본 논문은 무선 애드혹 네트워크에서 신뢰성이 보장되는 데이터 전송을 위해 다중 경로를 설정하는 노드분리 경로문제를 해결하기 위한 강화학습을 제안한다. 노드분리 경로문제는 소스와 목적지사이에 중간 노드가 중복되지 않게 다수의 경로를 결정하는 문제이다. 본 논문에서는 기계학습 중 하나인 강화학습에서 Q-러닝을 사용하여 노드의 수가 많은 대규모의 무선 애드혹 네트워크에서 전송거리를 고려한 최적화 방법을 제안한다. 특히 대규모의 무선 애드혹 네트워크에서 노드분리 경로 문제를 해결하기 위해서는 많은 계산량이 요구되지만 제안된 강화학습은 효율적으로 경로를 학습함으로써 적절한 결과를 도출한다. 제안된 강화학습의 성능은 2개의 노드분리경로를 설정하기 위한 전송거리 관점에서 평가되었으며, 평가 결과에서 기존에 제안된 시뮬레이티드 어널링과 비교평가하여 전송거리면에서 더 좋은 성능을 보였다.
최근 대규모 인공지능 데이터 처리를 위한 메모리 용량 한계 극복과 데이터센터의 메모리 효율성 향상을 위해 분리 메모리 시스템 기술이 각광 받고 있다. 그런데, 분리 메모리 시스템은 컴퓨팅 노드의 메모리 외의 디바이스 혹은 원격 노드의 메모리를 활용해 확장된 메모리를 제공하기 때문에 새로운 보안 위협이 발생한다. 본 논문은 분리 메모리 시스템의 보안 위협을 분석하고, 분리 메모리 시스템에 적용 가능한 보안 기술의 최근 연구 동향을 소개한다.
본 논문에서는 차별화 서비스(Differentiated Service)를 구현하기 위하여 퍼지 이론을 적용한 웹 서버 컴퓨팅 노드들의 동적인 성능 분리(Performance Isolation) 기법에 관하여 논하였다. 제안된 기법은 컴퓨팅 노드의 현재 부하량, 사용자 계층별 요청률을 퍼지 입력 변수(Fuzzy Variables)로 하여, 애매모호한 노드의 정량적 부하를 정성적으로 표현할 수 있도록 하였으며, 이를 통해 계층별 요청률의 급격한 변화에 대응하여, 계층별 요청을 처리하는 담당 노드의 수를 동적으로 조절할 수 있게 하였다. 성능분석을 통해 제안된 퍼지 기반 성능 분리 방식의 서비스 응답시간이 퍼지기법을 사용하지 않은 일반적인 성능 분리에 비해 개선되는 것을 확인하였다.
본 논문은 스냅백을 효과적으로 제거하고 순방향 전압 강하를 줄이는 새로운 구조의 분리된 이중 게이트 SOI SA-LIGBT를 제안하였다. 제안된 소자는 분리된 단락 애노드와 플로팅 오믹 접합의 적용을 통해 스냅백이 성공적으로 제거되었고, 순방향전압강하는 전류밀도가 100A/$cm^2$일 때 기존의 SA-LIGBT에 비교해서 2V 감소된다. 또한 턴-오프 특성도 분리된 단락 애노드를 적용하였기 때문에 SA-LIGBT보다 개선되었다.
다중 표적을 감시하는 무선 센서 네트워크에서 다중 표적이 서로 교차하게 될 때 각각의 표적을 분리하는 문제는 표적의 추적, 탐지, 식별 등의 분야에서 매우 중요하다. 기존의 무선 센서 네트워크에서는 에너지 기반의 기법을 사용하기 때문에 다중 표적의 위치를 추정할 수 없거나, 기지국에서의 원 신호 분석 방법을 통해 표적의 종류를 식별하여 각각의 표적을 분리한다. 후자의 방법은 무선 센서 노드의 통신량과 연산량을 증가시켜 센서 노드의 생존 시간이 짧아지는 단점이 있고, 표적 분리까지 걸리는 시간으로 인해 실시간 처리가 어렵다. 본 논문에서는 무선 센서 노드에서 웨이블릿 변환을 이용한 특징을 추출하고 이를 이용해 다중 표적이 센서 영역 내에서 교차하게 될 때 표적을 분리하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 웨이블릿 상수의 주파수 정보를 이용하여 적은 연산으로 표적을 분리한다.
본 연구는 반복분할(recursive partitioning)에 의한 군집화 방법을 개발하고 활용 예를 보인다. 노드 분리 기준으로는 Overall R-Square를 채택하였고 실용적인 노드 분리 결정 방법을 제안하였다. 이 방법은 연속형 자료에 대하여 나무 형태의 해석하기 쉬운 단순한 규칙을 제공하면서 동시에 변수선택기능을 제공한다. 환용 예로서 Fisher의 붓꽃데이터와 Telecom 사례에 적용해 보았다. K-평균 군집화와 다른 몇 가지 사항이 관측되었다.
새로이 제안한 이중 애노드 LIGBT(Dual Anode LIGBT)는 빠른 스위칭을 위한 기존의 단락 애노드 구조를 캐소드의 양쪽에 위치시킴으로써 단락 애노드 구조가 갖는 부성저항영역을 효과적으로 제거했다. 뿐만 아니라 순방향전압강하 또한 기존의 분리된 단락 애노드 LIGBT (Seperate Shorted Anode LIGBT)에 비해 30%의 개선 효과를 갖는다.
본 논문에서는 네트워크 기반 분산 침입탐지 시스템을 위한 커널 수준 침입탐지 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 탐지분석으로 침입탐지 과정을 분리하고 침입탐지 규칙 생성 요구에 대한 침입탐지 자료구조로의 변환을 사용자 응용 프로그램 수준에서 수행하며 생성된 자료구조의 포인터 연결을 커널 수준에서 수행한다. 침입탐지 규칙 변경은 노드를 삭제하지 않고 삭제표시만 수행하고 새로운 노드를 추가하는 삭제마크 띤 노드추가 방식 통하여 수행한다 제안하는 기법은 탐지과정의 분리를 통해 분산 네트워크 환경에 효율적으로 적용할 수 있으며 커널기반 침입탐지 방식을 사용하여 사용자 응용 프로그램으로 동작하는 에이전트기반의 침입탐지 기법에 비해 탐지속도가 빠르다. 침입탐지 규칙 변경은 삭제마크 및 노드추가 방식을 통해서 규칙변경과 침입탐지를 동시에 수행하기 위한 커널의 부하를 줄일 수 있다. 이를 통해 다양한 네트워크 공격에 대하여 신속하게 대응할 수 있다. 그러므로, 서비스거부 공격과 같이 네트워크 과부하가 발생하는 환경에서도 신속한 침입탐지와 탐지효율을 증가시킬 수 있다는 장점을 가진다.
본 논문에서는 사용자 계층별 요청률에 따라 웹 서버 컴퓨팅 노드들의 성능 분리를 동적으로 수행하는, 퍼지 이론을 적용한 웹 서버 성능 분할 기법에 관하여 논하였다. 제안된 기법은 컴퓨팅 노드의 현재 부하량, 사용자 계층별 요청률을 퍼지 입력 변수(Fuzzy Variables)로 하여, 애매모호한 노드의 정량적 부하를 정성적으로 표현할 수 있도록 하였으며, 이를 통해 계층별 요청률이 급격한 변화에 대응하여, 계층별 요청을 처리하는 담당 노드의 수를 동적으로 조절할 수 있게 하였다. 제안된 기법에 대한 성능분석을 통해 퍼지정리를 활용한 기법이, 이를 사용하지 않은 기법에 비해 우수한 응답시간 성능을 보여주고 있음을 검증하였다.
케이블 TV망은 분배센터에서 가입자에게 방송 신호를 내려보내는데, 하이브리드 파이버 동축케이블(HFC)이 사용된 뒤로는 상향채널을 인터넷 같은 광대역 서비스로 확장해 활용하고 있다. 그런데 이 상향채널은 잡음에 취약한데 한 노드의 증폭기에 누적된 자식노드로부터의 잡음이 어떤 수준을 넘게 되면, 잡음이 더 이상 전파되는 것을 막기 위해 해당되는 노드를 분리하는 것이 필요하게 된다. 각 노드에 이익이 주어질 때 노드 선택 문제(NSP)는 각 노드에 누적된 잡음이 주어진 임계값을 넘지 않으면서 선택된 노드의 이익의 합이 최대가 되게 노드들을 선택하는 문제인데 NP-hard임이 증명되어 있다. 본 논문에서는 NSP의 근사해를 구하는 휴리스틱들을 제안하고 비교 분석하였는데, 구간 분할 휴리스틱이 greedy 휴리스틱보다 더 우수한 결과를 보였다. 이 휴리스틱들은 HFC 운영 시스템에 구현되어, 사용료를 더 많이 지불하는 우수 고객들에 해당하는 노드를 케이블 TV망에서 가능한 분리하지 않음으로써 더 좋은 질의 서비스를 제공하는 데 사용할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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