4차 산업혁명 시대의 컴퓨팅 기술과 네트워킹 기술은 빠른 속도로 지능 정보화 사회로 진화하고 있다. 이중 실감 미디어 분야인 AR, VR 그리고 MR 기술은 많은 융합 기술형태로 응용되고 있고, 특히! 보건 헬스케어 분야의 발전은 활발히 진행되고 있다. 보건 헬스케어 분야는 인구의 노령화, 만성 진활의 증가, 기반 시설의 부족 그리고 전문 인력의 부족으로 많은 문제점이 존재하며, 이를 해결하기 위해 AR, VR, MR과 같은 실감미디어 기술 및 서비스를 채택하고 있다. 이에 본 연구는 인지 재활이 필요한 대상자를 대상으로 컴퓨팅 환경을 통한 인지 평가를 적용하고, 인지판단 기술 시스템 설계를 바탕으로 증강현실을 이용한 인지 판단 플랫폼을 설계 및 개발하고, 향후 AI와 BigData 기반의 지능형 인지재활 통합 서비스 플랫폼 개발의 기초자료로 사용한다.
본 논문에서는 TPM(Trusted Platform Module) 기반의 개인정보보호 자동화 시스템, TPS(TPM-enhanced Privacy Protection System)를 제안한다. TPS는 클라이언트 내 저장된 문서 중 개인정보를 포함하는 문서를 주기적으로 탐지하고 개인정보가 탐지된 문서를 암호화하여 서버에서 이를 관리하도록 하는데, TPM 기반의 키 관리기법 및 클라이언트 시스템의 무결성 검증을 통해 비정상 상태의 클라이언트에 대한 개인정보 포함 문서의 열람을 제한하여 보안성을 높였다. 또한 개인정보가 포함된 문서가 암호화 되어 원격 서버에 저장이 되나, 사용자에게는 일반 문서 접근과 동일한 사용자 인터페이스를 제공하기 위한 VTF(Virtual Trusted File) 인터페이스를 제안하고 이를 구현하였다. 이를 통해 TPS는 개인정보 탐지, 암호화, 원격 서버로의 저장까지의 일련의 과정을 자동 수행하도록 하여 사용자 관점에서의 개입 없이 개인정보보호법을 준수를 자동화 하는 시스템을 구현하였다.
데스크탑 그리드는 컴퓨팅 집약적인 분산 어플리케이션을 수행하는데 있어서 유망한 플랫폼으로 부각되고 있다. 그러나 비 신뢰적이고 예측할 수 없는 자원의 특성 때문에 데스크탑 그리드에서 병렬 어플리케이션의 효율적인 스케줄링은 어려운 문제로 알려져 있다. 이에 따라서 빈약한 스케줄링 능력과 함께 현재 데스크탑 그리드는 고 처리 어플리케이션(high throughput application)의 실행에는 적합하지만 빠른 반환 시간을 요구하는 어플리케이션의 실행을 지원하는데 있어서 어려움을 갖는다. 빠른 반환 시간을 요구하는 어플리케이션의 효율적인 실행은 어플리케이션의 전체 실행 시간(makespan)을 축소함으로써 해결할 수 있는 문제로써 데스크탑 그리드가 이를 지원할 수 있게 하는 것은 매력적인 제안이 될 것이다. 본 논문에서는 데스크탑 그리드에서 효율적인 어플리케이션의 실행을 지원하기 위한 새로운 스케줄링 방법을 제안한다. 7주간의 시간동안 40대의 데스크탑에서 추출된 추적(trace) 데이타의 분석을 통해서 데스크탑 사용 경향성과 비 신뢰적인 데스크탑의 영향이 스케줄링의 성능을 개선하는데 있어서 활용 될 수 있음을 확인하였고 이 요소들을 고려함으로써 데스크탑 그리드의 비 신뢰적이고 예측할 수 없는 자원의 특성을 스케줄링에 적절하게 반영 할 수 있는 스케줄링 기법이 제안되었다. 제안된 스케줄링 기법은 실제 데스크탑들의 행동 패턴을 반영한 추적 기반 시뮬레이션(trace-driven simulation)을 통해서 기존의 스케줄링 방법들과 스케줄링 성능이 비교되었고 시뮬레이션 결과를 통해서 제안된 스케줄링 기법이 기존의 데스크탑 스케줄링 기법들에 비해서 병렬 어플리케이션의 전체 실행 시간을 축소하고 중지(suspension)와 장애(failure)의 발생 빈도를 줄이는 것을 보여준다.
클라우드 컴퓨팅은 유연한 사용 및 제반 비용 절감 등을 이점으로 다양한 분야에서 그 사용 범위를 넓혀가고 있다. 최근, 과학기술연구 분야에서도 연구 인프라 구축 및 운영의 어려움을 해결하기 위한 한 방법으로서 클라우드 컴퓨팅의 적용이 시도되고 있다. 특히, 과학기술 연구 분야는 대용량 실험데이터의 확보 및 결과데이터 공유 등 네트워킹 기반의 다양한 협업을 필요로 하므로 고성능 네트워킹 인프라를 기반으로 한 클라우드 컴퓨팅 환경의 제공이 요구되고 있다. 이에 본 논문에서는 KREONET/GLORIAD 상에서 실험환경과 데이터의 공유 인프라를 포함하여 과학기술연구 분야의 통합 연구 환경을 제공하는 클라우드 기반의 협업연구 플랫폼인 RealLab을 제안한다. 그리고 그 활용시나리오를 통해 물리적인 시스템의 설치 없이 필요로 하는 연구 환경을 신속하게 생성할 수 있고, 대용량의 실험데이터를 빠르게 전송 및 공유할 수 있는 방안을 제시한다.
자동차 진단 데이터의 양이 증가함에 따라 자동차 에코시스템의 액터는 스마트 자동차에서 수집된 데이터에 따라 새로운 서비스를 시뮬레이션 하거나 설계하기 위하여 실시간으로 분석을 해야 하는 어려움에 직면하게 된다. 본 논문에서는 자동차에서 생성된 막대한 양의 자동차 내장 진단 데이터를 처리하고 분석하는데 필수적이고 심오한 해석학을 제시하는 빅 데이터 솔루션에 관한 연구를 하였다. Hadoop 및 그 에코시스템은 자동차 소유자에 대한 새로운 서비스 제공을 위해 자동차 에코시스템의 액터에 의해 사용될 수 있는 막대한 데이터 및 전달된 유용한 결과를 처리하기 위해 개발된 것이다. 지능형 교통시스템이 안전성 보장, 속도로 인한 사고로 입는 상해 및 충돌의 비율 감소 등에 관여함에 따라, 자동차 진단 데이터 기반의 빅 데이터 솔루션 개발을 통해 향후 실시간 결과 감시, 여러 스마트 자동차에서의 데이터 수집, 수집된 데이터에 대한 신뢰성 있는 처리 및 용이한 저장을 실현화하게 된다.
그리드/클라우드 컴퓨팅 플랫폼에 외부 기관의 컴퓨팅 자원이 잠시 참여하려면 관련된 모든 방화벽 마다 필터링 규칙을 추가하여야 한다. 따라서 인터넷 응용 플랫폼이 점차 그리드/클라우드 환경으로 진화될수록 다중 방화벽을 동적으로 한 번에 통과하기 위한 연구 필요성이 증대한다. 본 논문에서는 방화벽들마다 필터링 규칙을 추가/삭제하기와 같은 기존의 네트워킹 자물쇠 관리 방식에서 일회용 네트워킹 마스터 키를 사용자가 생성하는 방식으로 전환하는 새로운 다중 방화벽 동적 통과 메커니즘을 제시한다. 여기서 마스터 키는 시스템에서 자동 생성되었던 IP 주소, 포트 번호, 시퀀스 번호 등을 일종의 일회용 패스워드 형태로 네트워킹 상대방과 사전 교환을 통한 후 서로 로컬 방화벽들을 상대방에게 열어주는 키로 활용한다. 따라서 제안된 메커니즘은 단대단 사용자 사이의 방화벽의 종류와 숫자에 관계없이 동적으로 방화벽을 통과할 수 있게 한다.
본 연구는 2013년도부터 TIPA에서 진행해온 클라우드 기반 중소기업 정보화 프로젝트의 현황과 향후 방향에 대한 사용자 및 개발자 설문 분석을 실시하였다. 이 프로젝트는 7개 산업 협동조합들을 시범 지원하면서 개시되었기 때문에, 과거의 사용 패턴과 향후 전략 및 구축 계획에 대한 사용자 기대를 파악할 필요가 있다. 설문 분석 결과, 사용자 만족도와 기대는 기본 솔루션과 산업별 특수 비즈니스 프로세스가 반영된 산업 특화 솔루션간에 차이가 있음을 발견할 수 있었다. 결론으로서, 민간 클라우드 SW 시장에 대한 정부의 관여에 대한 시장의 우려와 중소기업의 정보화 진흥을 위한 정부의 지원 간의 조화 방법에 대한 제안을 제시하고자 한다.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경의 관심과 요구가 고조됨에 따라 다양한 상황에 능동적이고 지능적인 에이전트의 역할이 점차 중요시 되고 있다. 이러한 에이전트는 ACL(Agent Communication Language)을 통신 언어로 사용하여 에이전트간 자율적인 상호 운용성 문제를 해결하기 위해 정보를 교환 한다. 본 논문에서는 소프트웨어 에이전트의 국제표준화 단체인 FIPA(Foundation for Intelligent Physical Agents)의 에이전트 프레임워크와 CORBA 이벤트 서비스 기반으로 자체 개발한 인포메이션 버스 어댑터간의 효율적인 통신을 보장하는 상호 운용성 기법을 제안한다. 비에이전트 플랫폼인 인포메이션 버스 어댑터와 JADE 플랫폼간 통신(메시지 교환)을 보장하기 위한 인터페이스인 EMTI(Efficient Message Transport Interface) 설계 및 구현 방법에 대해 살펴보고, 이기종 플랫폼간 다량의 메시지를 송수신하여 그 안정성과 성능에 대해 평가한다.
이 논문에서 우리는 국가연구데이터플랫폼 (DataON)의 분석서비스인 CANVAS (Creative ANalytics enVironment And System)를 제안한다. CANVAS는 연구데이터 분석 자원과 도구가 필요한 연구자들을 위한 개인화된 분석 클라우드 서비스이다. CANVAS는 마이크로서비스 아키텍쳐 기반으로 확장성을 고려하여 설계하였으며 전자정부프레임워크인 Spring 프레임워크, Kubernetes, JupyterLab 등의 오픈소스 소프트웨어를 이용하여 구축하였다. 구축된 시스템은 여러 사용자에게 개인화된 분석환경을 제공하며 고성능 클라우드 인프라 (CPU·GPU)를 활용하여 고속의 대용량 데이터 분석이 가능하다. 구체적으로 JupyterLab 이나 GUI 워크플로우 환경에서 데이터 모델링 및 처리가 가능하다. CANVAS는 DataON과 데이터가 공유되므로 사용자가 등록하거나 다운로드 받은 연구데이터는 CANVAS에서 바로 분석을 수행할 수 있다. 이로서 CANVAS는 DataON 사용자의 데이터 분석 편의성을 높이고 연구데이터 공유·활용 활성화에 기여한다.
공급망 위협에 대응하기 위해 Secure Boot 등의 소프트웨어 위변조 방지 기술 및 SBOM(Software Bill of Materials) 등의 관리체계 개발 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 특히 TCG(Trusted Computing Group)에서는 신뢰할 수 있고 안전한 컴퓨팅 부팅 환경을 제공할 수 있는 TPM(Trusted Platform Module) 표준을 제시하고 있다. 본 논문에서는 암호모듈이 공급망 위협에도 안전하고, 신뢰할 수 있는 기능을 제공할 수 있도록 암호모듈을 위한 안전한 부팅 기술 도입 필요성을 설명한다. 또한, ISO/IEC 19790 표준으로 검증된 암호모듈의 취약점을 분석하고, 취약점에 대응할 수 있도록 암호모듈의 안전한 부팅을 위한 보안 요구사항을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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