본 논문에서는 다양한 이종 무선 액세스 네트워크 기술이 혼재 되어 있는 환경에서 수평적 혹은 수직적 핸드오버를 위한 IP 이동성 기법 및 Seamless한 서비스 제공을 위한 고속 핸드오버 기법에 대해서 다루고자 한다. 첫 번째로, 호스트 기반의 IP 이동성 기법 및 고속 핸드오버 기법들을 분석한다. 두 번째로, 최근 활발히 연구가 진행되고 있는 네트워크 기반의 IP 이동성 기법인 PMIPv6과 이에 대한 고속 핸드오버 기법을 접근 방식에 따라 분류하여 분석한다. 마지막으로, 이들 기법에 대한 핸드오버 지연 측면에서의 해석적 비교 분석을 수행한다.
네트워크 관리자는 트래픽 증가에 따른 네트워크 성능저하 문제를 해결하기 위해 개별 링크에 필요한 용량을 산정해야할 때가 있다. 대규모 네트워크의 경우 이산 사건 시뮬레이션만을 수행하여 용량을 산정하는 것보다 분석적 시뮬레이션을 함께 사용하여 용량을 산정한다면 시뮬레이션에 필요한 시간을 줄일 수 있다. 본 논문에서는 링크 용량계획을 위한 분석적 시뮬레이션의 활용방안을 논하고 그 기법을 기술하였다. 제안한 분석적 시뮬레이션 기법은 정상상태의 네트워크 분석이기 때문에 이산 사건 시뮬레이션에 비해 시뮬레이션에 소요되는 시간은 작지만 정확도는 낮다. 하지만 대규모 네트워크의 상태를 빠르게 파악하고 문제를 해결해야 한다면 좀 더 정밀한 시뮬레이션이나 분석을 위한 사전자료를 만들기에 충분할 것이다.
국가적 차원에서 MERS 와 같은 재난을 잘 대처하기 위해서는 기존의 대응 네트워크를 분석할 필요가 있다. 본 논문에서는 2015 년 대한민국에서 일어난 MERS 대응 네트워크를 커뮤니티 탐지 기법을 이용하여 네트워크를 분석한다. 커뮤니티 탐지 기법은 네트워크 분석방법 중 하나로 이 기법을 통해 MERS 대응 네트워크에서 유사한 역할을 수행하는 기관들끼리 그룹핑 할 수 있다. 또한 기관들을 그룹핑 한 결과와 각 기관의 지리적인 정보를 활용하여 전국적으로 기관들이 어떻게 분포되어 있는지 살펴본다.
컴퓨터를 통한 침입을 탐지하기 위해서 많은 연구들이 오용탐지 기법을 개발하였다. 최근에는 오용 탐지 기법을 개선하기 위해서 비정상행위 탐지 기법에 관련된 연구들이 진행중이다. 본 논문에서는 클러스터링 기법을 응용한 새로운 네트워크 비정상행위 탐지 기법을 제안한다. 이를 위해서 정상 행위를 다양한 각도에서 분석될 수 있도록 네트워크 로그로부터 여러 특징들을 추출하고 각 특징에 대해서 클러스터링 알고리즘을 이용하여 정상행위 패턴을 생성한다. 제안된 방법에서는 정상행위 패턴 즉 클러스터를 축약된 프로파일로 생성하는 방법을 제시하며 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해서 DARPA에서 수집된 네트워크 로그를 이용하였다.
모바일 유저를 위한 무결점 전송 서비스는 최근에 모바일 통신에 있어 가장 중요한 논제 중 하나가 되었다. 차세대 무선 네트워크(Next Generation Wireless Networks, NGWN)상에서의 무결점 서비스는 이동단말(MN, Mobile Node)에게 광범위한 로밍을 효율적으로 제공하는 이동성관리가 매우 중요하게 되었다. MIPv6(Mobility IPv6)는 IETF(The Internet Engineering Task Force)에 의해 제안된 이동성관리 기법들 중 하나이다. IPv6기반에서 이동성관리 기법들은 다양한 형태로 발전되어왔다. 각각의 관리 기법들은 이동단말에서의 데이터 이동에 직접적인 관여를 하고 있다. 이 논문에서 두 가지의 이동성관리 평가기법에 대해 제안하고자 한다. 이동성관리를 위한 다양한 프로토콜에서 네트워크상의 핸드오버나 패킷의 전송절차를 수행할 때, 데이터의 전송절차에 대하여 분석하며 또 시그널링의 비용을 산정함에 있어 연산처리하는 노드들과 그 노드간의 파라미터들을 이용하여 가장 효율적인 방법으로 분석모델링을 제안한다. 이동성 프로토콜의 시그널링 비용과 그 비용을 구성하는 각각의 파라미터들을, 수치적 결과를 통해서 각각의 프로토콜들의 비용을 분석한다. 비용은 시그널링 비용과 패킷전송의 합이며, 각각의 이동성관리 기법에 적용하여 그 비용을 분석한다. 이동성 관리의 다양한 기법들 중 가장 최근에 제안되어지고 있는 네트워크 기반의 이동성 프로토콜이 전체적인 비용측면에서 더 우수한 결과를 보여준다.
좌회전 제어네는 크게 좌회전을 금지하는 적극적인 제어에서 좌회전 신호와 좌회전 차선의 디자인 및 차선 설정과 같은 비교적 소극적인 제어가 있다. 기존의 좌회전에 관한 많은 연구는 대부분 후자의 소극적인 제어를 통한 제어효과를 파악하는데 주로 관심을 두었다. 좌회전금지의 효과분석 방법론에는 크게 교차로 및 링크(Link)와 네트워크(Network)의 두가지 차원의 접근 방법이 있다. 교차로 및 링크(Link) 차원의 분석은 TRANSYT 7F, PASSER IV 등과 같은 가로망에서 신호시간을 최적화하는 모형과 NETSIM, COSIM과 같이 조건에 따라 실제 차량의 행태를 모사하는 시뮬레이션 모형 등에서 좌회전 신호현시를 주거나, 주지 않음으로써 전후의 변화를 관찰, 분석에 이용할 수 있다. 그러나, 이러한 접근방법은 개별교차로에서 현시운영에 따른 효과를 분석하기에는 용이할 지 모르나, 좌회전 금지에 따라 전환된 교통량을 합리적으로 처리하는데 문제를 가지고 있다. 이에 반해 네트워크(Network) 차원의 분석은 좌회전 금지에 따른 거시적 수요변화를 파악하여, 좌회전금지에 따라 전환된 교통량을 합리적으로 수용 할 수 있으며, 교차로 및 링크(Link) 차원의 분석기법과의 결합을 통해 개별교차로에서 현시운영에 따른 효과도 어느정도 예견할 수 있을 것으로 예상되지만, 이에 관련한 여구가 전무한 형편이다. 본 연구의 목적은 네트워크(Network) 차원에서 좌회전 금지에 따른 효과 분석 모형을 정립하고, 가상 네트워크에 적용 그 유효성을 검증하여, 지역 네트워크의 개별교차로에서 좌회전 금지의 도입에 대한 의사결정의 기준을 마련하는데 있으며, 이를 위한 구체적 연구 내용은 다름과 같다. 첫째, 순간 동작 사용자 최적 통행배정모형의 구조 및 특성 파악. 둘째, 기존 가로망 표현기법의 구조 및 특성파악. 셋째, 좌회전 금지에 따른 효과 분석을 위한 순간 동적 사용자 최적 통행배정모형의 구축. 넷째, 좌회전 금지에 따른 효과 분석을 위한 가로망 표현기법의 개발. 다섯째, 가상 네트워크에서 구축된 모형을 통한 교차로에서 좌회전 금지 효과분석
본 논문은 소셜 네트워크 서비스 내에 존재하는 사용자간의 인맥 네트워크 정보와 사용자들 간에 주고받는 메시지의 긍정, 부정 성향 분석을 통하여 상대적으로 고립되거나 소외된 사용자를 발굴하는 방법에 대한 내용을 다룬다. 현재 소셜 네트워크 서비스를 이용하여 인맥 네트워크를 분석하거나 특정 인물의 영향력을 분석 또는 화두가 되는 이슈 및 트렌드를 추출하는 연구에 초점이 맞춰지고 있다. 사회적으로 크게 대두되고 있는 학교폭력, 자살, 왕따와 같은 문제점을 해결하기 위하여 소셜 네트워크 분석을 통한 고립 및 소외계층 발견 기법이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 기존의 소셜 네트워크 분석기법으로 해결할 수 없는 소외계층 발견 방법을 제안한다.
본 논문에서는 LTE와 WLAN이 존재하는 이종 네트워크 환경에서 네트워크 선택과 자원 예약 기반의 호 수락 제어 기법을 결합한 통합 호 수락 제어 기법을 제시하고 성능을 분석한다. 이를 위해 LTE 와 WLAN이 중첩된 네트워크 환경에서 단말이 네트워크를 선택할 때의 네트워크 결정률과 자원예약기법이 적용된 통합 호 수락 제어시스템을 제안하고 마코프 체인(Markov Chain) 모델링을 통해 제안된 시스템의 성능을 분석한다. 본 논문에서는 성능지표로서 LTE와 WLAN 각 네트워크 신규호 차단률(New call Blocking Probability), 핸드오프호의 절단률(Handoff call droppng Probability), RB 사용률(Resource Block utilization)을 사용한다. 본 논문의 분석결과로서 통합 호 수락 제어 기법을 적용한 시스템이 적용되지 않은 시스템에 비해 나은 성능을 보였고, 통함 호 수락 제어 기법을 적용할 경우에는 전체의 10%를 자원예약비율로 선택하는 것이 적합함을 보였다. 본 논문의 결과는 향후 LTE와 WLAN의 중첩된 네트워크 환경에서 자원예약기법이 적용된 통합 호 수락 제어 시스템 도입 시에 참고할 만한 자원예약률의 가이드라인을 제시할 수 있을 것이다.
기회적 네트워크(Opportunistic networks)의 포워딩은 간헐적인 연결로 인하여 출발지와 목적지 간에 안정된 경로가 존재하지 않아 기존 포워딩 기법들은 성능이 저하되는 문제를 가지고 있다. 최근 소셜 네트워크 관계망을 이용한 연구가 활발히 진행되고 있으며, 유사도(Similarity)는 소셜 네트워크 분석을 위한 매우 중요한 분석 방법 중 하나이다. 본 논문은 대표적인 유사도를 이용한 포워딩 기법들을 제안하고 기회적 네트워크에서 유사도에 기반한 포워딩 기법을 적용시에 얼마나 성능 향상이 있는지 알아본다. 그 결과로, 이 기법들은 목적지와 유사도가 높은 노드를 중개 노드로 선정하여 포워딩하기 때문에 낮은 트래픽 및 홉 수를 가지게 되며, 준수한 전송 딜레이를 유지한다.
패스파인더 네트워크를 사용하여 지적 구조의 분석과 규명을 시도한 여러 연구가 발표되었다. 패스파인더 네트워크는 다차원척도법에 비해서 여러 장점을 가지고 있지만 구축 알고리즘의 복잡도가 매우 높아서 실행 시간이 오래 걸리며, 전통적인 지적 구조 분석에 유용하게 사용되어온 군집분석을 함께 적용하기가 어려운 것이 단점이다. 이 연구에서는 이와 같은 패스파인더 네트워크의 약점을 보완할 수 있는 새로운 기법으로 병렬최근접이웃클러스터링(PNNC) 기법을 제안하였다. PNNC 기법의 클러스터링 성능을 전통적인 계층적 병합식 클러스터링 기법들과 비교해본 결과 효과성과 효율성 양면에서 기존 기법보다 우세한 것으로 확인되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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