본 연구에서는 초고속인터넷 상품에 관련된 고객 불만사항(VOC, Voice of Customer)의 빅데이터를 활용하여 고객이 지각하는 품질이상의 원인과 선제적 서비스의 가능성을 살펴보았다. 선제적 서비스의 가능성을 검증하기 위해 실제 이동통신 서비스기업의 시설·장비의 총 13개 장애경보에 관련된 품질이상 VOC를 수집한 후, 𝒙2검증을 통해 품질이상 VOC 실제관측값과 기대값이 통계적으로 유의한 차이가 있는 지 검증하였다. 연구결과, 시설·장비의 총 13개 장애경보 관련 품질이상 VOC 중 6개의 장애경보로서, 'FTTH-R 장비 ON/OFF', 'FTTH-E,V 회선오류 감지', '포트불량, FTTH-R 회선오류 감지', '네트워크 LOOP 감지', 그리고 '비정상 트래픽 제한'은 실시간 모니터링을 통한 선제적 서비스가 가능하다는 통계적 근거를 찾았다. 기업들은 이러한 선제적 서비스를 이용하여 시잠점유율을 향상키시고 고객서비스 비용을 절감하는 데 적용할 수 있을 것이다. 본 연구의 결과는 통신서비스 분야의 선제적 서비스의 가능성을 진단하고, 나아가 효과적인 선제적 서비스 제공 방안에 대한 시사점을 제시하였다는 점에서 실제 산업 적용에 대한 공헌점이 기대된다.
In this paper, we introduce and analyze a feedback control model of TCP/AQM dynamics. Then, we propose the Pro-active Queue Management (PAQM) mechanism, which can provide proactive congestion avoidance and control using an adaptive congestion indicator and a control function for wide range of traffic environments. The PAQM stabilizes the queue length around a desired level while giving smooth and low packet loss rates independent of the traffic load level under a wide range of traffic environment. The PAQM outperforms other AQM algorithms such as Random Early Detection (RED) [1] and PI-controller [2]
시간이 지날수록 새로운 맬웨어는 계속 증가하고, 점점 고도화되고 있다. 악성 코드를 진단하기 위해 실행파일에 관한 연구는 다양하게 진행되고 있으나, 비실행 문서파일과 악성 URL, 문서 내 악성 매크로 및 JS 등을 악용하여 이메일에 악성 코드 위협을 내재화한 공격은 탐지하기 어려운 것이 현실이다. 본 논문에서는 악성 이메일 공격의 사전 탐지 및 차단을 통한 이메일 보안을 위해 악성 코드를 분석하는 방법을 소개하고, AI 기반으로 비실행 문서파일의 악성 여부를 판단하는 방법을 제시한다. 다양한 알고리즘 중에 효율적인 학습 모델링 방법을 채택하고 Kubeflow를 활용하여 악성 코드를 진단하는 ML 워크플로 시스템을 제안하고자 한다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제24권6호
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pp.23-32
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2024
Mobile Ad hoc Network is a network of multiple wireless nodes which communicate and exchange information together without any fixed and centralized infrastructure. The core objective for the development of MANET is to provide movability, portability and extensibility. Due to infrastructure less network topology of the network changes frequently this causes many challenges for designing routing algorithms. Many routing protocols for MANET have been suggested for last few years and research is still going on. In this paper we review three main routing protocols namely Proactive, Reactive and Hybrid, performance comparison of Proactive such as DSDV, Reactive as AODV, DSR, TORA and Hybrid as ZRP in different network scenarios including dynamic network size, changing number of nodes, changing movability of nodes, in high movability and denser network and low movability and low traffic. This paper analyzes these scenarios on the performance evaluation metrics e.g. Throughput, Packet Delivery Ratio (PDR), Normalized Routing Load(NRL) and End To-End delay(ETE).This paper also reviews various network layer security attacks challenge by routing protocols, detection mechanism proposes to detect these attacks and compare performance of these attacks on evaluation metrics such as Routing Overhead, Transmission Delay and packet drop rates.
본 연구에서는 지능형 CCTV를 이용하여 자동 수위감지 알고리즘과 사전 경보시스템을 개발하고 Test-Bed에 적용하여 실용화 가능성을 검증하고자 한다. 이를 위하여 현장여건에 적합한 지능형 CCTV 기반의 자동 수위감지 알고리즘을 개발하고 자동인식률 가변 요소에 대한 성능저하 방지대책을 수립하여 CCTV 카메라 기종별 수위감지 성능과 적합성을 평가하고 실용화에 따른 최적 적용방안을 도출한다. 그 결과, CCTV 카메라 기종별 수위감지 성능이 90%으로 도출되었다. CCTV 카메라 기종에 따른 적합성 평가 결과, 자동 수위감지용으로 NIR카메라가 정밀도에서 주 야간 95%이상의 성능을, 떨림 안개 저조도 등 자연환경에서 가장 우수한 성능을, 설치용이성에서는 일반카메라와 대등한 성능을, 가격측면에서 일반카메라 대비 15% 최소 상승분으로 가장 우수했다. 따라서 본 연구개발의 성과물인 지능형 CCTV를 이용한 수위감지 경보시스템의 실용화 가능성을 확인하였으며 향후 실용화가 예상된다.
본 논문에서는 선제 대응을 위한 의심 도메인 추론 방안을 제시한다. TLD Zone 파일과 WHOIS 정보를 이용하여 의심 도메인을 추론하며, 후보 도메인 탐색, 기계 학습, 의심 도메인 집단 추론의 세 과정으로 구성되어 있다. 첫 번째 과정에서는 씨앗 도메인과 동일한 네임 서버와 업데이트 시간을 가진 다른 도메인을 TLD Zone 파일로부터 추출하여 후보 도메인을 형성하며, 두 번째 과정에서는 후보 도메인의 WHOIS 정보를 정량화하여 유사한 집단끼리 군집화 한다. 마지막 과정에서는 씨앗 도메인을 포함하는 클러스터에 속한 도메인을 의심 도메인 집단으로 추론한다. 실험에서는 .COM과 .NET의 TLD Zone 파일을 사용하였으며, 10개의 알려진 악성 도메인을 씨앗 도메인으로 이용하였다. 실험 결과, 제안하는 방안은 55개의 도메인을 의심 도메인으로 추론하였으며, 그 중 52개는 적중하였다. F1은 0.91을 기록하였으며, 정밀도는 0.95을 보였다. 본 논문에서 제안하는 방안을 통해 악성 도메인을 추론하여 사전에 차단할 수 있을 것으로 기대한다.
Ad hoc망에서는 이동 호스트들의 움직임으로 인해 경로 단절이 발생한다. 전송 경로의 단절은 목적지까지의 패킷을 전송할 수 없는 상태이므로 패킷의 손실과 지연을 가져온다. 따라서 TCP와 같은 전송 프로토콜은 이를 망의 혼잡으로 간주하여 혼잡 제어 알고리즘을 구동한다. 혼잡 제어 알고리즘은 망의 혼잡을 피하기 위한 수단으로 사용되는데, 경로 단절 시 혼잡 제어 알고리즘이 동작하면 TCP 성능이 떨어진다. 이를 해결하기 위해 본 논문은 TCP-P (TCP Pre-freezing) 기법을 제안한다. TCP-P는 라우팅 프로토콜에서 경로 단절에 대한 정보를 얻지 않고, MAC 계층에서 직접 경로 단절을 감지한다. 그리고 경로 단절 정보를 소스에게 보내어 TCP를 Pre-Freezing 하고 혼잡 제어 알고리즘을 멈추게 한다. 따라서 경로 단절로 인한 패킷 손실을 막고, 경로 재설정 후에도 경로 단절 이전 상태로 전송을 재개할 수 있게 한다. 실험 결과 TCP-P는 ad hoc 망의 경로 단절 환경에서 Proactive하게 반응하며, 패킷 손실 측면에서 다른 TCP 향상 기법들보다 좋은 성능을 보였다.
Unlike in previous generations of mobile technology, machine learning (ML)-based self-healing research trend are currently attracting attention to provide high-quality, effective, and low-cost 5G services that need to operate in the HetNets scenario where various wireless transmission technologies are added. Self-healing plays a vital role in detecting and mitigating the faults, and confirming that there is still room for improvement. We analyzed the research trend in self-healing framework and ML-based fault detection, fault diagnosis, and fault compensation. We propose that to ensure that self-healing is a proactive instead of being reactive, we have to design an ML-based self-healing framework and select a suitable ML algorithm for fault detection, diagnosis, and outage compensation.
This paper presents an improved time series based damage detection approach with experimental verifications for detection, localization, and quantification of damage in shear-type structures under varying mass effects using output-only vibration data. The proposed method can be very effective for automated monitoring of buildings to develop proactive maintenance strategies. In this method, Auto-Regressive Moving Average models with eXogenous inputs (ARMAX) are built to represent the dynamic relationship of different sensor clusters. The damage features are extracted based on the relative difference of the ARMAX model coefficients to identify the existence, location and severity of damage of stiffness and mass separately. The results from a laboratory-scale shear type structure show that different damage scenarios are revealed successfully using the approach. At the end of this paper, the methodology limitations are also discussed, especially when simultaneous occurrence of mass and stiffness damage at multiple locations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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