모바일 기기 사용이 급증함에 따라 모바일환경에서 이루어지는 P2P방식 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 기존의 모바일환경에서의 P2P방식이 지닌 peer들 사이의 multi-broadcasting 방식의 문제점을 보완하고, 새로운 routing table을 구축하기 위해 peer들을 2개의 계층으로 구분하였다. 즉, peer들을 super peer들과 각 super peer에 의해 관리되는 sub peer들로 구분하였다. 파일의 탐색과 전송은 super peer들이 관리하므로, 기존의 불필요한 multi-broadcasting 방식을 피할 수 있다. 본 논문에서는 분산 네트워크를 위한 peer의 계층화 작업을 설계하였다. MIS(Maximal Independent Set)알고리즘을 이용하여 peer들의 계층화 작업을 외부의 도움 없이 peer들간의 통신으로 할 수 있게 만들었다. 이처럼 peer들을 super peer와 sub peer로 구분하면 불필요한 broadcasting을 피할 수 있어 시스템 성능이 향상되며, 이를 실험을 통하여 증명하였다.
최근 네트워크 사용자들이 네트워크를 사용하는 방식이나 가치의 변화를 살펴보면 간단한 웹 정보와 같은 단방향 정보만을 제공받는 형태에서 자유로운 이동성을 기반으로 보안과 개인화가 보장된 대용량 정보 전송 형태로 바뀌고 있다. 이처럼 다양한 요구사항들의 변화에 따라 개별적으로 서비스를 제공하던 형태에서 하나의 형태로 통합되는 추세에 있다. 아울러 네트워크 또한 개별적인 네트워크를 통합하는 형태로 발전하고 있으며 이러한 여러 네트워크를 통합적으로 제어할 수 있는 네트워크 제어 기술이 핵심 요소로 등장하였다. 이러한 사용자들의 요구사항을 반영하여 차세대 네트워크는 WDM/IP 전송기술을 기반으로 동적 재구성을 지원하는 다계층 네트워크가 대세를 이루고 있다. 이처럼 패킷-광전달 시스템(P-OTS)은 SONET/SDH와 Ethernet, DWDM, OTN, 그리고 ROADM과 같은 기술들을 통합한 플랫폼이라고 할 수 있다. 본 논문에서는 다계층 광 네트워크 제어 시스템에서 PCE 기반 광 및 패킷전달계층 경로계산엔진 알고리즘을 제안하였다.
최근 지식경영에 있어 특허를 통한 지식재산권 확보는 기업 운영에 큰 영향을 주는 요소이다. 성공적인 특허 확보를 위해서, 먼저 변화하는 특허 분류 제계를 이해하고, 방대한 특허 정보 데이터를 빠르고 신속하게 특허 분류 체계에 따라 분류화 시킬 필요가 있다. 본 연구에서는 머신 러닝 기술 중에서도 계층적 주의 네트워크를 활용하여 특허 자료의 초록을 학습시켜 분류를 할 수 있는 방법을 제안한다. 그리고 본 연구에서는 제안된 계층적 주의 네트워크의 성능을 검증하기 위해 수정된 입력데이터와 다른 워드 임베딩을 활용하여 진행하였다. 이를 통하여 특허 문서 분류에 활용하려는 계층적 주의 네트워크의 성능과 특허 문서 분류 활용화 방안을 보여주고자 한다. 본 연구의 결과는 많은 기업 지식경영에서 실용적으로 활용할 수 있도록 지식경영 연구자, 기업의 관리자 및 실무자에게 유용한 특허분류기법에 관한 이론적 실무적 활용 방안을 제시한다.
현재 대부분의 소셜 네트워크 서비스에 대한 시각화방법들은 네트워크 자료를 시각화하여 표현하는 것에만 중점을 두고 있으며, 기하급수적으로 증가하는 소셜 네트워크의 빅데이터 처리에 대한 계산량 및 효율적인 처리속도는 전혀 고려하지 않고 있다. 본 논문은 소셜 네트워크의 사용자 노드 간의 계층 관계를 사용자 중심으로 시각화하는 클라우드 기반의 방법을 제안한다. 제안방법은 퍼지를 이용하여 소셜 네트워크 노드의 계층 관계를 표현함으로써 사용자의 사회관계를 직관적으로 이해할 수 있으며, 소셜 네트워크에서의 사용자들의 중심 역할 관계를 쉽게 파악할 수 있다. 또한 클라우드 기반의 하둡(hadoop)과 하이브(hive)를 이용하여 시각화 알고리즘을 분산병렬 처리함으로써 소셜 네트워크의 빅데이터를 신속히 처리할 수 있다.
인공비서 에이전트는 일정관리 및 추천을 할 때 일정이 비어 있는 시간을 계산하는 비교적 간단한 방식을 사용하는데, 보다 유용한 추천을 위해서는 사용자의 상황과 일정의 수행 조건을 고려하여야 한다. 본 논문에서는 환경의 변화에 유연하게 대응할 수 있는 행동선택 네트워크를 사용하는 일정추천 에이전트를 개발한다. Maes가 제안한 행동선택 네트워크를 현실적인 문제에 적용하는 데는 목적과 행동 노드의 개수가 크게 늘어나면 문제가 있다. 이를 해결하기 위해 행동선택 네트워크를 모듈화 하여 목적간의 충돌을 방지하고, 모듈화를 할 때 선행 행동 연결을 통한 모듈간의 사라진 연결을 보완하며, 목적들 간의 연관관계를 표현하기 위한 상위 행동선택 네트워크를 두는 계층적 행동선택 네트워크 방식을 제안한다. 제안하는 방법을 사용하여 몇가지 시나리오에 따른 일정추천 실험을 통하여 제안한 에이전트의 유용성을 확인하였다.
본 논문은 소셜 네트워크상의 내부관계와 외부관계를 반영하여 사용자간의 관계를 사용자 중심으로 계층적 시각화하는 새로운 클라우드 기반의 방법을 제안한다. 제안된 방법은 하둡(hadoop)과 하이프(hive)를 이용하여 분산저장 및 병렬로 계산하며, 계산 결과는 D3를 이용하여 계층적 그래프로 시각화한다.
본 논문은 계층 구조적이고 모듈화 된 모델링 및 시뮬레이션 프레임워크를 이용한 네트워크 보안 모델링과 사이버 공격에 대한 시뮬레이션 기법의 연구를 주목적으로 한다. 단순한 네트워크 모델에서의 원인-결과 모델을 대상으로 시뮬레이션 하는 기존의 접근방법과는 달리, 복잡한 네트워크 보안 모델과 모델 기반의 사이버 공격에 대한 시뮬레이션 기법은 아직까지 시도된 바가 없는 실정이다. 따라서, 본 논문에서는 첫째, System Entity Structure/Model Base(SES/MB)을 통하여 계층 구조적, 모듈화, 객체지향적 설계를 하였고 둘째, 해킹 행위의 상세분석을 위해 취약성을 고려한 명령어 수준의 네트워크 보안 모델링 및 시뮬레이션 방법론을 제안하였다. 마지막으로, 사이버 공격 시나리오를 이용한 사례연구를 통하여 타당성을 검증하였다.
혼재 네트워크 (heterogeneous networks) 환경에서는 IPTV 서비스를 위해 계층부호화 방식 (SVC, Scalable Video Coding)이 사용될 것이다. 본 논문은 공간적 (spatial), 품질적 (quality), 시간적 (temporal) 세 가지의 계층화 방식을 (scalable coding) 혼합한 혼합 계층화 방식 (hybrid scalable coding)에서 최종 디스플레이 되는 레벨에 따라 계층간 참조 (inter-layer reference)하는 계층을 결정하는 방식에 대하여 분석하였다. 공간적 계층화에서 위신호(僞信號) (aliasing) 방지를 위해 제거되는 고주파 성분과 품질적 계층화에서 양자화에 의해서 생기는 잡음간의 관계에 따라 공간적 하부 계층에서 요구되는 품질은 어느 정도가 적합한지를 결정한다. 본 논문은 공간적 계층화와 품질적 계층화의 레벨 선택은 비디오 시퀀스의 특성에 따라 결정되어야함을 보인다.
인터넷 사용자의 증가와 데이터 전송양이 폭발적으로 증가하면서, 네트워크에도 고속화 및 다기능화가 요구되고 있다. 또한, IPv4의 주소 부족 문제를 해결하기 위해 IPv6의 표준화가 진행 중인데, IPv4와 IPv6는 서로 다른 주소 체계를 사용하므로 상호 연동하기 위한 방안이 제공되어야 한다. 본 논문에서는 IPv4-IPv6 간 연동을 위한 메커니즘인 변환 방식과 터널링 방식에 모두 이용되고, 데이터의 고속 처리를 위해 프로토콜 듀얼 스택 중 3계층과 4계층을 하드웨어로 설계하였다. 특히, 3계층은 IP 기반의 고속 네트워크를 위해 듀얼 스택으로 구현함으로써 IPv4, IPv6 패킷을 단일 노드에서 처리할 수 있는 장점을 지닌다. 본 논문에서 제안한 네트워크 프로세서는 Verilog HDL을 이용하여 설계하였으며, 실제 네트워크 상의 패킷 정보를 볼 수 있는 Ethereal 프로그램을 이용하여 구한 테스트 벡터로 시뮬레이션 및 검증을 하였다.
본 논문은 소셜 네트워크상의 내외부 정보를 반영하여 사용자간의 관계를 사용자 중심으로 계층적 시각화하는 새로운 기상화 기반의 방법을 제안한다. 제안된 방법은 오픈스텍의 가상화 머신위에 하둡(hadoop)을 이용하여 분산병렬 처리하여 SNS의 링크노드를 사용자들이 쉽게 분석할 수 있도록 계층적 그래프로 시각화한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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