기업의 네트워크가 대규모화되고 보안시스템 수가 많아짐에 따라 엄청난 양의 보안시스템 이벤트로부터 이상 트래픽을 신속하게 탐지하기란 쉽지 않다. 본 논문에서는 방화벽 등 정보보호 시스템의 보안이벤트를 실시간 탐지하고 분석할 수 있는 트래픽 시각화 분석시스템(FDANT-PCSV)를 제안한다. FDANT-PCSV는 보안이벤트 중 5가지 인자(출발지 IP, 목적지 IP, 목적지 포트, 패킷 길이, 처리상태)를 이용한 Parallel Coordinates 시각화와 4가지 인자(출발지 IP, 목적지 IP, 이벤트 수, 데이터 크기)를 이용한 Sankey 시각화로 구성된다. 또한, 빅데이터 기반 SIEM을 이용하기 때문에 인터넷 및 인트라넷에서 발생하는 네트워크 공격과 네트워크 장애 트래픽을 실시간 탐지할 수 있다. FDANT-PCSV는 사이버 보안 관제요원과 네트워크 관리자가 네트워크 이상 트래픽을 빠르고 쉽게 탐지하여 네트워크 위협에 신속히 대응할 수 있도록 해준다.
휴대폰의 지도서비스는 단말기의 해상도와 프로세스의 제약으로 인하여 데이터를 간략화하면서 사용자의 이해도를 높일 수 있는 약도의 제공이 보다 효율적일 수 있다. 약도는 출발지와 목적지의 경로를 중심으로, 주변의 중요한 도로나 지형지물 등을 단순화하여 사용자가 이해하기 쉽게 표현된 형태이다. 약도 서비스를 위해서는 우선 출발지와 목적지의 경로 및 그 주변 도로를 선택하여 약도식으로 간략화하는 방법이 필요하며, 단말기의 해상도에 적합하게 주변 지형지물을 간략화 된 도로와 함께 약도화하여 표현하는 방법이 필요하다. 이에 본 논문에서는 휴대폰에서 지도를 효율적으로 표현하기 위하여, 지도 일반화 개념을 이용한 약도화 방법을 제안하였다. 제안하는 약도 표현 방법은 현재 상업적으로 서비스되고 있는 지도 서비스와 비교하여 도로를 구성하는 노드의 수가 감소하고, 중요한 지형지물의 선택 등을 수행하여 데이터 효율성이 우수하고, 경로의 명시성과 이해도가 높은 것으로 조사되었다.
최근, 궤적 정보를 이용한 많은 연구들이 진행되고 있다. 그러나 이동 객체의 실제 궤적 데이터를 획득하기는 어렵기 때문에 대부분의 연구들은 궤적 생성기에 의해 생성된 데이터를 이용하고 있다. 그러나 기존의 궤적 생성기들은 대부분 유클리디언 공간을 바탕으로 궤적을 생성하기 때문에 도로 네트워크 공간에서는 적용될 수 없다. 본 논문에서는 도로 네트워크 공간을 바탕으로 한 이동 객체의 궤적 생성 방안을 제안한다. 실제 이동 객체의 움직임과 비슷한 궤적을 생성하기 위하여 이동 객체는 출발지에서 목적지까지의 최단 경로에 근접하여 움직인다는 현실세계의 특징을 반영한다. 제안하는 기법을 이용하여 생성된 궤적 데이터는 현실 세계를 반영하면서 사용자가 원하는 궤적 데이터를 제공할 수 있기 때문에 다양한 연구에 사용될 수 있다.
본 논문에서는 이동 애드혹 망을 위해 시공간 방식에 근거한 보안 라우팅 프로토콜의 설계와 성능을 기술한다. 제안된 시공간 방식은 시간영역에서는 출발지와 목적지 간에 키 배포를 수행하고, 또한 공간영역에서는 경로 상에서의 침입 탐지를 수행하기 때문에 붙여진 이름이다. 데이터 인증을 위해 효율성이 높은 대칭키 방식을 사용하고, 비밀 키는 출발지에서 목적지로 시간차를 이용하여 배포되어 진다. 또한, 단방향의 해쉬체인을 공간측면에서 홉단위로 형성함으로써, 침입자나 포섭된 노드가 라우팅 정보를 조작하는 것을 방지한다 제안된 라우팅 프로토콜의 성능을 평가하기 위해 ns-2 시뮬레이션을 통하여 같은 조건하에서 기존의 AODV와 비교한 결과, 우리가 제안한 프로토콜이 보안 기능을 제공하면서도 동시에 지연시간과 처리율 측면에서 기존의 AODV와 유사한 성능을 보여주고 있다.
이동성을 가진 다수의 노드들로 구성된 MANET에서는 네트워크 토폴로지의 빈번한 변화에 효과적으로 대응할 수 있는 온디맨드 방식의 라우팅 프로토콜이 주로 사용된다. 기존의 AODV 라우팅 기법에서 목적지 노드가 local repair 지역을 벗어나서 이동하고 있을 때, local repair 방법은 불필요한 시간지연을 가져다 줄 뿐이며, 이러한 local repair 방법으로 인한 시간지연은 전체적인 라우팅 경로의 설정시간을 오래 걸리게 할 뿐 아니라, 생성된 데이터 패킷의 손실을 증가시키는 문제를 가져온다. 따라서 본 논문에서는 목적지 노드까지의 경로 단절시 출발지 노드로 가서 경로 재탐색을 하지 않고 이웃 노드의 순서번호를 이용하여 직접 경로설정을 위한 동작을 할 경우 보다 신속하게 경로를 설정할 수 있으며, 데이터의 패킷 손실도 줄여 줄 수 있는 AODV 기반 효율적인 라우팅 프로토콜인 NAODV 프로토콜을 제안하였다. NS-2를 이용한 시뮬레이션 결과는 제안한 기법이 기존의 AODV 보다 패킷 전달비율, 지연시간 측면에서 향상된 성능을 제공함을 보여준다. 또한 노드의 이동 속도가 빠르고 대형망으로 갈수록 더욱 효과적인 방법임을 확인하였다.
텔레매틱스 서비스 중에서 가장 많이 이용하고 있는 것 중 하나는 출발지와 목적지에 이르는 최단 경로를 찾아 주는 서비스이다 . 현재 보편적으로 사용되고 있는 최단 경로 찾기서비스는 실시간 교통 정보를 고려하지 않는 정적인 최단 경로 알고리즘을 사용하고 있다. 본 연구에서는 실시간 교통 정보를 반영하여 현재 시간으로부터 일정 시간 경과한 후의 교통 정보를 예측하기 위한 방법을 제안하고 예측 결과의 정확성을 평가하기 위해 실시간 데이터를 이용하여 실험하였다. 제안된 방법은 도로 위를 달리는 차량의 평균 속도를 5분 단위로 입력 받아 누적된 데이터를 동일한 시간과 요일별로 분석하여 구한 누적 속도패턴과 칼만 필터 방법을 통합한 것이다 . 제안한 방법은 현재 사용되고 있는 누적 속도 패턴만을 이용한 예측보다 더 정확한 예측 결과를 보여 주었다. 예측된 결과는 동적인 최단 경로를 구하기 위해 사용될 뿐만 아니라교통혼잡이 예측되는 지역을 피하여 여행하도록 정보를 제공할 수 있다.
인터넷에서 트래픽의 폭발적인 증가로 인하여 데이터 흐름에 대한 서비스품질(QoS) 보장과 트래픽 엔지니어링 문제가 매우 중요하게 되었다 MPLS는 출발지와 목적지 사이에 다중의 경로를 사용하는 데 자유롭기 때문에 기존의 IP 라우팅보다 이러한 문제를 해결하는데 장점을 갖고 있다 특히 제한기반 최소 거리(CSPF) 알고리즘과 MPLS의 explicit 결로는 위의 문제를 해결하도록 해주었다. 그러나, CSPF 알고리즘은 QoS 제한 이내의 최소 거리 경로를 찾기 때문에 QoS가 만족되는 다른 경로를 찾을 수 없으며, 트래픽이 몰리는 정체가 발생하였을 경우 최선형(best-effort) 트래픽 데이터는 잃게 된다. 본 논문에서는 MPLS 망에서 트래픽을 분산시키는 라우팅을 통해 네트워크 자원을 최적으로 사용하는 방안을 제시한다
이동 정보에 대한 분석은 다양한 사회문제 해결에 도움이 될 수 있으며, 이러한 이동 정보를 정량화하여 나타낸 대표적인 데이터 중 하나가 Origin-Destination(OD) 데이터이다. 기존 연구들에서는 OD 데이터에 시각화 방법론을 도입했으나, 이러한 시각화 도구를 실제 사회 문제 해결에 사용하여 사용성을 평가한 적은 없다. 본 연구에서는 사회 문제해결에 용이한 시각화 도구(이하 SeoulOD-Vis)를 3가지 모듈(지도 시각화, 조건 선택, 세부 정보 표기)에 기반해 개발하였다. 그리고 28명의 피험자를 대상으로 SeoulOD-Vis와 동일한 OD 데이터를 기반으로 제작된 공개된 시각화 도구(기존 시각화 도구)의 사용성을 비교하였다. 그 결과, SeoulOD-Vis 가 기존 시각화 도구보다 높은 사용성 및 문제 수행 성능을 보였으며, 이는 SeoulOD-Vis에 포함된 '조건 선택' 및 '세부 정보 표기' 모듈에 기인했다. 또한, '지도 시각화' 모듈에서 제공하는 히트맵 및 플로우맵은 각기 다른 목적으로 사용되며 다양한 사회 문제 해결에 도움을 줄 수 있음을 확인했다. 본 연구의 결과는 추후 이동 정보를 활용한 사회 문제 해결을 위한 시각화 도구 개발 및 이를 통한 다양한 사회 문제 해결에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
최근, 유럽 연합 가입국을 기항지로 항해하는 선박을 대상으로 배출 가스를 측정한 후, 그 결과를 보고하고 검증받는 MRV 규제의 시행을 앞두고 있다. 이러한 배출 가스량을 경험적으로 산정해보기 위하여 본 논문에서는 간이 연료 소모량 추정 및 최적 경유 항구 추천 시스템을 개발하기 위한 내용을 다룬다. 이를 위해 10여 년간 축적된 선박의 항차 데이터를 기반으로 각 항구별 연료 소모량, 거리, 소요 시간을 분석하여, 이를 기반으로 연료 소모량을 추정하는 모듈을 개발하였다. 또한 선박의 출발지와 목적지 사이의 최적 경유 항구를 추천하기 위한 기능을 비롯하여 실제 운항 경로 표시 기능, 실제 운항 경로와 최적 경로와의 비교 기능, 사용자 지정 경유 항구 선택 기능을 제공하기 위한 모듈을 구현하였다. 개발한 시스템은 선박의 운항 계획 등을 위한 참고 지표로 활용이 가능할 것으로 기대되며, 축적된 데이터를 기반으로 학습하여 미래 데이터를 예측하기 위한 선행 연구로서 의미가 있을 것으로 판단된다.
본 연구에서는 건설관리자 및 덤프트럭 운전자에게 효율적인 토사 운반경로 정보를 제공하기 위한 '덤프트럭 운반경로 탐색 시스템(DRES)'을 구축하였다. 이 시스템은 Esri사에서 제공하는 '네트워크 애널리스트(Network Analyst)'를 분석 엔진으로 탑재하고 있으며, 경로 데이터는 네트워크 데이터 모델을 활용한다. DRES는 사용자가 출발지(현장)와 목적지(사토장 혹은 토취장)를 선정하면 덤프트럭이 효율적으로 운행할 수 있는 경로를 도출해내도록 구현되었다. 이 경로는 덤프트럭의 운행이 금지된, 제한중량이 있는 교량이나 높이제한이 있는 육교 등을 우회하여 생성된다. 개발한 DRES를 사례 현장에 적용한 결과 운행 제약 조건들을 회피하는 경로를 도출하여 운전자에게 더욱 효율적인 경로 정보를 제공하는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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