지금까지 많은 연구사들이 이동통신 환경과 관련하여 프라이버시 측면에서 모바일 이용자들의 현 위치와 행적의 노출에 대한 문제를 다루어 왔다[1,2,3.4,5,6,7,8]. 그 중에서도 Kesdogan과 Pfitzmann[3,6]은 이 문제를 해결하기 위해 TP(Temporary Pseudonym)라는 임시 익명 아이디를 이용한 효율적인 방법을 제안하였다. 그 후 Kesdogan 등은 [8]에서 이 방법을 더욱 개선하여 네트워크 제공자 측의 각종 공격 유형들과 이들로부터 모바일 이용자들을 보호할 수 있는 방법을 제안한 바 있다. 그러나 그들이 제안한 공격 유형들 가운데 특히, 네트워크 제공자의 능동적인 공격에 대비한 방법은. 새로운 또 하나의 장비(이를 Reachability Manager라 부른다)를 시스템에 부착하는 방법으로, 실질적이라기 보다는 대안에 가까우며 그 방법에 대한 기술이 구체적이지가 않다. 게다가 이것은 또 다른 비용과 부담을 요구한다. 따라서 본 논문에서는 이러한 추가적인 장비가 없이 기존의 환경에서 네트워크 제공자의 능동적인 공격에 대비하는 실질적인 방법을 제안한다 제안한 방법의 기본 아이디어는 모바일 이용자, 그리고 이용자와 네트워크 제공자가 신뢰하는 제 3자(이를 Trust Device라 부른다) 이 둘만이 알고 있는 비밀 정보를 네트워크 제공자를 통해 교환함으로써 내부 이용자인 네트워크 제공자 측의 부정을 방지하는데 있다. 아울러 제안한 방법을 응용한 새로운 지불 프로토콜을 소개하고자 한다.
센서 네트워크 시스템의 센서 노드들은 싱크 노드와 무선으로 송수신하며 사람이 일일이 접근하기 힘든 방대한 지역의 센서 데이터를 획득 및 전송한다. 하지만 센서 노드들의 중복 센서 데이터의 비효율적인 반복 전송은 전체 시스템의 수명을 짧게 하고, 이때 발생하는 많은 양의 데이터들은 사용할 때 다시 선별해야 하는 번거로움이 있다. 본 논문에서는 네이밍 에이전트의 네임 스페이스의 메타 테이블로부터 제공되는 이주 대상 노드들을 차례로 방문하여, 사용자 조건에 따라 중복 센서 데이터를 제거하고, 용도 및 필요에 따라 센서 데이터를 수집 및 전송함으로써 센서 데이터의 과잉 송수신을 막고 전체 시스템의 수명을 늘릴 수 있는 이동 에이전트 미들웨어를 설계 및 구현한다. 또한, 실제 환경에서 발생할 수 있는 상황을 고려한 조건 및 제한들을 적용한 이동 에이전트를 이용한 실험을 통하여 중복 센서 데이터의 제거 및 데이터 수집의 효율성을 보이고, 향후 제안된 이동 에이전트 미들웨어에 능동 규칙을 탑재하거나 능동 규칙 시스템과의 연계를 통하여 다양한 능동적 센서 네트워크 응용에의 적용 가능성을 보인다.
21세기에는 정보기술의 혁명적 발전과 함께 전쟁양상이 파격적으로 변화될 것으로 예측되며, 전력체계의 특성이 근본적으로 변화됨과 더불어 전쟁 패러다임이 획기적으로 변하고 있다. 특히, 정보과학기술을 이용한 정밀감시, 통제, 타격 복합체계의 구축이 군사력 발전의 근간이 되고 있으며, 앞으로 디지털, 인터넷, 생명공학, 나노기술 등을 복합적으로 활용하는 것이 전력체계의 중심 축이 될 것이다. 특히 전쟁 수행 방식 및 수단의 변혁과 군사패러다임의 보편적 변화추세에 능동적으로 대비하기 위하여 유선과 무선 그리고 근거리 무선 사이에 이음매 없는 통신망이 실현됨으로써 누구든지 어디서나 네트워크로부터 자신이 필요한 정보를 얻을 수 있는 유비쿼터스 컴퓨팅을 민간분야에 활용하여 스마트 흠과 물류에 적용한 사례를 살펴보았다. 유비쿼터스 컴퓨팅과 네트워크 기술은 21세기 변화될 형태의 전쟁을 수행하기 위해 국방 분야 적용이 필수적이며, 이를 통해 전술적인 감지$.$추적 능력의 차대 및 고도화된 전술 정보의 실시간 교환$.$공유, 전술부대의 커뮤니티 파워증대 효과를 가져 올 수 있다. 따라서 유비쿼터스 국방(u-Defense) 시대로 가기 위해 개발하여 적용 가능한 핵심 분야인 내장형 모바일 ad-hoc 네트워크 프로토콜, 무선 센서 네트워크, RFID(Radio Frequency Identification)를 활용한 유비쿼터스 군수지원 등을 제시하였다. 이러한 유비쿼터스 국방을 위하여 우선 비용 측면과 민간분야에 비해 훨씬 강화된 정보 보호 및 무기체계간 상호인증 환경을 고려해야 하며, 국방 정보화에 전력증강차원의 과감한 투자가 요구된다. 또한, 저 비용 고효율의 군사력을 구축해야할 것이며, 첨단 정보체계 건설을 주도할 수 있는 정보 인력을 양성하여, 장기적으로 종합적인 발전계획을 수립하고 국방 정보 체계를 효율적으로 구축하면 군 전력향상에 획기적으로 기여할 수 있을 것이다.
본 연구는 노르웨이 Alesund 평생학습네트워크 사례분석을 통해 성공요인을 살펴보고 국내 지역단위 학습네트워트의 대표적인 형태인 중소기업 직업훈련 컨소시업의 성공적인 운영에 필요한 시사점을 제시한 것이다. Alesund 평생학습네트워크의 특징을 요약하면 다음과 같다. 첫째, 기업들의 자발적인 참여로 구성됨에 따라 참여기업의 요구를 적극적으로 반영할 수 있는 지배구조를 갖고 있다. 둘째, 참여기업이 경영환경 변화에 능동적으로 대처할 수 있도록 조직변화와 혁신에 필요한 역량을 개발하고 이를 실행할 수 있는 변화관리프로그램 등이 포함되어 있다. 셋째, 조직학습 이론에 기초하여 평생학습네트워크가 설계되어 참여기업에게 필요한 지식을 공동으로 획득하고 실험하여 공유하는 프로세슬 갖고 있다. 이상의 논의를 바탕으로 국내 중소기업훈련컨소시엄의 성공적인 운영을 위한 시사점을 제시하였다.
본 연구에서는 도시 지상시설물을 보다 지능적이고 능동적으로 관리하기 위해 첨단 유비쿼터스 센서네트워크 기술을 도입함에 있어 가장 기본이 되는 체계적 시설물 분류와 이에 대한 분석을 다루고 있다. 그동안의 u-City 및 시설물 지능화 관련 선행연구를 통해 유비쿼터스 센서네트워크 기술 도입에 대한 필요성과 일부 응용사례 등이 발표된 바 있으나, 체계적인 시설 분류나 특성별 센서 도입 방안에 관한 연구는 미진한 실정이다. 이에 본 연구를 통해 기존 도시에서 관리하고 있는 지상 시설물들의 주요 관리특성을 도출하고, 이를 체계적으로 분류 및 분석함으로써 시설물관리 및 유비쿼터스 센서네트워크의 융합에 기여하고자 한다.
최근 차량의 안전에 관한 기술은 전자 및 제어분야의 기술이 접목되어 능동 안전 시스템이 개발되고 있다. ABC(Active Body Control), ABS(Antilock Brake System), ACC(Adaptive Cruise Control) 기술이 대표적이라 할 수 있다. 이러한 기술은 전자 제어 장치를 기반으로 하고 있으며, 차량 네트워크로 데이터를 실시간으로 공유한다. 따라서 본 논문에서는 기계식으로 구성되어 수동으로 작동되는 주차 브레이크 장치를 차량용 네트워크인 CAN를 이용하여 자동으로 작동될 수 있도록 제어 알고리즘 구현과 응용 어플리케이션을 구현한다. 또한 구현되는 제어시스템을 통해 기존의 차량내 전자제어시스템과 통합 운영할 수 있는 가능성을 확인한다.
최근에는 컴퓨터 시뮬레이션을 통해서 실제 전투 자산을 가동하지 않고 실전과 같은 전투경험을 부여하고 있다. 이러한 시뮬레이션이 실제와 똑같은 환경을 구축하기 위해서는 현재 사용하는 워게임 모델을 운용하기 위한 데이터베이스가 잘 구축되어야 하고, 그 데이터베이스를 포함한 페더레이트(federate)간의 연동(federation)이 네트워크 상에서 잘 수행되어야 한다. 이에 본 논문에서는 전장 데이터(이하 액티브 패킷)의 신속한 전달을 필요로 하는 긴급한 실제상황과 유사한 전장공간을 구축할 수 있도록 액티브 네트워크 상에서 페더레이트(혹은 액티브 노드) 간의 효율적인 트래픽 처리가 가능한 가상 전장 환경을 구성하고, 이에 대한 유효성을 모의 실험을 통하여 검증하였다.
네트워크에서 실시간으로 통신 트래픽의 변화량을 감시하고 시계열 분석을 이용해 변화량의 추이를 모형화한다. 트래픽의 변화량을 모형화하게 되면 트래픽에 대한 예측이 가능하게 되므로 트래픽 예측을 이용하여 성능관리를 수행할 수 있다. 본 연구에서는 실시간 트래픽을 이용한 성능관리 시스템에 대해 다룬다. 기존의 성능관리 시스템은 SNMP를 이용한 MIB-II 정보를 바탕으로 하는 분석 방법으로 이는 누적 데이터를 기본으로 하는 관리 방법으로 이상 징후의 판단이 즉각적이지 않았고 또한 모니터링을 수행하기 위해서는 통신 트래픽의 증가를 가져왔다. 대부분의 성능관리 시스템은 단순히 망에서의 트래픽이나 에러율 등을 관리자에게 보고하는 데 그치고 있어 능동적인 성능관리가 이루어지지 않는다. 따라서, 본 논문에서는 실시간 트래픽 감시를 위해 네트워크에 들어오거나 나가는 트래픽의 양을 측정하여 분석하고, 이 정보를 바탕으로 특정 시점 이후의 트래픽 추이를 모형화하여 미래의 트래픽 양을 예측하고, 예측된 정보를 바탕으로 하는 성능관리 시스템에 대해 연구한다. 예측 알고리즘으로는 시계열 분석을 통해 시계열 자료의 예측을 가능하게 하는 알고리즘으로 설계한다. 이 성능관리시스템을 바탕으로 망 관리자가 전체 통신 네트워크의 부하 상태를 예측하여 신속하게 대응을 할 수 있다.
지구온난화로 유발되는 기후변동성이 증가함에 따라서 정확한 수문인자의 예측은 전 세계적으로 주요 관심사항이 되고 있다. 최근에는 고성능 컴퓨터 자원의 증가로 수문기상학 연구에서 동일한 학습량에 비하여 정확도의 향상이 뚜렷한 기계학습 구조를 활용하여 위성영상 기반의 대기예측, 태풍위치 추적 및 강수량 예측 등의 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 연구에는 기계학습 중 시계열 분석에 널리 활용되고 있는 순환신경망(Recurrent Neural Network, RNN) 기법의 대표적인 LSTM(Long Short-Term Memory) 네트워크를 이용하여 수문인자를 예측하였다. LSTM 네트워크는 가중치 및 메모리 요소에 대한 추가정보를 셀 상태에 저장하고 시계열의 길이 조정하여 모형의 탄력적 활용이 가능하다. LSTM 네트워크를 이용한 다양한 수문인자 예측결과 RMSE의 개선을 확인하였다. 따라서 본 연구를 통하여 개발된 기계학습을 통한 수문인자 예측기술은 권역별 수계별 홍수 및 가뭄대응 계획을 능동적으로 수립하는데 활용될 것으로 판단된다. 향후 연구에서는 LSTM의 입력영역을 Bayesian 추론기법을 활용하여 구성함으로 학습과정의 불확실성을 정량적으로 제어하고자 한다.
센서네트워크 환경에서 접근이 용이하지 않은 시공간 데이터 획득 및 송신을 위해서는 무선통신 기능을 갖는 센서들이 필수적으로 요구된다. 그러나 이들 센서들은 대용량의 센싱 데이터 처리나 동적 환경에의 적응성이 미흡하여 전력의 과소비와 네트워크 부담을 유발한다. 본 논문은 임계값을 적용한 능동규칙을 통하여 필요한 데이터만을 획득, 전송 및 처리할 수 있는 이동에이전트 모델과 이동에이전트의 자율적 이주 및 통신 수행방법을 제안하여 다양한 센서네트워크 환경에서의 효율적 분산 제어방법을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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