언제 어디서나 컴퓨터 통신을 제공하는 유비쿼터스 통신이 대두되면서 차량은 자체 센서 및 제어 기기를 통신 네트워크로 연결할 뿐 아니라 승객에게도 통신 연결을 제공하는 새로운 통신 플랫폼으로서 주목받고 있다. 모든 통신 네트워크를 IP로 연결하는 4세대 이동 통신으로의 전이를 위하여 차량 내 네트워크 또한 IP 연결이 요구된다. 네트워크 이동성은 이동 IPv6 기반의 개념으로서, 이동의 단위를 호스트가 아닌 네트워크로 하여, 차량과 같이 다수의 이동 통신 노드를 포함하는 경우에 동시에 다수의 이동성 관리를 처리하는 부담을 해결하기 위하여 등장하였다. 네트워크 이동성을 이용하면 이동 라우터가 인터넷과 차량 내 이동 노드들 사이에서 이동성 관리를 일괄하여 처리한다 트래픽의 단일 통과 지점인 이동 라우터의 신뢰성은 전체 차량 내 IPv6 네트워크의 성능을 좌우하는 중요한 요소이며 단일 고장 지점이 된다. 본 논문에서는 차량 내 IPvS 네트워크의 신뢰성 향상과 충분한 데이터 전송률 제공을 위하여, 멀티호밍 기법에 의한 적응형 다중 이동 라우터 구조를 제안한다. 제안하는 다중 이동 라우타 구조는 차량의 종류에 따라 달라지는 이동성 특징을 이용하여 동적으로 무선 연결 상태가 변화하는 환경에 적응한다. 시뮬레이션 결과는 제안한 다중 이동 라우터 관리 구조가 기존의 단순 라우터 중복 구조에 비하여 세션 연결성을 증가시킴으로써 패킷 손실을 감소시키고 신뢰성을 높임을 보여준다. 또한 유효 도달 범위와 데이터 전송률이 서로 다른 액세스 기술이 혼재하는 통신 환경에서 세션 연결성을 보장하는 동시에 데이터 전송률 향상을 도모하는 적응성을 보인다.
해상 멀티대역 네트워크에서 가용한 해상 통신들을 통합 운용하여 다양한 멀티미디어 서비스를 단절없이 제공하기 위해 수직 핸드오버 기술은 필수적이다. IEEE 802.21에서 육상 무선 네트워크를 위한 수직핸드오버 기술을 권고하나, 해상의 VHF, HF, 위성 네트워크는 고려되지 않아 해상 멀티대역 네트워크에 적용하기 어렵다. 본 논문에서는 해상 멀티대역 네트워크에 적용할 수 있는 수직 핸드오버를 위한 논리 구조와 참조 통신모델을 제안하고, 관련 명령어를 재정의한 수직핸드오버 절차를 제안한다. 이는 해상 멀티대역 네트워크 구현 시, 수직핸드오버에 대한 참조 모델로 유용하게 적용될 수 있다. 더욱이 해상 멀티대역 네트워크를 위한 수직핸드오버 기술은 IEEE 802.21과 연계되어 육상과 해상 전체를 아우르는 이기종 무선 네크워크의 실현에 적용할 수 있다.
애드혹 네트워크는 고정된 기반 구조 없이 이동 호스트들로만 구성된 네트워크이다. 이러한 네트워크는 노드의 이동으로 인한 토폴로지의 잦은 변화로 관리면에서 많은 어려움이 있다. 따라서, 애드혹 네트워크의 라우팅 경로(Routing Path)에 대한 신뢰도를 높이는 것이 점점 중요해 지고 있다. 본 논문에서는 기존의 ZRP(Zone Routing Protocol)를 기반으로 하여 라우팅 경로의 전체적인 홉(hop) 수를 줄이고, 경로상의 노드들끼리의 인증을 통하여 라우팅 경로의 신뢰성을 향상시키는 경로 탐색 방안을 제안하였다. 또한 토폴로지의 잦은 변화로 인한 라우팅 경로 유지의 어려움을 질의 제어 메커니즘을 통하여 해결하고자 시도하였다. 본 논문의 방안은 시뮬레이션을 통하여 그 효율성을 입증할 수 있었다.
사회 관계망에서 영향력의 전파는 중요한 연구 이슈이다. 영향 전파는 임의의 노드로 부터 새로운 아이디어, 정보, 소문의 전파로 인해 다른 노드들의 상태나 성질이 변화하는 것을 뜻한다. 영향을 받은 노드는 자신과 통신하는 다른 노드에게도 영향을 주고 영향은 확산되어 네트워크 내에서 퍼져 나간다. 입소문 마케팅에 기반을 둔 영향력 전파 문제는 네트워크에 가장 영향력을 끼칠 수 있는 노드들을 찾아 전체 네트워크에 영향력을 최대화 하는 것이 목적이다. 본 논문에서는 Delay-Tolerant Networks에서 각 노드의 영향력을 측정하여 가장 영향력 있는 노드 집합을 선택하는 문제를 다룬다. 노드 간 연결성이 항시 보장되지 않는 Delay-Tolerant Networks 환경에서는 전체 네트워크 정보를 정확히 알 수 없기 때문에 노드의 영향력을 정확히 측정하는 것은 쉽지 않다. 본 논문에서는 Delay-Tolerant Networks 환경에서 분산 방식으로 각자 노드가 $k$-clique 구조로 커뮤니티를 구성하여 한정된 지역 정보만을 활용하여 자신의 영향력을 추정하는 방법을 제시한다. 또한, 실험을 통해 제안 기법으로 산출한 영향력 있는 노드 정보가 전체 네트워크 관점에서 산출한 영향력 있는 노드 정보와 거의 일치함을 보인다.
교사의 자리 배치와 교우관계 형성의 관계성을 밝히려는 목적으로 2016년에 일반계 고등학교 3학년 문과반 학생 28명을 대상으로 사회 네트워크 분석을 하였다. 연구결과 학급 내 하위네트워크가 4개를 발견하였고, 친밀도가 가장 낮은 학생을 전체 네트워크의 구조적공백에 위치하였을 때, 긍정적인 교우관계를 확인하였다.
본 논문은 베이지안 네트워크를 기반으로 대규모 유전자 상호작용 네트워크를 추론하기 위한 클라이언트-서버 시스템 구조를 제시한다. 유전체 수준(genome-wide)의 대규모 유전자 상호작용 네트워크를 베이지안 네트워크 형태로 추론하기 위해서는 병렬 서버를 이용하더라도 통상 수십시간이 소요된다. 따라서, 일반적인 대화형(interactive) 독자(standalone) 시스템 구조보다는 배치형(batch) 분산(distributed) 시스템 구조가 적합하다. 본 논문에서는 그와 같은 상황에 적합한 느슨한 연결의 (loosely-coupled) 클라이언트-서버 시스템을 구현할 결과를 기술한다. 유전자 상호작용 네트워크 추론은 크게 두 단계로 나누어진다. 첫째로, 생물주석정보(biological annotation)과 유전자 발현정보(expression data)를 사용하여, 전체 유전자 집단을 서로 중복이 가능한 모듈들로 나누며, 둘째로, 각각의 모듈들에 대해 독립적인 베이지안 학습을 수행하여 추론결과를 얻고, 각 모듈들이 공통으로 포함하는 유전자를 사용하여 각 모듈의 추론결과들을 하나로 통합한다.
웹 문서의 가장 큰 특징 중 하나는 링크 구조이다. 이 링크들을 이용하여 전체 웹 문서를 커다란 하나의 네트워크로 구성할 수 있으며 이러한 네트워크를 분석함으로써 보다 중요한 문서, 보다 유용한 사이트를 찾아낼 수 있다. 전통적인 검색 모델인 벡터 모델의 성능 개선을 위해 이러한 링크 분석 기법을 활용하여 검색 정확도를 향상시키기 위한 방법을 제안한다. 또한 하이퍼 텍스트는 보다 정확한 키워드를 포함할 확률이 높으므로, 이를 가중치 계산에 적용하여 보다 정확한 결과를 산출한다.
무선 통신 기술과 하드웨어의 발전으로 인해 무선 센서 네트워크를 위한 센서 노드들은 저전력화 및 소형화되었고, 사용 목적에 따라 많은 연구가 진행되고 있다. 최근 들어서는 온도나 가속도 등의 간단한 정보뿐만 아니라 이미지를 센싱할 수 있는 초소형 카메라 등을 이용한 멀티미디어 센서 네트워크에 대한 연구도 활발히 이루어지고 있다. 이미지 센싱에 있어서는 CCD Sensor에 비해 적은 전력을 소모하고 빠른 전송에 적합한 CMOS Sensor가 최근의 연구에 이용되고 있다. 이러한 추세에서 실시간의 데이터 검출을 위한 센서와 네트워크의 기능이 통합된 프로세서 구조의 기능이 요구되고 있다. 기존의 무선 이미지 전송 기술을 살펴보면 범용성 제어의 사용으로 데이터의 전송 처리를 위한 대역폭이 제한되고, 내부 메모리 또한 적은 용량으로 제한되어 있다. 한 예로 JPEG으로 압축된 이미지라도 데이터의 크기가 수 Kbytes에 이르기 때문에 전체 데이터를 한 번에 전송받지 못해 전송 속도나 패킷 정확도에 있어 효율이 떨어지게 된다. 따라서 실시간의 데이터의 전송에는 부족한 면이 있다. 본 논문에서는 CMOS Sensor Module을 이용하여 RT-WISN을 구성하였다. 구성된 센서 네트워크를 통하여 Peer to Peer에서 이미지의 데이터 크기에 따른 전송 시간을 측정하고 RT-WISN이 실시간 전송에 적합함을 보인다.
복잡계 과학의 발달에 따라 많은 사회 네트워크들이 분석되고 있다. 사회 네트워크는 현재 인문, 경제, 웹 사이언스 등 다양한 분야에 응용되고 있다. 최근, 소설의 등장인물을 이용한 네트워크와 실제 사회 네트워크의 특성을 비교하는 다양한 연구가 진행되고 있다. 그러나 기존의 등장인물 네트워크는 대부분 미리 정리된 인명사전을 이용하므로 주요한 몇몇 인물들 사이의 연관성은 밝힐 수 있으나, 한번 이상 등장한 모든 인물의 전체적인 사회적 구조는 설명하지 못하고 있다. 본 연구에서는 소설로부터 등장인물을 직접 추출하고, 등장인물 사이의 거리를 사용하여 상관관계를 설정하여 네트워크를 구축한다. 제안방법은 소설 텍스트로부터 등장인물의 출현빈도와 등장인물들 사이의 연관성의 발생 빈도를 이용하여 연관성 가중치를 구할 수 있으며, 이 연관성 가중치를 사용하여 노드의 수를 조절하여 K-critical 네트워크를 구성한다. 제시한 K-critical 네트워크는 분석대상 소설에 등장하는 인물들끼리 얼마나 긴밀하게 연관되어 있는지를 정량적으로 파악하는 매우 중요한 정보를 줄 수 있음을 실험을 통하여 제시할 수 있었다.
이 연구에서는 지적 구조 분석을 위해서 계량서지적 자료를 시각적으로 표현하는 다양한 네트워크 형성 방식에 대해서 사례와 함께 각각의 특성을 살펴보았다. 기준값 절단 방식, 최근접이웃 그래프, 최소비용 신장트리, 패스파인더 네트워크의 네 가지 네트워크 형성 방식 중에서 전체 구조와 세부 구조의 표현 능력이 모두 뛰어난 패스파인더 네트워크 알고리즘이 최근 가장 활발히 응용되고 있다. 최근접이웃 그래프는 아직까지 계량서지적 분석에 응용된 사례는 없으나 간단한 알고리즘과 클러스터링 능력 등과 같은 지적 구조 규명에 도움이 될 수 있는 몇 가지 장점을 갖추고 있는 것으로 확인되었다. 다차원척도나 군집분석과 달리 네트워크를 이용한 시각화에서는 입력자료의 전처리에 따라서 생성된 지적 구조의 차이가 큰 것으로 나타났다. 이 연구에서 고찰한 여러 네트워크 형성 방식을 적절히 활용함으로써 국내의 지적 구조 규명 연구를 활성화할 수 있을 것이라 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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