• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2019년도 춘계학술대회
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• pp.74-77
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• 2019

많은 기업체와 공공기관 들이 자체적으로 서버 안정화를 위한 시스템을 구축하고 있지만 아직까지 일부 공공기관을 포함한 다수의 웹 서버에서는 트래픽 집중 등의 예상치 못한 원인으로 인한 장애가 빈번하게 일어난다. 이런 장애시마다 소실되는 정보들과 업무의 마비는 큰 손실을 가져올 수 있다. 본 연구에서는 다중화 구조의 웹 서버에서 로드밸런싱을 적용하여 각 서버로 들어오는 부하를 분산해 과부하로 인한 장애를 대비하고, 세션 클러스터링을 통해 일부 서버의 장애시에도 사용자의 세션정보를 유지하여 연속적인 서비스를 제공하는 고가용성 웹 시스템을 제안한다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제33권4호
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• pp.310-323
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• 2006

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.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.85-107
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• 2019

온라인 소비자는 쇼핑 웹사이트에서 특정 제품군이나 브랜드에 속한 제품들을 둘러보고 구매를 진행할 수 있고, 혹은 단순히 넓은 범위의 탐색 반경을 보이며 여러 페이지들을 돌아보다 구매를 진행하지 않고 이탈할 수 있다. 이러한 온라인 소비자의 행동과 구매에 관련된 연구는 꾸준히 진행되어왔으며, 실무에서도 소비자들의 행동 데이터를 바탕으로 한 서비스 및 어플리케이션이 개발되고 있다. 최근에는 빅데이터 기술의 발달로 소비자 개인 단위의 맞춤화 전략 및 추천 시스템이 활용되고 있으며 사용자의 쇼핑 경험을 최적화하기 위한 시도가 진행되고 있다. 하지만 이와 같은 시도에도 온라인 소비자가 실제로 웹사이트를 방문해 제품 구매 단계까지 전환될 확률은 매우 낮은 실정이다. 이는 온라인 소비자들이 단지 제품 구매를 위해 웹사이트를 방문하는 것이 아니라 그들의 쇼핑 동기 및 목적에 따라 웹사이트를 다르게 활용하고 탐색하기 때문이다. 따라서 단지 구매가 진행되는 방문 외에도 다양한 방문 형태를 분석하는 것은 온라인 소비자들의 행동을 이해하는데 중요하다고 할 수 있다. 이러한 관점에서 본 연구에서는 온라인 소비자의 탐색 행동의 다양성과 복잡성을 설명하기 위해 실제 E-commerce 기업의 클릭스트림 데이터를 기반으로 세션 단위의 클러스터링 분석을 진행해 탐색 행동을 유형화하였다. 이를 통해 각 유형별로 상세 단위의 탐색 행동과 구매 여부가 차이가 있음을 확인하였다. 또한 소비자 개인이 여러 방문에 걸친 일련의 탐색 유형에 대한 패턴을 분석하기 위해 순차 패턴 마이닝 기법을 활용하였으며, 같은 기간 내에 제품 구매까지 완료한 소비자와 구매를 진행하지 않은 채 방문만 진행한 소비자들의 탐색패턴에 대한 차이를 확인할 수 있었다. 본 연구의 시사점은 대규모의 클릭스트림 데이터를 활용해 온라인 소비자의 탐색 유형을 분석하고 이에 대한 패턴을 분석해 구매 과정 상의 행동을 데이터 기반으로 설명하였다는 점에 있다. 또한 온라인 소매 기업은 다양한 형태의 탐색 유형에 맞는 마케팅 전략 및 추천을 통해 구매 전환 개선을 시도할 수 있으며, 소비자의 탐색 패턴의 변화를 통해 전략의 효과를 평가할 수 있을 것이다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제33권3호
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• pp.201-217
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• 2006

본 논문에서는 실제 인터넷 백본으로부터 일주일간 캡쳐한 트래픽을 대상으로 기초 통계 분석을 하고, 여기서 발생한 이상트래픽을 분석한다. 이상트래픽은 국외에서 국내로 유입되는 UDP 기반 트래픽에서 나타났다. 트래픽 자료에 대한 탐색적 분석 결과 packets/sec 분포와 bytes/sec 분포에서 이상트래픽이 발생할 경우에 나타나는 새로운 형태의 특성이 발견되었다. 본 연구에서는 이러한 이상트래픽의 원인이 되는 플로우를 분류하기 위하여 자율학습(unsupervised learning) 방법의 하나인 분류분석(k-means clustering)을 이용하였으며, 분류된 플로우의 특성분석을 토대로 발생한 이상트래픽은 DoS 공격의 일종에 의한 것으로 결론지었다. 또한 본 연구에서는 이상트래픽의 원인이 되는 플로우의 존재 시점을 탐지하기 위하여 새로운 기법을 제시한다. 제시된 기법은 분포적합검정(goodness of fit test)의 한 방법인 Cramer-Von-Misses 검정에서 쓰이는 통계량에 바탕을 두고 있으며 1초 단위의 탐지기법이다. 제시된 기법의 응용 결과, 이상트래픽의 존재 시점으로 판단된 시점과 DoS 공격으로 판단된 플로우들의 시점이 일치함을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권5호
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• pp.586-594
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• 2004

웹 문서들은 빠른 생성과 소멸의 특징 때문에, 사용자는 찾고자하는 웹 문서를 신속하고 정확하게 추천해 줄 시스템을 요구하고 있다. 정제되지 않은 웹 데이타에는 사용자들의 축적된 경험들을 포함하는 유용한 정보들을 포함하고 있다. 현재, 이러한 유용한 정보를 마이닝 기법이나 통계학적 측정 방법 등을 가지고 정제하여 추천 시스템을 통해 사용자에게 제공하려는 노력이 시도되고 있다. 기존의 정보 필터링 방식은 사용자들의 프로파일을 반드시 이용해야 하는 문제점을 갖고 있으며, 협력적 필터링 방식은 First Rater 문제와 Sparsity 문제가 있다. 또한 사용자 브라우징 패턴을 이용하는 동적 추천 시스템은 연관성이 없는 웹 문서들을 결과로서 제공한다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 웹 문서 형식에 따라 웹 문서 사이의 유사도를 이용하여 웹 문서를 분류하고, 웹 서버에 기록된 로그 파일을 이용하여 사용자 브라우징 순차 패턴 DB를 생성한다. 이렇게 생성된 정보들과 사용자들의 세션 정보를 이용하여, 사용자가 웹 문서에 접근했을 때 현재 웹 문서와 유사도가 높은 상위 N개의 연관 웹 문서 집합을 제공하고, 순차적인 특성을 갖는 웹 문서를 추천 문서로 제공하는 시스템을 제안한다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제31권6호
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• pp.582-594
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• 2004

수십 대의 PC들로 구성된 학교 PC실 또는 교육 목적 PC실에서는 컴퓨터들이 분산 구조로 되어 있어서 각 컴퓨터별로 셋업, 유지보수, 업그레이드가 각각 따로따로 수행된다. 이러한 분산 구조에 대한 대안으로 씬 클라이언트 컴퓨팅 환경을 고려해 볼 수 있다. 씬 클라이언트 컴퓨팅 환경에서, 클라이언트 쪽 장치는 사용자에게 친숙한 GUI와 멀티미디어 지원과 함께 주로 IO 기능들을 제공하는 반면에 터미널 서버라 불리는 원격 서버들은 컴퓨팅 파워를 제공한다. 이 환경에서는 많은 클라이언트를 지원하기 위해서 터미널 서버들을 클러스터로 구성할 수 있다. 그러나 이러한 구조에서는 터미널 세션의 유지와 사용자의 다양한 컴퓨팅 사용 패턴 요인으로 부하 분산이 어렵고 결과적으로 터미널 서버 자원의 활용도가 낮아지는 단점을 가진다. 이러한 단점을 보완하기 위해 본 논문에서는 적응적 터미널 클러스터를 제안한다. 이 구조에서는 부하가 적은 그룹에 속한 터미널 서버가 부하가 큰 그룹으로 실시간에 동적으로 재 할당될 수 있다. 제안된 적응적 터미널 클러스터를 일반적인 터미널 클러스터와 그룹 기반 비적응적 터미널 클러스터와 비교하고 실험을 통해 제안된 방법의 유효성을 검증하였다.