추천 시스템은 정보의 홍수 속에서 사용자로 하여금 자신에게 더욱 가치 있고 흥미로운 정보를 선별할 수 있도록 돕는 자동화된 정보 여과 시스템이다. 최근 분산 컴퓨팅 환경에 대한 연구가 활발히 진행되면서, 지금까지의 중앙 서버에서 모든 정보를 관리하는 중앙 집중 방식의 추천 시스템에서 P2P 환경의 접근 방식으로 선회하고 있다. 협력적 여과는 상업적인 추천 시스템에서 가장 많이 사용하는 정보 여과 기법이지만, 그 성공에도 불구하고 확장성(scalability)과 데이터의 희박성(sparsity), 악의적인 사용자의 공격(shilling attack)에 대한 방어 등에 관련된 여러 제약을 갖는다. 중앙 집중 방식에서 분산된 방식으로의 변화는 추천의 신뢰성과 개인 정보의 남용 가능성에 관련한 문제점을 일부 해결할 수 있으나, 조작된 사용자 프로파일을 사용하여 추천을 조작하려는 의도를 갖는 악의적인 사용자의 공격에는 중앙 집중 방식과 마찬가지로 취약할 수 있다. 본 논문에서는 개인 정보의 오남용과 악의적인 사용자의 공격에 관련된 문제점을 해결하고, 분산된 환경에서 효과적인 협력적 여과를 수행하여 추천의 성능과 정확성을 높이기 위한 멀티 에이전트 기반의 추천 프레임워크를 제안한다. 추천의 신뢰성을 높이기 위해 사용자간의 신뢰 정보를 사용하며, 각 사용자의 개인 에이전트와 이동 에이전트간의 정보교환을 통해 효과적으로 신뢰 정보를 전파하고 분산된 유사도 계산의 효율성을 높였다.
인터넷을 통한 지식의 유통이 텍스트 형태의 지식뿐만 아니라 동영상 형태의 지식 유통으로 진화하고 있는 상황에서, UCC 지식 동영상을 공유하는 서비스가 나타나왔다. 본 논문은 동영상 UCC를 중심으로 지식 공유를 하는 'H' 사이트의 비즈니스 모델 평가 과정에서 수행된 고객 모델 분석사례를 보고한다. UCC 지식 동영상 공유 서비스는, 텍스트 형태의 지식공유 형태를 벗어나 새로운 형태인 동영상으로 지식을 공유한다는 점에서 불연속적 혁신의 형태를 띠며, 컨텐트 제공자와 컨텐트 소비자가 상호 매개되므로 직간접적 네트워크 효과가 일어나는 Value Network라는 특성을 가진다. 이렇게 불연속적 혁신이 일어나는 Value Network의 고객 모델 분석을 위해 첨단기술수용주기 이론인 캐즘 이론과 이를 심화 발전시킨 테크노그래픽스, 그리고 블루오션 전략에서 소개된 비고객 분석을 적용하여, UCC 지식 동영상 공유 사이트인 'H'사이트의 To-Be 고객 모델을 제안한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권6호
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pp.2964-2985
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2019
Global data center IP traffic is expected to reach 20.6 zettabytes (ZB) by the end of 2021. Intra-data center networks (Intra-DCN) will account for 71.5% of the data center traffic flow and will be the largest portion of the traffic. The understanding of traffic distribution in IntraDCN is still sketchy. It causes significant amount of bandwidth to go unutilized, and creates avoidable choke points. Conventional transport protocols such as Optical Packet Switching (OPS) and Optical Burst Switching (OBS) allow a one-sided view of the traffic flow in the network. This therefore causes disjointed and uncoordinated decision-making at each node. For effective resource planning, there is the need to consider joining the distributed with centralized management which anticipates the system's needs and regulates the entire network. Methods derived from Kalman filters have proved effective in planning road networks. Considering the network available bandwidth as data transport highways, we propose an intelligent enhanced SDN concept applied to OBS architecture. A management plane (MP) is added to conventional control (CP) and data planes (DP). The MP assembles the traffic spatio-temporal parameters from ingress nodes, uses Kalman filtering prediction-based algorithm to estimate traffic demand. Prior to packets arrival at edges nodes, it regularly forwards updates of resources allocation to CPs. Simulations were done on a hybrid scheme (1+1) and on the centralized OBS. The results demonstrated that the proposition decreases the packet loss ratio. It also improves network latency and throughput-up to 84 and 51%, respectively, versus the traditional scheme.
인공위성과 IoT를 연결하는 연구가 활발히 진행됨에 따라 통합된 네트워크를 구축되고, 얻어진 빅데이터들은 다양한 분야에서 활용되고 있다. 하지만 통합 네트워크 생태계는 제한된 대기 시간과 낮은 필요 전력 및 다양한 이기종 장치들의 구성 등으로 인해 심각한 보안 문제를 겪고 있다. 이를 해결하기 위해 SDN(Software Defined Networking)을 활용한 위성-IoT 네트워크를 구축하는 연구가 진행되었다. 하지만 기존 SDN에서 발생하는 보안 문제들이 여전히 존재하기 때문에 본 논문에서는 블록체인 기반 SDN 환경을 구현하여 추가적인 문제점을 해결하고자 한다. 블록체인 기반의 SDN 분산 컨트롤러를 운용하고, 블록체인 인증시스템을 통해 IoT 단말 및 노드들을 검증하도록 구현하였다. 본 논문에서는 우리가 개발한 구현의 계획을 제안하고, 향후 연구로 인공지능과의 융합과 위성-IoT 기기에서 얻을 수 있는 빅데이터들을 활용할 수 있는 방안을 제시한다.
Technology has been viewed at various stages of civilization as leading to future progress. The building, its services systems and management of the work process all contribute to the well-being of people within an organization. Productivity relies on there being a general sense of high morale and satisfaction with the workplace. Now buildings are considered as providing a milieu for human creativity. Flexibility, adaptability, service integration and high standards of finishes offer an intelligence threshold. Building Automation System(BAS) - controlled lighting systems may offer incremental energy saving. Conventional Lighting control systems often control equipment in a single room or over the limited area, because they are centralized control systems, which means that all the controlled circuits must be wired to a single control panel. The computers used by these systems are typically dedicated microprocess that perform only lighting control functions. By comparison, modern Building automation systems are distributed control system, which means that their computing hardware and software are distributed as a network that microprocessor-based control modules and standard PC. PLC(Programmable Logic controller) is extensible virtually without limits, so that all the lighting in a facility can be controlled by single, unified system - the same system that also can control and monitor the building's HVAC, security, and manufacturing processed, elevators, and more. A Building automation system can control light using schedules, manual controls, occupancy sensors, and photosensors, either singly or in combination. Building Lighting control and monitoring system will be for a energy saving and efficient building management system.
웹 2.0 기술이 소개된 이후 소셜 네트워크 서비스는 미래 정보기술의 기초로서 중요하게 인식되고 있다. 이에, 웹2.0 환경에서 소셜 네트워크를 구축하기 위하여 온톨로지 기반의 사용자 프로필 기술 도구인 FOAF를 활용하기 위한 다양한 연구가 이뤄지고 있다. 그러나 FOAF를 이용하여 소셜 네트워크를 생성 및 관리하는 대부분의 방법은 시간의 흐름에 따라 변화하는 사용자의 소셜 네트워크를 자동적으로 반영하기 어려운 단점이 있으며 다양한 소셜 미디어 서비스가 제공되는 환경에서는 FOAF를 동적으로 관리하기가 쉽지 않다. 따라서 본 논문에서는 기존 FOAF를 이용한 소셜 네트워크 추출방법의 한계를 극복하기 위하여 사용자 프로파일 기술 언어인 FOAF와 웹 저작물 출판 매커니즘인 RSS를 OLAP 시스템에 적용시켜 동적으로 FOAF를 갱신하고 관리하기 위한 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 수집한 FOAF와 RSS 파일들을 스타스키마로 설계된 데이터베이스에 넣어 OLAP 큐브를 생성한다. 그리고 OLAP 연산을 이용하여 사용자의 연결관계를 분석하고 FOAF에 그 결과를 반영한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 이기종 분산처리 환경 하에서 데이터의 상호호환성을 보장할 뿐만 아니라 시간의 흐름에 따른 사용자의 관심 및 이슈 등의 변화를 효과적으로 반영한다.
생체모방 라우팅 프로토콜은 동적 환경에서 집단 생명체가 분산 자율적인 방식으로 최적 경로를 찾아가는 원리를 이용하여 네트워크 토폴로지 변화에 따라 오버헤드를 줄이며, 라우팅 성능을 극대화하고, 경로 단절시 빠른 복구가 가능하다. 본 논문에서는 이동 애드혹 네트워크를 위한 생체모방 라우팅 프로토콜을 제안한다. 제안 방식은 추가적인 오버헤드 없이 라우팅 정보를 얻기 위하여 무선 매체의 엿듣기(overhearing) 기능을 사용한다. 엿듣기를 통해 출발지와 목적지 사이의 최단 경로 주변에 페로몬을 확산시키고, 확산된 페로몬을 기반으로 확률적 경로 탐색을 수행하여 출발지와 목적지 간 유용한 대체 경로를 확보한다. 이와 같은 방식으로 제안 프로토콜은 제어 오버헤드를 줄이면서 최신의 라우팅 정보를 획득할 수 있다. 시뮬레이션 결과 제안하는 생체모방 라우팅 프로토콜은 기존 AODV 및 AntHocNet 프로토콜 보다 우수한 라우팅 성능을 보여주면서 AntHocNet 보다 오버헤드를 크게 감소시킨다.
상품검색은 고객들이 전자상거래의 접촉을 시작하는 인터페이스로서 매우 중요한 프로세스이다. 또한 전자상거래는 고객들에게 검색 시 쉽게 접근할 수 있는 프로세스를 제공하여야 한다. 특히 World Wide Web에서 상품정보는 광범위한 고객들이 신속하게 팽창하는 정보를 추적하기 위해서 통합과 표준화가 이뤄져야 한다. 상품 카탈로그(catalogue)에 대한 국제 표준화가 다양한 분야와 업종에서 구축되어져 왔는데, 요즈음은 UNSPSC((Universal Standard Products and Services Classification) 코드로의 수렴에 대한 논의가 활발해지고 있다. 이 표준을 채택하여 이 논문은 다국어상품검색 에이전트의 아키텍쳐(architecture)를 설계한다. 이 아키텍쳐는 중앙등록기 모델의 상품 카탈로그 관리를 기반으로 하여 분산처리의 update프로세스를 채택한다. 또한 이 아키텍쳐는 구매자 관점과 공급자 관점을 모두 고려한다. 상품정보의 일관성과 버전 관리는 UNSPSC코드 시스템에 의하여 제어된다. 고객이 사용하기 편리하도록 표준화에 포함되어져 있지 않은 상품명과 다국어 상품명은 Semantic Network, 시소러스(thesaurus)와 Semantic Web의 상품명 온톨로지 등을 활용하여 해결한다. 이를 위한 알고리즘들을 설계하고 또한 구현한다.
분산 서비스 거부 공격(DDoS Attack, Distributed Denial of Service Attack) 수법의 진화는 탐지 과정에서의 어려움을 가중시켰다. 기존 피해자측 탐지 방식의 한계로 인해 발생하는 문제를 극복하기 위한 솔루션 중 하나가 소스측 탐지 기법이었다. 그러나 네트워크 트래픽의 불규칙성으로 인한 성능 저하 문제가 존재하였다. 이 문제를 해결하기 위해 인공지능을 기반으로 한 여러 노드 간의 협업 네트워크를 활용하여 공격을 탐지하려는 연구가 진행되었다. 기존의 방법들은 특히 높은 버스트(Burstness)와 지터(Jitter)의 비선형적 트래픽 환경에서 한계를 보였다. 이러한 문제점을 극복하기 위해 본 논문에서는 어텐션(Attention) 메커니즘을 도입한 협업형 소스측 DDoS 공격 탐지 기법을 제시한다. 제안하는 방식은 여러 소스에서의 탐지 결과를 집계하여 각 지역에 가중치를 할당하며, 이를 통해 전반적인 공격 및 특정 소수 지역에서의 공격을 효과적으로 탐지할 수 있다. 특히, 비선형적인 트래픽 데이터셋에서 약 6% 수치의 낮은 가양성(False Positive)과 최대 4.3% 수치가 향상된 높은 탐지율을 보이며, 기존 비선형적 트래픽 환경에서 한계를 보였던 방법들에 비해 소수 지역의 공격 탐지 문제에 대한 개선도 확인할 수 있다.
협업필터링 추천은 다양한 분야에서 활용되고 있지만 트랜잭션 데이터의 성격에 따라 추천 성능에 현저한 차이를 보이고 있다. 기존 연구에서는 이러한 추천 성능의 차이가 나타나는 이유에 대한 설명을 구체적으로 제시하지 못하고 있고 이에 따라 추천 성능의 예측 또한 연구된 바가 없다. 본 연구는 사회네트워크분석과 인공신경망 모형을 이용하여 협업필터링 추천시스템의 성능을 예측하고자 한다. 본 연구의 목적을 달성하기 위해 국내 백화점의 트랜잭션 데이터를 기반으로 형성되는 고객간 사회 네트워크의 구조적 지표를 측정한 후 이를 기반으로 인공신경망 모형을 구축하고 검증한다. 본 연구는 협업필터링 추천 성능을 예측할 수 있는 새로운 모형을 제시하였다는 점에서 그 의의가 있으며 이를 통해 기업들의 협업필터링 추천시스템 도입에 대한 의사결정에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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