현대인의 삶에서 인터넷은 다양한 정보를 제공하는 필수 요소가 되었다. 이에 따라 네트워크 트래픽은 폭발적으로 증가하였고, 효율적 네트워크 관리를 위해 네트워크 트래픽 분석의 중요성이 강조되고 있다. 네트워크 트래픽 분석 방법 중 시그니쳐 기반의 분석 방법론이 많이 사용되고 있으며, 이는 다양한 응용의 증가로 시그니쳐의 탐색 공간 증가에 따라 실시간 트래픽 분석에 문제점이 나타나고 있다. 운영체제 정보를 활용하면 해당 운영체제에서 사용되는 응용의 시그니쳐만을 검색하도록 함으로써 앞선 문제점을 해결할 수 있다. 본 논문에서는 실시간 트래픽 분석을 위한 효과적인 운영체제 판별 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 운영체제 판별 방법은 실시간 트래픽 분석에 적합한 가볍고 빠른 수동형 방법을 사용하였으며, 기존 수동형 방법이 가지는 분석률과 정확성이 낮은 문제를 해결하였다. 분석률을 향상시키기 위해 입력데이터를 확장시켰으며, 운영체제 판별을 위한 시그니쳐를 HTTP의 User-Agent를 이용하여 생성함으로써 다양한 운영체제에 대한 시그니쳐를 추출하였다. 또한 기존 패킷 기반의 분석을 플로우 단위의 분석으로 변경함으로써 정확성을 향상시켰다.
본 연구는 물때에 따른 교통특성을 분석하여 선박통항관리 개발에 필요한 자료를 제공하고자 한다. 목포항의 1년간 선박자동식별장치 자료를 사용하였다. 물때에 따른 교통량을 분석하기 위해 목포항의 1년간의 선박자동식별장치의 양력 데이터를 음력으로 변환한 후, 서해안의 구전 물때를 적용하였다. 연구 결과, 출항선박은 2-3물때 교통량이 7물때 보다 약 23-24 % 많고, 입항선박은 12-13물때 교통량이 9물때 보다 약 29-33 % 많았다. 특히, 시간의 변화에 따른 물때별 변동지수는 sine 함수의 형태로 변화하였다. 본 연구는 물때에 따른 선박통항관리 개발에 필요한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
The Coastal VTS will be continuously constructed to prevent marine traffic accidents in the coastal waters of the Republic of Korea. In order to provide the best traffic information service to the ship operator, it is important to understand the navigation risk factor. In this study, we analyzed the navigational hazards of Gunsan coastal area where the coastal VTS will be constructed until 2020. For this purpose, major traffic flows of merchant ships and density of vessels engaged in fishing were analyzed. This study was conducted by Automatic Identification System (AIS) and Vessel Pass (V-PASS) data. The grid intervals are 10 minute ${\times}$ 10 minute (latitude ${\times}$ longitude) based on the section of the sea. A total of 30 sections were analyzed by constructing a grid. As a result of the analysis, the major traffic flows of the merchant vessels in the coastal area of Gunsan were surveyed from north to south toward Incheon, Pyeongtaek, Daesan, Yeosu, Pusan and Ulsan, and from east to west in the port of Gunsan Port, 173-3, 173-6, 173-8, 183-2, 183-5, 183-8, 183-3, 184-1 and 184-2. As a result of the study, the fishing boats in Gunsan coastal area mainly operated in spring and autumn. On the other hand, the main traffic flow of merchant ships and the distribution of fishing vessels continue to overlap from March to June, so special attention should be paid to the control during this period.
인터넷의 대중화로 인해 네트워크 트래픽은 나날이 증가되고 있다. 따라서 네트워크 자원의 효과적인 사용을 위한 응용 트래픽 분석의 중요성은 나날이 강조되고 있다. 본 논문에서는 고정 IP-port기반의 응용 트래픽 분석 방법론을 제안한다. 고정 IP-port는 오직 한 응용에서 고정적으로 사용하는 {IP address, port number, transport protocol}의 쌍으로써 각각의 응용을 분석해서 자동적으로 수집할 수 있다. 본 논문에서는 고정 IP-port를 사용하여 기존 연구에서 제안된 방법들 보다 매우 가볍고, 빠르며 정확한 실시간 트래픽 분석 시스템을 설계하였다. 또한, 기존의 연구에서 제안된 통일성 없는 검증 방법을 보완하여 객관적 검증 시스템을 설계하고 분석결과를 정확하게 검증하였다. 본 논문은 고정 IP-port를 추출하는 매우 효과적인 방법과 시스템 구조, 그리고 분석 결과의 객관적 검증 시스템을 제안한다. 그리고 실험과 검증 시스템을 통하여 고정 IP-port 기반 응용 레벨 인터넷 트래픽 분석 방법론의 타당성을 증명한다.
Performance management of ATM network is urgently required because a different quality of service should be guaranteed on each connection. A lot of performance measurement data increase the burden on agent systems and on managment stations. In this paper, an effective OAM-based performance monitoring and faulty node identification technique is proposed. A proposed VP Selection Algorithm reduces management-related traffic and when the indication of hard or soft failure state is detected, failed node is identified by Fault Identification Rule.
본 논문에서 저자들은 선박의 자동 인식 시스템(AIS: Automatic Identification System)을 이용한 광역 해상 교통 관제 시스템의 개념과 현재의 추세를 소개하면서 동시에 초기 개발을 시도하였다. 이를 위해서 무궁화 위성을 AIS 개발을 위하여 사용하였다. 즉 해상에서 GPS에 의해 얻어지는 선박의 위치가 무궁화 위성을 통하여 관제 센터에 인력의 개입 없이 자동으로 보고되는 시스템을 구축하였다. 이와 같은 시스템은 레이더를 이용하는 기존의 관제 시스템보다 더욱 넓은 영역을 통제할 수 있으며 정보의 불확실성도 매우 감소한다. 본 연구에서 개발된 시스템의 시험 관제 결과는 인공위성과 AIS를 이용한 광역 해상 교통 관제 시스템의 충분한 가능성을 보여주고 있다.
우리나라는의 선박자동식별시스템은 국제협약에 의거 강제시행됨에 따라, 정부에서는 2002년부터 정부예산을 투입하여 현재까지 육상기지국 33개소, 운영시스템 11기 및 전국통합망 구축사업을 추진하여 왔으며, 다양한 해상안전분야에서 활용되고 있다. 그러나 현재의 해상교통량 조사 및 분석방법에 있어서는 대부분이 레이더 기반의 VTS관제센터에서 수집된 정보를 조사함으로써 항만위주의 해역에 대한 교통량 분석이 이뤄지고 있는 실정이다. 따라서 이 논문에서는 AIS 전국망 데이터를 조사 분석하여 우리나라 전해상의 AIS 통신 음영지역 및 커버리지에 대한 분석 및 공해상에서 선박의 이동경로 분석 및 교통량을 분석함으로써 효율적인 연안관제 및 해싱관제 업무에 활용할 수 있도록 AIS기반의 해상교통량 조사 분석 시스템을 개발하고 그 내용을 소개하였다.
AIS(Automatic Identification System)은 선박과 육상뿐만 아니라 선박 상호간의 안전항해 관련 정보를 송수신하기 위한 무선항행설비로서 SOLAS 협약에 의해 도입되어 널리 사용되고 있으며, 특히 선박의 관제업무에 많이 이용되고 있다. AIS 동적정보는 선박의 항해상태와 속도에 따라 2초 내지 3분 간격으로 전송되고 있다. 그러나 AIS 통신량이 증가하면서 데이터링크 부하 증가와 슬롯충돌로 인하여 AIS 데이터가 수신되지 못하는 경우가 많이 발생하고 있다. 본 논문에서는 AIS 데이터링크 부하를 경감하기 위한 방안으로 AIS 동적정보 전송주기에 대한 변경 방안을 제시하였다.
일부 네거리나 혼잡도로에서 특정 시간대에 행인이 많고 도로가 막혀서 발생하는 교통사고가 적지 않다. 특히 인근에 학교교차로가 있어 바쁜 시간에 학생들의 교통안전을 지키는 것이 중요하다. 과거에는 교통 신호등을 설 계 했을 때 행인의 안전성을 고려하지 않고 자동차 인식과 교통 최적화에 대하여 연구 했다. 행인, 특히 학생들의 안전을 확보하는 전제에서 가능한 한 도로의 소통을 유지하는 것이 본 연구의 중점적인 연구 방향이다. 본 연구는 사람, 오토바이, 자전거, 자동차, 버스의 식별문제를 중점적으로 연구할 것이다. 조사와 비교를 통해 본 연구는 YOLO v4 네트워크로 목표물의 위치와 수량을 식별하는 것을 제시한다. YOLO v4는 작은 목표물의 식별 능력이 강하고 정밀도가 높으며 처리속도가 빠르다는 특징을 가지고 있으며, 데이터 수집 대상을 설정하여 이미지 집합을 훈련하고 테스트 한다. 움직이는 영상에서 목표물의 정확도, 실수율과 누락율에 대한 통계를 사용하여, 본 연구에서 훈련된 네트워크는 움직이는 이미지 속의 사람, 오토바이, 자전거, 자동차와 버스를 정확하게 식별 할 수 있다.
본 논문에서는 네트워크 트래픽 데이터를 시각화하고, 시각화된 데이터에 다중 클래스 SVM을 적용함으로써 트래픽의 공격을 자동으로 탐지하는 새로운 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안된 방법은 먼저 송신자와 수신자의 IP와 포트 정보를 2차원의 영상으로 시각화한 후, 시각화된 영상으로부터 트래픽의 공격을 의미하는 라인과 명암값이 높은 패턴을 추출한다. 그리고 송신자와 수신자 포트의 분산도 값을 구하고, ISODATA 군집화 알고리즘을 이용하여 군집의 개수와 엔트로피 특징 값을 추출한다. 그런 다음, 위에서 추출한 여러 특징 값들을 다중클래스 SVM(Support Vector Machine)에 적용하여 네트워크 트래픽의 공격이 정상 트래픽, DDoS, DoS, 인터넷 웜, 그리고 포트 스캔인지의 여부를 효과적으로 탐지 및 분류한다. 본 논문의 실험에서는 제안된 다중 클래스 SVM을 활용한 방법이 네트워크 트래픽의 공격을 보다 효과적으로 탐지하고 분류한다는 것을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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