최근 우리나라에서 방송과 통신의 융합에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 실제로 방송과 통신이 기술적으로 융합화되어 가고 있고, 방송통신위원회를 기반으로 각종 방송 통신 정책 및 제도들이 개정되어 운영되고 있다. 융합 환경의 핵심적인 특징은 네트워크가 현재보다 더 광범위한 서비스 제공을 위한 수단으로 이용될 수 있다는 것이지만 융합에 따른 불확실성, 즉 융합에 따른 취약성을 제거하지 않고서는 서비스의 안전성을 보장할 수 없다. 따라서, 방송 통신 융합의 불확실성을 제거하고 향상된 서비스를 제공하기 위하여 방송과 통신의 융합과 관련된 보안 취약점 분석 프로세스 개발이 요구된다. 이에 따라, 본 논문에서는 방송과 통신의 기반시스템이 융합화되는 과정에서 발생되는 취약성에 대한 문제점을 알아보고 이에 대한 취약점을 분석하기 위한 프로세스를 제시한다.
본 논문에서는 워크플로우 협력네트워크 지식의 발견 알고리즘을 제안한다. 즉, 워크플로우 인텔리전스 (또는 비즈니스 프로세스 인텔리전스) 기술은 워크플로우 모델들과 그의 실행이력으로부터 일련의 지식을 발견, 분석, 모니터링 및 제어, 그리고 예측하는 세부기법들로 구성되는데, 본 논문에서는 워크플로우 모델을 구성하는 액티버티들과 그들의 수행자들간의 협력네트워크 지식을 "워크 플로우 협력네크워크 지식"라고 정의하고, 그의 발견기법인 정보제어넷(ICN, information control net)기반 워크플로우 협력네트워크 지식 발견 알고리즘을 제안한다. 특히, 제안한 알고리즘의 적용 사례를 통해 특정 워크플로우 모델로부터 해당 워크플로우 협력네트워크 지식을 성공적으로 생성할 수 있음을 증명함으로써 본 논문에서 제안한 알고리즘의 정확성 및 적합성을 검증한다.
프로그램 행위 침입 탐지 기법은 데몬 프로그램이나 루트 권한으로 실행되는 프로그램이 발생시키는 시스템 호출들을 분석하고 프로파일을 구축하여 침입을 효과적으로 탐지한다 시스템 호출을 이용한 이상 탐지는 단지 그 프로세스가 이상(anomaly)임을 탐지할 뿐 그 프로세스에 의해 영향을 받는 여러 부분에 대해서는 탐지하지 못하는 문제점을 갖는다. 이러한 문제점을 개선하는 방법이 베이지안 확률값 이용하여 여러 프로세스의 시스템 호출간의 관계를 표현하고, 베이지안 네트워크를 이용한 어플리케이션의 행위 프로파일링에 의해 이상 탐지 정보를 제공한다. 본 논문은 여러 침입 탐지 모델들의 문제점들을 극복하면서 이상 침입 탐지를 효율적으로 수행할 수 있는 베이지안 네트워크를 이용한 침입 탐지 방법을 제안한다 행위의 전후 관계를 이용한 정상 행위를 간결하게 프로파일링하며, 변형되거나 새로운 행위에 대해서도 탐지가 가능하다. 제안한 정상행위 프로파일링 기법을 UNM 데이터를 이용하여 시뮬레이션하였다.
인도부페 프로세스는 유한개의 행과 무한개의 열로 이루어진 이진행렬의 분포와 관련된 확률과정이다. 무한특성모형을 유한개의 행과 무한개의 열로 이루어진 이진행렬을 이용해서 표현할 때, 이진행렬에 대한 사전분포로써 인도부페 프로세스가 이용될 수 있다. 본 논문에서는 인도부페 프로세스를 유한특성모형과 연관지어서 유도하는 방법을 소개하고, 베타프로세스와의 관련성을 간략히 설명한다. 실제 모형의 추론에 인도부페 프로세스가 이용되는 예제를 살펴보기 위해서 가우시안 선형모형에 인도부페 프로세스를 적용한 모형화 방법을 언급하고, 깁스표집 알고리즘, 막대 자르기 알고리즘, 변분방법을 이용한 추론방법을 설명한다. 그리고 이 세 가지 알고리즘을 이용하여 이미지 자료를 분석하는데 적용해본다. 나아가 쌍자료 분석, 네트워크 분석, 독립성분 분석에서 인도부페 프로세스가 어떻게 이용될 수 있는지도 알아본다.
현재 멀티 코어 프로세서는 많은 서버에 적용되어 사용되고 있으며, 향후에는 하나의 프로세서 패키지에 포함될 코어의 개수는 계속해서 증가할 것이다. 그러나 현재 운영체제들은 멀티 코어 시스템을 멀티 프로세서 환경과 거의 동일하게 다루고 있으며 아직 멀티 코어 특성을 고려한 성능 최적화 시도는 미흡한 상태이다. 본 논문은 SMP와 NUMA 구조의 멀티 코어 프로세서 환경에서 통신 프로세스와 네트워크 인터럽트의 프로세서 친화도를 변화시키며 네트워크 처리율과 코어의 유휴 자원 양을 정량적으로 분석한다. 측정 결과 프로세서 친화도에 따라 통신 처리율은 크게 변하지 않지만 프로세서 자원의 요구량에는 크게 영향을 주는 것을 보인다. 또한 이러한 프로세서 자원의 영향은 멀티 코어 프로세서의 캐쉬 공유 구조 및 메모리 분산 구조와 밀접한 관계를 갖고 있음을 밝힌다.
저전력 블루투스(BLE) 기술이 저속 저에너지 무선 센서 네트워크 기술로 주목을 받고 있다. BLE 기반의 무선 네트워크에서는 신속한 장치 탐색이 매우 중요하며, 네트워크 노드들이 보통 동전형 배터리로 매우 긴 시간 동안 동작해야하기 때문에 에너지 소모를 최소화하여 운영할 필요가 있다. 그러나 낮은 에너지와 짧은 지연시간을 동시에 얻기 어렵기 때문에 BLE 규격에서는 장치 탐색 프로세스에 관련된 파라미터들의 값 범위를 넓게 허용하여 응용에 맞게 설정하도록 하고 있다. 따라서 BLE 네트워크 운영에 앞서 장치 탐색 프로세스 관련 파라미터의 값에 따른 성능을 분석할 필요가 있다. 본 논문에서는 BLE 네트워크에서 장치 탐색을 위한 advertising 횟수의 평균과 누적분포함수에 대해 분석하였다. 또한 소모 에너지 증가가 거의 없으면서 장치 탐색의 성능을 개선할 수 있는 advertising 이벤트 간 간격을 제어하는 방안을 제안하였다.
본 논문은 조직원의 지식을 종합화하는 프로세스를 고찰한다. 이전의 관련 연구는 관리적, 사회적 관점에서 프로세스의 부분에 국한하거나 정성적 분석에 초점을 맞추었다. 본 연구는 프로세스를 통합적이고 계량적으로 살펴보는 엔지니어링 접근법을 제안한다. 이를 위해서 대기네트워크 이론을 도입하여 지식종합화 환경의 구성요소들 간의 상호작용을 포착하는 모델과 적용 방법론을 기술한다. 이를 통해서 지식종합화 프로세스의 성과지표를 도출할 수 있고, 이러한 지표는 지식종합화 프로세스를 개선하기 위한 계획이나 통제에 효과적으로 사용이 될 수 있을 것이다.
유전자의 생물학적 기능을 밝히고 세포 내 상호작용을 이해하는 것은 post-genome era의 가장 중요한 작업 중 하나이다. 세포는 서로 다른 컴포넌트들의 상호작용에 의해 아주 복잡한 네트워크를 구성한다. 생화학적 네트워크에는 metabolic, regulatory, signal transduction과 같은 세포의 프로세스를 포함한다. 이러한 생화학적 네트워크들은 서로 다른 정보체계를 가지고 각기 다른 데이터베이스에 분산되어 저장관리 되고 있다. 따라서 생화학적 네트워크 데이터를 체계적으로 효율적으로 저장, 관리하기 위한 데이터베이스에 대한 필요성이 증대되고 있다. 본 논문에서는 기존의 생화학적 네트워크 데이터베이스의 장.단점을 분석하고 객체지향 방식에 입각한 새로운 생화학적 네트워크 데이터의 통합을 위한 시스템 모델을 제시한다. 제안된 시스템 모델은 생화학적 네트워크 데이터에 대한 생물학전 관계를 자연스럽게 표현할 수 있는 객체지향 모델을 사용하였다. 또한 생화학적 네트워크 모델을 묘사하기 위한 응용프로그램 사이의 데이터 교환의 표준언어인 SBML[2]스키마를 기반으로 하고 있다.
본 연구에서는 한국과 미국의 사물 인터넷 관련 특허 초록을 수집하여 키워드 네트워크 및 키워드 커뮤니티 네트워크를 구축하고 네트워크 분석을 실시하였다. 먼저 TF-IDF 가중치를 적용하여 중요 키워드를 추출하고 이 중요 키워드와 상관관계가 높은 키워드들을 재추출하여 핵심 키워드를 선정하였다. 선정된 키워드를 중심으로 키워드 네트워크를 구축한 다음 네트워크 탐지를 시행하여 키워드 커뮤니티 네트워크를 재구축하여 기술 간의 연결 관계를 분석하였다. 본 연구에서 생성한 키워드 커뮤니티 네트워크는 특허의 내용을 예측할 수 있을 뿐만 아니라 커뮤니티 간의 연결 관계를 분석함으로써 기술 간의 연관 관계도 파악할 수 있다. 키워드 커뮤니티 네트워크 분석 결과 한국은 보안, 반도체, 이미지 프로세스와 같은 사물 인터넷의 기반 기술 분야의 특허가 중요한 특허 기술로 나타난 반면 미국의 경우 스마트 홈, 대화형 매체 그리고 통신 등과 같은 사물 인터넷 환경, 응용 분야의 기술이 중요한 기술로서 자리잡고 있음을 알 수 있다.
국내에서 신용카드는 대표적인 지불 수단으로 정착되었으며 신용카드의 사용자와 신용카드의 발급 매수는 이미 포화상태에 도달해 있다. 이 같은 양적 성장은 정부의 신용카드 활성화 정책과 더불어 신용카드사 간의 과당 경쟁의 영향에 기인하고 있다. 신용차드의 사용층은 대부분의 성인 남녀로 확대되었으며, 특히 복수의 신용카드 소지자를 대상으로 자사가 발급한 신용차드를 사용하게 하기 위한 신용카드사 간의 경쟁이 치열한 상황이다. 이에 따라 신용카드사들이 경쟁사의 카드사용 회원을 자사의 회원으로 확보하는 젓이 불가피하며 마찬가지로 사용 중인 자사의 회원이 경쟁사로 이동하지 않도록 사전에 이탈 징후를 포착하여 유지 캠페인을 수행하는 것이 신용카드사 마케팅의 주요 활동이 되었다. 선행연구에서는 신용카드 회원의 이탈과 관련하여 다양한 데이터마이닝 기법을 이용한 이탈의 특성 분류 연구가 진행되었다. 본 연구는 회원 이탈에 영향을 주는 요인을 효과적으로 발견하기 위한 방법으로 베이지안 네트워크(Bayesian Network)를 활용한다. 특히, 베이지안 네트워크의 일종인 일반 베이지안 네트워크(General Bayesian Network)를 이용하여 회원의 이탈요인에 영향을 주는 요인들의 집합인 마코프 블랭킷(Makov Blanket)을 도출한다. 한편, 마코프 블랭킷에 포함된 변수를 이용해 민감도 분석을 수행하여 영향이 큰 요인을 찾아내고 이를 비즈니스 프로세스에 적용하여 실무적인 의의를 실증하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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