무선 센서 네트워크에서 배치된 노드의 기능을 변경하거나 갱신하기 위해 노드의 소프트웨어 코드를 업데이트하는 재프로그래밍 동작은 필수적이다. 본 논문은 무선 센서 네트워크에서 노드의 재프로그래밍을 목적으로 노드의 전송에너지를 최소화하는 최적화 알고리즘을 제안한다. 또한 네트워크의 수명을 오래 유지하기 위해 전체 노드의 에너지 소모를 균형있게 유지하도록 알고리즘을 설계한다. 본 논문에서는 많은 수의 노드가 배치된 무선 센서 네트워크에서 전송에너지의 최소화와 에너지 소모의 균형화를 위해 새로운 이웃해 생성방식을 가진 타부서치 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 적정한 수행 시간 내에 최적의 결과를 도출하도록 설계되었다. 제안된 타부서치 알고리즘의 성능은 노드의 전송에너지와 남은 에너지, 알고리즘 수행시간 측면에서 평가되었으며, 성능 평가 결과에서 이전의 방식에 비해 우수한 성능을 보였다.
본 연구는 재사용 가능한 디자인 시스템 구출을 위한 프레임워크 제안을 위해 아토믹 디자인 시스템을 기반으로 블록을 구성하여 조합하는 방법에 대해 알아보았다. 그를 위해 디자인 시스템의 필요성과 스노우화이트, 스큐어모픽 디자인, 플랫디자인 및 머티리얼 디자인의 사례를 우선적으로 살펴보았다. 또 화학의 원리를 메타포로 사용하는 아토믹 디자인의 분자, 원자, 유기체, 템플릿 그리고 페이지를 문헌 연구를 통해 정의하였다. 새로운 프레임 워크를 구현하기 위해 인터페이스 인벤토리를 구성하고 그 중에서 폰트, 컬러, 이미지와 컨트롤 요소를 핵심 시각 요소로 추출하여 가이드라인을 정의하였으며 그를 바탕으로 분자 요소를 분류하고 원자로 구성할 수 있었다. 블록은 콘텐츠 인벤토리에서 가장 많이 사용되는 디자인 패턴을 기반으로 블록 형태고 구성되도록 하여 블록의 조합을 통해 시각적 그리드를 바탕으로 레이아웃을 구현하고 페이지를 디자인하도록 프레임워크를 구성하였다. 새로운 프레임워크는 블록의 재사용으로 팀의 일관성과 협업을 도우며 파일의 공유와 업데이트를 지원한다는 것에 본 논문의 의의가 있다.
VLBI, SLR, DORIS, GNSS와 같은 우주측지기술 사이의 3차원 벡터를 결정하는 작업은 ITRF에 중요한 요소이다. 따라서 각각의 우주측지기술에 해당되는 IVP를 정확하게 계산할 필요가 있다. 본 연구에서는 기존 모델에 비해 업데이트된 수학모델을 사용하여 세종시에 위치한 VLBI의 IVP 위치를 계산함으로써 계산의 효율과 신뢰성을 높였다. 관측값으로는 안테나에 부착된 반사타겟의 좌표가 사용되었으며 이때 관측오차크기는 1.5 mm로 설정하였다. 조정계산을 통해 VLBI IVP 좌표와 정확도를 계산했으며 기존 연구에서 제시한 값과 비교했을 때 성공적으로 계산이 된 것으로 판단된다. 하지만 실제 관측오차가 고려된 VLBI IVP를 계산하기 위해서는 향후 VLBI IVP 계산을 위한 추가적인 지상측량이 필요하다.
본 논문에서는 RPL을 사용하는 사물인터넷 환경에서 노드들이 이동할 때에도 토폴로지 변경에 빠르게 적응하여 패킷 손실 문제를 해결하기 위한 방안을 제안한다. 이동성을 향상시키기 위해 모든 노드는 이웃 노드들의 이동성을 인식하고, 전체 수신 패킷과 제어메시지 수를 고려하여 이동 정도를 수치화한다. 이동 정도에 따라 DIO 타이머를 동적으로 설정하여 토폴로지 변경을 빠르게 인식하고 목적지까지의 경로를 업데이트할 수 있도록 한다. 제안 방식의 성능은 Contiki 기반 Cooja 시뮬레이터를 이용하여 다양한 이동 속도에 대해서 평가한다. 시뮬레이션 결과, 제안된 방식은 패킷 전달률이 31.03% 개선됨을 확인하여 표준 RPL보다 이동성 시나리오에 잘 대처함을 보여준다.
최근 마이크로서비스를 기반으로 애플리케이션 개발을 지원하는 서버리스 컴퓨팅이 각광 받고 있다. 마이크로서비스란 독립적으로 동작 가능한 작은 규모의 서비스를 의미한다. 마이크로서비스 단위로 구성된 애플리케이션은 개별적인 업데이트와 쉽고 빠른 배포가 가능하다는 장점이 있다. 그리고 각 서비스마다 다양한 언어와 플랫폼 등을 지원할 수 있다는 장점이 있다. 따라서 많은 기업들이 모놀리식 구조에서 마이크로서비스 구조로 전환을 시도하고 있지만 마이크로서비스 구성에 대한 방법 및 기준과 이에 대한 연구가 부족한 실정이다. 본 논문에서는 모놀리식 애플리케이션의 UML 설계 자료를 분석하여 마이크로서비스 단위로 구성하는 방법을 제시한다. 구성된 마이크로서비스를 실제 서버리스 플랫폼 환경에서 구현함으로서 제시한 방법이 모놀리식 애플리케이션을 마이크로서비스 단위로 재구성할 수 있음을 보이며 기존 관련 연구와 비교 평가를 수행한 결과를 제시한다.
본 논문에서는 기존 파티클 스웜 최적화를 기반으로 추적 대상 객체의 이동 궤적을 이용하는 객체 추적기에서 시간 정보 활용의 문제점을 개선한 강인한 객체 추적 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 추적 대상 객체와 유사한 특징을 가지는 변위들의 집합에 대한 위치들의 온라인 업데이트와 추적을 가능하게 한다. 객체들의 중첩을 검출하고 추적 대상의 위치를 결정하기 위해 궤적 정보와 변위들의 집합을 기반으로 적응적 파라미터를 사용하는 규칙기반 접근을 사용한다. 기존 알고리즘들과 비교해보면 제안하는 접근법은 가용한 정보를 복합적으로 사용함으로써 각종 임계값에 대한 적응적 조정을 가능하게 한다. 또한, 파티클 스웜 최적화에서 발산에 의한 손실과 불완전한 수렴의 문제를 해결하기 위해 효율적인 가중치 조절 함수를 제안하고 있다. 제안하는 가중치 조절 함수는 파티클들이 최적의 해에 수렴하기 이전에 전체 프레임 영역에서 탐색할 수 있도록 한다. 유사한 특징 조합을 가지는 다중 객체가 존재하는 환경에서 제안 알고리즘을 테스트한 결과, 기존 스웜 최적화 기반의 객체 추적기들에 비해 기존 유사 변위들에 대한 잘못된 추적을 현저히 줄이는 것을 확인할 수 있었다.
인터넷에 대한 의존도가 증가하면서 인터넷 웜에 대한 연구의 필요성이 증가하게 되었다. 인터넷 웜을 연구하는 데 가장 많이 사용하는 방법 중의 하나는 시뮬레이션인데, 대규모 네트워크상에서 동작하는 웜을 시뮬레이션 하는 데에는 성능, 확장성 등의 문제가 발생한다. 이에 본 논문에서는 대규모 인터넷 웜, 특히 RCS(Random Constant Spreading) 특성을 갖는 웜을 시뮬레이션 할 때 발생하는 문제점을 줄여, 효율적인 시뮬레이션이 가능하도록 하는 hybrid 모델링 방법을 제안하였다. 본 논문에서 제안하는 hybrid모델은 epidemic모델과 유체 모델을 사용한 모델링 네트워크와 패킷 네트워크의 연동을 통하여 시뮬레이션을 수행하도록 하였으며, 이로 인하여 일반적인 모델링 기법의 장점인 빠른 수행 시간을 가짐과 동시에 패킷 네트워크를 이용하여 동적으로 인자값을 업데이트할 수 있게 되었다. 또한, 한 번의 시뮬레이션을 통해 모델링 네트워크로부터 거시적인 정보와 패킷 네트워크로부터 세부적인 정보를 모두 얻을 수 있다. 그리고 본 논문에서는 RCS 특성을 가지는 웜의 한 종류인 코드레드 웜에 대한 실험을 수행하여 hybrid 모델의 적합성을 보여주었다.
최근에 TV와 인터넷 등의 통신 기술의 발달로 인하여 인터넷망에 멀티미디어 콘텐츠를 융합한 IPTV 서비스가 증가하고 있다. 그러나 사용자가 임의의 장소에서 서비스를 제공받을 때 기존 IPTV 서비스는 이동 사용자의 가입 유 무 및 인증 과정이 복잡하여 불법적인 사용자의 증가와 서비스 지연 등의 통신 장애가 발생하는 문제점이 있다. 이 논문에서는 IPTV 서비스를 불법적으로 도용하는 사용자를 효율적으로 추출하여 무선 구간에서 많이 발생하는 복제 공격을 예방하기 위한 통신 보안 메커니즘을 제안한다. 제안 메커니즘은 사용자들이 사용하는 RFID 태그에 스마트 카드를 융합하여 플러그 앤 플레이 기능을 수행할 수 있도록 RFID-USB 장비에 보안 에이전트를 두어 키 초기화 과정, 상호 인증과정, 키 분배과정 등을 수행한다. 또한, 제안 메커니즘은 사용자가 RFID-USB 범위안에 접근할 때마다 RFID-USB에서 생성한 랜덤수와 이동 사용자의 ID를 해쉬 함수에 적용하여 해쉬된 토근값을 업데이트함으로써 무선 구간에서 자주 발생하는 재사용 공격과 man-in-the-middle 공격을 예방하고 있다.
최근 Application에 대한 공격을 통하여 네트워크와 데이터베이스에 대한 방어정책인 침입탐지 룰(rule)을 무력화시키고, 침해사고를 유발한다. 이러한 공격으로부터 내부 네트워크와 데이터베이스의 안전성을 확보하기 위한 통합보안에 관한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 침입탐지 룰을 설정한 Application에 대한 공격을 차단하기 위한 통합보안 시스템 구축에 관한 연구이다. 네트워크 기반의 공격을 탐지하여 대응하고, 내부 Integration Security System을 Virtual clustering과 Load balancing 기법으로 공격을 분산시키며, Packet 모니터링과 분석을 통하여 공격 목적지 Packet에 대한 방어정책 설정, 공격 Packet 분석, 기록, 룰 업데이트를 한다. 또한 공격 유형별 방어정책을 설정하여 Virtual Machine 분할 정책을 통한 접근 트래픽 해소, 공격차단에 적용하는 Integration Security System을 제안하고 방어를 실험한다. 본 연구 결과는 외부 해커의 공격에 대한 통합보안 방어를 위한 현실적인 자료를 제공하게 될 것이다.
안드로이드 어플리케이션은 생산성과 게임 등의 다양한 카테고리에 걸쳐 출시되며, 사용자는 개인의 사용 패턴에 따라 다양한 어플리케이션 및 악성코드에 노출된다. 반면 대부분의 분석 엔진은 기존에 존재하는 데이터셋을 활용하며, 주기적인 업데이트가 이루어진다고 해도 사용자의 선호도를 반영하지 않는다. 따라서 알려진 악성코드에 대한 탐지율은 높은 반면, 애드웨어와 같은 유형의 악성코드는 탐지가 어렵다. 또한 기존의 엔진은 서버를 거쳐야 하므로, 추가적인 비용이 발생하며, 사용자는 가용성과 실시간성을 보장받지 못하는 문제가 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 논문에서는 서버와 단 한번만의 통신이 요구되는 on-device 악성코드 분석과 전이학습을 통한 모델 재훈련을 수행하는 분석 시스템을 제안한다. 또한 해당 시스템은 디바이스 내부에서 디컴파일을 포함한 전체 프로세스가 이루어지므로, 서버 시스템에서의 부하를 분산할 수 있다. 이러한 분석 시스템을 구현하여 테스트한 결과, 전이 학습이전 기준 최대 90.3%의 정확도를 얻었으며, Adware 카테고리에 대하여 전이학습을 수행한 뒤 최대 95.1% 의 정확도로, 기존 대비 4.8% 높은 정확도를 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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