한 프로세싱 기술이라는 문제점 또한 지니고 있다. 본 논문에서는 코어 이미지의 개념과 구동 원리 및 실제 예술 작품에 적용된 사례를 분석하고, 이를 통하여 다양한 분야에서의 코어 이미지의 가능성에 대하여 전망해 본다.
The Linux operating system is expanding to include desktops and servers, as well as mobile devices, automobiles and embedded devices, and is the dominant operating system category because it is freely available and open source software. However, the desktop market is dominated by Microsoft's Windows, and Apple's Mac OS is increasingly dominated by enthusiasts, but Linux's growth is stagnant. An important element to make up for this deficiency is the X Window System. Most Linux distributions still use the traditional X.org server as the X Window System, but it is heavy and slow. To replace it, a new X window system called Wayland emerged. Wayland is small and light enough to fit on an embedded or mobile device, so it can be mounted on the IoT related device as well as on the desktop. With the advent of Wayland, the change in the X window will accelerate the popularization of Linux.
Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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2017.04a
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pp.171-171
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2017
전산유체역학(CFD: Computational Fluid Dynamics)를 이용한 스마트팜 환경 내부의 정밀 제어 연구가 진행 중이다. 시계열 데이터의 난해한 동적 해석을 극복하기위해, 비선형 모델링 기법의 일종인 인공신경망을 이용하는 방안을 고려하였다. 선행 연구를 통하여 환경 데이터의 비선형 모델링을 위한 Tensorflow활용 방법이 하드웨어 가속 기능을 바탕으로 월등한 성능을 보임을 확인하였다. 그럼에도 오프라인 일괄(Offline batch)처리 방식의 한계가 있는 인공신경망 모델링 기법과 현장 보급이 불가능한 고성능 하드웨어 연산 장치에 대한 대안 마련이 필요하다고 판단되었다. CFD 해석을 위한 Solver로 SU2(http://su2.stanford.edu)를 이용하였다. 운영 체제 및 컴파일러는 1) Mac OS X Sierra 10.12.2 Apple LLVM version 8.0.0 (clang-800.0.38), 2) Windows 10 x64: Intel C++ Compiler version 16.0, update 2, 3) Linux (Ubuntu 16.04 x64): g++ 5.4.0, 4) Clustered Linux (Ubuntu 16.04 x32): MPICC 3.3.a2를 선정하였다. 4번째 개발환경인 병렬 시스템의 경우 하드웨어 가속는 OpenCL(https://www.khronos.org/opencl/) 엔진을 이용하고 저전력 ARM 프로세서의 일종인 옥타코어 Samsung Exynos5422 칩을 장착한 ODROID-XU4(Hardkernel, AnYang, Korea) SBC(Single Board Computer)를 32식 병렬 구성하였다. 분산 컴퓨팅을 위한 환경은 Gbit 로컬 네트워크 기반 NFS(Network File System)과 MPICH(http://www.mpich.org/)로 구성하였다. 공간 분해능을 계측 주기보다 작게 분할할 경우 발생하는 미지의 바운더리 정보를 정의하기 위하여 3차원 Kriging Spatial Interpolation Method를 실험적으로 적용하였다. 한편 병렬 시스템 구성이 불가능한 1,2,3번 환경의 경우 내부적으로 이미 존재하는 멀티코어를 활용하고자 OpenMP(http://www.openmp.org/) 라이브러리를 활용하였다. 64비트 병렬 8코어로 동작하는 1,2,3번 운영환경의 경우 32비트 병렬 128코어로 동작하는 환경에 비하여 근소하게 2배 내외로 연산 속도가 빨랐다. 실시간 CFD 수행을 위한 분산 컴퓨팅 기술이 프로세서의 속도 및 운영체제의 정보 분배 능력에 따라 결정된다고 판단할 수 있었다. 이를 검증하기 위하여 4번 개발환경에서 운영체제를 64비트로 개선하여 5번째 환경을 구성하여 검증하였다. 상반되는 결과로 64비트 72코어로 동작하는 분산 컴퓨팅 환경에서 단일 프로세서 기반 멀티 코어(1,2,3번) 환경보다 보다 2.5배 내외 연산속도 향상이 있었다. ARM 프로세서용 64비트 운영체제의 완성도가 낮은 시점에서 추후 성공적인 실시간 CFD 모델링을 위한 지속적인 검토가 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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