네트워크 기술의 발달에 따른 서비스의 증가는 네트워크 트래픽과 함께 취약점도 증대하여 이를 악용하는 행위도 늘어나고 있다. 따라서 네트워크 침입탐지 시스템은 증가하는 트래픽의 양을 처리할 수 있어야 하며, 악의적인 행동을 효과적으로 탐지 할 수 있어야 한다. 증가하는 트래픽을 효과적으로 처리하고 탐지의 정확성을 높이기 위해 처리 데이터를 감소시키는 기술이 요구된다. 이러한 방법들은 크게 데이터 필터링, 척도 선택, 데이터 클러스터링의 영역으로 구분되며, 본 논문에서는 척도 선택의 방법으로 데이터 처리의 감소 및 효과적 침입탐지를 수행할 수 있음을 보이고자 한다. 실험 데이터는 KDDCUP 99 데이터 셋을 이용하였으며, 통계적 척도선택의 방법으로 분류율, 오탐율, 거리값, 규칙, 선택된 척도 등을 제시함으로써 침입 탐지 시 데이터 처리량이 감소하였고, 분류율은 증가, 오탐율은 감소하여 침입 탐지 정확성이 높아짐을 알 수 있었다. 또한 본 논문에서 제시한 방법이 다른 관련연구에서 제시한 선택 척도보다 높은 정확성을 보임으로써 보다 유용함을 증명할 수 있었다.
Park, Chul-Hyun;Choi, Nak-Jung;Choi, Yang-Hee;Kwon, Tae-Kyoung;Paik, Eun-Kyoung
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2006.10d
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pp.297-301
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2006
다수의 네트워크에 접근이 가능한 멀티호밍 기술이 구현된 모바일 라우터는 연결된 사용자들이 요구하는 다양한 서비스 요구 사항에 맞추어 적절한 네트워크를 선택하고 서비스를 제공할 수 있어야 한다. 이를 위해서 본 논문에서는 사용자의 응용 프로그램의 요구 사항과 네트워크의 특성, 그리고 모바일 네트워크, 관리자의 정책이라는 세 가지 정보를 모바일 라우터 내에서 관리하면서, 최적의 네트워크를 선택하여 해당 네트워크와 연결을 가진 인터페이스를 통해 사용자의 트래픽을 전송할 수 있는다중 인터페이스 선택을 위한 프레임워크를 제안한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2000.10c
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pp.484-486
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2000
인터넷 비디오 방송 같은 멀티미디어 응용 프로그램들은 네트워크를 통한 비디오 전송을 필요로 한다. 그런데 네트워크 자원에 제약이 많은 경우에는 전송되는 비디오 스트림의 손실이 불가피하며 이러한 손실이 클라이언트나 네트워크에서 일어난다면 네트워크 자원의 낭비가 생기게 된다. 이에 본 논문에서는 제약이 많은 네트워크를 통해 계층적 인코딩이 적용된 비디오 스트림을 전송할 때 서버가 프레임 전체를 버리지 않고 가능하면 덜 중요한 계층만을 최적으로 버리는 선택적 계층 삭제 알고리즘을 제안하였다. 어떤 계층을 버리는데 드는 비용을 클라이언트 측에서 얻을 수 있는 QoS와 연관지어 볼 때, 제안하는 선택적 계층 삭제 알고리즘은 네트워크 자원 제약이 커질수록 기존의 선택적 프레임 삭제 알고리즘보다 높은 QoS를 보여주었다.
본 논문에서는 가상 디바이스 네트워크에 대한 개념과 틀을 제시하였다. 디바이스 제어 네트워크로서 LonWorks 네트워크를 선택하고, 데이터 네트워크로는 이더넷을 선택하여 가상 디바이스 네트워크를 구성하였다. 가상 디바이스 네트워크의 전달 특성을 데이터 네트워크의 전달 특성과 함께 조사하였다. 가상 디바이스 네트워크 상에서의 실시간 제어를 위해 불특정한 시간 지연을 보상할 필요가 있다. 유한한 H₂노옴을 갖는 Smith 예측 제어기를 이용한 직류서보모터의 제어실험을 통하여 제안된 제어기의 타당성을 검증하였다.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2012.05a
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pp.633-635
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2012
최근 이동통신 시스템 및 통신기술의 발달로 인해 동일 장소에서 동일 시간에 다양한 접속 네트워크에 접근이 가능하다. 또한 스마트폰과 같은 다양한 네트워크에 접속 할 수 있는 멀티인터페이스를 장착한 장치들이 등장하고 있다. 하지만 기존 네트워크 프로토콜은 단일인터페이스를 가정하고 구현되어 있다. 따라서 멀티인터페이스 환경에서 응용 서비스 요구에 맞는 네트워크 인터페이스를 선택할 수 있는 기능이 없다. 따라서 본 논문에서는 응용서비스가 요구하는 네트워크 품질에 맞는 최선의 네트워크를 선택할 수 있는 멀티인터페이스 기반 QoS 방법을 제안한다.
서비스업자들은 선택의 기로에 놓여있다. 잘못된 선택이 그들을 파국으로 치닫게 만들지도 모른다. 많은 네트워크 전문가들은 지난 몇년간에 걸쳐 네트워크 분야는 많은 성장을 한 것은 사실이나 앞으로 다가오게 될 네트워크를 생각한다면 현재의 네트워크는 그 경쟁력을 상실하게 될 것이란 견해가 지배적이다. 이 말은 생존과 생존 이상의 성공을 원하는 서비스업자라면 자신의 경쟁력을 한껏 높여줄 기술을 제대로 선택해야 된다는 뜻이기도 하다. 현재 많은 기술들이 개발자와 사용자에게 있어 관심의 대상으로 떠오르고 있다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2016.10a
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pp.98-99
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2016
네트워크 슬라이싱 기술은 5G 네트워크에서의 필수 기술 중 하나이다. 네트워크 망에서는 네트워크 슬라이싱을 통해 서로 다른 요구사항이 존재하는 다수의 서비스를 유연하게 처리 할 수 있다. 본 논문에서는 먼저 전망되는 5G 네트워크 구조와 기반 기술에 대해 소개하고, 네트워크 슬라이싱 적용하기 위한 이슈를 정리한다. 끝으로 네트워크 슬라이스 선택 기능 설계 시 고려사항을 제안한다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2013.07a
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pp.57-60
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2013
본 논문에서는 멀티네트워크 인프라 환경에서 제공되는 단대단 멀티 경로에서 응용이 요구하는 품질 서비스를 보장하기 위한 네트워크 인터페이스 기반 경로 선택 기법을 제안한다. 제안 기법은 셀 네트워크와 애드혹 네트워크로 구성된 멀티네트워크 환경에 응용이 요구하는 경로 탐색을 위해 각 네트워크 QoS 경로 탐색 기법 및 인터페이스 선택 기법 등으로 구성되어있다. 제안하는 기법의 장점은 단대단 경로 탐색 시 멀티경로를 탐색하고 탐색된 경로 중에서 응용이 요구하는 품질을 보장할 수 있는 경로를 제공한다. 성능평가 결과 멀티네트워크 내 플로우들이 안정된 서비스를 제공받는 것으로 확인되었다.
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.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2015.05a
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pp.57-60
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2015
Recently, a multi-user massive MIMO (MU-Massive MIMO) network has been attracting tremendous interest as one of technologies to accommodate explosively increasing mobile data traffic. The MU-Massive MIMO network can significantly enhance the network capacity because a base station (BS) equipped with large-scale transmit antennas can transmit high-rate data to multiple users simultaneously. In the MU-Massive MIMO network, transmit antenna selection schemes are generally used to decrease the computational complexity and cost of the BS. In this paper, we investigate the energy efficiency of the transmit antenna selection scheme in the MU-Massive MIMO network and the optimal number of selected transmit antennas for maximizing the energy efficiency.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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