유비쿼터스 컴퓨팅의 핵심 기술로 무선 Ad Hoc네트워크가 거론되고 있으며, 센서 네트워크의 일환인 스마트 태그 기술이 최근 활발히 논의되고 있다. 따라서 이에 관한 보안을 검토하여 보는 것도 향후 전개될 유비쿼터스 컴퓨팅에서의 현실화를 앞당길 수 있다. 따라서 센서 네트워크의 일환인 스마트 태그 기술을 이용한 RFID 기술이 최근 각광을 받고 있다. 특히, 다양화된 정보를 관리하는 지식 관리시스템에 RFID 태그를 적용할 경우 정보의 이동성과 관리의 편의성을 제공할 수 있어 차세대의 능동형 지식 관리 서비스를 사용자에게 제공하는 장점이 있다. 따라서 본 논문에서는 기존의 지식 관리시스템과는 차별화된 형태의 이동성을 고려한 지식 관리 시스템의 안전한 구성 방식을 제안하고자 한다. 제안 방식은 멀티 에이전트에서 사용자의 인증과 권한 정보를 설정하고 사용자 정보에 기반을 둔 그룹화를 통해 사용자의 이동성을 고려한 지식 서비스를 제공하며, 지속적인 정보 제공을 위하여 서비스의 가용성을 보장한다.
최근 무선기술의 발전으로 인해 스마트폰과 같은 이동노드는 멀티인터페이스를 장착하고 있다. 이와 같은 특징은 이동노드가 멀티네트워크에 동시 접속을 가능하게 하고 있다. 이에 따라 멀티인터페이스를 활용할 수 있는 다양한 네트워킹 연구가 진행되었다. 본 논문에서는 이와 관련해서 멀티인터페이스 이동노드가 PMIPv6 도메인에 접속한 환경에서 핸드오버 발생 시 데이터 손실을 줄일 수 있는 MPTCP 기반의 핸드오버 기법을 제안한다. 제안하는 핸드오버 기법은 특정 네트워크 인터페이스의 핸드오버 수행 시 멀티인터페이스를 통해 2 단계 플로우 이동성을 수행하고 MPTCP 서브플로우 기능을 통해 단대단 끊김 현상을 극복한다. 따라서 제안하는 기법으로 이동노드의 핸드오버 시 발생하는 데이터 손실을 줄이고 핸드오버 지연을 최소화 할 수 있는 장점을 가지고 있다.
하나의 시험 스위티를 가지고 다중 계층 프로토콜 시험대상(Implementation Under Test: IUT)을 시험하는 방안이 제안되었다[1] 기존 방법과 비교하여 이방법은 상위 프로토콜에 적용하는 단일 계층 시험 방법과 하위 프로토콜에 적용하는 내포 시험 방법을 조합하여 적용함으로써 다중 계층 프로토콜 시험 대상을 시험한다. 그러나 논문[1]은 접근 방법만 제시하였을뿐 어떻게 시험 경우를 자동으로 도출할 것인지에 대해서는 고려하지 않고 있다. 본 논문은 논문[1]에 기초하여 다중 계층 프로토콜 시험 경우 자동 생성알고리즘을 제안한다. 이를 위해 시험대상 프로토콜을 두 개의 FSM으로 정의하고 두 FSM에 대하여 pre-execution 과 carried-by 로 구성되는 트랜지션의 수행 관계를 정의한다. 제안한 알고리즘을 구현하여 간략화한 TCP/IP와 B-ISDN Signaling/Service Specific Connection Oriented Protocol (SSCOP)에 적용한다. 본논문의 다중 계층 프로토콜 시험방법은 프로토콜 사이의 인터페이스가 개방되지 않은 경우에도 시험이 가능하며 기존 시험방법에 비해서 적은 시험 경우로 동이한 커버리지를 갖는다
일반적으로 단일기준국을 이용하는 실시간 동적(Real Time Kinematic) GPS는 무선모뎀을 통해 반송파 오차보정량을 이동국으로 전송하여 현장에서 바로 고정밀의 위치를 결정할 수 있다. 하지만 단일기준국 방식은 각 위성마다의 시간대별 반송파 측정값을 지속적으로 제공해야 하며, 전송장해와 모뎀간의 거리 따른 증가 등으로 위치정확도가 저하되는 단점이 있다. 본 논문은 이러한 단점을 보완하기 위해 3대 이상의 다중기준국을 활용한 네트워크 기반의 GPS 반송파 상대측위기술을 구현하였으며, Visual C++로 제작된 실시간 모니터링 프로그램을 이용하여 RTK 네트워크를 구성하였다. 네트워크 구성에서 얻어지는 다중기준국의 오차보정량 가운데 최적의 값을 자동으로 선택하고, GPS buoy 이동국에 적용하여 해수면 관측을 수행하였으며, 이를 통해 얻어진 해수면 변동량을 단일기준국과 비교, 분석하여 결과를 도출하였다.
To provide network services consistently under various network failures, enterprise networks increasingly utilize path diversity through multi-homing. As a result, multi-homed non-transit autonomous systems become to surpass single-homed networks in number. In this paper, we address an inevitable problem that occurs when networks with multiple entry points deploy firewalls in their borders. The majority of today's firewalls use stateful inspection that exploits connection state for fine-grained control. However, stateful inspection has a topological restriction such that outgoing and incoming traffic of a connection should pass through a single firewall to execute desired packet filtering operation. Multi-homed networking environments suffer from this restriction and BGP policies provide only coarse control over communication paths. Due to these features and the characteristics of datagram routing, there exists a real possibility of asymmetric routing. This mismatch between the exit and entry firewalls for a connection causes connection establishment failures. In this paper, we formulate this phenomenon into a state-sharing problem among multiple fire walls under asymmetric routing condition. To solve this problem, we propose a stateful inspection protocol that requires very low processing and messaging overhead. Our protocol consists of the following two phases: 1) Generation of a TCP SYN cookie marked with the firewall identification number upon a SYN packet arrival, and 2) state sharing triggered by a SYN/ACK packet arrival in the absence of the trail of its initial SYN packet. We demonstrate that our protocol is scalable, robust, and simple enough to be deployed for high speed networks. It also transparently works under any client-server configurations. Last but not least, we present experimental results through a prototype implementation.
최근 IoT 기기들의 활성화에 의해 네트워크가 복잡해짐에 따라, 네트워크의 혼잡을 예측하고 미리 대비하기 위해 단기 트래픽 예측을 넘어 장기 트래픽 예측 연구가 활성화되고 있다. 단기 트래픽 예측 결과를 입력으로 재사용하는 재귀 전략은 멀티 스텝 트래픽 예측으로 확장되었지만, 재귀 단계가 진행될수록 오류가 축적되어 예측 성능 저하를 일으킨다. 이 논문에서는 다중 출력 전략을 사용한 LSTM 기반 멀티스텝 트래픽 예측 기법을 소개하고그 성능을 평가한다. 실제 DNS 요청 트래픽을 기반으로 실험한 결과, 제안된 LSTM기반 다중출력 전략 기법은 재귀 전략 기법에 비해 비정상성 트래픽에 대한 트래픽 예측 성능의 MAPE를 약 6% 줄일 수 있음을 확인하였다.
최근 스마트 기기의 보급으로 자유롭게 비디오 컨텐츠를 생성하고 이를 빠르고 편리하게 공유할 수 있는 네트워크 환경이 갖추어지면서, 퍼스널 비디오가 급증하고 있다. 그러나, 퍼스널 비디오는 비디오라는 특성 상 멀티 모달리티로 구성되어 있으면서 데이터가 시간의 흐름에 따라 변화하기 때문에 이벤트 분류를 할 때 이에 대한 고려가 필요하다. 본 논문에서는 비디오 내의 멀티 모달리티들로부터 고수준의 특징을 추출하여 시간 순으로 재배열한 것을 바탕으로 모달리티 사이의 연관관계를 Deep Neural Network(DNN)으로 학습하여 퍼스널 비디오 이벤트를 분류하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 비디오에 내포된 이미지와 오디오를 시간적으로 동기화하여 추출한 후 GoogLeNet과 Multi-Layer Perceptron(MLP)을 이용하여 각각 고수준 정보를 추출한다. 그리고 이들을 비디오에 표현된 시간순으로 재 배열하여 비디오 한 편당 하나의 특징으로 재 생성하고 이를 바탕으로 학습한 DNN을 이용하여 퍼스널 비디오 이벤트를 분류한다.
본 연구는 다문화청소년의 성장과 적응을 위한 현재의 환경개선과 서비스 프로그램의 탐색 개선을 위한 목적으로 한다. 연구의 목적을 위하여 부산광역시 다문화청소년 588명을 대상으로 설문조사, 서비스를 제공하는 전문가 8명은 포커스그룹인터뷰를 실행하였다. 첫째, 설문지 분석결과로 초등학교 재학이 가장 많으며 출생별 서비스에 대한 욕구의 차이와 경제적수준에 따른 대인관계가 통계적으로 유의미한 차이가 인정되었다. 둘째, 다문화청소년 전문가 그룹인터뷰결과, 다문화청소년 현재의 문제로는 학업수준과 대인관계로 지적되었다. 다문화청소년 당사자 욕구파악을 토대로 가족차원의 통합적인 서비스를 중심으로 그리고 동화주의의 차원이 아니라 그들의 문화를 인정하고 그들이 직접 참여하는 서비스가 필요하다고 논의되었다. 이에 대한 제언으로. 당사자참여의 서비스 기획과 전문성을 위한 인력배치와 인센티브제도 정착, 지역 조직간의 네트워크 구성을 통한 가족단위의 통합지원서비스와 마지막으로 지역사회가 참여하는 분위기 조성이 제언되었다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권5호
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pp.2484-2498
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2017
Various types of social media make the people share their personal experience in different ways. In some social networking sites. Some users post their reviews, some users can support these reviews with comments, and some users just rate the reviews as kind of support or not. Unfortunately, there is rare explicit negative comments towards other reviews. This means if there is a link between two users, it must be positive link. Apparently, the negative link is invisible in these social network. Or in other word, the negative links are redundant to positive links. In this work, we first discuss the feature extraction from social media data and propose new method to compute the distance between each pair of comments or reviews on social media. Then we investigate whether we can predict negative links via regression analysis when only positive links are manifested from social media data. In particular, we provide a principled way to mathematically incorporate multi-facet data in a novel framework, Constructing Negative Links, CsNL to predict negative links for discovering the hidden information. Additionally, we investigate the ways of solution to general negative link predication problems with CsNL and its extension. Experiments are performed on real-world data and results show that negative links is predictable with multi-facet of social media data by the proposed framework CsNL. Essentially, high prediction accuracy suggests that negative links are redundant to positive links. Further experiments are performed to evaluate coefficients on different kernels. The results show that user generated content dominates the prediction performance of CsNL.
본 논문에서는 ad hoc 망에서의 다중 계층 기법 기반의 안전한 클러스터 라우팅 프로토콜을 표현하였다. 클러스터기반 라우팅인 ARCH와 DMAC의 수정을 통해 CH와 CCH의 선택 알고리즘을 이용하여, ad hoc 라우팅 프로토콜에서의 보안 위협 요소에 대한 효율적인 프로토콜인 AMCAN(Ad hoc 망을 위한 다중 계층 클러스터링 기반의 인증 )을 제안하였다. 본 프로토콜은 ad hoc 망에서 임계치 (threshold) 인증 기법을 통한 Shadow Key를 이용하여 확장성을 제공하였다. 제안된 프로토콜은 다른 클러스터 노드들간의 상호 신뢰 관계를 갖는 종단간 인증 프로토콜로 구성하였다. 제안된 기법은 규모가 넓은 ad hoc 망에서 임계치 인증키 구성의 장점을 갖는다. 본 논문의 실험결과를 통해 다중 계층 라우팅 기법에서 임계치 키 구성을 이용한 임시 세션키의 안전한 분산을 통해 노드 ID 위조를 방지하고, 상호 종단간 인증과 Reply Attack을 검출하여 안전한 채널을 구축하는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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