• 정보보호학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.1169-1180
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• 2013

Emulab은 미국 Utah 대학에서 개발된 연구 프레임워크로써 연구자들에게 필요한 시스템을 원하는 네트워크 구조로 연결하여 주는 On-demand 서비스를 그 핵심으로 하고 있다. 특히 Emulab은 시뮬레이션 또는 가상화 기술을 사용하지 않고 실제 시스템에 운영체제를 구동시킴으로써 연구의 검증환경을 실제 환경에 가깝게 하는 것이 특징이다. 이로 인해 Emulab은 사이버 보안 분야뿐만 아니라 네트워크 분야 등에서도 다양하게 활용되고 있었지만 국내에는 활용된 바가 거의 없었다. 최근 한국과학기술정보연구원(KISTI)에서 소규모 Emulab을 자체적으로 구축 운영함에 따라 국내에서도 Emulab을 활용한 연구가 활성화 될 것으로 기대된다. 이를 기점으로 본 논문은 Emulab을 국내에 소개하고, 사이버 보안 연구 프레임워크로써의 Emulab 활용 동향을 소개한다.

• 전자공학회논문지
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• 제52권11호
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• pp.79-84
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• 2015

스테가노그래피는 비밀 데이터가 숨겨져 있다는 그 자체를 숨기는 방법을 말한다. Emulab은 연구자가 언제든지 원하는 운영체제 시스템과 네트워크 토폴리지를 구성할 수 있도록 제공하는 프레임워크이다. 본 논문에서는 Emulab 환경에서 스테가노그래피 기법을 처음으로 적용하여 분산 처리가 가능함을 보이고자 한다. 칼라 비트맵 이미지를 사용하여 Emulab 환경에서 한대의 서버와 여러 대의 클라이언트별로 나누어 처리하게 함으로써 알고리즘의 성능을 평가한다. 커버 이미지로 사용하는 칼라 이미지는 RGB 영역으로 각각 나누어지고, 각각의 영역에 대해서 비밀 데이터를 각 클라이언트에서 분산처리하게 하고, 성능을 비교하게 된다. 실험결과에서는 커버 이미지의 크기가 증가함에 따라 클라이언트/서버 구조를 가진 Emulab 환경에서 실행 시간이 지속적으로 향상됨을 보여주고 있다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제16권4호
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• pp.235-241
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• 2018

Recently, deep learning has been actively studied and applied in various fields even to novel writing and painting in ways we could not imagine before. A key feature is that high-performance computing device, especially CUDA-enabled GPU, supports this trend. Researchers who have difficulty accessing such systems fall behind in this fast-changing trend. In this study, we propose and implement a library called Emulearner that helps users to utilize Emulab with ease. Emulab is a research framework equipped with up to thousands of nodes developed by the University of Utah. To use Emulab nodes for deep learning requires a lot of human interactions, however. To solve this problem, Emulearner completely automates operations from authentication of Emulab log-in, node creation, configuration of deep learning to training. By installing Emulearner with a legitimate Emulab account, users can focus on their research on deep learning without hassle.

• 정보보호학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.117-124
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• 2016

빠르게 증가하는 악성코드를 효율적으로 분석하기 위해 가상화 환경이 많이 사용되고 있다. 하지만 이를 인지한 악성코드 제작자들은 가상화 환경 탐지 기술을 이용하여 악성코드가 가상화 환경에서 구동되는 것을 판단하면 악성행위를 수행하지 않는 등의 분석 회피 기술을 적용하고 있다. 분석 회피 기술을 무력화하기 위한 연구도 계속되고 있지만 몇 가지 가상화 환경 탐지 기술로써 악성코드 분석은 상당히 저해를 받는다. 미국 Utah 대학에서 개발한 Emulab은 실제 시스템을 연구자가 원하는 대로 실시간으로 할당할 수 있다. 본 연구에서는 이 Emulab을 악성코드 분석에 어떻게 활용할 수 있는지 알아보고 그 방안을 제시한다.

• 한국융합학회논문지
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• 제9권9호
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• pp.61-67
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• 2018

에뮬랩 소프트웨어는 미국 유타주립대학교에서 개발되어 전 세계 십여 개 사이트에 설치 구축되었다. 우리나라 국가과학기술연구망에서 구축한 KREONET-에뮬랩은 네트워크 프로토콜, TCP성능 테스트 등 네트워크 기술 연구는 물론 분산시스템, 보안 및 융합연구 분야의 연구자들에게 맞춤형 네트워크 토폴로지와 시스템 노드를 제공하고 있다. 테스트베드는 실험연구에 있어 가장 중요한 역할을 하며, 실제로 연구자들은 테스트베드에서 지원 가능한 실험만을 수행할 수 있다. 본 논문에서는 지난 10년간 유타-에뮬랩을 활용한 프로젝트 목록을 토대로, 테스트베드를 활용한 연구 형태를 확인하고 연구자의 분포를 분석하여, 우리나라 KREONET-에뮬랩의 활용 동향과 비교하였다. 또한 서비스화된 테스트베드(Testbed-As-a-Service)를 통한 차세대 테스트베드의 융합 연구 커뮤니티 서비스방안을 제시하였다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2014년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.213-214
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• 2014

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 추계학술발표대회
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• pp.183-186
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• 2014

공공 및 민간 영역에 CCTV 사이트가 널리 설치되어 운영되고 있다. CCTV 사이트의 서비스 중단과 유지보수 인력의 현장 출동을 최소화하기 위하여 지능형 전원분배 장치를 이용한 통합관리가 요구된다. 본 논문에서는 CCTV 사이트를 위한 통합관리의 주요 기능을 정리하였으며, 통합관리시스템(CT4CS: Control Tower for CCTV Sites)의 주요 기능들에 대하여 KISTI의 Emulab을 이용하여 성능분석을 수행하였다. 쓰레드 구현 구조에 따른 메시지 처리율, 실패확률 및 쓰레드 개수에 따른 장비들의 연결성 검사시간의 성능분석 결과를 이용하여 대규모 CCTV 사이트의 통합관리를 위한 효과적인 CT4CS를 설계 및 구현하였다.