DDoS 공격은 인터넷 환경에서 네트워크나 개인 호스트를 위협하는 대표적인 공격 트래픽이다. DDoS 공격은 간단한 Tool 로 공격이 가능하면서 네트워크 기반 구조에 큰 피해를 입힐 수 있기 때문에 그 심각성이 크다. DDoS 공격의 효과적인 방어와 대응을 위해서는 DDoS 공격 트래픽에 대한 정확한 분석과 탐지가 선행되어야 한다. 본 논문에서는 DDoS 공격 징후를 신속하게 탐지해 낼 수 있는 효율적인 트래픽 비율 분석법(ETAM)을 제안하고, ETAM 기법을 통해 공격을 빠르고 신속하게 탐지할 수 있음을 보인다.
컷오프 진단법은 두 개의 탐침 형태로 제작된 마이크로 웨이브 진단법으로, 간단한 수식을 통해 전자밀도, 전자온도 등을 측정할 수 있다. 컷오프 탐침은 방사 안테나, 측정 안테나와 네트워크 분석기로 구성되어 있다. 네트워크 분석기는 두 안테나 사이의 플라즈마 투과 스펙트럼을 만드는데 쓰이며, 스펙트럼 분석을 통해 플라즈마 변수들을 측정할 수 있다. 이 진단법은 장치나 분석방법이 매우 간단한 장점을 지니며, 약 1 mW 정도의 적은 파워를 사용하여 플라즈마 상태를 거의 변화시키지 않는 측정이 가능하다. 또한 CF4와 같은 공정 가스를 이용한 플라즈마에서도 사용이 가능하다. 그러나 컷오프 진단법을 사용한 측정은 다른 종류의 진단법과 마찬가지로, 약 1초 정도의 긴 시간을 필요로 하는 단점이 있어, 펄스 플라즈마나 토카막과 같이 빠르게 변하는 플라즈마를 측정하기에는 무리가 있다. 컷오프 탐침의 시간 분해능을 향상시키고자, 최근에 푸리에 컷오프 탐침(FCP)이 개발되었다. 펄스 형태의 단일신호를 플라즈마를 투과하기 전후로 비교하면 투과 스펙트럼 및 플라즈마 변수들을 얻을 수 있으며, 측정시간을 약 15 ns 정도로 줄일 수 있었다. 이 방법의 신뢰도 및 성능은 이미 CW 플라즈마와 펄스 플라즈마에서 확인되었다. 본 연구에서는 FCP의 초고속 측정의 장점을 이용해서 13.56 MHz의 CCP 및 400 kHz의 CCP에서 RF 위상에 따라 변하는 플라즈마를 측정하였으며, 이에 따라 RF CCP에서의 전자의 동역학 분석을 할 수 있었다.
본 연구에서는 대기행렬네트워크 성과측정 방법 중의 한 가지로서 널리 이용되는 분해법의 구성요소로 제안된 변동성 함수 의 이론적 근거를 살펴보고 성과척도 측정의 정확도 제고를 위하여 회귀분석을 통한 변동성 함수의 모수추정 개선방안을 제안하고자 한다. 이를 위하여 변동성이 높은 도착과정과 서비스 과정이 포함된 직렬 대기행렬 네트워크에서의 이탈과정의 자동상관계수 함수를 추정하여 분해법에 사용할 수 있는 방안을 알아본다.
본 논문에서는 홈 네트워크 설비 가 인증제도와 u-city를 기반으로 사업자별, 지역별로 점차 확대 설치되고 있음에 따라 그 설치 현황과 추진상황을 알아보고 홈 네트워크의 일반적 개념과 법제도적 개념을 정리하였다. 또한 건축법과, 주택법, 주택건설기준 등에 관한 규정 등 법 제도와 정보통신 기술기준의 적용 근거를 분석하고, 시행제도상의 문제점을 도출시켜 법제도 개정의 필요성 및 개선안을 제시함으로써, 이용자 편의의 안전성과 편리성, 쾌적성을 갖춘 홈 네트워크 구축방안을 제시하였다.
본 논문은 우리나라의 정보통신 분야 국가혁신시스템의 혁신 요인간 상호작용 측면을 알아보기 위해 네트워크 관점에서 연구했다. 이를 위해 우리나라 정부가 지원하는 국가 R&D 과제 중 공동연구를 수행했던 기관들 간의 관계를 소셜네트워크분석법(Social Network Analysis)를 통해 분석하였다. 분석 결과, 우리나라 정보통신 분야 국가혁신시스템의 네트워크는 좁은세상 네트워크 유형인 것으로 나타났다. 이 결과를 통해 우리나라의 정보통신 분야 혁신 주체들은 매우 긴밀하게 지식 및 정보를 주고받는다는 것을 알 수 있었다. 또한, 기술혁신 네트워크 내의 혁신주체 중, 연구기관의 비중은 상대적으로 높았고, 기업의 비중은 상대적으로 낮아 우리나라 기술혁신 활동이 정부 주도형으로 이루어지고 있다는 것을 확인할 수 있었다. 향후 연구에서는 국가혁신시스템의 네트워크 구조가 혁신의 성공에 어떤 영향을 미치는지 연구할 필요가 있다.
기업은 조직내에서 공유되고 사용되는 지식을 경쟁우위와 직결된 지적자본으로 인식하고 있다. 이에 따라 많은 선행연구에서 지식근로자 사이에 공유되는 지식을 파악하고자 노력하였다. 선행 연구의 한 가지 접근법은 정보기술을 이용하여 자동화되고 효율적으로 명시적인 지식을 공유하는 기술적인 방법을 강조하는 접근법이며 다른 접근법은 지식근로자간 휴먼 네트워크를 이용하여 암묵적인 지식의 흐름을 파악하고자 하는 연구이다. 두 번째 접근법의 경우 지식공유를 위해 실행공동체의 역할이 강조되고 있으나 자발적인 참여가 아닌 경우 실행공동체를 파악하기 힘들다는 단점이 있다. 본 연구에서는 휴먼 네트워크를 사회연결망 관점에서 파악하여 지식의 전파를 분석하고 실행공동체에 참여할 수 있는 지식근로자를 찾아내는 방법을 제안하고자 한다. 이를 위해 두 가지 사회연결망 관련 지표를 이용하여 지식 근로자를 분류하는 프레임워크를 제시하고 실무적용 가능성을 확인한 결과를 제시하고자 한다.
본 연구에서는 지역적으로 집중화된 역물류네트워크(Regionally centralized multistage reverse logistics network: cmRL)와 지역적으로 분산회된 역물류네트워크(Regionally decentralized multistage reverse logistics network: dmRL)를 제안하고 있다. cmRL과 dmRL 각각은 고려되는 영역 전체와 지역적으로 분산된 세부영역에서의 RL 네트워크로 구성된다. 이들은 혼합정수계획법(Mixed integer programming: MIP) 모델로 공식화되며, 유전알고리즘(Genetic algorithm: GA)을 통해 해를 구하게 된다. 사례연구에서는 두 가지 형태의 RL네트워크를 제시하며 다양한 수행도 척도를 사용하여 cmRL과 dmRL의 효율성을 비교분석하였다. 분석결과 cmRL이 dmRL 보다 더 우수한 수행도를 나타내었다.
컷오프 진단법은 프로브 형태로 제작된 마이크로 웨이브 진단법으로, 간단한 수식을 통해 전자밀도, 전자온도 등의 측정이 가능하며, 장치나 분석방법이 매우 간단한 장점을 지닌다. 또한, 측정에 약 1 mW 정도의 적은 파워를 사용하여 플라즈마 상태를 거의 변화시키지 않으며, 공정 플라즈마에서도 사용이 가능하다. 그러나 컷오프 진단법을 사용한 측정은 다른 종류의 프로브와 마찬가지로, 약 1초 정도의 긴 시간이 필요로 하는 단점이 있다. 따라서 기존의 컷오프 진단법은 펄스 플라즈마나 토카막과 같이 빠르게 변하는 플라즈마를 측정하기에는 무리가 있다. 본 발표에서는 컷오프 진단법을 새로운 방법으로 구현하여 더욱 빠르게 측정할 수 있는 방법을 소개하고자 한다. 컷오프 프로브는 방사 안테나, 측정 안테나와 네트워크 분석기로 구성되어 있다. 네트워크 분석기는 두 안테나 사이의 플라즈마 투과 스펙트럼을 만드는데 쓰이며, 주파수 스캔 방법을 사용하여 스펙트럼을 만든다. 컷오프 진단법의 측정시간은 주파수 스캔에 걸리는 시간에 의해 결정된다. 본 발표에서는 측정을 빠르게 하고자 전혀 새로운 방법을 도입하였다. 펄스 형태의 단일신호를 플라즈마 투과 특성을 살피는데 이용하면 측정을 매우 빠르게 할 수 있다. 그래서 펄스제조기와 오실로스코프를 이용하여 스펙트럼을 얻는데 사용하였다. 이론적으로는 이 방법을 통해 측정시간을 수 nano second 수준으로 줄일 수 있다. 실험적으로는 micro second 정도의 시간으로 측정을 할 수가 있었으며, 동일한 스펙트럼 및 측정결과를 얻을 수 있었다. 또한 이 방법을 펄스플라즈마에 적용할 경우 수십 nano second 수준의 시간분해능으로 측정을 할 수가 있었다. 이 방법을 응용하면 토카막 언저리와 같이 매우 빠르게 변하며 반복되지 않는 플라즈마의 측정도 가능할 것으로 예상된다.
본 연구에서는 조립산업의 공급망(Supply chain)에서의 발생할 수 있는 공급붕괴(Supply disruption)를 고려한 공급망 네트워크(Supply chain network: SCN) 모델이 제안된다. 공급붕괴를 위해 공급자 붕괴(Supplier disruption)와 경로 붕괴(Route disruption)가 함께 SCN 모델에서 고려되며, 이러한 두 가지의 붕괴 현상을 함께 고려한 SCN 모델은 유연성(Flexibility)과 효율성(Efficiency)을 성취할 수 있게 된다. SCN 모델은 수리모형으로 표현되며, 혼합유전알고리즘(Proposed hybrid genetic algorithm: pro-HGA) 접근법을 이용해 이행된다. 수치실험에서는 몇몇 상이한 규모를 가진 SCN 모델을 이용해 제안된 pro-HGA 접근법의 수행도와 기존 접근법의 수행도를 비교분석하였으며, 공급자 수와 백업경로(Backup route) 수의 변화를 통한 민감도 분석을 실시하였다. 실험 결과, 제안된 pro-HGA 접근법의 효율성을 입증하였고, SCN 모델의 유연성과 효용성을 검증하였다. 마지막으로 본 연구 수행의 의의 및 향후 개선방향에 대해 논하였다.
지적 재산권 보호 중에서 디지털 저작물 보호는 근래에 활발히 연구되고 있으며 법 과학 분야는 지문감식, 치아감정, DNA 등 많은 분야가 있다. 법과학 분야 중 법적용 컴퓨팅(Forensic Computing)에 관한 응용은 새로운 연구 과제이다. 그 중에서도 디지털 저작물에 대하여 증거를 보전 하고자 많은 연구가 진행되고 있지만 디지털 저작물에 관하여 네트워크를 통한 능동적 저작물 보호는 미약하다. 현재의 데이터 추출(Extraction), 발굴(Exploitation), 복구, 암호 해독, 패스워스 풀기(Defeat), 미러 이미징 등의 방법 가지고 해결 못하는 경우와 인터넷 상에서 온라인으로 이루어지는 불법 복제에서 결정적 기여(smoking gun)를 찾아내려고 하는 것이 본 논문에서 해결 하고자 하는 부분이다. 오프라인일 경우도 가능하며 분석된 결과는 변호사/대리인, 법인, 보험회사, 법집행관 등에게 온라인으로 제공한다. 진행 과정은 서버에서 파견시킨, 미션을 부여받은 에이전트가 저작물 불법 복제 상황을 트래킹 한 후, 네트워크를 통하여 정해진 시간별로 서버에 전달하면, 법 조항과 매핑시켜서 분석한 다음 서버의 지식베이스에 저장되어 사용자의 요구에 응하는 능동형 디지털 저작물 보호 관리 시스템이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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