• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2005년도 추계종합학술대회
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• pp.566-570
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• 2005

생물학적 유전자 배열에서 다양한 레벨로 분자 세포 간 네트워크를 입증하여 고 처리를 응용하여 수치학적인 표현 모델 분석으로 정보공학 네트워크를 연구한다. 확률적 그래프 모델을 사용하여 네트워크의 계층적 구성 특성을 이용하여 생물학적 통찰력을 확률함수를 응용해 복잡한 세포 간 네트워크에 대한 고 대역 처리 데이터의 근원인 DNA 마이크로 배열을 응용하여 유전자 베이스네트워크 논리를 유전자 표현 레벨로 나타낸다. 유전자 데이터로부터 확률적 그래프 모델들을 추정 및 분석하고 논리적으로 예측하여 확률적 그래프 모델이 정보공학 네트워크로 확장 추론 한다.

• 정보보호학회지
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• 제17권2호
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• pp.80-89
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• 2007

네트워크 트래픽에서 비정상(anomaly)을 탐지하는 것은 아주 중요하지만 아직 완전히 해결되지 않은 문제이다. 비정상 유형을 관찰하기 위하여 일반적으로 트래픽 플로(traffic flow)를 감시한다. 트래픽 플로는 여러 가지 네트워크 트래픽의 형태를 제시한다. 이런 트래픽 플로의 집합에 대한 분석은 매우 복잡한 문제이고, 또한 트래픽 플로 수집을 위해서는 많은 자원이 소요된다. 본 논문에서는 비정상 트래픽 유형을 공격 형태 및 트래픽 플로 두 가지의 다른 측면에서 제시하고 그 특성을 기술한다. 그리고 앞으로 나타날 새로운 웜 공격 유형에 대하여도 제시한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제36권11호
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• pp.955-959
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• 2009

본 논문에서는 휴먼 객체들의 이동 궤적 정보를 기반으로 휴먼 상호 행동을 인식하기 위한 새로운 모델을 제안한다. 복잡한 휴먼 상호 행동들은 의미있는 작은 단위로 분할될 수 있는데 이를 '부-상호행동'이라 하며, 이들을 표현하는 모델들의 순차적 연결 또는 네트워크로 상호 행동을 모델링한다. 제안하는 모델은 서로 다른 상호 행동들에 공통적으로 나타나는 부-상호 행동들을 공유하도록 함으로써 모델의 복잡도를 낮추어 매우 효율적이다. 상호 행동 네트워크 모델의 동작 분석 및 기존 방법과의 비교 실험을 통해 제안한 방법의 우수성을 확인할 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.537-542
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• 2017

본 논문에서는 시분할 이중화 상향링크 셀룰러 네트워크에서 사용자의 복잡도와 오버헤드를 줄이기 위한 새로운 스케쥴링 방법을 제안한다. 시분할 이중 통신 네트워크에서 사용자들은 주변의 기지국들로부터 전송된 신호를 측정함으로써 주변 기지국으로 야기하는 간섭량을 추정할 수 있다. 이를 바탕으로, 기존의 max SGIR 스케쥴링 방식은 사용자들의 신호 대 발생 간섭의 비율 (SGIR)을 계산하여 기지국으로 피드백하고, 기지국은 가장큰 SGIR 값을 가지는 사용자를 선택하여 데이터를 전송하게 한다. 이 방식은 기지국의 수가 증가할수록 사용자들이 측정하는 간섭 채널의 수가 증가하여 사용자의 하드웨어와 알고리즘 복잡도가 증가하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는, 사용자가 발생시키는 간섭 중 가장 큰 단일 간섭 정보만을 사용하여 SGIR 값을 예측함으로써 사용자의 복잡도를 낮출 수 있는 max SmGIR 스케쥴링 방식을 제안한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통한 성능 분석 결과에 따르면, 제안 방식은 이러한 낮은 복잡도에도 기존의 max SGIR 방식과 유사한 성능을 보였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제6권5호
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• pp.649-656
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• 2011

본 논문에서는 유전자 생물학 분야의 여러 각도로 세포 간 네트워크를 분석하고, 유전자 생물학 분야를 정보공학 네트워크에 응용하여 수치학적인 표현 모델로 분석 연구하고자 한다. 확률적 그래프 모델을 사용하여 데이터 네트워크로부터 생물학적 통찰력을 확률적 함수적으로 응용해, 복잡한 세포 간 네트워크 보다 단순한 하부모델로 구성하여 유전자 베이스네트워크 논리를 유전자 표현 레벨로 나타낸다. 유전자 데이터로부터 확률적 그래프 모델들을 분석하여 유전자 표현 데이터를 정보공학 네트워크 모델의 방법으로 확장 추론한다.

• 정보보호학회지
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• 제31권3호
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• pp.51-59
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• 2021

최근 5G 무선통신 네트워크 기술이 상용화 단계에 진입하자마자 6G를 위한 차세대 무선통신 네트워크 기술에 대한 경쟁적인 연구개발이 가속화되고 있다. 6G에서는 5G 대비 50배의 속도, 10분의 1의 무선 지연 시간의 개선이 예상되며, 인공지능 기술과 융합해 네트워크 구성 요소들을 최적화하고 사람, 기계, 사물 간 새로운 차원의 초연결 경험을 제공하는 것을 목표로 한다. 그러나 획기적인 성능과 효율성 개선을 위해 시스템의 복잡성이 증가하고, 연결성이 상시 보장되어야 하며, 유연성과 지능 내재화를 위해 프로그래머블 디자인이 필수적인 요소가 되었기 때문에 보안 취약성이 커졌다. 본 논문에서는 차세대 무선통신 네트워크의 핵심 기술 요소와 표준화 동향을 분석하고, 보안 이슈와 향후 연구 방향을 제시한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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• pp.238-240
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• 2005

유전자의 생물학적 기능을 밝히고 세포 내 상호작용을 이해하는 것은 post-genome era의 가장 중요한 작업 중 하나이다. 세포는 서로 다른 컴포넌트들의 상호작용에 의해 아주 복잡한 네트워크를 구성한다. 생화학적 네트워크에는 metabolic, regulatory, signal transduction과 같은 세포의 프로세스를 포함한다. 이러한 생화학적 네트워크들은 서로 다른 정보체계를 가지고 각기 다른 데이터베이스에 분산되어 저장관리 되고 있다. 따라서 생화학적 네트워크 데이터를 체계적으로 효율적으로 저장, 관리하기 위한 데이터베이스에 대한 필요성이 증대되고 있다. 본 논문에서는 기존의 생화학적 네트워크 데이터베이스의 장.단점을 분석하고 객체지향 방식에 입각한 새로운 생화학적 네트워크 데이터의 통합을 위한 시스템 모델을 제시한다. 제안된 시스템 모델은 생화학적 네트워크 데이터에 대한 생물학전 관계를 자연스럽게 표현할 수 있는 객체지향 모델을 사용하였다. 또한 생화학적 네트워크 모델을 묘사하기 위한 응용프로그램 사이의 데이터 교환의 표준언어인 SBML[2]스키마를 기반으로 하고 있다.

• 스마트미디어저널
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• 제13권2호
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• pp.108-121
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• 2024

IT 산업에서 기업들 간에 존재하는 네트워크의 복잡성과 변동성이 고도화되면서, 동시에 네트워크의 중요성도 증가하고 있다. 기존 연구에서는 기업 간의 거래 관계를 분석하여 전략 및 정책 수립에 활용하고자 네트워크 분석을 수행했다. 그러나 기존 연구의 경우 대부분 거시적 관점에서 전반적인 네트워크 구조를 분석했다는 점에서 개별 기업의 수준에서 활용하기 어렵다는 한계점을 가지고 있었다. 이에 본 연구는 연결강도 기반 업종 및 지역별 수준 네트워크 분석, 노드 중심성 복합지표 도출이라는 새로운 방식의 연구모형을 개발했다. 본 연구에서 개발한 방법론을 통해서 IT 기업들 간의 거래 데이터를 활용하여 9개 광역권의 네트워크를 분석했다. 연구의 결과는 인천, 부산, 대구 등 제조업 기반의 도시들이 IT 기업들과 긴밀한 협력 네트워크를 구축하고 있다는 사실을 알 수 있었다. 또한, 광주 및 대전의 IT 산업에서는 특정 기업들이 거래 네트워크를 주도하고 있다는 것도 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.221-228
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• 2005

데이터 저장장치는 서버의 내부나 근처에 있는 것으로 인식되어 왔으나 네트워크 기술의 발달로 저장장치 시스템은 주 전산기와 원거리에 떨어져 존재할 수 있게 되었다. 인터넷 시대에 데이터 량의 폭발적인 증가는 데이터를 저장하는 시스템과 이를 전송하는 시스템의 균형 있는 발전을 요구하고 있으며 SAN(Storage Area Network)이나 NAS(Network Attached Storage)은 이러한 요구를 반영하고 있다. 저장장치로부터 최적의 성능을 도출하기 위해서 복잡한 저장 네트워크의 용량과 한계를 파악하는 것이 중요하다. 파악된 데이터는 성능 조율의 기초가 되고 저장장치의 구매 시점을 결정하는데 사용될 수도 있다. 본 논문에서는 저장 네트워크 시스템의 큐잉 네트워크를 통한 분석적 모델을 제시한 다음, 이의 시뮬레이션하여 분석적 모델이 정당하다는 것을 입증한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.370-373
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• 2022

본 연구에서는 전이 엔트로피 개념을 활용하여 주요 상품 선물의 하방 리스크 지수의 정보 흐름을 바탕으로 한 인과관계 네트워크를 구성하였다. 그리고 구성된 네트워크를 활용하여 금융 시장을 분석하였으며, 또한 정보 흐름의 존재 여부를 바탕으로 상품 선물의 하방 리스크 지수의 예측력이 개선될 수 있는지 확인하고자 하였다. 이를 위하여 정보 불확실성의 감소량을 측정하는 전이 엔트로피를 인과관계의 측정 지표로 상정하였으며, 전이 엔트로피 측정 시 발생할 수 있는 유한크기효과(finite size effect)를 조정하는 데 있어서 효과적인 지표인 효율적 전이 엔트로피를 활용하여 정보 흐름 네트워크를 구성하였으며 이를 이용하여 금융 지수 간의 인과관계를 분석하고 EDaR 의 등락 예측에 활용하였다. 그 결과, 금융 시장 지수를 효율적 전이 엔트로피를 이용한 인과관계 네트워크를 활용하여 금융 시장의 복잡계 네트워크 분석이 가능함을 확인하였고, 구성된 네트워크를 활용하여 국내 금융 시장 등락 예측에 있어 더 적은 데이터 열을 활용하여 거의 유사한 예측 결과를 냄으로써 상품 선물 시장 관련 예측의 데이터 열 선택에 활용할 수 있음을 확인하였다.