Smart hand-held devices like iPhone, iPad, Andriod and other mobile-OS machines are becoming a well known part of our daily lives. Utilization of these devices has gone beyond the expectations of their inventors. Evolution of Apple's iOS from a mobile phone Operating System to a wholesome platform for Portable Gaming is an adequate proof. Using these smart devices people are downloading applications from numerous online App Stores. Utilizing remote storage facilities and confining themselves to computing power far below than an entry level laptop, netbooks have emerged. Google's idea of Chrome OS coupled with Google's AppEngine is an eye-opener for researchers and developers. Keeping all these industry-proven innovations in mind we are proposing a Context-Driven Cloud-Oriented Application Architecture for smart devices. This architecture enables our smart devices to behave smarter by utilizing very less of local resources.
스마트 디바이스에 대한 악의적인 공격들이 빠르게 진화하고 있고, 이들 공격에 대해 스마트 디바이스를 적절하게 보호하는 것은 매우 중요한 이슈로 부각되고 있다. 특히, 스미싱 공격은 스마트 폰에서 가장 중요한 위협들 중의 하나로 주목되고 있다. 이 논문에서는 스미싱 공격의 위험으로부터 사용자를 근본적으로 보호할 수 있는 클라우드 서비스를 제안한다. 제안된 클라우드 메시징 서비스는 사용자 스마트 디바이스에서 URL을 포함한 텍스트 메시지들을 필터링하여 클라우드 서버에 의해 제공되는 가상 머신을 통해 필터링된 메시지들을 확인하고 관리할 수 있는 클라우드 서비스를 제공한다. 기존의 스미싱 방지 기법들이 이미 알려진 패턴의 악성코드에 대해서만 보호하거나, 오탐(FP) 또는 미탐(FN) 등의 오류 가능성을 내포하고 있지만, 제안 기법은 URL을 포함하고 있는 모든 문자 메시지들을 자동적으로 필터링하여 클라우드 서버 상의 저장공간에 저장하고 확인 및 관리하기 때문에 스마트 디바이스에서 스미싱 공격에 의한 멀웨어(악성코드)의 설치를 완벽하게 차단할 수 있다.
클라우드 컴퓨팅 기술은 스토리지 및 애플리케이션 등을 통해 개인 소비자에게도 그 서비스의 영역을 넓혀가고 있다. 본 연구에서는 가치 기반 수용 모형에 기반하여 서비스 사용 요인을 편익과 희생관점에서 구분하고, 사용자 집단을 서비스를 사용 중이거나 경험한 적이 있는 사용자와 경험한 적 없는 사용자로 나누어 각 집단 별 지각된 가치와 사용 의도에 영향을 미치는 요인을 비교하였다. 분석 결과 지각된 가치는 사용 의도에 유의한 영향을 미쳤으며, 두 집단에서 모두에서 희생 요인 중 지각된 비용이 지각된 가치에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 반면 편익의 지각에서는 집단 별 차이를 보였다. 경험자의 지각된 가치에는 편익 요소 중 지각된 유용성, 편재성, 네트워크 효과가 유의하였으나, 비경험자는 편재성이 유효하지 않았다. 또한 경험자에게는 유용성이, 비경험자에게는 네트워크 효과가 가장 유의한 요인이었다. 본 연구는 개인용 클라우드 서비스 분야에서 소비자의 사용 의도를 편익과 희생 관점으로 검정하고 이전 사용 경험의 역할에 대해 재조명했다는 점에서 시사점을 갖는다.
4차 산업혁명, Industry 4.0 과 더불어 최근 ICT 분야의 메가트렌드는 빅데이터, IoT, 클라우드 컴퓨팅, 그리고 인공지능이라고 할 수 있다. 따라서, 4차 산업혁명 시대에 알맞은 AI 서비스들의 기술 개발과 다양한 산업 영역에서 ICT 분야의 융합에 따른 BI (Business Intelligence), IA (Intelligent Analytics, BI + AI), AIoT (Artificial Intelligence of Things), AIOPS (Artificial Intelligence for IT Operations), RPA 2.0 (Robotic Process Automation + AI) 등의 세분화된 기술 발전으로 급속한 디지털 전환 (Digital Transformation)이 진행되고 있는 추세이다. 본 연구에서는 이러한 기술적 상황에 따른 대용량 분산 Abyss 스토리지 기반으로 인프라 측면의 GPU, CDA (Connected Data Architecture) 프레임워크, 그리고 AI의 다양한 머신러닝 서비스들을 통합 및 고도화를 목표로 하며, AI 비즈니스의 수익 모델을 다양한 산업 영역에 활용하고자 한다.
클라우드와 같은 퍼블릭 스토리지 시스템은 언제 어디서든 온디맨드(on-demand) 컴퓨팅 서비스를 제공한다는 점에서, 다수 사용자 간 데이터 공유 환경으로 각광받고 있다. 안전한 데이터 공유는 세분화된 접근 제어를 통해 가능한데, 기존의 대칭키 및 공개키 기반 암호 기법은 암호문과 비밀키 간 일대일 대응만을 지원한다는 점에서 적합하지 않다. 속성 기반 암호는 세분화된 접근 제어를 지원하지만, 속성의 개수가 증가함에 따라 암호문의 크기도 함께 증가한다. 게다가, 복호에 필요한 연산비용이 매우 크기 때문에, 가용한 자원이 제한된 환경에서 비효율적이다. 본 연구에서는, 복호 연산의 아웃소싱을 지원하는 효율적인 속성 기반의 안전한 데이터 공유 기법을 제안한다. 제안 기법은 속성의 개수에 관계없이 항상 일정 크기의 암호문을 보장한다. 또한 정적 속성 환경에서 사용자 측면 연산 비용 절감을 지원하며, 이는 약 95.3%의 복호 연산을 고성능의 스토리지 시스템에 위임함으로써 가능하다. 반면 동적 송석 환경에서는 약 72.3%의 복호 연산 위임이 가능하다.
최근 클라우드 컴퓨팅의 도래로, IT 지원조직의 구조에 새로운 도전이 발생하게 되었다. 특히 플랫폼 클라우드 컴퓨팅에서 필요한 자원 할당 시에는 각 분야 전문가가 개입하지 않고, 서버, 네트워크, 스토리지등이 자동으로 분배되고, 관련 소프트웨어와 이들 구성 요소 상호간의 토폴로지가 자동으로 구성한다. 이에 따라 사설 플랫폼 클라우드 도입 시, 기존 IT 조직의 역할, 구성원 간 협력 방식의 변화, 이에 따른 조직 내 갈등 등에 대한 연구가 필요하나, 아직까지 이에 대한 연구가 없다. 이에 본 논문은 현재의 IT조직이 플랫폼 클라우드 지원조직으로 변신하는데 있어서 부(negative)의 영향을 주는 장애요인의 규명에 대한 연구를 하고자 한다. 이 결과를 통해, 현재의 IT조직의 특성과 플랫폼 클라우드 운영을 위한 조직의 요구사항을 반영하여, 새로운 조직의 형태와 스킬 셋을 정의함으로써, IT조직의 원활한 변신을 돕고자 한다.
The explosive growth of next-generation sequencing data has resulted in ultra-large-scale datasets and ensuing computational problems. In Korea, the amount of genomic data has been increasing rapidly in the recent years. Leveraging these big data requires researchers to use large-scale computational resources and analysis pipelines. A promising solution for addressing this computational challenge is cloud computing, where CPUs, memory, storage, and programs are accessible in the form of virtual machines. Here, we present a cloud computing-based system, Bio-Express, that provides user-friendly, cost-effective analysis of massive genomic datasets. Bio-Express is loaded with predefined multi-omics data analysis pipelines, which are divided into genome, transcriptome, epigenome, and metagenome pipelines. Users can employ predefined pipelines or create a new pipeline for analyzing their own omics data. We also developed several web-based services for facilitating downstream analysis of genome data. Bio-Express web service is freely available at https://www. bioexpress.re.kr/.
컴퓨터 시스템 운용 간에 발생하는 많은 정보들이 기록되는 로그데이터는 컴퓨터 시스템 운용 점검, 프로세스의 최적화, 사용자 최적화 맞춤형 제공 등 다방면으로 활용되고 있다. 본 논문에서는 다양한 종류의 로그데이터들 중에서 은행에서 발생하는 대용량의 로그데이터를 처리하기 위한 클라우드 환경 하에서의 MongoDB 기반 비정형 로그 처리시스템을 제안한다. 은행업무간 발생하는 대부분의 로그데이터는 고객의 업무처리 프로세스 간에 발생하며, 고객 업무 프로세스 처리에 따른 로그데이터를 수집, 저장, 분류, 분석하기 위해서는 별도로 로그데이터를 처리하는 시스템을 구축해야만 한다. 하지만 기존 컴퓨팅환경 하에서는 폭발적으로 증가하는 대용량 비정형 로그데이터 처리를 위한 유연한 스토리지 확장성 기능, 저장된 비정형 로그데이터를 분류, 분석 처리할 수 있는 기능을 구현하기가 매우 어렵다. 이에 따라 본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅 기술을 도입하여 기존 컴퓨팅 인프라 환경의 분석 도구 및 관리체계에서 처리하기 어려웠던 비정형 로그데이터를 처리하기 위한 클라우드 환경기반의 로그데이터 처리시스템을 제안하고 구현하였다. 제안한 본 시스템은 IaaS(Infrastructure as a Service) 클라우드 환경을 도입하여 컴퓨팅 자원의 유연한 확장성을 제공하며 실제로, 로그데이터가 장기간 축적되거나 급격하게 증가하는 상황에서 스토리지, 메모리 등의 자원을 신속성 있고 유연하게 확장을 할 수 있는 기능을 포함한다. 또한, 축적된 비정형 로그데이터의 실시간 분석이 요구되어질 때 기존의 분석도구의 처리한계를 극복하기 위해 본 시스템은 하둡 (Hadoop) 기반의 분석모듈을 도입함으로써 대용량의 로그데이터를 빠르고 신뢰성 있게 병렬 분산 처리할 수 있는 기능을 제공한다. 게다가, HDFS(Hadoop Distributed File System)을 도입함으로써 축적된 로그데이터를 블록단위로 복제본을 생성하여 저장관리하기 때문에 본 시스템은 시스템 장애와 같은 상황에서 시스템이 멈추지 않고 작동할 수 있는 자동복구 기능을 제공한다. 마지막으로, 본 시스템은 NoSQL 기반의 MongoDB를 이용하여 분산 데이터베이스를 구축함으로써 효율적으로 비정형로그데이터를 처리하는 기능을 제공한다. MySQL과 같은 관계형 데이터베이스는 복잡한 스키마 구조를 가지고 있기 때문에 비정형 로그데이터를 처리하기에 적합하지 않은 구조를 가지고 있다. 또한, 관계형 데이터베이스의 엄격한 스키마 구조는 장기간 데이터가 축적되거나, 데이터가 급격하게 증가할 때 저장된 데이터를 분할하여 여러 노드에 분산시키는 노드 확장이 어렵다는 문제점을 가지고 있다. NoSQL은 관계형 데이터베이스에서 제공하는 복잡한 연산을 지원하지는 않지만 데이터가 빠르게 증가할 때 노드 분산을 통한 데이터베이스 확장이 매우 용이하며 비정형 데이터를 처리하는데 매우 적합한 구조를 가지고 있는 비관계형 데이터베이스이다. NoSQL의 데이터 모델은 주로 키-값(Key-Value), 컬럼지향(Column-oriented), 문서지향(Document-Oriented)형태로 구분되며, 제안한 시스템은 스키마 구조가 자유로운 문서지향(Document-Oriented) 데이터 모델의 대표 격인 MongoDB를 도입하였다. 본 시스템에 MongoDB를 도입한 이유는 유연한 스키마 구조에 따른 비정형 로그데이터 처리의 용이성뿐만 아니라, 급격한 데이터 증가에 따른 유연한 노드 확장, 스토리지 확장을 자동적으로 수행하는 오토샤딩 (AutoSharding) 기능을 제공하기 때문이다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 크게 로그 수집기 모듈, 로그 그래프생성 모듈, MongoDB 모듈, Hadoop기반 분석 모듈, MySQL 모듈로 구성되어져 있다. 로그 수집기 모듈은 각 은행에서 고객의 업무 프로세스 시작부터 종료 시점까지 발생하는 로그데이터가 클라우드 서버로 전송될 때 로그데이터 종류에 따라 데이터를 수집하고 분류하여 MongoDB 모듈과 MySQL 모듈로 분배하는 기능을 수행한다. 로그 그래프생성 모듈은 수집된 로그데이터를 분석시점, 분석종류에 따라 MongoDB 모듈, Hadoop기반 분석 모듈, MySQL 모듈에 의해서 분석되어진 결과를 사용자에게 웹 인터페이스 형태로 제공하는 역할을 한다. 실시간적 로그데이터분석이 필요한 로그데이터는 MySQL 모듈로 저장이 되어 로그 그래프생성 모듈을 통하여 실시간 로그데이터 정보를 제공한다. 실시간 분석이 아닌 단위시간당 누적된 로그데이터의 경우 MongoDB 모듈에 저장이 되고, 다양한 분석사항에 따라 사용자에게 그래프화해서 제공된다. MongoDB 모듈에 누적된 로그데이터는 Hadoop기반 분석모듈을 통해서 병렬 분산 처리 작업이 수행된다. 성능 평가를 위하여 로그데이터 삽입, 쿼리 성능에 대해서 MySQL만을 적용한 로그데이터 처리시스템과 제안한 시스템을 비교 평가하였으며 그 성능의 우수성을 검증하였다. 또한, MongoDB의 청크 크기별 로그데이터 삽입 성능평가를 통해 최적화된 청크 크기를 확인하였다.
본 연구는 농업 및 정보 통신 기술의 융합을 기반으로 국내외 스마트 농장 서비스 모델을 검토하고 한국의 스마트 온실을 개선하기 위해 필요한 다양한 요인을 조사하기 위해 수행되었다. 국내 스마트 온실의 작물 생육모델 및 환경모델에 관한 연구는 제한적이었고, 연구를 위한 인프라를 구축하는 데는 많은 시간이 필요하다. 이러한 문제의 대안으로 클라우드 기반 연구 플랫폼이 필요하다. 제안된 클라우드 기반 연구 플랫폼은 통합 데이터, 생육환경모델, 구동기 제어 모델, 스마트 온실 관리, 지식 기반 전문가 시스템 및 농가 대시보드 모듈을 통해 통합적 데이터 저장 및 분석을 위한 연구 인프라를 제공한다. 또한 클라우드 기반 연구 플랫폼은 작물 생육환경, 생산성 및 액추에이터 제어와 같은 다양한 요인들 간의 관계를 정량화하는 기능을 제공하며, 연구자는 빅데이터, 기계 학습 및 인공지능을 활용하여 작물 생육 및 생장환경 모델을 분석할 수 있다.
데이터 양의 폭발적 증가에 따른 관리 효율성 제고를 위한 클라우드 서비스 활용이 일상으로 자리잡고 있는 현재, 데이터 프라이버시 보존을 위한 다양한 암호화 기법이 적용되고 있다. 클라우드 시스템의 방대한 컴퓨팅 자원에도 불구하고 다수 사용자로부터 아웃소싱된 데이터의 중복으로 인한 저장 효율성의 저하는 서비스 효율을 현저히 감소시키는 요인으로 작용하면서, 프라이버시가 보장된 암호문에 대한 데이터 중복제거에서의 효율성 향상을 위한 다양한 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 최신 USENIX ATC에 발표된 Ren et al.의 신뢰실행환경을 활용한 암호문에 대한 중복제거의 효율성 개선을 위한 연구결과를 분석하고 서비스에 참여하는 키 관리 서버를 사용자에 통합함으로써 제3의 독립적인 키 관리 서버의 필요성을 제거하면서도 키 관리의 안정성 개선 방법을 제시한다. 실험을 통하여 제안 기법에서 약 30%의 통신 효율 개선 효과를 얻을 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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