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주정차 단속 시스템을 위한 하둡 기반 대용량 데이터 관리 및 분석
백나은 ( Na-eun Baek ),송영호 ( Youngho Song ),신재환 ( Jaehwan Shin ),장재우 ( Jae-woo Chang ) 한국정보처리학회 2017 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.24 No.1
자동차 보급률 증가로 인해 교통 혼잡, 불법 주정차 등의 사회적 문제가 발생하고 있다. 특히 불법 주정차는 교통 혼잡, 주차 공간 부족 등 부가적인 문제를 발생시키고 있다. 따라서 각 지방자치단체에서는 불법 주정차 문제를 해결하기 위한 방안을 연구하고 있다. 그러나 이러한 방안은 초기 비용 발생 및 인력 부족 등의 한계가 있다. 한편, 정보통신의 발달에 따라 공공 업무에도 대량의 공공데이터를 효율적으로 처리하기 위한 연구가 진행되고 있다. 하지만 이러한 연구 또한 빅데이터 처리 플랫폼 부족 및 분석 시스템이 미흡한 한계가 존재한다. 따라서 본 논문에서는 불법 주정차 데이터와 같은 공공 데이터를 효율적으로 처리하기 위해, 주정차 단속 시스템을 위한 하둡 기반 대용량 데이터 관리 및 분석 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 첫째, 주차단속을 수행할 때 주차단속 데이터를 하이브(Hive)를 통해 저장하고, 단속된 차량의 차주를 검색하여 단속임을 알리거나 과태료를 부과한다. 둘째, 웹 인터페이스를 통해 수집된 주차단속 데이터에 대한 다양한 분석을 수행하고, 분석된 데이터에 대한 R을 이용한 시각화를 제공한다.
Snort를 이용한 비정형 네트워크 공격패턴 탐지를 수행하는 Spark 기반 네트워크 로그 분석 시스템
백나은(Na-Eun Baek),신재환(Jae-Hwan Shin),장진수(Jin-Su Chang),장재우(Jae-Woo Chang) 한국콘텐츠학회 2018 한국콘텐츠학회논문지 Vol.18 No.4
최근 네트워크 기술의 발달로 인해 다양한 분야에서 네트워크 기술이 사용되고 있다. 그러나 발전하는 네트워크 기술을 악용하여 공공기관, 기업 등을 대상으로 하는 공격 사례가 증가하였다. 한편 기존 네트워크 침입 탐지 시스템은 네트워크 로그의 양이 증가함에 따라 로그를 처리하는데 많은 시간이 소요된다. 따라서 본 논문에서는 Snort를 이용한 비정형 네트워크 공격패턴 탐지를 수행하는 Spark 기반의 네트워크 로그 분석 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 대용량의 네트워크 로그 데이터에서 네트워크 공격 패턴탐지를 위해 필요한 요소를 추출하여 분석한다. 분석을 위해 Port Scanning, Host Scanning, DDoS, Worm 활동에 대해 네트워크 공격 패턴을 탐지하는 규칙을 제시하였으며, 이를 실제 로그 데이터에 적용하여 실제 공격 패턴 탐지를 잘 수행함을 보인다. 마지막으로 성능평가를 통해 제안하는 Spark 기반 로그 분석 시스템이 Hadoop 기반 시스템에 비해 로그 데이터 처리 성능이 2배 이상 우수함을 보인다. Recently, network technology has been used in various fields due to development of network technology. However, there has been an increase in the number of attacks targeting public institutions and companies by exploiting the evolving network technology. Meanwhile, the existing network intrusion detection system takes much time to process logs as the amount of network log increases. Therefore, in this paper, we propose a Spark-based network log analysis system that detects unstructured network attack pattern. by using Snort. The proposed system extracts and analyzes the elements required for network attack pattern detection from large amount of network log data. For the analysis, we propose a rule to detect network attack patterns for Port Scanning, Host Scanning, DDoS, and worm activity, and can detect real attack pattern well by applying it to real log data. Finally, we show from our performance evaluation that the proposed Spark-based log analysis system is more than two times better on log data processing performance than the Hadoop-based system.
하둡 기반 불법 주·정차 데이터 관리 및 분석 시스템 개발
장진수(Jinsoo Jang),송영호(Youngho Song),백나은(Na-Eun Baek),장재우(Jae-Woo Chang) 한국컴퓨터정보학회 2017 한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집 Vol.25 No.1
자동차 보급 증가로 인한 주차 공간 부족 문제는 불법 주정차 차량 발생의 원인이 되어, 교통 체증을 야기하는 심각한 사회문제가 되었다. 따라서 각 지방자치단체에서는 불법 주정차 문제 해결을 위한 법안을 마련하기 위해 노력하고 있으며, 불법 주정차문제를 해결하기 위한 연구가 진행되고 있다. 한편, 정보통신의 발달에 의해 데이터의 양이 매우 빠른 속도로 증가하고 있으며, 아울러 공공 데이터의 양도 매우 빠른 속도로 증가하고 있다. 따라서 공공 빅데이터를 효율적으로 처리하기 위한 연구가 필요하다. 그러나 현재 공공 빅데이터 관리 및 분석을 수행하기 위한 효율적인 시스템을 구축하는 데는 아직 미흡한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 불법 주정차 데이터와 같은 공공데이터를 효율적으로 분석하고 효과적인 주 · 정차 단속을 위한 하둡 기반 불법 주 · 정차 데이터 관리 및 분석 시스템을 제안한다.