• 대한교통학회지
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• 제22권5호
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• pp.139-149
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• 2004

급격히 증가하는 차량수요에 대응하기 위하여 도로의 공급을 증대시키는 양적인 측면의 도로정책 기조가 유지되고 있지만, 이는 근본적인 해결책이 될 수 없다는 인식이 대두되어 왔다. 이에 따라 기존 도로시설의 효율적 활용과 교통수요를 관리하는 방법에 많은 관심이 모아지고 있다. 이중 혼잡통행료는 수요를 관리하고 차량을 도로량에 적절히 배정하는 수단으로 생각될 수 있으며, 교통 혼잡과 환경에 대한 악영향을 줄일 수 있는 가장 효율적인 방법중 하나로 고려되고 있다. 이에 따라 혼잡통행료 산정문제는 그동안 경제학자와 교통전문가에게 중요하고 흥미로운 연구 분야로 여겨져 왔고 다양한 방법으로 연구가 이루어져 왔다. 본 연구에서는 이러한 혼잡통행료 산정문제를 네트워크 설계문제(Network Design Problem, NDP)로 보고 통행배정문제와 혼잡통행료 산정 최적화 문제가 결합된 바이레벨 문제(Bi-level Problem)로 모형을 개발하였다. 여기서, 통행배정문제는 혼잡통행료 징수에 따른 통행자의 행태변화를 고려하기 위하여 Sheffi(1985)가 제시하였던 가변수요모형(Elastic-Demand Network Equilibrium Model)을 적용하였고, 혼잡통행료 산정 최적화 문제로서 사회적 순 편익 최대화문제를 고려하였다. 또한, 이런 형태의 바이레벨 문제는 게임이론측면에서 보면, 두 문제간의 비협력을 전제로 하는 Nash 비협력 게임과 상호 협력을 전제하는 Stackelberg게임으로 구분할 수 있는데, 본 연구에서는 민감도 분석을 통하여 최적해를 찾는 Stackelberg 게임으로 모형을 개발하였다. 통행수요는 단일계층으로 승용차로만 구성되어있다고 가정하였으며, 개발된 모형에 대하여 2개 네트워크에서 실험이 이루어졌다. 실험을 통하여 모형의 알고리즘에 관한 설명과 검증을 하였으며, 혼잡통행료 산정문제와 함께 적합한 혼잡통행료 징수 대상 링크의 선정이 중요한 연구대상임을 제시하였다.

• 한국식품위생안전성학회지
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• 제33권1호
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• pp.23-30
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• 2018

본 논문에서는 유통 농산물 잔류농약 부적합 현황 분석을 위하여 네트워크 분석 기법을 적용하였다. 분석용 데이터는 "2017년도 식품안전관리지침"내 "유통농산물별 잔류농약 부적합 현황"을 참고하였으며, 주요 분석 기법으로는 중심성 분석(연결정도 중심성, 근접 중심성, 매개 중심성)을 적용하였다. 연결정도 중심성 분석결과 chlorpyrifos와 diazinon에서 "연결된 노드"가 가장 많은 것으로 확인되었다. 근접 중심성에서는 19종을 제외한 농약성분들 사이에서 유사한 정도를 보여주고 있었다. 매개 중심성 분석 결과에서는 fluioxonil과 chlorpyrifos가 가장 높은 경향을 보여주어 이들이 농약성분 네트워크에서 "가교" 역할을 수행 하는 것으로 파악되었다. 네트워크 분석 결과, 기존의 통계분석을 통해서는 분석 할 수 없었던 농약성분들 사이의 "관계" 데이터를 확인 할 수 있었다. 향후 이러한 분석기법은 최적화/정교화 과정을 통해서 보다 정밀하게 농약성분 부적합 현황 분석을 위한 도구로서 적용되리라 기대한다.

• 한국항행학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.374-379
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• 2016

최근 사람과 사물, 사물과 사람을 연결하는 IoT (internet of things)가 주목받고 있으며, 빠른 속도로 발전하고 있다. IoT가 발전하면서 전문가들은 10년 내에 인터넷에 연결된 디바이스는 약 1000억 대를 돌파할 것으로 예상하고 있다. 하지만, 현재 IoT 업체들 사이에서는 서로 다른 업체의 IoT 플랫폼 간에 데이터를 상호작용 하기 어려운 상태인 사일로 현상(ssilos effects)을 겪고 있다. 이러한 사일로 현상은 IoT가 더욱 큰 시장으로 성장하는 것을 제한할 것이다. 따라서 IoT 서비스를 공급하는 업체에서는 각 IoT 플랫폼 간 데이터를 상호작용 할 수 있는 개방형 IoT 플랫폼을 개발해야 한다. 현재 개방형 IoT 플랫폼을 위해 웹 기술이 급부상하고 있다. 개발자들에게 친숙하고 배우기 쉬운 웹 기술을 이용하면 IoT 디바이스를 발견하고, 수집된 데이터를 다양한 서비스에 활용할 수 있으며, 네트워크에 문제가 발생했을 경우 우회할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 사일로 현상을 극복하고자 하는 WoT 환경에서 사용될 수 있는 데이터 통신 기술에 대해 알아보고 비교분석하였다. 그 결과, IoT의 정보를 단순하게 주고받을 수 있는 폴링 방식에서 빠른 전송 속도를 얻을 수 있었다.

• 정보보호학회논문지
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• 제30권4호
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• pp.617-629
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• 2020

인터넷 컴퓨팅 환경의 변화, 새로운 서비스 출현, 그리고 지능화되어 가는 해커들의 다양한 공격으로 인한 규칙 기반 침입탐지시스템의 한계점을 극복하기 위해 기계학습 및 딥러닝 기술을 활용한 네트워크 이상 검출(NAD: Network Anomaly Detection)에 대한 관심이 집중되고 있다. NAD를 위한 대부분의 기존 기계학습 및 딥러닝 기술은 '정상'과 '공격'으로 레이블링된 훈련용 데이터 셋을 학습하는 지도학습 방법을 사용한다. 본 논문에서는 공격의 징후가 없는 일상의 네트워크에서 수집할 수 있는 레이블링이 필요 없는 데이터 셋을 이용하는 비지도학습 오토 엔코더(AE: AutoEncoder)를 활용한 NAD 적용 가능성을 제시한다. AE 성능을 검증하기 위해 NSL-KDD 훈련 및 시험 데이터 셋을 사용해 정확도, 정밀도, 재현율, f1-점수, 그리고 ROC AUC (Receiver Operating Characteristic Area Under Curve) 값을 보인다. 특히 이들 성능지표를 대상으로 AE의 층수, 규제 강도, 그리고 디노이징 효과 등을 분석하여 레퍼런스 모델을 제시하였다. AE의 훈련 데이터 셋에 대한 재생오류 82-th 백분위수를 기준 값으로 KDDTest+와 KDDTest-21 시험 데이터 셋에 대해 90.4%와 89% f1-점수를 각각 보였다.

• 대한교통학회지
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• 제22권4호
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• pp.135-146
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• 2004

교통정보에 의한 교통량분산 효과를 실질적으로 얻기 위해서는 좌회전금지, U-turn, P-turn과 같은 교차로내 회전제약이 존재하는 일반 가로망에서 적정수의 경로를 도출하여 제공해야 한다. 이를 위하여 k-path 알고리듬이 주로 이용되고 있으나 도출된 경로들간에 중복성이 문제가 되고 있다. 본 연구는 교차로내 회전제약들을 고려하면서 교통정보제공을 위한 n개의 최단경로탐색(n-path) 알고리듬을 개발하는 데 연구의 목적이 있다 여기서 n-path 알고리듬은 기존 k-path 알고리듬과는 차이가 있는데, k-path 알고리듬은 기종점간 통행비용을 기초로 첫 번째 최단경로외 2번째 최단경로, 3번째 최단경로,....식으로 k개의 최단경로를 찾는 데 비해, n-path 알고리듬은 각 경로간 일정수준 이상의 경로중첩(path overlap)이 발생하지 않도록 하면서 n개의 경로를 탐색하는 방법이다. 이를 위하여 첫 번째 탐색된 경로를 중심으로 통행비용과 경로중복수준을 판단하여 이후 경로들을 탐색하게 된다. 또한, 본 연구에서 제시하는 n-path 알고리듬은 기존 연구와는 달리 교차로상 회전제약을 반영하기 위하여 가로망을 확장할 필요가 없다는 장점이 있다. 개발된 알고리듬을 몇 개의 예제 네트워크에 적용하여 평가하였으며 평가결과 원하는 결과를 도출하고 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제30권3_4호
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• pp.326-338
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• 2003

신경회로망 설계 및 모델선택의 목표는 최적의 구조를 가지는 일반화 성능이 우수한 네트워크를 구성하는 것이다. 하지만 학습데이타에는 노이즈(noise)가 존재하고, 그 수도 충분하지 않기 때문에 최종적으로 표현하고자 하는 진확률 분포와 학습 데이타에 의해 표현되는 경험확률분포(empirical probability density) 사이에는 차이가 발생한다. 이러한 차이 때문에 신경회로망을 학습데이타에 대하여 과다하게 적합(fitting)시키면, 학습데이타만의 확률분포를 잘 추정하도록 매개변수들이 조정되어 버리고, 진확률 분포로부터 멀어지게 된다. 이러한 현상을 과다학습이라고 하며, 과다학습된 신경회로망은 학습데이타에 대한 근사는 우수하지만, 새로운 데이타에 대한 예측은 떨어지게 된다. 또한 신경회로망의 복잡도가 증가 할수록 더 많은 매개변수들이 노이즈에 쉽게 적합되어 과다학습 현상은 더욱 심화된다. 본 논문에서는 통계적인 관점을 바탕으로 신경회로망의 일반화 성능을 향상시키는 신경회로 망의 설계 및 모델 선택의 통합적인 프로세스를 제안하고자 한다. 먼저 학습의 과정에서 적응적 정규화가 있는 자연기울기 학습을 통해 수렴속도의 향상과 동시에 과다학습을 방지하여 진확률 분포에 가까운 신경회로망을 얻는다. 이렇게 얻어진 신경회로망에 자연 프루닝(natural pruning) 방법을 적용하여 서로 다른 크기의 후보 신경회로망 모델을 얻는다. 이러한 학습과 복잡도 최적화의 통합 프로세스를 통하여 얻은 후보 모델들 중에서 최적의 모델을 베이시안 정보기준에 의해 선택함으로써 일반화 성능이 우수한 최적의 모델을 구성하는 방법을 제안한다. 또한 벤치마크 문제를 이용한 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여, 제안하는 학습 및 모델 선택의 통합프로세스의 일반화 성능과 구조 최적화 성능의 우수성을 검증한다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제32권5호
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• pp.615-624
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• 2005

Mobile IP에서 사용자의 이동성을 지원하기 위해 여러 종류의 메시지 -바인딩 갱신 메시지,바인딩 요청 메시지와 바인딩 응답 메시지- 가 사용된다. 끊김 없도록 이동성 관리를 하기 위해서는 그러한 메시지가 빈번하게 교환되어야 하지만, 이는 네트워크의 부하 증가 및 이동 노드의 에너지 효율성 악화를 유발한다 따라서 서버는 사용자의 위치 추적을 수행하면서 위의 문제를 효과적으로 해결하기 위한 알고리즘이 필요하게 되었으며, 이것은 본 논문에서 주요한 대상이 된다. HMIPv6 환경에서 각 사용자는 과거이동 로그를 지역적으로 저장한 후, 주기적으로 프로파일을 만든다. 이후 어느 영역으로 이동할 때마다 그 지역에서의 예상 상주 시간을 계산하는데, 이 프로파일 정보를 이용하여 메시지의 라이프타임으로 사용하도록 한다. 물론, 프로파일에서 이동 지역별 상주 시간뿐만 아니라 도착 시간까지 고려한 경우, 보다 정확한 라이프타임 값을 얻을 수 있다. HMIPv6 환경에서 제안한 기법들과 기존 기법 사이의 성능을 비교하기 위해 바인딩 갱신 메시지의 대역폭을 측정하는 다양한 실험을 수행하였다 그 결과 이동 노드가 임의의 서브넷에서 13분 이상 상주시 $80\%$이상의 이득을 얻을 수 있었다. 즉, 기존 기법과 동일하게 사용자의 위치를 관리하면서, 바인딩 갱신 메시지 수를 획기적으로 줄임으로써 네트워크 및 이동 단말의 에너지 효율성을 크게 향상시킬 수 있었다.

• 한국수산과학회지
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• 제30권1호
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• pp.39-45
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• 1997

쿠마류 Bodotria biplicata의 조하대 대상분포를 돌산도 모래해안의 쇄파대에서 조사했다. 1993년 1월 소조와 대조때 수심 1m의 표층과 저층, 그리고 바닷가에서 쿠마류를 1조석주기 동안 한 시간마다 썰매 네트로 3회 반복 채집했다(시료수=225개). 조하대에서 가장 우점한 B. biplicata는 저층에서 밀도가 가장 높았고 표층에서는 전체 생물량의 약 $0.6\%$가 채집되었다. 소조때 평균 밀도는 대조때보다 조금 높았다. 채집 생물량은 조하대 수심의 영향을 받았다. 밀도 변화는 주야주기나 밀물-썰물보다 조하대 수심과 더 관련이 있었다. 조사기간에 주야 수직 이동은 뚜렷하지 않았다. 소조와 대조때 모두 B. biplicata 개체군은 낮은 저조 (LLW) 아래 약 90cm 되는 곳에서 밀도가 가장 높았다. 그러므로 이 종은 2주 주기로 해안쪽과 바다쪽으로 수평이동하는 듯하다. B. biplicata가 조하대 모래바닥을 이동하는 속도와 거리는 모래해안의 기울기와 조차에 따라 달라질 것이다. 개체발생 단계별로 분포양상이 달랐고 미성체와 만카유생이 성체보다 깊은 곳에 분포했다. 이것은 먹이를 둘러싼 종내경쟁을 줄이는데 기여할 것 같다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권1호
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• pp.122-133
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• 1999

TCP/Ip 기반하의네트워크 사용으로 많은 사용자들은 서로 정보를 공유하고 자원을 효율적으로 이용할 수 있게 되었다. 그러나 복잡해진 망 구조를 효율적으로 관리할 수 있는 프로토콜이 필요하게 되었다. 1989년 분산된 네트워크의 망 관리를 위하여 SNMP(Simple Network Management Protocol)가 표준으로 채택되었고 그후 보안 기능이 추가된 SNMPv2에서 제공하는암호화 방식은 대칭형 암호화 방식인 DES(Data Encryption Standard)와 인증 (Authentication)을 위한 MD5(Message Digest 5) 해쉬 함수이다. 그러나 DES는 키 길이의 취약성과 암호화 및 인증 알고리즘이 분리되어 수행되는 단범을 가진다. 이를 해결할 수 있는 방안으로 본 논문의 보안모듈에서는 RSA 공개키 방식을 사용한다. 본 논문은 SNMP와 관련된 사항들에 대해 고찰한 후, 표준 SNMPv3에서 제안하는 암호화 알고리즘 DES와 인증을 위한 MD5방식과 더불어 암호화와 인증을 동시에 수행할 수 있는 공개키 방식인 RSA를 적용함으로써 보안성을 강화하였다. 제안한 SNMPv3의 보안 모듈은 JAVA 언어로 구현하였으며 Windows NT 환경에서 실험되고 분석되었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제31권4B호
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• pp.291-302
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• 2006

최근 들어 휴대형 무선 기기들의 보급이 확대되고 WiBro/WiMAX/HSDPA 등의 고속 무선 데이터 통신 시스템의 등장에 따라 무선 환경에서 인터넷을 효과적으로 사용할 수 있는 이동성 관리 프로토콜에 대한 관심이 증가하고 있다. MIPv6(mobile IPv6)는 IPv6 환경에서 이동성을 지원하기 위한 프로토콜로 제안되었고, 이동이 빈번한 셀룰라 환경에서 효율적인 이동성 지원을 위해서 MIPv6의 핸드오버 성능을 개선한 HMIPv6(hierarchical MIPv6)와 FMIPv6(fast handovers for MIPv6) 등의 새로운 프로토콜에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 논문에서는 HMIPv6의 계층구조를 이용한 효율적 이동성 관리의 장점과 FMIPv6의 선행적 (proactive) 핸드오버 지원에 의한 끊임없는 서비스 지원의 장점을 효과적으로 결합하여 이동이 빈번한 셀룰러 환경에 적합한 새로운 이동성 관리 프로토콜인 HIMIPv6(highly integrated MIPv6)를 제안한다. HIMIPv6는 선행적 이동성 관리를 하위 도메인내의 핸드오버뿐만 아니라 하위 도메인간의 핸드오버에도 적용함으로써 시스템 전체적인 이동성 관리성능을 개선하였다. NS-2 시뮬레이션에 의한 성능 분석은 HIMIPv6가 빈번한 핸드오버 환경에서도 MIPv6, FMIPv6, 그리고 HMIPv6보다 이동성 지원에 필요한 신호 부하를 작게 발생시키고 핸드오버 상황에서의 서비스 끊김 현상이나 패킷 손실률도 작음을 보여준다.