최근 딥 러닝 기법의 하나인 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)은 영상 잡음(Noise) 제거 분야에서 전통적인 기법보다 좋은 성능을 나타내고 있지만 학습하는 과정에서 영상 내 디테일한 부분이 손실될 수 있다. 본 논문에서는 웨이블릿 변환(Wavelet Transform)을 기반으로 영상 내 디테일 정보도 같이 학습하여 영상 디테일을 향상하는 잡음 제거 합성곱 신경망 네트워크를 제안한다. 제안하는 네트워크는 디테일 향상 서브 네트워크(Detail Enhancement Subnetwork)와 영상 잡음 추출 서브 네트워크(Noise Extraction Subnetwork)를 이용하게 된다. 실험을 통해 제안하는 방법은 기존 알고리듬보다 디테일 손실 문제를 효과적으로 해결할 수 있었고 객관적 품질 평가인 PSNR(Peak Signal-to-Noise Ratio)와 주관적 품질 비교에서 모두 우수한 결과가 나온 것을 확인하였다.
전자 상거래에서 고객의 성향을 이해하기 위해서는 일반적으로 판매 실무에서의 경험과 전문적인 지식을 필요로 하게 된다. 데이터 마이닝은 고객들에 대한 데이터의 분석을 통해서 이러한 성향들을 알아내는 것을 목표로 한다. 베이지안 네트워크는 DAG(Directed Acyclic Graph)를 이용하여 데이터의 구조를 시각적으로 표현하여 주는 확률모형으로 변수사이의 종속관계를 밝히고 데이터 마이닝의 기법으로 이용할 수 있다. 본 논문에서는 베이지안 네트워크를 사용하여 전자 상거래 고객들의 성향을 분석하기 위한 방법을 제시한다. 또한 고객성향에 대한 주요 요인을 분석하기 위해 Descriminant 모형을 이용하고 그 유용성을 다른 방법들과 비교하였다.
원활한 인터넷 서비스를 제공하기 위해서는 인터넷 트래픽을 효율적으로 관리할 수 있어야 하며, 이를 위해 가장 먼저 해야 할 것은 인터넷 트래픽을 측정하는 것이다. 인터넷 트래픽의 측정은 수동적인 측정과 능동적인 측정으로 분류된다. 수동적인 측정은 라우터나 ATM 스위치를 통해 흘러 다니는 트래픽 종류와 트래픽 양을 측정하여 측정네트워크의 트래픽 특성을 파악하는 것이고, 능동적인 측정은 측정네트워크 종단에 위치한 두 호스트 사이에 측정패킷을 투입하여 측정네트워크의 상태를 파악하는 것이다. 본 고는 현재 알려진 인터넷 트래픽 측정 방법과 현재 구현된 측정 시스템을 소개한다.
네트워크 기능 가상화와 소프트웨어 정의 네트워킹의 융합은 현재의 네트워크를 대체할 새로운 매커니즘으로써 대두되고 있다. 특히 서비스 기능 체인은 네트워크에 유연성을 효율적으로 부여할 수 있다는 장점으로 인해 부각되고 있다. 그러나 서비스 기능 체인은 그 특유의 체인형 구조로 인해 생존성에 큰 약점을 갖고 있기도 하다. 이에 기존 방법들은 별도의 백업 가상 네트워크 기능을 배치하는데, 이는 자원 효율적이지 못하다. 본 논문에서는 추가적인 백업 가상 네트워크 기능 배치 없이 서비스 기능 체인의 생존성을 보장하는 백업 시스템을 제안한다.
최근 이동 중에도 인터넷을 사용하고자하는 사용자의 요구에 맞추어 노드의 이동성을 제공하기 위한 기술들이 개발되고 있다. 그 중 대표적인 기술이 네트워크 계층에서의 이동성 관리 기법인 Mobile IP 기술이다. Mobile IP 기술은 크게 두 가지 분류로 나눌 수 있다. 하나는 호스트가 직접 핸드오프에 대한 시그널링을 수행하는 호스트 기반 이동성 관리 기술이고, 다른 하나는 네트워크 엔터티가 호스트를 대신하여 호스트의 이동에 따른 시그널링을 수행하는 네트워크 기반 이동성 관리 기술이다. 전자의 대표적인 프로토콜은 Mobile IPv6, Fast Mobile IPv6, Hierarchical Mobile IPv6가 있고, 후자의 대표적인 프로토콜은 Proxy Mobile IPv6 기법이 있다. 그 중, 최근 가장 주목 받고 있는 기술은 Proxy Mobile IPv6이다. 네트워크 기반 이동성 관리라는 개념이 서비스 제공자와 기기 제조사에게 모두 이득을 주는 방식이기 때문이다. 하지만 Proxy Mobile IPv6는 아직 개발 중인 기법이라 최적화에 대한 논의가 끝나지 않았다. 특히 Proxy Mobile IPv6 도메인 내에서의 라우팅 최적화에 대한 논의는 활발하게 이루어지고 있다. 본 논문에서는 Proxy Mobile IPv6의 네트워크 엔터티인 Mobile Access Gateway의 라우팅 테이블을 이용한 라우팅 최적화 기법을 제안한다. 또한 제안한 기법이 가져오는 성능향상과 효과에 대해 분석한다.
최근 유비쿼터스란 단어가 사회 전반에 걸쳐 새롭게 부각됨에 따라 시간과 공간의 제약에서 벗어난 사용자 중심의 서비스가 제공되고 있다. 이러한 활발한 진행 속에 센서와 네트워크 기술의 발달로 언제, 어디서나 센서들이 무선 네트워크로 상호 통신 할 수 있는 유비쿼터스 센서 네트워크의 활용이 더욱 높아지고 있다. 본 논문에서는 이러한 유비쿼터스 센서 네트워크를 전시관 관리에 활용함으로써 능동적인 전시관 관리 시스템을 설계 및 구현해 보고자 한다.
정보통신기기들의 융.복합화와 함께 미래 네트워크는 인간 중심적인 네트워크로 발전할 전망이다. 특히 현재 진행되고 있는 가입자 단말의 융합기술과 더불어 주변환경에 친화적인 인간 감성을 기반으로 하는 스마트 단말 및 스마트 네트워크 노드들이 주류를 이룰 것이다. 빠르게 진화하고 있는 정보통신 기술의 미래를 예측한다는 것은 상당히 어려운 일이나 본 논문에서는 현재 연구되고 있는 요소 기술들을 기반으로 향후10년 이후의 미래 네트워크를 전망하고 국내외에서 일어나고 있는 연구 활동 등에 대해 기술하였다.
IT 인프라를 통해 변화하는 비즈니스 우선순위에 따라 재사용 또는 결합 가능한 컴포넌트로 통합하는 표준화된 프레임워크인 서비스 지향 아키텍처를 구현하기 위한 핵심기술이 가상화이다. 이 가상화 기술 가운데 네트워크 가상화가 미래인터넷에서 중요한 기술적 이슈로 부상하고 있지만, 아직은 초기 단계이기 때문에 네트워크 가상화의 개념과 세부 기술 등이 모호한 상태이다. 이에 따라, 본 고에서는 미래인터넷 관점에서 네트워크 가상화에 대해 기술 동향을 파악하고, 전반적인 개념과 세부 기술을 다루어 보고자 한다.
이 연구는 1993년에 미국 서북부에 위치한 중소도시인 시애틀(Seattle)에 기반을 두고 만들어져 지금까지 10년 넘게 유지되어 온, 시애틀 커뮤니티 네트워크(Seattle Community Network)라는 전자적 지역공동체망을 네트워크사회를 구성하는 한 부분으로 보고, SCN이 어떠한 사회적 과정을 거쳐 만들어지고 전개되는가를 심층적으로 분석하는 데 목적이 있다. 오3f은 정보기술의 발전, 특히 인터넷기술의 발전이 네트워크사회가 발전할 수 있는 토양을 어떻게 제공해주는지, 그리고 이러한 전자적 지역 공동체망이 어떠한 사회적 과정을 거쳐 만들어지고 또 정체하게 되는가를 잘 보여주는 대표적인 사례라고 할 수 있다. SCN의 건설은 기술적 필연성의 논리가 아니라 사회적 힘들에 의해 추진되었고, 결국 또한 사회적 힘들의 영향을 받아 정체상태를 맞이하게 되었다. SCN은 정보기술과 네트워크사회에 대한 자본의 지배를 제어하고 정보화가 보다 시민친화적인 방향으로 추진될 수 있도록 시민사회가 나서서 건설한 것이었지만 정보자본주의화의 진전 속에서 결국에는 자본의 거대한 영향력 하에서 더 이상 성장하지 못하고 정체상태를 맞이하게 되었다. 이상의 분석을 통해 우리는 기술결정론이 함의하는 바와는 달리 네트워크사회가 정보기술이 일방적으로 만들어 네는 사회가 아니라 다양한 환경적, 사회적 요인들의 상호작용 속에서 만들어지는 동태적인 성격을 지니는 것임을 알 수 있다.
다수의 센서 노드들이 무선 네트워크로 구성된 센서 네트워크상에서 전송되는 정보를 안전하게 보호하기 위한 방법은 내부적으로 센서 노드의 보안 기능을 추가하는 것 뿐만 아니라 전체 네트워크를 보호하기 위한 계층적인 보안 요구사항을 만족하여야 한다. 이에 본 고에서는 센서 네트워크의 보안 요구사항을 분석하고, 관련 암호 알고리듬과 네트워크 프로토콜, 그리고 표준화 동향을 살펴본 후 센서 네트워크의 특성을 고려한 안전한 정보보호기술을 소개한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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