전 세계적으로 국가경쟁력, 효용성, 중요성 등의 이유로 메가시티가 속속 등장하고 있으며, 점차 각 국가의 중심지로 자리를 잡아가고 있다. 또한, 메가시티는 현존, 잠재적, 초국가, 비군사 등 다양한 위협에 노출될 수밖에 없다. 특히, 최근 우크라이나-러시아 전쟁에서 볼 수 있듯이 국가기반체계는 적대 및 위협세력의 주요 목표가 되고 있다. 하지만 메가시티의 막대한 규모, 다양한 위협의 양상, 한정된 자원 등을 고려할 때 모든 국가기반체계를 완벽하게 방호하는 것은 현실적으로 어렵다. 따라서 여러 국가기반체계 중 핵심노드를 식별하여 중점적으로 방호하는 접근이 필요하다. 핵심노드는 다양한 국가기반시설이 연결된 국가기반체계의 중요도가 매우 높면서도 동시에 급소에 해당한다. 이를 위해 본 연구에서는 핵심노드를 논리적·체계적으로 식별하기 위해 네트워크 이론인 노드 중심성(Centrality) 분석방법과 군사이론인 중심(Center of Gravity) 분석방법을 제시하였다.
4차 산업혁명의 기술이 발전함에 따라 공간정보의 디지털화가 심화되고 있다. 이제는 스마트폰으로도 메가시티 내의 국가·군사중요시설의 위치를 쉽게 식별할 수 있다. 이로 인해 메가시티의 국가·군사중요시설은 전통적 위협뿐만 아니라 테러, 사이버 해킹, 범죄 활동 등과 같은 비전통적 위협에 노출되었다. 본 연구에서는 이와 같은 위협으로부터 메가시티의 국가·군사중요시설을 방호할 수 있는 방안을 제시하였다. 시간·자원의 제약을 고려할 때, 모든 국가·중요시설을 방호하는 것은 제한되므로 이들의 핵심노드에 집중해야 한다. 구체적으로 핵심노드와 주변 환경과의 조화로운 설계 및 배치, 지하·복토화, 허식(虛飾) 등의 방법을 융·복합하는 방안을 대책으로 제시하였다. 향후, 도심항공모빌리티와 자율주행차량의 등장으로 디지털 공간정보의 투명성은 더욱 증대될 것이다. 따라서, 미래 위협에 대비하기 위해 메가시티 핵심노드의 노출을 최소화하기 위한 방안이 강구되어야 할 것이다.
유비쿼터스 시대가 다가옴에 따라 핵심 기술 중 하나인 유비쿼터스 센서 네트워크(USN)에 대한 관심이 높아지고 있다. 센서 노드를 이용한 다양한 정보를 수집 처리할수 있는 USN 기술은 물류/유통, 환경 감시, 홈 오토메이션 등 다양한 분야에 적용될 수있기 때문에 갈수록 그 중요성은 높아질 것으로 예상된다. 이에 현재 USN의 시장 동향을 간단히 살펴보고, 센서 노드의 핵심이 되는 센서 노드 플랫폼과 센서 노드에 들어가는 센서 네트워크 운영체제의 기술 동향에 대해 살펴보고자 한다.
본 연구에서는 단백질 상호작용 네트워크에서 네트워크 견고성의 핵심노드는 허브노드이지만 연결노드 또한 허브노드와 같이 매우 중요한 역할을 하고 있음을 밝혀냈다. 네트워크 견고성에 가장 큰 영향을 미치는 핵심노드는 차수가 매우 큰 허브이다. 이 연구에서 새로이 제안된 연결노드는 단백질상호 작용 네트워크에서 고밀도로 연결된 모듈들 사이에 위치하여 네트워크 견고성에 중요한 영향을 미치는 노드이다. 실제로 척도 없는 네트워크는 무작위 공격에 매우 강한 반면, 허브노드만을 제거하는 목표 공격에는 매우 취약하다. 기존에 핵심노드로 노드의 연결성을 연구한 방식과 사이 중앙성(centrality)을 기반으로 사이 중앙성(betweenness centrality)이 큰 노드가 전체 네트워크에서 핵심노드임을 연구한 방식이 있다. 그러나 노드의 연결성 즉, 차수와 사이 중앙성은 일정한 비례관계가 있어서 차수가 클수록 사이 중앙성 값이 커지기 때문에 기존의 두 연구는 큰 차이점을 갖지 못한다. 본 연구에서는 단백질 상호작용 네트워크도 척도 없는 네트워크이므로 노드의 차수와 사이 중앙성 간에 비례관계가 형성되지만, 차수가 작은 노드일수록 사이 중앙성 값이 매우 넓게 분포하고 있다는 특징에 착안하여 연결노드를 제안한다. 이 연구에서는 차수가 매우 작지만 사이 중앙성 값이 매우 큰 노드를 연결노드로 간주하여 실제 인터넷 상에서 공개된 생물 네트워크를 대상으로 견고성 분석 실험을 한다. 실험 결과 연결노드들이 생물 네트워크에서 제거되면 허브노드가 제거되는 것보다 더욱 큰 네트워크 분화가 발생하였으며, 이는 연결노드가 네트워크 견고성 측면에서 매우 중요한 요소임을 입증하는 것이다.는 $30^{\circ}C$에서 20분간 안정하였다.다.. 금속산화물반도체 전계효과 트랜지스터를 살펴보면 격자산란이 주로 표면에서 일어나기 때문에 1/f-형 잡음이 표면효과라고 말할 수 있다.이 가수분해되어 생성된 카르복실산 염(sodium carboxylate) 때문인 것으로 판단되었다.산화효과 (in vitro)가 있음이 증명되었으며, 이 항산화활성은 극성이 비교적 큰 화합물들에 의한 것임을 추정할 수 있다. 현재 쇠비름 추출물로부터 항산화활성성분을 분리하기 위한 연구가 진행 중이다.는 exp-onential phase 동안 급격한 균체성장으로 용존산소가 부족하여 NADH balance에 의해 astaxanthin 생합성 경로 중 탈수소화 단계가 저해되기 때문으로 사료되었다. 최종 세포농도는 43.3 g/L, 단위부피당 carotenoids 함량은 149.4 mg/L, astaxanthin 함량은 110.6 mg/L로서 산업적인 생산성이 있는 것으로 나타났다. 이번 연구를 통하여 개발된 변이주 B76 및 이의 대량 발효를 위한 최종조건의 정립은 향후 astaxanthin의 산업적 생산공정에 필요한 기초자료로 이용될 것으로 기대된다.색총말내에 소형의 도형, 소형의 장형 연접소포 및 DENSE CORE VESICLE의 3가지 연접소포를 가지고 있었고 출현빈도수는 촉각엽에서 가장 큰 33%이었다. 제5형 신경연접은 축색종말내에 중등도크기의 원형, 대형의 원형연접소포 및 DENSE CORE VESICLE을 포함하였고 13%의 출현빈도수로 관찰되었다. 배추횐나비의 촉각에 있는 지각신경세포가 뇌의 촉각엽으로 뻗어 들어가 위의 5가지 신경연접중 어느
웹에 존재하는 악성코드 배포 네트워크에는 악성코드 배포를 위해 핵심 역할을 수행하는 중심 노드가 있다. 이노드를 찾아 차단하면 악성코드 전파를 효과적으로 차단할 수 있다. 본 연구에서는 복잡계 네트워크에서 위험 분석이 적용된 centrality 검색 방법을 제안하였고, 이 방식을 통해 악성코드 배포 네트워크 내에서 핵심노드를 찾는 방법을 소개한다. 그 외에, 정상 네트워크와 악성 네트워트는 in-degree와 out-degree 측면에서 큰 차이가 있고, 네트워크 레이아웃 측면에서도 서로 다르다. 이 특징을 통해 우리는 악성과 정상 네트워크를 분별할 수 있다.
Beowulf 타입의 리눅스 클러스터 시스템의 핵심노드인 계산노드는 일반적으로 범용 엔트리급 서버 및 PC 등을 이용하여 구성되며, 이 계산노드의 성능은 전체 클러스터의 계산 성능을 결정하는 가장 중요한 요소 중의 하나이다. 이에 본 논문에서는 현재 시중에서 유통 중인 대표적인 로엔드 플랫폼-Xeon, P-IV, Opteron, Athlon64-들을 대상으로 HPL, NPB, stream등 고성능 컴퓨팅 분야에서 널리 쓰이는 벤치마킹 테스트 도구를 사용하여 개별 노드의 성능을 측정하여 비교 분석하였다.
본 논문은 능동 네트워크를 동작하게 해주는 핵심 모듈인 Enode 노드 운영체제 구조 및 세부 기능들의 내용을 정의한다. 본 논문에서 제안하는 Enode 노드 운영체제는 능동 네트워크 환경에 적합하도록 설계하였다. 또한 "실행 환경"(Execution Environment : EE)에서 편리하게 사용할 수 있도록 인터페이스를 설계하였다. 본 논문에서 제안하는 Enode 노드 운영체제는 도메인을 중심으로 핵심적인 기능 설계에 주력하였다. Enode 운영체제는 Linux 운영체제 상에서 설계되었다. 또한 본 논문에서 제안하는 Enode 노드 운영체제의 인터페이스에 대한 실험을 수행하였다.
인간과 사물, 컴퓨터간의 유기적인 관계 및 통신을 위하여 유비쿼터스 센서네트워크기술은 다양한 분야에서 응용 및 기술 개발이 이루어지고 있다. 센서노드는 유비쿼터스 센서네트워크 시스템에서 가장 기본적인 구성 요소로 핵심 요소 기술에 대한 IPR확보 및 센서노드의 소형화, 지능화 기술 개발에 노력하고 있다. 이에 센서노드의 구성요소와 센서노드 전송 기술에 대한 기술 동향과 현 상용화 기술과 제품에 대한 국내외동향 및 기술 전망에 대하여 살펴보고자 한다.
센서 네트워크는 유비쿼터스 컴퓨팅에서 핵심적인 역할을 담당하는 기반 네트워크이다. 그 때문에 센서 네트워크로부터 제공되는 정보는 신뢰할 수 있어야 한다. 하지만 센서 자체의 여러 가지 한계로 인해 보안의 핵심 요소인 키 관리에는 많은 어려움이 존재한다. 이 논문에서는 Random Key Predistribution 기법에 기반하여 악의적인 노드를 탐지하지 못하는 기존의 한계점을 분석하고, 이를 해결하기 위한 새로운 키 관리 기법을 제안한다.
최근 들어 네트워크1로 연결된 체계들을 효율적으로 운영하여 최대의 효과를 달성하기 많은 연구들이 수행되고 있다. 하지만 지휘통제체계 네트워크 구조 분석에 관한 연구는 상대적으로 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 지휘통제체계 중 육군의 SPIDER체계를 대상으로 소설 네트워크 분석 (Social Network analysis)기법을 이용하여 중앙성분석과 시각화(Visualization)를 통해 핵심노드를 식별하는 arms value 알고리즘을 제안하고 분석 결과를 기반으로 TICN체계 전력화시 기초 연구자료로 활용하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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