기업 및 개인의 데이터가 온프레미스 환경에서 클라우드로 이동하면서 클라우드 포렌식 중요성이 증가하고 있다. 클라우드 데이터는 모바일 기기부터 데스크톱 등 여러 장치에 저장될 수 있으며, 연동된 계정과 클라우드 서비스로부터 생성되는 정보 등 다양한 행위 아티팩트가 존재한다. 그러나 데이터의 분산 저장과 아티팩트 연계성 부족 등 클라우드의 환경적 제약으로 인해 디지털 증거를 확보하고 분석하는 것에 한계점이 있다. 이를 해결할 수 있는 수단 중 하나로 아카이빙 서비스가 있으며, 대표적으로 구글의 Takeout이 있다. 본 논문에서는 아카이빙 데이터 기반의 클라우드 포렌식을 위해 사용자 행위 데이터를 분석하고 수사 관점에서 필요한 항목을 선별한다. 또한 아티팩트의 연관성과 멀티 행위를 유의미하게 판단하기 위해 선별한 데이터를 시간 정보 기준으로 분석하는 과정과 웹 기반 시각화를 제안한다. 이를 통해 클라우드 데이터 증거수집의 중요성이 증가함에 따른 아카이빙 데이터의 활용 가치를 보여주고자 한다.
예상보다 길어진 코로나19 사태는 학생들의 수학 교과 기초학력에 적지 않은 손상을 끼쳤다. 본 논문에서는 학생들의 기초 곱셈 연산 능력 개선에 도움을 줄 수 있는 곱셈구구 연습 애플리케이션을 클라우드에 기반하여 개발하였으며, 학생 개별 맞춤형 지도를 위해 데이터 시각화 기술을 접목시켜 교사의 피드백을 돕고자 하였다. 구글에서 개발한 Flutter framework, Google Cloud, Google Sheets를 통합적으로 활용하여 애플리케이션의 성능을 높였다. K광역시 소재 초등학교 6학년 72명의 학생들이 본 애플리케이션을 일주일간 곱셈구구 활동에 활용한 결과, 학생들의 곱셈구구 소요 시간이 초기에 비해 28%이상 감소한 가운데, 학생들의 학습 데이터가 오류없이 정교하게 수집된 것을 확인할 수 있었다. 본 연구에서 Flutter framework를 통해 진행한 개발 사례가 다른 교육용 학습 애플리케이션 개발로 이어질 수 있기를 희망한다.
Cloud computing is provided on demand service via the internet, allowing users to pay for the service they actually use. Categorized as one kind of cloud computing, SaaS is computing resource and software sharing model with can be accessed via the internet. Based on virtualization technology, SaaS is expected to improve the efficiency and quality of the IT service level and performance in company. Therefore this research limited cloud services to SaaS especially focused on collaborative application service, and attempts to identify the factors which impact the performance of collaboration and intention to use. This study adopts technological factors of cloud SaaS services and factors of task characteristics to explore the determinants of collaborative performance and intention to use. An experimental study using student subjects with Google Apps provided empirical validation for our proposed model. Based on 337 data collected from respondents, the major findings are following. First, the characteristics of cloud computing services such as collaboration support, service reliability, and ease of use have positive effects on perceived usefulness of collaborative application while accessability, service reliability, and ease to use have positive effects on intention to use. Second, task interdependence has a positive effects on collaborative performance while task ambiguity factor has not. Third, perceived usefulness of collaborative application have positive effects on intention to use.
클라우드 컴퓨팅은 컴퓨팅 자원을 물리적인 자원과 분리하여 가상화한 다음 이를 사용자에게 동적으로 제공하기 때문에, 컴퓨팅 자원의 활용도를 높일 수 있고, 사용자의 입장에서 실시간으로 컴퓨팅 자원을 이용할 수 있다는 장점이 있다. 이러한 장점들 때문에 세계적으로도 아마존의 AWS, 구글의 Google Cloud, 애플의 iCloud 등과 같이 클라우드 컴퓨팅에 기반한 서비스가 많이 제공되고 있다. 한편, 이처럼 클라우드 컴퓨팅이 활성화되면서 레거시 시스템을 클라우드 컴퓨팅 환경으로 마이그레이션에 대한 시도들도 증가하고 있다. 레거시 시스템에서 클라우드로 서버를 전환하기 위해서는 Source 서버와 Target 서버 상호간의 아키텍쳐가 호환성이 보장되어야 한다. 그러나 아직까지 이러한 아키텍쳐 간의 호환성을 지원해 주지 못하고 있기 때문에 현장에서는 레거시 시스템과 버추얼 머신간의 전환에 많은 어려움을 겪고 있다. 본 논문에서는 오픈 소스를 기반으로 이러한 클라우드 전환을 효율적으로 수행할 수 있는 기술과 절차를 제시한다.
기존 사물인터넷은 보안성이 취약하기 때문에 정보유출로 인한 재산피해가 일어날 수 있다. 특히 사물인터넷을 기반으로 구축된 스마트 도어락 시스템은 그 피해가 더욱 크게 발생될 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 센서에서 발생된 데이터를 조건에 따라 분류하여 Google Cloud Message(GCM)을 통해 사용자의 스마트폰으로 알람 메시지를 전송하였다. 스마트폰 애플리케이션을 통해 실시간으로 영상을 확인할 수 있도록 하였고, TCP/IP 프로토콜을 이용하여 도어락을 제어하였다. 또한 OTP-Based Matrix SEED 알고리즘을 도어락 시스템에 적용하여 보안성을 향상시켰다.
최근 세계적인 경제위기 속에서 국내외의 기업들이 IT 투자를 보류하거나 예산을 대폭 삭감하고 있다. 이에 기업들은 IT 부문에 있어서의 비용 절감을 통한 위기 극복 방안을 모색하고 있으며, 이러한 상황에서 클라우드 컴퓨팅(Cloud Computing)은 위기 극복을 위한 최적의 솔루션으로 빠르게 부상하고 있다. 또한 디지털 포렌식 조사과정에서 조사 대상 시스템의 사용자가 클라우드 서비스를 사용했는지 여부는 추가적은 조사 대상의 선정에 매우 중요한 요소이다. Daum Cloud, Google Docs와 같은 클라우드 서비스를 사용하였을 경우, 로그인 정보를 획득하여 원격지의 클라우드 서비스에 접속이 가능한 경우가 있다. 이러한 경우에는 원격지의 증거 데이터를 수집할 수 있는다. 따라서 다양한 클라우드 서비스에서 데이터를 수집하고 분석하는 방안에 대하여 연구가 필요하다. 이에 본 연구에서는 서비스별 데이터 수집 및 분석 기법에 대해 연구하여 클라우드 환경을 고려한 디지털 포렌식 프레임워크를 제안한다.
클라우드 컴퓨팅 서비스는 자원 공유와 가상화 기술 및 자원의 서비스화 등 기존 컴퓨팅 환경과 다른 특성으로 인해 클라우드 컴퓨팅 환경에 적합한 식별/접근제어 기술 및 보안 통제 사항이 요구된다. 그러므로 기존 컴퓨팅 자원을 클라우드 컴퓨팅 환경으로 변경하는 서비스 제공자나 클라우드 서비스로 이동하는 서비스 사용자는 특정한 보안 요건을 검토해야 한다. Cloud Security Alliance에서 배포한 Cloud Control Matrix와 ISO/IEC 27001을 비교 분석하여, 클라우드 컴퓨팅 환경에서 특별히 요구되는 식별 및 접근제어의 보안 통제 요건을 확인하였다. 또한, 주요 클라우드 컴퓨팅 서비스인 아마존의 AWS, 구글의 Google Cloud Platform과 VMware의 vCloud 서비스의 식별 및 접근제어 기술을 조사하였다. 이를 기반으로 클라우드 컴퓨팅 환경의 식별 및 접근제어 기술에서 필요한 보안 요건을 확인하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권6호
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pp.3219-3237
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2019
The Cloud Computing is growing rapidly in the current IT industry. Cloud computing has become a buzzword in relation to Grid & Utility computing. It provides on demand services to customers and customers will pay for what they get. Various "Cloud Service Provider" such as Microsoft Azure, Google Web Services etc. enables the users to access the cloud in cost effective manner. However, security, privacy and integrity of data is a major concern. In this paper various security challenges have been identified and the survey briefs the comprehensive overview of various security issues in cloud computing. The classification of security issues in cloud computing have been studied. In this paper we have discussed security challenges in cloud computing and also list recommended methods available for addressing them in the literature.
스마트 빌딩 (Smart Building)은 사물 인터넷 (IoT; Internet of Things) 장치와 클라우드 서비스에서 모두 사용될 수 있는 응응 프로그램을 의미한다. 최근 Amazon, Google 및 Microsoft와 같은 클라우드 서비스 제공 업체는 IoT 장치에서 클라우드 애플리케이션 서비스를 제공할 수 있는 IoT 클라우드 플랫폼을 제공하고 있다. Postscapes에 따르면 최근에 152 개의 IoT 클라우드 플랫폼이 존재하고 있으며 스마트 빌딩 구현을 위해 하나를 선택하는 것은 어려운 문제이다. 본 논문에서는 실험을 위해서 마이크로소프트 Azure IoT 허브와 아마존의 AWS(Amazon Web Services) IoT를 선택하였다. 두 개의 IoT 클라우드 플랫폼을 선택하고 스마트 빌딩 관점에서 평가하였다. IoT 클라우드 플랫폼을 평가하기 위해 두 가지 다른 IoT 클라우드 플랫폼을 활용하였고, 일반적인 스마트 빌딩 시나리오를 가정하여 프로토타입을 구현하였다. 실험은 IoT 클라우드 플랫폼을 사용하여 시스템을 개발하는 과정에서 얻은 정보와 경험을 기반으로 수행하였다. 이 평가 결과는 스마트 빌딩을 위해 IoT 클라우드 플랫폼을 선택할 때 활용될 수 있다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권3호
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pp.1014-1025
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2020
Cloud computing services changed the way the data are managed across the healthcare system that can improve patient care. Currently, most healthcare organizations are using cloud-based applications and related services to deliver better healthcare facilities. But architecting a cloud-based healthcare system needs deep knowledge about the working nature of these services and the requirements of the healthcare environment. The success is based on the usage of appropriate cloud services in the architecture to manage the data flow across the healthcare system.Cloud service providers offer a wide variety of services to ingest, store and process healthcare data securely. The top three public cloud providers- Amazon, Google, and Microsoft offers advanced cloud services for the solution that the healthcare industry is looking for. This article proposes a framework that can effectively utilize cloud services to handle the data flow among the various stages of the healthcare infrastructure. The useful cloud services for ingesting, storing and analyzing the healthcare data for the proposed framework, from the top three cloud providers are listed in this work. Finally, a cloud-based healthcare architecture using Amazon Cloud Services is constructed for reference.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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