피쳐폰(Feature Phone)이 주를 이루던 초기 3G(Third Generation)는 사용자의 데이터 사용량이 많지 않았다. 그러나 스마트폰이 등장하면서 데이터를 이용한 서비스의 다양화, 저렴한 데이터 요금 정책으로 데이터 사용량이 대폭 증가하였다. 이동통신사가 예상하지 못한 데이터 사용량 증가로 3세대 망의 새로운 보안상 취약점이 나타났고 이를 이용한 DoS(Denial of Service) 공격이 발생하고 있다. 본 논문에서는 3세대 망에서 나타날 수 있는 DoS 공격의 하나인 DCH(Dedicated Channel) 고갈형 DoS 공격에 대한 논의하고 정상 사용자의 패킷 사용 패턴을 이용한 탐지 기법을 제안한다.
최근 스마트폰 사용의 증가로 인해 지그비 네트워크는 동일한 주파수 대역을 사용하는 무선랜에 의한 간섭이 심각해졌다. 이와 같이 이기종 네트워크에 의해 발생하는 간섭 문제를 해결하기 위한 채널 호핑 기법의 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 논문에서는 자원 낭비와 패킷 손실을 최소화하기 위해 테이블 기반의 채널 호핑 기법을 제안한다. 제안한 테이블 기반의 채널 호핑 기법은 간섭의 발생을 채널 테이블을 통해 관리하며 이를 기반으로 채널 호핑을 수행한다. 기존 기법과의 성능 비교 실험을 통해 테이블 기반 채널 호핑 기법은 간섭 발생시 빠른 회피가 가능하고 이로 인해 네트워크의 성능을 향상시킬 수 있음을 확인하였다.
최근 Smart Phone에서 WiFi Zone의 활용도가 증가되고 있다. WiFi Zone의 무선 인터넷은 무선이 가지고 있는 취약점을 그대로 가지고 있기 때문에 보안에 대한 취약점이 존재하고 침해사고에 대비한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 WiFi Zone에서 암호가 설정된 무선 AP의 패킷을 수집하여 분석하고, 해당 무선 AP의 access 암호를 알아낸다. 암호분석과 WiFi Zone의 취약점을 분석하여 War Driving 기술을 사용하여 무선 인터넷의 취약점을 분석하고, 무선 AP에 대한 공격과 ARP Spoofing 공격을 하여 해당 무선 AP를 마비시키거나 위장 무선 AP를 설정하여 정보를 취득 하였다. 본 논문 연구를 통하여 Smart Phone과 무선 네트워크 보안성을 강화하는 연구 자료로 사용할 것이다.
스마트 홈은 홈 내의 여러 장치와 서비스가 서로 협력함으로써 최적의 가정환경을 만들고, 거주자가 원격지에서 홈 내의 특정 가전을 제어할 수 있도록 발전하였다. 현재 가장 많이 사용되어지고 있는 웹 서버를 이용하는 방법은 고정 IP(Internet Protocol)를 가지고 있지 않고, 푸쉬(Push) 기능의 부재로 인해 거주자가 지시한 내용이 잘 진행되어지고 있는지 알기 위해 새로운 플랫폼을 구축하거나, 다시 접속을 하여야만 진행상황을 알 수 있다. 또한, 제어를 원하는 정보가전의 상태를 먼저 받아야만 제어가 가능하기 때문에 실내에서는 그 상태를 사용자가 알고 있지만, 패킷의 오류 발생은 제어의 지연 원인이 된다. 유비쿼터스는 인간친화적인 형태의 제어 장비를 제안하여 오고 있다. 본 논문에서는 메신저와 자연어 처리의 구문 분석을 활용하여 정보 가전을 제어할 수 있는 방법을 제안한다.
스마트 폰, 태블릿 PC와 같은 이동단말기기와 다양한 무선통신 기술의 발전으로 차세대 이동통신망은 다양한 액세스 네트워크들이 공존한다. 다양한 네트워크에서의 서비스 연속성 및 네트워크 상황에 따른 서비스 품질 저하, 그리고 EPC 망의 트래픽 과부하 현상은 여전히 문제로 남아있다. 본 논문에서는 EPC 망에서 측정된 QoS 정보에 따라 트래픽 경로 선택 기법을 제안한다. 제안한 방안을 통해 효율적인 네트워크 활용 방안과 최상의 핸드오버 방안을 제공할 수 있으며 사용자에게는 네트워크 상황에 따른 최적의 서비스를 제공할 수 있다.
수년간 스마트폰, 패드 등 모바일 단말의 증가와 P2P, mVoIP, IPTV, Kakao Talk 등 신규 서비스들의 등장 및 이용으로 트래픽이 급증하고 있다. DPI방식의 장비들은 패킷을 분석하고 이를 통해 특정 사용자나 서비스에 대한 제어가 가능하다. 최근 많은 통신사들은 서비스 및 트래픽 관리를 위해 DPI 시스템을 도입하고 있다. 본 논문에서는 DPI 기술과 장비들에 관하여 살펴보고 관련 장비의 성능측정을 위한 메트릭에 대하여 살펴보기로 한다.
모바일 네트워크 사용량이 급증함에 따라 트래픽 수요 문제를 해결하기 위한 많은 연구가 이뤄지고 있다. 특히 네트워크 환경 측정 분야는 정확한 분석을 통해 네트워크상에 발생되는 문제들의 원인을 찾아냄으로써 트래픽 수요 문제를 해결할 수 있는 기반을 제공한다. 특히 최근 스마트폰의 수요가 늘어남에 따라 모바일 플랫폼 특성이 네트워크에 미치는 영향을 고려한 측정시스템이 필요하다. 이에 본 논문에서는 모바일 플랫폼을 위한 네트워크 환경 측정 시스템을 설계하였다. 설계된 시스템은 클라이언트를 통하여 얻은 패킷의 정보를 통하여 패킷 전송간의 지연시간과 throughput을 실시간으로 계산한다. 그리고 측정시 클라이언트인 모바일 단말기에 요구되는 계산량을 줄임으로써 모바일 단말기에 걸리는 부하를 최소화하였다. 설계한 시스템을 통하여 네트워크 자원을 최대로 사용하였을 시 Wi-Fi 망이 3G 망보다 짧은 전송지연시간, 높은 최대 throughput, 낮은 손실률을 가지고, Android가 iOS보다 짧은 전송지연시간과 높은 최대 throughput을 가지며, UDP가 TCP보다 긴 전송지연시간, 높은 최대 throughput을 가진다는 것을 확인하였다.
네트워크 기술이 빠르게 성장하고 있어서 네트워크 환경이 복잡해지고 있다. 이에 따라, 네트워크 트래픽이나 정보를 이용하여 실시간으로 자원을 모니터링 하는 기술들이 발전하고 있다. 대표적인 모니터링 툴은 Cacti이다. Cacti는 RRDTool(Round Robin Database tool), SNMP(Simple Network Management Protocol)를 기반으로 한 모니터링툴 이고, Libpcap는 네트워크 카드에서 패킷 캡쳐를 용이하게 해주는 라이브러리이다. 본 논문에서는 Cacti와 Libpcap 기반으로 시스템을 개발하여 실시간으로 대상을 모니터링 할 수 있고 스마트폰으로 실시간 알림 이메일을 받을 수 있다. 본 시스템은 Libpcap으로 포착한 네트워크 트래픽 패킷을 분석하고 그래프 형식으로 Cacti에서 표현되어 모니터링 할 수 있다. 이는 높은 효율성을 가지며 관리가 간편하고 정확성을 가지므로, 향후 널리 활용될 것으로 보인다.
IT기술의 발달로 인해 최근 IoT 장비에 적용되는 하드웨어 기술이 저비용, 고성능 RF 및 연산장치를 사용한 스마트 시스템들로 변화되고 있다. 그러나 방대한 양의 IoT 장비들이 설치된 인프라 환경에서 빅데이터 수집은 전송되는 데이터간 병목현상으로 인해 수집 서버의 부하가 발생한다. 이로인해 데이터수집 서버로 전송되는 데이터는 패킷 손실 및 데이터 처리율 감소 현상이 발생한다. 따라서 방대한 양의 IoT 장비들이 설치된 인프라 환경에서 효율적인 빅데이터 수집 기법이 필요하다. 이에 본 논문에서는 방대한 양의 IoT 장비들이 설치된 인프라 환경에서 효율적인 빅데이터 수집 기법을 제안한다. 성능평가 결과, 제안하는 기법의 패킷 손실 및 데이터 처리율은 전송되는 파일의 손실없이 전송이 완료된다. 향후 본 설계를 기반으로 시스템이 구현이 필요하다.
본 논문에서는 고품질 모바일 VoIP 음성통신에 대한 객관적인 QoS를 제공하는 대화음질 측정시스템을 구현하였다. 대화음질 측정을 위해서 VoIP로 연결된 두 대의 스마트폰에 에코 및 잡음 제거, 음성 인코딩 및 디코딩, RTP (Real-TimeProtocol)을 적용한 패킷 생성, 지터버퍼 콘트롤, LC (Loss Concealment)를 포함한 POS (Play-out Schedule)로 구성된 VoIP음성 통화시스템을 구현하였다. 대화음질 측정 시스템은 VoIP로 연결된 두 스마트폰의 마이크, 그리고 스피커와 연결되어 각 화자별로 음성신호를 녹음한 후에, 녹음된 음성신호를 이용하여 CE (Conversational Efficiency), CS (Conversational Symmetry) 및 PESQ (Perceptual Evaluation of Speech Quality)를 측정하고, CE-CS-PESQ에 대한 상관관계를 측정한다. 본 논문에서는 다양한 SNR, IP 네트워크망 변동에 따른 지연, 손실 변화에 따른 CE, CS, PESQ를 측정하여 대화음질 측정시스템을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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