아홉 개의 계층구조 형태의 뉴런을 LINUX를 기초로 한 GENESIS를 이용하여 입력전류에 대한 각 뉴런의 신경전달 메카니즘을 분석하였고 마지막 뉴런에 미치는 활성전위 영향을 시뮬레이션을 해 보았다. 본 연 구에서는 다른 뉴런과 연결해주며 신호를 전달해주는 시냅스의 웨이트를 중간계층 뉴런에서 적게 연결하여 비정상 상태의 뉴런을 만들어 보았다. 시뮬레이션 결과 신경세포를 전기회로 적인 모델을 기준으로 설계한 뉴런은 미세한 자극의 변화해 매우 민감하게 반응 하였고, 마지막 뉴런 에서는 활성전위 간격이 정상상태의 다른 세포와 비교해 보았으며, 결과적으로 뉴런의 시냅스 웨이트가 적으면 신경전달에 이상 이 발생하여 세 포가 손상됨을 알 수 있었다.
본 논문에서는 Gazebo 시뮬레이터 기반 UAV 군집 시뮬레이션 구현 및 비행 고도 계층화를 구현한 결과를 보인다. Gazebo 시뮬레이션과 Autopilot Program인 Pixhawk4 SITL(Software In The Loop)을 이용하여 UAV를 시뮬레이터에 생성한 뒤 사전에 정의된 Mission에 대한 정보에 따라 비행이 되도록 구현하였다. 또한, Gazebo 시뮬레이터의 Box Object를 이용하여 UAV의 비행 고도를 시각적으로 계층화하여 표현하였다.
컴퓨터 그래픽스에서 구름과 같은 대기 현상을 모델링하고 렌더링하는 것은 그 복잡성과 규모, 편재성 등으로 인해 상당히 까다로운 연구과제들 중의 하나이다. 본 논문은 컴퓨터 게임이나 항공 시뮬레이션 분야에서 요구되는, 실시간에 처리될 수 있는 구름 모델링과 렌더링 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 사용자가 직관적이고 대화형 편집 과정을 거쳐 권운, 층운, 적운 등의 다양한 형태를 생성할 수 있다. 또한, 메타볼과 계층적 구형 파티클을 사용하여, 세부 묘사를 자동으로 추가할 수 있다. 생성된 파티클들은 다중 순방향 산란과 이방성 산란을 고려하여 빌보드 방식으로 출력함으로써 실시간 처리가 가능하다.
최근 인터넷상에서는 이형 네트워크 상황에서 효율적인 화상회의를 하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이형 네트워크에서 화상회의를 효과적으로 수행하기 위해서는 각 수신자의 네트워크 상태에 알맞게 데이터를 보내주어야 한다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 McCanne은 계층적 코딩 방식과 RLM(Receiver-driven Layered Multicast)방식을 결합하여 사용할 것을 제안하였다. 계층적 코딩 방식은 하나의 이미지 프레임을 여러 계층의 데이터 스트림으로 나누는 방식으로 수신자는 많은 계층의 스트림을 받아볼수록 선명한 영상을 볼 수 있다. RLM은 각 수신자의 네트워크 상태에 따라 몇 개의 데이터 스트림을 수신할 것인가를 결정하는 방식이다.. 본 논문에서는 기존 RLM방식의 효율을 향상시킬 수 있는 적응적 기법을 제안한다. 기존의 RLM방식은 무작위적으로 정한 시간에 수신하는 데이터 스트림의 개수를 증가시키고 또한 네트워크가 정체가 되면 수신하는 데이터 스트림의 개수를 감소시키는 방식을 사용한다. 본 논문에서는 데이터 스트림의 개수를 증가시키는 시간을 네트워크의 상태에 따라 적응적으로 결정하는 기법을 소개한다. 시뮬레이션 실험에 의하면 적응적 기법이 기존 RLM에 비해 네트워크 사용 효율을 10%-30%정도 향상시킨다.
차세대 인터넷 사용자들을 위해서는 이동하면서 연속적으로 인터넷에 접속하고 통신할 수 있도록 지원하는 것이 필수적이다. 현재까지 Mobile IT를 기점으로 다양한 네트워크 계층에서의 이동성 지원 프로토콜들이 제안되어 왔다. 그런데 최근에는 네트워크 계층에서의 이동성 지원과는 전혀 다른 접근 방식으로서, 트랜스포트 계층에서 이동성을 지원하는 방안이 언급되고 있다. 트랜스포트 계층에서의 이동성 지원은 기존 네트워크 계층에서의 이동성 지원 방안처럼 코어 네트워크에 홈 에이전트나 외부 에이전트와 같은 특별한 엔터티들의 추가를 요구하지 않기 때문에 디플로이가 상대적으로 용이하며, 종단 간 이동성을 지원할 수 있기 때문에 네트워크 계층에서의 이동성 지원 방안에서 발생하는 터널링 오버헤드나 비효율적인 라우팅 문제를 피할 수 있다. 이에 본 논문에서는 차세대 인터넷 환경인 IPv6 네트워크에서 WLAN 기반의 트랜스포트 계층 이동성 지원 방안을 제안한다 시뮬레이션을 통하여 제안하는 방안이 네트워크 계층에서의 이동성 지원과 대등한 성능을 보임을 확인하였고, 특히 이동 노드의 속도가 빠를 때 새로운 네트워크에서의 IT 주소 획득 시간이 길 때, 네트워크 계층에서의 이동성 지원 방안보다 더 좋은 성능을 제공함을 볼 수 있었다.
무선센서 네트워크 환경에서 활용될 수 있는 계층구조 라우팅 프로토콜은 망상의 노드들이 물리적으로 가까운 위치에 존재하더라도 경로는 계층적으로 제공되어 데이터 전달에 많은 홉 수가 소요된다. 또한, Node Failure와 Association Error가 발생했을 때도 관리용 메시지의 발생으로 추가적인 에너지를 소모한다. 본 논문에서는 이러한 경로 배정 시 발생되는 비효율성을 개선하고 싱크(Sink) 주위 노드의 에너지 소모율을 줄일 수 있는 경로 배정 알고리즘인 SHP(Shortest Hop Routing)의 성능을 분석한다. SHP는 Redirect_ACK의 메시지 형식을 추가하고 계층적 라우팅의 NL(Neighbor List)을 효율적으로 사용한 라우팅 알고리즘이다. 본 논문에서 네트워크 크기별과 형태별, Sink Position의 위치별, POS(Personal Operating Space)의 크기 별로 나눠 시뮬레이션 하였다. 그 결과, 대표적 계층적 라우팅의 Zigbee Hierarchical Routing과 HiLow보다 나은 성능을 보였다.
본 논문에서는 Hot-spot 마이크로셀을 가진 계층적 CDMA 셀룰러 시스템에서 여러 가지 자원 공유 방식들 중 스펙트럼 공유 방식에 대한 용량을 역방향 링크와 순방향 링크 대해 분석한다. 용량 분석은 마이크로셀 반경 및 마이크로셀의 위치 및 매크로셀에 대한 마이크로셀의 전력 비를 고려하여 몬테카를로 시뮬레이션을 통해 수행된다. 시뮬레이션 결과로부터 스펙트럼 공유 방식의 용량을 각 링크에 대해 이러한 영향들을 분석하였고, 일반적인 설계 접근방식을 제시하였다. 또한 각 링크에 대해 스펙트럼 공유 방식의 성능을 용량 평면도를 통해 분석하였다
유비쿼터스 환경에서 다양한 서비스를 사용자에게 제공하기 위해 지능형 에이전트는 먼저 사용자의 의도를 정확히 파악해야 한다. 명령어 기반의 기존 사용자 인터페이스와는 달리, 대화는 인간과 에이전트 사이의 유연하고 풍부한 의사소통에 유용하지만, 사용자의 배경지식이나 대화의 문맥에 따라 그 표현이 매우 다양하기 때문에 본 논문에서는 '상호주도형' 의사소통을 위한 계층적 베이지안 네트워크를 이용하여 사용자와 에이전트 사이에 발생하는 대화의 모호성을 해결한다. 서비스 추론 시 정보가 부족할 경우에는 계층적 베이지안 네트워크를 이용하여 추가로 필요한 정보를 분석하고 사용자로부터 수집한다. 제안하는 방법을 유비쿼터스 가정환경에 적용하고 시뮬레이션 환경을 구축하여 그 유용성을 확인하였다.
DEVS는 이산 사건 시스템을 명세하는 집합론에 근거한 수학적인 틀이다. 이러한 DEVS를 통해 시스템을 시뮬레이션할 때는 명세된 DEVS로부터 구현된 모델과 시뮬레이션 엔진으로 이루어진 실행 환경이 필요하다. 시뮬레이션 엔진은 스케줄링 알고리즘을 통해 모델을 해석하고 실행하는데, 주로 DEVS의 계층적이고 모듈러한 특성을 따라 계층적인 스케줄링 방법을 사용한다. 그러나 이 방법은 계층적인 구조로 인해 시간 관리와 메시지 패싱에 있어서 오버헤드가 존재한다. 본 논문에서는 이러한 오버헤드를 해결하기 위해 이벤트 지향 시뮬레이션을 적용한다. 이벤트 지향의 시뮬레이션은 이벤트에 의해서 모델이 실행되며 이벤트 리스트에 의해 이벤트가 관리된다. 이벤트 리스트에 의해서 시간 관리가 되고 메시지 패싱이 이루어지기 때문에 계층적인 오버헤드를 줄이고 성능 향상을 이룰 수 있다. 본 논문은 이벤트 리스트를 이용한 실행 환경을 제안하고 이러한 실행 환경을 위한 모델 구현 방안에 대해 논하며, 각 실행 환경의 성능을 비교, 분석한다.
본 논문은 시뮬레이션을 이용한 DDoS공격 대응기술의 효과성을 평가하기 위한 방법을 제시한다. 미국 국가표준기술연구소(NIST: National Institute of Standards and Technology)에서 제시한 보안목표에 따라 효과성평가모형을 계층적으로 표현하였다. 보안목표, 보안통제, 성과지표에 해당하는 요인들의 가중치 계산을 위해 계층적 분석(AHP: Analytic Hierarchy Process)을 적용하고, 최하위계층인 성과지표의 기능점수계산을 위해 Arena시뮬레이션모델을 구현하였다. 탐지 및 차단 알고리즘은 네트워크 L4, L7계층 공격에 대한 임계치설정, 시그니쳐기반탐지, 행동(통계)기반탐지 기술을 복합적으로 검증하였다. 제안된 효과성평가모형은 조직마다 상이한 보안목표와 위협에 따라 다르게 설계될 수 있으므로 새로운 보안위협에 대한 대응방안이나 대응기술의 효과성을 평가할 수 있는 방법으로 활용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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