본 논문에서는 효율적인 이동성 관리를 위한 이동성 예측 기법을 소개한다. 이동 컴퓨팅 환경에서는 사용자가 지리적 위치의 제약없이 언제, 어디서나 다른 네트워크 시스템과 메시지를 주고 받을수 있다. 그러나, 통신자원의 부족, 잦은 접속단절 , 사용자의 움직임 등과같은 이동 컴퓨팅 시스템의 특징 때문에, 지능적이고 효율적인 이동성관리가 요구된다. 이동 컴퓨팅 시스템이 지능적이고 효율적인 이동성관리를 통하여 높은 질의 서비스를 제공하기 위해서는 이동 사용자의 움직임 패턴들을 능동적으로 고려하는 것이 바람직하다. 본 논문에서는 이동 사용자의 과거수일, 수개월동안의 움직임 패턴 즉, 이동사용자의 위치연혁으로부터 미래 위치를 예측하는 지능적 이동성 예측기법(intelligent mobility prediction scheme)을 제안한다. 모델링 방법으로서 뉴로-퍼지 추론시스템(neuro-fuzzy inference system)을 이용한다. 뉴로-퍼지 추론 시스템이 이동 사용자가 움직이게 되는 미래 위치를 예측하기 때문에 , 본 논문에서의 이동성 예측 기법은 통신채널의 사전 배당, 부족한 자원의 사전 할당등을 위해서 사용될 수 있다. 게다가, 본 논문의 시뮬레이션 결과는 제안하는 기법이 다양한 이동 환경에 대해서 높은 예측 정확도를 갖음을 보여준다.
In these days, providing flexible and personalized network services subject to customers' requirements becomes an interesting issue for network service providers. Moreover, because each network service provider own finite network resources and infrastructure, dynamic network provisioning is essential to leverage the limited network resources efficiently and effectively for supporting personalized network services. Recently, as the population of mobile devices increases, the location-awareness becomes as important as the QoS-awareness to provision a network service dynamically. In this paper, we propose a framework for providing location-aware dynamic network services. This framework includes the web user interface for obtaining customers' requirements such as locations and QoS, the network generator for mapping the requested locations and network infrastructure, the network path calculator for selecting routes to meet the requested QoS and the network controller for deploying a prepared network services into SDN(Software-Defined Networking) enabled network infrastructure.
인터넷의 급속한 확장과 새로운 공격 형태의 출현으로 인해 공격 기법 패러다임의 변화가 시작되었다. 그러나, 대부분의 침입 탐지 시스템은 오용 탐지 기반의 알려진 공격 유형만을 탐지하며, 새로운 공격에 대해서는 능동적인 대응이 어려운 실정이다. 이에 새로운 공격 유형에 대한 탐지 능력을 높이기 위해 이상 탐지의 여러 기법들을 적용하려는 시도들이 나타나고 있다. 본 논문에서는 그래픽 기반의 베이지안 프레임워크를 이용하여 감사 데이터에 의한 행위 프로파일링 방법을 제안하고 이상 탐지와 분석을 위한 행위 프로파일을 시각화하고자 한다. 호스트/네트워크의 감사 데이터를 이상 탐지를 위한 준 구조적 데이터 형식의 행위 프로파일인 BF-XML로 변환하고, BF-XML을 SVG로 시각화를 시뮬레이션한다.
최근 세계 각지에 국가 주요 산업시설을 목표로 하는 스턱스넷(stuxnet)과 같은 '사이버 무기'가 나타나 보안전문가들이 주목하고 있다. 도시의 교통과 지하철, 상수도 등과 같은 기반시설을 제어하는 네트워크는 전통적으로 폐쇄망으로 운영되고 있어 바이러스, 악성코드 등의 위협에 안전한 것으로 인식되어 왔으나, 이제는 새로운 공격 위협에 능동적으로 대처해야 할 때이다. 본 연구에서는 도시 기반시설 SCADA망의 제어시스템 현황과 위험을 분석하고, 운영환경에 맞는 보안 모델을 수립함으로써 이러한 위협에 대응하기 위한 방향을 제시하고자 한다.
본 논문에서는 딥러닝 프레임워크 기반의 얼굴인증 시스템에 대하여 제안한다. 제안 시스템은 딥러닝 알고리즘을 활용하여 얼굴영역 검출과 얼굴 특징 추출을 수행하고, 결합베이시안 학습 모델을 이용하여 얼굴인증을 수행한다. 제안 얼굴인증 알고리즘에 대한 성능 평가는 다양한 얼굴 사진들로 구성된 데이터베이스를 이용하여 수행하였으며, 한 명에 대한 얼굴 영상은 2장으로 구성하였다. 또한 얼굴인증 실험은 딥 뉴럴 네트워크를 통한 2048차원의 특징과 그 유사성을 측정하기 위해 결합베이시안 알고리즘을 적용하였으며, 얼굴인증에 실패한 동일오율을 계산함으로써 성능평가를 수행하였다. 실험 결과, 딥러닝 특징과 결합베이시안 알고리즘을 사용한 제안 방법은 1.2%의 동일오율을 보였다.
위치측정은 사용자나 사물에게 주변 환경에 대한 인식을 가능케 하는 기본적인 요소이기 때문에 센서네트워크 환경에서는 가장 핵심적인 요소이다. 기존 위치측정 기법은 크게 Range-based방식과 Range-free방식으로 나눌 수 있다. Range-based방식은 전파의 불규칙하고 추가 장비가 필요한 반면에 Range-free방식은 능동적인 통신을 수단으로 위치를 측정하므로 자원제약적인 센서네트워크에서는 적합한 것으로 알려져 있다. 그러나 위치측정의 정확성이 주변노드의 수에 따라 크게 좌우된다. 특히 밀집도가 낮은 센서네트워크 환경에서는 위치측정의 정확성이 매우 낮다. 본 논문에서 제안된 DRTS(Distributed Range-hybrid Tracking Scheme)는 Range-based와 Range-free방식을 혼합하고 주변노드의 위치와 통신범위 및 세기정보를 최대한 활용하여 이동물체를 추적할 수 있는 기법을 제시한다. 특히 주변노드를 최대한 활용한 효율적인 위치측정기법과 제안된 EGP(Estimative Gird Points)의 예측기법을 활용하여 위치추적의 정확성을 획기적으로 개선할 수 있는 방안을 제시한다. 그리고 시뮬레이션 결과를 통해 기존 위치추적 알고리즘 보다 추적의 정확도 관점에서 제안된 기법의 성능이 우수함을 증명하였다.
최근 구제역과 같은 가축질병으로 인한 살 처분된 가축매몰지의 적절한 모니터링 시스템의 필요성이 대두되고 있다. 그러나 현재 사용되는 모니터링 시스템은 살 처분된 매몰지 현장에서의 시료를 채취한 후 1~2주간의 모니터링 기간을 필요로 함으로 실시간 감시가 필요로 하는 매몰지에 대한 연속측정이 불가능하다. 이에 본 논문에서는 이런 실시간 모니터링을 가능하게 하는 우선 센서네트워크 기반의 가축매몰지 환경정보 모니터링 시스템 설계 및 구현을 제안한다. 제안된 시스템의 무선 센서노드는 환경센서(Dust, Co2, NH3, H2s, Temperature, Humidity)와 위치확인을 위한 GPS센서로 구성된다. 제안된 시스템은 게이트웨이를 통해 원격지 서버에 전송된 매몰지 환경정보를 분석함으로 언제 어디에서나 유해환경 모니터링이 기능하고 위치확인을 통한 상황에 따른 능동적인 대응을 가능케한다. 따라서 제안된 시스템의 유효성 검증을 위해 규정된 가스 배출관에 센서를 설치하였고, 통합 모니터링이 가능한 테스트 베드에서 실시간으로 수신된 데이터를 수집, 분석하여 시간의 변화에 따른 매몰지 위치의 악취환경변화를 모니터링 하였다. 이를 통한 상황에 따른 실시간 대응을 함으로 유사시 환경오염의 사전예방이 가능 한 것을 확인할 수 있었다.
빅데이터 서비스 환경 구축과 서비스에는 클라우드 기반의 네트워크 기슬과 정보 접근의 효율성 개선을 위한 클러스터링 기술이 함께 요구된다. 이러한 클라우드 기반의 네트워크와 클러스터링 환경은 다양하고 가치있는 정보를 실시간으로 제공 할 수 있기 때문에, 불법적인 접근을 시도하는 공격자들의 집중적이 표적이 될 수 있다. 특히 IP 스푸핑을 시도하는 공격자들은 클러스터링을 구성하고 있는 상호 신뢰 호스트들의 정보를 분석하여, 클러스터 내에 존재하는 시스템으로 직접 공격을 시도할 수 있다. 그러므로 불법적인 공격에 대한 빠른 탐지와 대응이 필요하며, 기존의 단일 시스템에서 구축하여 운용하는 보안시스템 보다 강화된 보안정책이 요구된다고 할 것이다. 본 논문은 이러한 네트워크 환경에서의 불법적인 공격 발생에 능동적인 대응 및 효율적인 정보 서비스가 가능 할 수 있도록 라우팅 패턴 변화를 추적하여 탐지 정보로 활용하였다. 아울러 탐지 과정에서 발생하는 라우팅 정보에 기반한 단계별 암호화를 통하여 재설정을 위한 잦은 정보 서비스의 단절이 발생하지 않으면서 안정적인 서비스 정보의 관리가 가능하도록 하였다.
분산 이형 환경에서 대용량의 정보를 검색하는 새로운 패러다임으로 이동 에이전트가 주목받고 있다. 검색을 수행하기 위해 많은 양의 데이터를 전송하는 대신 검색을 수행하는 에이전트를 검색을 수행할 서버로 직접 전달하는 방식을 이용하는 것이다. 본 논문에서는 분산 이형 환경에 독립적으로 존재하는 정보를 효율적으로 검색할 수 있는 이동 에이전트 기반의 정보 검색 모델을 제시하고 질의응답(Q&A)을 검색하는 시스템을 다지인하고 구현한다. 제안된 모델인 이동 에이전트 기반의 질의응답 검색 시스템(QASSMA : Q&A Search System using Mobile Agents)은 이형 분산의 환경에 존재하는 질의응답 게시판 및 뉴스그룹을 검색할 수 있는 모델이다. QASSMA의 특징을 요약하면, 우선, 최적의 검색 위치로 검색 코드 자체가 이동하여 검색을 수행하므로 기존의 정적인 검색 로봇에 비하여 고정된 네트워크 거리를 극복할 수 있고 단축된 원격 서버와의 네트워크 거리만큼 검색시간을 단축시킬 수 있다. 또한 출발서버에서 검색할 위치로 검색코드가 이동하여 실행되므로 중앙 집중적인 네트워크 트래픽 형성을 막고 출발서버의 부담을 줄일 수 있다. 마지막으로, QASSMA의 이동 검색 에이전트는 검색 환경에 맞는 클래스를 능동적으로 탑재하여 효율적으로 검색 환경의 변화에 대처할 수 있고 다양한 검색 방법을 지원할 수 있다. 본 논문에서는 실험을 통해 제안된 이동 에이전트 기반의 질의응답 시스템의 검색 방법이 기존의 정적인 검색 방법에 비해 효율적임을 보인다.
오늘날 문화산업은 전반적으로 예술에 대한 관심보다 상업적 경제적 가치에 치중해 왔으나, 본 연구는 예술적 문화적 의미가 궁극적으로 상업적 경제적 가치를 포괄하여 뛰어넘을 수 있는 돌파구가 될 수 있을 것이다. 이를 위해 본 논문은 실감미디어 아트의 사례분석과 실감미디어 현황살피기를 통하여 3D 입체영상이 나아갈 바를 예측하고 제시한다. 먼저 기술개발과 소비환경의 변화를 살펴보면, SF영화 '마이너리티 리포트'에 나온 모션인식기술이 현재 실현가능한 기술이다. 3D 입체영상은 테마파크와 체험관에서 단체 상영되었지만 오늘날 3D TV와 3D 모니터 개발은 개별적인 소비환경으로 변화시키고 있다. 따라서 본 연구는 국내에서 거의 연구되지 않았던 실감미디어 아트를 크게 세 분류로 나누어 분석한다. 그 결과는 첫째, CAVE방식에서 관람자들이 자유롭게 인터페이스를 조작하거나 관람자의 직접적인 움직임에 따라 연동할 수 있는 관람자의 영향력 확대를 예상한다. 둘째, HMD방식과 센서슈트 혹은 통신장비를 통해 관람자의 지각확장과 상호 네트워크적인 형태를 예측한다. 셋째, HMD와 모션트래킹 재킷의 활용도 예견된다. 이 세 가지 특징의 융합적 활용을 통해 관람자의 시점에서 디스플레이 기기 착용으로 3D 입체영상을 체감하고 개입할 수 있는 능동적 4D의 가능성을 전망한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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