시스템 가시성평가는 복잡한 시스템과 고도의 신뢰성 분야인 In-Vehicle 산업에서 하드웨어 및 소프트웨어간의 융합과 역할 변화에서 시작되었다. 융합의 중심이 기술에서 문화로 자연스럽게 스며드는 형태로 진화하고 있다. 문화의 주변에 기술의 생태적 특징을 반영하기 위해 유니버설미들웨어의 장점인 생명주기모델을 활용하여 시스템의 가시성을 높이고 직관적 판단을 유도하여 혼란 상태를 대비할 수 있다 .본 연구에서는 유니버설미들웨어 기반의 데이터와 서비스모듈을 유기적으로 표준화 및 안정화하여 시스템 가시성 엔진을 시험하고 평가하였다. 이 모듈은 Intelligent Pervasive Cloud 모듈, Memorial Service 모듈, Life Cycler 모듈로 구성하고 현재와 미래의 통신표준과 응용서비스 표준을 비롯한 다양한 요구사항을 반영하였다.
최근, 네트워크 확장 및 클라우드 인프라 확장 그리고 코로나 상황에 따른 근무 형태의 변화인 자택근무 및 외부업무로 인한 원격접속의 증가로 외부 공격자의 접근뿐만이 아니라 내부 직원의 업무 접속과 같은 내부에서의 접근을 경계해야 할 필요성이 증가하고 있다. 이로 인해 제로 트러스트라는 새로운 네트워크 보안 모델이 주목받고 있다. 제로 트러스트는 신뢰할 수 있는 네트워크는 존재하지 않는다는 핵심원칙을 가지고 있으며 접근을 허용받기 위해선 먼저 인증을 받아야하며 인증 받은 사용자와 인증된 디바이스로만 데이터 리소스에 접근 할 수 있다는 개념으로 진행된다. 이 논문에서는 이러한 제로 트러스트와 제로 트러스트 아키텍처에 대해 설명하고, 제로 트러스트를 이용하여 다양한 기업에 적용할 수 있는 새로운 보안 적용 전략과 제로 트러스트 아키텍처 모델을 기반으로 하는 새로운 보안체계의 구축 프로세스를 고찰하려 한다.
다양한 형태의 학습 시스템이 생겨나고 있다. 그 중 E-러닝을 통한 동영상 학습에 대한 수요는 지속적으로 증가하고 있다. 하지만, 그렇다고 하여 모든 이가 이러한 시스템을 적합하게 활용할 수 있는 것은 아니다. 학업능력이 떨어지는 학생은 자신의 학습수준보다 높은 동영상을 학습할 경우 학습에 대한 흥미를 잃을 수 있고, 학업능력이 뛰어난 학생의 경우는 수준에 맞지 않는 동영상을 제공할 경우에는 심화 학습의 기회를 잃어버릴 수 있어 학습효율성을 저하하게 된다. 이러한 불편함을 해결하기 위해서는 사용자가 선호할 만한 정보를 예측하고 필터링 된 맞춤형 정보를 제공하는 추천시스템이 필요하다. 본 논문에서는 학생 레벨추천 시스템을 제안한다. 학생그룹과 학생간의 학습정보를 바탕으로 학습동영상과 학생의 레벨을 추론하고, 이를 토대로 동영상에 대한 학생의 상대적 난이도를 제시하고, 적합한 난이도의 동영상을 추천한다. 실험을 통하여 본 연구의 추천 서비스의 유용성을 검증하였다.
본 논문은 씬클라이언트 환경에서 클라우드 컴퓨팅을 이용하여 N-Screen-as-a-Service(NaaS) 기반하여 통합 된 어플리케이션을 스트리밍하기 위한 Virtual Aggregation Gateway(VAG)를 제안한다. 또한, 본 논문에서는 인터넷을 통하여 대용량 멀티 클라이언트에서의 융합된 어플리케이션 스트림의 화면 공유 시 서버 측 문제에 대해 기술한다. 특히, 콘텐츠를 전달하기 위해 가능한 모든 미디어 시그널링을 효율적으로 관리를 하는 N-Screen 세션 관리자 프레임워크를 제안한다. 더 나아가, 사용자들에게 재생 멀티미디어 콘텐츠 (TV 드라마, 광고, 대본 등)를 제공한다. 제안한 N-Screen 세션 관리자의 목표는 다음과 같다. (1) 모든 통신 세션의 세션 상태를 관리 (2) 수신된 요구사항이나 답변들의 제어를 관리 (3) 사용자들에게 언제 어디서든 이기종 단말에 화면을 공유하면서 멀티미디어 콘텐츠를 재생 그리고 (4) 사용자들이 진행 중인 통신 세션을 이기종 단말로 전환을 가능하게 해준다. 마지막으로, Session Initiation Protocol (SIP)에서의 보안 문제점 및 재생 혹은 전송 세션에서의 지연을 최소화 하는 것에 대해 기술한다.
스마트 센싱은 사물인터넷과 관련된 다양한 응용에 있어 핵심적인 역할을 하고 있으며, 그 중요성은 인공지능의 발전과 더불어 점점 증가하고 있다. 그러므로 스마트 센서의 중요성은 아무리 강조해도 지나치지 않다고 할 수 있을 것이다. 그러나 스마트 센서 관련 대부분의 연구는 특정 응용 목적, 예를 들면 보안, 에너지 절약, 감시 등에 집중되고 있으며, 미래에 필요할 다양한 유형의 스마트 센서를 효율적으로 구성하는 방법에 관한 연구는 드믄 실정이다. 본 논문에서는 스마트 센서의 효율적 구성을 위한 계층구조를 가진 컴포넌트 기반의 스마트 센서 프레임워크가 제안되고, 스마트 홈으로의 응용이 설계, 구현된다. 제안된 방법은 가까운 미래에 등장할 다양한 유형의 스마트 센서를, 제안된 소프트웨어 프레임워크 상에서 필요한 컴포넌트의 설계 및 개발을 통해 구성 가능하다는 것을 보여주고 있다. 또한 계층 구조를 가지고 있으므로 내부 혹은 외부 계층의 삽입을 통해 스마트 센서의 구성을 확대시킬 수도 있으며, 특히 외부 장치 계층과의 연결을 통해 사물인터넷 응용 서비스의 설계 시, 내부 혹은 외부 모듈별 독립적인 설계가 가능하다는 장점을 가진다. 제안된 방법을 사용하여 소규모 스마트 홈 시스템이 설계 구현되었으며, 외부의 서버와 연결되어 다수의 스마트 홈을 수용, 관리할 수 있는 홈 클라우드까지 설계 구현되었다. 각 계층의 컴포넌트들을 개발, 추가함으로써, 스마트 카, 스마트 빌딩, 스마트 팩토리 등, 그 응용의 폭을 효율적으로 확대할 수 있을 것이다.
3D open-field farm model developed from UAV (Unmanned Aerial Vehicle) data could make crop monitoring easier, also could be an important dataset for various fields like remote sensing or precision agriculture. It is essential to separate crops from the non-crop area because labeling in a manual way is extremely laborious and not appropriate for continuous monitoring. We, therefore, made a 3D open-field farm model based on UAV images and developed a crop segmentation model using a supervised machine learning algorithm. We compared performances from various models using different data features like color or geographic coordinates, and two supervised learning algorithms which are SVM (Support Vector Machine) and KNN (K-Nearest Neighbors). The best approach was trained with 2-dimensional data, ExGR (Excess of Green minus Excess of Red) and z coordinate value, using KNN algorithm, whose accuracy, precision, recall, F1 score was 97.85, 96.51, 88.54, 92.35% respectively. Also, we compared our model performance with similar previous work. Our approach showed slightly better accuracy, and it detected the actual crop better than the previous approach, while it also classified actual non-crop points (e.g. weeds) as crops.
멀티테넌시 아키텍처는 클라우드 기반 서비스와 애플리케이션에서 중요한 역할을 하며, 이러한 환경에서 데이터 격리는 중요한 보안 과제로 부각되고 있다. 본 논문은 스키마 기반 격리, 논리적 격리, 물리적 격리 등 다양한 데이터 격리 방법들을 조사하고, 각각의 장단점을 비교 분석하였다. 데이터 격리 방법들의 실질적인 적용 사례와 효과를 평가하고, 이를 통해 멀티테넌트 웹 사이트 개발 시 고려해야 할 보안 요소들과 데이터 격리 방법의 선택 기준을 제안하였다. 본 논문은 멀티테넌시 환경에서의 데이터 보안을 강화하려는 개발자, 아키텍트 및 시스템 관리자에게 중요한 지침을 제안하고, 효율적이고 안전한 멀티테넌트 웹 사이트의 설계와 구현을 위한 기초적인 프레임워크를 제안한다. 그리고 데이터 격리 방법의 선택이 시스템의 성능, 확장성, 유지관리 용이성 및 전반적인 보안에 어떻게 영향을 미치는지에 대한 통찰력을 제공하며, 이를 통해 멀티테넌트 시스템의 보안과 안정성을 향상시키는 방안을 모색하였다.
원격진료 분야는 코로나19 팬데믹으로 인해 빠르게 성장하고 있다. 하지만, 클라우드 컴퓨팅, 화상 회의, 사이버보안 등의 요소를 원격 진료 시스템을 만들 때 고려해야 하기 때문에 원격 의료 서비스의 비용은 비교적 높은 편이다. 따라서 본 논문에서는 P2P 방식의 원격 진료 서비스가 가능한 원격 진료 시스템을 제안한다. 서버-클라이언트구조를 통해 중앙 서버에서 감시되고 기록됨으로써 발생하는 개인정보유출과 DDoS 공격과 같은 보안 문제로부터 자유롭게 하고, SSL 프로토콜을 이용해 정확한 신원 확인을 가능하게 함으로써 신뢰성 있는 연결 체계를 구축하여 환자들이 안심하고 자신의 개인정보를 말할 수 있는 환경을 만든다. 열화상 카메라를 장착하여 실시간으로 체온을 비롯한 상대방의 상태를 실시간으로 확인할 수 있도록 하여 각종 시각 자료가 요구되는 원격 의료 시스템을 라즈베리파이 기반으로 구현함으로써 비용효율성과 휴대성을 갖추고 있다. 이를 통해 원격진료 시스템을 보급화하고 나날이 늘어가는 원격진료의 수요를 충족시킬 수 있을 것이다.
정보기술과 전력 공급 시스템을 결합하여 전력 공급자와 소비자 간의 실시간 정보 교환을 통해 에너지 효율을 극대화하는 스마트 그리드 시스템이 등장했다. 중앙 클라우드 서버와 스마트 그리드 IoT 기기 사이에서 전력 관련 정보 수집 및 데이터저장 처리하는 엣지 서버를 활용하여 스마트 그리드 시스템을 위한 블록체인 기반의 사용자 인증 기법이 제안되고 있다. 최근, 스마트 그리드 환경에서 보안을 강화하기 위해 인증 방식이 제안되고 있지만 여전히 많은 취약점이 보고되고 있다. 본 논문은 블록체인을 이용한 엣지 컴퓨팅 기반의 스마트 그리드에서 사용자의 프라이버시와 익명성을 보장하기 위한 새로운 상호 인증 기법을 제시한다. 제안된 방식에서는 키 자료 업데이트 및 폐기와 같은 키 관리의 효율성을 위해 스마트 계약을 사용합니다. 마지막으로 제안하는 기법이 사용자의 스마트 그리드-IoT 기기와 에지 서버 간의 세션 키를 안전하게 설정함과 동시에 익명성을 보장함을 증명한다.
애플리케이션의 개발 및 배포 방식이 모노리스에서 마이크로서비스로 전환되며 경량 가상화 기술인 컨테이너가 IT 핵심 기술로 자리 잡고 있다. 그러나 컨테이너 기술은 기존 하이퍼바이저 기반의 가상머신과 달리 동일한 커널을 공유하는 방식으로 구체적인 보안 경계를 제공하지 못한다. 다양한 선행연구에 따르면 현재 공유되는 대부분의 컨테이너 이미지에는 다수의 보안 취약점이 존재한다. 이에, 공격자들은 보안 취약점을 이용하여 익스플로잇을 시도할 수 있으며 이는 시스템 환경에 심각한 영향을 미칠 수 있다. 따라서 본 연구에서는 보안 취약점이 존재하는 컨테이너 이미지가 배포되는 것을 방지하기 위한 효율적인 자동화 배포 파이프라인 설계 방안을 제시한다. 이를 통해 안전한 컨테이너 환경을 제공할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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