Peer-to-Peer 네트워크 상에서 구성원과 구성원 사이에 필요한 정보를 이용하기 위해서 각 구성원 및 구성원이 보유한 데이터에 대한 신뢰도(Trust)를 측정하는 일은 매우 중요하다. 이 논문에서는 네트워크 상에서 구성원 사이에 신뢰도에 대한 관계성을 정의하는 기존의 신뢰도 관계성 모델의 한계점을 개선한 혼합형 신뢰도 관계성 모델을 제시하고, 신뢰도 추천 프로토콜과 신뢰도 측정에 대한 확장 및 개선점을 제안한다.
무선 통신 기반의 유비쿼터스 센서네트워크에서는 현재까지 신뢰성 보장에 대해서는 거의 언급되거나 논의되지 않았던 영역이다. 하지만 센서네트워크의 서비스 확대를 위한 어플리케이션을 찾고자 할 때 가장 중요하게 생각되 어지는 것이 바로 신뢰성이 된다. 이 신뢰성이 확보된다고 하면 신뢰성이 바탕이 되는 기존의 인터넷의 바탕의 서비스가 USN에 침투되기도 용이하며 더불어서 신뢰성이 바탕되는 새로운 서비스의 추가도 USN을 사용하던 도중에도 가능해 진다. 이에 본 논문에서는 센서 네트워크에서의 신뢰성의 의미를 알아보고 이를 개선하기 위한 연구 노력들을 살펴본다. 끝으로 향후 의미 있는 연구 방향에 대해서 소개한다.
데이터마이닝은 대용량의 데이터에 숨겨진 의미있고 유용한 패턴과 상관관계를 추출하여 의사결정에 활용하는 작업이다. 그 중에서도 고객 트랜잭션의 데이터베이스에서 아이템 사이에 존재하는 연관규칙을 찾는 것은 중요한 일이 되었다. Apriori 알고리즘 이후 연관규칙을 찾기 위해 대용량 데이터베이스로부터 압축된 의미있는 정보를 저장하기 위한 데이터 구조와 알고리즘들이 제안되어 왔다. 본 논문에서는 정점으로 아이템을 표현하고, 간선으로 두 아이템집합을 표현하는 빈발 패턴 네트워크(FPN)이라 불리는 새 자료 구조를 제안한다. 빈발 패턴 네트워크에서 아이템 사이의 연관 관계를 발견하기 위해 이 구조를 어떻게 효율적으로 사용 하느냐에 초점을 두고 있다. 구조의 효율적인 사용을 위하여 한 아이템이 클러스터 내의 아이템과는 유사도가 높고, 다른 클러스터의 아이템과는 유사도가 낮도록 네트워크의 정점을 클러스터링하는 방법을 사용한다. 실험은 신뢰도, 상관관계 그리고 간선 가중치 유사도를 이용하여 네트워크에서 아이템 클러스터링의 정확도를 보여준다. 본 논문의 실험 결과를 통해 신뢰도 유사도가 네트워크의 정점을 클러스터링할 때 클러스터의 정확성에 가장 많은 영향을 미친다는 것을 알 수 있었다.
무선 링크는 유선 링크에 비해서 신뢰성(reliability)이 상대적으로 많이 낮으며, 이러한 환경에서 네트워크 코딩을 수행하는 경우 네트워크 코딩 이득이 낮아지는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 멀티 홉 무선 네트워크 환경에서 네트워크 코딩을 함에 있어서 무선 링크의 비신뢰성을 극복하기 위한 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 릴레이 노드가 무선 링크의 신뢰도를 측정하고 이 정보를 이용해서 적응적으로 네트워크 코딩을 수행한다.
본 논문에서는 다중모드를 갖는 장치 구성요소들의 네트워크 구조를 갖는 시스템 혹은 통신 네트워크에서 성능 품질 혹은 신뢰도 근사계산을 위해서 네트워크 시스템 상태들의 확률크기에 관해 최고 가능 상태들만을 생성하는 알고리즘을 제안한다. 대부분의 네트워크 시스템 같은 복잡한 시스템들은 장치들의 수나 장치들의 다중 모드의 수가 증가함에 따른 기하급수적 상태 공간의 증가로 인해 그 성능이나 신뢰도를 직접 계산하는 것이 매우 어려운 경우가 많다. 따라서 근사계산의 해법이 더욱 타당한 접근법이라 할 수 있다. 이때, 시스템의 기대 성능이나 신뢰도 계산을 위해서는 시스템 상태와 그 상태 확률을 통해 기댓값을 산출하여야 한다. 이때, 근사계산을 통한 접근 방법에서 사전에 수행되어야 하는 것은 네트워크 시스템 상태들의 발생 가능 순서로 나열해야 하는 것이 필요하다. 이에 본 논문에서는 시스템 상태들 중 가장 발생 가능성이 큰 상태들을 찾고 이로부터 네트워크 성능이나 신뢰도의 근사 값을 구하는데 활용할 수 있는 방법을 제안한다. 제안된 알고리즘은 기존의 방법과 자원의 효율성 측면 중에서 메모리 효율성을 고려하여 실험을 통해 예시하고 장 단점을 논의하고자 한다.
본 연구는 SNS 이용자들을 대상으로 이용동기를 분석하여, 각 이용동기의 중간값을 기준으로 상, 중, 하로 구분하고, 정보교류, 네트워크 밀도, 정보신뢰도, 유대인식의 차이를 알아보았다. 소셜 네트워크 이용 동기는 정보추구 동기, 사회적 영향동기, 오락적 동기, 네트워크 형성동기로 나타났다. 이러한 이용동기 수준에 따라 종속변인으로 설정한 정보교류 정도, 네트워크 밀도, 정보신뢰도, 유대인식에 차이가 나타났다. 특히 정보교류 정도와 정보의 신뢰성은 4가지 동기 수준에 따라 차이가 나타났으며, 네트워크 밀도와 유대인식의 차이는 사회적 영향 동기 수준에 따라 차이가 나타났다.
소셜 네트워크에서 발생하는 방대한 데이터를 이용해 사용자 영향력을 판별하기 위한 기법이 요구되고 있다. 본 논문에서는 소셜 네트워크에서 신뢰성을 고려한 사용자 영향력 판별 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 사용자의 소셜 행위를 통해 신뢰성 점수를 측정하고 신뢰할 수 있는 사용자들만을 모아 네트워크를 간소화한다. 또한, 사용자간의 연결정도에 따라 직-간접적인 영향력을 반영하여 사용자 영향력을 도출한다. 이를 통해 사용자 영향력 판별함으로써 사용자 영향력의 확산성을 향상시킨다. 제안하는 기법의 우수성을 보이기 위해 제안하는 기법과 기존 기법을 신뢰성과 사용자 영향력 확산성 측면에서 성능평가를 수행한다.
본 고에서는 고신뢰 사물지능 생태계 창출을 위한 TII S/W 프레임워크를 소개한다. TII 기술은 사람, 사물, 서비스에 대한 신뢰 정보를 용이하게 수집하고, 신뢰 모델링을 통해 물리적, 사이버, 소셜 영역의 사람/사물에 대한 신뢰 데이터 구조화와 복합 신뢰 분석을 수행하며, TSB(Trust Service Broker)의 중재를 통해 상세 개인/사물 정보 제공없이 신뢰 기반 서비스를 이용/제공하는 것을 특징으로 한다. 전체론적 신뢰 관리를 위해 TII 시스템에 신뢰 네트워크를 고려한 구조를 제시한다.
현대 산업사회에서 네트워크나 시스템의 신뢰도는 전기, 전자, 통신, 화공, 핵공학 등에서 광범위하게 사용되고 있다. 통신의 경우 순간의 고장도 사회에 직접적으로 미치는 파급 효과가 크므로, 예측되는 부품의 고장 둥으로 인한 네트워크의 사용 가능 여부, 확률 등이 관심의 대상이 되고 있다. 이러한 문제들은 종종 신뢰도 공학의 고전적인 문제인 source to terminal problem으로 표현될 수 있으며, 이들의 문제해결을 위하여 그래프 이론과 domination 이론이 점점 중요한 비중을 차지하고 있다. 예를 들면 13개의 minimal path로 구성된 어떤 네트워크(그레프)를 관찰할 때, 신뢰도 계산을 위하여는 이들 13개 m-path의 모든 조합($2^{l3}$ -1=8191개)을 관찰하여야 하나, $\ulcorner$l$\lrcorner$에서 발표된 예제는 domination 이론을 기초로 한 topologic식을 사용하면 정확성의 상실없이 123개 항으로 감소시킬 수 있음을 보여주었다. A. Satyanarayana와 A. Prabhaker등은 $\ulcorner$1-19$\lrcorner$에서 그래프로 표현되는 시스템이나 네트워크들의 정확한 신뢰도 계산을 위하여 m-path를 사용한 domination 이론을 연구하고, 몇가지 알고리즘을 제시하였다. 하지만 어떤 네트워크를 관찰하 때 "왜 정상인가\ulcorner" 보다는 "왜 고장인가\ulcorner"를 관찰하여야 할 경우가 더 많으며, 이런 경우 m-path보다는 m-cutset을 사용한 신뢰도분석이 더 요구된다. $\ulcorner$20$\lrcorner$에서는 m-cutset을 근거로 한 네트워크(그래프)의 domination을 연구하였으나, $\ulcorner$1$\lrcorner$dml m-path를 기초로 한 경우처럼 간단한 topologic식이 성립 될 수 없음을 밝혔다.(중략)
본 논문은 사회네트워크(social network system, SNS)에 대한 사용자의 추가적 사용의도를 개인정보보호의 관점에서 고찰하였다. SNS에서 사용자는 SNS의 운영 시스템과 사용자간 정보의 교류가 이루어지는 SNS사이트라는 서로 다른 두 주체와의 상호작용을 통하여 개인정보의 보호 정도를 인지하게 되고, 이러한 인지정도는 사회네트워크시스템과 SNS사이트에 대한 신뢰에 각각 영향을 미치고, 이 신뢰는 사용자의 사용의도를 증가시킨다는 연구모델을 설정하고 가설을 검정하였다. 주요 연구 결과는 SNS 시스템과 SNS 사이트에 대해 사용자가 인지하는 개인정보보호의 수준은 SNS시스템과 SNS사이트에 대한 신뢰 수준에 통계적으로 유의한 영향을 미치는 반면, 사용자의 추가적 사용의도는 단지 SNS 시스템의 신뢰에 의해서만 영향을 받는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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