• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2012년도 춘계학술대회
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• pp.467-470
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• 2012

본 논문에서는 센서 네트워크에서 ID 기반 인증서를 이용한 Sybil 공격 탐지 기법을 제안함으로 첫째, 효율적인 키 분배로 키 분배시 발생할 수 있는 Broadcast Storm 해결 방안을 제시하였다. 둘째, 키 체인 기법으로 센서 네트워크의 노드의 키를 생성하고, 주기적으로 변경하도록 설계함으로써 재전송 공격을 방지하였다. 셋째, 해시 함수를 사용하여 센서 노드의 신분을 인증함으로써, 센서 노드의 메모리 사용량을 극대화시켰으며, 통신 오버헤드를 줄였다. 끝으로, ID 기반 인증서를 통해 Sybil 공격을 탐지할 수 있도록 하였다. 따라서, 본 논문에서는 제안한 ID 기반 인증서를 이용한 Sybil 공격 탐지 기법은 센서 네트워크의 환경에서의 에너지 효율성과 안정성을 동시에 제공하였으며, 센서 네트워크를 통해 제공되는 정보를 신뢰할 수 있도록 하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제6권7호
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• pp.1756-1776
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• 2012

Wireless sensor networks (WSNs) are likely to be more prevalent as their cost-effectiveness improves. The spectrum of applications for WSNs spans multiple domains. In environmental sciences, in particular, they are on the way to become an essential technology for monitoring the natural environment and the dynamic behavior of transient physical phenomena over space. Existing sensor network query processors (SNQPs) have also demonstrated that in-network processing is an effective and efficient means of interaction with WSNs for performing queries over live data. Inspired by these findings, this paper investigates the question as to whether spatio-temporal and historical analysis can be carried over WSNs using distributed query-processing techniques. The emphasis of this work is on the spatial, temporal and historical aspects of sensed data, which are not adequately addressed in existing SNQPs. This paper surveys the novel approaches of storing the data and execution of spatio-temporal and historical queries. We introduce the challenges and opportunities of research in the field of in-network storage and in-network spatio-temporal query processing as well as illustrate the current status of research in this field. We also present new areas where the spatio-temporal and historical query processing can be of significant importance.

• 한국컴퓨터정보학회지
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• 제14권2호
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• pp.199-204
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• 2006

센서 네트워크는 센싱(sensing), 연산(computation), 통신(communication) 능력을 갖춘 센서 노드들의 무선 네트워크라고 할 수 있다. 각각의 센서 노드들은 노드에 있는 하나 이상의 센서들에 의해 얻어지는 데이터아이템들을 생성한다. 이러한 특징은 센서 네트워크가 분산 데이터베이스 시스템과도 유사한 특징을 가지고 있음을 알 수 있다. 그러나 센서 네트워크에서 센서 노드의 제한된 전력(power)과 메모리 자원은 가장 큰 단점이며 주요 연구 대상이 되고 있다. 본 연구에서는 이러한 센서 네트워크 환경에서 발생되는 데이터 즉, 센서 데이터 스트림을 제한된 자원을 효율적으로 활용하면서 질의에 대해 효율적으로 응답하는 방안을 여러 가지 측면에서 모색해 보았다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제10권2호
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• pp.101-106
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• 2010

We propose an approach to estimate the real-time moving trajectory of an object in this paper. The object's position is obtained from the image data of a CCD camera, while a state estimator predicts the linear and angular velocities of the moving object. To overcome the uncertainties and noises residing in the input data, a Extended Kalman Filter(EKF) and neural networks are utilized cooperatively. Since the EKF needs to approximate a nonlinear system into a linear model in order to estimate the states, there still exist errors as well as uncertainties. To resolve this problem, in this approach the Kohonen networks, which have a high adaptability to the memory of the inputoutput relationship, are utilized for the nonlinear region. In addition to this, the Kohonen network, as a sort of neural network, can effectively adapt to the dynamic variations and become robust against noises. This approach is derived from the observation that the Kohonen network is a type of self-organized map and is spatially oriented, which makes it suitable for determining the trajectories of moving objects. The superiority of the proposed algorithm compared with the EKF is demonstrated through real experiments.

• Journal of Communications and Networks
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• 제17권6호
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• pp.592-601
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• 2015

Multitenancy has gained growing importance with the development and evolution of cloud computing technology. In a multitenant environment, multiple tenants with different demands can share a variety of computing resources (e.g., CPU, memory, storage, network, and data) within a single system, while each tenant remains logically isolated. This useful multitenancy concept offers highly efficient, and cost-effective systems without wasting computing resources to enterprises requiring similar environments for data processing and management. In this paper, we propose a novel approach supporting multitenancy features for Apache Hadoop, a large scale distributed system commonly used for processing big data. We first analyze the Hadoop framework focusing on "yet another resource negotiator (YARN)", which is responsible for managing resources, application runtime, and access control in the latest version of Hadoop. We then define the problems for supporting multitenancy and formally derive the requirements to solve these problems. Based on these requirements, we design the details of multitenant Hadoop. We also present experimental results to validate the data access control and to evaluate the performance enhancement of multitenant Hadoop.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권5호
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• pp.1649-1665
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• 2021

In view of the low accuracy of the traditional FunkSVD algorithm, and in order to improve the computational efficiency of the algorithm, this paper proposes a parallel algorithm of improved FunkSVD based on Spark (SP-FD). Using RMSProp algorithm to improve the traditional FunkSVD algorithm. The improved FunkSVD algorithm can not only solve the problem of decreased accuracy caused by iterative oscillations but also alleviate the impact of data sparseness on the accuracy of the algorithm, thereby achieving the effect of improving the accuracy of the algorithm. And using the Spark big data computing framework to realize the parallelization of the improved algorithm, to use RDD for iterative calculation, and to store calculation data in the iterative process in distributed memory to speed up the iteration. The Cartesian product operation in the improved FunkSVD algorithm is divided into blocks to realize parallel calculation, thereby improving the calculation speed of the algorithm. Experiments on three standard data sets in terms of accuracy, execution time, and speedup show that the SP-FD algorithm not only improves the recommendation accuracy, shortens the calculation interval compared to the traditional FunkSVD and several other algorithms but also shows good parallel performance in a cluster environment with multiple nodes. The analysis of experimental results shows that the SP-FD algorithm improves the accuracy and parallel computing capability of the algorithm, which is better than the traditional FunkSVD algorithm.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.41-49
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• 2012

스마트 폰 이용자의 급격한 증가에 따른 무선 네트워크의 지원 및 모바일 환경은 언제 어디서나 네트워크를 이용할 수 있게 되었다. 이러한 인터넷 망의 발달로 인해 네트워크 트래픽이 급증함으로써 네트워크를 통한 분산서비스 공격, 인터넷 웜, 이메일 바이러스 등의 다양한 악의적인 공격이 증가되고 이에 따른 패턴이 급격하게 증가하는 추세이다. 기존 연구에서 침입탐지시스템인 Snort 2.1.0 룰의 약 2,000개 패턴으로 M-바이트 점핑 윈도우 알고리즘을 적용한 결과를 분석하였다. 하지만 점핑 윈도우 알고리즘은 패턴의 길이와 수에 큰 영향을 받기 때문에 더 긴 패턴과 더 많은 패턴을 갖는 새로운 환경(Snort 2.9.0)에서 TCAM 룩업 횟수와 TCAM 메모리 크기에 대한 새로운 분석이 필요하다. 이 논문에서는 Snort-2.9.0 룰에서 약 8,100개의 패턴을 이용하여 윈도우 크기별 TCAM 룩업 횟수와 TCAM의 크기를 시뮬레이션 했고 그 결과를 분석하였다. Snort 2.1.0에서는 16-바이트 윈도우에서 9Mb의 TCAM이 최적을 효과를 낼 수 있는 반면, Snort 2.9.0에서는 16-바이트 윈도우에서 18Mb TCAM 4개를 캐스케이딩으로 연결할 경우 최적의 효과를 낼 수 있다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제18권1호
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• pp.167-173
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• 2017

클라우드의 사용이 보급화 됨에 따라 가상화 기술에 다양한 요구사항이 접목, 적용되고 있다. 클라우드 컴퓨팅의 대표적인 특징은 사용자가 원하는 자원 요구사항에 따라 최적화 된 환경을 구축할 수 있으며, 나아가 확장성에도 유연하게 대처할 수 있다. 이런 장점으로 인해 다양한 분산컴퓨팅 분야에 클라우드 컴퓨팅이 적용, 활용되고 있는 실정이다. 이를 위해 클라우드 환경의 성능 안정성을 보장하는 것이 무엇보다 중요하다. 본 연구에서는 구축된 클라우드 교육 시스템 테스트베드 환경에서 시스템의 성능을 보장하기 위한 다양한 요소성능(metric) 측정을 오픈소스 기반의 툴들을 이용하여 분석하였다. 이를 위해 프로세서, 메모리, 캐시, 네트워크 등 가상화 환경에 영향을 주는 요소 성능을 구분하고, 그 성능을 호스트머신(Host Machine) 및 가상머신(Virtual Machine)에서 각각 측정하였다. 이로서 시스템의 상태를 명확하게 파악할 수 있으며, 문제점을 빠르게 진단하여 가용성을 증대시키고 나아가 클라우드 컴퓨팅의 SLA(Service Level Agreement) 수준을 보장할 수 있다.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권10호
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• pp.1115-1123
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• 2016

가정기반진리관리 시스템(ATMS)은 추론 시스템의 추론 과정을 저장하고 비단조추론을 지원할 수 있는 도구이다. 또한 의존기반 backtracking을 지원하므로 매우 넓은 공간 탐색 문제를 해결 할 수 있는 강력한 도구이다. 모든 추론 과정을 기록하고, 특정한 컨텍스트에서 지능형시스템의 Belief를 매우 빠르게 확인하고 비단조 추론 문제에 대한 해결책을 효율적으로 제공할 수 있게 한다. 그러나 최근 데이터의 양이 방대해지면서 기존의 단일 머신을 사용하는 경우 문제 해결 프로그램의 대용량의 추론과정을 저장하는 것이 불가능하게 되었다. 대용량 데이터에 대한 문제 해결 과정을 기록하는 것은 많은 연산과 메모리 오버헤드를 야기한다. 이러한 단점을 극복하기 위해 본 논문에서는 Apache Spark 환경에서 functional 및 객체지향 방식 기반의 점진적 컨텍스트 추론을 유지할 수 있는 방법을 제안한다. 이는 가정(Assumption)과 유도과정을 분산 환경에 저장하며, 실체화된 대용량 데이터셋의 변화를 효율적으로 수정가능하게 한다. 또한 ATMS의 Label, Environment를 분산 처리하여 대규모의 추론 과정을 효과적으로 관리할 수 있는 방안을 제시하고 있다. 제안하는 시스템의 성능을 측정하기 위해 5개의 노드로 구성된 클러스터에서 LUBM 데이터셋에 대한 OWL/RDFS 추론을 수행하고, 데이터의 추가, 설명, 제거에 대한 실험을 수행하였다. LUBM2000에 대하여 추론을 수행한 결과 80GB데이터가 추론되었고, ATMS에 적용하여 추가, 설명, 제거에 대하여 수초 내에 처리하는 성능을 보였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.669-678
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• 2018

본 연구는 차량센싱데이터, 공공데이터 등 다종의 빅데이터를 활용하여 주행환경 분석 플랫폼 구축을 위한 정보기술 인프라를 개발하였다. 정보기술 인프라는 H/W 기술과 S/W 기술로 구분할 수 있다. 먼저, H/W 기술은 빅데이터 분산 처리를 위한 병렬처리 구조의 소형 플랫폼 서버를 개발하였다. 해당 서버는 1대의 마스터 노드와 9대의 슬래이브 노드로 구성하였으며, H/W 결함에 따른 데이터 유실을 막기 위하여 클러스터 기반 H/W 구성으로 설계하였다. 다음으로 S/W 기술은 빅데이터 수집 및 저장, 가공 및 분석, 정보시각화를 위한 각각의 프로그램을 개발하였다. 수집 S/W의 경우, 실시간 데이터는 카프카와 플럼으로 비실시간 데이터는 스쿱을 이용하여 수집 인터페이스를 개발하였다. 저장 S/W는 데이터의 활용 용도에 따라 하둡 분산파일시스템과 카산드라 DB로 구분하여 저장하는 인터페이스를 개발하였다. 가공 S/W는 그리드 인덱스 기법을 적용하여 수집데이터의 공간 단위 매칭과 시간간격 보간 및 집계를 위한 프로그램을 개발하였다. 분석 S/W는 개발 알고리즘의 탐재 및 평가, 장래 주행환경 예측모형 개발을 위하여 제플린 노트북 기반의 분석 도구를 개발하였다. 마지막으로 정보시각화 S/W는 다양한 주행환경 정보제공 및 시각화를 위하여 지오서버 기반의 웹 GIS 엔진 프로그램을 개발하였다. 성능평가는 개발서버의 메모리 용량과 코어개수에 따른 연산 테스트를 수행하였으며, 타 기관의 클라우드 컴퓨팅과도 연산성능을 비교하였다. 그 결과, 개발 서버에 대한 최적의 익스큐터 개수, 메모리 용량과 코어 개수를 도출하였으며, 개발 서버는 타 시스템 보다 연산성능이 우수한 것으로 나타났다.