• 정보처리학회논문지C
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• 제13C권6호
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• pp.775-784
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• 2006

네트워크의 규모가 확장되면서, 다양한 네트워크 장비들로 구성되어 있는 복잡한 네트워크 관리를 위해 많은 비용이 소모되고 있다. 이 논문에서는 네트워크 구성 요소 및 서비스 관리를 위해 필요한 관리 프로그램의 개발비용 및 시간을 절감하기 위하여 능동적 관리 프로그램 생성 기능을 지원하는 네트워크 관리 시스템을 제안한다 제안한 시스템은 실시간 네트워크 관리를 위해 구성관리, 성능관리 및 장애관리의 기본구성요소와 이들 기본 구성요소를 통해 관리 대상이 되는 네트워크 구성요소들에 대한 정보 생성을 능동적으로 지원해주기 위한 능동적 관리 프로그램 생성기로 구성된다. 제안하는 시스템은 네트워크 구성 요소들에 대한 정보를 가지고 SNMP 매니저와 함께 네트워크 관리를 수행하게 되는데, 이때 필요한 네트워크 구성요소들에 대한 관리 프로그램 생성을 기존의 수작업에 의한 방법에서 능동적으로 생성해 준다. 우리는 제안하는 시스템을 실제 네트워크에 구축하여 운영함으로서 네트워크 객체에 대한 확장 또는 네트워크 관리 객체에 대한 관리 프로그램 생성 시개발 기간을 단축하는 효과와 개발비용 및 유지비용이 감소되는 것을 확인하였다.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.125-139
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• 2017

In this paper, we developed a framework to detect and predict insider information leakage by collecting and restoring network traffic. For automated behavior analysis, many meta information and behavior information obtained using network traffic collection are used as machine learning features. By these features, we created and learned behavior model, network model and protocol-specific models. In addition, the ensemble model was developed by digitizing and summing the results of various models. We developed a function to present information leakage candidates and view meta information and behavior information from various perspectives using the visual analysis. This supports to rule-based threat detection and machine learning based threat detection. In the future, we plan to make an ensemble model that applies a regression model to the results of the models, and plan to develop a model with deep learning technology.

• 한국통신학회논문지
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• 제38A권4호
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• pp.295-302
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• 2013

네트워크 부호화는 중간 노드에서 데이터의 변환을 허용함으로써 전송률 높일 수 있는 방식이지만, 중간 노드에 대한 도청이나 데이터 변조에 취약해지는 문제가 발생한다. 이를 위해 정보이론적 관점에서 또는 암호학적 관점에서 도청 또는 데이터 변조에 저항할 수 있는 다양한 부호화 방식들이 제안되었다. 최근에 암호학적 관점에서 랜덤 네트워크 부호화에도 안전한 네트워크 부호화 방식이 제안되었지만, 안전한 해쉬 함수와 같은 암호학적 도구들의 사용은 센서 노드와 같은 낮은 연산능력을 보유한 장비에서는 적용이 어려운 문제를 지닌다. 이 논문에서는 선형 변환 및 간단한 테이블 룩업을 기반으로 랜덤 네트워크 부호화 사용할 때 n개의 패킷 중에서 공격자가 최대 n-1 개의 패킷을 도청하는 경우에도 n-1 개까지의 사용자 메시지를 동시에 안전하게 전송할 수 있는 안전한 네트워크 부호화 방식을 제안한다. 제안하는 방식은 암호학적으로 전부-또는-전무 변환(all-or-nothing transform) 형태를 가지면서도 정보이론적으로 완화된 조건에서 안전한 네트워크 부호화 방식임을 증명할 것이다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권3호
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• pp.729-741
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• 1999

ATM networks are widely deployed as the network that is capable of supporting multimedia services efficiently now. To date, a large portion of ATM connections, particularly in the WAN environment, have been of a permanent virtual circuits-requiring management intervention for set-up and tear-down. However, switched virtual circuits are required to support a range of desired characteristics on demand, to a reachable end user. To establish, maintain and release on-demand call/connections, the user-network interface(UNI) and node-node interface(NNI) signalling capabilities are required. Two protocols have been specified for NNI signalling within a public network: the broadband integrated-services user part(B-ISUP) protocol specified by the ITU-T, and the private network-network interface(PNNI) protocol specified by the ATM Forum. PNNI offers different type of internetwork or internodal interface from the traditional B-ISUP approach favored to date public network operators. In spite of its name, PNNI may find its place in network service provide networks as well as in private networks. Thus many public network operators and ATM equipment manufacturers are still unable to choose the NNI interface architecture of their system. In this paper, we survey the characteristics of the B-ISUP and PNNI protocols, and investigate the applicability issue of these specifications to the ATM-based Information Infra-Network of Korea. Analyzing the characteristics of the two protocols and clarifying the NNi requirements of the ATM-based Information Infra-Network of Korea, we propose that the B-ISUP protocol is more suitable than PNNI.

• 정보보호학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.107-117
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• 2009

네트워크 관리자가 침입 탐지 시스템, 방화벽 등의 보안 장비에서 발생하는 경보 메시지를 통하여 네트워크에서 이상 현상이 발생하였는지를 인지하고, 이상 현상이 실제 네트워크 보안 위협인지를 판단하기 위해서는 경보 메시지와 관련된 트래픽을 검색하고 분석하는 등의 일련의 작업이 필요하다. 하지만 보안 장비에서 발생되는 경보 메시지의 양이 많을 뿐만 아니라, 네트워크 관리자가 관련 트래픽을 검색하고 분석하는데 많은 시간이 소요되는 등의 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 보안 이벤트 시각화 기술을 사용하여 네트워크의 보안 상황을 보다 빠르고 효과적으로 분석 할 수 있는 방법을 제안한다. 제안된 방법의 경우 전체 IP주소 공간에서 트래픽의 흐름을 표현하기 때문에 네트워크 관리자가 현재 네트워크에서 발생되는 보안 위협을 보다 빠르게 판단할 수 있도록 도와준다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제8권3호
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• pp.838-856
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• 2014

Enhanced network speed and the appearance of various applications have recently resulted in the rapid increase of Internet users and the explosive growth of network traffic. Under this circumstance, Internet users are eager to receive reliable and Quality of Service (QoS)-guaranteed services. To provide reliable network services, network managers need to perform control measures involving dropping or blocking each traffic type. To manage a traffic type, it is necessary to rapidly measure and correctly analyze Internet traffic as well as classify network traffic according to applications. Such traffic classification result provides basic information for ensuring service-specific QoS. Several traffic classification methodologies have been introduced; however, there has been no favorable method in achieving optimal performance in terms of accuracy, completeness, and applicability in a real network environment. In this paper, we propose a method to classify Internet traffic as the first step to provide stable network services. We integrate the existing methodologies to compensate their weaknesses and to improve the overall accuracy and completeness of the classification. We prioritize the existing methodologies, which complement each other, in our integrated classification system.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제12권1호
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• pp.363-372
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• 2017

This paper presents a novel face recognition algorithm based on the deep convolution neural network and key point detection jointed local binary pattern methodology to enhance the accuracy of face recognition. We firstly propose the modified face key feature point location detection method to enhance the traditional localization algorithm to better pre-process the original face images. We put forward the grey information and the color information with combination of a composite model of local information. Then, we optimize the multi-layer network structure deep learning algorithm using the Fisher criterion as reference to adjust the network structure more accurately. Furthermore, we modify the local binary pattern texture description operator and combine it with the neural network to overcome drawbacks that deep neural network could not learn to face image and the local characteristics. Simulation results demonstrate that the proposed algorithm obtains stronger robustness and feasibility compared with the other state-of-the-art algorithms. The proposed algorithm also provides the novel paradigm for the application of deep learning in the field of face recognition which sets the milestone for further research.

• 품질경영학회지
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• 제35권4호
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• pp.26-37
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• 2007

The demand of ubiquitous home network system is rapidly increasing in Korea as each construction enterprise makes a huge effort to introduce it to apartment complex. However, the design of home network system is rather technology oriented than the customer focused. Lack of knowledge about customer needs is an obstacle in spreading the ubiquitous home network system to the market regardless of technology development. In this paper, we propose a HCSI(customer satisfaction index for home network system) using an SEM(structural equation model) where structural relationship among several factors influential on users' satisfaction is considered. This model enables to calculate the satisfaction index for target customer group so that one can provide necessary feedback information for improvement of the home network system used for each group.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제3권2호
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• pp.57-67
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• 2002

본 논문에서는 TMN개념을 도입하여 관리 망의 물리구조를 설계하는 것을 목표로 하였다. 통신망의 종합적인 관리를 위한 관리 망의 구조를 계층적으로 분석하여 하위계층에 해당하는 물리계층의 구조를 설계하였다. 특히 TMN개념을 이용하였을 때의 물리구조에 기본이 되는 TMN-DCN을 설계의 대상으로 하였고 신속한 관리정보의 송·수신으로 망 관리의 효율을 높일 수 있는 설계방법을 제안하고 설계를 실시하였다. 결과적으로 물리구조를 구성하는 총 링크설치 비용이 어느 정도(4.8-7.1%, 정도)증가 하지만 관리정보를 가장 빠르게 전송(약 5.0 %)할 수 있었다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제4권9호
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• pp.2309-2314
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• 1997

본 연구는 보험 회사의 파산 예측을 위하여 신경회로망이 사용되는데 이를 최적화하기 위하여 유전자 알고리즘이 사용된다. 유전자 알고리즘은 최적의 네트워크 구조와 매개변수들을 제시해 준다. 유전자 알고리즘에 의해 설계된 신경회로망은 파산 예측을 함에 있어 discriminant analysis, logistic regression, ID3, CART 등과 비교되는데 가장 좋은 성능을 보여준다.