• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.04a
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• pp.442-445
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• 2004

본 논문은 유전자 기반 퍼지다항식 뉴럴네트워크(Genetic based fuzzy polynomial neural networks： gFPNN)를 제안한다. gFPNN 구조는 퍼지집합을 기반으로 설계되며, 유전자 알고리즘에 의해 구조 및 파라미터를 최적화한 구조이다. 퍼지집합을 기반으로 설계되어진 퍼지뉴럴네트워크는 간략추론 구조와 선형추론 구조로 설계된다. 본 논문에서는 간략추론 및 선형추론 구조를 통합 및 확장한 퍼지다항식 뉴럴네트워크를 설계한다. 이 구조는 연결가중치를 이용하여 회귀다항식을 네트워크 구조로 표현하며, 간략추론(Type 0), 선형추론(Type 1), 회귀다항식추론(Type 2)을 모두 포함한다. 또한 퍼지규칙 후반부의 다항식 차수를 각 규칙에 대해 다르게 선택할 수 있으며, 일률적인 형식의 구조를 벗어나 주어진 시스템의 특성에 따라 유연한 구조를 설계할 수 있도록 한다. 여기에 더하여, 네트워크 구조와 파라미터 동조에 유전자 알고리즘을 적용하며, 구조와 파라미터 동정에 대한 효율적인 방법을 논의한다. 제안된 모델의 평가를 위해 수치예제를 이용한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.1537-1540
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• 2004

이동 Ad-hoc 네트워크는 기존의 인프라스트럭쳐 네트워크가 없이 이동 노드들이 자율적으로 다수의 홉을 통해 통신하는 네트워크다. 이동 Ad-hoc 네트워크의 이동 노드는 스스로 호스트나 라우터가 되며 능동적인 연결 설정이 가능하고 네트워크의 참여 또는 이탈이 자유롭고 베터리로 운영되어 에너지원의 공급이 제한되고 무선 망 특성에 따른 잦은 환경 변화에 의해 네트워크의 토폴로지가 자주 변하는 특성을 가진다. 이러한 Ad-hoc 네트워크의 특성 때문에 기존의 고정적인 유선 망 관리에 비해 Ad-hoc 네트워크에서의 망 관리는 더 힘들고 어려운 연구분야다. 특히, 기존의 중앙 집중식 망 관리와 같은 구조는 Ad-hoc 네트워크의 특성에 적합하지 않다. 이 논문에서는 Ad-hoc 네트워크의 특성에 맞는 자동적이고 적응력 있는 지적 망 관리 구조를 제시한다. 제시한 관리 구조는 JMX(Java Management Extensions)와 Mobile Agent 프레임웍을 이용한 분산 망 관리 구조이다.

• Review of KIISC
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• v.19 no.5
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• pp.60-67
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• 2009

본 논문에서는 산업제어시스템 보안을 위한 네트워크 설계 및 구조에 대하여 살펴보고자 한다. 산업제어시스템을 위한 네트워크 구조 설계에서, 통상적으로 제어 네트워크를 사내 망과 분리하는 것이 권고된다. 그러나 산업제어시스템과 사내망의 연결이 필요한 실제 상황이 발생할 수 있다. 만약 이런 연결이 이루어진다면, 심각한 보안 위험을 유발하기 때문에 설계 및 구현에서 주의가 요구된다. 따라서 본 논문에서는 산업제어시스템 보안을 위한 네트워크 설계 원칙 및 네트워크 구조와 방화벽의 사용, DMZ의 생성, 효과적인 보안 정책을 갖춘 침입탐지 능력, 훈련 프로그램과 사고 대응 메커니즘을 포함하는 심층-방어 보안 구조에 대하여 소개하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.11c
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• pp.1905-1908
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• 2003

현재 네트워크는 유 무선이 통합되는 차세대 네트워크(NGN), 유비쿼터스 시대로 발전하고 있다. 현대인의 네트워크에 대한 의존도가 커질수록, 네트워크 취약점을 악용한 사이버상의 위협과 새로운 공격 유형이 급증하고 있다. 보다 안전하고 신뢰할 수 있는 네트워크 환경을 위해 다양한 보안 제품들이 등장하고 서로의 기능들을 통합하여 더 나은 보안 서비스를 제공하고자 노력하고 있으나, 기존의 대표적인 보안 제품들로는 그 한계가 있다. 따라서 네트워크 자체가 취약점과 공격을 받더라도 지속적으로 서비스를 제공할 수 있고, 빠른 보안 업데이트를 통해 네트워크 자체의 붕괴를 미연에 예방 가능한 새로운 네트워크 보안 구조가 요구된다. 본 논문에서는 차세대 네트워크 발전 방향에 적합한 네트워크 보안 구조를 제안하고, 제안하는 구조에서 네트워크 보안 시나리오를 제시하여 검증한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2004.05b
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• pp.709-712
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• 2004

The BcN is applying from public networks to local networks and each terminal step by step under supporting MIC(Ministry of Information and Communication Repoblic of Korea) until 2007. The architecture of network sorority should considers BcN environment and evolves to manage Ipv6 traffics. The next generation network security architecture can manage not only Ipv6 environment but also wire and wireless integrated network. We suggest the next generation network security architecture for Ipv6 environment and wire-wireless integrated network environment and verify the performance of the suggested architecture using network security scenario.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.04a
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• pp.288-291
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• 2004

기존의 SOFPNN은 데이터 수가 적고 비선형 요소가 많은 시스템에 대한 체계적이고 효율적인 최적 모델 을 구축할 수 있었으며 각 층 노드의 선택 입력을 변화시킴으로써 네트워크 구조 전체의 적응능력을 향상 시켰다. SOFPNN의 구조는 퍼지 다항식 뉴론(FPN)들로 구성되어 있으며, 층이 진행하는 동안 모델 스스로 노드의 선택과 제거를 통해 최적의 네트워크 구조를 생성할 수 있는 유연성을 가지고 있다. 그러나, 노드의 입력변수의 수와 규칙 후반부 다항식 차수 그리고 입력변수는 설계자의 경험 또는 반복적인 학습을 통해 선호된 네트워크 구조를 선택하였으나, 최적의 네트워크 구조를 구축하는데는 어려옴이 내재되어 있었다. 본 논문에서는 자기구성 퍼지 다항식 뉴럴네트워크(Self-Organizing Fuzzy Polynomial Neural Networks： SOFPNN)을 최적화시키기 위해 유전자 알고리즘을 이용하여 자기구성 퍼지 다항식 뉴럴 네트워크의 입력변수의 수와 이에 해당되는 입력변수 그리고 규칙 후반부 다항식의 차수를 탐색하여 최적 의 자기구성 퍼지 다항식 뉴럴 네트워크를 구축한다. 따라서 모델 구축에 있어서 유연성과 정확성을 가지며 객관적이고 좀 더 정확한 예측 능력을 가진 SOFPNN 모델 구조를 구축할 수가 있다.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.15 no.4 s.64
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• pp.1-11
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• 2000

프로그래머블 네트워크 기술은 사용자의 요구에 따라 빠르게 새로운 서비스를 생성, 전개하고자 하는 필요에 따라 발전하였다. 프로그래머블 네트워크 기술은 새로운 구조와 서비스 및 프로토콜들을 네트워크에 적용하기 위해 네트워크의 programmability를 제어하고 안전하게 실행하는 방법이다. 네트워크 programmability 증진을 위하여 전송 하드웨어와 제어 소프트웨어의 분리, 개방형 프로그래머블 네트워크 인터페이스 제공, 네트워킹 기반구조의 가상화 촉진 같은 하드웨어상에 상이한 네트워크 구조의 공존 및 자원분할 기술 등이 연구되고 있다. 이 글에서는 프로그래머블 네트워크 기술 분야의 연구 프로젝트를 살펴보고 프로그래머블 통신 추상화, programmability 수준, 프로그래밍 방법론 등의 특징을 비교 분석하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06d
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• pp.58-60
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• 2006

많은 무선 센서 네트워크의 연구가 진행되고 있지만, 해양 환경에서의 무선 센서 네트워크에 대한 연구는 이제 막 초기 단계에 접어들었다. 따라서 아직 모든 것이 해결해야할 과제이며. 최상의 네트워크 구조 및 네트워크를 구성하는 노드들이 정해져 있지 않다. 본 논문에서는 기존에 제안된 해양 무선 네트워크의 구조를 비교 분석하고, 문제점 및 개선사항을 포함한 새로운 센서 네트워크 구조를 제안한다. 그리고 열악한 해양 환경에서의 네트워크를 구성하는데 필요한 센서, 센서 노드, 싱크 노드, 릴레이 노드, 게이트웨이 노드들의 특징을 기술한다. 특히 기존의 연구와 차별화된 릴레이 노드를 두어서 좀 더 유연하고, 연결성이 높은 네트워크를 형성하는 구조를 제안한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.04a
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• pp.434-437
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• 2004

본 논문에서는 유전자 알고리즘에 기반을 둔 자기구성 다항식 뉴럴네트워크(Self-Organizing Polynomial Neural Networks： SOPNN)의 새로운 구조를 제안하고, 포괄적인 설계 방법론을 토의한다. 기존의 자기구성 다항식 뉴럴 네트워크는 확장된 GMDH 방법에 기반을 두며, 네트워크의 성장과정을 통하여 각 충의 다항식 뉴런에서 고정된 노드 입력들의 수 뿐만 아니라 다항식 차수(1차, 2차, 그리고 수정된 2차식)를 이용하였다. 더구나, 그 방법은 학습을 통해 생성된 SOPNN이 최적 네트워크 구조를 가진다는 것을 보증하지 못한다. 그러나, 제안된 GA 기반 SOPNN은 그 구조를 구조적으로 더 최적화된 네트워크가 되도록 하고, 기존의 SOPNN보다 훨씬 더 유연하고, 선호된 뉴럴 네트워크가 되도록 한다. 구조적으로 더 최적화된 SOPNN을 생성하기 위해, SOPNN의 각 단계에서의 GA기반 설계 절차는 SOPNN내에서 이용할 수 있는 다음의 최적 파라미터들- 즉 입력변수의 수, 입력변수, 및 다항식 차수-을 가진 선호된 노드들의 선택으로 이끈다. 하중계수를 가진 합성성능지수가 그 모델의 근사화 및 일반화(예측) 능력 사이의 상호 균형을 얻기 위해 제안된다. 상세 설계 절차가 상세히 토의된다.

• IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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• v.5 no.1
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• pp.1-6
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• 2010

본 논문에서는 네트워크 온 칩(NoC: network on chip) 구조에서의 내부 데이터 통신의 성능을 최적화 할 수 있는 새로운 온 칩 네트워크 인터페이스 구조를 제안하였다. 제안하는 NoC 구조는 기본적으로 하드웨어 면적을 줄이기 위하여 XY 라우팅 알고리듬을 기반으로 구현되었으며, 전달되는 패킷의 크기 또는 플릿의 개수를 최소화하기 위하여 Golomb-Rice 인코딩/디코딩 알고리듬에 기반을 둔 하드웨어 압축기/해제기를 이용하여 통신되는 데이터의 양을 크게 줄임으로써 네트워크 지연시간을 최소화 할 수 있는 새로운 구조를 제안하였다. 즉 전송될 데이터는 전송자(sender)의 네트워크 인터페이스에서 내장된 하드웨어 인코더를 통해 압축된 형태로 패킷의 개수를 최소화하여 온 칩 네트워크상의 데이터를 업로드하게 된다. 이러한 압축된 데이터가 리시버(receiver)에 도착하면, 하드웨어 디코더를 통해서 원래의 데이터로 복원된다. 사이클 수준의 시뮬레이터를 통하여 제안된 라우터 구조가 온 칩 시스템의 네트워크 지연시간을 크게 줄일 수 있음을 증명하였다.