Currently, research on network functions virtualization focuses on using microservices in cloud environments. Previous studies primarily focused on communication between nodes in physical infrastructure. Until now, there is no sufficient research on group key management in virtual environments. The service is composed of microservices that change dynamically according to the virtual service. There are dependencies for microservices on changing the group membership of the service. There is also a high possibility that various security threats, such as data leakage, communication surveillance, and privacy exposure, may occur in interactive communication with microservices. In this study, we propose an ID-based group key exchange (idGKE) mechanism between microservices as one group. idGKE defines the microservices' schemes: group key gen, join group, leave group, and multiple group join. We experiment in a real environment to evaluate the performance of the proposed mechanism. The proposed mechanism ensures an essential requirement for group key management such as secrecy, sustainability, and performance, improving virtual environment security.
최근 전 세계적으로 인공지능과 SW는 4차산업혁명 시대의 기반 기술로서 중요한 위치를 점하고 있고, COVID-19로 인한 학습 환경의 변화로 웹브라우저 기반 프로그래밍 학습 시스템이 일반화되고 있다. 본 고에서는 이러한 트렌드에 따라 인공지능과 SW의 근간이 되는 알고리즘을 학습하기 위한 도구로서의 온라인 평가 시스템에 대해 기능별 확장 가능한 마이크로서비스 기반 시스템 구조를 제안한다. 그리고, 제안한 시스템 구조하에서 자동 평가 기능에 대해 머신러닝을 적용하기 위한 기능적 구조에 대해 또한 제안한다.
사물인터넷과 자유주행 차량의 급속한 기술 발전과 함께, 그 시스템의 복잡성의 수준도 증가하고 있다. 따라서 관련 기업들은 기존의 부피가 큰 단일 서비스 아키텍처를 마이크로서비스 기반 아키텍처로 변경함으로써 증가하는 복잡성을 관리해오고 있다. 그러나 이러한 마이크로서비스의 활용과 배포를 위한 기본 통신 메커니즘은 간헐적이고 연결상태의 문제와 함께 짧은 지연 시간 요건 때문에 미래형 자율주행차량의 요건을 충족하기 어려웠다. 본 논문에서는 정보 중심 네트워킹(ICN) 패러다임을 기본 통신 아키텍처로 채택하여 기존의 문제점들을 해결할 것을 제안한다. 본 연구에서는 자율 차량 시스템을 구축하기 위한 마이크로서비스 접근방식이 ICN을 활용하여 좀 더 효과적인 서비스 제공 및 효율적인 서비스 분배와 균일한 서비스 발견을 달성할 수 있다는 부분에 대하여 조사, 분석 하였다. 본 논문에서 제시하는 방향성은 정보 중심의 마이크로서비스 접근 방식의 비전이 더 효과적이고 가벼운 자율 차량 서비스와 통신 프로토콜 연구에 초점을 맞추는 데 도움이 될 것이다.
최근 마이크로서비스를 기반으로 애플리케이션 개발을 지원하는 서버리스 컴퓨팅이 각광 받고 있다. 마이크로서비스란 독립적으로 동작 가능한 작은 규모의 서비스를 의미한다. 마이크로서비스 단위로 구성된 애플리케이션은 개별적인 업데이트와 쉽고 빠른 배포가 가능하다는 장점이 있다. 그리고 각 서비스마다 다양한 언어와 플랫폼 등을 지원할 수 있다는 장점이 있다. 따라서 많은 기업들이 모놀리식 구조에서 마이크로서비스 구조로 전환을 시도하고 있지만 마이크로서비스 구성에 대한 방법 및 기준과 이에 대한 연구가 부족한 실정이다. 본 논문에서는 모놀리식 애플리케이션의 UML 설계 자료를 분석하여 마이크로서비스 단위로 구성하는 방법을 제시한다. 구성된 마이크로서비스를 실제 서버리스 플랫폼 환경에서 구현함으로서 제시한 방법이 모놀리식 애플리케이션을 마이크로서비스 단위로 재구성할 수 있음을 보이며 기존 관련 연구와 비교 평가를 수행한 결과를 제시한다.
해상교통관제센터에는 RADAR, AIS(Automatic Identification System), 기상센서, VHF(Very High Frequency) 등이 설치되어 운영되고 있으며, 해상교통관제사는 이를 활용하여 관제구역을 통항하는 선박의 동정을 관찰하고 정보를 제공하는 관제 업무를 수행한다. 이들 장비에서 생성되는 각종 관제 데이터는 해상교통 상황을 분석하기 위한 자료로 그 활용 가치가 매우 높지만, 시스템 제조사간 호환성 부족 또는 정책상의 문제로 인해 체계적으로 관리되지 않고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 해상교통관제센터에서 수집되는 관제 데이터를 효율적으로 수집, 저장, 관리할 수 있는 관제 빅데이터 체계를 개발하였다. 개발된 관제 빅데이터 체계는 체계 개발의 중요한 이슈 중 하나였던 운영 안정성을 확보하기 위해 마이크로서비스 아키텍처를 적용하였으며, 효율적인 실시간 운항 정보의 탐색을 위해 저장소를 이원화하여 체계 성능을 향상시킬 수 있었다. 구현된 체계는 실해역 데이터를 적용한 시범 운영을 통해 성능을 확인하고 추가적인 개선 사항을 파악하였으며, 실제 관제 환경에서의 활용 가능성을 검토하였다.
API 게이트웨이에서 API 조합은 클라이언트의 호출 횟수를 줄이고 오버페칭과 언더페칭을 방지할 수 있는 필수적인 기능이다. IMJ(In-Memory Join)로 동작하는 API 조합은 많은 자원을 소모하여 API 게이트웨이의 성능에 부담을 준다. 본 연구에서는 IMJ 방식의 API 조합의 문제를 개선하기 위해 조합할 데이터를 스트리밍으로 클라이언트에 전달하는 SAPIC(Stream-based API Composition)를 제안한다. SAPIC는 클라이언트 응답 메시지를 구성하는 각각의 MSA API를 호출하여 받은 응답 메시지를 즉시 클라이언트로 스트리밍하여 IMJ에 비해 API 게이트웨이의 자원 소모를 줄이고 빠른 응답시간을 제공할 수 있다. 대표적인 API 조합 기술인 GraphQL 비교실험결과 SAPIC는 GraphQL에 비해 약 21 ~ 70 % 낮은 최대 CPU 점유율과 약 16 ~ 74 % 낮은 최대 Heap 사용량 그리고 1 ~ 2.3 배의 높은 처리량을 기록하였다.
이 연구는 국가기록원과 서울특별시가 기록시스템을 오픈소스화하기 위한 환경을 분석하여 위험요소를 식별하고, 국내에서 이 전략이 성공하기 위해 어떤 요건이 갖춰져야 하는지를 살펴보는 것을 목표로 한다. 2장에서는 소스코드 공개가 수요기관이나 개발업체, 그리고 이용자 모두에게 비용 및 효율성 측면의 전략적 이점을 제공한다는 것을 밝혔다. 그리고 협력적으로 개발하여 소스코드를 공개하는 절차와 이를 지원하는 기술 인프라에 대해 알아보았다. 3장에서는 기록관리 분야의 대표적인 오픈소스 프로젝트 6종을 선정하여 사례연구를 수행했다. 종합적인 시사점을 얻기 위해 오픈소스 프로젝트의 개발 주체를 국제기구, 국제협력체계, 국립아카이브, 개발업체 등으로 구분하였다. 각 프로젝트별로 추진배경과 목적, 개발과 펀딩의 주체, 거버넌스 모델, 개발기간과 비용, 비즈니스 모델과 소프트웨어 아키텍처, 커뮤니티 구성과 라이선스 전략 등을 분석하였다. 사례를 통해 네 가지 핵심 성공요소를 도출했다. 기술적 측면에서는 컴포넌트 기반의 설계가 필요했다. 이를 위해 마이크로 서비스 아키텍처와 모델-뷰-컨트롤러 패턴을 제안했다. 다음으로는 기록관과 영구기록물관리기관의 시스템 필수요건 재정립이 필요했다. 그리고 개발업체가 오픈소스 프로젝트에 쉽게 참여하도록 하기 위해 듀얼 라이선스 전략을 제안했다. 마지막으로 지속 가능한 커뮤니티를 만들기 위해 강력한 거버넌스 조직과 효율적인 협력체계를 강조했다. 수요기관 중심의 시장 환경에서 기록시스템의 오픈소스화 전략이 성공하기 위해서는 공동체 안에서 개발업체와 이용자의 역할이 더 발휘되어야 한다. 그리고 이들이 효과적으로 의사소통하기 위한 협력도구와 개발 인프라를 기획 단계부터 중앙집중식으로 구축하는 것이 필수적이다.
인공지능의 발전과 함께 딥러닝을 활용한 인공지능 광학문자인식 기법 (Artificial Intelligence powered Optical Character Recognition, AI-OCR) 의 등장은 기존의 이미지 처리 기반 OCR 기술의 한계를 넘어 다양한 형태의 이미지로부터 여러 언어를 높은 정확도로 읽어낼 수 있는 모델로 발전하였다. 특히, AI-OCR은 인력을 통해 대량의 다양한 서류 처리 업무를 수행하는 금융업에 있어 그 활용 잠재력이 크다. 본 연구에서는 금융권내 활용을 위한 AI-OCR 모델의 구성과 설계를 제시하고, 이를 효율적으로 적용하기 위한 플랫폼 구축 및 활용 사례에 대해 논한다. 금융권 특화 딥러닝 모델을 만듦에 있어 금융 도메인 데이터 사용은 필수적이나, 개인정보보호법 이하 실 데이터의 사용이 불가하다. 이에 본 연구에서는 딥러닝 기반 데이터 생성 모델을 개발하였고, 이를 활용하여 AI-OCR 모델 학습을 진행하였다. 다양한 서류 처리에 있어 유연한 데이터 처리를 위해 단계적 구성의 AI-OCR 모델들을 제안하며, 이는 이미지 전처리 모델, 문자 탐지 모델, 문자 인식 모델, 문자 정렬 모델 및 언어 처리 모델의 선택적, 단계적 사용을 포함한다. AI-OCR 모델의 배포를 위해 온프레미스(On-Premise) 및 프라이빗 클라우드(Private Cloud) 내 GPU 컴퓨팅 클러스터를 구성하고, Hybrid GPU Cluster 내 컨테이너 오케스트레이션을 통한 고효율, 고가용 AI-OCR 플랫폼 구축하여 다양한 업무 및 채널에 적용하였다. 본 연구를 통해 금융 특화 AI-OCR 모델 및 플랫폼을 구축하여 금융권 서류 처리 업무인 문서 분류, 문서 검증 및 입력 보조 시스템으로의 활용을 통해 업무 효율 및 편의성 증대를 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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