• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2020.11a
• /
• pp.347-350
• /
• 2020

본 논문에서는 영상 변환 기술인 이산웨이블릿변환(Discrete Wavelet Transform, DWT)를 딥러닝 기반의 네트워크로 구현한다. 딥러닝 기술 중에도 CNN 기반으로 네트워크를 설계하였으며, 본 DWT 네트워크는 해상도에 의존적이지 않은 계층들로만 구성된다. 데이터세트를 구성할 때 파이썬의 라이브러리를 사용하여 레이블 데이터세트를 구성한다. 128×128크기의 gray-scale 영상을 입력으로 사용하고 이에 대응하는 레이블 데이터세트를 구성하여 1-level DWT를 수행하는 네트워크의 학습을 진행한다. 역방향 변환도 네트워크 설계 후 데이터세트를 구성하여 학습을 진행한다. 학습이 완료된 1-level DWT 네트워크를 반복적으로 사용하여 Multi-level DWT 네트워크를 구성한다. 또한 양자화에 의한 간단한 영상압축 실험을 진행하여 DWT 네트워크의 성능과 압축 등의 응용분야에 활용할 수 있음을 보인다. 설계한 DWT 네트워크의 1-level 순방향 변환 성능은 42.18dB의 PSNR을 보였고, 1-level 역방향 변환 성능은 50.13dB의 PSNR을 보였다.

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

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2003.11b
• /
• pp.1333-1336
• /
• 2003

최근의 인터넷은 기하급수적으로 폭증하는 트래픽을 원활히 수용하기 위하여 광인터넷으로 급속히 전환되고 있다. 이에 따라 새롭게 제시되는 네트워크 구조를 기반으로 네트워크 설계 단계에서 구축단계까지 새로운 운용관리 체계를 필요로 한다. 광인터넷 시뮬레이션 도구는 이러한 요구사항을 효과적으로 지원할 수 있는 도구로서 네트워크 요소시스템의 기능성 검증 및 네트워크 운용성 검증 등을 제공할 수 있다. 한편 광인터넷 시뮬레이션 도구에 있어서 광인터넷의 표현 및 모델링은 주요한 요구사항 중의 하나이며 이는 DML(Domain Modeling Language) 기반의 네트워크 모델링 컴포넌트를 통하여 구성될 수 있다. DML 은 간단하면서 고급의 모델 정의 기능을 제공하고 인터넷과 같은 대규모 모델로의 확장이 용이하며 이종 엔진과의 시뮬레이션 모델교환 형식으로도 사용이 가능하므로, 광인터넷 시뮬레이션 도구에서 시뮬레이션 모델의 표현에 매우 적합하다. 따라서 이 논문에서는 광인터넷 시뮬레이션 도구에 적용 가능한 DML 기반 네트워크 모델링 컴포넌트를 설계한다.

• Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
• /
• 2003.06a
• /
• pp.9-14
• /
• 2003

최근의 일상 생활들은 정보통신 네트워크를 기반으로 제공되는 서비스와 밀접하게 연관되어 있다. 지난 1.25 인터넷 대란을 통해서 볼 수 있듯이, 네트워크 침해사고로 인해 네트워크 필수 서비스가 중단되었을 때 사용자를 위해 네트워크 기반으로 제공되는 주요한 서비스에 막대한 피해가 발생한다는 것을 직접 확인하였다. 컴퓨터 네트워크에서 필수 서비스의 가장 중요한 특성 중 하나는 서비스의 연속성이다. 필수 서비스의 연속성이 보장되지 못하게 되면 네트웍의 정상적인 동작에 큰 문제를 야기한다. 따라서 대상이 되는 네트워크가 필수 서비스를 보장하는 능력을 평가하여 안전하고 신뢰성 있는 네트워크 서비스를 제공하기 위한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 시뮬레이션 기반 필수서비스의 연속성 평가 방법론을 제안한다. 이를 위해 평가 모델의 구성, 실행, 분석 등의 단계를 가지는 평가 절차를 제시한다. 또한 평가 프레임을 제시하고 프레임의 구조 및 동적 특성을 살펴본다. 마지막으로 서비스 연속성의 정도를 평가하기 위한 평가 지표를 가용성, 권한보호성, 정보비밀성, 복구가능성 등 4가지로 분류하고 각각에 대해 살펴본다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2018.05a
• /
• pp.164-165
• /
• 2018

네트워크 정상행위 모델링이란 대상 네트워크 및 시스템에서 동작 가능한 행위 중 허용된 행위를 모델링하는 것을 의미한다. 정상행위 모델은 해당 모델의 정상 이외 범주의 알려지지 않은 비정상 행위의 탐지 가능성을 가지고 있어 활용도가 높다. 네트워크 및 시스템의 복잡도가 증가할수록 특성의 파악이 힘들며 이로 인해 주요 특징의 누락이 발생할 수 있어 대상 네트워크의 다수의 데이터에 기반한 기계학습 기반의 네트워크 정상행위 모델링에 관한 다양한 연구가 진행되고 있다 본 논문에서는 딥러닝을 포함하여 네트워크 정상행위 모델링에 사용될 수 있는 다양한 기계학습 기반의 기법을 제시한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2024.05a
• /
• pp.882-884
• /
• 2024

수많은 무선 네트워크 서비스의 등장과 함께 무선 네트워크를 대상으로 한 공격이 증가하고 있다. 이러한 공격을 탐지하기 위해 최근 많은 연구가 진행되고 있다. 특히 네트워크의 복잡한 연결 구조와 패턴을 효율적으로 분석할 수 있는 그래프 기반 인공지능 모델이 적용된 네트워크 침입 탐지 시스템(Network Intrusion Detection System, NIDS)에 관한 다양한 연구가 진행되고 있다. 이러한 배경을 바탕으로 본 논문에서는 무선 네트워크를 대상으로 한 공격의 정확하고 신속한 탐지를 위한 Graph Transformer Network(GTN) 기반 네트워크 침입 탐지 시스템을 제안하고 AWID3 데이터셋을 이용한 실험을 통해 GTN 기반 NIDS의 우수성을 검증한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2004.04b
• /
• pp.838-840
• /
• 2004

능동 네트워크 (active network) 는 각 네트워크 요소들이 단순한 데이터 전달 뿐 아니라 데이터를 다루는 프로그램을 탑재/수행함으로써 네트워크 상에서 부가적인 작업을 가능하게 한다 본 논문에서는 자료 흐름 모델에 기반 한 능동 네트워크 언어를 제안하고 Java 환경에서 수행을 가능하게 하는 변환기와 보조 API를 제안하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2004.10c
• /
• pp.268-270
• /
• 2004

센서 네트워크는 제한된 메모리와 배터리를 가진 센서 노드로 구성되는 네트워크로서, 노드의 이동이나 장애로 인한 토폴로지 변화가 빈번하다. 이러한 센서 노드의 주소 할당에 있어서 기존의 방식들은 고정 주소를 할당하는 방식이므로 네트워크의 구성형태나 토폴로지의 변화에 맞게 주소를 변경하기 어렵다는 문제점이 있다. 이에 본 논문에서는 트리 기반의 동적 주소 할당 방식을 제안하였는데, 이는 초기에 트리 기반으로 생성된 노드 주소를 동적으로 할당하여, 라우팅 경로 등의 네트워크 변화에 따라 유동적으로 주소를 재할당한다. 메커니즘의 검증을 위해서는 ns-2 시뮬레이터를 사용하여 동작을 할인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2024.05a
• /
• pp.522-523
• /
• 2024

상호의존성을 검증하기 위해 통계적 측정치를 사용한 심층 분석을 통해 섹터 기반 상장지수펀드를 중심으로 금융 네트워크의 불일치를 분석한다. 최소 스패닝 트리, p 값 기반 네트워크와 같은 방법론을 채택하여 가격 기반 불일치를 조사하여 금융 데이터 내의 기본 네트워크 구조를 파악합니다. 우리의 주요 기여는 다양한 측정치와 네트워크 분석을 사용하여 금융 시장에 대한 다양한 통찰력을 제공하는 방법을 보여주는 것이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2002.04b
• /
• pp.1357-1360
• /
• 2002

기존의 유선 기반의 네트워크에서 무선 기반의 네트워크로 진화하는 현재의 흐름 속에서 서비스 및 망 자원의 유료화를 위해 무선 네트워크 기반 IP Accounting System에 대한 연구는 필수적이라 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 향후 무선망에서 중요한 위치를 차지하게 될 Mobile IP 기반 네트워크에서 망 자원 및 컨텐츠의 유료화를 실현시키기 위하여 IETF의 Mobile IP 표준화 동향 및 관련 표준 문서와 유선 네트워크 기반의 IP Accounting 시스템 구축 동향 및 핵심 기술, IP Accounting관련 표준화 기술 문서와 기술 동향 등을 연구 분석하였고, 그 내용을 토대로 IP Accounting 산정을 위한 시스템과 산정 절차를 감안한 Mobile IP Accounting 시스템을 설계하고 구현하였다.