딥뉴럴네트워크는 머신러닝 분야 중 이미지 인식, 사물 인식 등에 좋은 성능을 보여주고 있다. 그러나 딥뉴럴네트워크는 적대적 샘플(Adversarial example)에 취약점이 있다. 적대적 샘플은 원본 샘플에 최소한의 noise를 넣어서 딥뉴럴네트워크가 잘못 인식하게 하는 샘플이다. 그러나 이러한 적대적 샘플은 원본 샘플간의 최소한의 noise을 주면서 동시에 딥뉴럴네트워크가 잘못 인식하도록 하는 샘플을 생성하는 데 시간이 많이 걸린다는 단점이 있다. 따라서 어떠한 경우에 최소한의 noise가 아니더라도 신속하게 딥뉴럴네트워크가 잘못 인식하도록 하는 공격이 필요할 수 있다. 이 논문에서, 우리는 신속하게 딥뉴럴네트워크를 공격하는 것에 우선순위를 둔 신속한 오인식 샘플 생성 공격을 제안하고자 한다. 이 제안방법은 원본 샘플에 대한 왜곡을 고려하지 않고 딥뉴럴네트워크의 오인식에 중점을 둔 noise를 추가하는 방식이다. 따라서 이 방법은 기존방법과 달리 별도의 원본 샘플에 대한 왜곡을 고려하지 않기 때문에 기존방법보다 생성속도가 빠른 장점이 있다. 실험데이터로는 MNIST와 CIFAR10를 사용하였으며 머신러닝 라이브러리로 Tensorflow를 사용하였다. 실험결과에서, 제안한 오인식 샘플은 기존방법에 비해서 MNIST와 CIFAR10에서 각각 50%, 80% 감소된 반복횟수이면서 100% 공격률을 가진다.
본 논문에서는 유무선 통합 환경에서 안정된 방통융합 멀티미디어 서비스를 제공하기 위한 네트워크 기반의 이동성 관리 기술을 제안하고, 시스템 구현을 통한 성능 분석 결과를 제시한다. 제안된 방식은 네트워크 기반의 이종 액세스 네트워크간 이동성 제어 기술인 AIMS(Access Independent Mobility Service) 기술에서, 액세스 네트워크에 접속된 MN(Mobile Node)들의 안정된 위치 관리 및 핸드오버 제어를 위하여 MN의 네트워크 접속 및 접속 해제 감지를 통한 안정된 바인딩 정보 관리 기능을 제안한다. 또한, AIMS 시스템에서 신뢰성 있는 안정된 이동성 제어 메시지 전달을 위해서 이동성 제어 메시지의 재전송 기능 그리고 MN들에게 안정된 액세스 네트워크 접속 환경을 제공하기 위한 이동성 제어 노드간의 Heartbeat 메시지 전송 기능을 제안한다. 제안된 방식은 AIMS 시험 네트워크 구현 연구를 통하여 기능 검증 및 성능 분석을 수행하였다.
무선 메쉬 네트워크 기술은 유선과 유사한 전송속도를 갖는 무선망을 구축하는 기술을 의미하며, 유선 네트워크와 비교하여 보다 효율적인 망 구축의 편의성 및 유연성을 제공한다. 이러한 무선 메쉬 네트워크는 라우터 노드의 이동성이 적고 에너지 영향에도 제약이 적게 따른다는 특징을 갖고 있다. 그러나 다양한 종류의 네트워크로 구성되는 특징으로 인해서 다중 경로의 설정 및 선택 시에 발생할 수 있는 시스템 오버헤드 등 고려되어야 하는 사항들이 많다. 그러므로 이러한 네트워크 특성에 맞는 경로 설정 기술이 반영되는 네트워크의 설계 및 최적화에 주목할 필요가 있다. 본 논문에서는 다중 경로 설정 시 발생 할 수 있는 문제에 효과적으로 대응하기 위해 라우터 노드의 트래픽 상황에 따른 데이터 손실률과 대역폭 및 링크의 흡수를 평가 요소로 활용하여 유전 알고리즘을 통한 동적 경로 설정에 대한 해결방법으로 무선 메쉬 네트워크의 라우팅 메트릭 기법을 제안한다.
데이터 기반의 과학연구가 추세인 요즘 대용량의 데이터 전송은 연구 생산성에 많은 영향을 미친다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 대용량 과학 빅데이터를 전송하기 위한 별도의 네트워크 구조가 필요하다. ScienceDMZ는 이러한 과학 빅데이터를 전송하기 위해서 고안된 네트워크 구조이다. 이러한 네트워크 구성에서는 사용자 및 자원에 대한 접근제어정책(ACL, access control list) 수립이 필수적이다. 본 논문에서는 실제 ScienceDMZ 네트워크 구조로 구현된 R&E Together 프로젝트와 네트워크 구조를 설명하고, 안전한 데이터 전송 및 서비스 제공을 위해 접근제어정책을 적용할 사용자 및 서비스를 정의한다. 또한 네트워크 관리자가 전체 네트워크 자원 및 사용자에 대해 일괄적으로 접근제어정책을 적용할 수 있는 방법을 제시하며, 이를 통해 접근제어정책 적용에 대한 자동화를 이룰 수 있었다.
최근 컴퓨터, 정보통신, 제어 기술이 융합된 Cyber-Physical Systems 기술에 대해 많은 연구자들의 관심이 증가하고 있고, 이에 대한 연구가 선진국을 중심으로 활발히 진행되고 있다. 이와 관련하여 본 논문에서는 센서네트워크를 사이버-물리시스템 또는 다양한 응용서비스 분야에 적용한 사례를 중심으로 소개한다.
최근 정보통신환경은 통신ㆍ방송 인터넷이 대통합되는 디지털융합(Digital Convergence) 서비스 제공 형태로 급속히 진행되고 있다. 디지털기술의 발전으로 음성 데이터 영상 멀티미디어 등 모든 형태의 정보를 디지털화 할 수 있으며, 컴퓨터의 소형화ㆍ다기능화, 컴퓨팅 파워의 증대로 저비용ㆍ대용량의 정보처리가 가능하게 되었다. 그리고 네트워크 기능과 성능의 획기적 발전으로 네트워크 적용범위가 가전, 자동차, 영상, 콘텐츠, 센서 등 거의 모든 영역으로 확대되고 있다.(중략)
본 고에서는 최근 스마트폰의 활성화와 더불어 새로운 융합 서비스로 자리잡은 스마트 TV를 바탕으로 차세대 스마트 TV로 발전하기 위하여 필요한 네트워크 요소 기술에 대해 간단히 알아보고, IPTV2.0 기술을 응용하여 차세대 스마트 TV를 제공하는 방안과 더불어 양방향 N-스크린 서비스를 실현하기 위한 네트워크 기반의 제공 구조에 대하여 알아본다. 또한, 세계적으로 환경 보호 정책이 기술적인 이슈로 등장함에 따라 유무선 네트워크에서도 이를 수용하기 위한 전략이 큰 관심사로 떠오르고 있다. 따라서, 그린 IT 실현을 위한 미래 네트워크에 대한 고찰로써, 에너지 네트워크의 모델링, 네트워크 기기의 효과적인 활용과 가상화 관점에서 고려되어야 할 이슈들을 분석해 봄으로써 향후 미래 네트워크에서 요구하는 기술들에 대하여 알아본다.
우리나라는 세계 최고 수준의 IT 인프라를 기반으로 네트워크 및 서비스 융합, RFID 등 u-IT 서비스 확산 등을 통해 유비쿼터스 사회로 빠르게 진입하고 있다. 향후 디지털 융합이 가속화됨에 따라 시간과 공간의 제약 없이 원하는 정보의 획득 활용이 증가하고, u-Health, u-learning 등 IT가 타산업과 융합되면서 높은 부가가치를 창출할 것으로 전망 된다. 그러나 정보화의 급속한 진전에 따른 사회 전반의 편의성과 효율성이 향상하였으나, 해킹 바이러스, 개인정보 유출사고, 스팸 등 역기능으로 인한 피해도 확산되고 있다. 최근에는 네트워크 방어체계를 무력화시키는 지능화된 해킹, 대량의 고객정보 유출, 사회공학 기법을 활용한 피싱 등 이용자의 자산과 프라이버시를 침해하는 사이버범죄 증가 등으로 이용자자산과 권리 보호관점에서의 정보보호의 중요성이 부각되고 있다. 향후 시간과 장소에 상관없이 지식정보를 활용하여 편리하고 쾌적한 생활을 누리게 하는 지식정보사회는 예측 불가능한 위험이 곳곳에 산재한 정보위험사회로의 진입을 의미 할 수도 있다. 그러므로 미래사회에서 예상되는 위협을 예측하여 효과적으로 사전에 예방할 수 있는 체계를 마련하는 것은 안전하고 신뢰할 수 있는 지식정보사회를 향유하기 위한 전제조건으로 작용한다. 이에 본고에서는 미래 지식정보사회에 대비한 정보보호 전략으로 안전한 u-사회 청사진 설계 및 환경조성 선도와 국제화, 사이버위협 예방 및 대응체계의 입체적 조화와 융합, 정보보호 기술 제품 산업간 선순환 촉진과 성장 등 3대 전략을 설정하고 실행방안을 제시한다.
요즈음은 국내외적으로 강화되고 있는 환경규제와 생산공정에서의 안전 강화 등으로 중소·중견기업들의 사전예방 시스템 구축이 매우 필요한 시기이다. 이에 반해 산업환경과 생산안전(ES)을 융합하는 전문가들의 네트워크는 물론 지식서비스 기업조차 지원을 할 수 있는 준비가 충분하지 않은 상태이다. 본 연구에서는 전문가의 설문조사를 통하여 산업환경과 생산 안전(ES)의 융합에 대한 현주소를 살펴보고, 이를 타개하기 위한 방법으로 ES 지식 클러스터 구축방안을 제안하였다. ES 융합 방법론의 개발과 보급, 효율성 분석과 라운드테이블 개최 등에 대한 세부 전략도 함께 제안하였다.
BIM(Building Information Modeling) is a salient technology for influential innovation in the construction industry. The patent network analysis is useful for suggesting the direction of technology development and exploring the research and development field. Therefore, the purpose of this study is to analyze the BIM technology structure and core technologies according to the convergence of BIM technology and market expansion. In this study, social network analysis was conducted by establishing a co-classification IPC network for the United States BIM patent. In particular, the characteristics of the major technical areas in the BIM technology network were identified through centrality analysis. G06F017/00, digital computing or data processing method, is a core technology field in the BIM network. Arrangements, apparatus or systems for transmission of digital information, H04L029/00 is an influential technology across the network. B25J009/00 for program controlled manipulators is an intermediary technology field and G06T019/00, manipulating 3D models or images for computer graphics, is an important field for technological development competitiveness.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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