RFID 기술은 물품 등 관리할 사물에 아주 작은 전자태그를 부착하고 전파를 이용하여 사물의 정보(Identification) 및 주변 환경정보를 자동으로 추출하여 관리하는 것으로 지금까지 사람 중심(anyone) 정보화에서 사물을 중심(anything)으로 정보화의 지평을 확대시킬 수 있는 신정보화의 출현을 의미하며 향후 IT 시장을 선도할 유망기술이다. 정보통신부는 RFID 기술을 기반으로 하는 정보화를 u-센서 네트워크(USN : Ubiquitous - Sensor Network)라는 개념으로 정립하였으며, RFID 서비스를 활성화하고 u-센서 네트워크 인프라를 구축하여 국민소득 2만달러달성을 위한 IT 산업육성 정책을 적극적으로 추진하고 있다. RFID/USN 구축을 위한 정책 추진전략의 일환으로 정보통신부 장관을 포함하여 민.관 최고 의사결정권자가 참여하는 전략협의회가 구성되었으며 USN 구축 기본계획을 기반으로 국가 차원의 RFID/USN 구축 실행을 위한 마스터플랜을 수립하여 기술개발, 표준화, 정보보호, 산업 적용 및 시범 서비스 등의 정책을 실행할 예정이다.
최근 인간 사물 환경 등 모든 사물이 네트워크에 연결돼 언제 어디서나 다양한 디바이스로 관련 정보를 쉽게 이용할 수 있는 사물지능통신망 서비스가 차세대 방송통신 시장의 새로운 먹거리로 전망되고 있다. 이는 기존의 방송, 통신, 인터넷 등 개별 미디어를 기반으로 한 인간 중심의 정보수집 방법에서 이들을 융합한 인간 대(對)사물, 사물 대(對)사물로의 정보 수집 방법의 진화에 의한 것으로 그 진화의 중심에 'M2M(Machine to Machine : 사물지능통신)'이 있다. 그 예로, 미국의 타임지는 지난해 최고의 발명품으로 사물 인터넷(The Internet of Things)을 채택했으며, 국내 언론에서는 2020년 1000억대가 넘는 사물들이 네트워크에 연결될 것으로 전망하고 있다. 본 고는 방송통신 인프라의 효율적인 활용을 통해 저탄소 녹색성장, 기후변화 대응, 에너지 절감, 재난 재해 방지 등 국가 정책을 뒷받침하고 미래방송 통신 융합 ICT(Information & Communication Technology)를 선도 하는 사물지능통신(M2M)의 발전과 및 관련 미래 서비스 모델을 살펴보고자 한다.
스마트폰과 모바일 환경이 발전하면서 개인의 업무 수행을 위한 시간과 공간의 제약이 사라지고 있다. 기업은 클라우드 컴퓨팅을 통하여 비용을 절감하고 사업의 범위를 빠르게 확대할 수 있게 되었다. 다양한 클라우드의 사용이 확대되면서 사용자, 데이터, 어플리케이션의 경계가 사라지고 있다. 경계(Perimeter)을 기준으로 하는 전통적인 보안 접근은 클라우드 환경에서 효용을 잃어가고 있다. 이에, 본 논문에서는 클라우드 환경에서 기존 Network Access Control(NAC)의 한계를 기술하고 이를 보완한 네트워크 보안 기술을 제안한다. 관련연구로 SDP에 대해서 설명하고, NAC의 한계를 극복하기 위해 SDP(Software Defined Perimeter)를 융합하고 동시에 클라우드 환경의 지원을 위한 새로운 프레임워크로의 역할을 설명한다. 본 논문에서 제안한 새로운 프레임워크는 물리적인 부분과 소프트웨어적인 부분에 SDP 기술을 적용하여 IP 기반이 아닌 신원 중심 접근제어 제공, 암호화된 세그먼트 관리, 동적정책관리 등을 지원하는 소프트웨어 기반의 네트워크 보안 솔루션을 제안한다.
대부분의 임베디드 시스템은 기계장치와 전자기기 장치가 함께 작동되는 물리 장치로써, 이기종 네트워크, 복잡한 보안체계 등을 고려하여 가상화 기반 사이버훈련 환경이 구성되어야 한다. 또한, 차량을 대상으로 물리적인 실험환경에서 모의침투 등 사이버훈련을 수행한다는 것은 교통사고를 비롯한 안전사고 발생에 있어 위험이 존재한다. 본 논문에서는 가상 개발환경에서의 공격 기반 차량용 사이버훈련 프레임워크를 제안하고자 한다. 먼저, 공격 기반 차량용 사이버훈련 프레임워크의 작동은 자동 활성화되는 가상의 CAN 네트워크 인터페이스로 시작된다. 가상의 CAN 네트워크 인터페이스는 가상 머신에서 간단한 부트스트랩 명령어 실행을 통해 파이썬 패키지와 Ubuntu 서비스 목록 설치 명령이 자동으로 실행되면서 설치된다. 이후 내부 네트워크 시뮬레이터와 공격모듈과 관련된 UI가 자동으로 Ubuntu Systemd에 의해 백그라운드에서 실행되어 시작과 동시에 준비 상태를 유지하게 된다. 사이버훈련 UI 내 공격 모듈은 사용자에 의한 공격 선택 및 파라미터 셋팅 이후 차량의 이상 상태를 사이버훈련 UI에 다시 출력되게 된다. 본 논문에서 제안하는 가상 개발환경 기반의 차량용 사이버훈련 프레임워크는 자율주행 차량 사고의 위험이나 다른 특수한 제약 없이 사용자의 학습 경험을 확장시킬 수 있다. 또한, 기존의 가상화 기반 사이버훈련 교육 콘텐츠와는 달리 일반 사용자들이 접근하기 쉬운 형태로 확장 개발이 가능하다.
최근 센싱 기술과 정보화의 영향으로 하천에서 발생하는 다양한 정보들이 디지털화되어 저장되고 있으며, 이를 효율적으로 저장하고 관리하고자 하는 연구가 수행되고 있다. 특히, 과거에는 점, 선, 면으로 구성된 자료 위주로 구성되어 있어 수집된 자료를 주제별로 관리하는 레이어 형식으로 저장하여 자료를 표출하기 위한 목적으로 설계되었지만, 최근에는 영상자료, 시계열자료 등 기존의 자료와 다른 비구조적 형태의 자료가 발생함에 따라 하천 네트워크를 기반으로 한 하천공간정보를 관계형 구조로 설계하고 있다. 하천의 경우, 각 하천공간정보가 가지는 고유의 값을 활용하여 인접한 하천 네트워크를 구성하는 하천의 중심선 혹은 최심선을 기준으로 하천공간정보들을 관계성을 부여한다. 하지만 이러한 관계성은 자료의 저장, 관리, 제공에는 유리한 측면이 있지만 기하학적인 고려가 없기 때문에 공간정보로서 활용하기에는 한계가 존재한다. 쉽게 설명하면, 1차원 점에 해당하는 공간좌표는 가장 가까운 하천 네트워크를 대상으로 관계성 부여가 가능하지만, 2차원 선과 3차원 면에 해당하는 도형을 대표하는 위치가 공간적으로 많기 때문이다. 본 연구에서는 하천 네트워크 기반 공간정보가 관계성을 부여하되 하천공간정보가 가지는 기하하적 구조를 반영하기 위해 하천 네트워크를 중심으로 한 곡선좌표계 부여 방법을 제시하고자 한다. 하천은 실제로 연속적으로 변화하며, 곡선으로 이루어져 있기 때문에 공간적으로 직교좌표계를 활용하기 보다는 곡선좌표계를 활용하는 것이 더 적합한 것으로 알려져 있다. 실제로 많은 수치해석 모형에서는 곡선좌표계를 고려하여 수치해석을 수행하고 있으며, 도로나 교통 분야의 공간정보에서도 공간적 고려를 위해 곡선좌표계를 활용하는 것으로 알려져 있다. 본 연구에서는 하천 중심선 혹은 최심선을 기준으로 흐름방향 거리를 S, 횡방향 거리를 N으로 설정하여 곡선좌표계를 정의하였으며, 직교좌표계와 곡선좌표계간의 좌표변환을 위해 이차원 변환방법인 투영변환을 활용하였다. 본 연구에서 제시된 방법을 활용할 경우, 하천 네트워크 기반 공간정보가 자료 간의 관계성을 유지하며, 기하하적 고려가 될 것으로 사료된다.
연구개발 활동을 지원하는 웹서비스 ScienceON은 논문, 특허, 연구보고서, 정책동향 정보뿐만 아니라 연구에 필요한 다양한 기능과 인프라를 통합적으로 제공하고 있다. 하지만 개인 데스크톱에서 활용이 용이한 검색 중심의 웹서비스는 언제 어디서나 쉽게 학술정보를 활용하고자 하는 사용자 요구를 충족시키기 어려운 문제가 있다. 연구자가 모바일 환경에서 쉽게 학술정보를 이용할 수 있는 환경을 제공하기 위해 본 논문에서는 검색 중심이 아닌, 개인의 관심정보와 논문 저자 식별 기반의 논문 피딩(feeding) 프로세스를 제안한다. 관심 분야 및 키워드 기반의 최신논문과 인기논문을 실시간으로 제공하고, 공저자 네트워크 및 저자 식별정보를 활용하여 최적화된 추천 논문을 제공한다. 또한 논문 중심의 커뮤니티를 제공하여 연구 활동 및 논문에 관한 다양한 의견 교환 채널로도 활용될 수 있다.
식물사회네트워크란 식물사회를 이해하기 위한 기존의 식물사회학적 방법과 사회과학에서 최근에 주목받고 있는 사회연결망 분석 방법을 접목하여 식물사회연결망을 시각화하고 분석하는 것을 말한다. 구축 및 분석 과정은 조사구 설정 및 출현 수종 조사, 종간결합분석, 소시오그램 작성, 네트워크 구조 및 중심성 분석 순으로 진행된다. 식물사회네트워크를 구축하기 위해 본 연구는 해안식생과 내륙식생을 동시에 볼 수 있는 부산광역시를 중심으로 다양한 상관우점식생이 포함되도록 708개 조사구를 설치하여 출현 수종을 조사하였다. 조사 결과, 출현한 수종은 모두 195종이었으며, 상록수 42종, 낙엽수 151종, 반상록수 2종으로 나탔으며, 전체 출현수종을 중심으로 종간결합분석을 실시하였다. 종간결합 분석 결과, 친화종수는 사스레피나무(47종), 마삭줄(46종), 감태나무(44종), 팥배나무(44종), 광나무(41종) 순으로 나타났으며, 이를 바탕으로 gephi 0.9.2. program을 활용하여 소시오그램을 작성하였다. 작성된 소시오그램은 해안에서 주로 출현하는 그룹과 그렇지 않은 그룹으로 나뉘어져 있어 부산광역시 산림식생의 지리적 분포특성을 반영하고 있었다. 네트워크 구조를 분석한 결과, 1,709개의 연결선(link)이 나타났고, 한 수종과 종간결합을 갖는 종수의 평균은 약 17.5개였다. 밀도는 0.09, 지름은 5, 평균 경로거리는 2.268로 분석되었는데, 사회과학분야의 네트워크 특성과 정밀한 비교 분석을 위해 앞으로 다양한 식물사회네트워크 구축이 진행되어야 할 것으로 판단되었다. 부산광역시 식물사회네트워크에서는 사스레피나무, 감태나무, 광나무, 마삭줄 등이 중심성이 높은 것으로 나타났다.
최근 무선 네트워크 서비스의 수요가 증가함에 따라 낮은 비용, 간편한 설치 그리고 높은 대역폭 특성을 가지는 무선랜 (WLAN)을 기반으로 한 사내 네트워크 구성이 학교 및 기업을 중심으로 증가하고 있다. 이로 인해 사내 네트워크를 통한 랩탑 (Laptop), 넷북 (Notebook), 스마트 폰 (Smart Phone), 그리고 UMPC (Ultra Mobile Personal Computer)등 휴대용 단말을 이용한 스트리밍 서비스의 수요가 증가하고 있다. 하지만 무선랜 환경은 사용자 이동에 의해 핸드오버가 발생할 경우, 이동할 대상 네트워크의 혼잡 상태를 고려하지 않는다. 따라서 이동할 네트워크에 빠르게 적응하지 못함으로써 패킷 손실에 의한 서비스의 불연속성 문제가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 핸드오버 이전에 이동 대상 네트워크의 혼잡 상태를 인지하여 전송률을 조절함으로써, 스트리밍 서비스의 불연속성 문제를 해결하는 적응적인 스트리밍 시스템을 설계 및 구현하였다. 제안하는 시스템은 핸드오버 이전에 이동 대상 네트워크의 가용대역폭을 측정하여 혼잡 상태를 인지하고, 측정한 가용대역폭 값을 기반으로 전송하는 프레임의 수를 우선순위에 따라 차등적으로 조절하여 전송률을 조절하였다.
최근 센서 네트워크 기술 발전은 효과적인 라우팅 방법 개발로 부터 시작되었으며, 라우팅 프로토콜이 응용프로 그램이나 네트워크 아키텍처에 의존적이라는 차이 때문에 라우팅 프로토콜은 많은 주의를 요한다. 빠른 환경 변화와 능동적인 네트워크 구조의 특징은 효과적인 라우팅과 에너지 소비에 매우 치명적이다. 센서 네트워크는 에너지 소비라는 부분에서 전통적인 네트워크와는 다르며, 따라서 데이터 중심적인 기술들은 효율적인 에너지 보급을 위하여 라우팅을 실행하곤 한다. 본 논문에서는 네트워크 라우팅에서 ant colony 최적화 기술과 전송 데이터 구성을 위한 데이터 집중 라우팅 능력 등 두 가지 이점을 이용하여 효율적인 자율센서 네트워크 구축방법을 제시한다.
본 논문은 고에너지 물리학(HEP) 분야 국내 연구자들의 학술 커뮤니케이션의 특성을 파악하고자 성공적인 오픈액세스 모델로 평가되는 SCOAP3 학술지를 분석하였다. HEP 분야 국내 연구자들의 협업과 연구 활동 내용을 파악하기 위한 연구방법으로 통계를 활용한 양적 분석과 저자 소속기관과 학술지에 대한 네트워크 분석을 수행하였다. 연구 결과, 국내 연구자가 참여한 10종의 SCOAP3 학술지 가운데 국내 저자 참여 논문 비율은 전체 논문 가운데 8.0%였다. 논문 한 편당 공저자 수가 천명이 넘는 논문 비율이 전체 논문의 28.7%나 되었다. 이 분석 결과들은 HEP 글로벌 네트워크에서 국내 연구자들이 적극적으로 협업하고 있다는 것을 증명하였다. 소속기관을 중심으로 협력 관계를 파악하고자 네트워크 분석을 실시한 결과, 협력 네트워크를 3개의 클러스터로 구분할 수 있었다. 즉 S대학 중심의 클러스터, CERN과 협력 인프라를 제공하는 K연구기관 중심의 클러스터, 그리고 I연구원 중심의 클러스터로 나누어졌다. 연구기관과 학술지의 네트워크 분석을 통하여 학술지 중 JHEP, PRD, PLB가 참여도가 높은 학술지였으며 대학들과 연구원들도 협력하여 오픈 액세스 논문 저작에 참여하고 있음을 알 수 있었다. 본 연구 결과는 SCOAP3 컨소시엄에 참여하는 도서관들이 HEP 분야 연구자를 이해하고 이들을 위한 최적의 연구 정보환경을 구축하기 위한 기초자료로 활용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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