무선 네트워크의 급속한 확산과 이동 컴퓨팅 응용은 네트워크 보안에 대한 전망을 변화시켰다. 비정상 행위 탐지는 시스템으로 모니터 되는 알 수 없는 행위나 이상한 행위에 대한 패턴 인식 작업이다. 본 논문에서는 셀룰러 이동 망에서 유해한 내부 공격 위장자를 효율적으로 식별할 수 있는 효율적인 러프 집합 기반 비정상 행위 탐지 방법을 제안한다. 제안하는 비정상 행위 탐지 방법에서는 특징 값으로 사용자의 무선 응용 계층의 추적 데이터를 사용한다. 특징 값을 기초로, 이동 사용자의 사용 패턴이 러프 집합에 의해 얻어지고, 그리고 모바일의 비정상 행위는 가중 특징 값을 고려한 러프 소속 함수에 적용하여 효과적으로 탐지될 수 있다. 제안하는 방법의 성능은 모의실험으로 평가하였다. 모의실험 결과, 중요도에 따라 특징 속성에 다른 가중치를 부여하는 방법이 비정상 행위를 더 잘 탐지한다는 것을 확인하였다.
최근 IoT는 제한된 네트워크 환경에서의 디바이스 통신을 충족시키기 위해 경량화 프로토콜에 대한 연구가 진행중이다. MQTT는 대표적인 경량화 프로토콜이며, 오버헤드를 최소화하기 위해 작은 고정 헤더를 지원하고, publish/subscribe구조를 채택함으로써 실시간성을 보장한다. 하지만 MQTT는 중요 데이터에 대한 우선순위 처리를 지원하지 않아 특정 IoT 서비스에서의 QoS를 제공할 수 없다. 본 논문에서는 MQTT에서 다양한 IoT 서비스의 우선 순위를 고려하기 위한 메시지 처리 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 노드에서 MQTT의 고정헤더에 우선순위 플래그를 추가하여 메시지를 전송하며, broker에서는 해당 메시지에 대한 우선순위를 확인하여 우선적으로 처리한다. 실험 및 평가를 통해 우선순위에 따라 노드간의 종단 간 지연의 감소를 확인하였다.
지역적으로 분산되어 있는 이기종의 시스템들을 하나로 묶어 사영하는 그리드 컴퓨팅이 차세대 병렬.분산 연산을 위한 새로운 패러다임으로 관심을 끌고 있다. 고속 네트워크로 연결된 다수의 컴퓨터 시스템이 사용자에게 통합된 가상의 컴퓨팅 서비스를 제공하는 그리드 시스템은 통신비용에 대한 중요성이 매우 크다. 따라서 그리드 환경에서 스케줄링 알고리즘은 작업의 실행시간을 단축하기 위하여 자원들의 연산능력과 함께 통신에 대한 비용을 고려하여야 한다. 그러나 현재까지 발표된 대부분의 스케줄링 알고리듬들은 작업이 한 클러스터에서 처리되는 것을 가정함으로써 통신비용을 무시하였으며, 작업이 다수의 클러스터에 분산되어 처리되는 경우에도 통신비용에 관한 오버헤드를 고려하지 않았다. 본 논문에서는 그리드 시스템에 적합한 기존 스케줄링 알고리즘들의 성능을 분석하였으며, 작업이 다수의 클러스터에 분산되어 수행되는 co-allocation 환경에서 통신비용을 고려하여 알고리즘들의 성능을 비교하고 분석하였다.
역 사회공학 기반 스팸공격은 공격자가 직접적인 공격을 수행하는 것이 아니라 피해자가 문제 있는 사이트 주소, 문자, 이메일 수신 및 친구 수락 등을 통해 유도하기 때문에 온라인 소셜 네트워크에서 활성화되기 쉽다. 스팸 탐지 관련 기존 연구들은 소셜 네트워크 특성을 반영하지 않은 채, 관리자의 수동적인 판단 및 라벨링을 바탕으로 스팸을 정상 데이터와 구분하는 단계에 머물러있다. 본 논문에서는 소셜 네트워크 데이터 중 하나인 Twitter spam데이터 셋을 실제로 분석하고 소셜 네트워크에서 다양한 속성들을 반영하여 정상 (ham)과 비정상 (spam)을 구분할 수 있는 탐지 메트릭을 제안한다. 또한, 관리자의 관여 없이도 실시간 및 점진적으로 스팸의 특성을 학습하여 새로운 스팸에 대해서도 탐지할 수 있는 비지도 학습 기법(unsupervised scheme)을 제안한다. 실험 결과, 제안하는 기법은 90% 이상의 정확도로 정상과 스팸을 구별했고 실시간 및 점진적 학습 결과도 정확함을 보였다.
기존의 소셜 검색은 사용자의 프로파일의 최신성과 유사한 사용자의 관심사를 고려하지 않기 때문에 검색 결과가 사용자에게 적합하지 않다는 문제가 있다. 이에 따라 시간적 속성과 다른 사용자의 관심사를 고려한 소셜 검색 연구가 요구되고 있다. 본 논문에서는 시간에 따른 최근 관심사, 사용자와 유사도가 높은 사용자들의 관심사를 고려한 소셜 검색 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 사용자의 최근 관심사를 고려하기 위해 소셜 미디어 사용자의 활동 정보를 분석한다. 다른 사용자들의 관심사를 분석한 정보와 결합하여 랭킹을 수행함으로써 검색 결과의 만족도와 정확성을 향상시킨다. 성능평가를 통해 제안하는 소셜 검색 기법이 기존 기법에 비해 성능이 우수함을 보인다.
본 논문은 Ad-hoc 차량통신(Inter-Vehicle Communication)을 위한 자율분산 프레임 동기화 시스템을 제안하였으며, Ad-hoc 차량통신의 특징인 프레임 타이밍과 페이딩 환경에서의 차량위치, 차량대수 및 수신 전력이 시시각각 변화하는 시간변수에 적응할 수 있도록 고려하였다. 제안된 기법은 기지국간의 동기방식을 이용하여 동기를 획득하는 분산 동기화 시스템과 중앙 통제되는 개인통신시스템과는 차이가 있다. 이 시스템은 Ad-hoc 차량통신을 위한 자율분산 프레임 동기화 기법, 알고리즘의 고속화 및 네트워크에 새로 가입하는 차량을 위한 동기화 프로토콜 제안과 고속도로를 기반으로 프레임 타이밍 에러 개선을 위한 대역확산 차간거리 측정 방식을 포함하고 있다. 제안방식의 성능 평가를 시뮬레이션을 통하여 검증하였고, Ad-hoc 차량통신이 고속도로 환경에서 주위의 차량들에 대해서도 적용될 수 있다는 것을 확인하였다.
3차원 분산가상환경의 확장성에 대한 연구는 전역적인 공간분할을 통한 관심영역(AOI)의 설정에 초점을 맞추어왔으며 참여자들의 밀집화로 인한 AOI 내의 혼잡성에 대한 부분은 거의 다루어지지 않았다고 할 수 있다. 실제적으로 AOI의 혼잡성은 네트워크 대역폭 또는 렌더링시간 등 시스템 자원을 고갈시키고 참여자간 정상적인 상호작용의 수행을 어렵게 하여 시스템의 확장성과 밀접한 관련이 있음을 알 수 있다. 본 연구에서는 AOI의 혼잡성을 확장가능한 DVE에서 해결되어야 할 문제점으로 정의하고 이에 대한 효과적인 제어메커니즘으로 혼잡도 측정 및 조절모델을 제시하고자 한다. 제안된 모델은 궁극적으로 AOI 내에서 참여자 집단의 고밀도화로 인한 시스템 자원의 고갈방지와 안정적인 상호작용성의 유지를 목표로 하고 있다. 제안된 모델의 성능평가를 위하여 AOI 혼잡도에 동적으로 반응하는 자원비용모델을 정의하여 기존 모델과의 비교 실험을ㆍ수행하였다.
본 논문에서는 기존의 연구되었던 u-헬스케어지원 분산 프레임워크에 기반을 두고 다양한 헬스케어 홈서비스를 지원하기 위해 적응형 정보 공유 서비스를 제공하는 액티브 모델을 제안한다. 또한 이를 실시간 헬스케어 홈서비스에 적용하였다. 제안한 모델은 홈 네트워크의 물리적인 환경과 헬스케어를 위한 센서, 장치 그리고 기기들로부터 수집된 데이타 및 가공된 정보를 사용자의 상황에 따라 정보 서비스를 제공한다. 기 구축된 헬스케어 데이타베이스의 정보를 이용하며, 서로 다른 주기적인 특성을 해결하기 위해 TMO 스킴을 이용하여 액티브 모델을 구현하였다. 특히, 분산 객체그룹 프레임워크(Distributed Object Group Framework:DOGF)를 기반으로 u-헬스케어를 지원하기 위한 분산 프레임워크와 다양한 헬스케어 홈서비스 간에 적응형 정보 서비스를 제공하기 위한 상호작용에 중점을 두어 기술하였다. 끝으로 본 모델을 헬스케어 모니터링 서비스에 적용하여 수행 결과 및 성능 평가를 보였다.
The present work is an attempt to improve the performance of a regional air quality model by means of liking it with a global chemistry transport model. The global chemical transport model of GEOS-Chem is used to provide BC (Boundary Condition)s which reflect temporal and spatial variations at boundaries of regional chemical transport model of CMAQ over East Asia. First, GEOS-Chem outputs are evaluated by comparing predicted concentrations with observed monthly data of gas phase species and secondary inorganic aerosols from EANET (Acid Deposition Monitoring Network in East Asia) sites. The results show that predicted PM10 concentrations are in good agreement with the observations. This implies that GEOS-Chem outputs could be used to provide BCs to CMAQ. Simulated daily and monthly mean PM10 concentrations of CMAQ with the linkage of GEOS-Chem's BCs and constant BCs are then evaluated by comparing predicted concentrations with observations at API (Air Pollution Index) sites in China as well as EANET sites in Korea. CMAQ with the GEOS-Chem outputs improves model simulation in depicting observed PM10 concentrations comparing with those with constant BCs. It is also found that influence of aerosol species are largely dependent on the BCs over East Asia and Korea. Mean biases between simulated versus observed daily and monthly mean concentrations of PM10 with the GEOS-chem were improved by 1~8 ${\mu}g/m^3$ in China region, 3.26 ${\mu}g/m^3$ in Korea.
데이터 중심 저장 기법은 센서 네트워크에서 측정값을 효율적으로 저장하고 관리하기 위한 대표적인 연구 중 하나이다. 이 기법은 센서가 센싱한 데이터를 특정 센서 노드로 보내 저장한다. 하지만, 측정값을 네트워크 내부의 특정 노드로 전송하는 과정에서 많은 에너지를 소모하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 데이터 중심 저장 기법에서 데이터의 전송 비용을 줄이기 위한 새로운 접근의 센서 데이터 압축 알고리즘을 제안한다. 제안하는 기법은 데이터를 전부 전송하는 것이 아니고 안전영역(Safe Region)을 설정한다. 그 후 이전 측정값을 기준으로 현재 측정값이 안전영역을 벗어나는 경우만 데이터를 전송함으로서 데이터의 전송을 줄이고 네트워크의 수명을 연장 시킨다. 성능평가 결과, 기존 기법에 비해 제안하는 기법의 에너지 소모가 60% 감소하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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