모바일 장치는 사용자에게 편리성을 제공하는 대표적인 장치이다. 따라서 사용자의 많은 정보를 저장하고 있으며, 업무상의 환경에서도 많이 사용되고 있다. 하지만 모바일 장치의 확산이 증가하는 만큼 모바일 장치에 대한 다양한 공격 역시 증가하고 있다. 특히 기존에는 정보 유출과 같은 공격이 이루어 졌다면, 추후 서비스 거부공격과 같은 직접적인 피해를 주는 공격이 나타날 것이라고 추측해볼 수 있다. iOS 장치의 시간 값을 변경하는 취약점 같은 경우, 특별한 권한이 필요하지 않으면서 장치를 사용 불능상태로 만들 수 있다. 따라서 본 연구에서는 앞서 설명한 장치의 설정을 바꾸는 공격에 대응하기 위하여 기존의 파워 관련 기능이 작동하기 전 시스템의 설정 값을 확인하는 작업을 수행할 수 있도록 제안하고자 한다. 최근 모바일 장치의 발달로 재부팅을 수행하는 경우는 줄어들고 있기에 이에 대한 기능이 추가됨으로 인한 사용자의 불편함은 문제가 되지 않는다고 생각하였다. 제안한 방법에 대해 iOS 환경에서 실험하고 향후 발전 방향을 제시하고자 한다.
소프트웨어를 개발하는 과정에서 소스 코드를 직접 작성하면 높은 비용과 시간이 필요하다. 이를 해결하기 위해 OSS를 활용해 개발 비용 절감 및 소요 시간 단축 등 다양한 이점을 가지게 된다. 그러나 수많은 기업은 무분별한 OSS 사용으로 인해 개발 중인 소프트웨어에 적용되는 OSS의 라이선스를 정확히 파악하지 못한다. 그로 인해 라이선스 위반 및 충돌로 인한 저작권 문제로 법적 분쟁과 상용화된 소프트웨어 제품을 전부 리콜해야 하는 등의 피해가 발생한다. 하지만 국내에는 이러한 문제를 체계적으로 분석하고 예방하기 위한 점검 도구가 부족하다. 본 논문은 앞서 언급된 문제를 해결하고자, 높은 접근성을 바탕으로 OSS의 정보를 효과적으로 분석하는 플랫폼을 구현하였다. 사용자가 소스 코드의 분석을 요청하면, 플랫폼에 등록된 OSS 프로젝트 중 가장 높은 유사도를 보이는 프로젝트의 메타데이터, 유사도 분석 결과, 라이선스 정보를 제공한다. 이를 통해 사용자들은 자신들이 사용 중인 소스 코드에 적용된 OSS의 세부 구성 요소를 편리하게 분석하고 조회할 수 있다.
크롬비트는 크롬 OS를 기반으로 하여 사용자 맞춤형 클라우드 서비스를 제공하는 스틱 PC이다. 기존의 크롬북이 이동성을 강조한 외부 인터넷 환경에 특화된 기기라고 할 때, 크롬비트는 스마트 TV구축 등을 비롯한 내부 인터넷 환경에 특화된 기기라고 볼 수 있다. 이처럼 크롬 OS를 실내와 실외에서 사용 가능하다는 것을 감안한다면 클라우드와 사물인터넷 등을 매개로 하는 4차 산업 혁명에 가장 근접한 OS 임에 틀림이 없다. 그럼에도 불구하고 현재 이 운영체제의 개발 속도와 더불어 보안 취약점 분석을 위한 방안은 전혀 마련되어 있지 않다. 그래서 본 논문에서는 취약점 분석 쉘 스크립트 실행을 통한 성능 향상 방안 마련과 크롬 OS의 보안 성능 개선 여부 확인을 살펴보고자 한다.
가상화는 서버 가상화, 스토리지 가상화, 네트워크 가상화 등 여러 분야에서 사용하고 있고, 많은 기업의 인프라 시스템에 적용되어 있다. 현재 대부분의 기업에서 가상화로 운영중인 시스템들은 교체시기가 지났거나, 교체시기가 다가오고 있다. 하지만 1대의 시스템에 여러 OS가 운영중인 상황에서 전체 시스템을 종료하고 OS를 업그레이드 하고, 새로운 서버로 교체하는 문제는 많은 서비스 중단 시간을 필요로 하고, 작업의 복잡성이 매우 증가하게 된다. 이러한 가상화 인프라 시스템의 OS 마이그레이션과 서버 마이그레이션 시의 문제점을 해결하고자 본 논문에서는 AIX OS 환경에서 시스템 중단을 최소화하고 짧은 시간에 시스템 교체를 할 수 있는 기법을 제시하고 구현하였다.
Facial feature detection is a fundamental function in the field of computer vision such as security, bio-metrics, 3D modeling, and face recognition. There are many algorithms for the function, active shape model is one of the most popular local texture models. This paper addresses issues related to face detection, and implements an efficient extraction algorithm for extracting the facial feature points to use on iOS platform. In this paper, we extend the original ASM algorithm to improve its performance by four modifications. First, to detect a face and to initialize the shape model, we apply a face detection API provided from iOS CoreImage framework. Second, we construct a weighted local structure model for landmarks to utilize the edge points of the face contour. Third, we build a modified model definition and fitting more landmarks than the classical ASM. And last, we extend and build two-dimensional profile model for detecting faces within input images. The proposed algorithm is evaluated on experimental test set containing over 500 face images, and found to successfully extract facial feature points, clearly outperforming the original ASM.
본 논문은 무선 센서노드에서 측정되는 데이터들에 대한 저장 및 검색을 효율적으로 하기 위한 플래시 메모리 공간 관리 기법을 제안한다. 플래시 메모리는 외부 충격에 강하고, 비휘발성이며 접근이 빠른 장점이 있지만, 덮어쓰기 및 쓰기 횟수가 제한되는 단점이 있다. 이러한 특성으로 플래시 메모리는 기존의 저장매체와는 다른 관리 방법이 요구되었고 지금까지의 센서노드에서는 플래시 메모리를 사용 하지 않았다. 본 논문에서는 센서노드안의 플래시 메모리에서 순차적으로 측정되는 데이터를 관리하기 위해 LFS(Log-Structured File System)방식을 제안한다. 그리고 순차적으로 정렬된 데이터에 효율적인 검색방법을 제시하고, 이를 ZigbeX Mote의 TinyOS안에서 NesC로 구현하였다.
임무분리(Separation of Duty: 이하 SoD)는 위임(delegation)과 더불어 접근제어 분야에서 중요한 보안 정책 중의 하나이다. 기존의 역할 기반 접근제어 모델을 기반으로 한 과거 임무분리모델은 역할기반 접근제어 모델의 여러 제한적인 구성 요소(역할계층, 역할계승 등)에 의해 조직 내에서 관리하는 정보의 무결성 침해 가능성에 대한 최소화를 충분히 해결하지 못하고 있다. 본 논문에서는 관리적 역할기반 접근제어 모델인 OS-RBAC 모델과 임무분리 정책을 통합한 조직 구조 기반의 임무분리 관리모델(OS-SoDAM)을 제시한다. OS-SoDAM은 분산 기업 환경의 관리 행위의 범위 기준을 역할 계층과는 구별된 조직 구조로 정의하고 있어 역할계층 및 역할계승에 제한적인 임무분리의 한계를 극복하고 자유롭게 임무분리 정책을 접근제어 모델에 적용할 수 있는 유연성을 제공한다.
애플의 어플리케이션 마켓인 App Store에 어플리케이션을 등록하기 위해서는 애플 검증 센터를 통해 엄격한 검증 과정을 통과해야 한다. 그렇기 때문에 스파이웨어 어플리케이션의 유입이 까다롭다. 하지만 정상적인 어플리케이션의 취약점을 통해서도 악성코드가 실행될 수 있다. 이러한 공격을 방지하기 위해서는 어플리케이션에서 발생할 수 있는 잠재적 취약점을 패치하기 위해 조기에 발견하고 분석하는 연구가 필요하다. 잠재적 취약점을 증명하기 위해서는 취약점의 근본 원인을 파악하고 악용 가능성을 분석해야 한다. iOS 어플리케이션을 분석하는 도구로는 개발 도구인 Xcode에 내장되어 있는 LLDB라는 이름의 디버거를 활용할 수 있다. LLDB에는 다양한 기능이 존재하며 이 기능들은 API로도 제공되어 Python에서도 사용이 가능하다. 따라서 본 논문에서 LLDB API를 활용하여 iOS 어플리케이션의 잠재적 취약점을 효율적으로 분석하는 방법에 대해 제안한다.
본 논문은 uC/OS-II 실시간 커널이 관리하는 주 자원인 마이크로프로세서와 메모리를 가상화하여 하나의 마이크로프로세서 상에서 다수의 uC/OS-II 실시간 커널을 수행시키는 하이퍼바이저를 구현하였다. 마이크로프로세서는 uC/OS-II 실시간 커널이 처리하는 인터럽트들을 제어하는 알고리즘을 적용하여 가상화하고 메모리는 물리적 메모리를 파티션하는 방식을 사용하여 가상화한다. 개발된 하이퍼바이저 프로그램은 타이머 인터럽트와 소프트웨어 인터럽트를 가상화하는 인터럽트 제어 루틴들, 하이퍼바이저와 각 커널을 정상 수행 상태까지 유도하는 코드, 그리고 가상화된 두 커널 사이에 데이터 전달을 제공하는 API로 구성되어 있다. 기존의 uC/OS-II 실시간 커널은 개발한 하이퍼바이저 상에서 수행되기 위하여 소스 코드 레벨에서 수정이 필요하다. 구현된 하이퍼바이저는 Jupiter 32비트 EISC 마이크로프로세서 상에서 실시간 동작 시험 및 독립 수행 환경 시험을 거친 결과 가상화 커널이 정상적으로 수행되는 것을 확인하였다. 본 연구 결과는 다수의 내장형 마이크로프로세서가 요구되는 응용 분야에 활용될 경우 하드웨어 가격 절감효과를 얻을 수 있으며 내장형 시스템의 부피, 무게 및 전력 소비량을 줄이는 효과가 있음을 확인하였다.
In this paper, we first propose a modified OS CFAR detector called the order statistics cell averaging(OSCA) CFAR detector and anlyze its performance for a Rayleigh target in homogeneous backgrounds, clutter edges, and satistics smallest of(OSSO) CFAR detectors for a Rayleigh target to nonhomogeneous environments. Computer simulation results show that the OSCA CFAR detector has superior performance to OS, OSGO, and OSSO CFAR detectors in homogeneous and multiple target environments. And the proposed detector shows its robustness for fast detection because it requires falf the processing time of the OS CFAR detector.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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