오늘날 IT 환경의 변화는 내부 네트워크에서 새로운 보안위협이 발생하면서, 네트워크에 접근하는 접속단말기의 보안성을 강제화 할 수 있는 보안 인프라로서, NAC(Network Access Control)의 필요성이 증대고 있다. 최근 u-Campus 네트워크에서 다양한 보안위협에 대한 문제점을 해결하기 위해 NAC 도입 및 구축의 필요성이 높아지고 있지만, 기존 보안 솔루션과의 복잡한 연계관계 및 운영체제에 대한 유연성 결여 등 여러 문제가 도출되고 있다. 따라서 본 논문에서는 u-Campus 내 네트워크 신뢰성 확보를 위해 NAC 도입 및 구축 시 필요한 로드맵을 제시함으로서, 각 대학에서는 효율적인 NAC 솔루션 선택에 필요한 지침이 되며, 다양한 보안 위협을 사전에 방어하여 네트워크의 신뢰성 증진과 무결성을 유지할 수 있는 방안을 제시한다.
단일 영상 기반 초고해상도 복원은 컴퓨터 비전 및 영상처리 분야의 중요한 기초 및 응용 분야 중 하나이며, 딥러닝에 대한 연구가 발전됨에 따라 이를 이용한 다양한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 기존 딥러닝 기반 연구들은 복원 성능을 높이기 위해서 다양한 구조의 네트워크를 설계하거나 네트워크를 학습하는 알고리즘들을 중점으로 연구되어 왔다. 최근 들어 네트워크 구조나 설계 이외에 네트워크를 통과하는 정보의 집합체인 특징 맵에 관한 연구들이 진행되고 있다. Attention은 특징 맵에서 채널 간의 관계를 이용하여 특정 채널을 강조하거나 또는 공간 정보를 강조하는 방식으로 특징 맵의 정보를 잘 활용하도록 하여 전체적인 네트워크의 성능을 향상시킨다. 본 논문은 단일 영상 기반 초고해상도 복원 네트워크를 기반으로 다양한 Attention방법들을 적용하고 성능을 비교 및 분석한다.
본 논문에서는 무선 센서 네트워크 상의 침입 탐지를 위한 동적인 방어 기법을 제안한다. 제안된 기법은 네트워크 상에 작은 수의 노드를 통하여 모니터링 작업을 수행하여 네트워크 상의 배터리 소모를 최소화함으로써 전체 네트워크의 라이프타임을 연장시킬 수 있도록 한다. 또한, 제안된 기법은 계층적 네트워크를 기반으로 한 간단한 구조를 갖고 있어, 센서 노드 내 배터리, 메모리, 컴퓨팅 파워 등의 제한된 자원에 효과적으로 대처할 수 있다.
네트워크를 사용하는 응용프로그램의 종류가 다양해지면서 네트워크 트래픽의 응용별 분류는 효율적인 네트워크 관리에 있어 그 중요성이 커지고 있지만, 오늘날 응용프로그램의 특징인 유동적인 포트번호 사용 및 패킷의 암호화 등은 트래픽의 응용별 분류를 더욱 어렵게 하고 있다. Well-known 포트기반의 응용별 분류방법의 단점을 극복하기 위하여 머신러닝 알고리즘과 Signature 기반 분석 방법들이 연구되고는 있지만 주장하는 높은 분석률에 비하여 실제 네트워크 트래픽에 적용하기에는 신뢰성이 부족하다. 본 논문에서는 일부 종단 호스트에 설치된 TMA(Traffic Measurement Agent)로 부터 수집한 응용프로그램의 트래픽 사용 정보를 기초로 하여 전체 네트워크 트래픽의 응용프로그램을 판별하는 응용 트래픽 분류 방법론을 제안한다. 제안된 방법론은 트래픽 플로우들의 상관관계를 이용하여 TMA 호스트 트래픽으로부터 TMA가 설치되지 않은 호스트에서 발생한 트래픽들의 응용을 판단하며, 분류 된 결과에 대하여 높은 신뢰성을 보장한다. 제안된 방법론은 학내 네트워크에 적용하여 그 타당성을 검증하였다.
유비쿼터스 컴퓨팅 기술의 진보로 무선 센서 네트워크의 관심이 높아지고 있다. 센서 네트워크는 MAC 프로토콜에서 정해진 전송 스케줄에 따라 주기적인 수면(sleep)을 통해 에너지를 절약하는 연구가 진행되어 왔다. 그리고 센서 노드가 센싱한 데이터를 BS(Base Station)로 전달하기 위한 라우팅 경로 기법과 클러스터링 기법 등이 제시되고 있다. 센서 네트워크에서 가장 중요한 이슈중의 하나는 제한된 자원 즉, 센서 노드에 주어진 에너지를 활용하여 네트워크의 수명을 최대로 연장 하는 것이다. 본 논문에서는 S-MAC 프로토콜의 스케줄관리 기법을 이용하여 무선 센서 네트워크에서 서로 다른 그룹 간의 통신을 원활하게 하기 위한 통신기법을 제시한다.
네트워크의 효율적인 관리를 위해서는 네트워크의 각 호스트에서 발생하는 트래픽을 실시간으로 모니터링 할 수 있는 시스템이 필요하다. 이러한 모니터링의 효율적인 방법 중 하나가 네트워크 장비에서 제공하는 flow 정보를 이용하는 방법이다. 하지만 이는 네트워크 장비의 과부하 발생, 운용비용 상승, 유연성 및 확장성 부족의 단점을 가진다. 이를 극복하기위하여 본 논문에서는 Enterprise 네트워크에 적합한 Flow 기반 실시간 트래픽 모니터링 시스템의 구조를 제안하고, 검증을 위해 구현한 내용을 기술한다. 본 시스템은 패킷을 수집하여 실시간으로 flow 정보를 생성하고 저장하는 Flow Generator 시스템, 저장된 flow 정보를 Analysis 시스템으로 전송하는 Flow Exporter 시스템, Traffic Analysis 시스템, 그리고 분석된 내용을 보여주는 Traffic Reporter 시스템으로 구성된다. 본 시스템은 다양한 분석 목적에 맞게 Flow 정보를 조절할 수 있는 유연성과 다양한 분석시스템을 구축할 수 있는 확장성을 가진다. 본 논문에서 기술한 시스템은 학교 Campus 네트워크를 대상으로 구축되었다.
최근 온라인 소셜 네트워크 플랫폼의 증가에 따라 사용자들은 다양한 서비스를 제공받기 위해 여러 소셜 네트워크 플랫폼에 가입하는 경향이 있다. 네트워크 정렬은 보안상의 문제로 사용자들의 개인정보가 제한된 상황에서 네트워크의 구조와 속성 정보를 이용하여 서로 다른 소셜 플랫폼에서 동일한 사용자를 찾는 것을 목표로 한다. 본 논문은 최근 몇 년간의 네트워크 정렬 연구들을 서베이 하고, 그들을 분류한 후, 그 중 대표적인 것들에 대한 성능 평가를 수행한다.
지식 네트워크 (knowledge network) 구축은 지식의 재사용을 통하여 조식의 효율성을 개선시키고 지식 레버리지를 통하여 혁신을 촉진한다는 점에서 지식관리의 핵심적 요소이다. 본 연구는 (1) 개인이 집단 내 외에서 맺고 있는 지식 네트워크가 팀의 객관적, 주관적 성과에 미치는 영향을 고찰하고, (2) IT 활용이 지식 네트워크의 효과성을 어떻게 조절하는 가에 대해서 실증 함으로써, (3) 지식 네트워크 구축, IT 활용, 그리고 팀 성과 간의 관계에 대하여 학문적, 실무적 시사점을 제시하고자 한다. 먼저 사회 네트워크 이론을 바탕으로 지식 네트워크의 집단 내부 결속과 외부 매개성을 통합하는 이론적 프레임워크를 개발하고 국내 5개 컨설팅 업체의 172명의 컨설턴트와 42개 프로젝트 팀을 대상으로 사회 네트워크 분석 (Social Network Analysis)을 실시하였다. 분석 결과는 지식 네트워크의 내부 결속(네트워크의 밀도)과 팀 성과의 선형적인 관계를 지지하였으며, 외부 매개성은 직접적으로 팀 성과에 영향을 미치지 않았으나 팀 수준의 IT 활용 (공동체적인 컴퓨터 매체의 활용)과 상호작용을 통해서 팀의 성과를 실질적으로 향상시키는 것으로 나타났다.
지식 네트워크 (knowledge network) 구축은 지식의 재사용을 통하여 조식의 효율성을 개선시키고 지식 레버리지를 통하여 혁신을 촉진한다는 점에서 지식관리의 핵심적 요소이다. 본 연구는 (1) 개인이 집단 내 외에서 맺고 있는 지식 네트워크가 팀의 객관적, 주관적 성과에 미치는 영향을 고찰하고, (2) IT 활용이 지식 네트워크의 효과성을 어떻게 조절하는 가에 대해서 실증함으로써, (3) 지식 네트워크 구축, IT 활용, 그리고 팀 성과 간의 관계에 대하여 학문적, 실무적 시사점을 제시하고자 한다. 먼저 사회 네트워크 이론을 바탕으로 지식 네트워크의 집단 내부 결속과 외부 매개성을 통합하는 이론적 프레임워크를 개발하고 국내 5개 컨설팅 업체의 172명의 컨설턴트와 42개 프로젝트 팀을 대상으로 사회 네트워크 분석 (Social Network Analysis)을 실시하였다. 분석 결과는 지식 네트워크의 내부 결속(네트워크의 밀도)과 팀 성과의 선형적인 관계를 지지하였으며, 외부 매개성은 직접적으로 팀 성과에 영향을 미치지 않았으나 팀 수준의 IT 활용 (공동체적인 컴퓨터 매체의 활용)과 상호작용을 통해서 팀의 성과를 실질적으로 향상시키는 것으로 나타났다.
현재 네트워크 환경과 컴퓨터시스템 환경에서의 고장 또는 장애에 의해서 통신이 않되는 경우에는 사용자들의 불편이 가중되고 있는 실정이다. 네트워크의 확장으로 인하여 네트워크를 관리하기 위한 도구들이 개발되어 왔다. 이 문제를 해결하기 위해서 본 논문에서는 네트워크 및 컴퓨터시스템 환경에서 발생하는 장애에 대한 원인 분석과 이에 따른 장애의 진단과 처치를 위하여 전문가시스템의 기법을 도입하였다. 장애의 원인을 탐색하기 위하여서는 추론기관과 지식베이스를 구성하였으며, 장애요인에 대한 지식은 장애를 하나의 객체로 하는 기법을 사용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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