본 논문에서는 음성통화를 위해 CDMA 네트워크와 데이터 통신을 위해 와이브로 네트워크를 동시에 사용하는 임베디드 리눅스 기반 듀얼모드 응용 서비스인 개인 오디오 레코더의 구현에 대해서 기술한다. 개인 오디오 레코더는 듀얼모드 지원 단말에 탑재된 클라이언트에서 음성 녹음을 시작하면, 송신자와 수신자의 CDMA 음성 데이터가 와이브로 네트워크를 통해 인터넷 상의 개인 오디오 레코더 서버로 전달된다. 개인 오디오 레코더 서버는 통화 번호 및 통화 시간에 따라 음성 데이터를 저장하게 된다. 구현된 개인 오디오 레코더는 단말의 저장공간이 부족한 환경에서도 음성통화 내용을 저장할 수 있도록 한다.
본 연구의 목적은 네트워크분석을 통하여 전문대학생들의 학급 내 친구관계 네트워크를 구조화하고 네트워크 중심성 지수가 개인의 학습성과에 미치는 영향을 분석하는 것이다. 이를 위해 학습 네트워크와 오락 네트워크 각각에 대한 네트워크 데이터를 수집하여 네트워크를 구조화하고 중심성 지수를 추출하였다. 이를 독립변수로, 학습성과 변수를 종속변수로 하여 친구관계 네트워크 중심성이 학습성과에 미치는 영향을 검증하였다. 연구결과 1,2학년 모두 학습 네트워크의 개인별 중심성과 학습성과와의 관계는 유의미하였으며 오락 네트워크의 중심성과의 학습성과와의 상관관계는 유의미하지 않았다. 학습 네트워크의 개인별 중심성과 학습성과와의 회귀분석 결과 1,2학년 모두 학습 네트워크의 중심성 지수는 개인의 학습성과를 예측하는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 홈 네트워크 환경에서 사용자 개개인 선호도에 맞는 홈 네트워크 서비스를 제공하는 ACS(Automatically Control System)를 제안한다. 제안된 시스템은 댁내에 홈 서버와 사용자의 위치를 식별할 수 있는 RFID Tag, 홈 네트워크에 연결된 가전기기들로 구성한다. 홈 서버에는 등록된 사용자 선호도 프로파일과 각 디바이스들로부터 사용자 개개인의 사용현황 등을 데이터베이스로 구축하고, 그 정보를 분석하여 사용자 개개인의 선호도에 따라 댁내 가전기기들을 자동 설정하고 자동 제어하는 서비스를 제공한다.
인터넷의 속도가 점차 빨라지고 대역폭이 증가함에도 불구하고 네트워크 대역폭은 여전히 부족한 자원이다. 이는 네트워크 속도가 빨라짐에도 불구하고 그 만큼 이를 모두 활용하는 어플리케이션이 계속 개발되어 사용되기 때문이다. 기업 차원에서는 주요한 자산인 네트워크 대역폭을 효율적으로 활용하는 것이 매우 중요하며, 개인 차원에서는 미성년들이 유해한 정보에 노출되는 것을 방지하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 필요성에 따라 네트워크 트래픽을 분석하고, 이를 바탕으로 관리 정책에 따라 네트워크 트래픽을 필터링하는 시스템을 설계하고 이를 구현하였다.
최근 들어 단순히 시스템에 남아있는 단서들을 분석하는 디스크 포렌식에서 공격자의 추적을 위해 시스템이 포함하는 네트워크의 침입 관련 정보를 분석하여 네트워크 포렌식의 연구가 활발해지고 있다. Firewall이나 IDS, 웹서버 로그의 상호 관계와 분석은 네트워크 포렌식 절차에서 중요한 역할을 한다. 이 연구는 네트워크 포랜식에서 개인정보 노출 감시를 위한 통합 GUI를 제시한다. 본 논문에서는 네트워크 포렌식을 위한 다양한 로그 정보들의 필요성을 제시하고 개인정보 누출을 모니터하는 보안 관리자를 위한 GUI를 설계한다.
본 논문에서는 신성장 동력 기술 중의 하나인 유비쿼터스 환경에서의 개인정보 보호 기술에 관하여 연구하였다. 유비쿼터스 환경에서는 사람이나 물건의 상황과 주변 환경 등을 센싱하여 다양한 대량의 데이터를 수집하게 되며, 또한 서비스 제공에 의해 개인 프라이버시에 관한 정보를 센싱 노드나 네트워크 상에서 주고받게 된다. 지능형 유비쿼터스 센서 네트워크(USN) 기술에서 RFID 태그 시스템에서의 프라이버시 보호 방법에 관한 기술들을 연구하였다.
최근 PDA, 휴대폰과 같은 모바일 기기 및 GPS와 같은 무선 통신 기술의 발달로 인하여 위치 기반 서비스의 이용이 확산되었다. 하지만 이러한 서비스는 사용자가 도로 네트워크에서 이동하면서 자신의 위치정보를 통해 LBS 서버에 질의를 요청하기 때문에, 심각한 개인 정보 누출의 위협이 될 수 있다. 따라서 모바일 사용자의 안전하고 편리한 위치기반 서비스 사용을 위한 개인 정보 보호 방법이 필요하다. 이를 위해 본 논문에서는 도로 네트워크 거리를 고려한 사용자 정보 보호를 지원하는 cloaking 영역 설정 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 도로 네트워크에서 효율적이고 안전한 위치기반 서비스를 지원하기 위하여, 도로 네트워크의 거리를 고려하여 cloaking 영역을 설정한다. 마지막으로 성능평가를 통해서 제안하는 기법이 cloaking 영역 및 서비스 시간 측면에서 기존 연구보다 우수함을 보인다.
최근 급격히 증가하는 정보량으로 인해서 기업체뿐만 아니라 개인들을 위한 스토리지 수요도 폭발적으로 증가하고 있다. 이에 따라 네트워크를 통한 스토리지 서비스 수요도 점차 증가하고 있다. 기업체의 패쇄적인, 파이버 채널을 이용한 SAN은 설치 및 유지비용 등의 문제로 인해서 개인 사용자 필 소규모 사업자들에게 네트워크 스토리지를 위한 가능한 솔루션이 아니다. 이와 관련하여 IP 네트워크를 이용한 네트워크 스토리지가 많이 소개되고 있으나 IP 네트워크를 이용한 네트워크 스토리지는 외부에 의해 데이터가 변조되거나 중요한 데이터가 유출되는 등의 보안상의 문제점을 안고 있다. 이러한 네트워크 스토리지의 보안상 문제점을 해결하기 위한 기술 중 하나가 IPSec 프로토콜이다. IPSec 프로토콜은 IP 계층에서 네트워크를 통해 전송되는 패킷들을 암호화함으로써 안전한 통신을 보장하는 프로토콜이다. 본 논문은 유무선 네트워크 환경에서 IPSec이 지원하는 여러 알고리즘을 이용하여 IPSec의 성능을 측정하고 분석하여, IPSec이 네트워크 스토리지의 보안에, 적합한지를 알아본다. 특히 IPSec은 IPv6에서는 필수 기능으로 도입되기 때문에 네트워크 스토리지를 위해서 IPSec의 성능을 평가해보는 것은 의미가 있다고 생각한다.
심전도 신호는 위조가 불가능하며 양쪽 손목에서 신호를 간편히 취득할 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 심전도 신호의 방향 정보를 이용해 커플링 이미지를 생성하고, 이를 이용한 개인 인식 방법을 제안한다. 제안하는 커플링 이미지는 정방향 심전도 신호와 R-peak를 기준으로 회전된 역방향 심전도 신호를 이용해 생성하며, 생성한 커플링 이미지는 개인별로 고유한 패턴과 명암을 나타낸다. 또한 같은 주기의 심전도 신호 연산을 통해 R-peak 영역 데이터가 증가하여 개인 인식 성능 향상이 가능하다. 생성한 커플링 이미지는 제안한 합성곱 신경망을 이용해 패턴 및 명암에 대한 특징을 추출하며, 네트워크 속도 향상을 위해 다수의 풀링층을 사용해 데이터 크기를 축소한다. 실험은 47명의 공개된 심전도 데이터를 이용하며, 공개된 네트워크 중 top-5 성능이 상위권인 5개 네트워크와 제안한 네트워크를 이용해 비교 실험을 진행한다. 실험 결과 제안한 네트워크의 개인인식 성능이 99.28%로 가장 높게 나타남에 따라, 제안한 커플링 이미지를 이용한 개인 인식 방법이 유효함을 확인하였다.
조직 구성원들은 자신의 가치와 조직의 성과를 높이기 위해 인적자본의 향상을 위한 노력뿐만 아니라 사회적 자본의 확충을 위해서 많은 노력을 하고 있는 추세이다. 이에 따라 본 연구의 목적은 조직 구성원 개인의 사적인 인맥으로 구성된 개인적 친밀네트워크가 성과에 어떠한 영향을 미치는 가에 대하여 검증하는 것이다. 본 연구에서 독립변수로 개인의 친밀 네트워크 특성을, 결과변수로 직무성과와 네트워크에의 협력의도로 설정하여 검증하였다. 본 연구에서 개인적 친밀네트워크가 개인성과에 미치는 영향을 분석한 결과 사회적 네트워크의 특성 중 크기, 강도, 지위가 협력행동에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났으며 직무성과에는 크기와 강도만 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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