센서 네트워크에 대한 보안은 일반 네트워크와 동일하게 보안성, 무결성, 가용성 등이 요구된다. 그러나 일반적으로 센서 네트워크는 무선 통신을 하는 네트워크이고, 고정된 인프라가 없으며, 네트워크 토폴로지가 자주 변하는 특징으로 인해 보안문제는 어려운 것으로 인식되고 있다. 특히, 센서 노드의 에너지와 같은 자원 고갈을 유발하여 정상적인 동작을 못하게 하는 서비스 거부(Denial of Service, DoS)와 같은 공격에 취약하다. 본 논문에서는 센서 네트워크의 일반적인 구성을 통해 발생할 수 있는 DoS 공격의 유형을 분석하고, 보안요구사항을 제시하였다. 제시한 보안요구사항은 DoS 공격 뿐 아니라 센서 네트워크에서 발생할 수 있는 다양한 공격 유형에 대한 보안요구사항을 마련하는 데에 기초가 될 것으로 기대한다.
센서 네트워크(Sensor network)는 주변 데이터를 수집하기 위해 널리 퍼뜨려진 작고, 값싼 센서들이 밀집된 무선 네트워크이다. 또한 센서 네트워크는 특수한 활동을 수행하기 위하여 상호 협동하는 센서 노드들의 모임으로 나타낼 수 있으며, 무선 센서 네트워크는 멀리 떨어진 위치에서 물리적인 환경의 감시와 제어를 용이하게 한다. 그러므로, 센서 네트워크는 기후가 혹독한 위치에서 감지한 정보를 모으거나 군사 목적, 주변 환경 감시와 같은 다양한 분야에서 응용되고 있다. 그러나, 일반적으로 저전력 센서들을 이용하는 센서 네트워크는 에너지 효율성을 고려하여 전체 네트워크 성능을 저하시키지 않고 데이터를 수집하는 것이 가장 큰 목적이다. 따라서, 본 논문에서는 위치 측정으로 인한 상대적인 위치 정보에 기반한 클러스터링 기법인 홉 트리(Hop-tree)를 제안한다. 제안된 클러스터링 기법은 위치 측정으로 인해 각 센서 노드들의 상대적인 위치를 알 수 있다는 것과 각 센서 노드들의 에너지를 효율적으로 이용할 수 있다는 장점을 가진다.
정보통신기술의 발달은 개인용 컴퓨터나 노트북 컴퓨터와 같은 컴퓨터를 중심으로 이루어진 네트워킹 및 인터넷 환경을 컴퓨터를 포함한 스마트폰, PDA, 휴대용 멀티미디어 기기와 같이 이동이 가능한 소형의 기기를 중심으로 변화시키고 있다. 그러나, 연산, 통신 및 네트워킹 기능이 가능한 소형 장치들은 정보화 기기뿐만 아니라 계량기, 온도계와 같은 일반적인 사물에도 부착될 수가 있다. 사물에 부착된 이러한 소형 장치들은 사물의 정보를 자동으로 획득하게 해주거나 사물간의 통신 네트워크를 통해 정보의 상호 공유가 가능해진다. 이와 같이 사물에 부착된 통신 장치를 이용하여 사물이 네트워크에 연결되거나 사물간에 통신 네트워크를 구성하여 정보를 공유하는 개념 및 기술을 지칭하는 용어로 IoT, M2M 및 사물지능통신 등이 있다. 이러한 네트워크 환경에서는 사람 대 사람, 사람 대 사물뿐만 아니라 사물 대 사물간의 통신 네트워크가 가능해져 모든 객체간의 정보 공유가 가능해지며 이는 미래 유비쿼터스 정보 서비스 사회로 진화하기 위한 필수적인 기술 요소라 할 수 있을 것이다.
급속한 정보 기술의 발전에 따라 인터넷 서비스의 고속화에 대한 요구가 급증하고 있다. 이에 따라 인터넷 관련 네트워크 장비들의 수요가 앞으로도 지속적으로 증대할 것으로 쉽게 예상할 수 있다. 하지만 국내 네트워크 관련 장비들은 아직도 외산에 많이 의존하는 실정이며, 특히 인터넷 망을 구성하는 핵심 요소인 인터넷 서버는 외산에 절대적으로 의존을 하고 있다. 따라서 개인용 컴퓨터 생산기술, 중대형 컴퓨터 설계 개발 기술, 메모리 설계 생산 기술 등 국내 산업계가 보유하고 있는 우수한 기술을 바탕으로 지속적인 연구 개발이 이루어져야 할 것이다. 본 논문은 인터넷 기반에서 1Gbps의 전송속도를 갖는 스트리밍 서버의 핵심 구성요소인 네트워크 스토리지 서브시스템의 구조를 제안한다. 본 연구를 통하여 국내에서도 중대형시스템을 위한 컴퓨터시스템의 구조에 대한 연구가 활성화되기를 기대한다.
MANET(Mobile Ad Hoc Network)이란 어떠한 기반 구조나 중앙의 관리없이 동적으로 임시 네트워크를 형성하는 무선 mobile node의 집합이다. 이 논문에서는 MANET에서 근원지 node가 목적지 node로의 route를 발견하기 위해 전체 네트워크를 대상으로 route request 패킷을 flooding 할 경우 결과적으로 네트워크의 성능을 저하시킨다는 점과 mobile node가 제한된 양의 power를 가지고 있다는 점에 초점을 맞추어 연구가 진행되었다. 다시 말해 이 논문에서 제안된 ZTPA 라우팅 프로토콜은 기존의 ZRP를 기본으로 서로 겹치지 않는 격자 모양의 zone으로 네트워크가 구성된다. 또한 proactive 라우팅이 이루어지는 IARP에서 route 설정시 현재 node에 남아있는 power를 고려한 CMMBCR 라우팅 프로토콜이 사용되며 이와 더불어 두 개의 임계치(SVSZ, FVSZ)를 사용함으로써 설정된 route의 수명을 연장하고 신뢰성 있는 데이터 전송이 가능하여 전체적인 네트워크의 성능 향상을 야기할 수 있다.
링크 예측 기법은 소셜 네트워크 분석 중 한 방법으로서 그래프 내에서 추가적으로 발생하는 링크를 어떻게 예측하여 네트워크에 추가하는 가에 대한 문제이며 소셜 네트워크의 친구 추천 서비스, 상관 관계 분석, 테러리스트 네트워크 모니터링 등 여러 분야에서 사용되고 있다. 그러나 데이터가 대용량화 됨에 따라 모든 데이터를 메모리에 적재하지 못하거나 최단경로 알고리즘의 반복 수행 등 많은 수행시간을 요구하기 때문에 분산 처리 환경이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 프리겔 기반의 모든 노드들 간의 최단경로를 찾는 알고리즘의 반복 수행을 제거하여 수행속도를 향상시킨다. 다양한 데이터 셋에 따른 수행 시간을 측정하여 제안하는 기법의 우수성을 보인다.
현시대 온라인 사용자들에게 각광받고 있는 형태의 웹기반 서비스의 한 형태인 소셜 네트워크 서비스는 동창모임, 지역모임 등의 다양한 현실 인간관계를 기반으로 한 사용자간의 매칭 기능을 제공하고 있다. 이러한 매칭 기능을 바탕으로 소셜 네트워크 서비스는 개인의 일상을 공유하는 용도로 사용되고 있다. 이와는 별도로 학습관리시스템은 대학이상의 고등교육 현장에서 사용되어 학습자의 학습 내용 및 그에 대한 교수자의 피드백을 주기 위한 용도로 이용되고 있다. 본 논문에서는 이러한 소셜 네트워크 서비스의 특성과 학습관리 시스템을 융합하여 학교현장 및 평생교육 관점에서 활용 가능한 소셜 네트워크 서비스기반의 사용자 협업형 학습관리시스템의 구조를 제시한다.
스마트 폰의 보급과 함께, 무선 네트워크에서의 데이터 사용량이 급격하게 증가하고 있다. 이로 인해 발생하는 서버의 과부하와 그로 인한 속도 저하를 해결하기 위하여, 본 논문에서는 Wi-Fi 에드혹 네트워크를 이용한 통신을 3G 통신망에 효율적으로 접목하는 기법을 제안한다. 본 논문에서는 하나의 파일을 다수의 파일 블록으로 나누어 받는 방식을 이용하며, Wi-Fi 애드혹 네트워크를 이용해 주변에 있는 다른 이용자에게 파일 블록을 요청함과 동시에 자신이 가진 파일 블록 테이블을 다른 이용자에게 전달해주는 기법을 제안한다. 이를 이용하여 상대가 가지고 있을 것이라고 추측되는 파일 블록을 알아내어, 요청할 수 있다. 그 결과, 제안된 알고리즘이 3G와 Wi-Fi 에드혹 네트워크를 랜덤으로 이용하는 방법 대비 73%의 속도 향상과 43%의 3G 사용량 감소 효과를 보임을 확인할 수 있었다.
무선 센서 네트워크의 효율성을 극대화 하고 네트워크 구축비용의 최소화를 위해서 에너지 소비, 보안, 선서 노드 배치 등에 대한 다양한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 그 중에서도 센서 노드 배치는 네트워크의 구축비용과 해당 네트워크가 제공하는 서비스의 성능에 직접적인 영향을 미치는 연구 분양이다. 본 논문에서는 이러한 센서 노드 배치기법을 활용하여 네트워크내에서 발생하는 혼잡구간을 회피하는 배치 기법을 제안한다. 제안된 기법은 초기 배치된 노드들이 자신의 주변을 가상의 격자 구조에 대응시켜 해당 격자당 포함되어 있는 주변 노드를 검색한다. 이를 통해서 주변 격자들중 노드가 가장 적게 배치되어 있는 격자를 혼잡 후보 구역으로 선택하고 실제 혼잡이 발생하는 지 확인한 이후해당 혼잡구역 구역을 지나가는 트래픽을 우회 시킨다.
본 논문에서는 교육현장에서 서술평평가를 자동화하기 위한 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 장문의 응답에서 단어를 추출하여 단어 간 네트워크를 생성하고 정답 네트워크와 비교를 통해 평가를 실시한다. 기존의 키워드 방식은 네트워크 관점에서 노드를 기준으로 채점하는 것이라면, 제안 시스템은 엣지를 기준으로 채점하게 되어 학습자의 답변에서 지식의 관계성을 채점할 수 있어 학습자에게 유용한 피드백을 줄 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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