• 한국정보통신학회논문지
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• 제13권8호
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• pp.1561-1570
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• 2009

Ad Hoc 네트워크는 이동통신망이나 AP (access point)와 통신하는 무선 랜과는 달리 유사한 특징을 가진 모든 단말들이 무선채널을 통해 직접 통신하는 좀 더 진화된 통신망이 라고 할 수 있다. Ad Hoc 네트워크에서 시스템 성능을 높이려는 다양한 연구가 진행되고 있는데 그 중의 하나가 Cooperative 통신이라고 할 수 있다. 본 연구에서는 Cooperative 통신을 실현할 수 있는 CO-MAC 프로토콜을 제안하고, 수학식을 사용하여 성능평가를 수행하였다. 도출된 성능평가 결과를 통해 IEEE 802.11 표준인 DCF 기법, 그리고 기존 연구에서 제안된 rDCF 기법과 성능비교를 통해 프레임 전송오류 확률이 증가할 때 시스템 처리량이 많이 개선됨을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (1)
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• pp.469-471
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• 2004

오늘날, 가용성과 중단 없는 서비스 제공에 대한 관심 고조, 개방화되는 시스템, 중앙 집중적 단일화된 관리와 통제 적용의 어려움으로 시스템이 주어진 임무를 수행해 나갈 수 있는 능력인 생존성이 요구되고 있다. 정보통신기반의 생존성을 평가하기 위해서는 평가 방법론을 정의해야하고 이를 뒷받침해주는 기술적인 연구가 수행되어야한다. 특히, 복잡 다양한 시스템들로 구성된 현재의 정보통신기반 네트워크의 특성과 실제 공격을 통해 테스트하기 어려운 현실을 감안하여, 시뮬레이션 기법을 사용한 생존성 평가기술이 연구되고 있다. 보안 시뮬레이션은 공격자, 네트워크 모델, 성능평가 모델, 원인.결과 모델들로 이루어져 있으며 이 중 원인.결과 모델이란 모델들 자체의 동적 정보이며 모델들간을 이어주는 관계 데이터이다. 본 논문에서는 원인-결과 모델링을 위해 단위 취약점(Atomic Vulnerability)을 이용한 취약점 분석 방법을 제안하고 이를 토대로 한 시뮬레이션용 취약성 데이터베이스인 VDBFS의 구축과정과 결과를 소개한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제10권6호
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• pp.39-45
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• 2010

실제 네트워크에서 압도적인 비중을 차지하는 TCP 트래픽의 성능은 네트워크 코딩 기법에서도 고려해야 할 중요한 요소이다. 그러나 무선 메쉬 네트워크에서의 네트워크 코딩 기법이 새로이 제안될 때 이를 위한 성능 평가는 대개의 경우 전송 계층에서의 프로토콜로서 TCP가 아닌 다른 프로토콜을 사용하여 이루어져 왔다. 이는 네트워크 코딩의 패킷 전송 형태에 대한 영향이 TCP 성능에 부정적인 요소로 작용하기 때문이다. 네트워크 코딩을 기반으로 하는 대부분의 무선 메쉬 네트워크 패킷 전송 방식에서는 패킷들을 받은 노드들 중 어느 노드가 네트워크 코딩을 하여 전달할 것인가를 정한다. 본 논문에서는 이 전달자 노드들이 TCP 성능에 미치는 영향에 대해 살펴본다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.571-581
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• 2022

무선 센서 네트워크는 효과적인 라우팅과 브로드캐스팅을 위하여 가상 백본을 구성할 수 있는 연결 지배 집합 개념을 사용한다. 본 논문에서는 노드의 부하를 균형있게 분산하여 네트워크 수명을 늘리고 효과적인 라우팅을 수행하기 위하여 연결 지배 집합을 구성하는 최적화 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안한 최적화 알고리즘은 메타휴리스틱방식인 타부 서치 알고리즘을 사용하였으며, 구성되는 연결 지배 집합에서 각 지배자에 피지배자의 수를 균형있게 배치되도록 설계하였다. 제안된 알고리즘으로 부하 균형 연결 지배 집합을 구축함으로써 지배자의 부하를 균형있게 분산시킴으로써 네트워크 수명을 연장할 수 있게 하였다. 제안된 타부서치 알고리즘의 성능평가는 무선 센서 네트워크상에서 부하 균형과 관련된 항목들을 평가하였으며, 성능평가 결과에서 기존에 제안된 방식보다 우수한 성능을 확인할 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 추계학술발표논문집 (중)
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• pp.949-952
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• 2002

비정상 행위를 탐지하는 네트워크 기반 침입탐지 시스템은 다른 네트워크 환경에서도 같은 학습정확도와 탐지 성능을 보여야 한다. 그러나 학습을 통한 패턴생성 알고리즘의 특성에 따라 정확도의 불일치가 나타날 수 있으며, 이에 따른 탐지 성능 또한 네트워크 환경에 따라 다르게 보고될 수 있는 가능성을 가진다. 본 논문은 침입탐지를 위한 학습 알고리즘으로 Instance 기반의 알고리즘인 IBL(Instance Based Learning)을 선택하여 학습시간의 단축과 패턴생성에 따른 분류근거의 명확성을 고려하였으며, 학습 환경 즉, 네트워크 환경의 차이에서 나타날 수 있는 정확도의 저하를 고려하여 COBWEB 과 C4.5 로 구성된 평가 요소를 침입탐지 모델에 추가함으로써 네트워크 보안관리자에게 좀더 유연한 비정상 행위 수준 탐지결과를 보고할 수 있게 하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제37B권11호
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• pp.1014-1021
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• 2012

본 논문에서는 네트워크 코딩을 IEEE 802.11s기반 무선 메쉬 네트워크에 적용을 위한 고려사항에 대하여 분석해 본다. 네트워크 코딩을 무선 네트워크에 적용하기 위한 동작과정을 살펴보고, 이론적인 네트워크 코딩의 이득을 감소시킬 수 있는 중요 요소를 제시한다. 네트워크 성능 평가를 통하여, 네트워크 코딩은 네트워크 처리량 같은 네트워크 성능을 향상할 수는 있지만 전력 소모량 측면에서는 오히려 더 안 좋은 성능이 나타나는 것을 살펴볼 수 있었다. 또한 네트워크 코딩이 적용되기 부적절한 환경에서는 네트워크 코딩 성능이 크게 저하되는 것을 살펴 볼 수 있었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 추계학술대회
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• pp.815-818
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• 2015

이동 애드혹 네트워크에서 널리 사용하고 있는 AODV 라우팅 프로토콜은 라우팅 경로를 결정할 때 홉수를 사용한다. 그러나 홉수가 송신노드와 목적지노드 사이의 통신경로를 정확하게 반영하지 못하므로 네트워크 성능을 향상시키기 위해 본 논문에서는 AuM-AODV 라우팅 프로토콜을 제안하였다. AuM-AODV 프로토콜은 홉수 외에 통신경로를 반영하는 보조 라우팅 메트릭을 사용한다. 또한 AODV와 동일하게 RREQ, RREP, 그리고 Hello 패킷을 사용하며, 각 통신노드들은 제어 패킷을 수신하면 라우팅 테이블을 갱신한다. 본 논문에서 제안한 AuM-AODV 라우팅 프로토콜을 NS-3 네트워크 시뮬레이터에 구현하였으며, 3가지 성능평가 척도를 사용하여 기존 AODV 프로토콜과 성능을 비교하였다. 성능평가 결과에 따르면 3가지 성능평가 척도에서 AuM-AODV 라우팅 프로토콜의 성능을 우수함을 알 수 있었다.

• 융합보안논문지
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• 제12권6호
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• pp.11-17
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• 2012

네트워크보안 성능평가는 복잡하고 다양한 시스템 환경에서 특정한 단일성능 측정 만으로는 성능평가 측정자체의 의미와 평가결과의 신뢰성이 한계일 수 밖에 없다. 본 논문에서는 보안 QoS의 MOS 측정기법을 사용한 보안기능 만족도 측정방법을 제시한다. 그 내용은 네트워크보안 QoS 만족도에 대한 MOS(Mean Opinion Score) 평가사양 및 운용방법을 개발하여 향후 정보시스템에 대한 고객의 만족도 평가에 활용될 수 있는 QoS 측정/분석 모델을 운용현장에서 활용토록한다. 시스템공급자(개발업체)와 시스템소비자(사용자) 모두가 성능측정 결과를 이용할 수 있도록 가능한 수준의 객관화된 형태의 기준과 방법체계를 개발한다. 개발내용은 보안기능, 네트워킹 기능과 이 두 기능을 종합적으로 평가하는 3개영역의 성능이 상호 연계되는 성능측정 방법론이다. 본연구의 제안 방법론을 사용하여 체계적인 측정환경을 설계 할 경우 운용시스템상에서 보안 QoS의 만족도 산출이 가능하다. 앞으로 다양한 성능측정 기준과 성능측정 방법을 추가적으로 확장하여 네트워크 보안시스템 만족도 평가방법을 업그레이드 시켜나가야 할 것 이다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2005년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제15권 제1호
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• pp.335-339
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• 2005

본 논문에서는 퍼지 RBF 네트워크의 학습 성능을 개선하기 위하여 Delta-bar-Delta 알고리즘을 적용하여 학습률을 동적으로 조정하는 개선된 퍼지 RBF 네트워크를 제안한다. 제안된 학습 알고리즘은 일반화된 델타 학습 방법에 퍼지 C-Means 알고리즘을 결합한 방법으로, 중간층의 노드를 자가 생성하고 중간층과 출력충의 학습에는 일반화된 델타 학습 방법에 Delta-bar-Delta 알고리즘을 적용하여 학습률을 동적으로 조정하여 학습 성능을 개선한다. 제안된 RBF 네트워크의 학습 성능을 평가하기 위하여 컨테이너 영상에서 추출한 40개의 식별자를 학습 데이터로 적용한 결과, 기존의 ART2 기반 RBF 네트워크와 기존의 퍼지 RBF 네트워크 보다 학습 시간이 적게 소요되고, 학습의 수렴성이 개선된 것을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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• pp.124-126
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• 2005

지난 20년 동안 공간 데이터베이스에서 유클리디언(Euclidean) 공간 기반의 연구가 활발히 진행되어 왔으며, 최근에는 실제 응용에 적용하기 위해 도로 네트워크 기반의 질의 처리 알고리즘의 연구가 활발히 수행중이다. 본 논문에서는 도로 네트워크에서 제시된 기존 범위 질의처리 알고리즘의 성능을 향상시키기 위해, Materialization 기법을 이용한 효율적인 범위 질의 처리 알고리즘을 제안한다. 아울러 성능 평가를 통하여 Materialization 기법을 이용한 제안하는 알고리즘이 기존 알고리즘보다 검색 성능이 우수함을 보인다.