• 정보보호학회지
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• 제5권2호
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• pp.64-73
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• 1995

본 논문에서는 ISO/IEC의 표준안인 네트워크 계층 보호 프로토콜(NLSP)을 연구 분석한다. NLSP는 네트워크 계층에서 보호서비스를 제공하기 위하여 종단 시스템 및 중간 시스템에서 구현되어질 수 있으며 네트워크 계층의 부계층으로 동작되고 비접속 네트워크 보호 프로토콜(NLSP-CL) 및 접속 네트워크 보호 프로토콜(NLSP-CO)로서 동작 가능하다. 본 논문에서는 NLSP의 보호연관, 기능 및 절차, 그리고 제공되는 위치에 관하여 기술한다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제23권9호
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• pp.542-549
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• 2017

Sequence-to-sequence 모델과 이와 유사한 포인터 네트워크는 입력이 여러 문장으로 이루어 지거나 입력 문장의 길이가 길어지면 성능이 저하되는 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 여러 문장으로 이루어진 입력열을 단어 레벨과 문장 레벨로 인코딩을 수행하고, 디코딩에서 단어 레벨과 문장 레벨 정보를 모두 이용하는 계층적 포인터 네트워크 모델을 제안하고, 이를 이용하여 모든 멘션(mention)에 대한 상호참조해결을 수행하는 계층적 포인터 네트워크 기반 상호참조해결을 제안한다. 실험 결과, 본 논문에서 제안한 모델이 정확률 87.07%, 재현율 65.39%, CoNLL F1 74.61%의 성능을 보였으며, 기존 규칙기반 모델 대비 24.01%의 성능 향상을 보였다.

• 정보보호학회지
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• 제6권2호
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• pp.5-20
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• 1996

본 고는 인터네트와 내부(로컬) 네트워크 사이에 위치하여 내부 네트워크의 자원 및 중요한 정보를 해커 및 불법 침입자로부터 보호하기 위해서 사용되는 방화벽(Firewall) 시스템에 대해 분석하였다. 방화벽 시스템은 OSI 참조 모델의 계층 3과 계층 4에서 프로토콜 정보에 따라 패킷 필터링을 수행하는 스크리닝 라우터(Screening Router) 와 OSI 참조 모델의 상위 계층에서 트래픽을 허가 및 거절하는 게이트웨이 혹은 proxy로 크게 나눌 수 있다. 이러한 방화벽 시스템들은 인터네트 등의 외부 네트워크와 내부 네트워크 사이에서 네트워크 트래픽을 감시하고, 허가 및 거절하는 역할을 수행한다. 인터네트 등 외부 네트워크에 연결된 내부 네트워크를 보호하기 위해서는 강력한 암호화기법 및 정보보호 서비스를 내부 네트워크의 시스템에 구현하고, 방화벽 시스템을 사용하면 해커 등과 같은 불법 침입자로부터 내부 네트워크의 자원 및 정보를 보다 효율적으로 보호할 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (3)
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• pp.214-216
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• 1998

이동 통신 시스템에서는 더 많은 사용자의 수요와 서비스의 질을 향상시키기 위하여 마이크로셀을 포함하는 매크로셀의 계층구조가 설계되고 있다. 그러나 계층 셀 구조를 이용하여 서로 다른 이동 성질을 갖는 사용자를 서비스 할 수 있다. 본 논문에서는 이와 같은 계층 셀 구조의 이동 통신 시스템의 성능을 분석하기 위해 큐잉네트워크 모델을 이용한 시뮬레이션모델을 제안한다. 제안된 모델을 트래픽의 변화에 따른 계층 셀 구조 할당 방식의 연구에 적용될 수 있을 것이다.

• Spatial Information Research
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• 제14권2호
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• pp.245-260
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• 2006

이동성을 지원하는 모바일 환경에서 위치정보의 활용과 사용자 요구가 증가되고 GIS 공간 DB와 연계된 다양한 서비스가 진행되고 있다. 일반적으로 도로 DB를 구성하는 교통 네트워크의 논리적 관계의 표현은 노드-링크 구조를 사용한다. 이러한 단일 수준에 적합하게 설계된 구조는 다양한 모형 적용에 유연하지 못하고, 데이터베이스 검색과 유지관리 측면에서 비효율적이다. 본 연구에서는 동적 분할(Dynamic Segmentation)을 이용한 네트워크 모델의 설계와 구축을 통해 기존 도로망 모델의 문제점과 구축상의 한계점을 보완하고, 네트워크의 검색과 표현에 효율적인 계층 모델을 구현하고자 하였다. 설계된 모델은 다양한 수준의 단계별 표현과 계층 간 개체 관계성을 지원하며, GIS가 지닌 네트워크 공간 모델링 기능을 대폭 보완할 수 있을 것으로 기대 된다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제37권3호
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• pp.17-30
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• 2000

본 논문에서는 NURBS (Non-Uniform Rational B-Splines) 곡면 근사에 기반하여 거리 데이터로부터 3차원 곡면 모델을 생성하는 기법을 제안한다 입력으로 이용되는 거리 데이터는 연결 정보가 알려지지 않고 정렬되지 않은 일반적인 3차원 점들의 집합으로 가정한다 제안하는 알고리듬은 초기 모델 추정, 계층적 모델 표현, NURBS 곡면 네트워크 생성의 3단계로 나뉘어진다 초기 모델 추정 단계에서는 K-평균 군집화 기법을 이용하여 다각형면과 삼각형으로 표현되는 근사 모델을 생성하고, 계층적 트리 구조를 이용하여 초기 모델을 표현한다. 계층적 트리 구조로 부터 생성된 사각형면 모델에 의하여 $G^1$ 연속인 NURBS 곡면 네트워크를 효율적으로 생성한다. 제안하는 알고리듬은 초기 모델의 계층적 그래프 해석을 통하여 곡면 네트워크 형성에 필요한 계산량을 감소시켰으며, 또한 정확한 NURBS 제어점 추정을 통하여 근사 오차를 감소시킨다. 모의 실험 결과 거리 데이터로 부터 초기 모델과 다양한 해상도의 NURBS 곡면 네트워크가 효과적으로 생성되었으며 생성된 NURBS 곡면 모델의 근사 오치는 무시할 수 있는 수준임이 관찰되었다.

• 정보와 통신
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• 제31권2호
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• pp.83-90
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• 2014

본고에서는 센서 네트워크의 분산 검출 분야에서 최근 활발히 연구되고 있는 물리계층 보안기술들을 소개하고자 한다. 복잡한 연산과정을 요구하는 기존 암호학 기반의 보안 시스템은 배터리용량과 연산 능력이 제한된 센서 네트워크에서 많은 유지보수 비용을 유발할 수 밖에 없다. 본고에서 소개할 물리계층 보안기술들은 기존의 통신 모뎀 기술을 보안 강화의 목적으로 재활용하는 기술이다. 따라서, 복잡한 연산이나 추가적인 하드웨어를 필요로 하지 않기 때문에 자원이 제한된 센서 네트워크에 매우 적합하다. 본고에서는 센서네트워크에서 제안된 대표적인 물리계층 보안기술인 확률적 암호화 (stochastic encryption) 기법과 채널 인지 암호화 (channel aware encryption) 기법을 소개한다. 제안된 물리계층 암호화 기술을 두 가지 무선 채널 모형 PAC (parallel access channel)과 MAC (multiple access channel)에서 간략화된 모델로 재해석하여 센서 네트워크를 위한 보안 기술로서 적합성 여부를 평가하도록 하겠다.

• 한국시뮬레이션학회:학술대회논문집
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• 한국시뮬레이션학회 2000년도 추계학술대회 논문집
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• pp.118-124
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• 2000

본 논문은 계층 구조적이고 모듈화 된 모델링 및 시뮬레이션 프레임워크를 이용한 네트워크 보안 모델링과 사이버 공격에 대한 시뮬레이션 기법의 연구를 주목적으로 한다. 단순한 네트워크 모델에서의 원인-결과 모델을 대상으로 시뮬레이션 하는 기존의 접근방법과는 달리, 복잡한 네트워크 보안 모델과 모델 기반의 사이버 공격에 대한 시뮬레이션 기법은 아직까지 시도된 바가 없는 실정이다. 따라서, 본 논문에서는 첫째, System Entity Structure/Model Base(SES/MB)을 통하여 계층 구조적, 모듈화, 객체지향적 설계를 하였고 둘째, 해킹 행위의 상세분석을 위해 취약성을 고려한 명령어 수준의 네트워크 보안 모델링 및 시뮬레이션 방법론을 제안하였다. 마지막으로, 사이버 공격 시나리오를 이용한 사례연구를 통하여 타당성을 검증하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (1)
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• pp.232-234
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• 2004

강화 학습(Reinforcement Learning)을 실제 문제에 적용하는 데 있어 가장 큰 문제는 차원성의 저주(Curse of dimensionality)이다. 문제가 커짐에 따라 목적을 이루기 위해서 더 않은 단계의 판단이 필요하고 이에 따라 문제의 해결이 지수적으로 어려워지게 된다. 이를 해결하기 위칠 문제를 여러 단계로 나누어 단계별로 학습하는 계층적 강화 학습(Hierarchical Reinforcement Learning)이 제시된 바 있다. 하지만 대부분의 계층적 강화 학습 방법들은 사전에 문제의 구조를 아는 것을 전제로 하며 큰 사이즈의 문제를 간단히 표현할 방법을 제시하지 않는다. 따라서 이들 방법들도 실제적인 문제에 바로 적용하기에는 적합하지 않다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해 복잡계 네트워크(Complex Network)가 갖는 작은 세상 성질(Small world Property)에 착안하여 자기조직화 하는 생장 네트워크(Self organizing growing network)를 기반으로 한 환경 표현 모델이 제안된 바 있다. 이러한 모델에서는 문제 크기가 커지더라도 네트워크의 사이즈가 크게 커지지 않기 때문에 문제의 난이도가 크기에 따라 크게 증가하지 않을 것을 기대할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 환경 모델을 사용한 강화 학습 알고리즘을 구현하고 실험을 통하여 각 모델이 강화 학습의 문제 사이즈에 따른 성능에 끼치는 영향에 대해 알아보았다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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• pp.156-159
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• 2020

본 논문은 수중 다중 매체를 사용하는 수중 무선 통신 네트워크에서 수중 다중 매체 라우팅을 지원하는 프로토콜 계층 모델을 제안한다. 이 모델은 상향식 방식의 모델로써 각 물리 매체가 갖는 장점을 대부분 활용하여 수중 통신에 활용할 수 있는 장점이 있으며, 이 모델에 대한 프로토콜 계층 구조, 수중 노드와 수중 통신 매체에 부여되는 주소, 프로토콜 계층별 주요 기능과 인터페이스를 제시한다. 논문에서 제시된 수중 다중 매체를 위한 프로토콜 계층을 통해 수중 다중 매체 통신의 기반이 될 수 있으며, 제안한 프로토콜 계층 모델 기반으로 실제 구현 시 불안정한 수중 통신 환경에서 안정적으로 통신에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.