• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (1)
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• pp.409-411
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• 2004

홈 네트워크 기술은 최근에 급격히 발달하고 있으나, 안전성 분야에 대해서는 이직 연구가 미흡한 실정이다. 본 논문에서는 홈 네트워크를 위한 보안 어플라이언스를 제안한다. 필터링과 리맵핑 기술을 이용하여 악의적인 접근을 차단하고, 홈 네트워크 내부의 정보를 보호함으로써 홈 네트워크의 안전성을 향상시키며. 사용자의 편의성을 고려한 통합된 환경설정 기능을 제공하는 보안 어플라이언스를 설계하고자 한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (C)
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• pp.274-276
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• 2003

센서 기술과 통신 기술의 발달로 센서 네트워크에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 센서 노드는 주변환경을 관찰하고 그 결과를 센서 노드로 이루어진 네트워크를 통하여 사용자에게 전달한다. 센서 네트워크는 특정 기반 구조 없이 수행되어야 하기 때문에 데이터의 전달이 애드혹 네트워크에서의 라우팅 기법과 비슷하다. 하지만 센서 노드는 배터리 전력량에 의하여 수명이 결정되기 때문에 전력 소비를 줄이는 것이 매우 중요한 문제이다. 본 논문에서는 센서 노드의 위치에 따라 통신 상태를 유휴(idle) 상태에서 정지(sleep)상태로 변경하는 방법으로 전력 소비를 줄이는 MAC 프로토콜을 제안한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (1)
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• pp.646-648
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• 2002

인터넷과 네트워킹 기술의 비약적인 발전으로 인해 수많은 프로토콜들과 관련 기술, 그리고 서비스들이 새롭게 등장하였다. 하지만 설계상에서 보안에 대해 고려되지 않았던 많은 기술들은 이제 새로운 보안 위협을 발생시키는 등의 문제점을 드러내고 있다. 네트워크를 통한 크래킹 역시 이러한 문제점으로 지적되고 있는데, 이러한 위협으로부터 시스템을 보호하기 위해 방화벽, 침입탐지 시스템과 같은 정보보호 시스템들이 연구, 개발되었다. 본 논문에서 제안하는 네트워크 모니터링 도구는 스니핑이라는 해킹 기법으로 이용되기도 하는 다소 위험한 기술을 이용하여 네트워크상의 패킷을 실시간으로 수집, 분석함으로써 네트워크 관련 오류의 점검, 크래킹의 실시간 감시등에 이용할 수 있도록 해준다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 춘계학술발표대회
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• pp.372-374
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• 2014

오늘날 사이버보안침해 위협의 증가에 따른 기업 내의 중요자료 유출을 방지할 수 있는 방안에 대한 연구의 필요성이 증대되고 있다. 본 논문에서는 비인가자의 네트워크 접속을 차단하는 네트워크 통제(NAC) 시스템과 개인 PC의 저장매체관리 시스템을 연계하여 정보보안의 핵심요소인 기밀성을 강화할 수 있는 모델을 제안하였다. 필수 SW(저장매체제어)를 설치하지 않을 경우 네트워크를 차단함으로서, 비인가자의 네트워크 차단과 동시에 중요자료 유출을 미연에 방지하여 보안을 강화할 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.548-556
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• 2018

NMS(Network Management System)는 네트워크 관리를 목적으로 소규모 또는 대규모 네트워크를 운영하는 곳에서 필수적으로 사용되는 시스템이다. 기존 NMS에서는 네트워크 규모가 커지고 구성정보가 복잡해짐에 따라 네트워크 현황파악이 점점 어려워지고 있으며 네트워크 장비의 장애진단에 시간이 많이 소요된다. 본 논문에서는 NMS의 문제점을 보완하기 위해 JavaScript와 Python, HTML5 기반의 TWaver를 이용하여 자동으로 웹 기반 네트워크 토폴로지를 구현한다. 토폴로지 세부 구현 내용으로는 NMS시스템에 등록된 장비 정보를 기반으로 장비의 연결정보를 자동으로 수집하여 수집정보를 데이터화하고, 웹 기반의 네트워크 토폴로지를 구현하며 구현된 토폴로지에서 원격 장애진단을 수행할 수 있는 기능을 포함한다. 네트워크 토폴로지에서 구성관리, 장애관리, 성능관리 기능을 종합적으로 추가하여 사용자가 네트워크 관리를 함에 있어 체계화된 데이터 관리를 통해 NMS시스템의 품질 향상을 기대할 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권2호
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• pp.156-164
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• 2019

본 논문에서는 네트워크가 수시로 결합, 분리되는 군집 드론 네트워크를 위한 효과적인 동적 슬롯 재할당 기법을 제안한다. 네트워크별 리더 노드는 드론들간의 주기적인 정보교환을 통해 이웃 네트워크의 슬롯할당정보를 파악한다. 해당 정보를 이용하여 리더 노드는 네트워크가 결합되는 경우, 경쟁방식을 적용했을 때의 슬롯할당 성공확률을 기준으로 경쟁 또는 비경쟁방식으로 슬롯을 재할당한다. 제안하는 기법에서 비경쟁방식으로 슬롯을 재할당하면 충돌없이 슬롯을 재할당하며 네트워크 규모와 무관하게 항상 동일한 성능을 보장할 수 있다. 그리고 경쟁방식을 적용하면 네트워크 결합에 의해 재할당해야하는 슬롯의 개수를 최소화할 수 있다. 실험을 통해 제안하는 기법이 동적인 군집 드론 네트워크에서 경쟁 방식에 비해 항상 우수하거나 최소한 동일한 성능을 보임을 확인한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (A)
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• pp.250-252
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• 2004

네트워크 침입 탐지와 방어를 위한 연구는 실제 네트워크 환경을 구성하고, 실제 네트워크 침입을 통해 네트워크 침입 탐지와 방어 기법을 연구하는 것이 가장 좋은 방법이다. 하지만, 실제 네트워크 환경에서 대규모 네트워크를 구성하고 네트워크 침입을 시도하여, 침입이 네트워크에 미치는 영향과 침입을 탐지하고 방어하는 방법은 많은 시간과 비용이 필요하게 된다. 그 대안으로 제안하는 시뮬레이션을 통한 연구는 시간과 비용은 줄이면서, 실제와 근사한 결과를 얻을 수 있다. 본 논문에서 제안하는 시뮬레이션 프레임웍은 대규모 네트워크 환경을 구성하고, 구성한 네트워크 환경 위에서 특정한 호스트로 네트워크 침입을 시도할 때, 네트워크 침입을 탐지 및 방어하기 위한 적절한 방법을 연구하기 위한 프레임웍으로, 특정한 공격의 목표가 된 호스트상에 IDS(Intrusion Detection System)나 Firewall을 설치하고, 시뮬레이션의 진행 중 실험자가 원하는 시간에 공격을 잠시 중단시키고. 방어나 침입 탐지를 위한 IDS나 방화벽의 룰셋을 변경해 주는 방법을 통해 네트워크 침입 탐지 및 방어에 관한 유효 적절한 방법을 실험 할 수 있게 해 준다. 본 시뮬레이션 프레임웍을 사용하여, 이후 좀 더 다양한 네트워크 침입 구현을 통해 다양한 침입 행동에 대한 적절한 침입탐지 및 방어 기법에 관한 연구에 많은 도움이 될 것이다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(D)
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• pp.395-397
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• 2012

네트워크 가상화는 물리적인 네트워크를 논리적으로 분활하여 하나의 물리적인 네트워크를 효율적으로 사용할 수 있다. 이러한 네트워크 가상화를 통해서 물리적인 네트워크 위에 독립적인 다양한 서비스들을 수행할 수 있다. 네트워크 가상화를 지원하기 위해서는 가사화된 네트워크 사이에서 대역폭을 조절하고 분배할 수 있는 기법이 필요하다. 가상화된 네트워크 사이에서 한정된 물리 네트워크의 자원을 분배할수 있어야 하고 가상화된 네트워크에 대역폭을 고립시켜 가상화된 네트워크의 대역폭이 다른 가상화된 네트워크의 대역폭에 영향을 끼칠 수 없어야 한다. 따라서 이 논문은 가상화된 네트워크의 대역폭을 분배하는 우선순위 기반 대역폭 조절 기법을 제안하고 가상화된 네트워크간의 대역폭을 고립시킬 수 있는 기법을 구현한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 추계학술발표대회
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• pp.835-838
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• 2017

최근 다양한 네트워크 서비스와 응용들이 생겨나면서, 네트워크상에 다양한 네트워크 트래픽이 발생하고 있다. 이로 인하여, 네트워크에 불필요한 네트워크 트래픽도 많이 발생하면서 네트워크 성능에 저하를 발생 시키고 있다. 따라서, 네트워크 트래픽 분류를 통하여 빠르게 제공되어야 하는 네트워크 서비스를 빠르게 전송 할 수 있도록 각 네트워크 트래픽마다의 분류가 필요하다. 본 논문에서는 Deep Learning 기법 중 Recurrent Neural Network를 이용한 플로우 기반의 네트워크 트래픽 분류를 제안한다. Deep Learning은 네트워크 관리자의 개입 없이 네트워크 트래픽 분류를 할 수 있으며, 이를 위하여 네트워크 트래픽을 Recurrent Neural Network에 적합한 데이터 형태로 변환한다. 변환된 데이터 세트를 이용하여 훈련시킴으로써 네트워크 트래픽을 분류한다. 본 논문에서는 훈련시킨 결과를 토대로 비교 분석 및 평가를 진행한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.13-18
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• 2018

구문 분석은 문장의 구조를 이해하며 의미의 중의성을 해결하는 것이다. 일반적으로 한국어는 어순 배열의 자유도가 높고 문장 성분의 생략이 빈번한 특성이 있기 때문에 의존 구문 분석이 주된 연구 대상이 되어 왔다. 스택-포인터 네트워크 모델은 의존 구문 파서에 맞게 포인터 네트워크 모델을 확장한 것이다. 스택-포인터 네트워크는 각 단어에서 의존소를 찾는 하향식 방식의 모델로 기존 모델의 장점을 유지하면서 각 단계에서 파생된 트리 정보도 사용한다. 본 연구에서는 스택-포인터 네트워크 모델을 한국어에 적용해보고 이와 함께 어절 정보를 반영하는 방법을 제안한다. 모델의 실험 결과는 세종 구문 구조를 중심어 후위(head-final)를 엄격히 준수하여 의존 구문 구조로 변환한 것을 기준으로 UAS 92.65%의 정확도를 얻었다.