대심도 시추공사는 시추비트의 마모로 인해 발생하는 라운드트립(round trip)이 이산적으로 발생된다. 라운드트립은 심도가 깊어질수록 교체에 소요되는 시간이 증가하여 공사 성능에 많은 영향을 끼친다. 따라서 시추 프로젝트의 타당성분석 및 관리 효율화를 위해서는 라운드트립의 신뢰적인 예측기술이 확보되어야 한다. 이승수 등(2013)은 TOSA(round trip occurrence simulation algorithm)을 제시하여 비트의 마모단계별 라운드트립이 발생되는 깊이와 시점을 분석할 수 있는 알고리즘을 제시하였다. 그러나 시뮬레이션 구간의 수가 증가할수록 시뮬레이션 횟수가 기하급수적으로 증가하여 연산시간이 오래 걸린다는 단점을 가지고 있다. 본 연구에서는 유전자 알고리즘을 활용하여 단 시간에 TOSA를 통한 최적화된 라운드트립의 발생을 예측할 수 있는 모듈을 개발하고 검증한 내용에 대하여 소개한다.
네트워크에서 QoS(quality of Service) 제공 기술은 양단간 네트워크 경로의 안정성과 성능의 정도를 나타내는 QoS 척도에 대한 실제 측정에 기반을 두고 있다. QoS 척도 중에서 특히 단방향 지연의 측정은 양단간 두 측정 지점간의 클럭(clock) 동기가 선행되어야 한다. 하지만, 네트워크에서 모든 단말 또는 호스트(host) 사이에는 절대적 또는 상대적인 시간 차이가 존재한다. 본 논문에서는, 단방향 지연 단방향 지연 변이와 일주 지연(round-trip time: RTT) 간의 관계식을 새롭게 유도하여 추정 오류가 일주지연의 사분의 일 이하가 됨을 수학적으로 보여주며, 이를 이용한 단방향 지연과 클럭 오프셋(offset)의 추정 기법을 제안하고 실험을 통하여 본 제안의 유용성을 보여준다.
인터넷의 민감한 트래픽 특성으로 인해 기존의 트래픽 모델링 분석법으로 최적화된 네트워크 환경을 구성하기에는 부족한 점이 많다. 본 논문에서는 트래픽의 버스트 특성을 정확히 예측하고 모델링 하기 위한 방법으로 자기 유사 특성에 대해 분석하고자 한다. 실제 인터넷 네트워크에서의 RTT(Round-Trip Time)를 측정함으로써 계층, 거리별 링크간의 LRD(Long-Range Dependence) 와 노드 큐의 특성, 자기유사성 정도를 구하고 측정된 데이터의 확률 분포를 통해 실제 트래픽의 특성에 대해 분석하였다
최근 프로그래밍 교육이 중요해짐에 따라, 객체지향 프로그래밍에 있어 작성한 소스코드가 어떻게 객체지향 개념을 반영하고 있는지를 분석하는 것은 중요하다. 본 논문에서는 UML과 소스코드의 실시간 동기화를 제공하는 웹 기반 환경에서 객체지향 개념을 분석 및 학습하기 위해 Unified Modeling Language(UML) 클래스 다이어그램과 자바 소스코드를 상호 변환하는 Round-Trip Translator(RTT)를 제안한다. RTT는 기존 Round-Trip Engineering(RTE)기반 도구를 개선시켜 구현 하였으며 작성된 UML 혹은 소스코드가 어떻게 객체지향 개념을 반영하는 지에 대한 이해도를 높이기 위한 도구이다. 본 논문은 기존 RTE 기반 도구와 RTT의 효율성과 사용자의 편의성을 비교한 결과 UML과 소스코드 상호 변환을 통해 객체지향에 대한 이해도가 향상되었음을 보여준다. 우리는 또한 학생들이 기존 도구보다 더 효율적이고 편리한 사용자 인터페이스를 제공하는 RTT 사용에 만족한다는 사실을 알아냈다.
인터넷과 정보기술의 급속적인 발전으로 수천 또는 수억에 달하는 방대하고 다양한 정보들이 웹 상에서 존재하게 되었다. 이러한 다양한 정보들 중에서 이용자가 원하는 정보를 제공하기 위해 다양한 검색시스템들이 개발되었다. 웹 크롤러는 검색시스템의 중요한 부분 중의 하나로, 웹 서버를 순회하며 각 페이지에 있는 수많은 정보를 수집하는 프로그램이다. 본 논문에서는 웹 크롤러의 기본요건 중의 하나인 빠른 수집속도를 보장하기 위해 RTT(Round Trip Time) Scheduling 기법을 적용한 URL 스케줄러를 제시하고, 이러한 RTT Scheduling 기법을 이용한 웹 크롤러를 설계한다.
무선 센서 네트워크(WSNs)에서는 수많은 센서들이 사람이 접근하기 어려운 환경에 배치된다. 이러한 환경에서, 센서들의 절대적 또는 상대적인 위치정보를 이용함으로써 무선 센서 네트워크를 다양한 응용서비스에 이용할 수 있다. 지금까지는 센서 노드의 위치를 측정하는 방법으로 신호의 도착시간차(time-of-arrival, TOA)에 기반을 둔 방법이 가장 정확도가 높게 평가되었다. 그러나 TOA방법에서는 두 노드간에 clock skew나 clock drift가 생기면 거리오차가 발생하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 주기적인 시간동기화 기법들이 제시되었는데, 이러한 방법에서는 거리오차를 줄일 수 있지만 시간동기화에 따른 overhead가 발생하게 된다. 본 논문에서는 이러한 clock skew가 발생하는 상황에서도 거리와 위치 정확도를 높일 수 있는 신호의 다중 왕복시간차(multiple round-trip times of arrival, RTOA)에 기반한 위치 측정 방법을 제안한다. 실험 결과, RTOA가 기존의 TOA방법보다 최대 93%의 위치 정확도 향상을 보였다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권1호
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pp.276-282
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2022
One of the most essential foundations upon which big institutions rely in delivering cloud computing and hosting services, as well as other kinds of multiple digital services, is the security of infrastructures for digital and information services throughout the world. Distributed denial-of-service (DDoS) assaults are one of the most common types of threats to networks and data centers. Denial of service attacks of all types operates on the premise of flooding the target with a massive volume of requests and data until it reaches a size bigger than the target's energy, at which point it collapses or goes out of service. where it takes advantage of a flaw in the Transport Control Protocol's transmitting and receiving (3-way Handshake) (TCP). The current study's major focus is on an architecture that stops DDoS attacks assaults by producing code for DDoS attacks using a cloud controller and calculating Round-Tripe Time (RTT).
본 논문에서는 네트워크 침입 탐지 시스템의 취약점 중 하나인 패킷 검출 시간 차이에 기인한 공격의 발생 가능성을 줄일 수 있는 방법을 제시하였다. 이런 종류의 공격 가능성을 줄이기 위하여 네트워크 기반 침입 탐지 시스템과 목적지 시스템간에 왕복 지연을 측정한 후 지연을 고려하여 패킷의 목적지 시스템 도착 예정 시간을 추정하는 방법을 제시하였다. 제시된 방법의 성능을 측정하기 위해 LAN상에서 소켓 프로그래밍을 이용하여 성능을 평가하였으며, 성능 평가 결과 시스템과 네트워크에 부담이 되지 않을 정도의 오버헤더만 있으면 패킷 검출 시차를 상당 부분 줄일 수 있음을 보여 준다. 특히, 가장 최근에 계산한 지연을 이용하는 최근 추정 방법이 가장 좋은 성능을 가짐을 알 수 있다.
본 논문에서는 네트워크 트래픽의 수동적 측정치 분석을 통해 잘 알려진 장거리 상관관계가 광역 네트워크의 능동적 측정치에도 존재하는지 여부를 관련 분석법을 통하여 검정하고자 한다. 이를 위하여 PingER 프로젝트를 통하여 측정된 광역 네트워크 트래픽의 대표적인 능동적 측정치인 RTT(Round Trip Time)와 RTT의 변동성 시계열 데이터에 대하여 분석을 수행하였다. RTT 시계열 데이터는 장거리 상관관계 혹은 1/f 노이즈의 특성을 보였으며, RTT의 고차원 변화량으로 정의된 변동성은 로그정규분포를 따르며 변동성에 대한 장거리 상관관계는 고려하는 시간 간격이 짧은 경우 장거리 상관관계를 보이고, 시간 간격이 긴 경우에는 장거리 상관관계 혹은 1/f 노이즈를 따름을 밝혔다. 본 연구를 통해 볼 때 장거리 상관관계는 비단 패킷 도착의 시간 간격 등과 같은 수동적 측정뿐만 아니라 RTT와 같은 능동적 측정에서도 나타나는 특징이며, 특히 능동적 측정에는 수동적 측정에는 잘 나타나지 않는 1/f 노이즈 특성이 존재함을 밝혔다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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