생명현상은 다양한 단백질들 간의 상호작용으로 외부의 환경에 대처하고 생명유지를 위한 다양한 생화학반응을 수행한다. 이러한 복잡한 생명현상의 과정을 이해하기 위해서 생명과학자들은 유전자 조절네트워크, 신호전달네트워크, 대사네트워크 등 다양한 종류의 네트워크를 모델링하고 있다. 하지만 각각의 모델링방법은 각 분야별로 다양하게 존재하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 이러한 다양한 종류의 생물학적 네트워크를 통합적으로 모델링할 수 있는 통합적 모델링 시스템을 설계하고 구현하였다. 특히 신호전달 과정에 대한 블리온 모델링기법, 유전자 발현조절 및 대사과정에 대한 ODE(Ordinary Differential Equation)모델링 그리고 유전적 표현형을 분석할 수 있는 Flux 모델링을 하나의 모델링 시스템에서 설계 하였다. 또한 이 같은 다양한 종류의 모델링을 지원하기 위해서 SBML포멧을 기준으로 가시적인 모델링 시스템을 구현하였다. 특히 연구자가 모델링한 생물학적 모델이 다른 형태의 모델링기법에도 적용될 수 있도록 전환할 수 있도록 하였다. 이러한 통합적인 모델링 시스템은 향후 복잡해지는 생물학적 네트워크를 손쉽게 모델링 할 수 있는 시스템으로 활용될 것이다.
네트워크 정상행위 모델링이란 대상 네트워크 및 시스템에서 동작 가능한 행위 중 허용된 행위를 모델링하는 것을 의미한다. 정상행위 모델은 해당 모델의 정상 이외 범주의 알려지지 않은 비정상 행위의 탐지 가능성을 가지고 있어 활용도가 높다. 네트워크 및 시스템의 복잡도가 증가할수록 특성의 파악이 힘들며 이로 인해 주요 특징의 누락이 발생할 수 있어 대상 네트워크의 다수의 데이터에 기반한 기계학습 기반의 네트워크 정상행위 모델링에 관한 다양한 연구가 진행되고 있다 본 논문에서는 딥러닝을 포함하여 네트워크 정상행위 모델링에 사용될 수 있는 다양한 기계학습 기반의 기법을 제시한다.
네트워크중심전(NCW) 구현을 위한 상호운용성의 중요성이 날로 증대되고 있는 시점에서 전투원에게 보다 빨리, 보다 저렴하게, 보다 우수한 무기체계를 제공하고자 하는 국방획득환경의 변화로 인해 국방 모델링 및 시뮬레이션을 활용한 SBA에 대한 관심이 고조되고 있다. 그러나 현재의 국방 모델링 및 시뮬레이션 모델은 유무선 네트워크 통신 효과를 적절히 반영하거나 고려하지 못하고 있기 때문에 다양한 네트워크 영향 평가 자체를 할수 없다. 그런 관점에서 우리군이 무기체계 특히 통신시스템을 획득함에서 있어 네트워크중심전(NCW) 구현을 위한 수단으로서의 네트워크중심 국방 모델링 및 시뮬레이션(이하 Network -Centric DM&S)을 활용하여 SBA를 적용하는 방안을 도출하고자 한다. 이에 한국군 국방 모델링 및 시뮬레이션에서 Network-Centric DM&S의 개념과 필요성을 언급하고, 통신시스템과 갈은 무기체계획득분야에서 Network-Centric DM&S를 활용한 SBA 적용 방안과 그 적용사례를 고찰하고자 한다.
네트워크 데이터 모델링은 침입 탐지 시스템의 성능 평가, 네트워크 모니터링, 네트워크 데이터 분석 기법 연구에 있어서 반드시 필요한 연구이다. 네트워크 데이터의 모델링에는 반드시 네트워크의 실제 데이터를 분석하고, 분석된 데이터를 이용하여 효과적으로 데이터를 구성하여야만, 실제 네트워크 데이터의 충분한 정보를 모델링 된 데이터에 반영할 수 있다. 본 연구에서는 대규모의 네트워크 데이터에서 실제 네트워크에서 사용 가능한 모든 성분에 대해 수량화하였으며, 수량화 된 데이터를 통계적 분석방법을 통하여 모델링 데이터에서 가장 효과적인 분류 기준으로 작용할 수 있는 성분을 분석하였다.
최근의 인터넷은 기하급수적으로 폭증하는 트래픽을 원활히 수용하기 위하여 광인터넷으로 급속히 전환되고 있다. 이에 따라 새롭게 제시되는 네트워크 구조를 기반으로 네트워크 설계 단계에서 구축단계까지 새로운 운용관리 체계를 필요로 한다. 광인터넷 시뮬레이션 도구는 이러한 요구사항을 효과적으로 지원할 수 있는 도구로서 네트워크 요소시스템의 기능성 검증 및 네트워크 운용성 검증 등을 제공할 수 있다. 한편 광인터넷 시뮬레이션 도구에 있어서 광인터넷의 표현 및 모델링은 주요한 요구사항 중의 하나이며 이는 DML(Domain Modeling Language) 기반의 네트워크 모델링 컴포넌트를 통하여 구성될 수 있다. DML 은 간단하면서 고급의 모델 정의 기능을 제공하고 인터넷과 같은 대규모 모델로의 확장이 용이하며 이종 엔진과의 시뮬레이션 모델교환 형식으로도 사용이 가능하므로, 광인터넷 시뮬레이션 도구에서 시뮬레이션 모델의 표현에 매우 적합하다. 따라서 이 논문에서는 광인터넷 시뮬레이션 도구에 적용 가능한 DML 기반 네트워크 모델링 컴포넌트를 설계한다.
인터넷 보급에 따라 웜에 의한 피해가 꾸준히 이어지고 있다. 인터넷 웜을 방어하기 위해서는 웜에 대한 연구가 이루어 져야하는데 웜을 연구하기 위해 대규모 네트워크를 구성하여 연구하기에는 어려움이 따르게 된다. 그래서 실제 네트워크를 구성하는 대신 시뮬레이션을 이용한 연구가 이루어지게 되었는데 시뮬레이션이라 할지라도 대규모 네트워크를 시뮬레이션 하는 것은 여러 문제점이 존재하게 된다. 그래서 본 논문에서는 대규모 네트워크를 시뮬레이션 하기위해 네트워크 모델링 시뮬레이션 방법을 기본으로 한 패킷 네트워크를 이용한 네트워크 모델링 시뮬레이션 방법에 대해 제안을 하였다. 이 방법을 기존의 대규모 네트워크 시뮬레이션의 문제를 패킷 네트워크와 모델링 네트워크가 서로 보완을 하여 해결하도록 구성되어 있다. 그리고 제안한 방법을 이용하여 웜의 전파를 실험한 시뮬레이션을 수행해 보았다.
뉴럴 네트워크 구조를 이용하여 새로운 햅틱 질감 모델링 방법을 제시하고, 실제 측정한 데이터를 이용해 이 방법을 검증하였다. 제시된 방법은 높은 주파수의 가속도 성분까지 성공적으로 모델링 하기 위해서 여러 개의 뉴럴 네트워크를 병렬적으로 이용하여 구현되었으며, 기존 방법에 비해서 새로운 물체의 질감을 모델링 하기가 간편하였다. 실제로 측정한 데이터로 교차 검증을 실시한 결과 물체의 표면에서 생성되는 가속도를 약 75 %의 correlation으로 재생하는 결과를 얻을 수 있었다.
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.
이 연구는 독후감 텍스트의 주제분석에 토픽모델링의 활용방안을 탐색하는 것을 목적으로 하고 있다. 텍스트의 주제분석 방안으로서 토픽모델링 분석방법을 이해하고, R에서 제공하는 "topicmodels" 패키지의 LDA 함수를 사용하여 23건의 사례 독후감 텍스트들을 대상으로 실제의 분석작업을 수행하였다 토픽모델링 분석결과 16개의 토픽들을 추출하였고 토픽과 구성 단어들의 관계에서 토픽 네트워크 사례 독후감과 토픽들의 관계에서 독후감 네트워크를 구성하였다. 이후 토픽 네트워크와 독후감 네트워크를 대상으로 중심성 분석을 수행하였으며 분석결과는 다음과 같다. 첫째 16개의 토픽들이 1개의 컴포넌트를 가지는 네트워크로 나타났다. 이것은 16개 토픽들이 상호 연관되어 있다는 것을 의미한다. 둘째, 독후감 네트워크에서는 연결정도 중심성이 높은 독후감들과 낮은 독후감들로 구분이 되었다. 전자의 독후감들은 다른 독후감들과 주제적으로 유사성을 가지며 후자의 독후감들은 다른 독후감들과 주제적으로 상이성을 가지는 것으로 해석하였다. 토픽모델링의 결과를 네트워크 분석과 결합함으로써 독후감의 주제파악에 유용한 결과들을 얻게 되었다.
본 논문은 가상 공격 시뮬레이션을 위한 공격자 및 리눅스 기반 호스트에 대한 모델링 방법의 제안을 주목적으로 한다. 최근, Amoroso는 보안 메커니즘 중심의 침입 모델을 제안하였으나, 시뮬레이션 접근이 분명치 않은 단점이 있다. 또한, Cohen은 원인-결과 모델을 이용하여 사이버 공격과 방어를 표현한 바 있으나, 개념적 단계의 추상화 모델링으로 인해 실제 적용이 어려운 실정이다. 이를 해결하고자 하는 시도로 항공대 지능시스템 연구실에서 SES/MB 프레임워크를 이용한 네트워크 보안 모델링 및 시뮬레이션 방법을 제안한 바 있으나, 공격에 따른 호스트의 복잡한 변화를 표현하기에는 부족하다. 이러한 문제점들을 해결하고자, 본 논문에서는 시스템의 구조를 표현하는 기존 SES에 합성용 규칙기반 전문가 시스템 방법론을 통합한 Rule-Based SES를 적용하여 공격자를 모델링하고, DEVS를 기반으로 하는 네트워크 구성원을 모델링한다. 제안된 모델링 방법의 타당성을 검증하기 위해 본 논문에서는 샘플 네트워크에 대한 사례연구를 수행한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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