네트워크의 효율적인 관리를 위해서는 네트워크의 각 호스트에서 발생하는 트래픽을 실시간으로 모니터링 할 수 있는 시스템이 필요하다. 이러한 모니터링의 효율적인 방법 중 하나가 네트워크 장비에서 제공하는 flow 정보를 이용하는 방법이다. 하지만 이는 네트워크 장비의 과부하 발생, 운용비용 상승, 유연성 및 확장성 부족의 단점을 가진다. 이를 극복하기위하여 본 논문에서는 Enterprise 네트워크에 적합한 Flow 기반 실시간 트래픽 모니터링 시스템의 구조를 제안하고, 검증을 위해 구현한 내용을 기술한다. 본 시스템은 패킷을 수집하여 실시간으로 flow 정보를 생성하고 저장하는 Flow Generator 시스템, 저장된 flow 정보를 Analysis 시스템으로 전송하는 Flow Exporter 시스템, Traffic Analysis 시스템, 그리고 분석된 내용을 보여주는 Traffic Reporter 시스템으로 구성된다. 본 시스템은 다양한 분석 목적에 맞게 Flow 정보를 조절할 수 있는 유연성과 다양한 분석시스템을 구축할 수 있는 확장성을 가진다. 본 논문에서 기술한 시스템은 학교 Campus 네트워크를 대상으로 구축되었다.
이 논문은 대한민국의 주식시장에 상장한 기업의 지배구조 분석을 위해 대주주가 어떠한 형태로 주식을 보유하고 있는지에 대한 네트워크 분석이다. 분석대상은 주식시장에 상장한 기업과 그 기업의 주식의 대주주 데이터를 모두 수집하였다. 이를 기업과 대주주 행위자 간에 주식을 보유하고 있는 네트워크를 분석하여 그 보유형태의 의미를 파악하였다. 분석결과 네트워크 형태는 크게 '전체분석, 산업분석, 군집분석, 상장기업분석, 대주주분석, 계열사 분석' 여섯 가지이다. 네트워크 분석결과 주식시장은 전형적인 척도 없는 네트워크 형태를 나타내었으며 반면 그룹간의 계열사 네트워크는 전형적인 계층구조로써 좁은 세상 네트워크의 사례를 나타내었다. 따라서 투자 성향이 갖거나 대주주 간의 이해관계가 있거나 투자상품들이 포트폴리오로 조합원 경우 대주주 간의 네트워크가 밀집된 것을 확인할 수 있었다.
기존 연구에서 무선 인지 네트워크의 성능 분석에 관한 연구는 많았지만 무선 인지 네트워크에 차량 통신을 접목시킨 무선 인지 차량 네트워크의 성능 분석에 관한 연구는 많지 않았다. 또한 최근 실질적인 채널환경을 고려하기 위해 불완전한 채널정보를 가잔 시스템에서의 성능 분석에 대한 연구가 많이 진행되고 있는데 무선 인지 차량 네트워크에서의 연구는 아직 진행되지 않았다. 본 논문에서는 불완전한 채널정보가 존재하는 인지 차량 네트워크의 성능 분석을 한다. 본 논문에서는 언더레이 (underlay) 무선 인지 네트워크를 가정하고 차량간 통신이 일어나는 2차 사용자 네트워크의 채널들을 double Rayleigh fading으로 모델링한다. 성능 분석의 지표로 불능 확률을 사용하고 컴퓨터 모의실험을 통해 분석된 불능확률 값이 상관계수가 변화함에 따라 어떠한 변화가 있는지 확인하였다.
특정 또는 불특정 네트워크를 공격 대상으로 하는 인터넷 웜, 분산서비스거부 공격 등의 출현과 가공할 파괴력으로 인해 네트워크에 대한 보안 요구가 점차 증가하고 있다. 침입탐지시스템 등의 네트워크 보안 솔루션은 네트워크 공격에 대한 감시 및 차단 등의 기능을 제공하며 기술적인 진화를 거듭하고 있지만, 근본적인 한계로써 국부 감시로 인한 불명확성과 오탐에 의한 보안경보$^{1)}$ 플러딩 등이 지적되고 있다. 특히 보안경보의 플러딩 현상은 네트워크 보안 상태를 정확하게 판단하는 것을 방해함으로써 조기경보체제의 구축을 어렵게 하는 요인이 되고 있다. 최근 이러한 부분을 극복하기 위해 보안경보 간의 상호 연관성 분석에 대한 연구가 활발해 지고 있다. 본 논문에서는 보안경보에 대한 연관성 분석 동향에 대해서 논의한다. 또한 보안경보의 집단화(aggregation)를 이용한 네트워크 공격 상황 분석방안에 대해서도 논의한다. 보안경보의 집단화를 이용한 공격 상황 분석은 엄청나게 발생하는 보안경보로부터 조기경보를 위한 공격 정보의 판별과 광역 네트워크상에서 이상 현상의 탐지를 가능하게 한다. 이와 더불어 현재 ETRI에서 개발 중에 있는 네트워크 공격 상황 분석기인 NASA(Network Attack Situation Analyzer)에 대해서도 간략히 소개한다.
최근 Web 2.0 발달과 더불어 블로그나 온라인 카페 등 웹 상의 사용자가 개인적인 정보를 자유롭게 개제할 수 있도록 하는 인터넷서비스가 증가하면서, 이 사용자들 간의 관계에 초점을 맞춘 소셜 네트워크 분양의 연구가 활발히 이루어지고 있다. 하지만 많은 소셜 네트워크 서비스가 정보자원을 컴퓨터가 처리할 수 있는 의미적인 정보로 표현하고 있지 않기 때문에 서로 다른 도메인 간에 공유와 재사용이 어렵고, 사회적 개체들 간의 관계가 명확하게 정의되어 있지 않아 소셜 네트워크 분석에 어려움이 있다. 본 논문에서는 가상 커뮤니티 사용자들이 업로드 한 사진 데이터를 이용한 시맨틱 웹 기반의 소셜 네트워크 분석 시스템을 제안한다. 온톨로지를 기반으로 사진에서 추출된 얼굴 개체와의 관계와 이미 인맥 관계를 형성하고 있는 사람들의 정보적 연결성을 명확하게 정의하고 도메인 규칙을 활용하여 의미 있는 사회적 연결 관계를 추론한다. 이를 그래프로 시각화하여 사용자에게 제공함으로써 온라인 상에서 형성된 커뮤니티 내에서 효율적인 소셜 네트워크 분석을 도모하고 이를 기반으로 다양한 응용 분야에 활용하는 방법을 모색한다.
본 연구는 미래 네트워크 중심전의 핵심으로 등장하고 있는 군용 정보 통신 체계 및 구성 장비의 특성과 발전 동향을 소개하는 차원에서 분석 제시한다. 1장에서는 네트워크 중심전이 태동하게 된 배경을 살펴보았고, 2장에서는 미래 네트워크 중심전의 핵심 전력인 군 전술 정보 통신 체계의 국내외 발전 동향에 대해 분석하였다. 3장에서 군용 정보 통신 체계를 구성하는 정보 통신 장비의 종류 및 기술의 발전 추세를 분석하여 제시한 후, 4장에서 미래전에 대한 시사점을 결론적인 차원에서 제시하였다.
구문 분석은 문장을 구성하는 단어들 간의 관계를 알아내 문장의 구조를 분석하는 작업이다. 구문 분석은 구구조 분석과 의존 구문 분석으로 나누어지는데 한국어처럼 어순이 자유로운 언어는 의존 구문 분석이 적합하다. 최근 구문 분석은 심층 신경망을 적용한 방식이 중점적으로 연구되고 있으며, 포인터 네트워크를 사용하는 모델이 가장 좋은 성능을 보였다. 그러나 포인터 네트워크만으로 구문적인 정보를 학습하기에는 한계가 있다. 본 논문에서는 멀티헤드 어텐션을 함께 사용하여 포인터 네트워크만을 사용 했을 때보다 높은 성능(UAS 92.85%, LAS 90.65%)을 보였다.
본 논문은 소셜 네트워크 서비스 내에 존재하는 사용자간의 인맥 네트워크 정보와 사용자들 간에 주고받는 메시지의 긍정, 부정 성향 분석을 통하여 상대적으로 고립되거나 소외된 사용자를 발굴하는 방법에 대한 내용을 다룬다. 현재 소셜 네트워크 서비스를 이용하여 인맥 네트워크를 분석하거나 특정 인물의 영향력을 분석 또는 화두가 되는 이슈 및 트렌드를 추출하는 연구에 초점이 맞춰지고 있다. 사회적으로 크게 대두되고 있는 학교폭력, 자살, 왕따와 같은 문제점을 해결하기 위하여 소셜 네트워크 분석을 통한 고립 및 소외계층 발견 기법이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 기존의 소셜 네트워크 분석기법으로 해결할 수 없는 소외계층 발견 방법을 제안한다.
본 논문에서는 네트워크를 설계하고 분석할 수 있는 도구를 연구 개발하였다. 사용자는 간단한 설정 과정과 직관적인 인터페이스를 이용하여 네트워크를 설계할 수 있다. 사용자 요구 수준을 반영하여 생성되는 트래픽이 설계된 네트워크에 유입되고 그 성능이 분석된다. 시뮬레이션 과정은 네트워크와 장비의 실제 동작 원리에 기반을 두고 수행되도록 하였다. 본 시스템의 개발을 통하여 국부적인 이론 연구에만 한정되고 있는 네트워크 분석 도구의 개발에 대한 전체 프레임워크의 설계방향과 실용화 방안을 제시하였다.
후성유전은 DNA 염기서열이 변화하지 않은 상태에서 특별한 후성적 조절 기전에 의해 유전자의 발현 양상이 변하는 현상이다. 후성적 조절 기전에는 DNA의 메틸화(methyaltion)와 히스톤 단백질의 변형(modification), non coding RNA에 의한 조절 등이 포함되는데, 이 중 DNA 메틸화 정도에 대한 패턴 분석은 후성유전을 이해하는 중요한 접근방법 중 하나이다. 네트워크와 DNA 메틸화 분석을 위하여 면역관련 264개 유전자들의 -2000bp ~ +200bp사이에 있는 DNA 염기 서열 정보를 추출하였다. 또한 면역관련 단백질들의 상호작용 정보를 이용하여 네트워크를 구축하고 여기에 메틸화 정보를 적용하여 상호작용과 메틸화 모티프와의 관계를 분석하였다. 메틸화 모티프 정보를 적용한 단백질 네트워크에서는 기존 단백질 네트워크보다 더 복잡한 구조를 이루고 있었다. 이러한 구조는 동일한 메틸화 모티프들이 여러 유전자들의 활성을 조절할 것으로 사료된다. 단백질 상호작용 네트워크에 모티프를 적용한 분석은 새로운 후성유전학적 연구를 위한 접근 방법으로 이용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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