• 한국통신학회논문지
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• 제31권2B호
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• pp.91-97
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• 2006

네트워크 대역폭 증가에 따라 다양한 서비스의 등장과 함께 네트워크 위협이 꾸준히 증가하고 있다. 고성능 네트워크 보안의 실현을 위해, TCAM 등의 하드웨어를 통한 고속 네트워크에서의 빠른 패킷 분류 방법이 일반적으로 사용된다. 이러한 디바이스는 상대적으로 가격이 비싸고 용량이 충분치 않기 때문에 효율적으로 사용하기 위한 방법이 필요하다. 본 논문에서는 대표적인 침입탐지시스템인 Snort의 규칙집합을 이용하여 고속의 패킷 분류에 적합한 디바이스인 TCAM을 통한 효율적인 패킷 분류방법을 제안하였다. 제안한 방법에서는 값비싼 TCAM의 효율적인 사용을 위하여, TCAM을 분할함으로써 규칙상의 IP 주소와 포트의 중복 필드를 없애고 부정(negation), 범위(range) 규칙을 최소의 엔트리로 표현하도록 한다. 또한 포트번호 조합으로 TCAM 분할을 줄여 용량상의 이점은 유지하고, TCAM 검색횟수를 줄인다. 시뮬레이션을 통해 TCAM용량을 최대 98$\%$까지 줄이면서 대용량의 규칙을 사용하는 고속 패킷 분류에도 성능저하를 줄일 수 있음을 보인다.

• Journal of Communications and Networks
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• 제3권4호
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• pp.324-333
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• 2001

The Differentiated Services (Diffserv) framework has been proposed by the IETF as a simple service structure that can provide different Quality of Service (QoS) to different classes of packets in IP networks. IP packets are classified into one of a limited number of service classes, and are marked in the packet header for easy classification and differentiated treatments when transferred within a Diffserv domain. The Diffserv framework defines simple and efficient QoS differentiation mechanisms for the Internet. However, the original Diffserv concept does not provide a complete QoS management framework. Since traffic flows in IP networks are unidirectional from one network point to the other and routing paths and traffic demand get dynamically altered, it is important to monitor end-to-end traffic status, as well as traffic status in a single node. This paper suggests a distributed QoS monitoring method that collects the statistical data of each service class in every Diffserv router and calculates edge-to-edge QoS of the aggregated IP flows by combining routing topology and traffic status. A format modeling of edge-to-edge Diffserv flows and algorithms for aggregating edge-to-edge QoS is presented. Also an SNMP-based QoS management prototype system for Diffserv networks is presented, which validates our QoS management framework and demonstrates useful service management functionality.

• 한국환경복원기술학회지
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• 제23권2호
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• pp.17-31
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• 2020

In the field of environmental landscape architecture, the internet medium is used as an effective communication tool not only in the private level but also in the policy level. Recently, the active utilization of mobile web service is emphasized as the time changes, but there is not much improvement or advance in services due to lack of relevant studies. Therefore, this study is intended to provide basic data needed for improvement and advance by researching the quality of mobile web service among multichannel services provided in environmental landscape architecture related internet media. The model for measuring service quality is SERVQUAL, which was verified in the study of Choi(2015), Choi and Koo(2016), and the final valid samples are total 230. First, the subjects were analyzed as the representative media that are possible to acquire comprehensive knowledge related to environmental landscape architecture. Second, the highest importance level in each subsection was 'protection and security maintenance of customer information' followed by 'Reliability about accurate information supply'. Regarding performance level, 'Reliability about accurate information supply' and 'professional knowledge to communicate with users' are highly evaluated. Third, regarding Importance-Performance Analysis(IPA), the first priority management should is 'Tangibles', and the next are 'Responsibility' and 'Empathy'. The ones for maintenance of the status quo are 'Reliability' and 'Assurance', and there is none for effort reduction. Meanwhile, regarding the importance of each factor and difference in the quality of PC web service and mobile web service studied before, the biggest difference is in 'Tangibles', followed by 'Assurance', 'Empathy', 'Responsibility' and 'Reliability'. It is suggested that the revitalization of Landscape information science(LB1106) presented in the National Science&Technology Standard Classification System is needed. In the future, it is necessary to research the change trend on users' response through continuous evaluation of improved mobile web service.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.7-13
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• 2023

본 연구의 목적은 인공지능 서비스 영향성 평가를 위한 분석 기준에 대해 조사하는 것이다. 본 연구 결과는 다음과 같이 조사 되었다. 인공지능 평가 대상은 인공지능 서비스와 인공지능 기술인 2가지 영역으로 분류하였다. 인공지능 서비스 평가는 영향력, 지속가능성, 효율성, 효과성, 적절성 등을 도입하여 평가할 수 있다. 인공지능 서비스의 시간적 측면평가는 사전평가와 사후 평가로 나누어 정리 할 수 있다. 사전평가는 사전 서비스를 위해 개발하고 설계할 때 검토해야 하는 사항에 대해 제시하고 있다. 인공지능 서비스 영역 평가는 공공서비스와 민간서비스 및 혼합형태로 분류 될 수 있다. 인공지능 서비스 영향성 평가 분류 기준으로 수직적 또는 수평적 구조 형태로 분류가 가능하다. 인공지능 서비스 적용(활용) 기준은 규범적 측면과 규제적 측면으로 나누어 볼 수 있다. 인공지능 서비스 목적 측면에서 영향평가 또는 과정 평가로 분류될 수 있다. 인공지능 서비스 목적 측면에서 바라보면, 주제별 평가와 분야별 평가를 들 수 있다. 본 연구는 인공지능 서비스 영향성 정책 및 대응 방안 마련하는데 도움이 되며. 향후 연구는 인공지능 서비스 영향성 분석 기준을 바탕으로 구체적인 지표를 발굴하는게 필요하다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.23-30
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• 2021

본 논문은 다수의 오토인코더 모델들을 이용한 잡음에 강인한 이미지 분류 시스템을 제안한다. 딥러닝 기술의 발달로 이미지 분류의 정확도는 점점 높아지고 있다. 하지만 입력 이미지가 잡음에 의해서 오염된 경우에는 이미지 분류 성능이 급격히 저하된다. 이미지에 첨가되는 잡음은 이미지의 생성 및 전송 과정에서 필연적으로 발생할 수밖에 없다. 따라서 실제 환경에서 이미지 분류기가 사용되기 위해서는 잡음에 대한 처리 및 대응이 반드시 필요하다. 한편 오토인코더는 입력값과 출력값이 유사하도록 학습되어지는 인공신경망 모델이다. 입력데이터가 학습데이터와 유사하다면 오토인코더의 출력데이터와 입력데이터 사이의 오차는 작을 것이다. 하지만 입력 데이터가 학습데이터와 유사성이 없다면 오토인코더의 출력데이터와 입력데이터 사이의 오차는 클 것이다. 제안하는 시스템은 오토인코더의 입력데이터와 출력데이터 사이의 관계를 이용한다. 제안하는 시스템의 이미지 분류 절차는 2단계로 구성된다. 1단계에서 분류 가능성이 가장 높은 클래스 2개를 선정하고 이들 클래스의 분류 가능성이 서로 유사하면 2단계에서 추가적인 분류 절차를 거친다. 제안하는 시스템의 성능 분석을 위해 가우시안 잡음으로 오염된 MNIST 데이터셋을 대상으로 분류 정확도를 실험하였다. 실험 결과 잡음 환경에서 제안하는 시스템이 CNN(Convolutional Neural Network) 기반의 분류 기법에 비해 높은 정확도를 나타냄을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제34권11B호
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• pp.1234-1244
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• 2009

오늘날의 네트워크에서는 다양한 응용의 등장으로 인해 트래픽이 복잡 다양해지고 있다. 이러한 상황 속에서 트래픽의 응용 별 분류에 대한 중요성은 날이 갈수록 증가하고 있다. 트래픽의 응용 별 분류에 대한 요구에 따라 기존에도 많은 연구가 이루어졌었다. 포트 기반의 분류, 페이로드 기반의 분류, 머신러닝 기반의 분류 방법들이 제안되었는데 아직 트래픽을 완벽하게 분류해내는 방법론은 개발되지 않은 실정이다. 최근 연구 중에는 플로우의 통계 정보를 이용한 방법론이 많이 연구되고 있다. 본 논문에서는 통계 시그니쳐를 통한 응용 트래픽 분류 방법론을 제안하고자 한다. 플로우 중 첫 N개의 패킷의 페이로드 크기와 방향을 이용하여 통계 시그니쳐를 생성하고, 이를 이용하여 응용 트래픽을 분류한다. 그리고 검증 시스템을 통해 본 분류 방법론이 높은 정확도의 분류 방법론이라는 것을 보인다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.51-59
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• 2015

자바 스크립트는 정적인 HTML 문서에 동적인 기능을 제공하기 위해 자주 사용되는 언어이며, 최근에 HTML5 표준이 발표됨으로써 더욱더 관심 받고 있다. 이렇게 자바 스크립트의 중요도가 커짐에 따라, 자바 스크립트를 사용하는 공격( DDos 공격, 개인 정보 유출 등 )이 더욱 더 위협적으로 다가오고 있다. 이 악성 자바 스크립트는 흔적을 남기지 않기 때문에, 자바 스크립트 코드만으로 악성유무를 판단해야 하며, 실제 악성 행위가 브라우저에서 자바 스크립트가 실행될 때 발생되기 때문에, 실시간으로 그 행위를 분석해야만 한다. 이러한 이유로 본 논문은 위 요구사항을 만족하는 분석 엔진을 소개하려 한다. 이 분석 엔진은 시그니쳐 기반의 정적 분석으로 스크립트 코드의 악성을 탐지하고, 행위 기반의 동적 분석으로 스크립트의 행위를 분석하여 악성을 판별하는 실시간 분석 기술이다.

• 지능정보연구
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• 제22권4호
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• pp.193-215
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• 2016

최근 다양한 소셜 네트워크 서비스의 증가로 인해 사용자들은 각자의 목적 및 취향에 따라 여러 매체를 동시에 이용하는 경향을 보이고 있다. 또한 특정 주제에 대한 정보를 수집할 때에도 소셜 네트워크 서비스, 인터넷 뉴스, 블로그 등 여러 매체를 동시에 활용하는 것이 일반적이다. 하지만 다양한 매체를 통해 유통되는 문서들은 서로 유사한 주제, 심지어는 동일한 내용을 다루더라도 각 매체 별 정책 및 기준에 따라 각기 다른 카테고리로 관리되고 있으며, 이는 이종 매체를 아우르는 범위에서 특정 카테고리에 대한 탐색을 수행하고자 하는 시도에 걸림돌로 작용하고 있다. 이러한 제약을 극복하기 위해, 본 연구에서는 기존 매체 고유의 카테고리 체계는 그대로 유지하면서 이종 매체 간 카테고리 매핑을 수행하는 방법을 제시한다. 즉, 개별 문서를 다양한 매체의 관점에서 재분류하고 이러한 결과를 문서에 2차원 레이블로 저장함으로써, 이종 매체에 속한 다양한 문서들을 마치한 매체에 속한 것과 같이 동일한 카테고리 기준으로 탐색할 수 있는 논리적 장치를 제안한다. 본 논문에서는 국내 인터넷 뉴스 포털 사이트 두 곳의 뉴스 기사 6,000건에 대해 제안 방법론을 적용한 실험을 통해 각 기사에 매체와 카테고리 정보로 구성된 2차원 레이블을 부여하였으며, 매체 간, 지도 학습과 준지도 학습 간, 동질 학습 데이터와 이질학습 데이터 간의 정확도 비교 실험을 수행하였다. 특히 매우 흥미롭게도, 일부 카테고리에서 이질 학습 데이터를 사용한 준지도 학습의 분류 정확도가 지도 학습 및 동질 학습 데이터를 사용한 준지도 학습의 분류 정확도보다 높게 나타나는 현상을 발견하였다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.99-108
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• 2010

본 논문의 주요 내용은 인터넷의 웹서비스 공격에 대한 효과적인 대책을 수립하기 위한 연구로서, 웹서비스 대상으로 하는 공격 정보를 네트워크 계층 및 호스트 구성단위 별 취약점을 분류하며, 서비스 유형에 따른 공격범위 산정 및 분류방법에 대한 모색을 하고자 한다. 이 논문 자료를 이용하여 웹 서비스 공격 정보들의 분석정보를 축척을 통한 다양한 웹 보안 강화 사업 추진의 핵심 정보로 활용될 수 있으며, 웹사이트 공격 탐지 및 대응을 위한 관련 보안 연구의 기초자료 및 정보 보호 산업 활성화에 기여할 수 있다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.49-57
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• 2013

본 연구에서는 효율적인 온 라인 문서 자동 분류를 위해 매우 중요한 분류 작업의 전처리 단계인 특징선택을 위한 새로운 방법이 제안된다. 대부분의 기존 특징선택 방법 연구에서는 특징 집합의 모집단이 단일 모집단으로써 한 모집단이 가지는 정보만으로 분류에 적합한 특징들을 선택하여 특징 집합을 구성하였다. 본 연구에서는 단일 모집단에 한하여 수행되는 특징선택 뿐 만 아니라, 다중 모집단을 가지는 혼합 특징 집합에 대해서 특징선택을 함으로써 다양한 정보를 바탕으로 한 특징 집합을 구성하였다. 혼합 특징 집합은 두 종류의 특징 집합으로 구성된다. 즉 각각 문서로부터 추출한 단어로 구성된 원본 특징 집합과 원본 특징 집합으로부터 LSA를 이용하여 새로 생성한 변형 특징 집합이다. 혼합 특징 집합으로부터 필터 방법과 래퍼 방법을 이용한 하이브리드 방식의 특징 선택을 통해 최적의 특징 집합을 찾고, 이를 이용하여 문서 분류 실험을 수행하였다. 다양한 모집단의 특징들의 정보를 모두 고려함으로써 보다 향상된 분류 성능을 보일 것이라고 기대하였고, 인터넷 뉴스 기사를 대상으로 분류 실험한 결과 90% 이상의 향상된 분류성능을 확인하였다. 특히, 재현율과 정밀도 모두 90%이상의 성능을 보였으며, 둘 사이의 편차가 낮은 것을 확인하였다.