조선 역대 왕의 가계에 등장하는 인물로 구성된 네트워크를 구축하고 분석한 결과, 일반적인 사회 네트워크와 같은 척도 없는 네트워크를 보여주고 있다. 조선왕조 가계 인물 네트워크가 비록 척도 없는 네트워크이지만 네트워크의 지름이 다른 사회 네트워크에 비해 비교적 큰데, 왕조 가계 인물 네트워크는 한 왕에서 다음 왕으로 이어지는 연속적인 특성이 반영된 것이다. K-코어 알고리즘을 도입하여 복잡한 네트워크를 단순화시킬 경우, 복잡한 네트워크에서는 발견하지 못하는 숨겨진 정보를 얻을 수 있는데, 왕조 가계 네트워크에서는 특별한 정보를 얻지 못하였다. 비교적 네트워크의 지름이 크고 길게 이어지는 네트워크에는 k-코어 알고리즘이 적합하지 못함을 의미한다. 단순한 네트워크 구축을 위해 가계 인물 네트워크를 구성하고 있는 소단위 네트워크 즉, 황후, 후궁, 공주나 옹주, 대군이나 군 중심의 네트워크를 구축하여 단순화시키고 그로부터 유용한 정보를 얻고자 하였다. 본 연구에서 복잡한 네트워크의 경우, 데이터베이스에서 분류 가능한 소단위 네트워크를 구축하여 유용한 정보를 도출하는 것도 복잡한 네트워크를 단순화하여 유용한 정보를 도출하는 방법이 될 수 있음을 제시한다. 동시에 역사적인 사실의 정보를 네트워크 관점에서 얻을 수 있음을 본 연구는 제시하고 있다.
네트워크 침입 탐지와 방어를 위한 연구는 실제 네트워크 환경을 구성하고, 실제 네트워크 침입을 통해 네트워크 침입 탐지와 방어 기법을 연구하는 것이 가장 좋은 방법이다. 하지만, 실제 네트워크 환경에서 대규모 네트워크를 구성하고 네트워크 침입을 시도하여, 침입이 네트워크에 미치는 영향과 침입을 탐지하고 방어하는 방법은 많은 시간과 비용이 필요하게 된다. 그 대안으로 제안하는 시뮬레이션을 통한 연구는 시간과 비용은 줄이면서, 실제와 근사한 결과를 얻을 수 있다. 본 논문에서 제안하는 시뮬레이션 프레임웍은 대규모 네트워크 환경을 구성하고, 구성한 네트워크 환경 위에서 특정한 호스트로 네트워크 침입을 시도할 때, 네트워크 침입을 탐지 및 방어하기 위한 적절한 방법을 연구하기 위한 프레임웍으로, 특정한 공격의 목표가 된 호스트상에 IDS(Intrusion Detection System)나 Firewall을 설치하고, 시뮬레이션의 진행 중 실험자가 원하는 시간에 공격을 잠시 중단시키고. 방어나 침입 탐지를 위한 IDS나 방화벽의 룰셋을 변경해 주는 방법을 통해 네트워크 침입 탐지 및 방어에 관한 유효 적절한 방법을 실험 할 수 있게 해 준다. 본 시뮬레이션 프레임웍을 사용하여, 이후 좀 더 다양한 네트워크 침입 구현을 통해 다양한 침입 행동에 대한 적절한 침입탐지 및 방어 기법에 관한 연구에 많은 도움이 될 것이다.
네트워크 가상화는 물리적인 네트워크를 논리적으로 분활하여 하나의 물리적인 네트워크를 효율적으로 사용할 수 있다. 이러한 네트워크 가상화를 통해서 물리적인 네트워크 위에 독립적인 다양한 서비스들을 수행할 수 있다. 네트워크 가상화를 지원하기 위해서는 가사화된 네트워크 사이에서 대역폭을 조절하고 분배할 수 있는 기법이 필요하다. 가상화된 네트워크 사이에서 한정된 물리 네트워크의 자원을 분배할수 있어야 하고 가상화된 네트워크에 대역폭을 고립시켜 가상화된 네트워크의 대역폭이 다른 가상화된 네트워크의 대역폭에 영향을 끼칠 수 없어야 한다. 따라서 이 논문은 가상화된 네트워크의 대역폭을 분배하는 우선순위 기반 대역폭 조절 기법을 제안하고 가상화된 네트워크간의 대역폭을 고립시킬 수 있는 기법을 구현한다.
최근 다양한 네트워크 서비스와 응용들이 생겨나면서, 네트워크상에 다양한 네트워크 트래픽이 발생하고 있다. 이로 인하여, 네트워크에 불필요한 네트워크 트래픽도 많이 발생하면서 네트워크 성능에 저하를 발생 시키고 있다. 따라서, 네트워크 트래픽 분류를 통하여 빠르게 제공되어야 하는 네트워크 서비스를 빠르게 전송 할 수 있도록 각 네트워크 트래픽마다의 분류가 필요하다. 본 논문에서는 Deep Learning 기법 중 Recurrent Neural Network를 이용한 플로우 기반의 네트워크 트래픽 분류를 제안한다. Deep Learning은 네트워크 관리자의 개입 없이 네트워크 트래픽 분류를 할 수 있으며, 이를 위하여 네트워크 트래픽을 Recurrent Neural Network에 적합한 데이터 형태로 변환한다. 변환된 데이터 세트를 이용하여 훈련시킴으로써 네트워크 트래픽을 분류한다. 본 논문에서는 훈련시킨 결과를 토대로 비교 분석 및 평가를 진행한다.
액티브 네트워크는 실행 가능한 프로그램 코드를 패킷에 실어 전송함으로써 중간 노드의 역할을 하는 라우터나 스위치가 네트워크 상에서 능동적인 작업을 수행할 수 있도록 하는 소프트웨어 기반 차세대 네트워크 구조이다. 이러한 액티브 네트워크에 대한 연구는 기존의 컴퓨터 네트워크가 인터넷의 비약적인 발전으로 인한 많은 기능적인 요구사항을 충족시키지 못함으로 인해 시작되었으며 특히 액티브 네트워크의 기술을 도입하여 기존의 네트워크 관리 시스템을 보다 효율적으로 처리하기 위해서 제안된 모델인 액티브 네트워크 관리 시스템은 네트워크를 효율적이고 능동적으로 관리하는데 있어서 새로운 가능성을 제시하고 있다. 현재의 네트워크 관리 시스템이 중앙 집중적인 방식을 사용함으로써 발생하는 확장성 제한과 네트워크의 경직성 등의 문제를 해결하기 위해 액티브 네트워크 관리 시스템은 네트워크 관리를 분산적으로 처리하여 효율적이고 유연한 처리가 가능하다.
기가급 이상의 고속 인터넷 접속이 필수적인 고성능 리눅스 서버 시스템에 사용되는 네트워크 프로토콜의 성능향상을 위하여, 기존의 소프트웨어 성능향상 기술과 고속 패킷 처리 전용의 네트워크 프로세서를 활용하여 고속 네트워크 프로토콜을 설계 및 구현하였다. 네트워크 정합 장치로는 인텔의 IXP1200 네트워크 프로세서가 탑재된 네트워크 카드를 사용하였고, 리눅스 커널의 TCP/UDP/IP 네트워크 프로토콜 스택 중 계층 3 IP 프로토콜 이하를 네트워크 프로세서가 처리하게 함으로써 커널의 오버헤드를 줄이고, 고속의 프로토콜 처리가 가능하게 되었다.
NATM(Network Abstract Timed Machine)은 통신 네트워크와 같이 다양한 형태의 시스템을 기술하는데 사용되고 크고 복잡한 네트워크에 대해서 요구사항을 만족하도록 설계된 모델링 언어이다. NATM은 기존의 네트워크 설계 언어에서 기술하기 어려운 다양한 형태의 네트워크 표현과 네트워크를 고정 네트워크 환경과 무선 네트워크 환경으로 나누어 유/무선 네트워크 환경을 명세 할 수 있다. 본 논문에서는 NATM의 다양한 네트워크 환경에서의 여러 Component들을 기술하고 이 Component 속성들을 예제를 통해서 살펴본다.
소형, 저가, 저전력의 센서노드와 무선 네트워크가 접목된 센서 네트워크 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나, 기존의 센서 네트워크는 인터넷에 접속되지 않으므로 센서 네트워크의 서비스를 원격으로 이용할 수 없다는 문제점이 있다. 이에 본 논문에서는 센서 네트워크와 인터넷 망을 연동하여 센서 네트워크 서비스를 제공하는 센서 네트워크 게이트웨이를 설계하고 구현하였다. 센서 네트워크 게이트웨이는 인터넷 망의 IT 주소 및 소켓 정보를 센서 노드들의 주소와 맵핑함으로써 외부의 인터넷 망에서도 센서 네트워크에 접근할 수 있게 한다.
근거리 통신(LANs) 과 광대역 네트워크(WANs)의 빠른 성장은 네트워크 시험 장비의 성장과 함께 해 왔다. 네트워크는 다양한 산업 내에서 필수적인 부분이 되었으며, 신뢰성과 네트워크 집약성과 함께 네트워크 운영자들은 사용자들의 요구에 부응하기 위한 모니터링 솔루션과 시험을 만족시키는 다양한 네트워크 시험장비를 요구하고 있다. IT의 급속한 발전은 네트워크 인프라의 비약적인 발전을 가져오며 기업의 업무 환경에 혁신적인 변화를 불러왔다. (중략)
대부분의 통신 네트워크에서는 정보 전달이 라우팅(routing)에 의해 이루어진다. 라우팅은 각 노드의 입력 링크를 통해 들어오는 정보를 단순히 출력 링크로 전달하는 것이다. 네트워크 코딩 (network coding)은 네트워크의 노드에서 입력 정보의 전달 및 적절한 결합 등을 포함한다. 본고에서는 네트워크 코딩의 이론적인 배경에 대해 알아보고, 네트워크 코딩을 실제 네트워크에 적용하기 위해 필요한 요소와 네트워크 코딩이 응용되는 예에 대해 알아본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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