최근 저가의 무선 통신 기술의 발달과 고성능 이동 컴퓨팅 장비의 보급에 따라 이동 컴퓨팅 시장은 점차로 확대되는 추세에 있다. 이동 컴퓨팅 환경에서의 제한된 대역폭, 잦은 단절과 배터리 제한 등의 제약성에 효율적으로 대처하기 위하여 여러 방법이 제안되었고, 특히 지구국에서 전송된 데이타 중 향후 사용 가능성이 높은 데이타를 캐쉬에 저장하고 이용하는 캐쉬 기법에 대한 많은 연구가 이루어지고 있다. 그러나 기존의 캐쉬 교체 기법들은 사용자의 이동성과 데이타의 공간 속성에 의한 특성을 고려하지 못하고 있기 때문에 그 효율성에서 한계를 가지고 있다. 본 논문은 이동 호스트의 위치 변화에 따라 이동 호스트의 캐쉬 내에 저장된 데이타의 가치와 의미가 변경되는 것을 보인다. 또한 지리(geographic) 데이타의 공간적 위치(location)와 지리 데이타가 영향을 미치는 공간적 범위 즉 영역 (region)을 데이타의 공간 속성 (spatial attributes)으로 정의하고, 시간에 따른 사용자의 이동성과 데이타의 공간 속성을 효과적으로 지원하는 새로운 캐쉬 교체 방법들을 제안하였다. 기존의 방법과 본 논문에서 제안한 캐쉬 교체 방법의 비교를 통하여 이동 호스트의 위치와 연관된 질의에 대한 성능 평가를 수행한 결과, 본 논문에서 제안한 캐쉬 교체 방법에 의한 캐쉬 적중률의 향상을 입증하였다. 또한 데이타 밀집도에 따라 캐쉬 교체 방법들의 성능이 변화함을 밝히고 이를 이용하여 이동 호스트가 지나가는 대상 지역의 데이타 밀집도에 따라 서로 다른 캐쉬 교체 방법의 선택이 필요함을 제시 하였다.
최근 모바일 기기의 고도화 및 위성 기술의 발달에 따라, 모바일 단말에서 개인 위치의 수집이 용이해지고 있고, 이에 따라 개인 위치 정보 기반의 다양한 서비스들이 주목 받고 있다. 수집된 위치 정보를 필요한 기준에 따라 적절하게 분석한다면 다양한 위치기반 서비스 및 개인용 스마트 기기 인터페이스 등을 위한 매우 유용한 정보로 활용 할 수 있다. 예를 들어 각 지역별 유동인구 또는 사람들이 밀집한 특정 지역이나, 시간대를 확인 하여 위치기반 서비스의 성능을 향상 시킬 수 있다. 또한 스마트 기기에서 사용자의 위치와 연관된 이동 방식을 인지하여 개인 사용자에게 필요한 인터페이스를 제공할 수 있다. 이 논문에서는 위치 정보 수집을 위한 툴에 대할 설명과, 약 1개월간 수집된 위치정보를 기반으로 분석 결과를 소개한다. 이 결과를 토대로 이동 방식 인식을 위한 알고리즘 개발 시 필요한 점들을 고찰한다.
본 논문은 펨토셀 환경에서 시스템 용량 향상 및 호손율 감소를 위해 펨토 기지국이 자기 최적화 기법을 이용하여 채널별 전송전력을 적응적으로 제어하는 방법을 제안한다. 펨토셀 관련 국제표준에서는 요구사항으로 펨토셀 밀집 배치에 따라 성능 열화가 없어야 한다는 점을 들고 있다. 제안방식에서는 각 펨토 기지국이 펨토 게이트웨이를 통해 전달받은 이웃 기지국의 채널별 전송전력 정보와 주기적 스펙트럼 감지를 통해 측정한 이웃 펨토셀로부터의 채널별 수신 전력을 바탕으로 자신의 채널별 전송전력을 결정하게 된다. 또한 각 채널별로 펨토 사용자 단말(Femto Mobile Station: FMS)의 이동에 따라 적응적으로 전송전력을 제어함으로써, 핸드오버 감소 및 펨토셀 간 균등한 서비스 기회를 가지도록 한다. 이를 통해 펨토셀 밀집 배치에 따른 성능 열화를 방지할 뿐만 아니라, 펨토셀이 밀집할수록 시스템 용량이 향상되고 호손율이 낮아지는 효과를 얻을 수 있다. 또한 채널별 전송전력을 독립적으로 제어함으로써 커버리지 홀을 줄일 수 있으며, 시스템 내에 존재하는 펨토셀의 개수와 상관없이 항상 일정 수준 이상의 커버리지와 호손율을 유지할 수 있다. 컴퓨터 모의실험을 통해 시스템 용량과 호손율 측면에서 기존 방식과 비교 분석하였으며 그 결과 제안한 방식이 기존 방식보다 우수함을 볼 수 있었다.
정부 3.0 공공정보 공유 및 개방, 소셜네트워크서비스의 활성화 그리고 사용자 간의 공유 데이터 증가로 인터넷상에 노출되는 사용자의 개인 정보가 증가하고 있다. 이에 따라 프라이버시를 지키기 위한 익명화 알고리즘이 등장하였으며 관계형 데이터베이스에서의 익명화 알고리즘은 k-익명성(k-anonymity)을 시작으로 ${\ell}$-다양성(${\ell}$-diversity), t-밀집성(t-closeness)으로 발전하였다. 익명화 알고리즘의 성능 향상 부분은 계속해서 효율적인 방법이 제안되고 있지만, 기업이나 공공기관에서는 알고리즘 성능의 향상보다는 전체적인 익명화 처리 방법이 필요한 실정이다. 본 논문에서는 관계형 데이터베이스에서 데이터의 그룹화를 이용하여 k-익명성, ${\ell}$-다양성, t-밀집성 알고리즘을 처리하는 과정을 구체화하였다.
본 논문에서는 사용자들의 밀집도 정보를 기반으로 설정된 목표지역과 릴레이 단말의 수를 제한한 환경에서 광고 확산을 위한 최대 거리 기반 릴레이 단말 선택 알고리즘과 최대 효율 기반 릴레이 단말 선택 알고리즘의 성능을 비교 분석하였다. 최대 거리 기반 릴레이 단말 선택 알고리즘은 단말간의 거리 정보만을 이용하여 릴레이 단말을 선택하고, 최대 효율 기반 릴레이 단말 선택 알고리즘은 설정된 목표지역들을 활용하여 최대 광고 효율을 위한 광고 확산 루트를 설정하였다. 시뮬레이션을 통해 광고를 섹터 수의 변화에 따른 성공적으로 수신한 전체 사용자 수와 전송 효율에 대한 성능을 비교하여, 최대 거리 기반 릴레이 단말 선택 알고리즘 보다 최대 효율 기반 릴레이 단말 선택 알고리즘 성능의 우수성에 대해 분석하였다.
본 논문에서는 LTE-Femtocell 환경에서 최적의 사용자 Capacity, Load, Distance를 위한 게임이론 기반의 액세스 포인트 선택기법을 분석하고 알고리즘을 제안한다. 통신 환경에서 사용자들은 더 좋은 데이터 서비스를 받기를 원한다. LTE-Femtocell 환경에서 사용자들은 적은 이동거리로 이전위치와는 다른 데이터 서비스를 경험할 수 있다. 제안하는 액세스 포인트 선택 기법은 사용자가 적은 이동을 통하여 높은 Capacity를 획득하며 다른 사용자들이 적게 선택한 액세스 포인트를 선택하여 더 좋은 데이터 서비스를 얻을 수 있도록 도와준다. 제안하는 액세스 포인트 선택기법의 효과를 입증하기 위하여 컴퓨터 모의실험을 하였다. 모의실험 결과로 사용자가 밀집되어 있는 상황에서 사용자들은 더 좋은 데이터 서비스를 위하여 흩어지는 모습을 보이며 이 결과로 제안하는 액세스 포인트 선택 기법이 사용자들에게 더 좋은 데이터 서비스를 제공하는 것을 확인하였다.
LTE-A(Long Term Evolution-Advanced)에서는 비용 효율적 방법으로 급증하는 무선 데이터 서비스를 대처하고 사용자의 QoS(Quality of Service)를 만족시키기 위해 SCE(Small Cell Enhancement)에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 수많은 소형셀이 밀집하여 불규칙하게 배치되기 때문에 전송품질 저하 등 많은 문제가 발생하게 된다. 본 논문에서는 밀집한 소형셀 네트워크에서 클러스터링 기반 간섭 관리 기법을 제안한다. 제안 기법은 UE(User Equipment)로부터 받은 RSRP(Reference Signal Received Power)를 비교하여 소형셀의 클러스터를 구성한다. 클러스터 내에서 ABS를 적용하여 소형셀 간 간섭을 완화시킨다. 또한, 전력제어를 적용하여 클러스터 간 간섭을 줄인다. 모의실험 결과, 제안한 기법에서 소형셀 사용자의 SINR(Signal to Interference plus Noise Ratio), 전송률 및 스펙트럼 효율이 향상되어 전체적인 셀 성능이 향상 되는 것을 볼 수 있다.
스마트 홈과 같은 유비쿼터스 환경은 다양한 센서 및 제어 네트워크가 밀집되어 있는 복잡한 시스템이다. 본 논문에서는 이러한 환경하에서 복잡한 인터페이스의 사용에 대한 사용자의 인지 부담(cognitive load)를 줄이고 개인화된(personalized) 서비스를 자율적으로 제공하기 위한 사용자 행동 패턴 선호도 학습 기법을 제안한다. 이를 위해 지식 발견(Knowledge Discovery)을 위한 평생 학습(life-long learning)의 관점에서 퍼지 귀납(Fuzzy Inductive)학습 방법론을 제안하며, 이것은 수치 데이터로부터 입력 공간에 대한 효율적인 퍼지 분할(fuzzy partition)을 얻어내고 일관성있는(consisitent) 퍼지 상관 룰(fuzzy association rule)을 얻어내도록 한다.
본 논문은 스마트 홈과 같이 다양한 센서 및 제어 네트워크가 밀집되어 있는 유비쿼터스 환경 하에서 복잡한 인터페이스의 사용에 대한 사용자의 인지 부담(cognitive load)을 줄이고, 개인화된(personalized) 서비스를 자율적으로 제공하기 위한 새로운 사용자 행동 패턴 선호도 학습기법을 제안하였다. 이를 위해 지식 발견(knowledge discovery)을 위한 평생 학습(life-long learning)의 관점에서 퍼지귀납(fuzzy inductive) 학습 방법론을 제안하며, 이것은 수치 데이터로부터 입력 공간에 대한 효율적인 퍼지 분할(fuzzy partition)을 얻어내고 일관성 있는(consistent) 퍼지 상관 롤(fuzzy association rule)을 얻어내도록 한다.
수많은 기업체, 기관, 개인 사용자가 대규모 DDos(Distributed Denial of Service)공격에 의한 피해에 노출되고 있다. DDoS 공격은 좀비PC라 불리는 수많은 컴퓨터들과 계층적 지령구조를 좀비PC들을 제어하는 네트워크인 봇넷을 통하여 수행된다. 통상의 악성코드 탐지 소프트웨어나 백신은 멀웨어를 탐지하기 위해서 사전에 심층 분석을 통한 멀웨어 시그니처를 밝혀야 하며, 이를 탐지 소프트웨어나 백신에 업데이트하여야 한다. 이 과정은 방대한 시간과 비용이 소모된다. 본고에서는 인공신경망 모델을 이용하여 주기적인 시그니처 사전 업데이트가 필요 없는 봇넷 탐지기법을 제안한다. 제안하는 인공신경망 모델은 Word2Vec과 가속화 계층적 밀집도 기반 클러스터링을 활용한다. 제안기법의 봇넷 탐지성능은 CTU-13 데이터셋을 이용하여 평가하였다. 성능평가 결과, 분류 정확도 99.9%로 기존 방법에 비해 우수한 멀웨어 탐지율을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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