구글 클라우드는 사용자가 업로드 및 동기화한 파일과 데이터뿐만 아니라 모든 클라우드 서비스들의 동기화 내역과 사용자의 스마트폰 사용 내역, 위치 정보 등도 포함하기 때문에 사용자 행위 분석 관점에서 디지털 포렌식 조사에 유용하게 사용할 수 있다. 우리는 본 논문을 통해 구글의 Takeout 서비스를 사용하여 수집 가능한 클라우드 데이터의 종류를 확인했고, 사용자 행위 분석에 필요한 데이터를 선별 및 분석하여 디지털 포렌식 연구와 조사에서 유용하게 활용할 수 있는 도구를 개발했다. 구글 클라우드 데이터는 컴퓨팅 기기의 종류와 상관없이 구글 계정을 통해 동기화 되기 때문에 PC, 스마트폰, 태블릿 PC 등 다양한 기기에서 사용한 구글 서비스 데이터를 해당 기기가 없어도 구글 계정을 통해 수집할 수 있다. 따라서 본 논문의 연구 결과는 모바일 기기의 정보보호 기술의 발전으로 인해 데이터 수집이 어려워지고 있는 상황에서 디지털 포렌식 연구 및 조사에 매우 유용하게 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
현재 클라우드 시스템은 사업자가 각자의 방식으로 클라우드 환경을 구축함에 따라 클라우드 시스템 간 상호운용성이 떨어져 호환이 되지 않는다. 예를 들어 Google 클라우드를 사용하는 사용자는 별도의 추가적인 로그인하는 과정을 거치지 않으면 MS(마이크로소프트) 클라우드 시스템을 사용할 수 없다. Google 클라우드 사용자가 MS 클라우드 서비스를 이용하기 위해 Google 클라우드 시스템 로그아웃 이후 다시 MS 클라우드에 로그인 하는 과정을 거쳐야 한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 CSB(Cloud Service Broker) 기술이 등장하여 클라우드 시스템간의 상호 호환 문제를 해결하고 있으나, 아직도 많은 연구와 개발이 필요한 실정이다. 본 연구에서는 이종 분산 클라우드 환경의 서비스 중재 기술로 등장하고 있는 CSB(Cloud Service Broker) 기술 중에서 클라우드 사용자의 상호운용성의 근본적인 해결 과제인 사용자 통합 인증 시스템을 설계한다.
IT 기술의 발전으로 시간적, 물리적 제약을 넘은 미래 인터넷 기술에 대한 사용자들의 기대가 커지고 있다. 이러한 요구를 충족시키기 위해 최근 새로운 개념으로 주목 받고 있는 것이 클라우드 컴퓨팅이다. 그러나 이러한 긍정적인 전망에도 불구하고 클라우드 컴퓨팅의 도입은 활발히 이루어지고 있지 않고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 클라우드 컴퓨팅 환경의 특성이 프로젝트 수행성과에 어떠한 영향을 미치는가에 대하여 살펴보았다. 본 연구는 기술적 도구로써 클라우드 컴퓨팅을 과업과 기술의 적합성 모형에 적용하여 클라우드 컴퓨팅 환경에서 개인이 프로젝트를 수행할 시에 나타나는 성과에 대하여 실증적인 연구를 하였다. 대학교 및 대학원에서 팀 단위의 프로젝트를 수행할 때, 클라우드 컴퓨팅의 가장 널리 보급된 형태인 GoogleDocs 및 웹하드에 대한 사용경험이 있는 응답자를 대상으로 설문을 수행하였다. 본 연구에서는 클라우드 컴퓨팅 환경에서 프로젝트를 수행한다는 행위에 중점을 두어, 접근성과 신뢰성을 적합성을 파악하기 위한 1차 요인으로 정의하여 프로젝트의 상호의존성과 개인의 특성이 적합성 및 활용을 통하여 성과에 어떤 영향을 미치는지를 분석하였다. 연구결과, 클라우드 컴퓨팅 환경은 팀 단위의 프로젝트 수행에 있어 적합한 도구라는 사실을 규명하였다. 본 연구는 초기단계의 클라우드 컴퓨팅에 있어 개인이 지각하는 적합성 및 성과를 규명함으로써, 협업에서의 클라우드 컴퓨팅의 긍정적인 영향에 대한 근거를 제시한다.
클라우드 서비스 이용자의 증가로 클라우드 스토리지상에 개인이 생성한 중요한 파일이 다수 존재한다. 즉, 클라우드 사용 흔적은 주요 증거가 될 수 있기에 조사할 필요성이 있다. 클라우드 서비스를 조사하는 방법에는 스토리지 서버 공급자(CSP:Cloud Service Provider)를 이용하여 조사하는 방법과 클라이언트를 조사하는 방법이 있다. 이 중 본 논문에서는 클라이언트 컴퓨터를 조사할 수 있는 도구(Cloud Artifact)를 개발하였다. Cloud Artifact는 Google Drive, Dropbox, Evernote, N드라이브, Daum 클라우드, Ucloud, LG Cloud, T 클라우드, iCloud 9가지 클라우드 서비스 아티팩트를 수집 및 분석한다.
현재 음성인식 기술은 꾸준히 발전하고 다양한 분야에서 널리 사용되고 있다. 본 연구에서는 음성 데이터 품질이 음성인식 모델에 미치는 영향을 알아보기 위해 데이터셋을 전체 데이터셋과 SNR 상위 70%의 데이터셋으로 나눈 후 Seamless M4T와 Google Cloud Speech-to-Text를 이용하여 각 모델의 텍스트 변환 결과를 확인하고 Levenshtein Distance를 사용하여 평가하였다. 실험 결과에서 Seamless M4T는 높은 SNR(신호 대 잡음비)을 가진 데이터를 사용한 모델에서 점수가 13.6으로 전체 데이터셋의 점수인 16.6보다 더 낮게 나왔다. 그러나 Google Cloud Speech-to-Text는 전체 데이터셋에서 8.3으로 높은 SNR을 가진 데이터보다 더 낮은 점수가 나왔다. 이는 새로운 음성인식 모델을 훈련할 때 SNR이 높은 데이터를 사용하는 것이 영향이 있다고 할 수 있으며, Levenshtein Distance 알고리즘이 음성인식 모델을 평가하기 위한 지표 중 하나로 쓰일 수 있음을 나타낸다.
모바일 폰의 급속한 확산으로 사용자들은 모바일 폰을 지속적으로 개인 활동에 연관시켜 활용하기 위해 많은 관심을 가지고 있다. 그리고 사용자들은 모바일 환경에서 더 쉽고, 간단하게 데이터를 공유(전송 및 수신), 저장하려는 요구가 증가하고 있다. 본 논문은 GCM 서비스를 기반으로 위치기반 서비스를 이용하여 일정한 거리에 위치한 다수의 사람들과 개인 정보 공유를 위해 모바일 폰의 모션 인식을 제안한다. 제안된 애플리케이션은 Android 운영 체제에서 실행되는 모바일 애플리케이션과 비동기적으로 통신할 수 있게 해주는 Google 클라우드 메시징을 기반으로 한다. 어디서나 모든 모바일 장치를 통해 개인 정보 공유를 쉽고, 간단하게, 실시간으로 액세스할 수 있으므로 경량 메커니즘의 요구 사항을 충족할 수 있다.
현재 클라우드 시스템은 사업자가 각자의 방식으로 클라우드 환경을 구축함에 따라 클라우드 시스템 간 상호 운용성이 떨어져 호환이 되지 않는다. 예를 들어 Google 클라우드 시스템을 사용하는 사용자는 MS(마이크로소프트) 클라우드 시스템을 사용할 수 없다. 이러한 문제를 해결하기 위해 CSB(Cloud Service Broker) 기술이 등장하여 클라우드 시스템간의 상호 호환 문제를 해결하고 있으나, 아직도 많은 연구와 개발이 필요한 실정이다. 본 연구에서는 이종 분산 클라우드 환경의 서비스 중재 기술로 등장하고 있는 CSB(Cloud Service Broker) 기술 중에서 클라우드 사용자의 상호운용성의 근본적인 해결 과제인 인증 시스템에 관해 연구한다.
본 논문에서는 최근 주목을 받고 있는 클라우드 컴퓨팅 시스템 중 구글 앱스를 초등학교 현장에 어떻게 활용할 수 있는지 그 방안에 대해 모색해 보았다. 구글 앱스는 구글의 다양한 클라우드 컴퓨팅 서비스 중 SaaS(Software as a Service)에 해당하는 것으로써 캘린더, 메일, 문서도구, 사진, 사이트 도구, 유튜브, 지도 등의 서비스를 제공하는 것이다. 구글 앱스에서는 구글의 동일한 아이디 하나로 모든 서비스에 로그인이 가능하며 웹상에서 작업한 내용은 모두 웹에 저장되므로 언제 어디서나 네트워크에 연결된 디바이스만 있다면 활용이 가능하다. 그 뿐 아니라, 스마트폰, 태블릿 PC가 확산되고 있고 가격이 낮아짐에 따라 학생들도 활용하게 된 지금, 구글 앱스는 모바일 디바이스에도 서비스를 최적화시켰기에 학생들의 접근성이 더욱 높다. 앞으로 온라인 교육 등도 포함되면 적어도 국내에서는 교육계에 파급력이 상당하리라 생각하며 교육분야에 본격적으로 클라우드 컴퓨팅이 도입되기를 기대한다.
Google provides mapping services using satellite imagery, this is widely used for the study. Since about 20 years ago, research and business using drones have been expanding. Pix4D is widely used to create 3D information models using drones. This study compared the distance error by comparing the result of the road construction site with the DSM data of Google Earth and Pix4 D. Through this, we tried to understand the reliability of the result of distance measurement in Google Earth. A DTM result of 3.08 cm/pixel was obtained as a result of matching with 49666 key points for each image. The length and altitude of Pix4D and Google Earth were measured and compared using the obtained PCD. As a result, the average error of the distance based on the data of Pix4D was measured to be 0.68 m, confirming that the error was relatively small. As a result of measuring the altitude of Google Earth and Pix4D and comparing them, it was confirmed that the maximum error was 83.214m, which was measured using satellite images, but the error was quite large and there was inaccuracy. Through this, it was confirmed that there are difficulties in analyzing and acquiring data at road construction sites using Google Earth, and the result was obtained that point cloud data using drones is necessary.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제9권3호
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pp.315-320
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2021
Currently, cloud computing is being used as a technology that greatly changes the IT field. For many businesses, many cloud services are available in the form of custom, reliable, and cost-effective web applications. Most cloud service providers provide functions such as IoT, machine learning, AI services, blockchain, AR & VR, mobile services, and containers in addition to basic cloud services that support the scalability of processors, memory, and storage. In this paper, we will look at the most used cloud service providers and compare the services provided by the cloud service providers.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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