현재 인터넷에서 발생하는 송수신자 사이의 중복 데이터 전송을 피하기 위해, 컨텐츠를 이용하여, 데이터를 전달하는 컨텐츠 중심의 네트워크(Contet-Centric Network)에 대한 연구가 활발하게 진행 중이다. 하지만, 현재 CCN 연구는 초기 단계로, 여러 가지 문제점에 직면해 있다. 본 논문에서는 CCN이 가지는 문제점 중 하나인, 컨텐츠 검색 시 발생하는 오버헤드를 줄이기 위한 컨텐츠 중심 네트워크에서 오버레이 네트워크를 이용한 컨텐츠 검색 기법을 제안한다.
W-TCP와 무선 이동 네트워크 환경에서 양질의 멀티미디어 서비스를 제공하기 위해서는 트래픽에 대한 QoS가 보장되도록 핸드오프 상태 머신에 대해 연구한다. 기존의 자원 예약 기법은 유선 네트워크를 위해 설계된 것이므로 무선 이동 네트워크에서의 QoS 보장 문제를 해결하지 못하고 빈번한 핸드오프로 인한 전송지연 문제와 MN의 위치 이동을 신속하게 제어 등 고속 페이징의 문제 들이 발생하고 있다. TCP와 셀룰라 IP 간의 상호 운용을 지원하는 기존 기법들은 적은 지역의 마이크로 셀 환경에서 그대로 사용될 경우 한계점을 가지고 있다. 본 논문에서는 무선 마이크로 셀룰러 네트워크에서 QoS를 보장하기 위해 셀룰라 IP을 기반한 W-TCP에 핸드오프 상태 머신을 추가한 W-TCP/PRC 핸드오프 상태 머신을 제안한다. 제안된 상태 머신에 대한 특성을 고찰한 결과 액세스 네트워크 내에서 고속 페이징이 가능하고 트래픽 부하가 개선됨을 보인다.
오늘날의 인터넷은 웹 2.0 의 출현으로 인하여 콘텐츠의 생산주체가 서비스 제공자에서 서비스 수요자인 사용자들로 변화되고 있다. 이에 따라 사용자들의 경험은 콘텐츠의 품질에 큰 영향을 미치고 있으며 소셜 네트워크에서 취득한 콘텐츠는 검색으로 취득한 콘텐츠보다 신뢰를 받고 있다. 본 논문에서는 소셜 네트워크를 기반으로 사용자들에게 양질의 콘텐츠를 추천하기 위한 방법과 그 개발을 보인다. 소셜 네트워크는 XML 기반의 사용자 프로파일 기술 언어인 FOAF 를 이용하여 수집하며 이를 통해 사용자와 사용자 사이의 관계를 수집한다. 그리고 웹 콘텐츠 출판언어인 RSS를 이용하여 각 사용자들이 블로그 등을 통해 배포한 콘텐츠를 수집한다. 본 논문에서 보이는 시스템은 FOAF 와 RSS 를 기초로 입력된 키워드에 대해 사용자와 콘텐츠의 관계를 분석하고 이를 통해 콘텐츠를 추천하는 기능을 가진다. 본 논문에서 보이는 시스템은 전통적인 콘텐츠 추천 시스템과 달리 사용자가 속한 소셜 네트워크에서 콘텐츠 생산자가 대한 중요도가 반영되므로 보다 신뢰성 있는 결과를 얻을 수 있다.
최근 인터넷과 네트워크를 다루는 문제가 크게 대두되고 있다. 이는 과거에 한 대의 컴퓨터로써 처리하던 방식에서 여러 대의 컴퓨터를 활용해서 한 대의 컴퓨터로 할 수 없는 일들은 많이 수행되어지고 있다는 것을 의미한다. 이러한 기술들 중에서 분산처리 네트워크 방식과 객체지향적 프로그래밍툴인 비주얼 C++을 선박조종시뮬레이터에 적용함으로써 기존의 시뮬레이터를 보다 효과적으로 처리할 수 있는 방법에 대해 논의한다.
최근 개인용 컴퓨터 사용자들의 인터넷 사용이 빈번해지면서. 개인용 컴퓨터 시스템에 대한 다양한 네트워크 공격의 피해가 늘고 있다. 이에 개인용 방화벽이 개발되었으나 현재 대부분이 윈도우 시스템에 기반하고 있다. 하지만 최근 리눅스 시스템이 개인용 컴퓨터의 운영체제로 많이 사용되고 있고, 피해 사례가 상당히 많음에도 불구하고 아직까지 리눅스 기반 개인용 방화벽은 전무한 실정이다. 본 논문에서는 기존의 리눅스 기반 네트워크 방화벽에서 제공하는 기능들 외에 동적 정책 설정 기능과 악의적인 네트워크 프로그램 실행의 제어 기능들을 추가적으로 포함하는 리눅스 기반 개인용 방화벽을 설계하고 구현하였다.
유비쿼터스 시대가 도래하면서 인프라 중 하나인 센서네트워크에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 배터리를 사용하는 센서들의 특성상 네트워크 수명을 최대화하는 것이 주요 이슈 중 하나인데, 모바일 싱크를 이용하여 패킷 전송에 소비되는 에너지 로드 밸런싱을 통해 효율적인 결과를 얻을 수 있었다. 전체 센서들의 잔여 에너지와 그 평균과의 편차를 싱크를 움직이는 기준으로 하는 휴리스틱 알고리즘을 제안하였고 최적에 가까운 결과를 얻었다.
Botnet은 공격자의 명령을 받아 공격을 수행하는 Bot과 bot을 관리하는 서버(혹은 peer)로 이루어진 네트워크이다. 유선 네트워크 상에서 Botnet을 탐지하기 위해서 많은 메커니즘이 제안되었지만 6LoWPAN과 같은 IP 기반의 센서네트워크 상에서 Botnet의 유형이나 탐지법에 대해서는 제안된 메커니즘이 없었다. 본 논문에서는 6LoWPAN 환경에서 Botnet의 공격 유형과 탐지법을 제안하고 구현 사례를 설명한다.
CDMA, WiBro, WLAN 네트워크를 포함하는 4세대(4G) 네트워크에서는 MN(Mobile Node)은 다양한 무선네트워크 인터페이스를 지원 해야만 한다. MN은 밧데리 전원에 의존하므로 에너지 효율은 네트워크 스캐닝의 관점에서는 매우 심각한 문제가 있다. 본 논문에서는 에너지효율을 위한 적응적인 네트워크 스캐닝 알고리즘을 제안 한다. 그 알고리즘은 네트워크 이동성과 사용자 트래픽등급을 고려한 두가지 방안으로 되어 있다. 네트워크 스캐닝 주기는 이동속도와 사용자 트래픽등급에 따라 적응적으로 변화 된다. 적응적인 네트워크 스캐닝 주기를 사용하여 MN은 불필요한 스캐닝을 최소화 하여 네트워크를 보다 에너지 효율적으로 스캐닝 할 수 있다. 제안한 네트워크 스캐닝 알고리즘을 위한 OPNET 시뮬레이션 결과들은 제안한 알고리즘이 고정된 스캐닝 주기를 가진 기존의 알고리즘보다 더 에너지 효율적이다는 것을 보여준다.
본 논문에서는 기존의 SDN(Software Defined Network)의 특징 및 활용 등에 대해 살펴보고 이를 활용한 네트워크의 고도화 및 보안 측면에서의 장단점 연구를 통해 향후 SDN이 보다 고도화 되어야 하는 방향을 제시한다. SDN은 소프트웨어 앱을 사용하여 네트워크를 지능화 하고 중앙에서 제어하거나 프로그래밍 할 수 있는 네트워크 아키텍처 접근법이다. 사업자는 기본 네트워크 기술에 상관없이 전체 네트워크를 일관적으로 전체적으로 관리할 수 있다. 물리적인 네트워크를 소프트웨어 기술을 이용하여 제어하는 네트워크 기술이다. SDN은 네트워크의 제어 플레인을 네트워크 트래픽을 전달하는 데이터 플레인과 분리한다는 개념이다. 이런 분리의 목적은 중앙에서 관리하고 프로그래밍이 가능한 네트워크를 만드는 것이다. 일부 SDN 구현 솔루션은 범용 네트워크 하드웨어를 통제하는 소프트웨어 기반 관리 플랫폼을 사용한다. 또 다른 접근법은 통합된 소프트웨어와 하드웨어를 사용하기도 한다. 하지만 이러한 SDN에도 많은 취약점이 존재하며 이를 보완할 수 있어야 하며 본 논문에서 이러한 방향을 제한하도록 한다.
본 논문에서는 컴퓨터네트워크 실습 교과목을 대상으로 한 전문대학 학습자에 적합한 PBL 교수 학습 모형의 설계 및 구현을 다룬다. 설계된 교수학습 모형은 대덕대학 2학년 학생들을 대상으로 진행하였다. PBL 수업에 참여한 학생들은 PBL 학습을 통해 문제 체계적으로 진행된 수업에 대한 만족을 나타냈으며 과제 해결을 위해 자료와 도구를 적절히 이용하는 능력을 향상시켰으며 협동학습을 통해 더 많은 것을 배울 수 있었다. 이를 학습자의 수업평가 결과를 통해 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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