본 논문에서 제안한 알고리즘은 IP데이터망에서 웜 스캐닝 공격을 탐지하는 TRW 알고리즘을 분석하고 음성망에 적용하기 위해 연결 과정과 연결 종료 과정을 설계하며, 이를 카운트하는 확률 함수를 정의하였다. 제안한 알고리즘을 평가하기 위해 임계치를 설정하고, 공격 트래픽 종류에 따른 연결확률을 변화시켜 알고리즘의 효율성을 측정하였으며, 공격패킷의 공격 속도에 따른 탐지시간을 측정하였다. 평가 결과 본 논문에서 제안한 알고리즘은 공격 속도가 초당 10패킷일 경우, DDoS 공격이 시도되고 약 1.2초 후에 탐지를 하고 초당 20개일 경우에는 약 0.5초 후에 탐지함을 확인하였다.
전자상거래 사용자와 대용량 멀티미디어 데이터의 증가로 인한 전자상거래 시스템의 급격한 부하 증가와 네트워크 트래픽의 증가는 클라이언트의 요청에 대한 서비스의 지연을 가져와 고객에 대한 고객만족도 감소와 기업의 경쟁력을 떨어뜨리는 요인이 되고 있다. 따라서 전자상거래 시스템의 효율적인 관리와 응답속도를 고려한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 전자상거래 시스템의 부하 분산을 위해 캐시 기능을 가진 로컬서버 기반의 계층적 구조의 전자상거래 시스템을 설계하고 로컬 웹서버를 위한 분할된 웹캐시 알고리즘을 제안하며 실험을 통해 성능을 분석하였다.
Hyperledger Indy는 탈중앙화 신원 증명 기술인 DID를 구현한 오픈소스다. Hyperledger Indy는 RBFT 합의 알고리즘을 사용하며 풀에 일정 수 이상의 문제 노드로 합의 부족이 발생하면 데이터 추가가 되질 않는다. 이는 노드를 추가하는 것으로 미연에 예방할 수 있으며 자동으로 동작시키기 위해 노드 모니터링 시스템을 구현하였다. 노드 모니터링 시스템은 풀의 상태를 지속해서 확인하며 특정수 이상의 문제 노드가 발생하면 자동으로 노드를 추가해 합의 문제가 발생하는 것을 방지한다. 이는 Hyperledger Indy의 가용성을 높여 줄 수 있으며 합의 알고리즘을 사용하는 다양한 블록체인 서비스에서 참고할 수 있는 연구이다.
본 논문은 웹 3.0 환경을 적용한 쇼핑몰 플랫폼의 구축을 목표로 하며, 이를 통해 참여자들이 블록체인 기술을 이해하고 활용할 수 있도록 하는 것을 중점으로 한다. MetaMask[1] 결제 및 로그인 통합을 통해 사용자는 간편하게 결제하거나 로그인할 수 있으며, 블록체인 스마트컨트랙트를 기반으로한 결제 시스템을 도입하여 높은 수준의 보안을 제공한다. 또한, 웹 3.0 기술을 도입하여 분산형 데이터 저장 방식을 채택하여 차별성을 확보한다. 이 프로젝트는 기존 쇼핑몰의 효율성을 높이고 사용자들에게 현대 기술 트렌드를 체험하게 함으로써 웹 3.0 시대에 걸맞은 차별화된 서비스를 제공하고자 한다.
최근 인터넷 상에 정보가 방대해지면서 사용자의 요구에 맞는 정보 필터링과 개인화 서비스가 매우 중요해지고 있다. 특히 전자상거래 분야에서 상거래를 활성화시키고 정보 제공자에 대한 만족도와 충성도를 높이기 위해, 사용자의 취향을 기반으로 한 정보 추천은 필수적인 요소가 되었다. 기존 추천 시스템은 사용자의 관심 정보를 기술한 사용자 프로파일을 대부분 정보 제공자 측에서 각각 개별적으로 수집하고 이를 기초로 추천 서비스를 제공한다. 따라서 사용자의 정보는 각 정보 제공자 측에 분산되어 존재하며, 사용자 정보가 부족한 서버에서는 초기에 추천 전략을 세우기 어렵다는 문제가 있다. 또한 사용자정보를 가지고 있는 서버의 경우에도 사용자가 해당 서버를 주기적으로 방문하지 않았다면, 사용자의 동적인 취향 변화를 반영하기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 사용자의 행동을 통합적이고, 지속적으로 관찰할 수 있는 사용자 기기에서, 사용자가 이용한 웹 문서 분석을 통해 사용자의 관심 분야를 추론하고, 이를 다른 정보 제공자가 이용하는 새로운 구조의 추천 시스템을 제안한다. 또한 제안 시스템은 보다 효율적인 프로파일 생성을 위해, 웹 페이지에서 식별된 정보 블록에서 관심 단어를 추출하고, 앵커 태그를 분석하여 사용자의 이동 경로를 추적하는 특징을 포함하고 있다. 이러한 제안 시스템의 특징을 통해, 사용자 정보가 부족한 상점에서도 초기에 개인화 서비스 제공이 가능해지며, 사용자가 평소에 이용하는 웹 문서로부터 프로파일을 생성함으로써, 사용자의 동적인 취향 변화를 반영할 수 있다. 또한 정보 블록에서 취향 정보를 추출하는 알고리즘을 통해 보다 빠르고 정확한 프로파일 생성이 가능해진다. 본 논문에서는 최근 구매 활동이 있었던 사용자들의 웹 검색 히스토리와 구매 데이터를 이용하여 제안 시스템의 추천 정확도와 프로파일 분석에 소요되는 시간 측면의 이득을 실험하였으며, 그 결과를 통해 시스템의 유효성을 확인하였다.
본 연구에서는 다양한 개념 패싯과 관계 패싯들을 수용한 범용 과학기술 시소러스 구축용 웹 기반 워크벤치 개발에 대해 기술한다. 기존 국내 시소러스 구축용 워크벤치들이 제공하는 기본적인 용어 관계구축 기능을 확장하여 개념 패싯, 범주 관계 패싯, 의미역 관계 패싯, 속성 관계 패싯 및 속성 키워드 처리 기능을 원활히 제공할 수 있는 사용자 중심적 워크벤치를 개발함으로써 시소러스 상의 개념들에 대한 효율적인 구축이 가능하도록 한다. 또한 시멘틱 웹 상의 온톨로지 영역에 보다 근접한 고도화되니 시소러스 구축을 위해 용어들을 개념화시키고, 개념간의 다양한 관계를 설정하는 프로세스 중심적 설계로 분야 적합성이 높은 정보 처리 기반을 갖춘다. 궁극적으로 여러 마이크로 시소러스들을 통합하여 운용할 수 있는 복합 모델을 구축하는 것을 목표로 하고 있다. 이러한 목적에 부합하는 시스템 구현을 위해 CBD(Component Based Development) 개발 방법론으로 MSF/CD를 이용하였으며, 분산 환경에서 이기종간의 데이터 교환을 용이하게 하기 위하여 웹 서비스 (XML Web Services)를 이용하였다. 또한 시멘틱 웹 기반 연구자 간 협업 지원 서비스 구현을 위한 확장 검색용으로서도 활용할 수 있도록 하였다. 시소러스 반출은 CSV, XML 및 RDF를 모두 지원할 수 있도록 함으로써 다양한 사용자 요구 사항에 부합할 수 있도록 하였다. 시소러스 브라우징을 시각화 기반의 3단계 구조를 가진 플래시로 구현하여 사용자가 쉽게 시소러스를 탐색하고 분석할 수 있는 기반을 제공하였다. 또한 다양한 검색 요구를 만족시키고자 기본 검색, 고급 검색, 메타 검색을 선택할 수 있도록 하며, 개념 편집 및 시소러스 브라우징과 연동시켜 효율적인 시소러스 구축이 가능하도록 하였다. 본 연구의 워크벤치를 이용하여 구축된 시소러스는 기존 시소러스들에 비해 사용자가 보다 폭넓은 의미 기반 검색을 수행할 수 있도록 함으로써 다각적인 정보를 쉽게 획득할 수 있는 기반을 마련하고 있다는 데 의의가 있으며, 다국어 시소러스 및 다중 시소러스를 수용할 수 있는 방향으로 발전시킬 계획이다.
인터넷 망에서의 서비스 거부 공격에 대해서는 많은 연구가 진행 중이지만 음성망에서는 그 연구가 미흡한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 위의 문제점을 해결하기 위해 IP 데이터망을 사용하는 음성망을 대상으로 한 DDoS 공격 트래픽 탐지 알고리즘인 확장된 TRW 알고리즘을 설계하고 평가하였다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 기존 DDoS 공격을 인터넷 망에서 탐지하는 TRW 알고리즘을 분석하고, 이를 음성망에 적용하기 위해 연결 과정과 연결 종료 과정을 설계하며, 이를 카운트하는 확률 함수를 정의하였다. 제안한 알고리즘을 검증하기 위해 임계치를 설정하고, NS-2 시뮬레이터를 이용하였다. 공격 트래픽 종류에 따른 탐지율을 측정하였으며, 공격 패킷의 공격속도에 따른 탐지 시간을 측정하였다. 평가 결과 0.1초당 1개의 INVITE 공격 패킷을 송신하였을 때 이를 탐지하기 위한 시간으로 4.3초가 소요되었고, 각기 다른 15,000개의 공격 패킷을 송신하였을 때 13,453개를 공격으로 판단하였기 때문에 전체 공격에 대한 탐지율로 89.6%의 성능을 확인할 수 있었다.
본 논문은 웹 2.0의 등장에 발맞추어 사용자의 데이터 생산과 공유가 확대되면서 참여 중심의 인터넷 환경이 구축됨에 따라 새롭게 도입된 사이버가정학습 2.0의 효과적인 운영방안을 제시하는데 목적이 있다. 이를 위해 웹 2.0의 문헌연구, 사이버가정학습 운영 사례, 전문가 컨설팅 및 성능 테스트를 바탕으로 연구하였다. 연구 결과 오프라인의 학교 교육과 연계하여 화상 상담, 웹기반 토론 도구를 이용한 온라인 교육이 이루어질 때 교육적 효과가 증대되며, 시스템 구성 역시 이중화하여 분산 처리함으로써 원활한 서비스가 제공될 수 있었다. 또한 발전적인 서비스 제공을 위해서는 학생, 학부모, 교사 등으로 구성된 모니터링단 운영이 요구되었다.
웹은 가장 커다란 분산 정보저장소로서 빠른 속도로 성장했으나, 웹의 정보를 읽고 이해하는 데는 본질적으로 한계가 있다. 웹의 이러한 환경에서 사용자의 순회패턴(traversal Patterns)을 탐사하는 것은 시스템 설계나 정보서비스 제공 측면에서 중요한 문제이다. 본 논문에서는 세션에 나타나는 페이지들간의 연관성 정보를 활용하여 빈발 k-페이지집합을 탐사하여 추천 페이지집합을 생성함으로써 효율적인 웹 정보서비스를 제공할 수 있는 Web Page Recommend(WebPR) 알고리즘[11]을 화장한다. 화장된 내용은 WebPRl(A) 알고리즘을 추가하였으며, WebPR(T)에서 윈도우 개념을 도입한 새로운 winWebPR(T) 알고리즘을 제안하고 있다. 두개의 화장된 알고리즘을 포함하여 두개의 실제 웹로그(Weblog) 데이터에 대해 실험 결과에서 알 수 있듯이 윈도우 개념을 도입한 winWebPR(T) 알고리즘이 세션에 나타나는 페이지들간의 모든 연관성 정보를 활용함으로써 가장 우수한 성능을 보였다.
PDA, 노트북, 팜탑, 데스크탑 등 다수의 단말기에 분산되어 있는 동일한 데이타들에 대해 가장 최신 값으로 일치시키는 것을 동기화(synchronization)라고 한다. 2000년 12월 노키아, 에릭슨, IBM등에 의해 데이타 동기화에 대한 산업계 표준 프로토콜 규격이 발표되었다. 본 논문에서는 SyncML 프로토콜을 구현하고 PIMS(Personal Information Management System) 서비스 데이타 동기화 기능을 지닌 서버의 개발 연구 내용을 소개한다. 서버 구조 설계와 각 프레임 별 기능, 그리고 각 프레임에서의 SyncML 메시지 처리 절차를 제시하였다. 구현한 서버에 대해 적합성 시험과 상호운용성 시험을 수행하였으며 PIMS 서비스에 대해 복수 개 장치 간에 효과적으로 데이타 동기를 수행함을 확인하였다. 또한 세션매니저라는 모듈에서 여러 세션에 대한 정보를 신속히 액세스하도록 관리함으로써, 우리가 구현한 이전 버전 서버에 비해 우수한 성능을 지님을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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