무선 센서 네트워크란 물리적, 환경적 현상을 감지하기 위해 센서를 사용하는 수백 개에서 수천 개의 센서 노드로 구성된 네트워크를 말한다. 이러한 무선 센서 네트워크에서 라우팅 보안은 중요하다. 센싱된 데이터가 사용자에게 전달되지 않는다면 네트워크는 그 기능을 제대로 수행한다고 할 수 없기 때문이다. 따라서 무선 센서 네트워크에서 데이터가 목적지에 안전하게 도달하도록 하는 라우팅 보안 기법은 필수적이다. 최근의 라우팅 보안은 암호학적 기법, 네트워크 컴퓨터 알고리즘을 이용한 기법 등 다양한 접근 방법으로 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 최근의 무선 센서 네트워크 라우팅 보안 기법의 동향을 살펴보고 이들을 비교 분석한다.
풍부한 주소 공간 이외 IPv6 프로토콜이 가지는 주요한 장점 중의 하나는 호스트들의 주소 자동설정 기능이다. 하지만 IPv6 호스트들의 주소 자동설정 기능에 비해 IPv6 라우터는 수동 설정이 필요하기 때문에 IPv6 네트워크는 여전히 수동으로 설정되어야 한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 여러 개의 라우터와 LAN들로 구성되는 소규모 IPv6 네트워크 상의 모든 라우터들을 자동 설정할 수 있는 새로운 프로토콜을 제안한다. 제안된 라우터 자동설정 프로토콜은 네트워크의 모든 라우터들을 논리적인 계층 구조로 구성하고, ISP에서 할당된 IPv6 네트워크 프리픽스를 사용하여 내부 라우터들의 모든 프리픽스와 라우팅 정보를 자동 생성하고 전달할 수 있는 기능을 가진다. 본 논문에서 제안된 라우터 자동 설정 기능은 특히 홈 네트워크이나 여러 개의 LAN들로 구성되는 소규모 사무실 등의 전문 네트워크 관리자를 두기 힘든 환경에서 네트워크의 자동 설정을 위해 많이 활용되리라 기대된다.
다양한 서비스를 제공하는 인터넷 환경에서 수많은 개인정보가 활용되고 있으나, 개인 사용자는 자신의 어떠한 개인 정보가 전송되는지 모르고 있다. 본 논문에서는 네트워크 패킷 내에 개인정보를 지속적으로 모니터링하고, 유출 여부를 사용자에게 알려주는 모니터링 도구 개발을 목표로 한다. 이를 위하여 개인정보 모니터링 도구를 구현하고, 그 결과를 분석한다. 또한 기업 기밀정보 유출 방지, 의료정보 유출 방지 등 직접 활용할 수 있는 응용 분야에 대해 제시한다. 본 연구 결과는 개인정보 유출 방지에 기여함으로써 개인정보를 대상으로 하는 다양한 사이버 침해를 줄이는데 기여할 수 있을 것으로 판단한다.
소셜 네트워크(Social Network)는 웹 환경에서 개인 중심의 네트워크로 구성되어 웹 사용자별 프로파일을 탐색하고 새로운 연결을 형성함으로써 정보의 소통을 지원한다. 따라서 유사한 내재적 정보를 가진 웹 사용자들로 구성 된 소셜 네트워크를 찾아서 검색에 적용한다면 검색의 효율성과 검색 결과에 대한 웹 사용자의 만족도를 향상 시킬 수 있다. 본 논문에서는 첫째, 웹 사용자간 직접 또는 간접적인 연결로 구성된 소셜 네트워크를 구성 한다. 둘째, 사용자들의 속성(Feature)에 내재된 정보를 이용하여 주제(topic)별 웹 사용자 간 유사성(Similarity)을 산정한 후, 주제(Topic)별 변화되는 유사성에 따라 소셜 네트워크를 재구성한다. 마지막으로 산정된 유사성과 웹 사용자들의 검색결과에 대한 만족도, 즉 검색 패턴(Search Pattern)을 비교 실험 한다. 실험 결과 주제별 유사성이 높은 웹 사용자 간에는 검색 패턴 또한 유사함을 확인 하였다. 이와 같은 사실을 검색에 적용한다면 개인화 검색(Personalized Search) 및 소셜 검색(Social Search)의 효율성 및 신뢰성 향상에 기여 할 수 있다.
일반적으로 기존 검색엔진은 다수 사용자의 동일한 질의에 대하여 일률적으로 같은 검색 결과를 제공하는데, 이는 사용자 개인의 특성을 고려하지 않는 단점을 가진다. 이를 극복하기 위해서 사용자가 가지고 있는 검색 의도를 파악하여 그에 부합하는 결과를 제공하는 개인화 검색이 필요하다. 본 논문에서는 사용자 프로파일 기반 개인화 검색을 위한 시스템을 제안한다. 본 시스템에서는 개인화 검색을 이루기 위해 개념 네트워크 형태의 사용자 프로파일을 구성하며, 이는 사용자가 과거에 질의했던 질의어와 탐색했던 웹문서를 분석하여 자동 생성된다. 그리고 사용자가 웹문서에 대해 태그를 지정한 폭소노미 데이터를 이용하여, 개념 네트워크를 확장함으로써 개념 네트워크의 정확성을 더욱 높일 수 있다. 이 개념 네트워크를 이용하여 사용자가 부여한 질의어를 확장시킬 수 있을 뿐만 아니라, 검색결과의 중첩도를 고려하여 사용자별 검색 결과의 순위를 재산정 함으로써 개인의 특성을 반영한 검색 결과를 제공할 수 있다.
최근 PDA, 휴대폰과 같은 모바일 기기 및 GPS와 같은 무선 통신 기술의 발달로 인하여 위치 기반 서비스의 이용이 확산되었다. 하지만 이러한 서비스는 사용자가 도로 네트워크에서 이동하면서 자신의 위치정보를 통해 LBS 서버에 질의를 요청하기 때문에, 심각한 개인 정보 누출의 위협이 될 수 있다. 따라서 모바일 사용자의 안전하고 편리한 위치기반 서비스 사용을 위한 개인 정보 보호 기법이 필요하다. 이를 위해 본 논문에서는 위치 기반 서비스에서 사용자 정보 보호를 지원하는 도로 네트워크 거리 기반 클로킹 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 도로 네트워크에서 효율적이고 안전한 위치기반 서비스를 지원하기 위하여, 도로 네트워크의 거리를 고려하여 클로킹 영역을 설정한다. 아울러, 성능평가를 통해서 제안하는 기법이 클로킹 영역 및 서비스 시간 측면에서 기존 연구보다 우수함을 보인다.
대규모 무선 센서 네트워크는 네트워크의 신뢰성과 에너지 효율을 동시에 고려해야 한다. 네트워크의 신뢰성을 높이기 위해서는 유니 캐스트 기반 데이터 전송 방법보다 브로드캐스트 기반 데이터 전송 방법을 사용해야 한다. 최근 발표된 GRAdient Broadcast (GRAB)는 브로드캐스트 기반 데이터 전송으로 네트워크의 신뢰성을 높일 수 있다. 하지만 한 개의 sink를 사용하기 때문에 네트워크 전체 에너지를 고르게 사용하지 못한다. 결국 네트워크의 동작 시간이 단축되는 단점이 있다. 이에 본 논문에서는 대규모 무선센서 네트워크에 적합한 Selective Multi Sink Gradient Broadcast (SMSGB)를 제안한다. SMSGB 는 여러 개의 sink를 사용하여 네트워크를 구성하고 한 개의 sink만 데이터를 수집한다. 특정한 이벤트가 발생이 되면 다른 sink가 데이터를 수집하게 된다. 이러한 방법을 통해 전체 네트워크의 에너지를 고르게 소모 할 수 있다. 또한 GRAB와 동일한 브로드캐스트 기반 데이터 전송으로 대규모 무선 센서 네트워크에서 신뢰성을 보장할 수 있다. 기존의 GRAB와 SMSGB를 비교한 모의실험을 통해 GRAB와 비슷한 신뢰성을 유지하면서 GRAB보다 SMSGB의 네트워크 동작 시간이 약 18% 이상 연장됨을 보인다.
유비쿼터스 환경에서 개인의 프라이버시를 최대한 보호하면서 개인 정보에 따른 서비스를 제공하는 것은 중요한 문제이다. 다양한 장치들이 유동적으로 움직이며 네트워크 서비스를 받고 다양한 컨텐츠를 제공하는 서비스를 요구하게 된다. 이때 개인의 정보에 따른 동적인 접근 제어와 프라이버시의 보장이 요구된다. 본 논문에서는 유비쿼터스 환경에서 개인의 프라이버시를 보호하면서 상황 인식(Context-Aware)에 따라서 장치와 컨텐츠를 제공하는 프레임 워크를 설계한다. 추가적으로 인증서를 통한 네트워크 통신의 보안을 제공한다.
최근 인터넷 멀티미디어 서비스의 폭발적인 증가에 따라 급증하는 데이터 트래픽을 효율적으로 전송하기 위한 콘텐츠 중심 네트워크에 대한 연구가 국내외적으로 활발하다. 콘텐츠 중심 네트워크는 기존의 호스트 중심의 전송방식에서 벗어나 콘텐츠를 중심으로 데이터 트래픽을 전송하는 네트워킹 방법이다. 본 논문에서는 기존의 시뮬레이션과 달리 수리적인 접근 방법을 이용하여 두 개 라우터로 구성된 콘텐츠 중심 네트워크의 캐싱 성능을 분석한다. 통신 네트워크의 확률적 상황을 고려하여 라우터가 두 개인 콘텐츠 중심 네트워크의 캐싱시스템을 이차원의 연속시간 마코프체인으로 모형화한다. 전이율행렬의 구조를 분석하여 캐싱 성능치의 수치해를 유도하고 다양한 수치 예제를 제시한다.
본 연구에서는 배수분구를 기준으로 서울특별시의 총 239개 지역 배수관망의 네트워크 특성을 깁스모형(Gibbs' model)을 이용하여 분석하였다. 깁스모형은 추계학적 하천망 모형으로 배수관망 네트워크의 특성을 검토하는데 사용된다. 또한 추계학적 모형이므로 같은 특성을 가지는 배수관망의 모의에도 이용된다. 분석결과 배수분구를 기준으로 서울시 총 239개 중 배수관망이 미 발단된 2개 지역을 제외한 237개를 값에 따라 총 8단계로 구분하여 분석하였다. ${\beta}$값이 $10^{-4}{\sim}10^{-1}$으로 비교적 비효율적인 배수관망은 전체 배수관망의 약 68%를 차지하는 것으로 나타났고, ${\beta}$값이 $10^0{\sim}10^3$으로 비교적 효율적인 배수관망은 전체 배수관망의 약 32%를 차지하는 것으로 나타났다. 따라서 서울시의 배수관망 특성은 비효율적인 관망이 지배적인 것으로 나타났다. 2010년과 2011년의 침수 흔적도와 ${\beta}$ 값의 상관분석을 수행한 결과 비효율적인 네트워크 특성을 가진 유역보다 상대적으로 효율적인 네트워크 특성을 가진 유역이 침수가 발생할 확률이 높다는 것을 밝혀냈다. 이러한 결과는 지속가능한 도시지역 배수관망 설계에 도움을 주고, 방재 관련 사업수립 및 침수원인 분석을 위한 연구에 기여할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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