본 논문에서 이용한 프레임워크 기반 통합관리시스템은 네트워크 관리와 분석을 위하여 관리기능, 분석 기능, 관리 및 분석 대상과 관련된 모든 항목을 측정하고 분석하여 예측할 수 있는 기능을 포함하는 시스템이다. 주요 연구방법으로는 세부 항목별로 현황 데이터를 수집, 가공, 분석하였으며, 각 항목간의 연관관계 및 대상별 연관관계를 상세하게 분석하고자 인프레인저(infRanger$^{TM}$)를 이용하였다. 프레임워크 기반통합관리시스템을 이용한 네트워크 트래픽 성능분석은 네트워크 운영에 있어서 성능 저하에 영향을 미치기 쉬운 장비나 구간, 그리고 현재의 문제 가능성이 예상되는 네트워크 자원을 선정하여 상세 분석을 실시하고 문제점을 도출할 수 있도록 하였다. 이렇게 해본 결과 사전에 네트워크에 대한 과잉투자를 예방하고 최적화된 네트워크 환경을 조성하여 관리의 효율성 및 보다 나은 서비스를 제공한다.
본 논문은 소셜네트워크 시각화의 정보미학적 해석을 통해 소셜네트워크 시각화의 예술적 활용을 분석한다. 초창기 소셜네트워크 시각화는 개인과 집단의 상호관계를 규명하는 사회연결망 분석(Social Network Analysis: SNA)의 한 방법인 '소시오그램(sociogram)'의 형태로 등장했다. 이후 소셜네트워크가 점차 복잡해지면서 다양한 인간 관계망을 분석하는 기술이 등장했다. 초창기 소셜네트워크 시각화는 사회 구조를 측정하기 위한 실용적 목적을 지향했다. 그러나 현재 소셜네트워크 시각화는 정보 기반의 예술적 표현에 이르기까지 다양한 형태로 분화되었다. 본 논문은 이러한 소셜네트워크 시각화의 최근 예술적 활용에 주목하여 정보미학적 접근을 시도하고 예술적 활용 사례를 두 가지 범주로 나눈다. 먼저, 아날로그 기반의 정적인 그래프 시각화 유형을 분석한다. 두 번째는 소셜네트워크 웹 사이트와 텍스트 분석 기술을 연동하여 실시간 디지털 이미지를 생성하는 상호작용성 기반의 시각화 유형을 분석한다. 이러한 방법을 통해 예술과 공학의 융합적 패러다임을 제시하여 기존 예술 연구 영역의 한계를 벗어나고자 한다.
본 논문에서는 단백질 상호작용 네트워크를 효율적으로 구축하고 관리하기 위한 템플릿 기반 동적 관리 방법에 대해 제안한다. 기존의 단백질 상호작용 네트워크를 지원하는 대부분 시스템들은 각각의 단백질을 창조 데이터베이스에 대한 레퍼런스로 표현하고 있다. 따라서, 단백질에 상세한 정보를 가지고 분석하기 위해서는 참조 데이터베이스를 통해 상세한 정보를 얻어야 가능하다. 하지만, 방대하고 복잡한 상호작용 네트워크인 경우 분석에 많이 시간이 필요하며, 참조 데이터베이스의 레퍼런스가 변경된 경우 제대로 된 분석 결과를 얻을 수 없다. 본 논문에서 제시한 템플릿 기반의 동적 관리 기법은 다양한 사용자들이 자신의 요구에 맞는 단백질 상호작용 네트워크를 템플릿 검색을 통해 손쉽게 구축할 수 있도록 지원하며, 다중 사용자들이 서로간의 간섭없이 각자의 단백질 상호작용 네트워크 관리할 수 있다. 또한 참조 데이터베이스의 수정된 내용이 단백질 상호작용 네트워크에 지속적으로 반영할 수 있도록 한다.
구문 분석은 문장을 구성하는 어절들 사이의 관계를 파악하여 문장의 구조를 이해하는 기술이다. 구문 분석은 구구조 분석과 의존 구문 분석으로 나누어진다. 한국어처럼 어순이 자유로운 언어에는 의존 구문 분석이 더 적합하다. 의존 구문 분석은 문장을 구성하고 있는 어절 간의 의존 관계를 분석하는 작업으로, 각 어절의 지배소를 찾아내어 의존 관계를 분석한다. 본 논문에서는 멀티헤드 어텐션과 포인터 네트워크를 이용한 음절 단위 의존 구문 분석기를 제안하며 UAS 92.16%, LAS 89.71%의 성능을 보였다.
소셜 네트워크 서비스는 사용자간의 통신수단 및 자신을 표현하는 하나의 수단으로 사용되면서 다양한 정보를 보유하고 있다. 이러한 소셜 네트워크 서비스를 모바일 디바이스를 통하여 사용하는 사용자가 늘어 가고 있다. 소셜 네트워크 서비스를 컴퓨터 디바이스를 통하여 사용하는 경우 컴퓨터 디바이스 내부에는 캐쉬, 히스토리와 같은 일반적인 웹 서비스 이용 로그 기록을 남기게 된다. 모바일 디바이스를 사용하여 소셜 네트워크 서비스를 이용하는 경우 원활한 서비스 이용을 위하여 사용자의 개인 정보, 친구 정보, 대화 내용과 같은 유출되면 악용 될 수 있는 민감한 정보를 모바일 디바이스 내부에 저장하여 서비스 한다. 이러한 민감한 데이터는 적절한 보안 관리가 실행되어야 한다. 하지만, 다양한 보안 취약점이 존재한다. 본 논문에서는 이러한 모바일 소셜 네트워크 서비스 데이터 관리 보안 취약점에 대하여 분석하고 대응방안에 대하여 연구한다.
최근 일부 계량서지학 연구에서 사회 네트워크 분석 분야의 도구인 중심성 분석 기법을 도입하려는 시도가 나타나고 있다. 그런데 사회 네트워크를 대상으로 개발된 중심성 척도는 노드간 연결에 대한 가중치를 반영하지 않는 단점이 있다 이 연구에서는 가중 네트워크인 계량서지적 자료에 대해서 중심성을 분석할 수 있는 새로운 척도를 네 가지 제시하였다. 제안된 척도의 유용성을 검증하기 위해서 저자동시인용 네트워크. 용어 동시출현 네트워크, 웹사이트 동시링크 네트워크의 세 가지 실제 자료에 대해서 중심성 분석을 수행하였다. 분석 결과에서는 제안된 중심성 척도가 계량서지적 네트워크를 대상으로 개별 노드의 입지와 영향력을 파악하는데 있어서 매우 유용함이 확인되었다
참여정부의 출범과 한께 과학기술계에서는 동북아 과학기술 허브 구축방안 논의가 활발히 진행되고 있으나, 현재까지 이러한 논의는 법제도의 정비 및 과학기술특구 건설 등의 이슈에 한정되고 있는 실정이며, 더욱이 이를 뒷받침할 실증적 연구는 미미하다. 허브란 개념이 네트워크에서의 중심성(centrality)을 의미 하며, 현재 및 미래의 과학학기술협력 네트워크 발전에 정보통신기술이 중요한 역할을 수행함을 고려할 때, 우리나라의 초고속통신망 인프라를 십분 활용한 차세대 과학기술 정보인프라의 구축을 통한 동북아 사이버 연구네트워크상의 허브화(궁극적으로는 e-Science의 허브화를 지향)는 지역 클러스터 건설을 통한 물리적 허브화 못지 않게 중요하다 하겠다. 본 연구는 먼저 네트워크 분석기법을 동아시아의 과학기술협력 네트워크에 적용하여 주요 네트워크 지수를 실증적으로 진단하고, 특히 이를 유럽연합의 과학기술협력 네트워크의 패턴과 비교 분석하였다. 유럽 연합은 1984년부터 과학기술 협력 프로그램인 Framework Program을 시작하여 일찍부터 역내 과학기술협력 프로그램을 운영해 온 경험을 가지고 있고, 2000년부터는 자발적 협력과 네트워킹을 통해 유럽의 연구 개발 활동을 통합·조정하기 위해 새롭게 제안된 유럽 연구개발권 (European Research Area) 형성이 구체화되고 있어, 동북아 과학기술협력 네트워크를 건설하는데 좋은 벤치마킹 대상이라 할 수 있다. 이 보고서에서는 유럽 연구개발귄이라는 우산 아래서 유럽의 과학기술 활동이 조정 및 통합되는 과정을 살펴보고, 이를 위한 과학기술 정보인프라의 주요 기능을 컨텐트 (연구정보서비스와 메타데이터 표준), 시스템 (슈퍼 컴퓨팅, 광대역 네트워크, GRID), e-Science 응용연구 별로 살펴보았다. 끝으로 유럽의 경험을: 교훈삼아 동북아 e-Science 네트워크의 건설을 위한 정책적 시사점과 동북아 연구개발정보 Portal 및 APEC APGrid 연구망 등의 구체적인 정보인프라 구축방안을 도출하였다.
최근 정보통신망을 이용한 해킹사고가 급격하게 증가하고 있으며, 그 피해의 파급효과가 매우 커지고 있다. 따라서, 해킹사고로부터 네트워크와 시스템 등의 자산을 보호하는 것이 더욱 중요해지고 있다. 크래커들은 네트워크와 시스템에 존재하는 취약점을 찾아내고, 그 취약점을 이용하여 네트워크 및 시스템에 침투하여 악의적인 행동을 한다. 정보통신망에 대한 취약점 분석$.$평가에서는 네트워크 및 시스템에 존재하는 기술적, 관리적, 물리적 취약점을 분석하고, 각각의 취약점을 이용한 침투의 가능여부와 피해 파급효과에 대한 위험도 평가를 수행한다. 취약점 분석$.$평가를 수행함으로써 대상 기관에 적합한 보안대책을 수립 및 적용하여 해킹사고를 사전에 예방하고, 사고 발생시 적절히 대응할 수 있도록 한다. 본 논문에서는 정보통신망 취약점 분석$.$평가 방법론을 제시하고자 한다.
의존 구문 분석은 문장 내 의존소와 지배소 사이의 관계를 예측하여 문장 구조를 분석하는 자연어처리 태스크이다. 최근의 딥러닝 기반 의존 구문 분석 연구는 주로 포인터 네트워크를 사용하는 방법으로 연구되고 있다. 포인터 네트워크는 내부적으로 사용하는 attention 기법에 따라 성능이 달라질 수 있다. 따라서 본 논문에서는 포인터 네트워크 모델에 적용되는 attention 기법들을 비교 분석하고, 한국어 의존 구문 분석 모델에 가장 효과적인 attention 기법을 선별한다. KLUE 데이터 셋을 사용한 실험 결과, UAS는 biaffine attention을 사용할 때 95.14%로 가장 높은 성능을 보였으며, LAS는 multi-head attention을 사용했을 때 92.85%로 가장 높은 성능을 보였다.
네트워크 서버 접근시 발생되는 로그는 네트워크 관리에 필수적인 다양한 정보를 가지고 있다. 이러한 정보에서 네트워크 관리에 유용한 정보를 추출하여 사용자 접속량, 비정상적인 접근 등을 예측하여 네트워크 관리의 효율성을 높이고 비용을 줄일 수 있다. 네트워크 관리자는 SNMP를 활용하여 네트워크상 서버의 CPU, 메모리, 디스크 사용율과 같은 정보를 기반으로 서버의 상태를 실시간으로 파악할 수 있다. 본 논문에서는 네트워크 6가지 로그를 분석하여 사용자의 접속량을 예측에 필요한 정보를 추출한 후 시계열 분석 방법인 이동평균법과 지수평활법을 적용하여 실험하였다. 또한 SNMP 시뮬레이터를 활용하여 서버의 CPU, 메모리, 디스크 사용율에 관한 OID를 추출하여 서버의 상태와 장애 예측을 시계열 분석방법으로 실험한 후 엑셀과 R 프로그래밍언어를 통해 시각화된 예측 결과를 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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