• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권10호
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• pp.4902-4932
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• 2016

The popularity of network virtualization has recently regained considerable momentum because of the emergence of OpenFlow technology. It is essentially decouples a data plane from a control plane and promotes hardware programmability. Subsequently, OpenFlow facilitates the implementation of network virtualization. This study aims to provide an overview of different approaches to create a virtual network using OpenFlow technology. The paper also presents the OpenFlow components to compare conventional network architecture with OpenFlow network architecture, particularly in terms of the virtualization. A thematic OpenFlow network virtualization taxonomy is devised to categorize network virtualization approaches. Several testbeds that support OpenFlow network virtualization are discussed with case studies to show the capabilities of OpenFlow virtualization. Moreover, the advantages of popular OpenFlow controllers that are designed to enhance network virtualization is compared and analyzed. Finally, we present key research challenges that mainly focus on security, scalability, reliability, isolation, and monitoring in the OpenFlow virtual environment. Numerous potential directions to tackle the problems related to OpenFlow network virtualization are likewise discussed.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제3권11호
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• pp.403-408
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• 2014

Internet of Things(IoT) 시대에 우리 생활 주변의 많은 사물 또는 객체가 인터넷상에서 연관될 수 있다. IoT 시스템의 구축을 위해서는 다양한 네트워크로 연결된 센서 및 계측장치를 갖는 사물을 통해 IoT 환경의 센싱 데이터를 획득하고 수집을 위한 컴포넌트 개발이 필요하다. 이러한 IoT 시스템은 다양한 형태로 분산되며, 추가적으로 이러한 시스템의 효율적인 관리를 위해서는 애플리케이션 간의 자료전달을 위한 요구사항으로 상호운영성을 만족해야 한다. 이 논문에서는 비동기 기반 메시징 시스템을 기반으로 한 IoT 시스템의 참조 아키텍처를 설계한다. 참조 아키텍처는 IoT 시스템을 설계과정에서 사용한다. 여기서는 참조 아키텍처의 적용을 위한 실시간 특성의 데이터 스트림 관리 방법을 논의한다. 그리고 이들 데이터의 생산 및 소비를 위한 파이프-필터 기반 프로토타입을 pub/sub 메시징 시스템인 NaradaBrokering을 활용하여 구성하는 방법을 논의한다.

• 디지털융복합연구
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• 제16권11호
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• pp.329-334
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• 2018

웹 서비스는 네트워크 및 관련 표준을 통하여 운영체제 및 프로그램 언어에 제한을 받지 않고 상호 운영이 가능하도록 해주는 표준화된 소프트웨어 기술로써 서비스를 제공, 발견하여 다양한 서비스를 이용할 수 있게 해주는 분산 컴퓨팅 서비스이다. 웹 서비스의 검색 방법은 기능적 측면만을 고려해 서비스 선정 시 사용자 위주의 검색에 한계점을 가지고 있다. 이러한 문제점을 개선하기 위해 본 연구에서는 IoT 정보 자동생성 도구를 제안하여 웹 서비스 검색 시 IoT 확장 정보를 제공하여 사용자에게 적합한 서비스를 선정할 수 있도록 문제점을 개선한다. 제안하는 IoT 확장 정보 자동생성 도구는 사용자, 사물, 서비스로 구성된 세 가지 요소가 분산된 환경에서 상호 자율적으로 협업하여 Sensing, networking, 정보처리 등에서 발생하는 다양한 정보를 수집 저장한다. 사용자에 의해 생성된 정보를 웹 서비스 검색 시 확장정보로 제공함으로써 사용자에 적합한 서비스 검색을 지원한다. 제안방법은 4차 산업 분야 전반에 걸쳐 적용됨으로 다양한 환경의 요구사항에 맞는 사용자 정의 서비스를 제공 할 수 있다.

• KNOM Review
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• 제24권2호
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• pp.13-23
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• 2021

최근 IoT 기기들의 활성화에 의해 네트워크가 복잡해짐에 따라, 네트워크의 혼잡을 예측하고 미리 대비하기 위해 단기 트래픽 예측을 넘어 장기 트래픽 예측 연구가 활성화되고 있다. 단기 트래픽 예측 결과를 입력으로 재사용하는 재귀 전략은 멀티 스텝 트래픽 예측으로 확장되었지만, 재귀 단계가 진행될수록 오류가 축적되어 예측 성능 저하를 일으킨다. 이 논문에서는 다중 출력 전략을 사용한 LSTM 기반 멀티스텝 트래픽 예측 기법을 소개하고그 성능을 평가한다. 실제 DNS 요청 트래픽을 기반으로 실험한 결과, 제안된 LSTM기반 다중출력 전략 기법은 재귀 전략 기법에 비해 비정상성 트래픽에 대한 트래픽 예측 성능의 MAPE를 약 6% 줄일 수 있음을 확인하였다.

• KNOM Review
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• 제23권1호
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• pp.10-17
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• 2020

최근 보안이 취약한 IoT 장치를 악용하는 분산 서비스 거부 공격의 위협이 확산됨에 따라 신속하게 공격을 탐지하고 공격자의 위치를 찾기 위해 소스측 서비스 거부 공격 탐지 연구가 활성화되고 있다. 또한, 소스측 탐지의 지역적 한계를 극복하기 위해 개별 사이트에 위치한 소스측 네트워크들의 탐지 결과를 공유하는 협력형 소스측 공격 탐지 기법도 활성화되고 있다. 이 논문에서는 통계적 가중치를 이용하는 협력형 소스측 분산 서비스 거부 공격 탐지 기법의 성능을 평가한다. 통계적 가중치는 개별 소스측 네트워크의 시간대에 해당하는 탐지율과 오탐지율을 기반으로 계산된다. 제안된 기법은 여러 지역에서 발생한 소스측 서비스 거부 공격 탐지 결과들을 수집하고 가중치를 부여하여 결과를 도출하고, 이를 통해 DDoS 공격 발생 여부를 결정한다. 실제 DNS 요청 트래픽을 기반으로 실험한 결과, 제안된 기법은 높은 공격탐지율을 유지하면서, 공격오탐율을 2% 줄일 수 있음을 확인하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권7호
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• pp.2257-2285
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• 2022

Cyber-physical systems (CPS) have been growing exponentially due to improved cloud-datacenter infrastructure-as-a-service (CDIaaS). Incremental expandability (scalability), Quality of Service (QoS) performance, and reliability are currently the automation focus on healthy Tier 4 CDIaaS. However, stable QoS is yet to be fully addressed in Cyber-physical data centers (CP-DCS). Also, balanced agility and flexibility for the application workloads need urgent attention. There is a need for a resilient and fault-tolerance scheme in terms of CPS routing service including Pod cluster reliability analytics that meets QoS requirements. Motivated by these concerns, our contributions are fourfold. First, a Distributed Non-Recursive Cloud Model (DNRCM) is proposed to support cyber-physical workloads for remote lab activities. Second, an efficient QoS stability model with Routh-Hurwitz criteria is established. Third, an evaluation of the CDIaaS DCN topology is validated for handling large-scale, traffic workloads. Network Function Virtualization (NFV) with Floodlight SDN controllers was adopted for the implementation of DNRCM with embedded rule-base in Open vSwitch engines. Fourth, QoS evaluation is carried out experimentally. Considering the non-recursive queuing delays with SDN isolation (logical), a lower queuing delay (19.65%) is observed. Without logical isolation, the average queuing delay is 80.34%. Without logical resource isolation, the fault tolerance yields 33.55%, while with logical isolation, it yields 66.44%. In terms of throughput, DNRCM, recursive BCube, and DCell offered 38.30%, 36.37%, and 25.53% respectively. Similarly, the DNRCM had an improved incremental scalability profile of 40.00%, while BCube and Recursive DCell had 33.33%, and 26.67% respectively. In terms of service availability, the DNRCM offered 52.10% compared with recursive BCube and DCell which yielded 34.72% and 13.18% respectively. The average delays obtained for DNRCM, recursive BCube, and DCell are 32.81%, 33.44%, and 33.75% respectively. Finally, workload utilization for DNRCM, recursive BCube, and DCell yielded 50.28%, 27.93%, and 21.79% respectively.

• Journal of Ecology and Environment
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• 제47권4호
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• pp.187-192
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• 2023

The United States (US) National Science Foundation's (NSF's) National Ecological Observatory Network (NEON) is a continental-scale observation facility, constructed and operated by Battelle, that collects long-term ecological data to better understand and forecast how US ecosystems are changing. All data and samples are collected using standardized methods at 81 field sites across the US and are freely and openly available through the NEON data portal, application programming interface (API), and the NEON Biorepository. NSF led a decade-long design process with the research community, including numerous workshops to inform the key features of NEON, culminating in a formal final design review with an expert panel in 2009. The NEON construction phase began in 2012 and was completed in May 2019, when the observatory began the full operations phase. Full operations are defined as all 81 NEON sites completely built and fully operational, with data being collected using instrumented and observational methods. The intent of the NSF is for NEON operations to continue over a 30-year period. Each challenge encountered, problem solved, and risk realized on NEON offers up lessons learned for constructing and operating distributed ecological data collection infrastructure and data networks. NEON's construction phase included offices, labs, towers, aquatic instrumentation, terrestrial sampling plots, permits, development and testing of the instrumentation and associated cyberinfrastructure, and the development of community-supported collection plans. Although colocation of some sites with existing research sites and use of mostly "off the shelf" instrumentation was part of the design, successful completion of the construction phase required the development of new technologies and software for collecting and processing the hundreds of samples and 5.6 billion data records a day produced across NEON. Continued operation of NEON involves reexamining the decisions made in the past and using the input of the scientific community to evolve, upgrade, and improve data collection and resiliency at the field sites. Successes to date include improvements in flexibility and resilience for aquatic infrastructure designs, improved engagement with the scientific community that uses NEON data, and enhanced methods to deal with obsolescence of the instrumentation and infrastructure across the observatory.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.1-6
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• 2024

OMNeT++(Objective Modular Network Testbed in C++)는 네트워크 시뮬레이터를 구축하기 위한 확장 가능하고 모듈화된 C++ 시뮬레이션 라이브러리 및 프레임워크이다. OMNeT++는 센서 네트워크, 인터넷 프로토콜 등 다양한 분야에서 독립적으로 개발된 시뮬레이션 모델을 제공한다. 이를 통해 연구자들은 원하는 시뮬레이션에 필요한 도구와 기능을 사용할 수 있다. OMNeT++는 NED(Network Description) 언어를 사용하여 노드와 네트워크 토폴로지 등을 정의하고, C++ 언어를 통해 정의된 네트워크 객체의 생성과 동작을 구현할 수 있다. 더욱이, INET 프레임워크는 OMNeT++ 시뮬레이션 환경을 위한 오픈 소스 모델 라이브러리로, 다양한 네트워킹 프로토콜과 구성요소에 대한 모델을 포함하고 있어 새로운 네트워크 프로토콜의 설계와 검증에 용이하다. 본 논문은 기초 연구자들을 위해 OMNeT++의 개념과 INET 프레임워크를 활용한 네트워크 시뮬레이션 절차를 설명하여, 이를 통해 다양한 네트워크 시나리오를 모델링하고 분석하는 데 도움을 주고자 한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제8권11호
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• pp.441-448
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• 2019

기존의 자동 띄어쓰기 연구는 n-gram 기반의 통계적인 기법을 이용하거나 형태소 분석기를 이용하여 어절 경계면에 공백을 삽입하는 방법으로 띄어쓰기 오류를 수정한다. 본 논문에서는 심층 신경망을 이용한 종단 간(end-to-end) 한국어 문장 자동 띄어쓰기 시스템을 제안한다. 자동 띄어쓰기 문제를 어절 단위가 아닌 음절 단위 태그 분류 문제로 정의하고 음절 unigram 임베딩과 양방향 LSTM Encoder로 문장 음절간의 양방향 의존 관계 정보를 고정된 길이의 문맥 자질 벡터로 연속적인 벡터 공간에 표현한다. 그리고 새로이 표현한 문맥 자질 벡터를 자동 띄어쓰기 태그(B 또는 I)로 분류한 후 B 태그 앞에 공백을 삽입하는 방법으로 한국어 문장의 자동 띄어쓰기를 수행하였다. 자동 띄어쓰기 태그 분류를 위해 전방향 신경망, 신경망 언어 모델, 그리고 선형 체인 CRF의 세 가지 방법의 분류 망에 따라 세 가지 심층 신경망 모델을 구성하고 종단 간 한국어 자동 띄어쓰기 시스템의 성능을 비교하였다. 세 가지 심층 신경망 모델에서 분류 망으로 선형체인 CRF를 이용한 심층 신경망 모델이 더 우수함을 보였다. 학습 및 테스트 말뭉치로는 최근에 구축된 대용량 한국어 원시 말뭉치로 KCC150을 사용하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제4권1호
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• pp.37-44
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• 2015

사회관계망 분석에 있어서 매개 중심도(Betweenness Centrality)는 네트워크를 구성하는 노드들의 상대적인 중요도를 파악하기 위한 척도로서 주로 사용되어 왔다. 그러나 매개 중심도를 측정하기 위한 시간 복잡도가 높기 때문에 대규모의 온라인 사회관계망 서비스에서 각 노드의 매개 중심도를 산출하는 것은 쉽지 않은 문제이다. 그래서 본 연구팀에서는 과거에 네트워크를 구성하는 각각의 노드들마다 자신의 지역 정보를 활용하여 확장 자아 네트워크(Expanded Ego Network)를 정의하고 그 네트워크에서 확장 자아 매개 중심도(Expanded Ego Betweenness)를 산출하여 기존의 매개 중심도를 대체하려는 시도를 하였다. 본 논문에서는 지역정보 기반의 확장 자아 네트워크의 특징을 분석하여 확장 자아 매개 중심도를 빠르게 산출할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 그리고 일반적인 사회관계망의 특성을 대표하는 Barab$\acute{a}$si-Albert 네트워크 모델을 사용한 가상 네트워크와 실제 사회관계망을 대표하는 페이스북 친구 관계 네트워크에서의 실험을 통하여 확장 자아 매개 중심도의 중요도 순위가 기존 매개 중심도의 중요도 순위와 거의 일치함을 보인다. 또한 제안하는 알고리즘이 기존 알고리즘에 비해 확장 자아 네트워크에서의 확장 자아 매개 중심도를 더 빠르게 산출함을 보인다.