• 정보처리학회논문지C
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• 제17C권4호
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• pp.335-346
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• 2010

Mac OS X는 애플에서 제작한 컴퓨터 운영체제이다. 1984년도부터 MAC OS의 마지막 버전인 9를 계승하여 지금의 Mac OS X 10.6(Snow Leopard)에 이르고 있다. 전 세계 운영체제 점유율에서 애플의 Mac OS X운영체제는 10% 정도를 차지하고 있으나, 현재 디지털 포렌식 조사에 활용되고 있는 포렌식 도구들은 Mac OS X에 대한 포렌식 분석을 제대로 수행할 수 없다. Mac OS X에 대한 포렌식 조사를 하는데 있어서, 운영체제 상에서 사용자의 행위와 흔적과 관련된 정보는 중요한 디지털 증거가 될 수 있다. 본 논문에서는 Mac OS X 운영체제 상의 사용자 흔적 정보 수집에 관한 방안을 제시한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 추계학술발표대회
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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.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2010년도 추계학술대회
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• pp.223-226
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• 2010

iPhone과 갤럭시S의 국내 출시와 함께 Smart Phone의 국내 시장이 활성화 되면서 사용자들이 증가하고 있다. 이에 따라 기존의 휴대폰 관련 범죄 증거 자료 수집을 위한 포렌식 기법으로는 새 기술과 WiFi 등 Convergence된 Smart Phone에 대한 모바일 포렌식 기술 연구가 필요하다. 본 논문에서는 Smart Phone OS별 포렌식 기술과 도구 연구를 위해, iPhone Apple MAC OS X와 갤럭시S Google Android를 연구한다. Smart Phone OS별 포렌식 기술로는 SYN 방식을 이용하여 포렌식 기술을 연구하고, 모바일 포렌식을 하기 위해 컴퓨터 포렌식 방법과 도구들을 살펴보고 포렌식 적용 방법을 연구한다. 본 논문 연구가 IT 강국으로서 한국의 Smart Phone 포렌식 기술 발전에 기여할 것이다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2007년도 학술대회 2부
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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.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제18권7호
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• pp.1393-1401
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• 2017

리눅스 운영체제는 데스크톱이나 서버뿐만 아니라 모바일 기기, 자동차, 임베디드 기기 등 다양한 분야로 영역을 넓혀가고 있고, 자유롭게 사용가능한 공개 소프트웨어라는 특징으로 인해 운영체제 부문에서 대부분 선두권을 차지하고 있다. 그러나 데스크톱 분야는 마이크로소프사의 윈도우가 장악하고 있고, 애플사의 Mac OS도 매니아층을 중심으로 점유율을 높이고 있으나 리눅스의 성장세는 답보 상태이다. 이러한 열세를 만회할 수 있는 중요한 요소로는 X 윈도 시스템을 손꼽을 수 있다. 아직까지 대부분의 리눅스 배포판이 전통적인 구조의 X.org 서버를 X 윈도 시스템으로 사용하는데, 무겁고 처리 속도도 느린 단점이 있다. 이를 대체하기 위해 Wayland라는 새로운 구조의 X 윈도 시스템이 등장하였다. Wayland는 임베디드나 모바일 기기에서 적합할 만큼 작고 가벼워서 데스크톱 분야뿐만 아니라 사물인터넷 관련 기기에도 탑재할 수 있다. Wayland의 등장과 더불어 시작된 X 윈도의 변화는 리눅스 대중화에 박차를 가할 것으로 판단된다.

• 한국농업기계학회:학술대회논문집
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• 한국농업기계학회 2017년도 춘계공동학술대회
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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.