현재 이동통신 네트워크는 통신 기술의 발전에 힘입어 음성 서비스를 넘어선 다양한 패킷 데이터 기반 서비스를 제공하고 있다. 하지만 현재 IEEE 802.11과 같은 이기종 네트워크에 대한 연구가 다양하게 진행되고 있는 것과 달리 이동통신 네트워크의 패킷 데이터 기반 서비스에 대한 연구는 이루어지지 않았다. 이러한 추세의 원인은 이동통신 네트워크가 사업자에 의해서 폐쇄적으로 운영되고 있기 때문이다. 우리는 지금까지 이기종 네트워크에 대한 연구를 바탕으로 예측만 하던 문제를 해결하기 위해 이 논문은 통해서 이동통신 네트워크의 패킷 기반 데이터 서비스의 특징을 분석한다. 실제 트래픽을 모두 분석하는 것은 규모의 문제로 불가능했기 때문에 우리는 서비스에 대한 과금 데이터를 사용했다. 과금 데이터에는 네트워크의 특징이 대부분 반영되어 있기 때문에 실제 트래픽을 수집해서 분석하는 것과 같다. 분석결 과로 이동통신 환경에서 사용자 행동 패턴과 서비스 유형별 트래픽 특성 및 네트워크의 특징을 보여준다. 이러한 결과는 향후 네트워크 진화에 의해서 예상되는 트래픽 예측 및 관리에 활용 가능하고, 네트 워크 모델링에 있어서의 기반 지식을 제공한다.
본 논문은 이산 웨이블릿 변환의 스케일러빌리티(scalability)를 활용한 VOD 트래픽 모델링에 대하여 소개한다. VOD는 사용자의 요구에 대하여 비디오 데이터를 제공하는 시스템이다. 비디오 데이터는 여러 가지 특징을 가지고 있다. 첫 번째 특징은 데이터 양이 상당히 많다는 점이다. 그리고 데이터 양이 비디오 데이터가 전달되는 시간축에 따라서 변화가 많다는 점이다. 그리고 두 번째 특징은 비디오 데이터는 전송되는 양상이 시간축에 대하여 거의 끊김이 없어야 한다는 점이다. 이러한 점들 때문에 VOD 트래픽을 정확하게 모델링하는 것은 상당히 어렵게 생각되었다. 이산 웨이블릿 변환(discrete wavelet transform)은 함수에 대한 근사이다. 우수한 점은 함수에 대한 근사가 상당히 용이하고 또 유연하다는 점이다. 다시 말하면 함수 근사의 정밀도를 용이하게 조절할 수 있다는 점이다. 또 다른 우수한 점은 시간과 공간 양쪽에 대하여 함수 근사를 할 수 있다는 점이다. 본 논문은 VOD server와 client 사이의 트래픽을 이산 웨이블릿 변환인 스케일러빌리티를 활용하여 모델링하여 server와 client 사이에 보다 효과적인 네트워크 트래픽 제어를 할 수 있음을 보인다.
초고속 네트워크의 폭발적인 확산과 함께 네트워크 침입 사례 또한 증가하고 있다. 이를 검출하기 위한 방안으로 침입 탐지 시스템에 대한 관심과 연구 또한 증가하고 있다. 네트워크 침입을 탐지위한 방법으로 기존의 알려진 공격을 찾는 오용 탐지와 비정상적인 행위를 탐지하는 방법이 존재한다. 본 논문에서는 이를 혼합한 하이브리드 형태의 새로운 침입 탐지 시스템을 제안한다. 기존의 혼합된 방식과는 다르게 네트워크 데이터의 모델링과 탐지를 위해 가우시안 혼합 모델을 사용한다. 가우시안 혼합 모델에 기반한 침입 탐지 시스템의 성능을 평가하기 위해 DARPA'99 데이터에 적용하여 실험하였다. 실험 결과 정상과 공격은 확연히 구분되는 결과를 나타내었으며, 공격 간의 분류도 상당 수 가능하였다.
본 논문에서는 정보 입자화와 유전자 알고리즘을 기반으로 최적 퍼지 다항식 뉴럴네트워크를 제안하고, 유전자 알고리즘을 사용하여 종합적인 설계방법을 개발한다. 제안된 모델은 기존의 진화론적 퍼지 다항식 뉴럴네트워크의 구조를 정보입자화를 통해 좀 더 빠르게 최적의 해공간에 접근시키는데 그 목적이 있다. 퍼지 관계기반 다항식 뉴럴네트워크는 퍼지 다항식 뉴론이 기초가 되어 가능한 구조적이고 요소적으로 모델의 성능을 향상 시켜준다. 퍼지 다항식 뉴런의 최적 구조를 위해 유전자 알고리즘을 이용하여 입력변수의 수와 후반부 다항식의 차수 입력변수 수에 따른 입력변수 그리고 멤버쉽 함수의 수를 동조한다. 여기서, 클러스터링의 하나의 방법인 HCM에 의해 퍼지 규칙 각각의 전반부와 후반부에 데이터 중심값을 이용하여 다항식함수의 파라미터값을 결정한다. 제안된 유전론적 퍼지 관계 다항식 뉴럴네트워크의 성능평가는 기존 퍼지 모델링에서 이용된 표준 데이터를 활용하여 평가한다.
Malware는 인터넷 혹은 일반 네트워크사용자의 컴퓨터에 설치되어 의도하지 않은 악의적인 행위와 정보의 유출을 목적으로 하는 프로그램이다. Malware의 성향 분석은 Malware의 행위를 분석하는 것으로서 실제 Malware의 행위를 이용하여 가상의 Malware를 생성하고 두 Malware가 가지는 전파 과정상의 트래픽을 비교함으로써, 네트워크 상의 특성을 비교 및 검증할 수 있다. 본 논문에서는 Malware를 분석하고 가상 Malware를 제작하여 두 Malware가 발생하는 행위, 즉 네트워크 트래픽 데이터를 비교하여 가상의 Malware가 실제의 Malware와 동일한 네트워크 트래픽을 발생 시키는지 확인하기 위해 통계적인 모델링 기법인 GAM 을 이용해 비교 및 검증하는 방법에 대해 제안한다.
본 논문은 대형 건축물 내에서의 보행자 대피 시뮬레이션을 위해, 광범위한 네트워크 모델과 세밀한 네트워크 모델을 통합하는 방법과보행자가 자연스럽게 벽이나 장애물을 피하면서 이동할 수 있도록 하는 개선된 보행자 이동 모델을 제안한다. 제안하는 네트워크 모델을 통해 기존의 광범위 네트워크 모델에서 분석할 수 없는 보행자 개개인의 이동정보를 세밀한 네트워크보다 적은 양의 연산으로 계산할 수 있었고, 개선된 보행자 이동 모델을 통해 보행자가 자연스럽게 벽이나 장애물을 피하면서 이동할 수 있도록 하였다. 제안하는 방법을 대형 건축물인 코엑스 몰에 적용하여 대피 시뮬레이션을 수행한 결과, 3000명의 보행자에 대해 초당 10번 이상의 시뮬레이션 정보를 계산할 수 있었고, 대피 시의 방향 유도에 따른 대피 시간을 확인할 수 있었다.
네트워크의 QoS를 지원하기 위해서는 자원 관리에 적응제어구조의 도입이 필요하다. 이를 위해서는 사전에 네트워크의 대역폭 할당에 따른 전송률 응답특성을 구현하는 모델의 개발이 필수적이며 이 모델을 통하여 적응제어구조의 최적화를 진행해야 한다. 본 연구에서는 두 가지 방식의 모델을 제안하였다. 첫째는 동적 시스템 모델이며 다른 하나는 통계적 모델이다. 동적 시스템 모델은 네트워크의 동적 특성을 고려하여 도입하였으며, 통계적 모델은 측정된 전송률 데이터의 분포를 고려하여 도입하였다. 제시된 두 모델의 인자 결정을 위해 최적화 기법을 사용하였으며, 결과적으로 제시된 두 모델이 실제 네트워크의 동작과 유사함을 살펴보았다.
무선 네트워크를 실습하는 데에는 직접 무선 네트워크 장비를 가지고 하는 방법과 시뮬레이터를 가지고 하는 방법이 있다. 그러나 직접 무선 네트워크 장비를 가지고 하거나 시뮬레이터를 가지고 하는 방법은 실습 공간의 부족함과 장비들이 각각 필요한 점, 그리고 시뮬레이터들은 각 PC에 설치하여 실습을 해야 하는 불편한 점들이 있다. 따라서 본 논문에서는 실제 실습 환경을 모델링 하여 실습 애플리케이션에 적용하고 학생용과 교수용에 맞는 모텔을 보여준다. 또한 웹 기반에서 설치할 필요 없이 무선 네트워크 실습을 할 수 있는 애플리케이션을 구현하는 방법을 제시한다.
최근 빅데이터를 비롯한 각종 실험 장비의 발전에 따라 첨단 분야에서의 과학데이터가 급격히 증가하고 있는 가운데, 그래프 매칭은 컴퓨터 네트워크 모니터링, 소셜 네트워크의 진화 분석, 생물학 네트워크에서 모티프(motif) 탐지 등 네트워크 분석 및 데이터 마이닝 분야에서 널리 활용되고 있다. 이와 같이, 폭발적으로 증가하는 데이터에 대한 네트워크 모델링 및 유사 그래프 매칭 분석을 수행하기 위한 연구 및 기반 기술 개발은 필수적인 실정이다. 본 논문에서는 이미 확보된 대용량 그래프에서 유사한 형태의 서브 그래프를 매칭할 수 있는 GUI(Graphic User Interface)기반의 생성 도구를 제안한다.
본 연구에서는 네트워크에서 QoS를 지원하기 위해 사전에 검토할 수 있는 성능 예측을 위한 시스템을 개발하기 위해서 네트워크의 대역폭 응답 특성을 연구하여 동적인 모델로 구성한다. 그리고 이를 이용하여 네트워크의 환경변화에 따라 적응적인 트래픽 피드백 제어 시스템을 네트워크에 적용하여 시뮬레이션을 수행한 후 모델의 타당성을 검토하고 실제 피드백 제어 시스템을 구성하기 위한 기초 자료를 제공한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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