VOD 서비스는 멀티미디어의 특성인 높은 대역폭과 긴 재생시간으로 인해 비디오 서버의 네트워크 자원 소비가 많다. 비디오 서버의 네트워크 입출력 대역폭을 절약하기 위해 패칭이 제안되었다. 패칭은 True VOD를 실현하기 위해 멀티캐스트를 사용하여 비디오 스트림을 공유하고, 사용자에게 서비스지연 없이 즉시 VOD 서비스를 제공한다. 패칭에서 통신 채널은 정규 채널로서 하나의 비디오 전체를 멀티캐스트하기 위해 또는 패칭 채널로서 비디오의 앞부분만을 멀티캐스트하기 위해 사용된다. 본 논문에서는 패칭에서 사용되는 정규 채널의 사용 시간을 단축시키기 위해 부정규 채널과 정규 채널로 구분하는 버퍼링 패칭 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서 부정규 채널은 정규 채널과 달리 비디오의 전체 데이타중에서 버퍼링 윈도우에 해당하는 비디오의 끝 부분을 전송하지 않으며, 이 비디오의 끝 부분은 최근의 정규 채널로부터 다운로드 되어 사용자 버퍼에 저장된다. 제안하는 기법의 성능을 패칭과 비교하기 위해 시뮬레이션을 수행하였으며 시뮬레이션 결과 제안한 기법이 사용자 스테이션에서 버퍼링 되는 비디오 데이터의 양은 패칭보다 많지만, 이탈율, 평균 서비스 지연시간, 공평성에 있어서 패칭보다 우수함을 보여주었다.
홈 네트워크는 사용자에게 많은 정보서비스를 제공하여 준다. 특히, 다양한 센서 데이터를 활용함으로써 그 서비스의 종류와 질을 풍부하게 한다. 하지만 홈네트워크는 현재 멀티미디어 서비스에 집중함으로써 그 서비스의 활용폭을 스스로 제한하고 있는 실정이다. 특히 댁내 통신망에 집중함으로써 실내의 여러 가전기기를 제어하는 데는 많은 성과를 얻고 있으나 실외의 여러 기기를 제어하는 데는 큰 성과가 나오지 않고 있다. 실외의 여러 기기는 실내의 가전기기와 다르게 특정 기능을 강조하는 형태로 구성되는 경우가 많기 때문에 여러 기능을 가진 센서보다는 한 두가지 기능을 가진 센서를 활용하여 시스템을 구성하면 되기 때문에 실내에서 센서 노드를 사용하는 것보다 훨씬 경제성도 높다고 할 수 있다. 본 논문에서는 현재 가장 많은 사용 목적을 가진 여러 가지 기능 중 동작 센서를 선택하여 이를 활용할 시스템으로 주차장 관리 시스템을 선택하여 이를 홈 네트워크에 접목하여 구현하여 보았다.
디지털 이미지의 증가로 인해 최근에는 디지털 이미지을 보관하고 감상하기 위한 목적의 전자액자가 등장하였고 전자액자의 가격도 점차 낮아져 새로운 사진 감상용 매체로 떠오르고 있다. 하지만 현재의 전자액자는 주로 사진 출력과 로컬의 동영상 재생의 기능만을 가지고 있다. 이에 본 논문에서는 사용자에게 보다 다양한 서비스를 제공할 수 있는 유비쿼터스 기반의 새로운 전자액자를 설계하고 구현한다. 본 논문에서 제안하는 유비쿼터스 전자액자는 멀티미디어 센서 네트워크와 연동하여 주위 환경 정보 및 특정 지역의 이미지 정보를 사용자에게 제공하여 다양한 응용이 가능하고 네트워크 대역폭에 따른 동적인 동영상 스트리밍을 통해 사용자에게 끊김 없는 동영상을 제공할 수 있다. 또한 웹과 연동하여 인터넷이 되는 곳이라면 언제 어디서든지 사용자가 원하는 컨텐츠를 업로드 하고 전자액자로 출력시킬 수 있다.
밀폐된 작업현장에서는 현장의 환경데이터가 작업자의 안전에 큰 영향을 미치므로 작업 현장의 관리가 중요하다. 이에 오늘날의 산업현장은 공장 내 센서를 통해 데이터를 수집하고 분석하는 데이터 기반 공장 형태로 바뀌어 가고 있으며, 이를 안전하게 운영하기 위한 관리시스템을 필요로 한다. 일반적으로 안전관리시스템은 중앙 서버와 데이터베이스를 통해 데이터를 저장하고 관리하는 방식으로 데이터의 위변조 및 유실 가능성이 높아 신뢰성이 다소 부족하다. 본 논문에서는 3세대 블록체인 기술인 EOS 기반의 작업자 안전관리 시스템을 개발한다. 개발된 시스템은 EOS 블록체인을 이용하기 위한 스마트 컨트랙트와 블록체인 기반으로 동작하는 3가지의 분산 애플리케이션으로 구성된다. 사용자의 역할에 따라, 작업자 및 관리자 애플리케이션은 작업의 시작과 종료에 대한 요청과 그에 따른 승인 작업을 블록체인 트랜잭션으로 수행한다. 수행된 전체 트랜잭션 히스토리는 블록체인 네트워크에 참여한 모든 노드에 분산 저장되어 사실상 데이터 위변조가 불가능하다. 시스템 운영자 애플리케이션은 작업자와 관리자에게 기능 수행에 적합한 어카운트 권한을 부여하고 작업현장의 안전성을 확보하기 위한 IoT 데이터의 적절한 기준치를 설정한다. 현장센서 플랫폼에서 받은 IoT 데이터와 작업의 흐름에 따른 요청과 승인 정보는 EOS 스마트 컨트랙트에 명시적으로 저장되고 관리된다.
최근 전 세계적으로 스마트폰(smartphone) 이용자 수가 늘어나면서 스마트폰으로 전자결제, 인터넷 사용, 금융결제 등 다양한 서비스를 사용하고 있으며, 이 외에도 스마트폰을 이용한 가전기기 제어, 자동차 제어 등을 위한 연구가 진행되고 있다. 이와 같이 스마트폰을 통해 이용자들이 좀 더 편리한 생활을 누릴 수 있게 되었으나 스마트폰 해킹을 통해 스마트폰 내 문자와 통화내용을 도청, 스파이 앱을 통한 위치추적, 스마트폰을 이용한 DDoS 공격, 악성 앱을 통해 소액결제 이용 시 특정 전화번호로 메시지가 수신되는 경우 해당 문자메시지를 원격지 서버로 전송하여 개인정보 등 유출 사례 등과 같은 위험이 역시 증가하고 있다. 따라서 본 논문에서는 우리가 실생활에서 사용하는 스마트폰을 통해 스마트폰 내·외부 환경적·물리적·콘텐츠(앱) 등으로 인해 발생되는 스마트폰의 위험요소를 정의하고 각 위험요소에 대한 보안방안 및 대응기법을 정의하여 스마트폰의 각 위험별 가장 효과적인 대응기법 및 CC평가와 같은 스마트폰 보안솔루션 평가 시 취약점 점검방법을 제시하고자 한다.
GNSS(Global Navigation Satellite System)는 인공위성을 이용한 위치결정 및 항법 체계로 인공위성 신호를 이용하여 전 세계 모든 지역에서 정확한 위치결정이 가능하다. 우리나라는 1980년대 말 GPS를 도입하였으며 항법 및 측량, GIS 등 다양한 분야의 연구 및 업무에 활용하고 있다. 국토지리정보원은 1995년부터 GNSS 측량의 실용화를 위해 위성기준점을 설치 및 운영하고 있다. 현재 RINEX 데이터 다운로드, VRS 등 위치결정을 위한 서비스를 제공하고 있으며, 현재 측량 관련 분야에서 이러한 서비스에 대한 수요가 폭발적으로 증가하고 있어 향후 원활한 서비스의 제공을 위한 연구가 필요한 실정이다. 본 연구에서는 정밀 위치결정 서비스에 연계한 국가 GNSS 인프라 활용현황을 분석하였다. 연구를 통해 위성기준점 관련 서비스 현황의 변화를 파악하였으며, VRS 서비스의 이용자 수가 큰 폭으로 증가하고 있음을 알 수 있었다. 향후 안정적인 위치결정 서비스 제공 및 측량 선진화를 위해 다양한 GNSS 위성군에 대한 서비스 제공, 데이터 센터의 서버 이중화를 통한 안정성 확보 등 서비스의 지속적인 고도화가 필요하다.
최근 농업 분야는 농업 분야에 ICT 기술이 접목 되면서 새로운 도약의 계기가 마련되고 있다. 특히 농업에 사물 인터넷(IoT: Internet of Things) 기술을 접목한 스마트 팜 [smart farm] 영역이 각광받고 있다. 스마트 팜 [smart farm] 기술은 농작물이 재배 되는 환경의 온도, 습도 등의 정보를 센서를 이용해 실시간으로 수집, 분석하여 제어장치에서 농작물 수확에 필요한 장치들을 자동으로 구동하여 농작물이 자랄 수 있는 최적의 환경을 제공하는 것이다. 스마트 팜 [smart farm] 기술이 마치 모든 것을 해결할 수 있을 것처럼 주목을 받고 있지만, 대부분의 연구가 농작물의 생산량 증대에만 치중되어 있다. 본 논문 에서는 농작물의 생산량 증대 보다는 우수한 품질의 농작물을 최적기에 수확할 수 있는 시스템의 아키텍처 개발에 중점을 두어 이루어졌다. 본 논문에서는 사과나무를 표본으로 아키텍처를 개발 하였으며 사과나무의 수확시기를 예측하는 데이터로는 색상정보와 중량정보를 사용하였다. 색상정보와 중량정보를 수집하여 서버 단으로 전송하는 간이형 보드는 아두이노를 사용하였으며. 개발 방법론으로는 모델 주도 개발(model-driven development :MDD)를 적용하였다. PC 사용자들에게는 웹 형태로 서비스를 제공하며 Smart Phone 사용자들에게는 하이브리드앱 형태로 서비스를 제공할 수 있도록 아키텍처를 개발했다. 또한 비콘 기술을 사용해서 과수원 정보를 실시간으로 사용자들에게 제공하도록 아키텍처를 개발했다.
본 논문에서는 지상파 DMB를 이용하여 동영상, mp3, 텍스트, 정지영상 등 파일의 일부분인 클립을 전송하고 단말기에서 수신하는 클립캐스트 서비스를 위한 시스템 설계를 제안하고 구현하였다. 지상파 DMB 클립캐스트를 위해서는 데이터 채널의 별도 할당이 필요하며 이를 위해서는 기존 대역의 재조정이 필요하다. 클립캐스트는 지상파 DMB 시청이 적은 심야시간 (03:00~04:00)에 콘텐츠를 전송하며 비디오 서비스의 비트율을 352 Kbps로 낮추고 TPEG 서비스 대역을 이용하면 320 Kbps의 비트율로 클립캐스트 전송이 가능하다. 또한 단말기의 DMB 프로그램 구동을 위해 SMS(Short Message Service) 구동 방식과 EPG(Electronic Program Guide) 구동방식을 제안하였다. 클립캐스트 서비스는 멀티미디어 객체를 전송하는 MOT 프로토콜을 이용하며 파일의 안정적인 전송을 위하여 카루젤 형태로 2번 반복하여 전송한다. 이럴 경우 1시간 동안 전송 가능한 데이터 용량은 72 Mbyte로서, 500 Kbps급의 동영상을 시청할 경우 약 20분 정도의 동영상 서비스가 가능하다. 지상파 DMB 데이터 채널로 전송되는 클립을 표출할 때에는 CMS(Content Management Server)와 통신하여 각 클립의 길이에 대한 정보를 전달받은 후, 에러 없이 전송된 파일에 대해서만 표출해 준다. 각 콘텐츠는 사용자에게 미리보기 형식으로 제공이 가능하고 해당 콘텐츠 전체를 이용하기 위해서는 해당 콘텐츠에 할당된 URL로 접속하여 과금 과정을 거친 후 콘텐츠 다운로드가 가능하게 된다. 본 논문에서는 클립캐스트 서비스를 위한 지상파 DMB 시스템 설계를 제안하고 이를 구현함으로써 MediaFLO, DVB-H 등 타 모바일 방송에서 서비스하고 있는 파일 다운로드 서비스의 구현이 가능하게 되었다. 클립캐스트 서비스를 위한 단말기의 구동으로 타 모바일 방송에서는 EPG 구동 방식만 구현한데 비해 본 시스템에서는 EPG 보다 수신 신뢰성이 높은 SMS를 이용한 구동 방식을 제안함으로써 보다 안정된 서비스 제공이 가능하게 되었다. 이에 따라 클립캐스트 서비스에서 SMS와 EPG를 같이 이용하여 단말기를 구동시키는 하이브리드 구동 방식도 가능하게 되었다.
최근 인터넷이 가능한 컴퓨터뿐만 아니라 스마트TV, 스마트폰과 같은 장치를 통한 동영상 형태의 멀티미디어 소비가 증가함에 따라 단순히 시청만 하는 것이 아니라 동영상 콘텐츠 사용자들은 자신이 원하는 동영상 콘텐츠를 찾거나 동영상 콘텐츠에 등장하는 객체의 부가 정보를 브라우징 하고자 하는 요구가 증대되고 있다. 이러한 사용자의 요구를 충족시키기 위해서는 노동집약적인 어노테이션 작업이 불가피하다. 동영상 콘텐츠에 등장하는 객체에 직접 부가정보를 기술하는 키워드 기반 어노테이션 연구에서는 객체에 대한 관련 정보들을 어노테이션 데이터에 모두 포함시켜 대용량 데이터를 개별적으로 직접 관리해야 한다. 이러한 어노테이션 데이터를 이용하여 브라우징을 할 때, 어노테이션 데이터에 이미 포함 되어 있는 정보만 제한적으로 검색이 된다는 단점을 가지고 있다. 또한, 기존의 객체 기반 어노테이션에서는 어노테이션 작업량을 줄이기 위해 객체 검출 및 인식, 트래킹 등의 컴퓨터 비전 기술을 적용한 자동 어노테이션을 시도하고 있다. 그러나 다양한 종류의 객체를 모두 검출해내고 인식하여, 자동으로 어노테이션을 하기에는 현재까지의 기술로는 큰 어려움이 있다. 이러한 문제점들을 극복하고자 본 논문에서는 비디오 어노테이션 모듈과 브라우징 모듈로 구성되는 시스템을 제안한다. 시맨틱 데이터에 접근하기 위해 링크드 데이터를 이용하여 다수의 어노테이션을 수행하는 사용자들이 협업적으로 동영상 콘텐츠에 등장하는 객체에 대한 어노테이션을 수행 할 수 있도록 하는 어노테이션 모듈이다. 첫 번째는 어노테이션 서버에서 관리되는 어노테이션 데이터는 온톨로지 형태로 표현하여 다수의 사용자가 어노테이션 데이터를 쉽게 공유하고 확장 할 수 있도록 하였다. 특히 어노테이션 데이터는 링크드 데이터에 존재하는 객체의 URI와 동영상 콘텐츠에 등장하는 객체를 연결하기만 한다. 즉, 모든 관련 정보를 포함하고 있는 게 아니라 사용자의 요구가 있을 때, 해당 객체의 URI를 이용하여 링크드 데이터로부터 가져온다. 두 번째는 시청자들이 동영상 콘텐츠를 시청하는 중 관심 있는 객체에 대한 정보를 브라우징 하는 모듈이다. 이 모듈은 시청자의 간단한 상호작용을 통해 적절한 질의문을 자동으로 생성하고 관련 정보를 링크드 데이터로 부터 얻어 제공한다. 본 연구를 통해 시맨틱웹 환경에서 사용자의 상호작용을 통해 즉각적으로 관심 있는 객체의 부가적인 정보를 얻을 수 있도록 함으로써 향후 개선된 동영상 콘텐츠 서비스 환경이 구축 될 수 있기를 기대한다.
컴퓨터 시스템 운용 간에 발생하는 많은 정보들이 기록되는 로그데이터는 컴퓨터 시스템 운용 점검, 프로세스의 최적화, 사용자 최적화 맞춤형 제공 등 다방면으로 활용되고 있다. 본 논문에서는 다양한 종류의 로그데이터들 중에서 은행에서 발생하는 대용량의 로그데이터를 처리하기 위한 클라우드 환경 하에서의 MongoDB 기반 비정형 로그 처리시스템을 제안한다. 은행업무간 발생하는 대부분의 로그데이터는 고객의 업무처리 프로세스 간에 발생하며, 고객 업무 프로세스 처리에 따른 로그데이터를 수집, 저장, 분류, 분석하기 위해서는 별도로 로그데이터를 처리하는 시스템을 구축해야만 한다. 하지만 기존 컴퓨팅환경 하에서는 폭발적으로 증가하는 대용량 비정형 로그데이터 처리를 위한 유연한 스토리지 확장성 기능, 저장된 비정형 로그데이터를 분류, 분석 처리할 수 있는 기능을 구현하기가 매우 어렵다. 이에 따라 본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅 기술을 도입하여 기존 컴퓨팅 인프라 환경의 분석 도구 및 관리체계에서 처리하기 어려웠던 비정형 로그데이터를 처리하기 위한 클라우드 환경기반의 로그데이터 처리시스템을 제안하고 구현하였다. 제안한 본 시스템은 IaaS(Infrastructure as a Service) 클라우드 환경을 도입하여 컴퓨팅 자원의 유연한 확장성을 제공하며 실제로, 로그데이터가 장기간 축적되거나 급격하게 증가하는 상황에서 스토리지, 메모리 등의 자원을 신속성 있고 유연하게 확장을 할 수 있는 기능을 포함한다. 또한, 축적된 비정형 로그데이터의 실시간 분석이 요구되어질 때 기존의 분석도구의 처리한계를 극복하기 위해 본 시스템은 하둡 (Hadoop) 기반의 분석모듈을 도입함으로써 대용량의 로그데이터를 빠르고 신뢰성 있게 병렬 분산 처리할 수 있는 기능을 제공한다. 게다가, HDFS(Hadoop Distributed File System)을 도입함으로써 축적된 로그데이터를 블록단위로 복제본을 생성하여 저장관리하기 때문에 본 시스템은 시스템 장애와 같은 상황에서 시스템이 멈추지 않고 작동할 수 있는 자동복구 기능을 제공한다. 마지막으로, 본 시스템은 NoSQL 기반의 MongoDB를 이용하여 분산 데이터베이스를 구축함으로써 효율적으로 비정형로그데이터를 처리하는 기능을 제공한다. MySQL과 같은 관계형 데이터베이스는 복잡한 스키마 구조를 가지고 있기 때문에 비정형 로그데이터를 처리하기에 적합하지 않은 구조를 가지고 있다. 또한, 관계형 데이터베이스의 엄격한 스키마 구조는 장기간 데이터가 축적되거나, 데이터가 급격하게 증가할 때 저장된 데이터를 분할하여 여러 노드에 분산시키는 노드 확장이 어렵다는 문제점을 가지고 있다. NoSQL은 관계형 데이터베이스에서 제공하는 복잡한 연산을 지원하지는 않지만 데이터가 빠르게 증가할 때 노드 분산을 통한 데이터베이스 확장이 매우 용이하며 비정형 데이터를 처리하는데 매우 적합한 구조를 가지고 있는 비관계형 데이터베이스이다. NoSQL의 데이터 모델은 주로 키-값(Key-Value), 컬럼지향(Column-oriented), 문서지향(Document-Oriented)형태로 구분되며, 제안한 시스템은 스키마 구조가 자유로운 문서지향(Document-Oriented) 데이터 모델의 대표 격인 MongoDB를 도입하였다. 본 시스템에 MongoDB를 도입한 이유는 유연한 스키마 구조에 따른 비정형 로그데이터 처리의 용이성뿐만 아니라, 급격한 데이터 증가에 따른 유연한 노드 확장, 스토리지 확장을 자동적으로 수행하는 오토샤딩 (AutoSharding) 기능을 제공하기 때문이다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 크게 로그 수집기 모듈, 로그 그래프생성 모듈, MongoDB 모듈, Hadoop기반 분석 모듈, MySQL 모듈로 구성되어져 있다. 로그 수집기 모듈은 각 은행에서 고객의 업무 프로세스 시작부터 종료 시점까지 발생하는 로그데이터가 클라우드 서버로 전송될 때 로그데이터 종류에 따라 데이터를 수집하고 분류하여 MongoDB 모듈과 MySQL 모듈로 분배하는 기능을 수행한다. 로그 그래프생성 모듈은 수집된 로그데이터를 분석시점, 분석종류에 따라 MongoDB 모듈, Hadoop기반 분석 모듈, MySQL 모듈에 의해서 분석되어진 결과를 사용자에게 웹 인터페이스 형태로 제공하는 역할을 한다. 실시간적 로그데이터분석이 필요한 로그데이터는 MySQL 모듈로 저장이 되어 로그 그래프생성 모듈을 통하여 실시간 로그데이터 정보를 제공한다. 실시간 분석이 아닌 단위시간당 누적된 로그데이터의 경우 MongoDB 모듈에 저장이 되고, 다양한 분석사항에 따라 사용자에게 그래프화해서 제공된다. MongoDB 모듈에 누적된 로그데이터는 Hadoop기반 분석모듈을 통해서 병렬 분산 처리 작업이 수행된다. 성능 평가를 위하여 로그데이터 삽입, 쿼리 성능에 대해서 MySQL만을 적용한 로그데이터 처리시스템과 제안한 시스템을 비교 평가하였으며 그 성능의 우수성을 검증하였다. 또한, MongoDB의 청크 크기별 로그데이터 삽입 성능평가를 통해 최적화된 청크 크기를 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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