교통사고의 원인을 규명하고 미래의 사고를 방지하기 위한 노력의 일환으로 데이터 마이닝 기법을 이용한 교통 데이터 분석의 연구가 이루어지고 있다. 하지만 기존의 교통 데이터를 이용한 마이닝 연구들은 학습된 결과를 사람이 이해하기 어려워 분석에 많은 노력이 필요하다는 문제가 있었다. 본 논문에서는 많은 속성들로 표현된 교통사고 데이터로부터 유용한 패턴을 발견하기 위해 규칙 학습 기반의 데이터 마이닝 기법인 연관규칙 학습기법과 서브그룹 발견기법을 적용하였다. 연관규칙 학습기법은 비지도 학습 기법의 하나로 데이터 내에서 동시에 많이 등장하는 아이템(item)들을 찾아 규칙의 형태로 가공해 주며, 서브그룹 발견기법은 사용자가 지정한 대상 속성이 결론부에 나타나는 규칙을 학습하는 지도학습 기반 기법으로 일반성과 흥미도가 높은 규칙을 학습한다. 규칙 학습 시 사용자의 의도를 반영하기 위해서는 하나 이상의 관심 속성들을 조합한 합성 속성을 만들어 규칙을 학습할 수 있다. 규칙이 도출되고 나면 후처리 과정을 통해 중복된 규칙을 제거하고 유사한 규칙을 일반화하여 규칙들을 더 단순하고 이해하기 쉬운 형태로 가공한다. 교통사고 데이터를 대상으로 두 기법을 적용한 결과 대상 속성을 지정하지 않고 연관규칙 학습기법을 적용하는 경우 사용자가 쉽게 알기 어려운 속성 사이의 숨겨진 관계를 발견할 수 있었으며, 대상 속성을 지정하여 연관규칙 학습기법과 서브그룹 발견기법을 적용하는 경우 파라미터 조정에 많은 노력을 기울여야 하는 연관규칙 학습기법에 비해 서브그룹 발견기법이 흥미로운 규칙들을 더 쉽게 찾을 수 있음을 확인하였다.
스마트 폰을 중심으로 하는 이동단말들의 폭발적인 증가로 인해 모바일 데이터 트래픽 또한 기하 급수적으로 증가해 왔으며 이로 인해 발생되는 네트워크의 부하를 줄이면서 동시에 이동단말의 이동시에도 서비스 제공에 영향을 주지 않기 위한 여러 이동성 관리 방안들이 Internet Engineering Task Force (IETF) 및 Third Generation Partnership Project (3GPP)를 통해 제안되어 왔다. 최근에는 이동성 관리의 주체가 되는 네트워크 시스템들을 가능한 분산시킴으로써 네트워크의 확장성 및 신뢰성을 높이기 위한 노력들이 진행 중에 있다. IETF에서는 분산형 이동성 관리 방법으로 Distributed Mobility Management (DMM) 방식을 표준화 중에 있으며 세부적으로는 부분 분산형 방식과 완전 분산형 방식을 포함하고 있다. 본 논문에서는 Proxy Mobile IPv6 (PMIPv6) 기반의 네트워크를 대상으로 Neighbor Discovery Protocol (NDP)를 확장, 적용하는 완전 분산형 이동성 관리 방법 (FuDMM)을 제안하였으며, 기존 방식들과의 정성적 비교를 통해 FuDMM에 대한 성능 측면의 장단점을 분석하였다.
월드 와이드 웹(WWW)과 MBone 응용 등의 출현으로 인터넷 이용자가 급속히 증가되면서 인터넷 주소 공간의 확장과 멀티미디어 응용을 지원할 수 있도록 기존 인터넷 프로토콜의 개선이 요구됨에 따라 IETF에서는 차세대 인터넷 망 계층 프로토콜로써 IPv6를 개발하였다. 이 논문에서는 IPv6 프로토콜을 Windows NT의 커널 내부에 프로토콜 드라이버로 구현한 내용을 기술하고 있다. 본 연구에서는 IPv6 호스트로 동작되기 위해 필수적으로 요구되는 IPv6 헤더 처리기능, IPv6 주소처리기능, 제어메세지 처리기능, 그룹관리 메세지 처리기능, 이웃탐색 기능이 구현 및 시험되었다. 구현된 IPv6 프로토콜 드라이버 모듈은 하부 통신망 접속 카드와 표준 인터페이스인 NDIS를 통해 접속되며, 디스패치 함수화 Lower-Edge 함수를 이용하여 커널 내부에서 동작하는 드라이버 모듈을 상위 사용자 응용 및 하부 NDIS와 접속시키는 형태로 구현하였다. 구현된 IPv6 프로토콜 드라이버는 커널 모드에서 구현됨으로써 향상된 성능을 제공하며, 다이나믹 링크 라이브러리 형태로 사용자 인터페이스를 제공하므로 응용 프로그램 개발자들이 손쉽게 사용할 수 있도록 하였다.
IPv6 프로토콜은 네트워크에 참여하는 노드가 별도의 관리자 작업 없이 자동으로 주소를 생성하는 방법을 제공하며, 생성된 주소는 사용되기 전에 유일성 검증을 위하여 Duplication Address Detection(DAD) 메커니즘을 수행한다. 하지만 검증 과정에서 악의적인 노드의 공격에 의해 이미 사용하고 있는 주소로 판단되어 주소 생성이 실패할 가능성이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 해쉬 함수를 기반으로 주소를 생성하고 검증함으로써, 빠르고 강건한 주소 생성과 및 검증 메커니즘을 보인다. 이 기법은 공항, 터미널, 회의실과 같이 많은 노드들의 무선 네트워크 참여가 빈번한 공공장소에서 SEND 메커니즘보다 더욱 효과적으로 주소 생성 및 검증을 할 수 있다.
최근 가장 주목받고 있는 연구 분야 중 하나인 사물인터넷(Internet of Things, IoT)은 네트워크에 연결된 매우 많은 디바이스를 통해 사용자에게 다양한 서비스를 제공하는 것을 목표로 한다. IoT 환경에서 IoT 디바이스는 매우 많은 개수가 사용되는데 각 IoT 디바이스에 대한 DNS(Domain Name System) 네임을 일일이 수동으로 설정하는 것은 비효율적이다. 따라서 본 논문에서는 IPv6 기반의 IoT 환경에서 IoT 디바이스의 DNS 네임을 자동으로 생성하고 관리하는 DNS Name Autoconfiguration(DNSNA)이라는 기법을 제안한다. DNS 네임을 생성 및 등록하는 과정에서 Internet Engineering Task Force(IETF)에서 재정된 표준 프로토콜을 이용한다. 본 기법은 유니캐스트로 DNS 서버를 통해 IoT 디바이스의 DNS 네임을 IPv6 주소로 레졸루션(Resolution)하기 때문에 멀티링크 네트워크 환경에서는 기존의 멀티캐스트 기반의 mDNS(Multicast DNS) 기법보다 트래픽을 적게 발생시킨다. 따라서 본 기법은 멀티홉으로 구성된 IoT 네트워크에서 mDNS 보다 더 적합하다. 본 논문은 제안한 기법의 디자인과 스마트 홈과 스마트 로드에서의 서비스 시나리오를 설명한다. 또한 본 논문은 스마트 그리드 환경에서 구현 및 테스트에 대하여 설명한다.
32비트의 IPv4 주소고갈의 문제를 해결하고 보안과 QoS를 확실히 보장해 주기 위해 등장한 IPv6는 특성상 128비트로 증가된 주소공간과 네트워크를 효율적으로 관리하기 위한 주소체계, 이웃 탐색 및 주소 자동 설정 등 다양한 서비스 제공을 위해 노드와 라우터간의 주고받는 새로운 메시지들이 많이 추가되었다. 결과 IPv4에서 존재하던 공격은 물론 예측하지 못했던 새로운 공격들이 많이 등장하게 된다. IPv4에서 성공적으로 IPv6로 전환하기 위해 무엇보다 필요한 것은 안전하고 체계적인 보안 정책기반 아래 기존에 동작되고 있는 IPv4 호스트 및 라우터와 IPv6의 안전한 호환성이다. 따라서 관리자는 앞으로 도래 할 IPv6 네트워크 환경을 효율적으로 관리하기 위해서 다양한 측면에서 보안 문제를 도출하여 통합적인 보안 대응 방안을 설계해야 한다. 본 논문에서는 IPv4와 IPv6의 특성을 파악하고, IPv4/IPv6에서의 공격 측면에서 보안 취약성 분석 및 보안 문제를 도출하여 시스템 측면, IPv6 특성별 측면, 개선된 CGA인 MCGA (Modified Cryptographically Generated Address)의 제안을 통해 IPv6에서의 효율적인 보안 관리를 위한 통합적인 대응방안을 제시한다.
MANET 환경에서 빈번한 경로 단절은 반복된 경로 탐색으로 인해 제어 패킷 오버헤드와 패킷 손실을 증가시킨다. AODV-I는 event driven방식을 이용하여 주기적인 Hello 메시지를 제거함으로써 AODV의 성능을 개선하였다. Hello 메시지와 달리 각 이벤트마다 전송되는 인터럽트 메시지는 이웃노드의 상태를 알 수 있어 링크 단절을 탐지 및 예측도 할 수 있다. 따라서 AODV-I의 성능은 각 인터럽트 메시지 종류에 따라 처리 절차를 추가함으로써 더욱 개선될 수 있고, 또한 AODV의 단일경로로 인한 문제를 백업 경로기법을 추가하여 개선하는 것도 가능하다. 본 연구에서는 경로 탐색 수와 전송 지연을 줄이기 위해 개선된 백업 경로방식과 인터럽트 메시지 방식을 결합한 AODV-IB를 제안한다. AODV-IB는 각 인터럽트 메시지마다 링크 단절 예측과 탐지에 대한 처리 절차를 추가하여 AODV-I를 개선한다. 또한 추가적인 제어 패킷 없이 지연을 최소화하도록 개선한 백업 경로 방식도 구현한다. QualNet 5.0을 사용하여 구현한 시뮬레이션 결과는 AODV-I에 비해 제안하는 AODV-IB가 더 좋은 성능을 나타낸다.
인지무선 애드혹 네트워크(Cognitive Radio Ad-hoc Networks)에서는 노드 간에 라우팅을 수행함에 있어 제어패킷의 전송을 위한 협소대역인 공통 제어 채널을 사용할 경우 무분별한 제어 패킷의 방송형 전송으로 인해 공통제어 채널의 과부화를 유발하고 패킷간의 충돌을 발생시켜 경로탐색의 오버헤드를 증가 시키고 신뢰성을 떨어뜨린다. 본 논문에서는 인지무선 ad-hoc네트워크에서 주사용자의 출현 가능성과 주변 사용자의 상황을 고려하여 패킷충돌을 감소시키는 효율적인 경로 탐색 알고리즘을 제안한다. AODV기반의 인지무선 애드혹 네트워크에서 채널을 통한 경로탐색 과정에서 데이터를 전송하기 위한 이웃 노드와의 공통된 채널이 존재하지 않을 경우 제어 메시지를 전송하지 않는다. 그리고 공통된 채널이 존재 할 경우 채널 기여도를 측정하여 채널 기여도가 작을수록 지연 시킨 후 패킷을 전송하게 된다. 또한 제안된 방법에서는 사용가능한 채널의 수와 채널의 안정성 등을 고려한 규칙을 적용하여 제어 메시지 전송을 조절하도록 한다. 이와 같은 세 가지 단계를 통해 경로 탐색에 사용되는 제어 메시지의 수와 제어 메시지 간의 충돌 확률을 감소시킬 수 있고 경로의 신뢰성을 향상 시킬 수 있다. 모의실험을 통해 기존의 방법 보다 제안된 방법을 이용하여 경로 탐색할 경우 패킷 충돌이 감소됨을 확인 할 수 있었다.
사물 인터넷 기반 초연결성 통신을 위한 일차적인 과제는 액서스 포인트, 기지국 등의 인프라를 거치지 않는 저전력, 손실 무선 네트워크 환경에서 사물 인터넷 기기들 간의 직접 통신 기법을 개발하는 것이다. 저전력 그리고 손실 네트워크 환경에서 사물 인터넷 디바이스들은 물론 라우터가 한정된 메모리를 사용하는 제한 조건을 가지고 있기 때문에 목적지 경로 정보를 지속적으로 유지할 수 없으며 다만 적은 수의 디폴트 라우터 정보만을 유지한다. IPv6주소를 그대로 활용하고 단순히 제어 메시지들의 양만 줄이는 데 초점을 둔 기존 경량화 라우팅 기법들과 달리 본 연구에서는 블룸필터 및 향상된 랭크개념을 활용하여 경량화 자동 주소 설정을 포함한 IPv6 이웃노드탐색 기법 및 경량화된 라우팅 프로토콜을 제안한다. 또한, 처음으로 사물 인터넷 기반 기기 간 손실 있는 무선 환경을 다양한 확률분포함수를 따르면서 에러가 발생하도록 모델링하여 성능평가를 수행했다. 특히, 제안하는 기법은 동적으로 무선 링크가 변하여 데이터 손실이 발생해도 향상된 랭크 정보를 바탕으로 다중 경로 정보를 지역적으로 활용하여 견고성을 높였다. 성능평가 결과 제안하는 기법은 RPL 기반 라우팅 프로토콜에 비해서 최대 40%까지 성능향상을 보일 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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