정보 검색은 사용자가 원하는 요구에 가장 적합한 정보를 검색할 수 있도록 되어야 한다. 질의어가 문서에 대하여 어느 정도의 유사성을 가지고 존재하느냐를 기준으로 문서를 순서화 한다. 실제 순서화된 문서들을 보면 질의어와는 다른 문서들이 순서화 되는 경우를 볼 수 있다 본 논문에서는 순서화 되는 문서들 중에서 그 문서들이 질의어와 어느 정도 가까운지를 확장 퍼지 개념 네트워크에 근거한 문서 검색을 위한 퍼지 순위 처리를 위한 방법을 제시한다 확장 퍼지 개념 네트워크에는 개념들 사이에 4가지의 퍼지 관계를 사용한다. 퍼지 양의 관계, 퍼지 음의 관계, 퍼지 일반화, 및 퍼지 세분화 등이 있다. 확장 퍼지 개념 네트워크는 관계 행렬과 관련 행렬로 모델화 한다.
최근 무선 센서 네트워크(Wireless Sensor Network)에 대한 관심이 증대되고 있으며, 센서노드의 제한된 에너지를 효율적으로 사용하기 위한 센서 네트워크 미들웨어에 대한 연구가 활발히 수행되어 왔다. 그러나 기존 연구들은 데이터 집계 질의 수행 시 각 센서 노드의 동기화를 라우팅 프로토콜에 의존하고 있으며, 미들웨어에서의 자체적인 동기화 기법에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 센서 네트워크 미들웨어 자체적으로 데이터 집계 질의 동기화를 지원하는 레벨-기반 데이터 집계 질의 동기화 기법을 설계한다.
P2P 네트워크는 사용자에게 보다 효율적으로 않은 자원을 공유하고 사용할 수 있는 방법을 제공해야 한다. 이 논문에서는 Ultrapeer와 동일한 관심을 갖는 peer들을 서로 그룹화 함으로써 검색에 필요한 query의 수를 줄이는 방법을 제안한다. 이 방법을 검증하기 위해 세가지 P2P 네트워크-비구조적이며 브로드케스팅으로 검색하는 네트워크, ultrapeer가 존재하며 지역적 특성을 그룹화 기준으로 하는 네트워크, ultrapeer가 존재하며 동일한 관심을 그룹의 기준으로 하는 네트워크로 모델링 하고 각 모델별로 필요한 데이터의 검색과 전송을 시뮬레이션하여 검색 시간과 발생한 query의 수를 비교하여 제시한다.
인터넷의 급속한 발전과 보급에 힘입어 정보(컴퓨터), 통신(네트워크), 방송 기술분야의 경계가 점차 모호하게 도리 정도로 통합 및 융합되면서, 통신과 방송, 고정과 이동, 유선과 무선의 구분이 무의미하게 되고 있다. 또한 정보통신 인프라스트럭쳐도 디지털화, 고동화, 다양화로 발전하여 브로드밴드 인프라 인프라스트럭쳐로 이행하고 있다. 이러한 정보통신 및 방송기술을 궁극적인 인간 삶의 질을 향상시키면서 국가 경쟁력 향상을 도모하는데 이용하려는 세계 각국의 차세대 초고속 네트워크에 대한 연구개발이 1990년대 중반부터 시작되어 현재 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 세계 각국에서 구축되고 있는 대표적인 차세대 초고속 네트워크의연구개발동향과 특히 아시아직역의 선두적인 위치에 있는 일본의 차세대 초고속 네트워크인 JGN의 연구개발형향을 소개한다. 또한 세계 각국의 차세대 초고속 네트워크들이 지향하는 목표와 방향 및 앞으로 극복하여야할 과제들에 대하여 기술한다.
최근 인터넷 사용자가 급증하면서 침해 사고 역시 크게 증가되고 있다. 이에 해킹과 침입으로부터 시스템과 네트워크를 보호하기 위해 정보보호 제품이 개발되고 있으나, 해킹 기법과 바이러스들도 점차 자동화, 지능화, 분산화, 대규모화, 은닉화 되어 가고 있다. 따라서, 이러한 위협에 대처하기 위해 종합적인 네트워크 보안 서비스가 필요하다. 본 논문에서는 역추적, 복구, 네트워크 취약성 분석, 공격 예측 등의 새로운 네트워크 보안서비스들과 이를 위한 고려사항들에 대해서 고찰한다.
소셜 네트워크를 비롯한 네트워크로부터 커뮤니티를 발견하려면 네트워크의 노드를 그룹 내에서는 서로 조밀하게 연결되고 그룹 간에는 연결의 밀도가 낮은 그룹들로 군집화하는 과정이 꼭 필요하다. 군집화 알고리즘의 성능을 위해서는 군집화의 기준이 되는 유사도 기준이 잘 정의되어야 한다. 이 논문에서는 네트워크 내의 커뮤니티 발견을 위해 유사도 기준을 정의하고, 정의한 유사도를 유사도 전파(affinity propagation) 알고리즘과 결합하여 만든 방법을 기존의 방법들과 비교한다.
약 네트워크의 관리 비용을 줄이고 성능을 향상시키기 위해 ETSI(European Telecommunication Standards Institute)는 클라우드 데이터 센터에서 네트워크 기능(Network Function)을 소프트웨어 형태로 구현할 수 있는 네트워크 기능 가상화(Network Function Virtualization) 개념을 도입했다. 네트워크 기능 가상화 구조 내에서 네트워크 기능을 물리적 노드(예: 범용 서버)에 네트워크 기능을 호스팅하여 실제 리소스를 공유할 수 있다. 네트워크 기능 가상화를 지원하는 네트워크 서비스 제공 업체의 경우, 효율적인 자원 할당 방법을 통해 운영비용(OPEX) 및 자본 비용(CAPEX)를 줄일 수 있다. 이에 본 논문에서는 최적화 방법을 통해 Network Service Chain Embedding 문제를 분석하고 Markov Approximation 프레임워크 기반 최적의 솔루션을 제안한다. 제안사항에 대한 시뮬레이션 결과는 평균 CPU 사용률이 73%, 링크 사용률이 최대 53% 증가함을 보여준다.
항공우주분야 시스템의 네트워크 구현을 위해 고안된 스페이스와이어에는 네트워크의 시각 동기화를 위한 타임코드가 정의되어있다. 스페이스와이어 네트워크에서 타임코드가 링크를 통과할 때마다 14[bit-period]의 전송 지연과 최대값이 10[bit-period]인 전송 지터가 발생하며 이것은 시각 동기화 오차의 주요 원인이다. 본 논문은 스페이스와이어 표준에 정의되어 있는 타임코드를 확장하여 시각 동기화 성능을 개선하는 방법을 제안한다. 타임 마스터와 시각 동기화를 수행하는 노드들은 확장된 타임코드들을 이용하여 시각 정보가 전송되는 과정에서 발생한 전송 지연과 지터를 파악하고 이를 이용하여 시각 동기화 보정을 수행할 수 있다. 제안된 방법의 효과는 OMNeT++ 기반의 스페이스와이어 네트워크 시뮬레이션 환경을 이용하여 분석되었으며 그 결과 수 [bit-period] 이내의 오차로 시각 동기화가 가능하다는 것이 확인되었다. 제안된 방법은 소규모 스페이스와이어 네트워크 시스템에 적합하며 이전 연구 결과들에 비해 구현에 따른 비용 대비 매우 효과적인 성능 향상을 얻을 수 있다.
소셜 네트워크 서비스 사용자의 개인 데이터를 활용하는 것은 개인화된 영양정보의 제공을 위한 새로운 자원으로서 활용 가능하다. 기존 영양정보 제공 방식과 비교하여 사용자가 입력한 소셜 네트워크 서비스의 기록을 바탕으로 맞춤화된 정보를 제공하는 방법 및 개인화된 영양정보를 어떻게 제공할 것인지에 대한 연구는 매우 부족한 실정이다. 본 연구는 대표적인 소셜 네트워크 서비스인 페이스북의 사용자들이 입력한 텍스트 데이터를 바탕으로 개인화된 영양정보를 제공하기 위한 방안을 확인하고자 하였다. 이를 위하여 사용자의 페이스북 게시정보를 분석하여 개인별 영양정보를 효과적으로 제공하는 방식을 제시하였다. 연구의 목적에 따라, 본 연구는 수집된 데이터를 이용하여 데이터마이닝 기법 중 군집화를 수행하였다. 사용자 데이터에 대한 군집분석 결과, 나트륨과 당류가 사용자의 식단에서 중요한 변수로 추출되었다. 추가적으로 판매원/제조원에 따라 사용자의 식단과 관련하여 변수의 중요도에 차이가 있음을 확인하였다.
무선 센서 네트워크에서 중요한 이슈 중 하나는 배치되는 센서 노드들이 최대한 요래 지속되도록 전력 소비를 줄이는 것과, 네트워크를 시간 동기화 하는 것이다. 기존의 저 전력 시간 동기화 알고리즘은 취침모드에 대한 고려 없이 교환되는 패킷의 수를 줄이거나, 네트워크 토폴로지에 따라 다른 시간 동기화 방법을 사용하는 하이브라드 방법이 전부였다. 무선 센서 네트워크에서 효율적인 에너지 절약 방법은 노드의 취침을 통한 duty cycle의 감소이기 때문에, 본 논문에서는 노드의 취침을 통해 duty cycle을 줄일 수 있는 시간 동기화 알고리즘을 제안하였다. 알고리즘 제안 시, 실험을 통해 노드 구성요소의 특성을 파악하여 모델을 세운 후 접근하였다. 제안한 알고리즘의 성능 파악을 위해 네트워크에 요구되는 시간 동기화 정확도가 있을 때, 이를 만족시키기 위한 시간 동기화 주기 값을 구해보았으며, 노드 사이의 편차율을 구할 때 걸리는 시간을 확률적인 개념을 사용해 분석하여 보았다. 제안된 알고리즘을 $3{\times}3$ 격자(grid) 구조에서 구현해본 결과, duty cycle 5%, 시간동기 주기 10초일 때, 107.57 $\mu{s}$의 평균 시간동기 오차를, duty cycle 2.5%, 시간동기 주기 20초일때, 130 $\mu{s}$의 평균 시간동기 오차를 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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