인터넷에 대한 의존도가 증가하면서 인터넷 웜에 대한 연구의 필요성이 증가하게 되었다. 인터넷 웜을 연구하는 데 가장 많이 사용하는 방법 중의 하나는 시뮬레이션인데, 대규모 네트워크상에서 동작하는 웜을 시뮬레이션 하는 데에는 성능, 확장성 등의 문제가 발생한다. 이에 본 논문에서는 대규모 인터넷 웜, 특히 RCS(Random Constant Spreading) 특성을 갖는 웜을 시뮬레이션 할 때 발생하는 문제점을 줄여, 효율적인 시뮬레이션이 가능하도록 하는 hybrid 모델링 방법을 제안하였다. 본 논문에서 제안하는 hybrid모델은 epidemic모델과 유체 모델을 사용한 모델링 네트워크와 패킷 네트워크의 연동을 통하여 시뮬레이션을 수행하도록 하였으며, 이로 인하여 일반적인 모델링 기법의 장점인 빠른 수행 시간을 가짐과 동시에 패킷 네트워크를 이용하여 동적으로 인자값을 업데이트할 수 있게 되었다. 또한, 한 번의 시뮬레이션을 통해 모델링 네트워크로부터 거시적인 정보와 패킷 네트워크로부터 세부적인 정보를 모두 얻을 수 있다. 그리고 본 논문에서는 RCS 특성을 가지는 웜의 한 종류인 코드레드 웜에 대한 실험을 수행하여 hybrid 모델의 적합성을 보여주었다.
BGP는 인터넷에서 자율시스템(AS) 간 통신에 많이 사용되는 라우팅 방식이다. 그러나 BGP 라우팅은 정상적인 BGP 세션을 가장하여 네트워크를 하이재킹 하는 BGP 하이재킹 공격에 취약하다. 하이재킹 공격을 통해 공격자는 IP 트래픽을 감청하거나, 정상적인 서비스가 불가하도록 방해할 수 있다. 최근 해외에서만 종종 발생하던 BGP 하이재킹 공격이 국내에도 발생하며 인터넷의 보안을 위협하고 있다. 본 논문에서는 BGP 하이재킹 공격에 대한 사례와 가상 공격 시나리오를 통해 공격이 이루어지는 과정 전반을 분석하고 하이재킹 공격을 방어하기 위한 보안 기술 현황과 국내, 해외 ISP 들의 BGP 보안 기술 적용 실태를 분석한 결과를 기반으로 ISP와 자율 시스템 운영자가 BGP 하이재킹 공격을 방어하기 위해 해야 할 기술적 조치를 다루고 있다.
정보 통신 기술 (ICT)이 축사와 접목된 스마트 축사는 대부분 클라우드 컴퓨팅 패러다임에 기반하고 있다. 클라우드 기반 스마트 축사는 응답 시간 증가, IoT 센서 증가에 따른 클라우드의 자원 부담, 망의 트래픽 부담과 같은 단점이 있고 인접한 IoT 디바이스와의 협업을 통한 장애 회복 메커니즘이 거의 없는 실정이다. 본 논문에서는 에지 컴퓨팅 기반 IoT 협업 시스템을 제안한다. 에지 디바이스의 비교적 제한적인 컴퓨팅 자원으로 클라우드의 웹 서버 기능을 분담하게 하여 클라우드에 필요한 자원을 절감하며, 사용자 요청에 대한 응답 시간을 개선하고자 한다. 또한 heartbeat 기반 장애 회복 메커니즘을 통하여 IoT 디바이스의 장애를 감지하고 그에 따른 적절한 조치를 하도록 하였다.
본 연구는 일정 관리 애플리케이션을 효율적으로 사용할 수 있도록 연구, 개발하는 데 목적이 있다. 사람들은 자신이 해야 할 일들을 기억하기 위해 일정 관리 애플리케이션을 사용하고, 목적지에 제때 도착하기 위해 지도 애플리케이션을 사용한다. 본 연구에서는 사용자들이 애플리케이션을 편리하게 사용할 수 있도록 A* 알고리즘을 사용하여 일정에 대한 최적의 동선을 추천해 주고 이를 지도 API를 활용하여 시각적으로 제공하는 애플리케이션을 개발하였다. 현재 사용되고 있는 캘린더, 지도, 스케줄 애플리케이션들을 비교 분석하여 단점을 보완하고 장점을 융합한 애플리케이션 개발을 위해 여러 가지 Open Maps API들을 비교하였다. 그리고 사용자가 등록한 일정에 대하여 시간, 장소에 따라 동선을 추천하기 위한 최적의 알고리즘을 적용한 애플리케이션 개발 결과를 기술하였다.
광역 교통망 및 통신기술의 발전에 따라 광역경제권의 활성화를 위한 협력체계의 중요성이 날로 증대되고 있다. 이에 본 연구는 동남권 광역경제권을 대상으로 GIS 기반의 산업체 정보 공유를 목적으로 동남권 산업체 정보시스템을 구축하였다. 동남권의 경우 제조업 중심의 산업 집적지로서 행정경계를 넘어 산업체간의 근접성과 연결성을 고려한 효율적인 산업 클러스터 및 협력체계 운영이 요구된다. 정보시스템의 DB 구축을 위해 부산, 울산, 경남에서 구축되어진 산업체 DB를 활용하여 정보시스템을 구축한 바, 각 지자체간 데이터의 불일치와 GIS기반의 위치정보 미흡으로 인한 여러 가지 문제점을 발견하였다. 이의 해결을 위해서는 수집 및 배포, 활용과정을 고려한 표준화가 시급한 것으로 분석되었다. 본 연구는 산업체 정보의 공간정보화를 위해 지적도와 수치지도를 활용하여 웹상에서 관리자-사용자 쌍방향간의 정보생성 및 단계별 접근이 가능한 2-way 방식의 산업체 정보시스템을 구축하였다. 본 연구의 결과는 동남권 산업육성을 위한 협력체계 및 공동대응을 위한 산업체 정보 공유체계의 기초적 틀을 제공하였다는 데 그 의의가 있다고 하겠다.
Purpose - The online-to-offline (O2O) business model has brought considerable changes to the traditional Chinese business model. The main difference between O2O and pure online consumption is that O2O offers a richer experience and word-of-mouth. it is easier to trigger online word-of-mouth. However, few scholars have been concerned about the impact of experiential value on customer satisfaction and online word-of-mouth (e-WOM) in the study of O2O. This study takes the O2O business model in China's catering industry as its research object and uses structural equation modelling to analyze the impact of online and offline experiential values on customer satisfaction and e-WOM. Research design, data, and methodology - According to previous researches, consumer experiential value is mainly divided into return on investment (economy and efficiency), service excellence, playfulness and aesthetics. According to the characteristics of O2O in China's catering industry, this study divides the online experience value into efficiency and economy (return on investment). The offline part is divided into return on investment (economy and efficiency), service excellence, playfulness and aesthetics. Using a web-based survey, we collected 303 valid samples. Structural equation modelling was used to create the research model. Results - The results show that efficiency (online) and service excellence (offline) have a significant effect on customer satisfaction. Economics (online) and playfulness (offline) have a positive impact on customers' e-WOM. In addition, the higher the customer satisfaction, the greater the positive impact on the spread by word of mouth. However, aesthetic(offline) and return on investment(offline) have no significant impact to customer satisfaction and e-WOM. Conclusions - The study findings show that the key to boost customer satisfaction in the catering industry is to improve product quality and service. Although traditional competitive strategies such as online discount have been questioned by many scholars about their decreasing effectiveness, they are indispensable means to attract online traffic and trigger e-WOM. The traditional enterprises can reconstruct traditional business processes through the O2O model to effectively improve customer satisfaction and word of mouth by improving the experiential value of economy and efficiency. Additionally, it can be used as the natural advantages of online communication to induce customers to engage in word of mouth and attract more potential customers.
메타 블로그에 등록된 RSS(Really Simple Syndication)의 수는 수십만 개 또는 수백만 개에 이른다. 따라서 이들에 대한 갱신 확인을 수행하는 것은 상당히 긴 시간과 네트워크 자원을 필요로 한다. 메타 블로그나 블로그 검색엔진은 제한된 자원을 가지고 있기 때문에 하루에 방문할 수 있는 블로그의 수가 제한적이다. 하지만 블로그 검색엔진의 성능향상을 위해 새로운 데이터를 최대한 수집하는 것이 필요하기 때문에, 우리는 이 논문에서 수집 효율을 높이기 위한 새로운 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 블로그의 포스팅 성향을 분석하여 그것을 토대로 향후 갱신 가능성에 대해 예측하고 갱신 가능성이 높은 시점에만 갱신 확인을 수행한다. 이 연구는 블로그의 입장에서는 분산 서비스 거부 공격(DDoS Attack: Distributed Denial-of-Service Attack)만큼이나 빈번한 갱신확인을 줄이는데 도움이 되고, 인터넷 전체로 보아서는 트래픽을 감소시키는데 기여할 수 있다. 본 논문에서는 블로거들의 포스팅이 이루어지는 요일과 시간에 특정한 패턴이 존재할 것이라는 가정을 하고, 15119개의 실제 블로그에 작성된 포스트에 대해 요일과 시간의 선호도를 분석하였다. 그리고 과거의 포스팅 이력과 요일에 대한 선호도를 바탕으로 갱신 가능성을 예측하기 위한 방법을 제안하고, 12115개의 실제 블로그에 적용하여 그 정확도를 확인하였다. 성능평가를 통해 약 93.06%의 블로그에서 0.5 이상의 정확도를 가짐을 확인하였다.
본 논문은 차량의 내부 및 외부 정보를 통합하여 운전자의 인지 상태를 측정하고, 안전운전을 보조하여 주는시스템을 제안한다. 구현된 시스템은 운전자의 시선 정보와 외부 영상을 분석하여 얻은 주변정보를 mutual information기반으로 통합하여 구현되며, 차량의 앞부분과 내부 운전자를 검출하는 2개의 카메라를 이용한다. 외부 카메라에서 정보를 얻기 위해 선택적 집중모델을 기반으로 하는 게슈탈트법칙을 제안하고, 이를 기반으로 구현된 saliency map (SM) 모델은 신호등과 같은 중요한 외부 자극을 두드러지게 표현한다. 내부 카메라에서는 얼굴의 특징정보를 이용하여 운전자의 주의가 집중되는 외부 응시 정보를 파악하고 이를 통해 운전자가 응시하고 있는 영역을 검출한다. 이를 위해서 우리는 실시간으로 운전자의 얼굴특징을 검출하는 알고리즘을 사용한다. 운전자의 얼굴을 검출하기 위하여 modified census transform (MCT) 기반의 Adaboost 알고리즘을 사용하였으며, POSIT (POS with ITerations)알고리즘을 통해 3차원 공간에서 머리의 방향과 운전자 응시 정보를 측정하였다. 실험결과를 통하여 제안한 시스템이 실시간으로 운전자의 응시하고 있는 영역과, 신호등과 같은 운전에 도움이 되는 정보를 파악하는데 도움이 되었음을 확인할 수 있으며, 이러한 시스템이 운전보조 시스템에 효과적으로 적용될 것으로 판단된다.
데이타 스트림이란 실시간에 연속적으로 빠르게 생성되는 데이타 집합을 의미한다. 이러한 데이타 스트림들은 최근 사회가 발달과 더불어 정보 환경도 급속도로 발전함에 따라 센서 데이타, 교통상황 수집 자료, 웹 클릭 모니터링 등과 같은 많은 응용 분야에서 적용되고 있다. 이러한 형태의 데이트 스트립을 처리하기 위해서는 미리 등록된 질의에 대하여 새롭게 들어오는 스트림 데이타의 결과를 계속적으로 생성하게 된다. 이와 같은 이유로 끊임없이 들어오는 스트링 데이타들을 빠르게 처리하는 것이 이 분야에서 주된 이슈가 되었으며, 이를 위한 방법으로 등록된 질의들을 효율적으로 처리하기 위한 질의 최적화분야에 많은 연구가 있었다. 그러므로 본 논문에서는 기존 연구에서 사용되었던 그리디 방법을 기반으로 비용 모델을 이용하여 최소의 비용을 갖는 질의 계획을 선택하는 확장된 그리디 방법(EGA)을 제시한다. 화장된 그리디 방법은 알고리즘의 정확성이 떨어지는 그리디 알고리즘의 단점을 극복하기 위하여 비용이 가장 작은 연산하나를 선택하는 대신 비용이 자은 연산들의 집합을 선택한다. 이 연산들의 집합의 크기는 알고리즘의 정확성과 수행 시간에 영향을 끼치며, 투 개의 변수에 의해서 적응적으로 조절 수 있다. 실험에서는 다양한 스트림 환경에서 대부분 그리디 알고리즘보다 향상된 성능을 보장하고, 두 변수에 의한 알고리즘의 성능 및 수행 시간 차이를 보여줌으로써 본 알고리즘의 효율성을 검증하였다.
연구망에서 융합망이란 의료, 바이오, 항공우주, e-Science 분야 등의 응용 연구자들에게 슈퍼컴퓨터, 클러스터 등의 컴퓨팅 자원을 네트워크 자원과 동시에 동적으로 제공해 줄 수 있는 환경을 의미한다. 한국을 대표하는 연구망인 KREONET은 2008년도부터 융합망 프로젝트를 통해 다음과 같은 기술을 개발하고 있다. 먼저 이기종 네트워크 환경에서 동적으로 연결 지향형 네트워크를 구성 할 수 있는 제어평면 기술을 제공하고 있으며, 그와 더불어 사용자가 원하는 시간 때에 컴퓨팅 자원 및 네트워크 자원을 예약, 할당해 줄 수 있는 통합자원관리시스템 기술을 개발하고 있다. 본 논문에서는 개발되어진 통합자원관리시스템을 이용허여 네트워크 자원의 예약 및 할당이 가능한 테스트베드 네트워크를 소개한다. 사용자로부터 제공 되어진 예약정보를 받아 GRS와 NRM 간에, NRM와 라우터 간에 각각 GNSI, GUNI 인터페이스 메시지를 통해 네트워크 자원을 예약 할당 할 수 있다. 예약 시각의 시작시점에 NRM으로부터 GUNI 인터페이스 메시지가 각 라우터에 전달되어지고 할당된 LSP (Label Switched Path) 경로를 통해 트래픽이 전송됨을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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