LEDs have been used extensively in the mobile device, automobile, and general lighting because they are semi-permanent, long life, less power consumption, reliable and environmentally friendly. In this paper, the accelerated degradation test(ADT) for a general lighting 4W LED Lamp using external converter is considered. The conditions of ADT are high temperature and high humidity. We show that its life time is log-normally distributed with same parameters under both a normal condition and an accelerated condition, and also derive an accelerated factor.
NAND 플래시 메모리는 높은 입출력 성능, 내장애성, 저전력 소모 등 여러 가지 장점을 가지고 있어서 하드디스크를 대체할 수 있는 새로운 저장 장치로 관심을 받고 있다. 전통적인 DBMS들은 FTL (Flash Translation Layer)를 이용하면 전혀 수정 없이 플래시 메모리 위에서 동작한다. 그러나, 대부분의 FTL은 DBMS가 아닌 파일 시스템에 최적화 되어있다. 또한, 전통적인 DBMS는 플래시 메모리의 특징 (erase-before-write) 을 고려하지 않고 있다. 이 논문에서는 플래시 메모리를 이차 저장장치로 사용하는 DBMS를 위한 플래시 고려하는 스토리지 시스템을 제안한다. 제안하는 플래시 고려 스토리지 시스템은 비용이 높은 변경 연산을 피하기 위해 로그 레코드를 이용한다. 마지막으로, 실험을 통해서 제안하는 스토리지 시스템이 기존에 제안된 플래시를 고려하는 DBMS에 비해 우수함을 보인다.
현재까지는 스마트폰에 저장된 사용자의 개인정보를 유출시키고, 유출된 개인정보를 악용하기 위한 악성 애플리케이션을 탐지하고, 이러한 악성 애플리케이션으로부터 사용자의 데이터를 보호하기 위한 다양한 연구가 진행되었다. 하지만, 최근에는 스마트폰을 공격 대상이 아닌 DDoS와 같은 2차적인 공격을 수행하기 위한 새로운 공격 도구로 사용하기 위한 악성 애플리케이션이 유포되고 있다. 따라서 본 논문에서는 안드로이드 로깅 시스템을 이용하여 단말기 내부에 설치된 DDoS 공격 애플리케이션을 탐지하는 기법에 대하여 제안한다.
ICT 힐링 플랫폼은 생체신호 및 생활습관 등의 정보를 기반으로 한 질환조기 경보를 목표로 하는 개념으로서 만성질환 예방을 목적으로 한다. ICT(Information & Communication Technology) 힐링플랫폼의 목표는 개인이 주도하는 건강관리를 위해 여러 건강 관련 서비스 기관들(병원, 피트니스센터, 건강검진센터, 개인건강장치 등)에 산재되어 있는 개인 건강 정보를 개방화하여 개인 단말장치로 모으고, 분석 플랫폼 및 Open API를 제공하여 다양한 부가 서비스들을 활성화하는데 있다. 본 논문에서 제안하는 개인화된 힐링 데이터 접근을 위한 개방형 게이트웨이 프레임워크인 HPAdapter (Healing Platform Adaptor)는 ICT 힐링플랫폼의 데이터 중계를 위해 EMR(Electronic health record), 한방의학, 라이프로그, 웰니스, 만성질활, 피트니스 등 다양한 개인 건강관련 데이터 공급자와 서비스 공급자 사이를 연결해 개인화된 힐링 데이터를 중계하는 소프트웨어 엔진을 뜻한다. 설계된 HPAdaptor는 데이터 및 서비스 공급자 연동을 통해 힐링 레코드 저장소, 모바일 플랫폼 및 분석 플랫폼 등 데이터를 필요로 하는 서비스 혹은 플랫폼의 중계참조 모델로 활용할 수 있다.
최근 안드로이드 모바일 기기의 사용자가 증가함에 따라 디지털 포렌식 분야에서도 안드로이드에 대한 관심이 높아지고 있다. 하지만 해당 플랫폼 및 기기의 고유한 특성을 이용한 증거수집 및 분석에 대한 연구는 부족한 실정이다. 안드로이드 시스템의 특징 중 하나인 안드로이드 로그는 기기의 휘발성 저장매체로부터 수집될 수 있는 휘발성 데이터로서, 안드로이드 하부 시스템에서부터 애플리케이션에 이르기까지 최근의 모든 구동 내역과 관련한 기록이 저장되기 때문에 포렌식적으로 매우 중요한 정보가 될 수 있다. 본 논문에서는 안드로이드 로그의 고유한 특성을 사용자 행위와 연계하여 유의미한 정보를 이끌어내는 안드로이드 로그 수집 분석 시스템을 제안하고 나아가 로그 분석의 효율성을 극대화하여 현장에서 실시간 증거 분석이 가능하도록 해주는 효율적 분석 기법을 제안한다. 실험에서는 제안하는 로그 수집 분석 시스템을 이용함으로써 다양한 사용자 행위 정보를 수집하여 구체적이고 직관적으로 표현 가능함을 보이고, 제안하는 로그 분석 기법이 일반 정규식 검색 방법에 비해 10배 이상 검색시간을 단축함을 보인다.
최근 가정환경의 홈 씨어터를 동작시키기 위해서는 TV, 오디오, DVD, Video, 셋탑박스 등 여러 장치를 동시에 조작해야 한다. 이 경우 사용자가 원하는 기능을 실행하기 위해서는 여러 기기에 해당하는 리모컨 버튼의 기능과 위치를 잘 알고 있어야 한다. 이러한 현실적인 문제로 인해 사용자들은 일반적으로 자신이 원하는 기능을 선택하는데 어려움을 겪는다. 더욱이 유비쿼터스 가정환경이 현실화 되어 사용자가 조작 가능한 장치들이 늘어나면, 사용자의 혼란은 가중될 것이다. 따라서 기능을 요약해서 사용자에게 제공하는 적응적 인터페이스가 필요하다. 또한, 유비쿼터스 환경에서는 조작하고자 하는 장치 뿐 아니라 사용자 인터페이스가 표시되는 컨트롤러에도 다양한 모바일 또는 고정된 장치들이 사용되므로 각 장치의 능력이나 제약 조건에 맞게 사용자 인터페이스의 형태를 조절해 줄 필요가 있다. 제안하는 시스템에서는 상황에 따라 표현되는 기능과 형태가 변경되는 적응적 사용자 인터페이스를 구현하기 위해, 유비쿼터스 가정환경을 모델링하고, 모델링된 상황 및 장치 정보를 사용한다. 상황에 맞는 장치별 필요정도를 구현하기 위해서는 베이지안 네트워크를 사용한다. 행동 선택 네트워크는 사용자의 상황과 예측된 장치별 필요도를 입력으로 사용해 장치별로 현 상황에 필요한 기능을 선택한다. 이렇게 선택된 기능들을 실제 사용자 인터페이스가 구현될 장치에 맞게 프레젠테이션 템플릿을 이용해 실제 사용자 인터페이스로 구성하여, 적응적 인터페이스를 구성한다. 실험을 위해서는 유비쿼터스 홈 시뮬레이션 환경을 구축하고, 해당 환경을 바탕으로 장치 사용기록을 시나리오를 바탕으로 생성하였다. 생성된 시나리오를 바탕으로 장치별 필요도 추론결과를 평가하여 베이지안 네트워크가 효과적으로 사용자의 요구를 예측함을 확인하였다. 마지막으로, 14명의 사용자들에게 평가된 10개의 태스크에 대해 기존의 고정된 홈 UI와 제안하는 적응적 홈 UI를 비교해 본 결과, 생성된 적응적 홈 UI가 일반적인 태스크를 고정적 홈 UI에 비해 효과적으로 처리할 수 있음을 확인하였다.
스마트폰은 사용자와 가장 밀착되어 있는 통신기기로 사용자에 관련된 많은 정보들이 보관되어 있으며 다른 기기들과 끊임없는 정보 통신이 이루어진다. 이런 특성으로 수사업무에 있어 스마트폰 포렌식은 가장 기본적인 수사 과정 중 하나이며, 실제로 많은 단서들을 제공함으로써 사건 해결에 기여해왔다. 하지만 최근 사용자 개인정보보호의 중요성이 사회적으로 이슈화되면서 기기 제조사들은 스마트폰 내에 저장되어 있는 데이터를 암호화 한다든지, 삭제된 데이터는 복원할 수 없거나 로그 데이터마저 함께 삭제되도록 설계하고 있어 스마트폰이 사건해결에 기여하는 정도가 점점 하락하고 있는 추세이다. 그럼 대안은 없을까? 본 논문에서는 스마트폰 사용자 계정으로 저장되어 있는 클라우드 데이터에서 그 답을 찾아보기로 한다. 클라우드 포렌식은 스마트폰 포렌식을 대체 한다는 개념보다는 보완적인 관계로 접근해야 한다. 스마트폰 사용자의 클라우드에는 스마트폰 로컬에 저장되어 데이터와 동일한 내용도 있지만, 존재하지 않거나 새로운 항목의 데이터가 존재하기 때문이다. 클라우드에 저장되어 있는 데이터에는 수사적 관점에서 의미 있게 활용할 수 있는 데이터들이 많이 있다. 인터넷 사용, 유투브 시청, 컨텐츠 구매 정보 등과 같은 사용자의 온라인 활동 정보, 이메일, 클라우드 드라이브와 같은 클라우드 서비스, 그리고 위치정보가 가장 대표적인 데이터들이다. 이 데이터들을 가치 없이 무심코 넘겨버릴 수 있으나, 수사적 측면에서 다양한 의미를 도출할 수 있으므로 범죄수사에서 중요한 단서를 얻을 수 있다. 본 논문에서는 스마트폰 사용자의 구글 클라우드에 저장되어 있는 데이터가 어떤 것들이 있는지 확인하고, 그 데이터들이 수사에 활용될 수 있도록 클라우드에서 데이터를 추출하고, 추출된 데이터를 분석하는 방법을 제시한다. 그리고 추출한 아티팩트들이 실제 수사업무에서 어떤 역할을 할 수 있는지 사례들을 통해 그 가치를 증명하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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