안정성은 가장 중요시되는 컴퓨터의 특성이다. 안정성에 문제가 생긴 경우, 전체의 동작이 중단되어 수정 중이던 데이터가 손실되거나 기존 데이터의 복구가 불가능하게 되는 상황이초래 될 수 있다. 이러한 문제점들을 극복하기 위해 DuaIFS(8), log-structured 파일 시스템[10] 등의 다양한 저널링 파일 시스템들이 사용된다. 특히 Ext3 파일 시스템은 일반적으로 매우 안정적으로 동작하며, 치명적인 문제도 없기 때문에 많이 사용되고 있는 저널링 파일 시스템이다. 하지만 Ext3 파일 시스템의 기본 저널링 모드인 ordered mode는 메타 데이터에 대한 기록을 남기기 위해 여분의 디스크 공간이 필요하고, 저널링을 위한 추가적인 작업이 수행되어야 한다. 본 논문에서는 ordered mode의 추가적인 공간과 추가적인 작업의 필요 없이 저널링을 수행하는 log-ordered mode를 제안한다.
IoT의 주요 구성요소는 기존의 데스크 탑 외에 디바이스 즉, 단말 기기들이 주류를 이룬다. 이러한 IoT 디바이스들은 데이터의 유형이나 접근 방법이 다양하고, 실시간적 데이터 생산과 제어를 위한 양방향 데이터 접근 지원을 필요로 한다. 이러한 IoT 디바이스를 연결하여 클라우드 형 서비스로 개발하기 위해서는 디바이스 속성 관리가 용이한 도메인 관리 방법과 디바이스에 대한 일관된 접근 인터페이스를 제공하는 플랫폼이 필요하다. 이 논문에서는 리눅스 파일시스템 후면 즉, 사용자 영역에 리눅스 파일 시스템 스타일의 DB 기반 가상 파일시스템을 구축하여 IoT 디바이스를 연결하고 관리하는 프레임워크를 제시한다. 구현 가상 파일시스템은 계층적 디렉터리 체계를 DB에 유지하면서 단말 노드에는 지리적으로 산재한 IoT 디바이스들에 대한 속성 정보를 관리한다. 디렉터리 및 IoT 디바이스의 추가 삭제 검색 등 도메인 관리는 mkdir. mknod, ls, find 등 리눅스 고유 명령어로 이루어지고, 모든 IoT 디바이스에 대한 접근은 open(), read(), write(), close() 등 POSIX 인터페이스를 통해 가능하다.
Temporal analysis is very useful and important for digital forensics for reconstructing the timeline of digital events. Forgery of a file's timestamp can lead to inconsistencies in the overall temporal relationship, making it difficult to analyze the timeline in reconstructing actions or events and the results of the analysis might not be reliable. The purpose of the timestamp change is to hide the data in a steganographic way, and the other purpose is for anti-forensics. In both cases, the time stamp change tools are requested to use. In this paper, we propose a classification method based on the behavior of the timestamp change tools. The timestamp change tools are categorized three types according to patterns of the changed timestamps after using the tools. By analyzing the changed timestamps, it can be decided what kind of tool is used. And we show that the three types of the patterns are closely related to API functions which are used to develop the tools.
x86기반 임베디드 리눅스 시스템의 저장장치로 단일-칩 플래시 디스크인 DOC(DiskOnChip) 시스템이 많이 사용되고 있다. 본 연구에서는 DOC 스스로 부팅하도록 부팅이미지, 커널이미지, 루트파일시스템을 설치하는 과정을 설명한다. DOC는 자체 기능으로 에러탐색 및 수정기능과 파일시스템으로 TrueFFS가 인터페이스로 동작한다. 또한, 구성된 DOC 저장 시스템에 GUI 구현할 수 있도록 Qt-E 계층을 추가하여 시스템 개발자는 단지 어플리케이션을 설치함으로써 쉽게 임베디드시스템을 구성할 수 있다.
본 논문에서는 타임스탬프의 위변조를 위한 안티포렌식의 도구로 사용되는 타임스탬프 변경도구들에 기능에 대하여 디지털 포렌식 관점에서 분석을 수행한다. 타임스탬프 변경도구들로써 수행할 수 있는 타임스탬프 변경작업의 범위와 특징을 찾아본다. NTFS파일시스템에서 사용하는 타임스탬프 변경도구들의 기능상의 분류는 그것들이 변경할 수 있는 타임스탬프 종류와 정밀도를 기준으로 정하고 그 도구들을 사용한 후에 기록된 타임스탬프의 특징들을 디지털 포렌식 관점에서 분석을 수행하기로 한다. 이 연구에서의 분류 형태 중 타입 I은 FileTouch.exe, SKTimeStamp, BulkFileChanger류의 도구들과 타입 II는 timestomp, 타입 III은 SetMACE로 분류하고 각 도구들을 사용한 후에 변경된 타임스탬프들의 특징을 살펴보기로 한다.
플래시 메모리는 현재 다양한 분야에서 전통적인 하드디스크를 점차 대신하고 있다. 이에 따라서 플래시 메모리에 사용될 파일시스템에도 많은 연구가 이루어 지고 있다. 플래시 메모리, 특히 NAND 플래시에 사용되는 가장 대표적인 파일시스템으로 JFFS 와 YAFFS 를 들 수 있는데 YAFFS가 JFFS 보다 전반적으로 우수하다고 하나 마운트 과정 및 메모리 사용에 있어 비효율적인 면이 존재한다. 본 논문에서는 임베디드 시스템에서 정적 파일을 활용해 YAFFS2 파일시스템의 마운트 시간 및 메모리 사용량을 줄이는 방법을 소개한다.
플래시메모리 기반 저장매체인 SSD 의 발전에 따라 로그 기반 파일시스템의 중요성이 증가되고 있다. 그러나 기존의 로그 기반 파일시스템은 여러 지점에 대해 동시에 쓰기 동작을 수행하여도 성능 저하가 발생하지 않는 SSD 의 특성을 제대로 활용하지 못하고 있다. 이에 대해 우리는 SSD 를 위한 다중 로그 지점을 가지는 로그 기반 파일시스템의 필요성을 보여주고, 그에 따른 여러 가비지 컬렉션 기법을 제안하고 비교하였다.
대규모 데이터를 처리하기 위해 머신러닝, 딥러닝과 같은 AI 활용 연구가 일반화되면서 시스템 환경 또한 병렬처리 연산에 강화된 가속기 기반의 이기종 아키텍처로 확산되고 있다. CPU 기반의 계산 환경과 달리 상대적으로 성능이 낮은 수천 개의 산술연산장치(ALU)를 활용해 쓰레드 방식으로 연산을 수행하며, I/O의 특성 또한 대규모의 데이터들이 수많은 연산장치에 전달되기 위한 Small I/O, High-throughput 처리 성능이 애플리케이션에 큰 영향을 끼친다. 본 논문에서는 병렬 컴퓨팅 환경에 AI 애플리케이션이 접목되면서 요구되는 스토리지, 파일시스템의 환경을 분석하고 나아가 성능 검증을 통해 I/O 특성을 파악하고자 한다.
본 논문에서는 다양한 응용에 적용하기 위하여, 또는 연구를 위하여 새로운 파일시스템 개발을 개발하는데 있어서 초기에 겪어야 하는 기술적 어려움을 쉽게 극복하기 위한 파일시스템 템플릿을 개발하였다. 연구에서는 리눅스 파일시스템의 분석을 통해 파일시스템 구현에 필요한 세부 정보를 문서화하였고 쉽게 이용할 수 있는 파일시스템 템플릿을 구현하였다. 작성된 문서와 파일시스템 템플릿의 소스를 이용하여 새로운 파일시스템 개발을 필요로 하는 연구자들의 개발 생산성을 높일 수 있게 하고 부수적인 노력을 획기적으로 줄일 수 있다.
Hadoop 기반의 빅데이터 분석 모델에서는 원시 데이터를 생산하는 응용계 시스템과 이를 분석하기 위한 분석계 시스템간의 데이터 이동이 불가피하다. 이에 따라, 응용 서비스와 분석 서비스를 하나의 플랫폼에서 동시에 지원할 수 있는 유니파이드 빅데이터 파일시스템 기술이 소개되고 있다. 그러나, 단일 플래폼 운영에 따른 경제성, 자원 효율성 등 다양한 측면에서의 장점에도 불구하고 현재 기술 수준에서는 응용 서비스와 분석 서비스의 상호 간섭에 의한 성능 저하 현상을 극복하는 것이 가장 큰 당면 과제로 남아있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위한 일차적 단계로 두 서비스에 대해 실서비스 수준 시뮬레이션을 통해 시스템 자원의 활용률, 워크로드 특성, 입출력 불균형의 세 가지 관점에서 관찰한 후 성능 간섭 문제의 근본적인 원인을 도출하였다. 또한 이를 해결하기 위한 방법으로 첫째, 데이터 서버의 입출력 경로를 분리하여 응용 서비스와 분석 서비스 각각 독립적인 입출력 계층을 구성하는 구조적인 해결책과, 둘째, 순차 읽기 특성을 가지는 분석 서비스 입출력 특성의 효과를 극대화하기 위한 선제적 미리 읽기 기법의 기술적 해결책을 제안한다. 한편, 논문에서 제안한 방법의 효과를 검증하기 위해 시뮬레이션과 동일한 방법의 시험을 기존 시스템과 제안한 시스템 각각에 대해 수행한 결과 기존 시스템 대비 우수한 성능을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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