• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제36권2호
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• pp.69-79
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• 2009

오늘날의 인터넷은 일상생활에서 필수적인 요소가 되었으며, 인터넷의 이상 현상은 사회적 문제가 되고 있다. 이 때문에 인터넷 트래픽의 특성을 연구하기 위한 인터넷 측정 연구가 주목을 받고 있다. 특히 최근에는 트래픽 분산 그래프(TDG, Traffic Dispersion Graph)라는 새로운 트래픽 분석 기법이 제안되었다. TDG는 기존의 트래픽의 통계적 표현과 분석이 아닌, 그래프를 이용하여 네트워크 요소들의 상호작용을 표현하는 기법이다. 본 연구에서는 새로운 이상 탐지 기법의 패러다임과 TDG를 활용한 이상 탐지 기법을 제시한다. 기존의 이상 탐지 패러다임은 "비정상 패킷이나 플로우(Abnormal Packets or Flows)를 탐지하여 제거하자"는 것이지만, 본 연구에서는 "이상 트래픽의 근원이 되는 이상 호스트(Anomalous Hosts)를 탐지하여 이상 현상에 대응할 것"을 제안한다. 이를 위해서 TDG 클러스터링 기법(TDG Clustering Technique)을 고안하였다. 제안한 기법에 대한 실험에서 짧은 시간 안에 웜 바이러스(Worm Virus)에 감염된 호스트들을 찾아낼 수 있었고, 그 호스트들이 발생하는 이상 트래픽을 제거하여 정상적인 트래픽을 얻을 수 있었다. TDG 클러스터링 기법은 연산 속도가 빠르므로 실시간 이상 탐지에 적용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제27권4호
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• pp.9-18
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• 2018

본 논문에서는 우리나라 고속도로의 교통망의 연결성을 분석하기 위하여 새로운 접근성 지표의 알고리즘을 제안한다. 먼저 2011년과 2017년 우리나라의 고속도로 교통망을 그래프로 나타낸 운송네트워크를 구한다. 그리고 그래프 이론의 연결수, 비교거리, 접근지표, 연결도, 산포지수, 지름 등의 개념을 이용하여 2011년과 2017년 우리나라의 고속도로 교통망을 분석하고 비교한다. 이를 위하여 주어진 운송네트워크로부터 다양한 접근성 지표를 쉽게 얻을 수 있는 알고리즘을 제시한다. 본 연구의 시뮬레이션 결과를 이용하여 고속도로의 운송네트워크에서 교통의 중심이 되는 도시를 찾을 수 있다. 또 네트워크에는 편입되어 있지만 상대적으로 교통이 낙후된 도시를 찾아, 향후 전국의 교통의 연결성을 높이는 기초자료로 사용할 수 있도록 한다. 더욱이 고속도로 교통망을 모델로 하는 접근성 지표의 알고리즘을 제안하면 각 도시들의 접근성 공간구조를 파악할 수 있고, 교통을 포함한 각종 지역계획과정에서 효율적이고 합리적인 대안선정을 위한 기준을 제공할 수 있을 것이다.