Software Defined Network(SDN)/Network Function Virtualization(NFV) 기술은 기존 하드웨어 기반의 경직된 네트워크의 구조를 소프트웨어, 가상화 기반의 유연한 네트워크 구조로 전환함으로써 미래의 다양한 융 복합 산업과 4차 산업혁명에 대응할 수 있는 네트워크 아키텍처 기술로 주목받고 있다. 현재 SDN/NFV기술이 네트워크 산업에서 주요 이슈가 되고, 이를 활용하여 성과가 소개되면서 네트워크장비 벤더들은 다양한 SDN/NFV 제품 및 솔루션을 출시하고 있다. 시장정체에 고심하던 통신사들도 SDN/NFV를 활용한 네트워크 인프라 전환을 모색하고 있다. 이에 본고는 주요 SDN/NFV 장비 벤더들의 동향과 SDN/NFV 도입사례를 살펴보고자 한다.
지적구조의 시각적인 표현을 위해서 오랫동안 다차원척도법이 사용되어 왔으나, 최근에는 패스파인더 네트워크와 같이 네트워크의 형태로 표현하는 방법이 확산되고 있다. 다차원척도법에 대해서는 생성된 2차원 지도의 품질을 평가하기 위한 합치도 지표로 STRESS나 RSQ를 비롯한 여러 종류가 사용되고 있는 반면, 네트워크 표현에 대해서는 마땅한 합치도 지표가 아직까지 제안되지 않았다. 이 글에서는 개체 간의 연관성을 네트워크로 표현할 경우에, 생성된 네트워크 구조를 평가하기 위한 합치도 지표로 NetRSQ를 제안하였다.
초고속 인터넷 망이 빠른 속도로 구축이 되고, 네트워크에 대한 해커나 침입자들의 수가 급속히 증가함에 따라, 실시간 고속 패킷 처리가 가능한 네트워크 침입 탐지 시스템이 요구되고 있다. 이러한 실시간 고속 네트워크 침입 탐지 시스템의 핵심 기술로써 수신된 패킷에서 침입 정보를 고속으로 탐지해내는 침입 탐지 엔진 기술은 필수적이다. 본 논문에서는 인텔의 IXP1200 네트워크 프로세서를 기반으로 하는 하드웨어 구조상에서 고성능 네트워크 침입 탐지 시스템을 위한 실시간 고속 탐지 엔진 구조와 프로그래밍 방법을 제안하였다.
결함 내성은 신뢰도 있는 이동 컴퓨팅 환경을 구축하기 위한 중요한 요소 중 하나이며, 이동 컴퓨팅 환경을 위한 많은 결함 내성 기법들이 제안 되어졌다. 그러나 대부분의 제안된 기법들은 기지국의 지원과 같은 고정된 네트워크 구조를 기반으로 하는 이동 컴퓨팅 환경을 그 대상으로 한다. 이에 본 논문에서는 기존에 제안된 기법들을 고정된 네트워크 구조를 가지지 않는 이동 애드-혹 네트워크 환경에 적용 시킬 경우 발생 가능한 문제점들을 논의하고, 새로운 네트워크 환경인 애드-혹 네트워크 환경에 적합한 결함 내성 기법들에 관해 논의한다.
차세대 이동통신 시스템은 유 무선 네트워크의 통합과 더불어 이동성 및 고속 데이터 전송을 제공하는 형태로 진화할 전망이다. 따라서 이러한 상황에서 다양한 서비스를 제공하기 위해 이기종 무선망에 대한 연동 서비스에 대한 연구가 필요하다. 지금까지 연동망 구조에 대한 연구로서 하나의 핵심망을 기준으로 핵심망에서 네트워크들을 제어하는 형태의 연동망 구조가 연구되었고, 핵심망에서 서비스 통합 관리가 이루어져 다양한 서비스를 제공하게 된다. 하지만 핵심망에서 모든 이동성을 관리하기 때문에 네트워크 간 이동을 위한 버티컬 핸드오프 시에 핸드오프의 지연이 발생하며, 이전 통신한 네트워크로의 패킷은 손실된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 CDMA2000, WiBro 및 WLAN 네트워크에 대해 그 특성에 따라 연동망 구조를 계층적인 구조로서 제안한다. 따라서 각 네트워크의 범위 특성에 따라 오버레이 구조로 구성되어 있으므로 핸드오프 지연 및 패킷 손실을 최소화 할 수 있다. 또한 제안된 연동망 구조상에서 동작하기 위한 핵심 기술로서 독립적으로 표준화된 프로토콜들을 적용하여 차세대 이동통신 시스템에 대한 연동 서비스의 프레임워크를 제시한다.
Bayesian 학습 네트워크는 여러 가지의 다양한 응용 분야에 적용된다. 본 논문은 다양한 무선 센서 네트워크 환경에 적용될 수 있는 온라인 Bayesian 학습 네트워크의 추론 알고리즘 구조에 대하여 논의한다. 첫째, 논문은 Bayesian 파라메타 학습과 Bayesian DAG 구조 학습을 논의하고, 다음에 무선 센서 네트워크의 특징과 무선 환경에서의 데이터 수집에 대하여 논의한다. 둘째, 논문은 온라인 Bayesian 학습 네트워크에서의 중요한 고려 사항과 네트워크 학습 알고리즘의 개념적 구조에 대하여 논의한다.
본 논문에서는 2014년까지 거래소에 상장된 물류기업을 대상으로 물류기업의 이사회 구조가 기업가치에 어떻게 영향을 미치는지 실증분석 한다. 물류산업은 대기업의 계열사를 통한 물류시장의 급성장으로 인한 우려가 높아지고 있다. 이로 인하여 한국물류산업에서 경쟁이 다른 산업에 비하여 보다 치열해지고 있다는 부정적 시각이 나타나고 있다. 이와 같은 사회적 분위기와 모기업 물량에 대한 지나친 의존이 물류기업의 성장에 장애가 오히려 될 수 있다. 따라서 대기업의 계열사의 운송을 담당하는 상장물류기업 지배구조 분석이 시급한 상황이며 특히 경영활동에 아주 중요한 요인으로서 이사회 구조에 대한 분석이 필요하다. 따라서 기존의 연구의 한계점을 보완하여 이사회 연구로서 이사들의 권력과 지배력을 고려한 네트워크를 제시한다. 네트워크 분석은 조직 내에 보이지 않는 관계 패턴(hidden patterns of network)을 분석해 낼 수 있다는 장점이 있고(Alstyne, 1997; Nohria, 1992) 조직내 비공식적인 활동으로서 이사들의 네트워크 분석은 기업집단 내의 권력구조를 파악할 수 있다는 특징이 있다. 첫째, 물류기업의 이사회 구조 분석으로서 겸임이사 네트워크 분석 결과, 대한항공의 네트워크 지수는 0.4로 겸임이사 네트워크 지수가 가장 높은 것으로 나타났으며 한진의 네트워크 지수는 0.32로 물류기업 중 두번째로 높은 네트워크 지수를 갖는 것으로 보인다. 다음으로 한진해운의 네트워크 지수는 0.24로 물류기업 중 세 번째로 높은 것으로 나타났다. 둘째, 물류기업의 겸임이사 네트워크에 대한 1차 겸임이사 네트워크 분석을 실시한 결과, 연결중심성이 가장 높은 기업은 대한항공이며 대한항공의 이사는 에쓰-오일, OCI, 웅진홀딩스, 한진, 한국공항, 한진칼 및 한진해운으로 구성된 모두 7개의 기업의 이사직을 겸직하여 기업간 이사네트워크를 구성하고 있는 것으로 나타났다. 상장 물류기업 중에서 대한항공이 이사 네트워크 구축으로 발생된 권력이 가장 높으며 이사 네트워크에서 가장 중심적 역할을 하는 것으로 볼 수 있다.
액세스 네트워크의 연결 형태에 의한 B3G 네트워크 구조는 물리적/기능적 연결기준에 따라 크게 tightly-coupled 구조와 loosely-coupled 구조로 나누어진다. 본 논문에서는 이동 네트워크의 망연동에 대한 구조에서 tightly-coupled 구조에 대해 알아본다.
무선 센서 네트워크 맞는 에너지 효율적인 라우팅을 위해 많은 방법들이 제안 되고 있으며, 크게 계층구조 방식 알고리즘과 평면구조 방식 알고리즘으로 나뉘고 있다. 각 알고리즘들은 저마다 장단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 무선 센서 네트워크에서 기존의 계층적 구조 알고리즘과 평면적 구조 알고리즘의 장점을 살린 혼합 방식 알고리즘을 구상하고 있으며, 해양 측정 센서의 위치를 GPS를 활용한 위치 파악을 안테나의 위치와 전파의 세기로 측정한 후 센서의 위치를 파악한다. 이 후, 파악된 위치를 고려한 혼합 방식 알고리즘을 사용하여 효율적인 네트워크 라우팅을 고려할 것이다. 이 때, 주변 환경으로 인한 센서의 위치 이동 또한 가속도 센서를 이용하여 끊임없이 파악을 하여 전파의 세기를 이용한 센서의 망구성에서 벗어나게 되면 센서의 폐기를 지시하여 새로운 망 구성을 하여 새로운 라우팅을 고려하게 된다. 이러한 라우팅 기법은 계층구조 클러스터처럼 여러 노드를 묶고 하나의 노드로 동작하게 한 후에 평면구조 방식 프로토콜을 적용하여 통신한다. 무선 센서 네트워크에서 중요시 하는 에너지 효율을 좋게 할 뿐만 아니라 효율적인 에너지 관리를 할 수 있다. 또한 이에 따르는 다양한 어플리케이션도 구현 할 수 있다. 더욱이, 기존의 센서 네트워크 라우팅 프로토콜의 특성인 data aggregation과 in-network 프로세싱도 수행 할 수 있고, 각 노드의 에너지를 고르게 사용 가능하게 함으로써 기존 계층 구조 라우팅 프로토콜의 단점도 보완할 수 있다.
무선 센서네트워크는 다양한 응용 프로그램들을 위하여 주변 환경으로부터 데이터수집 또는 처리를 위하여 사용된다. 무선 센서네트워크는 저 수준 계산 능력, 제한적인 배터리 용량, 낮은 네트워크 대역폭을 기반으로 운영되므로, 무선센서 네트워크의 구조 모델은 응용 프로그램의 성능에 큰 영향을 미친다. 응용 프로그램이 높은 계산 복잡도를 요구하거나, 실시간 처리를 필요로 하는 경우, 무선센서 네트워크의 중앙 집중 형 구조는 데이터 처리에 있어서 지연을 발생하게 되므로, 응용 프로그램의 성능 요구사항을 만족시키지 못하는 결과를 가져온다. 반면에, 응용 프로그램이 단순한 데이터 수집을 장기간 수행하는 경우, 분산 형으로 무선센서 네트워크를 구성한다면, 무선 센서들에서 불필요한 에너지 소모를 피할 수 없게 된다. 이 논문에서는 중앙집중 형 구조와 분산 형 구조에서 에너지 소모와 데이터 처리 지연을 분석, 평가한다. 또한, 본 논문에서는 무선 센서 네트워크를 위한 새로운 융합 형 구조를 제안하고 평가한다 제안된 방식은 응용 프로그램의 특성에 따라서 무선센서 네트워크에서 최적의 무선센서 노드 개수를 찾을 수 있게 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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