현재의 인터넷 환경은 IP 기반 네트워크의 구조적인 특성상 송신지 주소를 위조하였을 경우 패킷의 근원지를 찾아내기 어렵다는 문제를 가지고 있다. DDoS 공격이 발생할 경우 또한 능동적인 방어를 하기는 어렵다. 이러한 네트워크상에서의 취약점과 공격에 대응하기 위한 역추적 기법들이 연구되어왔으나 대부분 IPv4 네트워크 환경만을 위한 기법들이며 전송된 역추적 데이터의 변조여부를 검증하기가 어렵다. IPv6 네트워크 환경에서의 역추적 기법들이 연구되어왔지만 아직 많은 연구와 발전이 필요하다. 본 논문에서 우리는 무결성을 제공하여 신뢰할 수 있는 IPv6 네트워크 환경에서의 IP 역추적 기법을 제안하며, 이 시스템을 시뮬레이션하고, 기존의 역추적 기법들과 오버헤드 및 기능성에 대해 비교한다.
인터넷을 기반으로 다양한 종류의 응용 서비스들을 제공하기 위해서 각 흐름 별로 서비스 품질을 보장하는 것은 이상적이지만, 이를 실현하는 것은 매우 어려운 일이다. 서비스 품질 요구조건이 같거나 비슷한 여러 흐름들을 동일한 그룹으로 지정하고, 그룹별로 서비스 품질을 제공하는 방안이 효율적이다. 라우터에서 적용되는 큐 관리 메커니즘은 데이터의 효율적으로 전송하고, 서비스 별로 차별화된 서비스 품질을 지원하기 위하여 매우 중요한 역할을 수행한다. 다양한 멀티미디어 서비스를 효율적으로 지원하기 위해서 지능적이고 적응적인 큐 관리 메커니즘 기능이 필요하다. 본 논문은 일정 기간 유입되는 각 흐름 그룹의 트래픽 정보와 현재의 네트워크 상태 정보를 기반으로 그룹별 패킷의 전달 여부를 결정하는 심층강화학습 기반의 지능형 큐관리 메커니즘을 제안한다.
소셜 사물 인터넷(SIoT)에서 차량들이 다양한 정보를 생성하고 이를 다른 차량과 공유하고 피드백을 주고 받는 소셜 행위가 이루어진다. 차량 간에 신뢰성 있는 정보를 공유하기 위해서는 차량의 신뢰성을 판별하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 차량들 간에 신뢰성 있는 정보를 공유하기 위한 차량 신뢰도 계산 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 차량 간 소셜 행위에 기반한 사용자 평판과 네트워크 신뢰도를 고려하여 차량 신뢰도를 판별한다. 차량은 점수 부여, 무시, 재배포 등의 행위를 선택할 수 있으며 이에 따라 사용자 평판이 계산된다. 네트워크 신뢰도를 계산하기 위해 다른 차량과의 거리와 패킷 전송률을 이용한다. 사용자 평판과 네트워크 신뢰도를 이용하여 지역 신뢰도가 계산된다. 이때, 전달되는 데이터의 중복 배포를 방지한다. RSU(Road Side Unit)의 데이터를 활용하여 지역적인 데이터의 한계를 극복하고 전역적인 데이터를 활용하여 보다 더 정확한 차량 신뢰도 계산이 가능하다. 다양한 성능평가를 통해 제안하는 기법이 기존 기법에 비해서 성능이 우수함을 보인다.
VNDN 기술을 커넥티드 차량의 인포테인먼트 응용 서비스를 위한 통신 기술로 활용할 시 데이터가 통신의 주체가 되는 데이터중심네트워킹 기술 실현이 가능하며, 차량 보안 공격 및 해킹, 장거리 데이터 전송 시 성능 저하, 잦은 데이터 끊김 현상 등 현재의 호스트 중심 인터넷에 기반한 커넥티드 차량의 인포테인먼트 응용 서비스 기술이 갖는 한계를 극복 할 수 있다. VNDN 안에 지연에 매우 민감한 critical 정보 데이터를 RSU(Road Side Unit) 등에게 푸쉬 기반으로 전달해 주기 위한 Data 패킷 포워딩 이슈는 VNDN 기반 응용 서비스 실현을 위해 해결해야 할 이슈 중 하나이며, 이를 해결하기 위해 먼저 NDN 환경하에서 푸쉬 기반 데이터 트래픽을 지원해주기 위한 현존하는 포워딩 기법들을 포괄적으로 분석해 보고 각 기법 들을 성능 측면에서 비교 분석해 본다. 이를 통해 VNDN 환경하에서 보다 향상된 푸쉬 기반 중요 데이터 포워딩 기법 연구를 위한 사전 지식으로 활용되어질 수 있기를 기대한다.
전방충돌 방지 보조 또는 지능형 주행 제어 기능 등이 현대의 자동차에 탑재됨에 따라 차에서 교환되는 데이터 양이 급증하고 있다. 따라서, 기존의 CAN 통신으로는 전송속도의 한계가 있어 넓은 대역폭과 양방향 통신을 지원하는 오토모티브 이더넷, 특히 SOME/IP가 널리 채택되고 있다. SOME/IP는 다양한 자동차 운영체제와 호환되는 표준 프로토콜로 차내 구성 요소간의 연결성을 높여준다. 하지만 SOME/IP 자체에는 암호화나 인증이 구현되어 있지 않아 악의적인 패킷 주입, 프로토콜 위반과 같은 공격에 취약한 문제가 있다. 본 논문에서는, 이러한 공격들을 효과적으로 탐지하기 위해 SOME/IP에서 딥러닝 기반의 침입탐지 시스템을 제안하였다. 제안된 침입탐지시스템의 성능을 6가지 공격 패턴을 활용하여 테스트 하였고 정확도 94%, 6가지 공격의 평균 F1-score은 0.94로 높은 성능을 달성할 수 있었다.
무선 센서 네트워크의 규모가 커짐에 따라 대규모의 센서 네트워크의 활용에 대한 기대가 커지고 있다. 기존 IEEE 802.15.4 를 이용한 네트워크의 규모에 따른 한계를 극복하기 위해 듀얼 라디오 센서 네트워크에 대한 많은 연구가 진행되고 있다. 듀얼 라디오 센서 네트워크는 단일 라디오를 내장한 전통적인 센서 노드(싱글 라디오 노드)에 듀얼 라디오 인터페이스(IEEE 802.11g, IEEE 802.15.4)를 내장한 센서(듀얼 라디오 노드)를 포함하여 클러스터를 구성한다. 본 논문에서는 이러한 듀얼 라디오 환경에서 효과적으로 동작하는 라우팅 프로토콜을 제안한다. 듀얼 라디오 노드는 네트워크 상에서 클러스터 헤드 역할을 하고 상위 계층을 이루며, 일반 노드는 클러스터 멤버 역할을 하는 하위 계층을 이룬다. 본 논문에서는 각 계층의 네트워크가 나타내는 특징을 이동성이 적거나 높은 네트워크의 특징으로 대입하여, 상위 계층에는 Pro-Active 프로토콜, 하위 계층에는 Re-active 프로토콜이 효과적임을 설명한다. 이를 바탕으로 듀얼 라디오 센서 네트워크에 적합한 라우팅 프로토콜로써 Pro-Active 프로토콜을 대표하는 DSDV 와 Re-Active 프로토콜을 대표하는 AODV 를 조합한 하이브리드 라우팅 프로토콜을 제안한다. 제안한 프로토콜의 성능을 확인하기 위해 센서네트워크 테스트베드를 구성하여 라우팅 복구 시간과 패킷 전송 안정성에 대한 성능을 입증한다.
자바스크립트 기반의 Ajax는 ActiveX 기술의 대안으로 주목받고 있는데, 대부분의 웹 브라우저에서 기본으로 지원되고, 비동기 상호작용을 통한 빠른 속도와 뛰어난 트래픽 절감 효과, 그리고 화려한 인터페이스 등의 장점들로 인해, 현재 국내 대형 포털 사이트들에서도 이 기술을 접목시켜 기존의 서비스를 재오픈 하는 추세이기도 하다. 본 연구에서는 이러한 Ajax 기술과 국내외 주요 사이트에서 제공하는 오픈 API들을 이용하여 다국어 메타검색 시스템을 모델링하고 구현하였다. 사용자로부터 입력받은 한국어 질의어를 구글 번역 API를 이용하여 저 세계 54개국 언어 중 하나의 언어로 번역한 후, 대표적인 소셜 웹 사이트(Flickr, Youtube, Daum, Naver 등)의 정보를 통합 검색한다. 검색된 결과는 Ajax 기술을 통해 화면의 일부분만 동적 로딩하여 빠른 속도로 출력해주는 동시에, 불필요한 정보의 중복 전송을 방지하여 서버의 트래픽과 패킷당 통신 요금을 절감하는 효과를 가져왔다.
기존 경로 최적화 방안들은 최적화된 경로가 형성되기까지 경로 최적화 소요시간 이외에 3계층 핸드오프 소요시간도 포함되어 이동 라우터(Mobile Router:MR)의 이동이 빈번한 환경에서는 빠른 경로 최적화가 어렵다는 단점을 가진다. 본 논문에서는 MR이 중첩된 이동 네트워크 환경으로 이동하더라도 별도의 경로 최적화 과정이 없어도 즉시 경로 최적화를 지원하는 3계층 핸드오프 방안을 제안하고자 한다. 이를 위해 제안한 방안에서는 MR과 액세스라우터(Access Router:AR)간의 위치등록과정을 통해 AR로 하여금 MR들의 주소정보를 획득하는 과정을 갖도록 하였다. 이 후 AR은 MR이 수행해야할 홈 에이전트(Home Router:HA)와의 위치등록과정을 대신 수행해줌으로써 AR과 MR의 HA들 사이에 양방향 터널이 형성되고, 패킷들은 해당 목적지 MR의 HA만 경유한 후 AR로 전송된다. 성능평가 결과, 본 논문에서 제안한 3계층 핸드오프 방식은 Reverse Routing Header(RRH), Optimization NEMO(ONEMO) 방안보다 약 $0.6{\sim}1.5[s]$ 감소된 소요시간으로 경로 최적화를 지원할 수 있음을 확인할 수 있었다.
기존의 애드-혹 네트워크를 위한 멀티캐스트 프로토콜들에서는 송신원 수가 많은 경우의 프로토콜 효율성을 고려하지 않아, 송신원 수가 많아지는 경우 프로토콜 오버헤드가 지나치게 커지거나, 데이타 전달율이 저하되는 결과를 가져올 수 있다. 이에 본 논문에서는 멀티캐스트 그룹의 송신원 수에 대한 확장성을 고려한 애드-혹 네트워크를 위한 멀티캐스트 라우팅 프로토콜을 제안한다. 제안하는 프로토콜은 송신원 중 일정 비율을 코어 송신원으로 선택하고, 선출된 코어 송신원을 루트로 하여 각 코어 송신원으로부터 멀티캐스트 그룹의 모든 수신원에 이르는 코어 송신원별 트리를 구성한다. 이렇게 구성된 코어 송신원별 트리의 합집합으로 데이타 전달 메쉬를 형성하고, 일반 송신원들은 가장 가까운 곳에 위치한 코어 송신원을 선택하여 해당 코어 송신원을 통해 데이타 패킷을 전송하게 된다 제안하는 프로토콜이 효율적으로 동작하기 위해서는 적절한 수의 코어 송신원을 선출하는 것이 중요하다. 너무 많은 수의 코어 송신원을 선출하게 되면, 데이타 전달 경로를 유지하기 위해 코어 송신원이 주기적으로 플러딩하는 제어 메시지 오버헤드나 불필요한 중복 데이타 패킷 오버헤드가 과다하게 된다. 반면에 너무 적은 수의 코어 송신원은 호스트의 이동성에 대해서 안정적인 경로를 제공하지 못하고 전달 트리 상에 과부하가 발생할 수 있어 데이타 전달율을 저하시키는 결과를 가져온다. 제안하는 프로토콜은 코어 송신원이 주기적으로 플러딩하는 제어 메시지를 통해 데이타 전달 메쉬를 최적으로 재구성하고, 주기적인 최적 재구성 기간 사이에는 지속적인 메쉬의 연결 유지를 위해 국부적 메쉬 재구성을 수행한다. 시뮬레이션을 통하여 기존에 제안된 프로토콜들과 성능을 비교한 결과, 제안하는 프로토콜이 멀티캐스트 그룹의 송신원 수가 많은 경우에 데이터 전달율 및 오버헤드 측면에서 보다 효율적인 멀티캐스트 통신을 제공함을 알 수 있었다.화에 따른 이방성 에너지를 계산하였으며, 150 K에서 124.01 erg/$cm^3$로 최대값을 갖음을 알 수 있었다.다.었다.었다.다.었다.시료는 황산염 환원반응을 거쳐 $10{\textperthousand}$이상의 높은 ${\delta}^{34}S$ 값을 보이고, $7{\textperthousand}$ 내외의 ${\delta}^{34}S$ 값을 보이는 지하수는 황철석과 대기기원 외에도 인위적 오염에 의한 황 성분의 유입 가능성을 배제할 수 없다.해지는 것을 방지 할 수 있었다. 5. 주관적 감각으로 온냉감, 습윤감, 쾌적감, 피로감을 측정하였는데 유공안전모 착용시가 무공안전모 착용시보다 더 낮은 주관적 감각 수치를 나타내어 착용감이 더 좋았음을 알 수 있었다. 또한 근력측정에서 무공안전모 착용시가 유공안전모 착용시 보다 평가 수치 가 낮게 나타나 더 피로한 것을 알수 있다. 이상의 결과에서 통기를 목적으로 구멍을 뚫어놓은 유공작업안전모가 심부온, 피부온, 혈압, 심박수, 발한량, 모자내 기후 등의 인체생리반응을 고려해 볼 때 더 바람직한 작업 안전모 형태라는 것을 알 수 있었다. 종래의 작업과 관련한 피복연구에서 작업복, 장갑, 신발에 대하여는 생리학적 연구가 이루어졌으나, 안전모에 관한 연구에서는 생리학적인 부분을 고려하지 않고 단지 안전 보호측면에서의 연구가 이루어졌을 뿐이었다. 따라서 서열환경하에서 머리부분의 쾌적성을 고려한 다양한 작업 안전모에 대한 계속적인 연구와 개발이 이루어진다면 물리적 측면에서 작업 안전을 만족시킬 뿐만 아니라 생리적 측면에서 체열 평형을 도모하여 작업 능률의 향상을 가져올 것이다.나타났다(p<0.01). 남성들은 여성에 비해 소주를, 여성들은 남성에 비해 맥주를 즐겨 마셨으며 (p<0.001), 21~30세에서는 소주보다 맥주를,
네트워크 혼잡으로 인한 패킷 손실은 인터넷 망에서는 필수 불가결이고, 압축된 비디오 비트 스트림을 인터넷 망에 전송할 경우 공-시간적 도메인상에 에러 전파을 야기하므로 화질에 심각한 화질열화를 초래한다. 본 논문에서는 수신측에서 손상된 영상 일부분을 복구하기 위하여 새로운 에러 은닉 알고리즘인 EBMA(Edge Detection on Boundary Matching Algorithm)를 제안한다. 기존 BMA는 부호화된 인접한 블록의 움직임벡터들이 상당히 높은 유사도 혹은 상관도(correlation)를 갖고 있다는 점과 손실블록과 인접블록 경계에 존재하는 화소간의 유사도를 이용하기 때문에 비교적 신뢰할 수 있지만, 손실블록과 정확히 복원된 인접블록 화소간의 방향성을 고려 하지않는 단점이 있다. 따라서 제안한 알고리즘은 에지영역을 검출하고, 검출된 에지영역에서 방향성을 조사하므로 기존 BMA 방법 보다 성능이 향상되었다. 실험결과는 제안한 알고리즘이 기존 BMA 및 MBMA 방법보다 계산 및 화질측면에서 우월하였을 뿐만 아니라, PSNR 값과 주관적인 화질상에서도 좋은 결과를 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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