• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제2권3호
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• pp.96-104
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• 2002

본 논문에서는 캠퍼스 내의 네트워크 사용이 원활하게 이루어지는지를 분석하기 위하여 네트워크 성능분석을 해 보았다. 캠퍼스 내부의 네트워크 백본은 기가비트 이더넷으로 구성되어 있으며, 네트워크 평균이용율이 1%이내이고 최대이용율도 10%정도이다. 또한 현재 캠퍼스내의 외부망으로의 회선 이용율은 평균 30.4%이고 최대 38.3%로 네트워크 유통량은 아직은 충분한 여유가 있다. 그러나 보안상의 문제가 있는 것으로 나타났다. 캠퍼스 전체 네트워크에 대한 방화벽을 하나 더 설치하면 교내 클라이언트들까지도 보호할 수 있어 더욱 더 안전한 캠퍼스 내부 네트워크를 구성할 수 있을 것이다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제7권11호
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• pp.130-139
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• 2007

현재 무선통신의 효용성이 증가되면서 다양한 분야에서 유선과 무선을 통합한 형태의 연결망으로 구축된 유비쿼터스 환경이 발전되고 있다. 이러한 네트워크 환경에서 각 대학은 유비쿼터스 센서네트워크를 기반으로 한 u-캠퍼스 구축이 활발하게 발전하고 있다. u-캠퍼스는 유비쿼터스 컴퓨팅 기술과 무선 네트워크기술을 대학의 캠퍼스에 접목시켜 구축한 형태의 새로운 캠퍼스이다. 본 논문에서는 이러한 u-캠퍼스 기반에서의 zigbee 기술을 이용한 전문대학의 특성에 적합한 u-캠퍼스를 설계하였다. zigbee 무선 통신기술을 적용한 u-캠퍼스 서비스는 zigbee 네트워크를 이용한 편리한 서비스를 구성원에게 제공한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2015년도 제46회 하계학술대회
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• pp.461-462
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• 2015

세계적으로 마이크로그리드에 이목이 집중되고 있는 현재 상황에서 DER(Distributed Energy Resources : 분산형 독립전원)의 역할이 대두되고 있다. 캠퍼스 마이크로그리드는 대학교의 캠퍼스를 하나이상의 DER로 선정하여 피크 시 교내 전기수요의 일부분을 해소할 수 있는 전력망 기반의 네트워크 시스템이다. 해외에서는 이미 캠퍼스 마이크로그리드 성공사례를 보여주었고, 이후 많은 캠퍼스에서 캠퍼스 마이크로그리드를 벤치마킹하고 있다. 본 논문에서는 캠퍼스 마이크로그리드에 필요한 DER을 구성하기 전 캠퍼스 내의 건물별, 계절별 전력수요 특성을 분석하고자 한다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2010년도 춘계학술발표논문집 1부
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• pp.231-234
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• 2010

지능형 캠퍼스는 정보통신 기술의 발전과 더불어 다양한 관련 기술이 활용되고 있다. 특히 유비쿼터스 컴퓨팅과 네트워크 기술을 대학의 캠퍼스에 접목시켜 구축한 새로운 형태의 캠퍼스가 지능형 캠퍼스이다. 본 논문에서는 물리적 공간, 사용자 행위, 디지털 환경 등을 고려하여 정보자원의 효율적 관리와 교수, 직원, 학생 등 사용자간 정보공유 편의성 증대를 위해 지리적으로 떨어진 교정을 통합한 모바일을 이용한 u-캠퍼스를 제안한다. u-캠퍼스는 단일 로그인으로 학생 포털, 교직원 포털, 일반 포털을 전체적으로 관리 지원하며 지능형 기반에서 모바일을 이용하여 실시간으로 사용된다.

• 한국시뮬레이션학회:학술대회논문집
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• 한국시뮬레이션학회 1998년도 The Korea Society for Simulation 98 춘계학술대회 논문집
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• pp.21-26
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• 1998

본 연구는 Zeigler가 제시한 DEVS 모델링 및 시뮬레이션 방법론에 전문가 시스템 및 기호적 시뮬레이션기법등 다양한 추론기법들을 결합시킴에 의해, 캠퍼스 네트워크의 설계 및 성능분석 자동화 방법론과 도구의 개발을 주 목적으로 한다. 이를 위하여, 본 연구에서는 SES/MB를 이용하여 정보시스템의 구성설계 및 성능분석 자동화 방법론을 제시하였고, 캠퍼스 네트워크에 대한 사례 연구를 통하여 그 적용 가능성을 검토하였다. 기존의 연구들과의 차별성은 다음과 같이 요약된다; 첫째, 구성 전문가의 지식베이스를 활용한 구성 설계 자동화, 둘째, 해석적 기법이 아닌 시뮬레이션 기법을 이용한 성능분석, 셋째, 요구조전 및 제약조건들에 따른 행동궤적의 자동생성 및 이를 이용한 성능분석 자동화등을 들 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.379-380
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• 2022

KAIST 캠퍼스 기반의 실습환경 구축을 위하여 캠퍼스 전체를 스마트시티 테스트베드로 사용하며 CCTV 네트워크 기반 모니터링/관제 시스템 구축, 교통, 방범, 가로등, CCTV, 교내 버스 등 인프라 통합 관제 및 보안 실습실 구축하고 교내 자율주행 기술 연구진과 실습 협력 추진을 통한 캠퍼스 기반의 실전 스마트 환경을 토대로 다각도의 보안 공격/방어 실습을 진행하고 지자체 및 컨소시엄 기업들과 산학협력 프로젝트를 진행하기 위하여 구축한 내용을 설명한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2008년도 춘계종합학술대회 A
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• pp.473-476
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• 2008

유비쿼터스 센서 네트워크는 홈 네트워크, 텔레매틱스 등의 IT 산업분야를 비롯하여 물류, 유통, 환경, 교통 등 산업 전반에 다양하게 응용되고 있으며 이들 기술이 공통적으로 요구하는 기술 요소 중의 하나는 센서노드의 위치에 관한 정보를 추적하고 관리하는 것이다. 본고에서는 무선 센서 네트워크의 응용분야로서 무선센서노드의 전파수신강도(RSS)에 기반한 위치측정 기법을 캠퍼스 내 차량 위치 측정에 활용하는 것을 제안하고 그 구현방안에 대하여 기술하였다. 이를 위하여 무선센서노드의 최적의 경로 탐색 및 멀티홉 설정 방안을 고찰하였으며 실제 적용 시스템의 구성 및 동작 절차를 제안하였다. 실외환경에서의 실험 결과 제안된 방식은 캠퍼스환경에서 차량의 주차위치를 관리하기에 충분한 위치 정확도를 제공하는 것으로 판명되었다.

• 전기전자학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.140-149
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• 2009

최근 인터넷을 통한 각종 침해사고 및 트래픽 폭주와 같은 현상이 급격하게 증가함에 따라 네트워크의 비정상적 상황을 조기에 탐지하기 위한 보다 능동적이고 진보적인 기술이 요구되고 있다. 본 논문에서는 캠퍼스 네트워크와 같이 트래픽이 주기적인 특성을 띠는 환경에서 Fisher 선형 분류법(FLD)을 사용하여 트래픽을 두 개의 그룹으로 분류하고, 네트워크에 유입되는 트래픽이 어떤 그룹에 속하는지를 판별하는 기법을 제안한다. 이를 위해 WISE-Mon이라 불리는 트래픽 분석 시스템을 개발하여 캠퍼스 네트워크의 트래픽을 수집하고 이를 모니터링해서 분석을 수행한다. 생성된 트래픽의 training set을 이용하여 비정상 트래픽의 범위를 판단하기 위한 chi-square distribution을 유도하고, FLD를 적용하여 유입되는 트래픽을 두 그룹으로 분리하기 위한 초평면 (hyperplane)을 만든다. 또한 네트워크 내의 트래픽 패턴이 시간이 지남에 따라 계속적으로 변하는 상황을 반영하기 위하여 self-learning 알고리즘을 적용한다. 캠퍼스 네트워크의 트래픽을 적용한 수학적 결과를 통하여 제안하는 기법의 정확성과 신뢰도를 보여준다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.33-41
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• 2018

스마트 캠퍼스의 플랫폼으로 사물 인터넷에 대한 아이디어가 점점 대중화되고 있다. 인터넷에 연결하기 위해 통신 네트워크, 센서 노드 및 게이트웨이로 구성된 인프라가 필요하며 각 센서 노드는 환경에서 데이터를 수집할 수 있다. 본 논문은 스마트 캠퍼스 모니터링을 적용하기 위해 인터넷에 구성한 무선 센서 네트워크를 설명한다. 무선 센서 네트워크 모니터링은 저전력 구현 및 통합 시스템을 사용하는 완벽한 솔루션이다. 그러나 제한된 컴퓨팅 범위, 제한된 컴퓨팅 성능, 네트워크 프로토콜의 가용성 부족, 프로그래밍 보안 부족 및 기밀성, 무결성 및 가용성 분야의 보안 오류로 인해 수많은 제약이 있다. WSNM 노드를 위한 새로운 보안 기술과 기능이 개발되었다. 보안 네트워크 연구 개발 및 서비스 거부 (DOS) 및 복잡성 공격 방지를 위한 시스템을 제안하였다. 이러한 시스템이 제대로 구현되면 사전 할당을 통한 에너지 효율성 메커니즘과 안전한 루틴 알고리즘을 통해 핵심 관리 모델의 새로운 키를 제공 할 수 있다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제13C권3호
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• pp.283-294
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• 2006

악의적인 네트워크 트래픽은 흔히 공격의 성질을 구체적으로 알지 않고서도 평상시 트래픽과 구별된다. 본 논문에서는 네트워크 인바운드 트래픽 분포를 이용해 네트워크 트래픽 비정상행위를 탐지하는 방법을 제시한다. 이를 위해 먼저 실제 캠퍼스 네트워크의 트래픽 특성을 프로토콜, 패킷 길이, 목적지 IP/포트 주소, TTL 값, TCP SYN 패킷, 그리고 프래그멘트 패킷 분포 등을 통해 조사하였다. 이렇게 구해진 다양한 베이스라인 트래픽 분포로부터 엔트로피를 계산하고 이를 기준으로 비정상행위를 탐지하는 방법을 제시하였다. 특히 본 논문에서는 잘 알려진 서비스거부공격을 실제 캠퍼스 네트워크를 대상으로 실시하였고 그 결과를 제시함으로서 제안된 기법의 타당성을 검증하였다.