본 논문은 애드혹을 이용한 자동차간 네트워크에서 도심 및 고속도로에서 소규모로 그룹을 지어 이동할 때의 네트워크 성능을 분석한다. 자동차를 위한 무선 네트워크를 구축하기 위하여 IEEE 802.11b를 이용한 애드혹 네트워크를 사용한다. 그리고 이러한 네트워크에서 다양한 이동성 환경에서 IEEE 802.11b를 이용한 네트워크의 성능을 분석한다. 이를 위하여 네트워크 시뮬레이터인 OPNET을 이용하여 실제 자동차가 이동하는 이동성 모델을 적용한 후 TCP와 UDP를 이용하여 대용량의 데이터를 전송할 때의 네트워크 성능을 측정한다. 또한 실제 자동차에 애드혹 네트워크를 구축하여 TCP와 UDP를 이용한 대용량의 자료를 주고받을 때의 네트워크 성능을 측정합니다.
CDMA, WiBro, WLAN 네트워크를 포함하는 4세대(4G) 네트워크에서는 MN(Mobile Node)은 다양한 무선네트워크 인터페이스를 지원 해야만 한다. MN은 밧데리 전원에 의존하므로 에너지 효율은 네트워크 스캐닝의 관점에서는 매우 심각한 문제가 있다. 본 논문에서는 에너지효율을 위한 적응적인 네트워크 스캐닝 알고리즘을 제안 한다. 그 알고리즘은 네트워크 이동성과 사용자 트래픽등급을 고려한 두가지 방안으로 되어 있다. 네트워크 스캐닝 주기는 이동속도와 사용자 트래픽등급에 따라 적응적으로 변화 된다. 적응적인 네트워크 스캐닝 주기를 사용하여 MN은 불필요한 스캐닝을 최소화 하여 네트워크를 보다 에너지 효율적으로 스캐닝 할 수 있다. 제안한 네트워크 스캐닝 알고리즘을 위한 OPNET 시뮬레이션 결과들은 제안한 알고리즘이 고정된 스캐닝 주기를 가진 기존의 알고리즘보다 더 에너지 효율적이다는 것을 보여준다.
본 논문에서는 기존의 SDN(Software Defined Network)의 특징 및 활용 등에 대해 살펴보고 이를 활용한 네트워크의 고도화 및 보안 측면에서의 장단점 연구를 통해 향후 SDN이 보다 고도화 되어야 하는 방향을 제시한다. SDN은 소프트웨어 앱을 사용하여 네트워크를 지능화 하고 중앙에서 제어하거나 프로그래밍 할 수 있는 네트워크 아키텍처 접근법이다. 사업자는 기본 네트워크 기술에 상관없이 전체 네트워크를 일관적으로 전체적으로 관리할 수 있다. 물리적인 네트워크를 소프트웨어 기술을 이용하여 제어하는 네트워크 기술이다. SDN은 네트워크의 제어 플레인을 네트워크 트래픽을 전달하는 데이터 플레인과 분리한다는 개념이다. 이런 분리의 목적은 중앙에서 관리하고 프로그래밍이 가능한 네트워크를 만드는 것이다. 일부 SDN 구현 솔루션은 범용 네트워크 하드웨어를 통제하는 소프트웨어 기반 관리 플랫폼을 사용한다. 또 다른 접근법은 통합된 소프트웨어와 하드웨어를 사용하기도 한다. 하지만 이러한 SDN에도 많은 취약점이 존재하며 이를 보완할 수 있어야 하며 본 논문에서 이러한 방향을 제한하도록 한다.
최근 초저지연, 초고속, 초연결 네트워크를 요구하는 기술들이 급속하게 발전하고 있다. 기존 4G 네트워크는 위 요구사항을 만족할 수 없었기 때문에 5G 네트워크가 등장했다. 5G 네트워크는 네트워크 가상화 기반 네트워크 슬라이싱을 통해 각각의 서비스 마다 독립적인 네트워크 환경을 제공한다. 그러나 네트워크에 참여하는 서비스가 다양해질수록 트래픽 부하가 폭발적으로 증가할 것으로 예상되며 트래픽 부하에 따른 병목현상이 발생할 가능성이 여전히 존재한다. 본 논문에서는 인공 신경망 알고리즘 RNN을 활용하여 트래픽을 예측하고 예측 결과를 기반으로 네트워크 슬라이스의 자원을 선제적으로 조절하는 기계학습 기반 네트워크 슬라이싱 자원 예약 기법을 제안한다.
본 연구는 네트워크 내 개별 조직의 연계활동이 아닌 네트워크 수준의 조직간 연계인 전체 네트워크를 분석단위로 하여 전체 네트워크의 효과성을 분석하는 것을 목적으로 한다. 분석자료는 2006년 11월부터 2009년 11월까지 3년에 걸쳐 사회복지공동모금회가 후원하고, 한국사회복지행정학회가 관리운영한 '지역사회네트워크지원사업'의 대상인 10개 지역사회 네트워크 중 3개 사업단을 선정하여 사업수행 결과보고서를 포함한 관련자료와 설문조사(기관장, 중간관리자, 실무자 대상)를 통해 확보하였다. 분석을 위해 각 네트워크의 참여조직과 네트워크 사무국을 대상으로 한 설문을 통하여 조직간 네트워크의 전체적 특징을 파악하였다. 또한, 네트워크 전체의 효과성 분석을 위해 다중이해관계자관점(multiple stakeholders perspective)을 반영하여 전체 네트워크의 구조적 특징과의 관계를 규명하였다. 마지막으로, 네트워크 참여조직과 네트워크 사무국을 대상으로 한 설문조사와 문헌조사를 바탕으로 네트워크의 효과성에 영향을 줄 수 있는 환경적 요인들을 검토하였다. 분석결과 네트워크 참여조직들은 핵심 기관을 중심으로 집중되어 있는 전체적 구조를 보여주고, 네트워크가 안정적일수록 전체 네트워크의 효과성은 높은 것으로 분석되었다. 이 연구는 지역사회 네트워크 효과성 분석을 전체 네트워크 관점에서 시도하고, 개별조직, 네트워크수준, 지역사회수준의 다차원적인 다중이해관계자관점을 반영한 효과성 분석을 시도하였다는 점에서 의의가 있다. 그러나, 연구의 성격상 분석결과를 일반화하기 위해서는 광범위한 후속 연구를 통해 검증을 시도해야 한다는 한계가 있다.
고구려, 백제, 신라 왕조실록에 등장하는 인물 네트워크는 다른 사회 네트워크와는 달리 척도 없는 네트워크 (scale-free network)의 특성이 아닌 정보의 보급, 인터넷 연쇄 편지, 청원 편지 등에서 보여주는 유포 네트워크 (dissemination network) 의 특성을 보여주고 있다. 그러나 이들 세 왕조를 통합한 삼국왕조실록은 사회 네트워크와 마찬가지로 척도 없는 네트워크의 전형적인 특성을 보여주고 있었다. 일반적으로 생명체 네트워크는 척도 없는 네트워크와 계층적 네트워크 (hierarchical network)의 특성을 동시에 가지는데, 삼국왕조실록도 척도 없는 네트워크뿐만 아니라 계층적 네트워크의 특성을 동시에 보여주고 있었다. 네트워크를 기반으로 각 국가의 영토 변화 양상을 분석하였는데, 고구려나 백제와는 달리 신라만의 독특한 양상을 가지는데, 이 양상이 삼국 통일을 이루는 근간을 만든 것으로 분석하였다. 고구려, 백제, 신라의 전반적인 나라 경영, 발전 양상 및 이들 나라의 중심이 되는 왕의 인물 네트워크를 바탕으로 통치 양상을 분석하였다. 본 연구는 삼국 왕조실록에 등장하는 인물을 역사학적 관점이 아닌 실록에 등장하는 인물 네트워크를 기반으로 분석함으로서 새로운 각도에서 해석할 수 있는 가능성을 제시하였다.
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.
대규모 산업 단지 내에는 다양한 네트워크가 형성되어 있다. 각각의 네트워크들은 네트워크를 구성하는 요소들이 필요로 하는 물질의 생산 및 수송을 통하여 물질의 수요를 충족시킨다. 네트워크 자체적으로 직접 생산을 통하여 각 공장들이 필요로 하는 물질의 수요를 충족시키기도 하며 수요량의 변화나 경제적 요소들로 인하여 네트워크 외부에서 필요로 하는 물질을 구매하여 네트워크 내에서 수송하기도 한다. 특히나 유틸리티 네트워크와 수소 네트워크는 대규모 산업 단지의 대표적인 네트워크들이며 이러한 네트워크들의 비용적 절감 및 네트워크 구성의 최적화와 관련된 많은 연구들이 수행되어 왔다. 하지만 두 네트워크를 연결하여 통합된 네트워크 모델을 구축하여 최적화를 진행한 연구는 진행되어 오지 않았다. 본 논문에서는 유틸리티 네트워크에서 발생되는 여분의 스팀을 수증기 메탄 개질 공정의 원료로 사용하여 수소를 생산한 후, 생산된 수소를 수소 네트워크에 주입하여 수소 네트워크의 수소 수요량을 충족시키는 모델을 개발하였다. 제시된 모델은 유틸리티 네트워크의 유틸리티 수요량과 수소 네트워크의 수소 수요량을 모두 충족시키면서 통합된 네트워크 모델의 최적 설계 및 네트워크 구성도를 결정할 수 있게 하고, 요구되는 전체 비용을 계산 가능하게 한다. 본 연구에서 제시한 모델의 타당성을 평가하기 위하여 국내 최대 규모의 대규모 석유 화학 산업단지를 가지고 있는 여수 석유 화학 단지를 대상으로 사례를 적용해 보았으며 이 사례 연구를 통하여 얻은 결과는 기존의 유틸리티 네트워크와 수소 네트워크를 개별적으로 연구한 결과와 비교하여 더 최적의 결정을 제시할 것이다.
네트워크 관리는 다양한 네트워크 장비들을 적절하게 구성하고 운용하는 것이다. 대부분의 네트워크 관리 시스템은 장치구성 관리자, 성능관리자, 장애 관리자 등과 같은 기본부분으로 구성된다. 최근 광역의 개방형 인터넷의 등장으로 네트워크의 규모가 커지고 복잡해짐에 따라 다양한 네트워크 장비 및 호스트들에 대한 관리 역시 복잡해지고 중요하게 되었다. SNMP기반의 네트워크에서 다양한 종류의 네트워크 장비들을 관리하기 위한 네트워크 관리 프로그램을 개발하기 위해서는 많은 비용과 시간이 소모된다. 따라서 네트워크 환경을 확장하고 다양한 네트워크 장비들을 효율적으로 제어하기 위해서 이 논문에서는 트리거 기반의 네트워크 관리프로그램 자동생성기를 가지는 능동적인 네트워크 관리시스템을 제안한다. 트리거는 이벤트 컨디션 액션의 능동규칙으로 표현되어지며 네트워크 환경에 상태 변화가 생기는 경우 이를 감지하는 역할을 한다. 제안된 능동적인 네트워크 관리 시스템은 네트워크 엘리먼트들을 추가하거나 변경하는 경우 트리거 규칙이 활성화되고 네트워크관리시스템의 구성요소들이 상호작용하여 SNMP라이브러리에서 제공되는 정보들을 이용하여 새로운 네트워크 장비 관리 프로그램을 자동으로 생성한다. 능동적인 네트워크 관리 시스템은 자동생성된 네트워크 관리 프로그램을 이용하여 SNMP 네트워크 구성을 효율적으로 확장하는 것이 용이하다. 또한 ANMS 는 네트워크 관리프로그램의 개발기간 단축과 비용절감의 효과를 가져온다는 것을 실험을 통해서 확인 할 수 있었다.
조선왕조실록에 기록된 역사를 네트워크 과학과 접맥시켜 조선 역사를 객관적으로 해석하고자 조선왕조실록에 등장하는 인물로 구성된 네트워크를 구축하였다. 조선왕조실록 인물 네트워크는 일반적인 사회 네트워크와 같은 척도 없는 네트워크 특성을 보여주고 있다. 인물 네트워크는 1,379 노드와 3,874 링크로 구성되어 있으며 네트워크 지름은 14였다. 네트워크의 동적 분석을 위하여 27명의 왕과 인물로 구성된 각 왕 중심 27개 인물 네트워크를 만들고, 초대 왕 네트워크에 그 다음 왕 네트워크를 단계적으로 추가하면서 전체 네트워크를 구축하고 네트워크가 확장되는 동적 변화를 분석하였다. 네트워크가 확장됨에 따라 노드간 중심성과 접근 중심성 계수는 점진적으로 감소하는데 반해, 응집 중심성 계수는 증가하였다. 이 결과는 네트워크가 성장함에 따라 정보의 흐름은 느려지고 허브 노드는 점진적으로 중심에 위치하게 된다는 것을 의미한다. 역사적 사건이나 사실을 인물과 함께 연결 지어 네트워크를 구축함으로써 당대에 중심이 되는 사건이나 사실이 어떤 인물과 연결되는지를 확인할 수 있었다. 복잡한 네트워크를 단순화 시켜 핵심이 되는 왕 및 그 왕과 연결되는 인물을 알아보기 위해 핵심 네트워크를 만드는 기법인 k-코어와 MCODE 알고리즘을 사용하여 분석하였다. 한권으로 요약된 조선왕조실록을 중심으로 분석하여 데이터의 양적인 측면에서 한계는 있지만, 이 연구결과는 네트워크 동력학적 분석을 통해서 유용한 역사적 사실, 인물을 분석할 수 있으며 동시에 역사에 대한 통찰력과 역사 네트워크에 내재되어있는 사건, 사실, 인물을 도출하는데 유용한 도구로 사용될 수 있음을 시사하고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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