본 논문은 애드혹을 이용한 자동차간 네트워크에서 도심 및 고속도로에서 소규모로 그룹을 지어 이동할 때의 네트워크 성능을 분석한다. 자동차를 위한 무선 네트워크를 구축하기 위하여 IEEE 802.11b를 이용한 애드혹 네트워크를 사용한다. 그리고 이러한 네트워크에서 다양한 이동성 환경에서 IEEE 802.11b를 이용한 네트워크의 성능을 분석한다. 이를 위하여 네트워크 시뮬레이터인 OPNET을 이용하여 실제 자동차가 이동하는 이동성 모델을 적용한 후 TCP와 UDP를 이용하여 대용량의 데이터를 전송할 때의 네트워크 성능을 측정한다. 또한 실제 자동차에 애드혹 네트워크를 구축하여 TCP와 UDP를 이용한 대용량의 자료를 주고받을 때의 네트워크 성능을 측정합니다.
액티브 네트워크란 네트워크에 프로그램 가능한 라우터나 스위치를 배치하여, 전송되는 패킷들을 서비스 특성이나 사용자 요구에 따라 적합하게 연산, 처리작업을 수행하고 수정할 수 있는 네트워크를 말한다. 그러나 이러한 액티브 네트워크의 단점은 기존의 패시브 네트워크가 패킷 포워딩 기능만을 제공하는 것에 비해 더욱 복잡한 네트워크 상태로 인해 보다 많은 보안상의 위협과 공격이 훨씬 쉽고 다양하다. 이에 따라 보안 및 안전의 문제가 중요한 관심사가 되었다. 본 논문에서는 악의적인 목적으로 액티브 노드의 취약성을 이용하여 어플리케이션 코드를 액티브 노드에 설치하게 되어 전체적인 네트워크를 위협할 수 있는 액티브 네트워크의 단점을 보완하고자, 설치하려는 어플리케이션 코드에 대한 인증 및 무결성과 접근권한 기법을 이용한 어플리케이션 코드의 관리와 전송제어를 하는 ANASP시스템을 설계 및 구현하고자 한다.
최근 Faccebook과 Twitter로 대표되는 소셜 네트워크가 인터넷에서 각광을 받고 있다. 또한 소셜 네트워크에서 사용자를 위한 다양한 연구가 진행 중이다. 하지만, 소셜 네트워크에서 기존의 P2P 네트워크의 자원 검색 방법은 네트워크를 구성하는 Peer 사이의 실제 거리 문제로 인한 자원 검색 시간이 늘어나는 것과 같은 문제점이 발생한다. 따라서, 본 논문에서는 소셜 네트워크에서 검색 효율성을 향상시키기 위해 Interesting 키워드를 사용한 소셜 P2P 자원 검색 기법에 대해 제안한다.
무선 애드혹 네트워크는 고정된 유선 네트워크에서 생각할 수 없었던 잦은 네트워크 구성의 변화, 대역폭과 에너지 사용의 제한 등 기존의 유선 네트워크와는 다른 특성들을 갖는다. 따라서 유선 네트워크에서 제공받았던 고품질의 서비스를 무선 애드혹 네트워크에서 제공받기 위해서는 제한된 자원을 효과적으로 이용할 수 있는 연구가 필요하다. 본 논문에서는 GPS 등의 기술을 이용하여 네트워크를 구성하는 이동 노드들의 위치 정보를 파악하고, 이를 라우팅에 활용하는 기존의 위치기반 라우팅 기법 중 하나인 LAR 알고리즘을 개량하였다. 제안 알고리즘은 노드들의 위치뿐만 아니라 에너지까지 함께 고려하며, 이를 위해 불필요한 제어 메시지의 확산을 최소화하고, 노드간 거리에 적절한 전송 전력을 사용하여 통신을 하게 함으로써 효율적인 라우팅이 이루어지도록 하였다. 실험 결과 기존 LAR 알고리즘에 비해 제안 기법이 노드의 생존률이 평균 12.1% 향상되었다.
무선 센서 네트워크란 센서를 통해 주변환경에 대한 정보를 수집하고 센서간의 무선 통신을 이용하여 다른 센서들과 정보를 나눔으로써 하나의 네트워크를 구성하는 것이며, 최근 기술 발전으로 인해 다양한 센서들이 널리 보급되면서 다양한 응용 분야가 등장하고 있다. 최근에는 다양해져가는 센서 네트워크에서 카메라 센서 기반 도로 감시 센서 네트워크에 대한 이슈가 대두되고 있으며, 도로 감시 센서 네트워크의 영역이 점점 대규모화가 되면서 최소의 네트워크 구축 비용으로 센서 네트워크의 요구사항을 만족하는 센서 배치 문제에 관심이 증가되고 있다. 본 고에서는 카메라 센서 기반 도로 상황을 감지하는 네트워크에서 최소의 네트워크 구축비용으로 이벤트 감지에 대한 성능을 보장하는 센서 배치 기법을 고려한다. 이를 위해 카메라 센서의 이벤트 전달 및 감지 성능을 만족하는 센서간의 간격을 도출하여서 이를 센서 배치에 적용한다.
정보보안에 대한 관심의 배후에는 인터네트의 폭발적인 성장이라는 현실적인 변화가 존재했다. 인터네트가 전세계 곳곳의 네트워크를 하나로 연결할 수 있었던 가장 큰 요인이 바로 개방성에 있다. 그러나 이러한 개방성이 곧 정보보안의 문제를 불러일으키게 된다. 국내에서도 인터네트의 성장과 동반해 인트라네트 도입이 줄을 잇고 있는 상황이지만 아직도 정보보안에 관한 마인드 부재라는 엄연한 현실이 존재하고 있다. 정보보안의 기본 토대가 되는 방화벽 시스템의 실정을 살펴보면서 국내 정보보안산업을 진단해 본다.
행동 기반 인공지능은 기본 행동들의 집합으로부터 적절한 행동을 선택함으로써 복잡한 행동을 하도록 하는 방식이다. 행동 기반 시스템은 1980년대에 시작되어 이제는 많은 에이전트 시스템에 사용되고 있다. 본 논문에서는 기존의 P. Maes가 제안한 행동 선택 네트워크에 Learning Classifier System을 이용한 학습 기능을 부가하여, 변하는 환경에 적절히 적응하여 행동의 시퀀스를 생성할 수 있는 방법을 제안하다. 행동 선택 네트워크는 주어진 문제에 따라 노드 간 연결을 설계자가 미리 설정하도록 하는데, 해결해야 할 문제가 변함에 따라 네트워크에서의 연결 형태가 변형될 필요가 있다. Khepera 로봇을 이용한 시뮬레이션 결과, 행동 선택 네트워크에서의 학습이 유용함을 확인할 수 있었다.
1968년 ARPA 네트워크의 출현 이후 음성 서비스 위주의 네트워크와 데이터 서비스 위주의 네트워크는 서로의 서비스를 수용하기 위해 노력해왔다. 음성 기반의 네트워크에서 데이터를 수용하기 위한 노력은 ‘꿈의 망’으로 그친 ISDN(Integrated Services Digital Network)으로 나타났고, 데이터 기반의 네트워크에서 음성을 수용하기 위한 노력은 보편적인 비연결형 데이터 서비스와는 대비되는 B-ISDN(Broadband-ISDN)으로 나타났다. 이후 다시 B-ISDN은 IP 서비스의 수용을 위해 ATM 교환기를 MPLS(Multi Protocol Label Switching) 교환기로 대치하여 보완하고 있지만, VoIP(Voice over IP)등 음성서비스의 제공에는 아직 완전한 해법이 제시되지 못하고 있다.(중략)
무선 adhoc 네트워크에서는 기존의 유선 네트워크와 달리 기반 시설 없이 휴대용 기기들만으로 네트워크가 형성된다. 휴대용 기기들은 배터리를 에너지원으로 사용하므로 효율적인 에너지 자원 관리가 중요한 고려 대상이 된다. 본 논문에서는 adhoc 무선 네트워크에서 전체 에너지를 적게 사용하는 브로드캐스트 라우팅 트리를 형성하는 알고리즘을 제안한다.
MPLS 네트워크에서 LIB 테이블은 네트워크의 성능에 아주 큰 영향을 미치며, 네트워크의 자원 이용률을 결정하는 중요한 인자이다. 본 논문에서는 MPLS 네트워크에서 LIB 테이블의 공간을 절약하는 방안을 제시하였다. 제안된 방식과 기존의 방식들에 대해 네트워크 시뮬레이션을 이용하여 측정한 결과, 제안된 방식의 T 값을 0.25초로 지정하면 평균 20%, T 값을 0.50초로 지정하면 평균 46%의 LIB 테이블 공간이 절약됨을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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