라이프로그 관리 시스템이란 개인의 일상 생활에 관련된 모든 정보를 저장하고, 이에 대한 관리 및 검색 기능을 제공하는 시스템이다. 본 논문은 라이프로그를 검색하는 방법 중, 현실 세상에서 발생한 사용자와 다른 사람들과의 사회적 접촉에 대한 정보를 키워드로 하여 관련된 라이프로그를 검색할 수 있도록 하는 방법을 제안한다. 이를 위하여 휴대폰의 근거리 무선 통신 장치를 이용하여 현실 세상에서 발생한 사용자의 사회적 접촉 정보를 자동으로 수집하는 방법과, 수집된 사회적 접촉 정보를 이용하여 주어진 인물과 관계된 사진을 검색할 수 있도록 하는 방법을 제안한다. 블루투스 장치와 인물의 관계를 추론하기 위하여 인물 정보가 기록된 기존 라이프로그를 이용, 인물과 블루투스 장치가 동시에 관찰되는 빈도수를 계산하여 사람-블루투스 매트릭스를 만든다. 실험 결과, 실제 사용자의 오프라인 만남 정보 중에서, 빈도수 계산 시각에 발생한 모든 오프라인 만남 정보의 20%의 정보만으로도 블루투스 장치와 그 소유주의 관계를 90% 이상의 정확도로 알아 낼 수 있었다. 또한 매트릭스에서 인물에 해당하는 벡터와 라이프로그가 생성된 시점에 스캔된 블루투스 장치들을 벡터 정보 검색 방법으로 비교하여 주어진 인물과 관련된 라이프로그를 검색함으로써, 제안하는 검색 방법은 기존의 검색 방법에 비하여 더 많은 사진을 반환할 뿐만 아니라 기존에는 불가능했던 검색어와의 유사도에 따른 정렬을 가능하게 한다.
소결 북마킹(social bookmarking) 시스템은 사용자가 북마크를 저장하고 공유할 수 있는 플랫폼을 제공하는 웹 기반(web-based) 시스템으로 폭소노미(folksonomy)를 이용한 대표적인 웹2.0 서비스이다. 소셜 북마킹 시스템에서의 스패머(spammer)란 자신들의 이익을 위해서 시스템을 고의적으로 악용하는 사람을 말한다. 스패머는 많은 양의 잘못된 정보를 시스템에 포스팅(posting)하기 때문에 전체 소셜 북마킹 시스템의 리소스(resource)를 쓸모없게 만들어 버린다. 따라서, 스패머를 빠른 시간 안에 탐지하고 그들의 접근을 차단하는 것은 시스템의 붕괴를 방지하기 위해 중요하다. 본 논문에서는 사용자가 사용한 태그에 대한 데이터를 추출하여, 사용자가 스패머 인지 아닌지를 예측하는 모델을 기계학습의 다양한 방법을 적용하여 생성한 후 그 성능을 비교해 보았다. 구체적으로, 결정테이블 (decision table, DT), 결정트리(decision tree, ID3), 나이브 베이즈 분류기($na{\ddot{i}}ve$ Bayes classifier), TAN(tree-augmented $na{\ddot{i}}ve$ Bayes) 분류기, 인공신경망(artificial neural network)의 방법을 비교하였다. 그 결과 AUC(area under the ROC curve)와 모델 생성시간을 고려하였을 때 나이브 베이즈 분류기가 가장 만족할 만한 성능을 보였다. 나이브 베이즈 분류기의 분류 결과가 가장 좋았던 이유는 성능을 비교하는 데 사용된 AUC가 결정트리 계열의 방법(ID3 등)보다 나이브 베이즈 분류기에서 일반적으로 높게 나오는 경향이 있다는 것과, 스패머 탐지 문제가 선형으로 분리 가능한 경우(lineally separable)와 유사할 가능성이 높기 때문으로 여겨진다.
본 논문에서는 아두이노 기반의 공장 설비 모니터링 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 아두이노 플랫폼을 기반으로 하며 온도, 습도 그리고 조도를 측정하는 환경 센서와 압력 센서를 이용하여 공장의 환경 및 설비의 상태를 모니터링 한다. 모니터링 데이터는 RF(Radio Frequency) 트랜시버를 통해 서버에 연결되어 있는 지그비 코디네이터로 전송된다. 호스트 서버에 저장된 환경 센서와 압력센서의 데이터를 이용하여 공장의 환경과 설비의 압력 상태를 확인하고 설정된 알람 상태에 도달하면 관리자에게 보고하도록 설계하였다. 그리드 기반 키 선분배 방식을 사용하여 센서 노드를 인증하고 데이터 키를 동적으로 생성하여 모니터링 정보를 보호한다. 추가적인 배선 작업이 필요 없는 지그비 무선 센서 네트워크를 적용하여 공장설비 모니터링 시스템을 실제 구현함으로서 효율적인 공장의 작업 환경 모니터링이 가능하다. 또한 불량이 발생한 경우, 작업 환경을 역으로 추적하여 불량 원인 분석에 활용할 수 있다. 아두이노 플랫폼과 확장 보드를 이용하여 평탄도나 진동 같은 센서를 추가하거나 확장 보드에 연결된 포트로 제어 하는 등의 기능 확장이 용이하다.
스마트 홈(smart home)은 인간과 홈의 컨텍스트(context) 정보를 이용하여 인간에게 자동적인 홈 서비스(Home service)를 제공해줄 수 있는 미래의 환경이다. 인간의 위치와 모션은 스마트 홈에서 굉장히 중요한 컨텍스트이다. 본 논문은 스마트 홈에서 인간의 위치와 모션을 예측할 수 있는 실시간 휴먼 트랙커(tracker)를 연구하였다. 실시간 휴먼 트랙커를 위해 4개의 네트워크 카메라를 사용하였다. 본 논문에서는 실시간 휴먼 트랙커의 구조를 설명하고, 인간의 위치와 모션을 자동적으로 예측 및 판단하는 알고리즘을 제안하였다. 인간 위치를 위해서 3개의 배경 이미지를 이용하였다(이미지1: 빈 방 이미지, 이미지2: 거주자가 제외 된 가구 및 가전 이미지, 이미지3: 전체 이미지). 실시간 휴먼 트랙커는 3개의 이미지를 비교하여 각 이미지로부터 추출되는 특징 값을 결정하고, 이들 특징 값을 SVM(Support Vector Machine)을 이용하여 각각의 모션을 예측하였다. 3개의 배경 이미지를 이용한 인간 위치 인식실험은 평균 0.037 초가 소요 되었다. SVM을 이용한 모션 인식 요소에서, 각 동작에 대하여 1000번씩 측정했고, 모든 모션의 정확도 평균은 86.5% 의 정확도를 보였다.
사물 인터넷(Internet-of-Things, IoT)은 무선 인터넷으로 연결된 다양한 디바이스에게서 센싱을 통해 정보를 획득하고 여러 디바이스와 협업을 통해 사용자에게 유용한 서비스를 제공하는 컴퓨팅 환경을 말한다. 최근 사물 인터넷에 대한 관심이 높아짐에 따라 다양한 IoT 디바이스들이 개발되고 있으며, 특히 사람이 접근하기 어렵거나 위험한 환경에서 활용 가능한 지상용 IoT 디바이스에 대한 관심이 높다. 또한 이를 활용한 IoT 애플리케이션은 센서 네트워크나 통신 기술, 다양한 설계 기법 등의 기술이 활용되어 사용자에게 다양하고 유용한 기능을 제공한다. 이에 따라 지상용 IoT 애플리케이션에 대한 연구와 개발이 활발히 진행 중이다. 그러나 사물 인터넷은 최근 소개된 신기술이기 때문에 관련 연구에 대한 자료가 부족하며, 특히 지상용 IoT 애플리케이션은 기존의 전형적인 소프트웨어와는 다르게 디바이스의 특성이나 통신 환경, 주변 환경 등으로 인한 애플리케이션의 신뢰성을 저해하는 이슈들이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 지상용 IoT 애플리케이션의 신뢰성 중 성숙도와 오류 관리성 관련 이슈들을 분석하고, 이를 효과적으로 해결할 수 있는 신뢰성 향상 기법들을 제시한다. 그리고 지상용 IoT 디바이스 중 Sphero Ball을 활용한 애플리케이션 개발을 통해 본 논문에서 제시한 이슈들을 도출하고 이를 해결하기 위한 솔루션을 적용 및 활용한 사례를 보여줌으로써 연구의 실효성을 보여준다.
유비쿼터스 서비스 환경에서는 연결의 신뢰성이 낮고 서비스를 제공하는 시스템에 대한 침입이나 서비스 실패가 발생할 확률이 높다. 따라서 정당한 사용자가 보안상 신뢰할 수 있는 서비스를 중단이나 방해 없이 이용할 수 있게 하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 표준 Jini 서비스 환경의 문제점을 지적하고 결함감내 Jini 서비스 개발을 돕는 Jgroup/ARM 프레임워크를 분석한다. 분석을 토대로 보안성과 가용성, 서비스 품질을 만족하는 안전한 Jini 서비스 구조를 제시한다. 본 논문에서 제시한 Jini 서비스 구조는 네트워크 분할이나 서버 붕괴와 같은 결함뿐만 아니라 취약점을 악용한 공격으로부터 시스템을 보호할 수 있으며 Jini 서비스 개체 간에 동적 신뢰를 확립할 수 있는 보안 메커니즘을 제공한다. 또한 사용자 세션별로 서비스 복제를 할당할 수 있어 사용자의 서비스 상태정보 일치를 위한 높은 연산비용을 유발하지 않는다. 테스트베드를 통해 실험한 결과, 서비스 품질 저하를 무시할 수 있는 수준에서 사용자의 서비스 상태지속을 보장하고 높은 보안성과 가용성을 제공할 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 pended 프로토콜을 가지는 HiPi버스와 다중 캐쉬 메모리를 사용하는 멀티프로세서 시스템을 기술하고, 캐쉬 코히어런스 프로토콜에 따라 프로세서의 효율 측면에서 시스템의 성능을 평가하였다. HiPi 버스는 ETRI에서 개발된 행정전산망용 주전산기인 TICOMII의 공유 버스로 사용되기 위하여 개발되었다. HiPi버스는 고속의 데이타 전송 능력을 가지고 있으나, 캐쉬 간의 데이타 전송을 허용하지 못하는 단점을 가지고 있다. 캐쉬 간의 데이타 전송이 전체 시스템의 성능에 미치는 영향을 측정하고, HiPi버스에 적합한 캐쉬 코히어런스 프로토콜을 선택하기 위하여 두가지 시뮬레이션을 실시하였다. 첫째, HiPi 버스를 사용하는 멀티프로세서 시스템에 다양한 캐쉬 코히어런스 프로토콜을 적용하고 시뮬레이션을 통하여 프로세서 효율에 따른 성능 분석을 실시하였다. 각각으니 프로토콜은 상태 천이도록 나타내었으며, Markov정적 상태도를 이용하여 각 상태의 확률 갑을 구하였다. 각 상태의 확률은 시뮬레이션에서 입력 값으로 사용되었고, 모델링과 시뮬레이션은 SLAMII심볼과 언어를 사용하였다. 둘째, 캐쉬 간의 데이타 전송을 갖는 HiPi버스를 제안하였고, 제안된 HiPi버스를 사용하는 멀티프로세서 시스템에 다양한 캐쉬 코히어런스 프로토콜을 적용하고 시뮬레이션을 통하여 프로세서 효율에 따른 성능 분석을 실시하였다. 고려된 캐쉬 코히어런스 프로토콜은 Write-through, Write-once, Berkely, Synapse. Illinois, Firefly, Dragon이다.
OSGi 프레임워크는 다양한 가전, 센서, 디바이스 등의 상호 운용을 가능하게 함으로써 지능형 홈네트워크의 기반 기술로 주목 받고 있다. OSGi 프레임워크에서는 서비스의 배포 및 설치 단위인 번들 코드의 다운로드를 통한 원격 설치를 지원하지만, 실행 중인 번들의 이동을 지원하지 못한다. 따라서 OSGi 프레임워크 상에서 실행 중인 번들을 다른 프레임워크 상으로 이동할 수 있는 이동 에이전트 형태의 번들을 지원해야 하며, 이를 위한 별도의 시스템이 필요하다. 본 논문은 OSGi 프레임워크들간 개체의 이동성을 보장하기 위해 동적 에이전트 형태의 번들 관리 방법을 제안한다. 이를 위해서 에이전트의 라이프 사이클과 이동 관리 기능을 위한 이동 에이전트 관리 시스템을 설계한다. 설계한 이동 에이전트 관리 시스템은 OSGi 프레임워크에서 동작될 수 있기 위해서 번들 형태로 구현되며, 자율적인 서비스에 대한 동적 관리를 가능하게 함으로써 편재형 환경에서의 이동성을 보다 효과적으로 지원할 수 있다.
사이버 침해공격은 사이버 공간에서만 피해를 입히는 것이 아니라 전기 가스 수도 원자력 등 인프라 시설 전체를 공격할 수 있기에 국민의 생활전반에 엄청난 피해를 줄 수 있다. 또한, 사이버공간은 이미 제5의 전장으로 규정되어 있는 등 전략적 대응이 매우 중요하다. 최근의 사이버 공격은 대부분 악성코드를 통해 발생하고 있으며, 그 숫자는 일평균 160만개를 넘어서고 있기 때문에 대량의 악성코드에 대응하기 위한 자동화된 분석기술은 매우 중요한 의미를 가지고 있다. 이에 자동으로 분석 가능한 기술이 다양하게 연구되어 왔으나 기존 악성코드 정적 분석기술은 악성코드 암호화와 난독화, 패킹 등에 대응하는데 어려움이 있고 동적 분석기술은 동적 분석의 성능요건 뿐 아니라 logic bomb 등을 포함한 가상환경 회피기술 등을 대응하는데 한계가 있다. 본 논문에서는 상용 환경의 Endpoint에 적용 가능한 수준의 가볍고 고속의 분석성능을 유지하면서 기존 분석기술의 탐지성능 단점을 개선한 머신러닝 기반 악성코드 분석기술을 제안한다. 본 연구 결과물은 상용 환경의 71,000개 정상파일과 악성코드를 대상으로 99.13%의 accuracy, 99.26%의 precision, 99.09%의 recall 분석 성능과, PC 환경에서의 분석시간도 초당 5개 이상 분석 가능한 것으로 측정 되었고 Endpoint 환경에서 독립적으로도 운영 가능하며 기존의 안티바이러스 기술 및 정적, 동적 분석 기술과 연계하여 동작 시에 상호 보완적인 형태로 동작할 것으로 판단된다. 또한, 악성코드 변종 분석 및 최근 화두 되고 있는 EDR 기술의 핵심요소로 활용 가능할 것으로 기대된다.
블록체인은 네트워크 내의 모든 참여자들이 공동으로 소유하고 검증함으로서 데이터의 조작을 방지하고 무결성 및 신뢰성을 보장하는 기술이다. 블록체인은 보안성 및 확장성 투명성을 특징으로 하며 전 세계에서 이용가능하기 때문에 최근 송금을 포함하여 물류 유통, IoT 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 그 중에서도 최근에는 블록체인을 기반으로 하여 다양한 형태의 계약을 체결하고 이행을 자동화할 수 있는 스마트 컨트랙트에 대한 관심이 높아지고 있다. 스마트 컨트랙트를 활용하면 계약 사항을 미리 프로그래밍하여 작성하고, 조건이 충족되면 즉시 시행되기 때문에 디지털 데이터에 대한 신뢰도를 더욱 높일 수 있다. 본 논문에서는 스마트 컨트랙트 설계에 관한 연구를 진행하면서 최근 이슈가 되고 있는 가상화폐의 불법적 자금 악용 등의 문제를 해결하는 방안으로써, 스마트 컨트랙트 설계 방안에 대한 연구를 진행하였다. 이를 통해 고객확인(KYC:Know Your Customer)과 자금세탁방지 과정을 스마트 컨트랙트를 활용해 적용해 보았으며, 자금세탁방지의 가능성을 확인 및 ASM(AML SmartContract mechanism) 설계 방안을 제시해보고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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