본 연구는 혼맥 관계 네트워크를 활용하여 조선시대 집안과 집안간의 연결관계를 시계열적으로 분석하려는 목적을 갖는다. 이에 김해김씨 족보자료를 중심으로 1500년대부터 1800년대까지 김해김씨와 혼인을 맺은 집안들의 혼맥 관계를 네트워크화 하고, 각 집안들의 네트워크 중심성을 산출하였다. 또한, 50년 간격으로 8개의 네트워크를 도출하여 김해김씨와 혼맥 관계를 맺은 집안들의 네트워크 밀도와 네트워크 집중화 경향, 그리고 네트워크효과를 분석하였다. 연구 결과로는 전체 네트워크의 크기는 시대가 지남에 따라 증가하였으며, 네트워크집중화 경향성은 점차 감소하는 추세를 보여주었으나, 네트워크상의 혼맥 관계 상위 집안들은 큰 변화가 없는 것으로 나타났지만, 네트워크효과는 시간이 지남에 따라 크게 증대되었다. 본 연구는 기존의 족보연구가 한 집안에 집중되거나 정보 기재 방식에 집중되었지만, 디지털화된 빅데이터 족보자료를 활용하여 더욱 다양한 함의를 도출할 수 있음을 보여주며, 이에 족보의 디지털 데이터화 추진을 제안한다.
트래픽 지역화는 전통적인 패킷 네트워크의 종단에서 트래픽이 발생하도록 함으로써 물리적 네트워크의 부하 부담을 줄이고, 사물 인터넷 기반의 민감한 센서 데이터 관련 보안 이슈에도 효율적으로 지원할 수 있으며, 기존 네트워크 인프라의 변경 없이 차세대 융 복합 스마트 네트워크 환경에 효과적으로 적용할 수 있다. 본 논문에서는 스마트 네트워크 기반의 IoT 데이터에 콘텐츠 우선순위 기법을 적용하였다. 사물 인터넷 콘텐츠를 지역화시킴으로써 네트워크상에서 트래픽의 흐름을 효율적으로 지역화 하여 스마트 포워딩을 가능하게 하는 연구를 수행하였다. 또한, 콘텐츠 지역화를 통해 효과적인 네트워크 트래픽 경로를 결정하기 위한 연구를 진행하였다. 본 연구를 통해 네트워크 부하를 줄일 수 있었으며 이용자 품질을 보장 할 수 있는 사물 인터넷 서비스에 유용한 네트워크 구조임을 증명 할 수 있었다. 또한, 스마트 네트워크기반 환경에서 사물 인터넷 서비스를 효과적으로 수용할 수 있음을 증명하였다.
이 논문에서는 지리적 표현이 보강된 사회네트워크 모형을 제시하고, 이 모형을 통해 사회네트워크의 지리적 맥락을 시각화하는 3D 웹서비스를 구현한다. 이 연구에서 제안하는 사회네트워크 그래프 개선의 핵심요소는 (i) 네트워크 노드들의 상호작용 강도 및 공간적 인접성이 반영된 '지리적 가중치가 부여된 중심화 지수' 그리고 (ii) 이러한 중심화 지수를 3차원 심볼을 이용하여 표현함과 동시에 네트워크 노드들을 단계 구분도와 중첩하여 시각화하는 '지도와 결합된 사회네트워크 그래프'이다 개선된 사회네트워크 그래프는 X3D (Extensible 3D)를 이용하여 구현하였으며, 시도간 R&D 협력의 사례분석을 통해 그 적용가능성이 확인되었다. 이 논문에서 제시하는 방법론은 사회네트워크에 내재하는 공간적 집중화의 경향 등 기존의 네트워크 분석에서 간과되었던 사회네트워크의 지리적 맥락에 대한 시각적 단서를 제공한다.
무선 단말의 이동성을 지원하기 위해서는 하나의 AP (Access Point) 처리 영역에 적어도 2개 이상의 AP를 중복배치하여 통신영역을 이어야 한다. 이러한 무선랜 환경에서 무선 네트워크의 효과적인 활용과 사용자에게 지원되는 서비스의 극대화 관점에서 끊김 없는 핸드오버는 매우 중요한 논점 중의 하나이다. 한편, 최근 급속도로 부상하고 있는 네트워크 가상화는 네트워크 관리의 유연성, 세밀한 제어, 편의성 등을 혁명적으로 제고하고 있다. 네트워크 가상화는 원래 유선랜 위주의 데이터센터 내에서 스위치들 간의 통신 홉을 줄이거나 우회하는 플로우 라우팅 테이블을 실시간 제어함으로써 사용자 지연시간을 단축시키고 네트워크 견고성을 높인다. 이 연구에서는 유선랜 위주의 네트워크 가상화 플랫폼 OpenFlow를 일반 AP를 사용하는 밀집된 무선 네트워크 환경에 적용하여 디지털 콘텐츠의 스트리밍 서비스를 위한 끊김 없는 핸드오버를 실현하고 평가한다.
보안 이벤트 시각화 기법은 기존의 시각화 기술을 네트워크 보안 분야에 적용한 형태로써 네트워크 보안과 관련있는 이벤트를 사용하여 네트워크의 트래픽 흐름과 보안 상황을 쉽고 빠르게 분석 및 탐지하는 기술이다. 특히 종단간의 연결 이벤트인 세션을 시각화하여 네트워크 이상 상황을 탐지하는 기술은 상대적으로 패킷 감시 기법에서 발생하는 오버헤드를 줄일 수 있고 알려지지 않은 공격 패턴들은 쉽게 탐지할 수 있어서 좋은 해결책이 되고 있다. 하지만, 서버들의 정상 활동과 네트워크 공격이 종단간의 유사한 연결 패턴을 가질 경우 세션 기반의 시각화 기법들은 공격 상황과 정상 상황을 구분하는 기능이 매우 취약하다. 따라서 본 논문에서는 세션 기반 시각화 기법에서 서버들의 정상 활동과 네트워크 공격 상황을 상세하게 구분할 수 있는 IP 주소 분할 표시 분석 방법 및 포트 특성 분석 방법을 제안하고자 한다. 제안하는 세션 기반의 공격 시각화 탐지 방법은 다른 공격 탐지 방법들과는 의존성이 없기 때문에 기존의 다양한 네트워크 공격 분석 및 탐지에 활용될 수 있고, 또한 네트워크 관리자에게는 현재 네트워크에서 발생되는 보안 위협을 보다 빠르게 판단할 수 있도록 도움을 준다.
제품이 디지털화 되면서 점차 제품의 사용범위 및 역할이 중대 되는 등의 사용자 환경변화가 급속하게 이루어지고 있다. 특히 가전기기에 있어서는 컴퓨터와 인터넷의 역할이 가전기기 내로 도입됨으로 인해, 단순히 제품 자체의 사용성을 넘어 편리함과 오락성을 가질 뿐만 아니라 정보를 공유하고 전달하는 등의, 가전제품의 네트워크화에 대한 새로운 가능성을 보여주고 있다.(중략)
컴퓨터 수준의 스마트 디바이스를 이용하는 현재의 이동통신 환경은 처리해야 할 정보량의 급속한 증가에 효율적으로 대응하기 위해서 새로운 시스템 및 네트워크 구조와 기술들을 연구개발하고 있고 여러 가지 후보 기술 중 대규모 고밀도 액세스 네트워크(UDN) 구조 연구에 대한 관심이 높아지고 있다. UDN 환경의 CAPEX 및 OPEX 문제를 해결하기 위해서 최근 액세스 네트워크의 공유 방안에 대한 논의 및 표준화가 진행되어 기술적으로는 인터넷 환경에서 검증된 가상화 기술의 액세스 네트워크 적용을 추진하고 있다. 이러한 동향을 반영하여 최근 SCF 주도로 완성된 소형 셀 기지국 가상화 규격이 현실적이고 실질적인 연구 결과로 평가되어 세부 사항을 분석한다.
네트워크 보안 상황인지 기술이란 현재 네트워크에서 보안과 관련하여 무슨 일이 발생하고 있는 지를 관리자에게 인지시켜 주는 기술이다. 이는 침입탐지시스템이나 방화벽에서 수행하는 잠재적인 공격자의 패킷을 필터링하거나 보고하는 것과는 달리 현재 네트워크에서 발생하고 있는 상황(침입 또는 공격 등)을 알려주는 것에 초점을 맞춘다. 네트워크 보안 상황인지 기술에는 데이터 선정 및 수집, 특성 인자 추출, 연관성 분석, 데이터마이닝, 패턴분석, 이벤트시각화 등과 같이 매우 다양한 세부 기술들이 있지만, 본 고에서는 이벤트 종류에 따른 시각화 기술들의 현황과 ETRI에서 개발한 Visual Scope에 대해 살펴보고자 한다.
항만의 기능은 갈수록 다기능 복합화 되어가고 있으며 네트워크 중심지화 되어 가고 있다. 최근의 항만은 배후지 산업이 중요하고 글로벌 물류센터로서의 역할과 주요 산업의 부품 공급 기지로서 기능이 커지고 있고, 금융 중심지 역할도 커지고 있으며, 세계주요 은행의 집적화 기능, 24시간 활용성 있는 첨단 통신 네트워크가 뒷받침 되는 비즈니스를 가능하게하며 문화와 관광명소로서의 기능도 갖춰줘야 된다. 인천항은 이러한 여러 배후 산업 기반을 경쟁력 강화를 위한 전략으로 활용하고 산업의 지역혁신 체계구축과 수도권 지역의 각 산업의 지원과 발전을 위해서 인천항의 동아시아 및 수도권 물류 복합화, 네트워크화 중심지 전략이 필요하다. 서해안 벨트 및 동해안, 남해안 후발 항만의 도약은 인천항 입장에서는 분명히 위협 요인이며, 수도권 물류의 인천항 유도는 필요요인이고, 중국의 급속한 경제성장에 따른 물동량 증가는 인천 항의 기회 강화 요인이나 인천항은 항만경쟁의 특성상 현재의 인천항의 제반 어려운 여건을 극복하고 한시적인 기간 안에 추구 할 수밖에 없다.
본 논문에서는 이진 영상에서 일부 정보가 손실된 경우에 히스토그램을 분석하여 구간을 분할한 후, 오츠 이진화와 퍼지 이진화 기법을 적용하여 원 영상을 이진화 한 후에 홉필드 네트워크를 적용하여 영상을 복원하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 그레이 영상에서 히스토그램을 분석하여 픽셀 값의 변화의 폭이 큰 부분들을 분석하여 구간들을 분할하고 변화의 폭이 큰 부분의 지점에 속하는 영역은 오츠 이진화 기법을 적용하여 이진화하고 그 외의 구간들은 퍼지 이진화 기법을 적용하여 영상을 이진화 한다. 그리고 이진화 된 영상을 홉필드 네트워크를 적용하여 학습한다. 실험 영상에 정보 손실이 발생한 영상을 대상으로 제안된 방법을 적용한 결과, 대부분의 정보 손실이 있는 영상에서 모두 복원되는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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