DDoS (Distributed Denial of Service)는 대량의 좀비 PC를 이용하여 공격 대상 서버에 접근하여 자원을 고갈시켜 정상적인 사용자가 서버를 이용하지 못하게 하는 공격이다. DDoS 공격발생 사례가 꾸준히 증가하고 있고, 주요 공격대상은 IT 서비스, 금융권, 정부기관이기 때문에 DDoS를 탐지하는 것이 중요한 이슈로 떠오르고 있다. 본 논문에서는 DNS 서버를 이용하여 패킷을 증폭시키는 DNS DDoS 공격 즉, DNS Amplification 공격(이하 DNS 증폭 공격)을 Deep Learning (이하 딥 러닝)을 활용해 실시간으로 탐지하는 방법에 대해 소개한다. 기존 연구들의 한계점을 극복하기 위하여 실험망 환경의 데이터가 아닌 실 환경 데이터를 혼합하여 탐지 시스템을 학습하였다. 또한 이미지 인식에 주로 사용되는 Convolutional Neural Network (이하 CNN)을 이용하여 딥 러닝 모델을 구축하였다.
인터넷이 급속히 발전하여 통신 하부구조가 됨에 따라 네트워크의 많은 구성요소를 체계적으로 관리하는 네트워크 관리 시스템은 인터넷의 필수 요소가 되고 있다. 네트워크 규모의 급속한 성장은 기존의 SNMP(Simple Network Management Protocol), CMIP(Common Management Information Protocol) 등을 기반으로 한 클라이언트-서버(client-server) 관리 패러다임으로는 한계를 가진다. 따라서 네트워크를 효율적으로 관리하기 위해서 분산형(distributed) 패러다임인 이동에이전트(Mobile Agent)를 네트워크 관리에 이용하려는 연구가 최근에 많이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 중앙 집중형의 SNMP, 분산형의 이동에이전트, 그리고 이들 두 접근 방법의 단점을 극복하기 위한 이동에이전트의 한 형태인 혼합모드의 해석적 모델을 제안하고 그 성능을 비교 분석한다 제안한 해석적 모델을 네트워크 응답 시간에 중점을 두어 성능 평가 한 결과 LAN에서는 대체적으로 SNMP가 유리한 반면 WAN에서는 네트워크 환경에 따라 이동에이전트 또는 혼합모드가 더 좋은 응답 시간을 보임을 알 수 있다.
본 논문에서는 기존의 웹 수집 로봇에서 처리 하지 못하는 자바스크립트 함수 링크를 처리하기 위하여 인터넷 익스플로러의 "Active Script Engine"을 사용하여 웹 로봇을 구현하였으며, 또한 자바스크립트 함수 링크를 처리하였을 경우 웹 수집 로봇의 수집량을 측정하기 위한 웹 수집 로봇을 개발하였다. 웹 수집 로봇을 개발하기 위해서 구글봇과 네이봇 등 웹 수집 로봇의 구조를 파악하여, 수집 로봇에 활용되는 구성요소를 구현하고 분산처리 형태의 웹 수집 로봇을 설계하였다. 또한 제안된 웹 로봇에 제안된 자바스크립트 처리 모델을 추가하여 성능평가를 하였으며, 성능평가방법은 자바스크립트를 사용하는 웹 사이트의 게시판을 대상으로 하여 웹 수집량을 비교 분석하였다. 웹 사이트 게시물 1000개인 경우, 일반 웹 로봇의 경우에는 1페이지밖에 수집하지 못하였고, 제안된 웹 로봇의 경우 1000개 이상의 웹 페이지를 수집하는 결과를 얻었다.
웹 서버에서 제공하는 문서 자원들은 URL/URI 형식으로 표현되고 있지만, 동적인 서버 환경의 변화로 인해 반드시 해당 자원이 서버에 존재하고 있는 것을 보장할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 자원에 대한 신뢰성을 보장하고, 동적인 서버 자원 관리 및 클라이언트의 요청을 처리하기 위해 XML-RPC를 이용한 통합문서 관리 시스템을 제안하고 모델링 한다. 제안한 시스템은 동적인 서버 자원을 관리하는 미들웨어 시스템과 클라이언트가 서버에 저장시킨 문서에 대한 갱신 정보를 서버에서 미들웨어 시스템으로 통보하는 서버시스템으로 구성된다. 모델링 결과, 분산된 서버에 있는 동적으로 변하는 문서들을 효과적으로 저장 관리할 수 있었으며, 현재 운영되고 있는 웹 서버에 적용시킬 수 있어 새로운 웹 서버 구축비용을 절감할 수 있고, XML-RPC 프로토콜을 사용하기 때문에 플랫폼 독립적이고 또한 데이터 관리가 효율적임을 알 수 있었다.
구조물에 장기적으로 발생하는 노후화를 정량적으로 파악하기 위해 상시진동 데이터를 활용한 일반화된 모니터링 시스템에 관한 연구가 세계적으로 활발히 수행중이다. 본 연구에서는 구조물에서 장기적으로 취득되는 동특성을 앙상블 학습에 활용하여 구조물의 이상을 감지하기 위한 보급형 엣지 컴퓨팅 시스템을 구축하였다. 시스템의 하드웨어는 라즈베리파이와 보급형 가속도계, 기울기센서, GPS RTK 모듈, 로라 모듈로 구성됐다. 실험실 규모의 구조물 모형 진동실험을 통해 동특성을 활용한 앙상블 학습의 구조물 이상감지를 검증하였으며, 실험을 기반으로 한 실시간 동특성 추출 분산처리 알고리즘을 라즈베리파이에 탑재하였다. 구축된 시스템을 하우징하고 포항시 행정복지센터에 설치하여 데이터를 취득함으로써 개발된 시스템의 현장 적용성을 검증하였다.
본 논문에서는 다중 입력을 가지는 비선형 시스템의 제어기 설계를 위한 다중 입력 T-S 퍼지 궤환 선형화 기법이 제안되었으며 그 기법을 바퀴형 이동로봇의 궤도 추적 제어를 위한 제어기를 설계하는 데에 사용하였다. 이를 위하여, 먼저 바퀴형 이동로봇의 에러 동특성 방정식을 T-S 퍼지 모델로 나타내었고, 이 퍼지 모델을 비선형 퍼지 좌표 변환과 비선형 상태 궤환 입력에 의해 하나의 선형 제어 시스템으로 변환시켰다. 시뮬레이션 결과는 본 논문에서 제안된 다중 입력 궤환 선형화 기법에 의해 설계된 궤도 추적 제어기가 T-S 퍼지 시스템을 제어하기 위해 널리 사용되어지는 기존의 PDC 기법에 의해 설계된 궤도 추적 제어기보다 더 나은 성능을 제공함을 보여주었다.
센서 네트워크의 응용 범위가 점차 넓어지면서 군사 분야나 방사능 감지와 같이 실시간성을 요구하는 응용분야가 생겨나게 되었다. 하지만 기존의 센서 운영체제 연구는 효율적인 자원 활용에 초점을 두고 연구가 진행되었기 때문에 실시간성을 만족시켜 주기 어려운 구조를 가지고 있다. 본 논문에서는 정시성을 보장하는 실시간 분산 객체 TMO 모델을 센서 네트워크의 제한된 자원 환경에 알맞도록 경량화 시킨 ${\mu}TMO$ 모델을 제안한다. ${\mu}TMO$ 모델을 이용한 실시간 센서 네트워크 운영체제를 개발하기 위하여 한국전자통신연구원에서 개발한 센서 노드용 운영체제인 Nano-Q+를 이용하였다. Nano-Q+의 타이머 모듈을 높은 해상도를 가질 수 있도록 수정하였으며, EDF(Earliest-Deadline-First)기반의 실시간 스케줄러에 CST(Context Switch Threshold)와 PAS(Power Aware Scheduling) 기법을 적용하여 센서 노드에 적합한 실시간 스케줄러로 변경하였다. ${\mu}TMO$ 모델을 지원하기 위해 채널 기반의 통신 수단인 ITC-Channel을 새롭게 구현하였으며, 주기적인 스레드를 관리하는 WTMT(Watchdog TMO Management Task) 모듈을 구현하여 SpM 스레드를 주기에 맞게 실행할 수 있도록 하였다.
무선 에너지 하비스팅 기술은 주로 무선 통신 네트워크에서 전력소모가 적은 무선 통신 장치들을 동작시키기 위해 주변 환경으로부터 RF 신호를 수집, 에너지로 변환하는 기술로 최근 각광을 받고 있다. 이와 같은 기술과 기존의 인지무선(Cognitive Radio) 네트워크 모델을 기반으로, 본 논문에서는 적은 파워 소비를 하는 2차 유저(Secondary User)가 근처에서 동작 중인 1차 유저(Primary User)의 특정 거리 안에 존재할 때 1차 유저가 전송한 통신 신호로부터 무선에너지 하비스팅을 하고 특정 거리 밖에 존재할 때 우선 사용자에게 할당되어 있는 허가대역을 주기적으로 센싱, 선택적으로 접근하는 무선에너지 하비스팅 인지무선 네트워크 모델을 제시한다. 이 때 1차 유저와 2차 유저는 Poisson pont process로 분포되어있고 통신을 하고 있는 수신자들과 일정한 거리로 떨어져있다. 위와 같은 네트워크 모델에서 주어진 여러 가지 조건하에 2차 유저 네트워크 처리량을 최대화할 수 있는 최적의 프레임 주기, 전송파워, 2차 유저 밀도 제안하고 앞으로의 연구방향을 제시한다.
병렬 파일 시스템은 고속의 네트웍으로 여러 대의 컴퓨터들을 서로 연결하여 컴퓨터들 간에 메시지를 주고받으면서 파일을 분산 저장하고 병렬로 읽어오는 방식으로 파일 입출력 장치의 병목현상을 해결한다. 그러나 대부분의 병렬 파일 시스템은 전달하려는 메시지의 특성을 고려하지 않은 프로토콜의 사용으로 성능저하의 문제를 가지고 있다. 이에 따라 본 논문에서 메시지 처리 방법으로 HCM(Hybrid Channel Model)을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 HCM은 병렬 파일 시스템에서 전달되는 메시지를 그 특성에 따라 분리해서 별개의 프로토콜을 이용하여 제어 메시지와 파일 데이터 블록을 전송한다. 안정성이 검증된 TCP/IP를 이용하여 구현한 메시지 채널을 통해 제어 메시지를 고속의 데이터 전송이 가능한 VIA를 이용하여 구현한 데이터 채널을 통해 파일 데이터 블록을 각각 분리하여 처리하도록 하고 있다 HCM을 병렬 파일 시스템에 구현하고 실험해본 결과 본 논문에서 제안한 채널 모델이 상당한 성능향상을 보였다.
인터넷의 이용이 활발해짐에 따라 수많은 정보들이 웹을 통하여 공개되고 있으며, 이용자는 웹 검색 서비스를 이용하여 이러한 정보들에 효과적으로 접근할 수 있다. 웹 검색 서비스의 구축을 위해서는 웹 로봇을 사용한 웹 문서 수집이 선행되어야 하며, 웹 문서들의 수가 급격히 증가하면서 양질의 웹 문서들을 효과적으로 수집할 수 있는 웹 로봇에 대한 필요성이 증가되고 있으며, 그에 따른 많은 웹 수집 로봇이 탄생되고 있다. 본 논문에서는 효과적인 웹 수집 로봇의 설계와 동적인 웹페이지에서 사용하는 자바스크립트의 링크추출 방안을 제안하였다. 본 논문에서는 성능 분석을 위하여 제안된 모델을 사용하여 수집 모델을 1개로 설정해 놓고 299개의 웹 페이지를 점검 하였을 경우, 2분 12.67초가 소요되었고, 수집 모델을 10개로 생성하여 점검 하였을 경우 12.33초가 소요됨을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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