PDP (Policy Decision Point)는 세 제어함수를 통하여 정책기반 네트워크 제어에 능동적으로 참여함으로 이동 단말기의 세션 제어 및 이동성, 그리고 네트워크 서비스에 대한 QoS 관리 등을 위한 사건을 처리한다. 본 논문에서는 PDP의 수행에 대해 고려한다.
인터넷의 대중화로 고속 고용량의 멀티미디어 서비스가 가능해졌으며 이러한 서비스를 제공하기 위해 여러 형태의 스트리밍 시스템이 운영되고 있다. 하지만 이들은 단순히 멀티미디어 데이터의 전달에만 목적이 있어 네트워크 변화나 다양한 사용자 환경에 최적의 서비스를 제공하지 못한다. 본 연구에서 제안하는 다중 스트리밍 시스템은 단일 스트리밍 패킷이 아닌 여러 개의 다중 스트리밍 패킷을 동시에 생성하여 송신함으로써 네트워크 환경변화에 능동적으로 적응하고 사용자 환경에 최적으로 멀티미디어 데이터를 서비스 할 수 있도록 한다. 이를 통해 관리자는 네트워크와 사용자에게 적합한 대역폭 및 스트리밍 방법을 찾을 수 있고, 사용자는 보다 안정된 멀티미디어 서비스를 받을 수 있다.
최근 인터넷 사용의 증가라 네트워크 통신 속도의 향상으로 인하여, 인터넷을 통한 대용량의 데이터의 전송이 활발하게 이용되고 있다. 이로 인하여 공공기판 및 교육기관, 기업 등에서 사용되고 있는 소프트웨어 중 정식적인 라이센스를 구입하지 않고 사용자들이 개인적으로 인터넷을 통해 불법적으로 다운받아 설치하여 사용하는 사례가 급속하게 증가하고 있다. 본 논문에서는 조직에서 효과적으로 소프트웨어 사용량을 파악하고 사용을 통제함으로써 불법소프트웨어의 사용을 줄일 수 있는 방법으로 지능형 에이전트와 네트워크 통제 방식을 연동한 라이센스 통제 기법을 제안한다.
기계 학습에서 입력 데이터의 차원을 줄이는 문제(dimension reduction)는 매우 중요한 문제 중의 하나이다. 입력 변수의 차원이 늘어남에 따라 처리해야하는 연산의 수와 계산 복잡도가 급격히 늘어나기 때문이다. 이를 해결하기 위하여 다수의 기계 학습 알고리즘은 명시적으로 차원을 줄이거나(feature selection), 데이터에 약간의 연산을 가하여 차원이 작은 새로운 입력 데이터를 만든다(feature extraction). 반면 사람이 여러 종류의 고차원 센서 데이터를 입력받아 빠른 시간 안에 정확하게 정보를 처리할 수 있는 가장 큰 이유 중 하나는 실시간으로 판단하여 가장 필요한 정보에 집중하기 때문이다. 본 연구는 사람의 정보 처리 과정을 기계 학습 알고리즘에 반영하여, 집중도를 이용하여 효율적으로 데이터를 처리하는 방법을 제시한다. 이 성질을 시각 하이퍼네트워크 모델에 반영하여, 효율적으로 고차원 입력 데이터를 다루는 방법을 제안한다. 실험에서는 시각 하이퍼네트워크를 이용하여 고차원의 이미지 데이터에서 행동을 분류하였다.
임베디드 기기와 무선 네트워크 기술이 발전함에 따라 PDA나 휴대폰과 같은 모바일 기기 상에서도 멀티미디어 컨텐츠를 소비하는 것이 가능하게 되었다. 그러나 모바일 기기 특성상 무선 네트워크를 통한 컨텐츠 소비환경은 유동성이 강하다. 따라서 모바일 환경에서 멀티미디어 컨텐츠를 효과적으로 제공하기 위해서는 상황에 따른 가용적인 모델이 필요하다. 미디어 형식 변환(Media Transmoding)은 네트워크, 하드웨어, 스트리밍 서버 등의 상황에 따라 능동적으로 컨텐츠의 형식을 변환하여 전송하는 기술이다. 본 논문에서는 모바일 환경에서의 미디어 형식 변환 모델을 제안하고, 자체 개발한 미디어 형식 변환 시나리오를 사용하여 TV-AnyTime Phase 2 Part 3와 SOAP과 결합하여 설계 및 구현하였다.
현재의 인터넷 라우터는 Drop tail 방식으로 큐 안의 패킷을 관리한다. 따라서 네트워크 트래픽의 지수적인 증가로 인해 발생하는 혼잡 상황을 명시적으로 해결 한 수 없다. 이 문제를 해결하기 위해 IETF (Internet Engineering Task Force)에서는 RED(Random Early Detection)알고리즘과 같은 능동적인 큐 관리 알고리즘(AQM: Active Queue Algorithm)을 제시하였다. 하지만 RED 알고리즘은 네트워크 환경에 따른 매개 변수의 설정의 어려움을 가지고 있어 잘못된 매개변수 설정으로 인하여 네트워크 성능을 저하시키는 문제를 발생시키며 전체 망에 불안정한 혼잡제어를 야기 시킨다. 본 논문에서는 기존의 AQM를 개선한 SOQuM(Stabilized Operation of Queue Management) 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘의 성능을 검증하기 위해 기존의 방법과 시뮬레이션을 이용하여 비교하였다.
최근 네트워크의 발달로 인해 네트워크 감사데이터의 양이 점점 증가하고 있다. 이렇게 증가하는 네트워크 감사데이터를 능동적이고 효율적으로 분석하기 위한 연구가 진행되고 있다. 하지만 지금까지의 연구들은 특정 침입탐지시스템에 제한되어 데이터 마이닝 기법을 적용하여 감사데이터를 분석하고 침입탐지모델을 구축하는 연구였다. 따라서 이 논문에서는 특정 침입탐지시스템에 의존하지 않고 감사데이터를 효율적으로 분석하여 알려지지 않은 공격패턴이나 규칙들을 발견하여 보안정책 실행시스템에서 활용할 수 있도록 하기위한 감사데이터 분석 마이너를 설계하고 구현하였다. 보안관리자는 구현된 감사데이터 마이너를 이용하여 원하는 정보를 가공 추출하여 고수준의 의미추출에 이용할 수 있다.
RFID 태그에 통신 기능이 부가되고 점차 주위 환경을 감지하는 센싱 기능이 부가되면, 능동적으로 정보를 처리하는 지능형 초소형 스마트 센서 네트워크로 발전되어 현재의 고정된 개체 인식 코드 획득 수준에서 다기능 태그에 의한 상황인지 처리 수준으로 진화하여, 개체간 통신 기능을 갖춘 지능형 USN으로 발전할 것으로 전망 된다. ZigBee는 기기간 센서 네트워크를 구성, 단순 제어와 관리를 수행할 수 있는 WPAN의 최적의 기술로 평가 받고 있으며 저 전력, 저가 등의 장점 등으로 시장 성장성이 높은 기술이다. 유/무선 인프라를 확보하고 있는 우리는 ZigBee를 기존, 또는 현재 구축중인 유무선 네트워크와 연결해 다양한 유비쿼터스 서비스를 개발할 수 있는 최적의 테스트베드 환경을 갖추고 있으므로 u-Health의 기반에 꼭 필요한 기술이다.
센서의 가격이 떨이지고 성능이 향상 되면서 센서를 활용한 서비스가 증가하고 있다. 지금은 센서 장비에 IP 스팩을 탑재시킴으로써 기존의 IP 네트워크에서 다이렉트로 제어/관리도 가능하게 되었다. 그러나 기존의 연구들은 IP 네트워크의 사용자가 센서네트워크내의 필요한 정보를 수집하는 수준이었다. 하지만 IP 를 이용한 양방향 통신이 가능해지면서 위급시 혹은 지속적인 관리를 필요로 하는 이동성 객체는 능동적으로 현재 위치에서 가장 가까운 서비스를 찾는 경우도 고려해 볼 필요가 있었다. 그래서 이 논문에서는 센서 오브젝트가 필요로 하는 서비스를 주소의 한 부분에 대체시킴으로써 이동 시 현 위치에서 적절하게 서비스를 발견할 수 있도록 하는 스킴을 제시한다.
현재의 침입차단, 침입탐지 등의 보안강화시스템은 공격자에 대하여 해당 트래픽만을 차단하는 수동적인 방어 시스템으로 실제 공격자에 대한 능동적인 대응이 부족하여 재공격 및 우회공격에 취약하다. 또한, 현재의 역추적 기술은 수작업을 통한 로그정보 수집 및 추적으로 인해 많은 시간과 인력이 필요하여 능동적 대응이 불가능하다. 본 논문에서는 현재의 인터넷 환경에 적용 가능하며 재공격 및 우회공격에 대응하기 위하여 IP헤더에 마크를 삽입하여 추적하는 TCP 연결 역추적 기법을 제안한다. 제안된 기법은 기존네트워크 구성요소의 수정이 불필요하고, 응답패킷에 XOR 연산 기법을 적용하여 마킹되는 정보의 양과 자원의 오버헤드를 줄일 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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