서버 클러스터에서 부하 분산기는 사용자의 요청을 각 서버로 분산시키는 역할을 한다. 리눅스 가상 서버(LVS: Linux Virtual Server)는 소프트웨어적으로 사용되는 부하 분산기로서 여러 가지 스케줄링 방식들을 가지고 있다. 그러나 부하 분산 시에 서버의 유동적인 부하 정보를 반영하지 못하는 단점이 있다. 이에 개선된 방식으로 서버의 동시 연결 개수에 따라 상한계(Upper Bound)와 하한계(Lower Bound)를 설정하고, 요청을 분산하는 동적 스케줄링(Dynamic Scheduling)이 존재한다. 그러나 서버의 상태에 따라 상한계와 하한계가 바뀔 수 있음에도 불구하고 이 값들이 고정되어 있다는 단점을 가진다. 본 논문에서는 기존 부하 분산 방법의 단점을 극복하는 서버 전력 정보에 기반한 스케줄링 방식을 제안한다. 제안된 방식은 서버의 부하 정보를 기반으로 에너지를 추정하고 전력 수치를 기반으로 LVS의 가중치 테이블을 주기적으로 갱신한다. 그리고 부하 분산기는 클라이언트로부터 요청 받은 트래픽을 각 서버의 에너지 소모 상태에 따라 적용시킴으로써 에너지 소모가 최소화되도록 부하를 분산한다. 또한 서버의 상태에 따라 상한계와 하한계가 바뀔수 있음을 고려하여 상한계와 하한계를 설정하지 않고 서버의 상태에 따라 적절하게 요청이 분배되도록 하였다. 15대의 PC를 사용하여 실험을 수행하였으며, 실험 결과는 기존 부하 분산 알고리즘 중 성능이 가장 좋은 알고리즘에 비해 서버의 성능이 동일한 경우 성능 및 소비전력 면에서 거의 동등하였고, 서버의 성능이 상이한 경우 50.2% 성능 향상 및 27.3% 소비 전력 절감을 확인하였다.
매년 전기 사용량이 급증하는 동절기에 전통시장, 찜질방 등 다중이용시설과 아파트, 다가구주택 등 집합건물에서 노후화된 전기시설의 누전으로 인한 화재가 빈번해 지고 있다. 이러한 화재의 원인은 대부분 노후화된 전선에 과도하게 걸리는 부하로 전선 피복이 녹아내리며 주변의 발화물질에 옮겨붙어 발생하고 있다. 본 연구에서는 복합센서를 통해 전선에 걸리는 과부하와 과열을 측정하고 여기서 발생하는 유독가스를 검출하여 게이트웨이를 통해 서버에 로깅하는 시스템을 구현한다. 이를 바탕으로 빅데이터 분석을 통해 실시간 전기화재를 예측하고 경보하고 차단할 수 있는 플랫폼과 모의 화재 발생 실험이 가능한 시뮬레이터를 개발한다.
컨테이너는 최근 주목받고 있는 서버 가상화 기술로, 기존 가상머신과 달리 더 가볍고 빠르게 독립 환경의 구축을 가능하게 한다. 이러한 장점으로 많은 기업들이 컨테이너를 활용하여 다양한 서비스들을 구축 및 배포하기 시작하였다. 하지만, 컨테이너가 도입 될수록 새로운 문제점 또한 노출하고 있는데, 특히 컨테이너 간 같은 커널을 공유하는 구조 때문에 발생하는 보안 취약점들이 지속적으로 발견되고 있다. 본 논문에서는 공격자가 컨테이너 환경의 구조적 취약점을 악용하여 할 수 있는 위협 중 호스트의 자원을 고갈시키는 공격, 이른바 호스트 자원 고갈 공격의 영향을 분석해 보고자 한다. 특히, 가장 널리 사용되는 컨테이너 플랫폼인 도커를 이용해 구축한 컨테이너 환경에서 공격자가 CPU, 메모리, 디스크 공간, 프로세스 ID, 소켓 등의 주요 호스트 자원을 고갈 시켰을 때 발생하는 영향에 대해 분석하였다. 총 5가지 종류의 자원 고갈 공격 시나리오를 서로 다른 호스트 환경과 컨테이너 이미지에서 재현하였으며, 결과적으로 그 중 3가지의 공격이 효과적으로 다른 컨테이너를 서비스 불능을 만드는 것을 보였다.
본 연구는 인터넷을 이용한 수업에서 학생들이 수업과 관련되지 않은 웹 사이트에 접속하는 것을 교사용 컴퓨터에서 발견하여 차단함으로써 수업의 효율성을 높이고, 교사가 의도하는 방향으로 수업을 진행할 수 있는 프로그램의 개발에 목적이 있다. 본 연구의 결과를 이용하면 수업과 관련되지 않은 웹 사이트에 접속하는 것을 방지하기 위하여 랜(LAN) 전원을 차단하고 수업하는 기존의 방법 대신 교수 매체로서 인터넷을 효과적이고 안전하게 사용할 수 있다. 관련 연구는 한 개의 호스트(host)만 감시하고 접속을 차단하는 반면에 본 연구에서 개발한 프로그램은 접속해 있는 모든 호스트들을 감시하고 차단할 수 있다. 본 연구에서 제안한 프로그램은 소규모 네트워크 환경에 설치된 리눅스(linux) 운영체제에서 개발되었다. 개발된 프로그램은 5가지 기능을 포함하고 있다. 도메인 네임(domain name)에서 IP(internet protocol) 주소로 변환하여 파일로 저장하는 변환 기능, 인터넷을 사용할 준비가 되어 있는 학생 컴퓨터를 탐색하여 파일로 저장하는 탐색기능, 패킷(packet)을 캡쳐(capture)하여 패킷의 정보를 표현해주는 패킷 캡쳐 기능, 캡쳐된 패킷 정보와 차단 목록 데이터를 비교하는 비교기능, 그리고 차단 목록과 캡쳐된 패킷 정보가 일치할 경우 네트워크 접속을 차단하는 기능으로 구성되어 있다. 개발된 프로그램을 사용하면 네트워크를 통과하는 모든 패킷(packet)을 실시간에 정확하게 캡쳐 할 수 있고, 불량 사이트에 학생이 접근하는 경우 교사의 컴퓨터 화면에 관련 내용이 표시된다. 따라서 교사는 관련 내용을 실시간으로 확인하고, 불량 사이트에 대한 접속을 차단할 수 있다. 본 연구에서 개발된 프로그램은 초 중등학교와 같은 소규모 네트워크에 적용가능하며, 교사와 학생, 학교차원의 수업 관리와 컴퓨터 실습실 관리의 효율성을 향상시킬 것이다.
목적 : 비 상업용 3차원 컴퓨터치료계획시스템인 Plunc의 구축 사례를 소개하고 이의 임상적용 가능성에 대하여 검증하고자 한다. 대상 및 방법 : 미국 North Carolina 대학에서 개발된 3차원 치료계획시스템인 Plunc의 소스코드를 제공받아, PC용 Unix인 Linux 환경의 Pentium Pro 200MHz(128MB RAM, Millennium VGA)에서 설치하였다. 본과의 6MV 광자선(Siemens MXE 6740)에 대한 출력인자, 최대산란비, 최대산란인자, 쐐기의 모양 및 감쇄인자 등의 빔데이터를 입력한 후, 일반적인 치료조건인 loom 깊이의 회전중심점에서의 심부선량백분율, 선량측면도, oblique 입사빔 및 공기간격 하에서의 선량계산 결과를 물팬톰에서의 측정치와 비교, 분석하였다. 결과 : Plunc는 원래 CT 영상데이터를 이용한 모의치료기로써 개발되어, 빔 설계가 매우 편리하도록 사용자 인터페이스가 구성되어 있으며, BEV, DRR 및 영상합성 등의 기능을 갖추고 있다. 선량계산은 10초 정도가 소요되는 3차원 선량분포나 선량체적히스토그람을 제외하고는 거의 실시간으로 실행되었다. Plunc에 의한 선량 계산 값을 측정값과 비교한 결과, 심부선량백분율의 경우, 선량증가영역을 제외하고는 $1\%$이내에서 일치하였다. 또한, 선량측면도의 경우, $5\%$가량의 선량감소를 나타내는 치료영역 크기 밖의 저선량 영역을 제외하고는 $2\%$ 이내에서 일치하였다. Oblique 입사 빔의 경우, 빔 중심축을 포함하는 평면상의 선량분포가 선량이 $30\%$ 이하인 영역을 제외하고는 비교적 잘 일치하였다. 공기간격을 통과한 빔에 대한 선량측면도의 비교 결과, 중심 축에서의 선량 값에 대해 $5\%$의 오차를 보였다. 결론 : Plunc의 광자선량계산의 정밀도는 일반적인 치료조건하에서 약 $2-5\%$ 내외의 오차로써, 측정치에 대한 보정에 근거한 알고리즘을 사용하는 일반 치료계획시스템과 비슷한 수준이라 사료된다. 현재로서는 전자선에 대한 선량계산이 불가능하기 때문에 완전한 형태의 치료계획시스템이 되기 위해서는 향후, 전자선에 대한 계산모듈의 개발과 광자선 선량계산 또한 보다 정밀한 선량계산이 가능한 컨벌루션 방법과 같은 3차원 선량계산모듈의 개발도 필요하다. Plunc는 상업용 3차원 치료계획 시스템의 사용이 현실적으로 어려운 여건의 병원에서 2차원 치료계획시스템과 상호 보완적으로 사용한다면 2차원 치료계획시스템이 갖는 많은 제약을 극복할 수 있을 것으로 사료된다.
목적: 적혈구 혈액 풀 SPECT는 높은 특이도로 인하여, 간의 대표적인 양성 종양인 혈관종의 진단에 널리 사용되어 왔지만 낮은 해상도가 이 검사의 단점 중 하나였다. 최근 들어 ordered subset expectation maximization (OSEM)이라는 기술이 임상 핵의학 분야에서 단층영상의 재구성에 도입되고 있는 바, 저자들은 간 혈관종을 대상으로 기존의 역투사방식과 새로운 수정된 반복영상구성법인 OSEM을 비교하고자 하였다. 대상 및 방법: 24명의 간 혈관종 환자의 28개의 병변들 각각으로부터 이중 헤드 감마 카메라를 이용하여 단층영상 재구성을 위한 64개의 투사 영상을 얻었다. 이들 raw data는 LINUX운영체계의 개인용 컴퓨터에 보내서, 각각의 header file을 interfile로 대체하여 OSEM프로그램이 인식할 수 있도록 하였다. 최상의 영상을 구성하는 조건을 알아보기 위하여 다양한 subset 수(1, 2, 4, 8, 16 그리고 32) 및 반복계산 수 (1, 2, 4, 8, 그리고 16)하에서 재구성을 시도하여 4번의 반복계산과 16개의 subset일 때를 최적 조건으로 선택하였다. 이후 이 조건 하에서 OSEM과 역투사 방법으로 각각 모든 대상을 재구성한 후에 3명의 핵의학 및 방사선과 전문의가 특별한 정보 없이 모든 영상을 검토하였다. 결과: 28개의 병변을 맹검한 결과, 거의 모든 증례에서 OSEM이 역투사에 비교하여 최소한 대등하거나 우수한 영상의 질을 보여주었다. 비록 3 cm 이상의 큰 병변의 검출에는 차이가 없었으나 1.5-3 cm 크기의 병변 5개는 OSEM을 통하여서만 발견되었다. 하지만 1.5 cm 미만의 작은 병변 4개는 양쪽 모두에서 검출되지 않았다. 결론: OSEM은 작은 크기의 간 혈관종을 발견하는데 보다 높은 민감도를 보였으며 전체적인 영상의 질에 있어서도 보다 좋은 대조도와 윤곽을 보여주었다. OSEM은 이와 같은 장점 뿐만 아니라 높은 사양의 컴퓨터를 요하지않고 계산시간이 길지 않기 때문에 임상에서 간 혈관종의 진단을 위한 적혈구 혈액풀 SPECT에 쉽게 적용될 수 있는 좋은 방법으로 사료된다.
DSU(Dynamic Software Update)는 실행 중인 프로세스를 종료하지 않고 새 버전으로 업데이트하는 기술이다. 이 기술을 이용하여 C 응용 프로그램을 업데이트 하는 DSU 시스템들이 소개 되었으며, 각 시스템의 업데이트 방식 및 주요 기능에는 큰 차이가 있다. 본 논문에서는 기존 DSU 시스템의 단점을 해결할 수 있는 새로운 DSU 시스템을 제안한다. 이 시스템은 C 응용 프로그램을 코드, 전역 데이터 및 지역 데이터로 나누어 이들 각 부분의 특성을 고려하여 업데이트 한다. 이 논문에서 제안한 방법은 리눅스 운영체제 상에서 구현 및 시험하였으며 기존 DSU 시스템과 비교하여 다음과 같은 장점을 가진다. 첫째, 구 버전의 코드는 메모리에서 해제되므로 코드 메모리의 낭비가 적다. 둘째, 새 버전에서 수정되지 않은 전역 데이터는 메모리에 새로 할당할 필요가 없으므로 전역 데이터 메모리의 낭비가 적다. 셋째, 업데이트 시 구 버전의 지역 데이터는 스택 재구성 방식을 사용하여 새 버전의 지역 데이터로 복구한다. 본 논문은 새로운 DSU 방식을 제안하였다는 점과 이 방식을 활용하여 완전한 DSU 시스템을 구현하였다는 점에서 의의가 있다.
본 논문에서는 브리지 기반의 백본망을 위한 프로바이더 백본 브리지(Provider Backbone Bridge) 망에서 각 브리지간 링크장애가 발생한 경우 이를 효율적으로 보호할 수 있는 방법인 백업링크에 대한 스패닝트리 기반의 링크장애복구기능을 제안하고 성능을 분석하였다. 제안된 방식은 PBB with Traffic Engineering (PBB-TE)기반의 브리지망에서 대역예약된 마스터링크의 장애시 해당 링크의 트래픽을 루트브리지가 사전에 설정한 스패닝트리 기반의 백업링크로 우회시킴으로써 해당 트래픽의 QoS를 만족시킨다. 또한 백업링크 상으로 전달되는 프레임들은 스패닝트리 상에서 플러딩되도록 함으로써 주소학습과정에 따른 지연을 최소화시키고 루프백현상도 제거할 수 있는 장점이 있다. 제안된 방식의 동작 검증을 위하여 CCM메시지에 의한 링크보호절체기능과 MAC-in-MAC 수납방법이 모두 지원되는 PBB-TE 시스템을 리눅스 브리지 기반에서 구현하였고 관련 프로토콜 분석도구도 함께 구현하였다. 제안된 방식은 기존의 링크보호방법의 백업링크 예약에 의한 큰 대역손실이나 링크장애시 백업링크를 설정하는데 소요되는 신호절차지연시간이 큰 단점을 해결할 수 있어 QoS를 지원해야 하는 대규모 사업자용 백본 브리지 시스템 구현시 활용될 수 있다.
본 연구를 통하여 연체동물 전용 BLAST 서버 (Version II)가 웹주소 http://www.malacol.or.kr/blast에 구축되었다. 연체동물을 대상으로 하는 연구에 있어 필요한 정보를 매우 빠르게 얻을 수 있었다. 본 시스템을 사용하여 앞으로도 많은 연구가 진행되어지길 바라며, 아울러 많은 연체동물 연구자들에게 많은 도움이 되리라고 사료된다.
ICT 융합 스마트팜 내의 환경계측 센서, 영상 및 사양관리 시스템의 증가에도 불구하고 이들 장비에서 확보되는 데이터를 적절히 유효하게 활용하는 기술이 미흡한 실정이다. 돈사의 경우 가축의 복지수준, 성장 변화를 실시간으로 모니터링 및 예측할 수 있는 데이터 분석 및 모델링 기술 확보가 필요하다. 이를 위해선 가축의 생리적 변화 및 행동적 변화를 조기에 감지하고 가축의 복지수준을 실시간으로 감시하고 분석 및 예측 기술이 필요한데 이를 위한 대표적인 정보 통신 공학적 접근법 중에 하나가 Data mining 이다. Data mining에 대한 연구 수행에 필요한 다양한 소프트웨어 중에서 Open source로 제공이 되는 4가지 도구를 비교 분석하였다. 스마트 돈사 내에서 열환경 모델링을 목표로 한 데이터 분석에서 고려해야할 요인으로 데이터 분석 알고리즘 도출 시간, 시각화 기능, 타 라이브러리와 연계 기능 등을 중점 적으로 분석하였다. 선정된 4가지 분석 도구는 1) R(https://cran.r-project.org), 2) OpenCV(http://opencv.org), 3) OpenNN (http://www.opennn.net), 4) Orange(http://orange.biolab.si) 이다. 비교 분석을 수행한 운영체제는 Linux-Ubuntu 16.04.4 LTS(X64)이며, CPU의 클럭속도는 3.6 Ghz, 메모리는 64 Gb를 설치하였다. 개발언어 측면에서 살펴보면 1) R 스크립트, 2) C/C++, Python, Java, 3) C++, 4) C/C++, Python, Cython을 지원하여 C/C++ 언어와 Python 개발 언어가 상대적으로 유리하였다. 데이터 분석 알고리즘의 경우 소스코드 범위에서 라이브러리를 제공하는 경우 Cross-Platform 개발이 가능하여 여러 운영체제에서 개발한 결과를 별도의 Porting 과정을 거치지 않고 사용할 수 있었다. 빌트인 라이브러리 경우 순서대로 R 의 경우 가장 많은 수의 Data mining 알고리즘을 제공하고 있다. 이는 R 운영 환경 자체가 개방형으로 되어 있어 온라인에서 추가되는 새로운 라이브러리를 클라우드를 통하여 공유하기 때문인 것으로 판단되었다. OpenCV의 경우 영상 처리에 강점이 있었으며, OpenNN은 신경망학습과 관련된 라이브러리를 소스코드 레벨에서 공개한 것이 강점이라 할 수 있다. Orage의 경우 라이브러리 집합을 제공하는 것에 중점을 둔 다른 패키지와 달리 시각화 기능 및 망 구성 등 사용자 인터페이스를 통합하여 운영한 것이 강점이라 할 수 있다. 열환경 모델링에 요구되는 시간 복잡도에 대응하기 위한 부가 정보 처리 기술에 대한 연구를 수행하여 스마트팜 열환경 모델링을 실시간으로 구현할 수 있는 방안 연구를 수행할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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