본 논문에서는 경첩 손실 함수를 최소화를 통해서 강인한 이진 오디오 핑거프린팅 방법을 제안하였다. 특히 제안된 방법에서 오디오 핑거프린트는 이진값을 가지므로 핑거프린트 DB 크기를 줄여줄 수 있는 장점이 있다. 일반적으로 특징을 이진화하는 과정에서 핑거프린트의 강인성, 식별성 등 성능의 손실이 불가피하므로 손실을 최소화하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 핑거프린팅에서 두 오디오 클립 간의 유사도가 경첩 함수 형태로 주어지는 것에 착안하여 경첩 손실을 최소화하는 방법으로 특징을 이진화하여 핑거프린트를 구하는 방법을 제안한다. 유도된 경첩 손실 함수는 최소 손실 해싱 기법을 통해서 최소화 하였다. 수 천곡 규모의 오디오에 대해서 다양한 변환들에 대한 인식 성능을 실험하였으며, 제안된 경첩 손실 함수 최소화를 통해서 핑거프린트의 식별성과 강인성이 개선됨을 확인하였다.
데이터 응답 속도는 사용자 경험과 직결되기 때문에 클라우드 서비스의 중요한 이슈이다. 그렇기 때문에 사용자의 요청에 빠르게 응답하기 위하여 인-메모리 데이터베이스는 클라우드 기반 응용 프로그램에 널리 사용되고 있다. 하지만, 현재 인-메모리 데이터베이스는 대부분 연결리스트 기반의 해시 테이블로 구현되어 있어 상수 시간의 응답을 보장하지 못한다. 쿠쿠 해싱(cuckoo hashing)이 대안으로 제시되었지만, 할당된 메모리의 반만 사용할 수 있다는 단점이 있었다. 이후 버킷화 쿠쿠 해싱(bucketized cuckoo hashing)이 메모리 효율을 개선하였으나 삽입 연산시의 오버헤드를 여전히 극복하지 못하였다. 본 논문에서는 BCH의 삽입 성능과 탐색 성능을 동시에 향상시키는 데이터 관리 방법인 월 쿠쿠(wall cuckoo)를 제안한다. 월 쿠쿠의 핵심 아이디어는 버킷 내부의 데이터를 사용된 해시 함수에 따라 분리하는 것이다. 이를 통하여 버킷의 탐색 범위가 줄어들어 접근해야 하는 슬롯의 수를 줄일 수 있는데, 이렇게 탐색 연산의 성능이 향상되기 때문에 탐색 과정이 포함되어 있는 삽입 연산 또한 개선된다. 분석에 따르면, 월 쿠쿠에서의 슬롯 접근 횟수 기댓값은 BCH의 기댓값보다 작다. 우리는 월 쿠쿠와 BCH, 정렬 쿠쿠를 비교하는 실험을 진행하였으며, 각 메모리 사용률(10%-95%)에서 월 쿠쿠의 탐색 및 삽입 연산이 다른 기법보다 더 적은 슬롯 접근 횟수를 가지는 것을 보였다.
DHP 연관 규칙 탐사 알고리즘의 가장 큰 특징은 단계 k-1에서 k 개의 항목으로 구성된 해시 키 조합에 대한 계수를 미리 실시하고, 이를 단계 k에서 후보 빈발 항목 집합을 구성할 때 전지 정보로 활용하여 그 크기를 줄임으로써 성능을 개선한다는 점에 있다. 이 때, 모든 해시 키 조합에 대한 계수를 독립적으로 관리할 수 있다면 가장 이상적이나, 메모리 소요가 너무 많으므로 여러 개의 해시 키 조합들이 계수 공간을 공유하는 직접 해싱 메커니즘을 활용한다. 그러나, 연관 규칙 탐사 알고리즘의 특성상 해시 키 조합의 분포 공간이 불규칙하여 해싱 함수에 일반적인 단순 제산 연산을 사용할 경우 직접 해싱의 효율이 저하된다. 이 논문에서는 단계 3을 위한 길이 3인 해시 키 공간을 연속되는 정수 공간으로 사상하여 직접 해싱의 효율을 극대화시키는 사상 완전 해싱 함수를 제안한다. 42개의 시험 데이터 유형을 대상으로 실험한 결과 제안된 해싱 함수는 기존 방법보다 평균 7.3%, 최대 16.9%의 성능 개선 효과가 있는 것으로 나타났고, 특히 평균 거래 길이, 평균 빈발 항목 집합의 크, 전체 항목의 개수 등이 클수록 성능 개선 정도가 높았다.
페어링 암호 시스템에서 임의의 메시지 스트링을 타원곡선 위의 점으로 매핑하는 과정(MapToPoint)은 무시할 수 없는 연산량을 가지고 있으며 타원곡선 암호 시스템과 달리 페어링 암호 시스템에서는 $F_{3^m}$ 위의 타원곡선도 이용하기 때문에 $F_{3^m}$에서의 MapToPoint 연산이 필요하다. Barreto 등이 $F_{3^m}$ 위에서는 세제곱 계산이 선형연산인 것을 이용하여, x 좌표에 메시지를 대입하여 y 좌표를 계산하는 기존의 방법과 달리, y 좌표에 메세지를 대입하여 x 좌표를 계산하는 방법을 제안하였다. Barreto 등은 x 좌표의 계수들을 임의의 변수로 두고 이들로 이루어진 행렬을 이용하여 x 좌표를 계산했는데, 본 논문에서는 이 행렬의 크기를 줄여 보다 효율적으로 x 좌표를 계산할 수 있는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 Barreto 등의 방법의 44%의 메모리만으로 2~3 배 빠른 MapToPoint 연산을 수행할 수 있다.
무선 인터넷 프록시 서버 클러스터 환경에서의 캐싱은 인터넷 트래픽, 웹 유저의 요청 및 응답 시간을 줄여주는 효과를 가진다. 이때, 캐시의 히트율(Hit ratio)을 증가시키는 한 가지 방법은 해쉬 함수를 이용하여 동일 요청 URL을 동일 캐시에 할당하는 방법이다. 해싱을 이용한 방법의 문제점은 해쉬의 특성으로 인해 클라이언트의 요청이 일부 캐시 서버로 집중되고 전체 시스템의 성능이 일부 캐시 서버에 종속된다는 점이다. 이에 본 논문에서는 해싱과 라운드 로빈 방식의 장점을 결합하여 클라이언트의 요청을 일부 캐시 서버가 아닌 전체 캐시 서버에 균일하게 분포시키는 개선된 부하 분산 방법을 제안한다. 기존 해싱 방법에서는 요청 URL에 대한 해쉬값이 계산되면 캐시 서버가 컴파일 시간에 정적으로 할당되는 반면, 제안된 방법에서는 라운드 로빈 방법을 사용하여 실행 시간에 동적으로 할당된다. 제안된 방법은 무선 인터넷 프록시 서버 클러스터 환경에서 구현되었고, 16대의 컴퓨터를 이용하여 실험을 수행하였다. 실험 결과는 기존 해싱 방법에 비해 클라이언트의 요청을 캐시 서버들 사이로 균일하게 분포시키고, 이에 따라 전체 무선 인터넷 프록시 서버의 성능이 52%에서 112%까지 향상됨을 확인하였다.
캐시 서버 클러스터에서의 캐싱은 인터넷 트래픽 및 웹 유저의 요청 및 응답 시간을 줄여주는 효과를 가진다. 이때, 캐시의 히트율(Hit ratio)을 증가시키는 한 가지 방법은 해시 함수를 이용하여 캐시가 협동성(Cooperative Caching)을 가지도록 하는 것이다. 캐시가 협동성을 가진다는 것은 캐시 서버 수와 무관하게 캐시 메모리 전체 크기를 일정하게 할 수 있다는 것을 의미한다. 반면에 캐시가 협동성을 가지지 않는다면 각 캐시 서버가 모든 캐시 데이터를 가져야 하므로 캐시 메모리 전체 크기가 캐시 서버 수에 비례하여 증가한다. 해싱을 이용한 방법의 문제점은 해시의 특성으로 인해 클라이언트의 요청이 일부 캐시 서버로 집중되고 전체 캐시 서버 클러스터의 성능이 일부 캐시 서버에 종속된다는 점이다. 이에 본 논문에서는 동적 서버 정보를 이용하여 클라이언트의 요청을 일부 캐시 서버가 아닌 전체 캐시 서버에 균일하게 분포시키는 방법을 제안한다. 16대의 컴퓨터를 이용하여 실험을 수행하였고 실험 결과는 기존 방법에 비해 클라이언트의 요청을 캐시 서버들 사이로 균일하게 분포시키고 이에 따라 전체 캐시 서버 클러스터의 성능이 향상됨을 확인하였다.
라우터의 주요한 기능은 들어오는 패킷의 목적지 IP 주소를 참조하여 패킷을 최종 목적지를 향하여 내 보내는 것이다. 이것을 수행하기 위해서는 주소 검색 과정이 필요하며 이 작업은 모든 패킷에 대해 실시간으로 수행되어야 하므로 라우터의 성능을 결정하는 중요한 요소가 된다. 또한 CIDR(classless inter-domain routing) IP 주소 체계를 도입하게 되면서 라우터에서는 단순 exact 매치가 아니라 가능한 모든 프리픽스 중에 가장 길게 매치하는 프리픽스를 검색하는 longest prefix match가 필요하게 되었다. 이에 따라 IP 주소 검색을 위한 알고리즘 및 구조에 관한 연구가 널리 수행되고 있으며 본 논문에서는 병렬 복수 해슁 (parallel multiple hashing)과 프리픽스 그룹화 (prefix grouping)를 이용하여 한 번의 메모리 접근으로 IP 주소 검색을 수행할 수 있는 효율적인 하드웨어 구조를 제안한다.
API(Application Program Interface) 콜 시퀀스 분석은 분석 대상 프로그램에서 API 콜 정보를 추출한 후 분석하는 기법으로 다른 기법들에 비해 대상의 행위를 특징할 수 있는 장점이 있다. 하지만 기존의 API 콜 시퀀스 분석기법은 동일한 기능을 수행하는 함수를 상이한 함수로 잘못 식별하여 분석을 수행하는 문제점이 존재한다. 본 연구에서는 API 각각을 추상화시키는 방식을 추가하여 기존의 식별 문제를 해결하고 분석 성능을 향상시키고자 한다. 그 후 분석 대상들에서 획득한 추상화된 API 콜 시퀀스에 LSH(Locality Sensitive Hashing) 기법을 적용하여 각 분석 대상들 간의 유사도를 계산하고 유사한 유형끼리 클러스터를 형성하는 과정을 수행하였다. 본 연구는 악성코드 분석 시 악성코드의 유형을 파악하는 데 요긴하게 사용할 수 있으며, 최종적으로는 해당 유형 정보를 기반으로 악성코드 분석의 정확도를 향상시키는 데 기여할 수 있다.
최근 전자상거래시스템을 비롯하여 대용량 데이터의 저장과 검색을 요구하는 정보시스템들이 광범위하게 활용되고 있다. 이에 맞추어 클라이언트가 메타데이터를 직접 관리하며 데이터에 접근할 수 있는 SAN 환경의 리눅스클러스터 파일시스템이 연구되고 있으며, 파일의 빠른 검색을 위해 확장 해시 기반의 세미플랫 디렉토리 구조가 제안되었다[1]. 본 연구에서는 리눅스 환경에서 확장 해시 기반의 세미플랫 디렉토리를 설계 및 구현하였으며, 구현된 시스템의 실용성을 평가하기 위하여 B+ 트리 기반의 디렉토리 구조를 함께 구현하여 성능을 비교하였다. 디렉토리의 성능을 비교 분석한 결과, 파일의 삽입, 삭제, 검색 성능에서는 확장 해싱 기반의 디렉토리가 우수하였으나, 전체 파일의 목록을 정렬하는 데는 B+ 트리 기반의 디렉토리가 더 우수한 성능을 보였다.
IoT 기술의 발달로 IoT와 연계된 단말기가 활용되고 있다. 하지만 IoT가 사회 전반에 활용되면서 보안사고가 발생하고 있다. IoT 보안 사고는 개인의 위험과 사회의 혼란으로 연결될 수 있다. 본 연구에서는 IoT 스마트워치 단말기에서 보안 침해사고가 발생한 증거를 추출한다. IoT 보안 침해사고 환경을 분석하고 원본성과 무결성을 확보하기 위한 Hashing 함수를 추출한다. 그리고 IoT 스마트워치 단말기에서 Forensic 증거를 추출하여 원본성과 무결성을 검증하고 Forensic 보고서를 작성하여 법적 증거자료로 채택되도록 연구한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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