• 스마트미디어저널
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• 제11권9호
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• pp.39-46
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• 2022

The WK-recursive network proposed by Vecchia and Sanges[1] is widely used in the design and implementation of local area networks and parallel processing architectures. It provides a high degree of regularity and scalability, which conform well to a design and realization of distributed systems involving a large number of computing elements. In this paper, the routing of a message is investigated on the WK-recursive network, which is key to the performance of this network. We present an efficient shortest path algorithm on the WK-recursive network, which is simpler than Chen and Duh[2] in terms of design complexity.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 춘계학술대회
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• pp.97-100
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• 2016

CNN(Convolutinal Neural Network)을 사용하여 다양한 분야에 대한 심화 학습이 진행되고 있으며 이미지 인식 분야에서 특히 높은 성능을 보이고 있다. 본 논문에서는 5,000,000개 이상의 대규모 한글 문자 데이터베이스를 사용하여 한글을 Convolutional Neural Network에 학습 시킨 후 테스트 정확도를 확인한다. 실험에 사용된 CNN 구조는 AlexNet에 기반하여 새로 만들어진 KCR(Korean Character Recognition)-AlexNet 이며 학습 결과 98% 이상의 테스트 정확도를 보였다. 실험에 사용된 데이터베이스는 대규모 한글 데이터 데이터베이스인 PHD08로 총 2,350개의 한글 문자에 대해 각 문자마다 2,187개의 샘플을 가져 총 5,139,450 개의 데이터가 존재한다. 본 연구를 통해 KCR-AlexNet이 한글 데이터베이스인 PHD08을 학습하는데 우수한 구조임을 보인다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제41권9호
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• pp.17-28
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• 2004

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.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권3호
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• pp.1454-1466
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• 2016

This paper implements an estimated ranking algorithm of closeness centrality measures in large-scale workflow-supported social networks. The traditional ranking algorithms for large-scale networks have suffered from the time complexity problem. The larger the network size is, the bigger dramatically the computation time becomes. To solve the problem on calculating ranks of closeness centrality measures in a large-scale workflow-supported social network, this paper takes an estimation-driven ranking approach, in which the ranking algorithm calculates the estimated closeness centrality measures by applying the approximation method, and then pick out a candidate set of top k actors based on their ranks of the estimated closeness centrality measures. Ultimately, the exact ranking result of the candidate set is obtained by the pure closeness centrality algorithm [1] computing the exact closeness centrality measures. The ranking algorithm of the estimation-driven ranking approach especially developed for workflow-supported social networks is named as RankCCWSSN (Rank Closeness Centrality Workflow-supported Social Network) algorithm. Based upon the algorithm, we conduct the performance evaluations, and compare the outcomes with the results from the pure algorithm. Additionally we extend the algorithm so as to be applied into weighted workflow-supported social networks that are represented by weighted matrices. After all, we confirmed that the time efficiency of the estimation-driven approach with our ranking algorithm is much higher (about 50% improvement) than the traditional approach.

• 전자공학회논문지S
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• 제36S권7호
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• pp.1-8
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• 1999

본 논문은 게이트웨어로 연결된 대규모 회선 교환망에서 유${\cdot}$무선 가입자에게 서비스를 제공하는 라우팅프로토콜을 제안하고 성능을 평가하였다. 대규모 망은 다수의 서브네트웨크로 구성되어 있으며, 서브네트웨크는 $M{\times}N$ 노드들이 격자 구조로 연결되어 있다. 무선 수신 가입자에 대한 호가 발생할 경우, 기존 프로토콜에 의하면, 전체 망에 대하여 검색하여 수신 가입자를 찾는다. 그 결과, 많은 잉여 패킷이 발생되고, 호 처리가 지연된다. 따라서, 새롭게 제안된 라우팅 프로토콜은 우선, 자신의 서브네트워크에서 무선 수신 가입자를 찾고, 없는 경우에 전체 망에서 찾는다. 성능평가결과 제안된 프로토콜의 성능이 기존 프로토콜의 성능보다 우수한 것으로 나타났다.

• 경영과학
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• 제26권1호
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• pp.113-126
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• 2009

By the newly emerging network access technology, we face the new heterogeneous network environment. Focusing on the co-existence of multiple access network technology and the complex service needs of users, the wireless service operators should present the stable service quality for every user. For this, the service operators should build the new operation framework which combine the pre-established network and newly adopted one. Our problem is finding the optimal heterogeneous network operation framework. We suggest market-based marginal cost function for evaluating the relative value of resource of each network and develop the whole new heterogeneous network operation framework. To test the applicability of developed operation framework, we build large-scale JAVA simulator. By this development, we can easily test the new network environment in practical engineering field.

• 한국통신학회논문지
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• 제25권5B호
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• pp.925-930
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• 2000

ATM망에서 방대하고 다양한 자료를 신뢰성있게 전송하기 위해서는 경로설정 문제는 매우 중요한 요소 중의 하나이다. 그러므로 소스에서 목적지까지의 노드사이의 가능한 경로들 중 최적의 경로를 선택하는 문제에 대하여 많은 연구가 이루어 지고 있다. 특히 대규모 망으로 확장 가능하게 하는 계층적인 망구조를 가진 망에서 장애 발생 시, 기존 PNNI 라우팅에서 결정되는 복구 경로는 그룹내의 전체 점유율을 고려하지 않음으로써 그룹내의 경로 설정 시 트래픽의 집중현상이 발생하는 경우가 있다. 그러므로 계층적으로 구성된 네트워크에 대한 복구를 위하여 복구 경로 설정 시 소스와 목적노드를 동시에 포함하는 최상위 계층에서 먼저 각 그룹의 리더노드에 의해 보고된 그룹 내 평균점유율을 고려한 그룹간 경로를 설정함으로써, 기존의 PNNI라우팅 알고리즘 보다 트래픽의 집중을 최소화 할 수 있는 알고리즘을 제안한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.107-112
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• 2020

본 연구에서는 IEEE 802.1 time sensitive network(TSN) task group(TG)에서 표준화 중인 asynchronous traffic shaping (ATS) 기술에서 제시된 minimal interleaved regulator(IR) 개념을 확장 적용한 통합 플로우 기반 지연시간 보장 프레임워크를 분석하였다. 해당 프레임워크는 단위 네트워크의 출력포트에 IR을 적용하여 burst 축적을 방지하면서, 동시에 단위 네트워크 안에서는 입출력 포트를 기준으로 플로우를 통합하여 복잡도를 낮출 수 있다. 본 연구에서는 다양한 파라미터들 가진 네트워크에서의 수치적 분석을 통해서, 제안된 낮은 복잡도의 프레임워크의 성능이 기존 integrated services (IntServ) 프레임워크보다 더 우수하거나 비슷함을 보였다. 특히 통합 플로우의 크기와 단위 네트워크의 크기가 클수록 성능이 우수해짐을 확인하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권10호
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• pp.5023-5038
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• 2017

Big data is an emerging technology which deals with wide range of data sets with sizes beyond the ability to work with software tools which is commonly used for processing of data. When we consider a huge network, we have to process a large amount of network information generated, which consists of both normal and abnormal activity logs in large volume of multi-dimensional data. Intrusion Detection System (IDS) is required to monitor the network and to detect the malicious nodes and activities in the network. Massive amount of data makes it difficult to detect threats and attacks. Sequential Pattern mining may be used to identify the patterns of malicious activities which have been an emerging popular trend due to the consideration of quantities, profits and time orders of item. Here we propose a sequential pattern mining algorithm with fuzzy logic feature selection and fuzzy weighted support for huge volumes of network logs to be implemented in Apache Hadoop YARN, which solves the problem of speed and time constraints. Fuzzy logic feature selection selects important features from the feature set. Fuzzy weighted supports provide weights to the inputs and avoid multiple scans. In our simulation we use the attack log from NS-2 MANET environment and compare the proposed algorithm with the state-of-the-art sequential Pattern Mining algorithm, SPADE and Support Vector Machine with Hadoop environment.

• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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• 제5권2호
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• pp.94-99
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• 2016

Application layer attacks have for years posed an ever-serious threat to network security, since they always come after a technically legitimate connection has been established. In recent years, cyber criminals have turned to fully exploiting the web as a medium of communication to launch a variety of forbidden or illicit activities by spreading malicious automated software (auto-ware) such as adware, spyware, or bots. When this malicious auto-ware infects a network, it will act like a robot, mimic normal behavior of web access, and bypass the network firewall or intrusion detection system. Besides that, in a private and large network, with huge Hypertext Transfer Protocol (HTTP) traffic generated each day, communication behavior identification and classification of auto-ware is a challenge. In this paper, based on a previous study, analysis of auto-ware communication behavior, and with the addition of new features, a method for classification of HTTP auto-ware communication is proposed. For that, a Not Only Structured Query Language (NoSQL) database is applied to handle large volumes of unstructured HTTP requests captured every day. The method is tested with real HTTP traffic data collected through a proxy server of a private network, providing good results in the classification and detection of suspicious auto-ware web access.