본 연구는 급속한 기술변화와 경쟁심화에 의해 생산체계의 분화가 촉진되고 있는 컴퓨터산업을 사례로 기업간 네트워크의 형성실상과 요인을 분석하였다. 네트워크는 거래원리와 기업간 관계의 측면에서 정의되었으며 하청과 협력네트워크로 구분하였다. 설문조사 결과에 의하면, 하청네트워크는 약 75%, 협력네트워크는 약 85%의 기업이 참여하고 있어 어떤 형태로든 상당수의 기업이 네트워크를 형성하고 있다. 협력네트워크는 물론 하청네트워크도 거래기업간 보완성과 전문성에 의해 지속적인 거래관계로 형성되고 있다. 이것은 기업간 네트워크가 다층화된 생산체계에서 외부기업의 자원을 이용하여 경쟁력을 강화하는 기업전략임을 의미한다. 따라서 기업간 네트워크는 세계화-지방화 시대의 경제공간구조의 변화를 살펴볼 수 있는 중요한 지표가 될 수 있다.
시각화는 소셜 네트워크의 분석을 위해서 소셜 네트워크의 사용자 관계를 새로운 시각에서 이해할 수 있도록 하는 중요한 역할을 담당하고 있다. 기존의 대부분의 시각화 방법은 복잡한 다차원 그래프를 통하여 소셜 네트워크상의 사용자의 관계를 집중적으로 표현하고 있다. 그러나 이러한 방법은 개인 사용자 중심으로 사회관계의 중요도를 직관적으로 파악하기 힘들다. 또한 대부분의 시각화 방법은 네트워크상의 노드들 간의 상호작용 정보에 의해서만 사용자 관계를 나타내기 때문에 사용자의 메시지가 사용자 상호관계에 반영되는 것이 미흡한 실정이다. 제안방법은 퍼지 연관 곱을 이용하여 사용자의 내부관계를 계산하며, 노드들 간의 상호작용 정보를 이용하여서 사용자의 네트워크상의 외부 접근 정보를 계산한다. 계산된 내부관계정보와 외부 접근 정보를 이용하여서 사용자중심의 계층적 시각화방법을 제한다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 본 논문은 퍼지 연관 곱에 의한 사용자들의 내부관계와 네트워크상의 외부 접근 정보를 이용하여서 사용자를 중심으로 계층적으로 시각화하는 새로운 방법을 제안한다.
온라인에서 사용자들의 사회적 관계 정보는 상업 활동의 추천 정보와 같은 다른 서비스에 사용될 수 있는 유용한 정보이다. 이 때문에 소셜 네트워크의 시각화를 통한 분석이 많이 연구되고 있다. 기존의 대부분의 시각화 방법은 복잡한 다차원 그래프를 통하여 소셜 네트워크상의 사용자의 관계를 집중적으로 표현하고 있다. 그러나 이러한 방법은 개인 사용자 중심으로 사회관계의 중요도를 직관적으로 파악하기 힘들다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 본 논문은 사용자의 상관 관계와 네트워크 노드의 사용자 관계를 이용한 새로운 시각화 방법을 제안한다. 제안방법은 사용자 메시지가 반영된 네트워크상의 내부관계와 네트워크 노드간의 외부관계를 사용하여 사용자간의 관계를 계층적으로 시각화한다.
최근 무선 네트워크 기술이 많이 발전됨에 따라 많은 단말과 애플리케이션들은 무선 네트워크를 기반으로 연구되고 있다. 무선 네트워크는 유선 네트워크에 비해 편의성, 유동성, 확장성과 저렴한 가격으로 인하여 많이 사용되고 있지만, 안정성이 떨어지므로 실시간 제어시스템에서의 적용은 제한적이다. 무선 제어시스템에 있어서 가장 중요한 것은 클럭 동기화이다. 비록 기존 유선 네트워크와 무선 네트워크에서 많은 동기화 기법들이 제안 되었지만, 이러한 기법들은 무선 제어 시스템에 직접적으로 적용하기에는 부적절하다. 이에 본 논문에서는 무선 제어 시스템에서의 동기화 문제를 제기하고, 무선 네트워크의 특성들을 이용하여 클럭 동기화 기법을 제안하였다. 이와더불어 제안 알고리즘의 성능 분석을 위한 모의실험을 수행하였고, 기존 동기화 기법과 제안한 기법을 패킷 손실과 패킷 손실을 제외한 환경에서 비교 분석하였다.
SDN은 통신에서의 트래픽 문제를 해결하기 위해 가장 활발하게 연구되고 있는 주제 중 하나이다. SDN은 진보된 API를 통해 네트워크 자원을 가상화하여 하나의 물리적 네트워크에서 다중 네트워크를 구현한다. Network Function Virtualized(NFV)는 네트워크 기능을 소프트웨어 인스턴트, 가상화 기술을 사용하는 하드웨어에서 VNF으로 배포한다. 이러한 기능은 IP, 라우터등을 가상화하여 네트워크 관리를 쉽게하고 성능을 향상시킨다. 본 논문은 가상화된 산업 네트워크에서 SDN 배포를 통해 SDN의 분산 컨트롤러 효과를 제공하고 트래픽을 제어하는 방식을 제안하였다. SDN 배포는 제안된 기법을 사용시 트래픽 관리를 보다 효율적으로 할 수 있으리라 기대한다.
본 논문에서는 VMEbus를 적용한 시스템에서의 안정성과 생존성을 증대시킬 수 있는 이중화 네트워크 프로토콜을 구현한다. 일반적으로 시스템의 생존성을 증대시키기 위한 방법으로써 적용하는 이중화 기법은 두 개의 프로세스 상호 간에 두 개의 네트워크망을 구성하여 이중화를 구현하는 것이다. 그러나 프로세스의 고장이나 물리적 네트워크망이 손실되었을 경우 기능을 제대로 수행하지 못할 수 있다. 이러한 문제점을 보완하고 안정성을 확보하기 위한 방법으로 프로세스 간에 VMEbus통신을 통한 이중화 네트워크망 프로토콜을 제시한다. 본 논문에서는 이 프로토콜을 직접 구현하고 실험을 통하여 이 방안의 타당성을 확인하고자 한다.
미래지향적 네트워크 및 서비스 인프라의 구축을 위해 네트워크의 개방화와 가상화에 대한 관심이 높아졌다. 이를 지원하는 기술로서 SDN (Software-defined Networking) 및 NFV(Network Function Virtualisation) 기술이 소개되었다. 특히 트래픽에 따라 필요한 네트워크 기능들을 선택적으로 조합 및 실행하여 하나의 네트워크 서비스를 구현하는 서비스 체이닝(Service Chaining 혹은 Service Function Chaining) 기술이 높은 관심을 받고 있다. 이를 통해 컴포넌트 서비스들로 이루어진 경로를 정의함으로써 네트워크 서비스를 적시에 구성 및 능동적으로 제어할 수 있다. 본 고에서는 서비스 체이닝 기술의 기본 개념및 기능에 대해 간략히 소개하고, 주요 기능의 표준화를 담당하는 IETF SFC WG 의 주요 표준화 이슈에 대한 분석 및 향후 전망을 기술한다.
네트워크 가상화 (Network virtualization)는 물리 네트워크상에서 각 사용자 별로 독립된 가상의 네트워크 환경을 생성하는 기술을 지칭한다. 네트워크 가상화 기술은 물리 네트워크 자원을 공유하여 사용자 별로 네트워크를 구축하는 데 필요한 비용을 절감할 수 있으며, 네트워크 관리자가 요구사항에 따라 동적으로 네트워크를 관리할 수 있도록 돕는다. 하지만 동적으로 네트워크 관리를 수행할 수 있다는 장점에도 불구하고, 관리자가 여전히 직접 판단을 내리고 관리 기능을 실행하는 과정은 동일하다. 네트워크 관리 기능 실행 전까지 관리자에 의해 네트워크 상황을 파악하고 결정을 내리는 과정에는 많은 시간이 소요될 수 있기 때문에 네트워크 가상화로 얻을 수 있는 동적 네트워크 관리라는 장점을 최대화 하지 못하고 있다. 본 논문에서는 기계학습 (Machine Learning) 기술을 도입하여 사람의 도움 없이 네트워크가 스스로 학습하여 동적으로 네트워크 관리를 수행하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 가상 네트워크 관리에서 핵심적이고 필수적인 문제인 자원관리 최적화 문제를 서비스 펑션 체인(Service Function Chaining) 문제로 정의하고, VNF의 자원 수요를 예측하여 적절한 자원을 동적으로 할당해 서비스 중단이 일어나는 것을 방지하면서 네트워크 운용비용을 절감하는 것을 목표로 한다.
본 논문에서는 분산 네트워크 환경에서 다수 노드들의 주파수를 동기화하기 위한 방식을 제안한다. 제안한 방식은 네트워크 상의 모든 노드들의 반송파 주파수를 동기화시킴으로써 새로운 노드 진입 시 노드 간 빠른 동기화가 가능토록 한다. 또한, 다수의 그룹이 네트워크 상에 존재하는 경우 인접 그룹 간의 동기화 방식을 제안한다. 제안한 주파수 동기 알고리즘은 노드의 진입이 유동적이고 그룹 간 병합과 분리가 빈번하게 발생할 수 있는 군작전 시나리오에 효과적으로 사용될 것으로 기대된다.
링크 기반 검색엔진은 사용자의 질의어와 관련된 웹문서들에 대해 링크 정보를 이용하여 순위를 생성한다. 링크 정보는 문서들간의 추천을 나타내므로 중요한 문서를 찾는데 이용할 수 있다. 링크 정보를 이용한 검색은 일반적인 텍스트 기반 검색엔진에 비해 좋은 결과를 낸다고 알려져 있다. 링크 정보를 이용한 검색엔진의 대표적인 예로는 Google과 Clever Search가 있다. 본 논문에서는 링크 정보를 이용한 검색엔진을 개발하고 퍼지 개념 네트워크를 이용하여 개인화를 수행한다. 퍼지 개념 네트워크는 퍼지 문서 추 2654; 시스템을 위한 지식베이스로 이용된다. 사용자 프로파일을 이용하여 사용자별로 퍼지 개념 네트워크를 생성하고 링크 기반 검색 결과를 개인화한다. 3명의 사용자에 대해 실험을 수행하여, 개인화가 주는 효과에 대해 평가한다. 검색결과는 중요한 웹 문서를 찾아 주었으며, 개인화 과정을 통해 사용자가 원하는 순서대로 정렬해 주는 것을 알 수 있었다.다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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