최근 블로그, 카페 및 SNS(Social Network Service)와 같이 다양한 소셜 네트워크 환경을 통해 사용자 자신의 의견 등을 표현하고 있다. 이에 이러한 데이터를 수집 분석하는 시스템을 개발하는 업체에서는 소셜 네트워크 상의 정보를 수집하여 데이터의 패턴을 분석하여 마케팅 등에 이용하는 기술을 제안하고 있다. 그러나, 기존 기술에서는 소셜 네트워크 상에 존재하는 다양한 유형의 문서나 정보를 모두 수용할 수 없어서 그 분석에 제한이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 소셜 네트워크 정보를 실시간으로 수집 및 분석함에 있어서, 소셜 네트워크상에 존재하는 다양한 유형의 문서나 정보를 모두 수용할 수 있고, 이용자의 필요에 따라 분석 결과를 제공할 수 있는 소셜 네트워크 정보 수집 및 분석 시스템을 제공하고자 한다.
본 연구는 SNS 이용자들을 대상으로 이용동기를 분석하여, 각 이용동기의 중간값을 기준으로 상, 중, 하로 구분하고, 정보교류, 네트워크 밀도, 정보신뢰도, 유대인식의 차이를 알아보았다. 소셜 네트워크 이용 동기는 정보추구 동기, 사회적 영향동기, 오락적 동기, 네트워크 형성동기로 나타났다. 이러한 이용동기 수준에 따라 종속변인으로 설정한 정보교류 정도, 네트워크 밀도, 정보신뢰도, 유대인식에 차이가 나타났다. 특히 정보교류 정도와 정보의 신뢰성은 4가지 동기 수준에 따라 차이가 나타났으며, 네트워크 밀도와 유대인식의 차이는 사회적 영향 동기 수준에 따라 차이가 나타났다.
최근 유비쿼터스 환경을 실현하는 기술로서 사물 및 환경 정보를 센싱하여 무선으로 통신하여 필요한 정보를 수집 및 분석, 처리하는 센서네트워크 기술에 대한 관심이 고조되고 있다. 특히, 최근 국내에서는 u-City와 u-Port 사업 등, 범국가적으로 유비쿼터스 환경을 실현하고자 하는 사업이 진행되고 있기 때문에, 센서네트워크 기술에 대한 관심이 더욱 크다. 센서네트워크 기술은 기본적으로 상황 정보인지 기능을 갖춘 센서 노드들이 무선 통신 인프라를 구성하여 환경 정보 모니터링이나 산업체 기기 제어 및 모니터링, 홈 자동화, 보안 및 군사용, 자산 및 물류 응용 등, 다양한 응용을 수행할 수 있는 기술이다. 하지만, 센서네트워크 기술은 본질적으로 무선통신 인프라를 기본으로 하고 있으며, 높은 자원 제약성(낮은 컴퓨팅 능력과 제한된 전원 공급 능력, 저가로 구현해야 한다는 제약성)으로 인해, 일반적으로 높은 보안 취약성을 가지는 것으로 알려져 있다. 본 고에서는 현재 국내의 센서네트워크 산업 분야에서 특히 취약한 것으로 알려져 있는 보안 기술관점에서 센서네트워크 동향을 살펴보고, 센서네트워크 보안 기술 개발 현황을 살펴보고자 한다.
정보통신기술의 발달은 개인용 PC나 노트북과 같은 컴퓨터를 중심으로 이루어진 네트워킹 및 인터넷 환경을 PC와 노트북을 포함한 스마트폰, PDA, 휴대용 멀티미디어 기기와 같이 이동이 가능한 소형의 기기를 중심으로 변화시키고 있다. 통신기능이 가능한 이러한 소형의 장치들은 정보화기기뿐만 아니라 자동차나 시계와 같은 일반적인 사물에도 부착될 수가 있다. 사물에 부착된 통신 장치들은 사물의 정보를 자동으로 획득하게 해주거나 사물간의 통신 네트워크를 통해 정보의 상호 공유가 가능해 진다. 이와 같이 사물에 부착된 통신 장치를 이용하여 사물이 네트워크에 연결되거나 사물간에 통신 네트워크를 구성하는 환경을 사물 통신 혹은 사물 통신 네트워크라 부르며, 사물 통신 네트워크 환경에서는 사람 대 사람, 사람 대 사물뿐만 아니라 사물 대 사물간의 통신 네트워크가 가능해져 모든 객체간의 정보 공유가 가능해 진다. 사물간 통신 네트워크는 유비쿼터스 정보 서비스 사회로 진화하기 위한 필수적인 기술 요소라 할 수 있을 것이다.
본 논문에서는 실제환경에서와 같이 예측할 수 없는 상황에서 에이전트의 인지와 자동 행동 생성 방법을 제안한다. 전통적인 에이전트의 지능제어 방법은 환경에 대해 알고 있는 정보를 이용한다는 제약 때문에 다양하고 복잡한 환경에 적응할 수 없었다. 최근, 미리 알려지지 않은 환경에서 자동으로 행동을 생성할 수 있는 센서와 행동을 연결하는 행동 기반의 방법과 추론, 학습 및 계획 기능의 부여를 위한 하이브리드 방법이 연구되고 있다. 본 논문에서는 다양한 환경조건으로 움직이는 장애물을 인지하고 피할 수 있는 행동을 생성하기 위해 행동 네트워크에 Bayesian 네트워크를 결합한 방법을 제안한다. 행동 네트워크는 입력된 센서 정보와 미리 정의된 목적 정보를 가지고 다음에 수행할 가장 높은 우선순위의 행동을 선택한다. 그리고 Bayesian 네트워크는 센서 정보들로부터 상황을 미리 추론하고 이 확률 값을 행동 네트워크의 가중치로 주어 행동 선택을 조정하도록 한다. 로봇 시뮬레이터를 이용한 실험을 통해 제안한 행동 네트워크와 Bayesian 네트워크의 결합 방법으로 움직이는 장애물을 피하고 목적지를 찾아가는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 단백질 상호작용 네트워크의 복잡성을 제어하고 생물학자가 자신이 설정한 조건을 만족시키는 환경에서 추가적인 다양한 제약 조건을 가하면서 원하는 상호작용 네트워크를 구성하고 조작할 수 있도록 지원하는 Constraints Based Dynamic Protein Interaction Network 이라는 새로운 개념의 단백질 상호작용 네트워크를 소개한다. 본 기법에서는 기존의 단백질 상호작용 네트워크에서 주로 사용하는 단백질 상호작용 정보뿐 아니라 단백질 상호작용에 영향을 미칠 수 있는 개개 단백질의 물리 화학적 특성 및 위치 정보와 상호작용의 환경 정보도 단백질 상호작용 네트워크 구성에 활용한다. 제안된 네트워크상에서 생물학자는 단백질 상호작용 네트워크 구성 조건을 변경하거나 얻어진 네트워크에 변경을 가하면서 점차 자신이 원하는 의미 일은 대사경로 모델을 찾거나, 제약조건의 다양한 조작을 통하여 생물학적 실험을 통하여 얻어진 대사모델의 유효성을 검증하는 것도 가능하다.
본 논문에서는 네트워크의 구성 정보를 바탕으로 상위 수준에서 하위 수준으로 정책을 변환할 때 나타나는 기존 정책과의 충돌을 탐지하고 순응시키는 메커니즘을 소개한다. 대규모 네트워크는 라우터, 스위치, 방화벽 침임 탐지 시스템, 일반 호스트 등과 같은 다양한 종류의 장비로 구성되어 있으며. 이러한 것들은 각기 다른 접근 일 제어 형식을 가지고 있다. 따라서 트래픽에 대한 일괄적인 통제가 어렵고, 외부의 공격에 대한 신속하고 효과적인 대응이 불가능하다. 또한 대규모 네트워크를 구성하고 있는 장비들을 제어하기 위해서는 그러한 장비들이 포함되어 있는 서브 네트워크의 세부 점보와 각 장비의 고유한 설정 규칙을 필요로 한다. 이러한 점은 대규모 네트워크를 상위 수준의 계층에서 관리를 어렵게 한다. 때문에 하부 계층의 구조나 정보와는 독립적으로 추상화된 고수주의 보안 정책 설정을 위한 도구가 요구된다 이것은 상위 수준의 보안 정책 표현 기법, 하위 수준의 보안 정책 기법, 상위 수준의 보안 정책과 네트워크 구성 정보를 바탕으로 하위 수준의 보안 정책을 도출하는 기법 하위 수준의 보안 정책을 실제 네트워크 구성 요소에 적용하는 기법 등의 네 가지 연구로 구분된다. 본 논문에서는 이 네 가지의 연구와 기법을 바탕으로 관리 네트워크에 새로운 정책이 전달될 때 기존의 단순한 정책 선택을 벗어난 서로의 정책을 변환한 ACL을 최대한 순응시키는 메커니즘을 제안한다
본 연구에서는 2계층 정보통신 네트워크의 구축에 직접적으로 적용가능한 트리-스타형 2계층 네트워크 설계문제를 다루었다. 정보통신네트워크 설계에의 적용 가능성을 높이기 위하여, 기존의 연구와 달리 네트워크상의 마디와 가지에 설치해야 할 설비들의 다양한 용량제약을 고려할 수 있도록 정립하였다. 또한 네트워크상의 어느 마디쌍간의 물류(정보통신) 수요를 고려할 수 있도록 하였다. 의사결정기준은 설계시에 고려해야 할 네트워크 구축비용(마디 및 가지의 설비비) 및 운영비용(물류비)의 합을 최소화하는 것으로 설정하였다. 이 문제를 혼합 0-1 정수계획 모형으로 정립하였다. 이 모형의 유용성을 살펴보기 위하여 최근 많은 관심을 끌고 있는 CATV 네트워크의 일반형태인 광가입자 선로망의 설계문제를 본 연구모형으로 표현하여 보았다. 이를 토대로 보다 일반적인 다계층 네트워크 설계문제로 확장하는 방안에 대하여도 검토하였다. 마지막으로 본 연구 모형을 정보통신네트워크 설계시에 적용하기 위하여 휴리스틱 해법을 개발할 경우, 문제 특성상 기존의 연구에서 고려하는 해법의 효율성 외에도 통신네트워크의 특성, 비용구조등을 고려해야 할 당위성에 대하여 토론하였다.
네트워크에 대한 활용 범위가 방대해 지면서, 신뢰성 및 효율성을 가지는 네트워크 관리가 필요하게 되었다. 특히 네트워크 관리에 데이터 마이닝을 이용해 네트워크의 운용 상태에 대한 유용한 정보를 추출하기 위한 기법들이 연구되고 있다. 본 논문에서는 네트워크의 최적화를 위한 하나의 방법으로, 특정 노드의 트래픽 집중 현상을 줄이기 위한 방법을 제안한다. 제안된 방법은 먼저 노드별 트래픽 정보를 표현하고, 수집된 정보들간의 연관성을 가지는 규칙들을 찾으며, 이들 규칙들 중 중복되거나 유용하지 않은 규칙들을 제거하고, 마지막으로 네트워크의 구성 정보를 반영하여 트래픽의 분산에 도움이 되지 않는 정보를 담고 있는 규칙들을 제거한다. 이러한 과정으로 얻어진 규칙들은 새로운 라우팅 정책에 반영하여 병목 현상을 제거하는데 효과적으로 활용할 수 있다.
다양한 형태의 상황 정보를 결합하여 추론하기 위해 베이지안 네트워크를 많이 사용한다. 그러나 일반 베이지안 네트워크는 각 노드의 상태가 이산적이기 때문에, 연속적이거나 여러 상태가 동시에 존재할 수 있는 현실의 상황 정보를 처리하기 어렵다. 본 논문에서는 이와 같은 베이지안 네트워크의 단점을 보완하기 위해 다양한 형태의 상황 정보를 퍼지를 통해 전처리하여 베이지안 네트워크를 통해 추론하는 퍼지 베이지안 네트워크를 제안한다. 유용성을 보이기 위해 음악 추천 에이전트를 설계하여 일반 베이지안 네트워크와 비교 실험한 결과, 제안한 방법으로 다양한 상황 정보에 대해 유연한 처리가 가능함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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