최근 인터넷의 보급 및 컴퓨터 네트워크 기술의 발전과 더불어 차세대 컴퓨팅 패러다임으로 불리는 유비쿼터스 컴퓨팅(Ubiquitous Computing)을 실현하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이는 컴퓨터 네트워크와 인터넷을 기반으로 하여 시공간의 제약에 구애 받지 않고 인간을 중심으로 한 서비스를 수행하는 기준이 될 것이다. 유비쿼터스 컴퓨팅을 위한 핵심 기술로서 USN(Ubiquitous Sensor Network)이 제시되고 있다. 이에 본 논문에서는, 센서 정보를 표준화된 형태로 서술하기 위한 정보 서술 표준과 USN 센서 서비스에 대한 디렉토리 서비스 프로토콜 응용 표준에 대해 연구하였다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권6호
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pp.286-293
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2021
Recently, the quick development rate of apps in the Android platform has led to an accelerated increment in creating malware applications by cyber attackers. Numerous Android malware detection tools have utilized conventional signature-based approaches to detect malware apps. However, these conventional strategies can't identify the latest apps on whether applications are malware or not. Many new malware apps are periodically discovered but not all malware Apps can be accurately detected. Hence, there is a need to propose intelligent approaches that are able to detect the newly developed Android malware applications. In this study, Radial Basis Function (RBF) networks are trained using known Android applications and then used to detect the latest and new Android malware applications. Initially, the optimal permission features of Android apps are selected using Information Gain Ratio (IGR). Appropriately, the features selected by IGR are utilized to train the RBF networks in order to detect effectively the new Android malware apps. The empirical results showed that RBF achieved the best detection accuracy (97.20%) among other common machine learning techniques. Furthermore, RBF accomplished the best detection results in most of the other measures.
SaaS 플랫폼은 메타데이타를 기반으로 사용자에게 다중 사용자 지원 및 용이한 환경 설정으로 다양한 사용자 요구를 충족시키려 하고 있다. 따라서, 여러 고객이 하나의 서비스 인스턴스를 공유하고, 데이터베이스 안의 정보를 각자 관리할 수 있어 서비스로서 애플리케이션의 비용을 절감할 수 있다. 본 논문에서는 SaaS 플랫폼의 하나로 개발중인 SaaSpia 플랫폼에서 다중 사용자 지원 및 용이한 환경 설정을 위해 관리되어야 할 메타데이타를 알아보고, SaaSpia 애플리케이션에서 메타데이타 지원을 연구한다. SaaSpia 플랫폼에서 메타데이타는 일반 웹 애플리케이션을 SaaSpia 애플리케이션으로 변환하거나, 운용중인 SaaSpia 애플리케이션의 사용자별 설정 변경 시, 이용된다.
네트워크 및 컴퓨터 기술의 발전에 힘입어 컴퓨팅 서비스 방식에도 상당한 변혁이 일어나고 있다. 1960년대 메인프레임으로 출발하였던 컴퓨터 시스템은 1980년대 출시된 PC를 거쳐 이제는 서버 기반의 컴퓨팅 패러다임이라 할 수 있는 씬-클라이언트(Thin-Client)로 진화하고 있다. 씬-클라이언트 컴퓨팅방식에서 네트워크는 애플리케이션 전달을 위한 플랫폼으로서 그 역할을 수행하며 클라이언트는 원격에서 서버 상의 애플리케이션을 실행할 수 있다. 또한 네트워크에 접속된 컴퓨팅 자원을 공유하는 것도 가능하다. 씬-클라이언트 아키텍쳐 구현을 위한 한 방법으로 본 논문에서는 컴포넌트와 분산 컴퓨팅 기술을 제시하였고 그를 위한 기술로서 COM(Component Object Model)과 PYRO(PYthon Remote Objects)를 활용하였다. 본 논문에서는 씬-클라이언트의 개념과 원리를 시작으로 그를 구현하기 위한 기술적 응용에 대해 논의할 것이다. 그리고 이를 기반으로 씬-클라이언트의 아키텍쳐를 설계 및 구현하고자 한다.
본 논문에서는 채널상태에 동적으로 최적화한 HLS(Http Live Streaming)의 비트 율에 따라 전송하기 위해 적응 버퍼링을 제안하였다. 이러한 스마트 OTT(Over The Top) 플랫폼은 서버와 클라이언트 사이의 통신망 대역폭 용량을 분석하였다. 이를 위해 다중 비트율과 대역폭 조절기(resolution) 사이의 비디오 스트림의 전송속도를 조정하도록 설계하였다. 이러한 적응 버퍼링은 기본적인 HLS 버퍼 구조에 2개의 버퍼를 추가한다. 적응 버퍼링은 이전 채널과 다음 채널을 지속적으로 버퍼링을 한다. 제안한 스마트 OTT 플랫폼의 적응 버퍼링은 단일 버퍼링의 정적 HLS 방식 보다 우수하다. 이러한 방식은 HLS 사용자가 가용 통신망 속도를 분석함으로서 스마트 OTT 단말의 적을 버퍼링 속도를 조절 할 수 있기 때문이다. 이로서 스마트 OTT가 비트 율을 동적으로 최적화함으로서 라이브와 VOD 형태의 비디오를 전송하도록 구축하였다. 세그먼트 형식의 H.265 MPEG-2 TS 비디오정보인 m3u8 파일을 활용함으로서 HLS의 서버가 통신망 상황에 맞게 연동할 수 있으며, PLC(Power Line Control) 전송과도 연동할 수 있다.
최근 화두가 되는 유비쿼터스(Ubiquitous)는 "언제, 어디서나 존재하는"을 의미하는 라틴어로 사용자가 네트워크나 컴퓨터를 의식하지 않고 장소에 상관없이 자유롭게 네트워크에 접속할 수 있는 정보통신 환경을 말한다. 본 논문에서 구현한 시스템은 크게 두 부분으로 나누어진다. 한 부분은 환경정보를 감지하여 무선으로 대상 플랫폼에 데이터를 전송이 가능한 센서부로 Gas Sensor와 저전력 Zigbee Module을 사용하여 구현하였으며 센서 노드의 역할 수행한다. 나머지 한 부분은 센서부로부터 얻은 데이터를 수신하여 LCD에 표시하는 플랫폼으로 Sink 노드의 기능을 수행한다. 본 논문에서 구현한 플랫폼은 ARM11기반의 프로세서에 공개소스 기반의 OS(Operating System)인 리눅스를 포팅하여 구현하였다. 또한, 리눅스상의 윈도우 매니저인 Qtopia를 포팅하여 사용 함으로써 사용자 중심의 응용프로그램을 작성하기에 유연하게 하였다.
기존의 스마트폰용 소프트웨어 개발은 플랫폼에 종속적으로 만들어 지기 때문에 플랫폼별로 개발해야한다. 애플은 코코아플랫폼, 구글은 안드로이드, 마이크로소프트는 윈도우 모바일 퉁 각 벤더마다 고유의 플랫폼으로 개발한다. 본 논문에서는 한 번의 개발을 통해 이종의 소프트웨어 개발할 수 있도록 모델변환기법을 적용한다. 이 방법은 독립 모델과 종속 모델을 분리하고 이 둘의 차이를 변환언어를 통해 자동 변환하는 기법이다. 모델 변환 기법 수행을 위해서는 모델, 메타모델, 모델변환언어가 요구된다. 본 논문에서는 스마트폰에 적용하기 위해서 모델은 UML, 메타모델은 UML 메타모델, 모델변환언어는 ATL을 사용하였다. 적용사례로 윈도우 모바일 플랫폼환경에서 모델변환을 이용하여 개발하는 방법을 보여준다. 본 논문의 플랫폼 독립모델을 사용하고 모델 변환 규칙을 재정의 하면 아이폰, 안드로이드 등의 이종의 플랫폼으로 변환이 가능하다.
본 논문은 원격 공동 실험을 위한 플랫폼인 PCS(Platform for Collaborative System) 개발에 관한 연구이다. PCS는 특정 응용 분야를 목적으로 하지 않고, 모든 분야의 공동 실험 시스템을 개발할 수 있는 범용의 공동 실험 플랫폼이다. PCS는 공동 실험에 필요한 객체인 통신, 세션, 사용자, 어플리케이션, 미디어, 메시지 객체와 이들에 대한 관리 메커니즘 함수를 가진 관리 객체로 구성된다. 관리 객체는 공동 실험 객체와 이들을 관리하는 오퍼레이션으로 구성되며, 관리 객체 사이의 상호작용을 통하여 제어정보 및 데이타를 처리한다. 또한, PCS는 공동 실험을 위한 어플리케이션 공유 기술을 통하여 단일 사용자 어플리케이션을 다중 사용자 어플리케이션으로 활용할 수 있도록 하고, 공유 어플리케이션을 통한 원격기기 제어 기능을 제공한다. PCS 플랫폼은 원격 공동 실험을 위한 환경을 제공하며, 여러 공동 실험 시스템의 하부 구조로 사용될 수 있다.
IoT, 클라우드 컴퓨팅, 빅데이터와 같은 주요 ICT 기술이 제조 분야에 적용되기 시작하면서 스마트 공장 구축이 본격화 되고 있다. 스마트 공장 구현의 핵심은 공장 내외부의 데이터 확보 및 분석력에 있다. 따라서 빅데이터 분석 플랫폼에 대한 필요성이 증가하고 있다. 본 연구의 목적은 제조 공정 빅데이터 분석을 위한 플랫폼을 구성하고, 분석을 위한 통합 메소드를 제안하는데 있다. 제안하는 플랫폼은 대량의 데이터 셋을 분산 처리하기 위해 분석도구 R과 하둡을 통합한 RHadoop 기반 구조로서 자동화 시스템의 단위 공정 및 공장 내에서 수집되는 빅데이터를 하둡 HBase에 직접 저장 및 분석이 가능하다. 또한 기존 RDB 기반 분석의 한계점을 보완하였다. 이러한 플랫폼은 스마트 공장을 위한 단위 공정 적합성을 고려하여 개발되어야 하며, 제조 공정에 스마트 공장을 도입하고자 하는 중소기업에 IoT 플랫폼 구축의 가이드가 될 수 있을 것으로 전망된다.
스마트팜은 현재 농업 환경 모니터링 분야에서 각광받고 있다. 무선 원격 시스템의 사용으로 스마트팜의 응용 프로그램들은 농민이 어디에 있던지 생장 정보를 제공할 수 있다. 부재중에서도 모바일 폰을 사용하여 도표화된 정보를 얻을 수 있다. 우리는 클라우드 플랫폼 기술을 기반으로 스마트팜을 관리, 운영하는데 있어 필요한 시스템 및 서비스의 기술적 요구사항과 구성 내용을 설계한다. 클라우드 플랫폼은 스마트팜을 모니터링, 제어, 관리 및 운영하기 위한 클라우드 기술의 요구사항을 기술하고 있으며, 특히, 클라우드 플랫폼 기반 스마트팜 시스템 및 서비스는 3가지 인터페이스와 3가지 서비스로 구성되어 있다. 또한, 클라우드 플랫폼을 활용한 스마트팜은 재배작목, 농장의 규모, 시설형태 등에 따라 다양한 방식으로 구축, 운영 될 수 있으며, 이에 따라 다양한 유형이 존재한다. 이를 통하여 오픈 (개방/표준) 클라우드 플랫폼의 중요성에 대해 산업계의 관심을 고조시키고 농업에서의 스마트팜의 활성화에 기여할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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