In this paper, we propose a simple and useful method using a port role to visualize the network attacks. The port role defines the behavior of the port from the source and destination port number of network session. Based on the port role, the port provides the brief security features of each node as an attacker, a victim, a server, and a normal host. We have automatically classified and identified the type of node based on the port role and security features. We detected and visualized the network attacks using these features of the node by the port role. In addition, we are intended to solve the problems with existing visualization technologies which are the reflection problem caused an undirected network session and the problem caused decreasing of distinct appearance when occurs a large amount of the sessions. The proposed method monitors anomalies occurring in an entire network and displays detailed information of the attacker, victim, server, and hosts. In addition, by providing a categorized analysis of network attacks, this method can more precisely detect and distinguish them from normal sessions.
본 연구의 목적은 네트워크 이론 관점에서 정기선 운항에 따른 해운네트워크 분석을 통한 세계 주요 항만의 중심성을 분석해 보고 항만경쟁력으로 대변되는 항만물동량에 미치는 영향에 대해 알아봄으로써 선사 중심의 항만경쟁력 평가 및 항만당국 및 항만운영자의 컨테이너항만 경쟁력 향상방안과 개발정책에 필요한 근거를 마련하는데 있다. 항만의 네트워크 중심성을 파악하기 위해 이용된 데이터는 Containerization Yearbook과 online의 2007년부터 2011년까지 6년간의 정기선사 서비스 및 항만 데이터를 활용하였으며 분석방법으로는 그래프 이론의 한 부문인 사회 네트워크 분석(SNA: Social Network Analysis)을 이용하였다. 또한 이를 통해 도출된 주요 항만의 중심성과 항만경쟁력에 영향을 미치는 요인을 선행연구를 통해 도출하여 항만물동량과의 패널 회귀분석을 실시하였다. 연구결과, 세계 주요항만의 중심성을 분석하여 시간에 흐름에 따른 항만 네트워크 내 역할에 대해 파악되었고, 고정효과모형(Fixed effect model)으로 선택된 패널회귀분석을 통해 거시경제변수인 GDP, 선석의 변화율 및 항만 중심성 중 위세 중심성(Eigenvector Centrality)이 정(+)의 영향을 미치는 변수로 분석되었다.
항만산업은 수출입 중심인 우리나라의 경제구조에서 중요한 국가기간산업이라 할 수 있다. 특히 국내 컨테이너 물동량의 75%를 처리하는 부산항은 지속적으로 글로벌 선사 물동량 유치를 위해 정기선 항로 서비스를 확대하는 노력 등 컨테이너 정기선 항로에 대한 중요도가 높아질 것으로 예상된다. 본 연구는 사회연결망 분석을 활용하여 2012년부터 2016년까지 부산항을 기항하는 컨테이너 정기선 항로 패턴 분석을 통해 세계 주요항만과의 중심성을 파악하여 부산항과 연결되어 있는 항만 네트워크의 구조적인 특성을 파악하였다. 부산항 컨테이너 정기선 항로 네트워크상에 연결정도 중심성, 근접중심성, 매개중심성이 높은 항만은 싱가포르항으로 분석되었으며, 실제 연도별 부산항 주요 국가 항만별 처리물동량 순위와 부산항 컨테이너 정기선 항로 네트워크 중심성 분석 결과 간 순위 비교는 서로 상이한 것으로 나타났다. 이를 통해 부산항 처리 물동량의 높은 비율을 차지하고 있는 중국 동부항만이 부산항 컨테이너 정기선 네트워크상에서 보았을 때 부산항의 허브항으로 보기 어렵다는 점을 확인하였다. 또한 부산항 컨테이너 정기선 서비스 항로 수는 증가하더라도 해당 항로에 투입되는 선박이 중소형으로 한정되어 있거나 네트워크상 부산항이 싱가포르항 기항을 위한 피더항(Feeder Port)의 성격을 띄고 있는 것으로 추정된다.
현재 인천항은 국내 컨테이너 처리물동량 3위 항만으로 2013년~2014년 컨테이너 처리 물동량 200만 TEU를 달성하였으며 국내 컨테이너 처리 물동량 2위인 광양항과의 물동량 차이를 줄이며 국내 2위 컨테이너 항만으로 도약하기 위해 노력하고 있다. 또한 지속적인 컨테이너 물동량 증가에 대비하여 2015년 6월 인천 송도에 인천 신항을 개장하며 국내 및 세계 주요 컨테이너항만으로 발전하기 위한 발판을 마련하였다. 이처럼 인천항의 컨테이너 항만으로서의 역할이 커지고 있어 인천항을 기항하고 있는 컨테이너 정기선 항로(항만 네트워크)의 역할과 향후 방향성 설정에 대한 관심이 늘어나고 있다. 본 연구는 인천항을 기항하는 컨테이너 정기선 항로를 중심으로 하는 시계열 자료(2008년~2015년)를 분석하여 인천항 컨테이너 정기선 항로의 변화에 대해 확인 하였으며 이를 통해 남중국/동남아시아 항로의 증가세가 인천항 컨테이너 정기선 항로의 증가에 긍정적 영향을 미쳤다는 점과 2008년도에 비해 인천항 컨테이너 정기선 항로의 다변화가 이루어지고 있음을 확인하였다. 그리고 최근 해운 항만 분야에 도입되고 있는 사회연결망분석(Social Network Analysis)을 통해 인천항 컨테이너 정기선 항로상의 중앙성(Centrality) 분석을 시행하였다. 인천항 컨테이너 정기선 항로상에 연결정도 중앙성(degree centrality), 인접 중앙성(closeness centrality), 사이 중앙성(betweenness centrality)이 높은 항만 및 그 변화를 확인하였으며, 이를 통해 국내에는 부산항이 국외에는 홍콩항이 높은 중심성(Centrality)을 가지는 것으로 나타났다. 이를 통해 인천항의 네트워크상 허브 항만은 세계 컨테이너 물동량 순위(14년 기준) 1위, 2위를 차지하는 상해, 싱가포르가 아님을 확인하였으며, 또한 중국 동부 항만의 중심성이 상대적으로 낮은 점에서 현재까지 중국 동부 항만이 인천항의 네트워크상 허브 역할을 하지 않고 있음을 확인하였다.
본 연구의 목적은 인접한 2항만 간 화주의 항만선택에 관한 행동을 분석하기 위한 것이다. 이를 위해 본 연구에서는 퍼지추론법과 뉴럴네트웍 모델을 이용하여 항만선택 행동모델, 즉 퍼지-뉴로 행동모델을 구축하고 부산항과 광양항을 대상으로 화주의 항만선택 행동을 분석하였다. 또한 로짓모델과 비교하여 퍼지-뉴로 모델의 판별 우수성을 검정하였고, 서비스 수준과 화물량 등의 파라미터를 변경한 항만선택 행동을 분석하였다.
본 연구는 선행연구와 전문가 인터뷰를 통하여 항만물류네트워크가 제공하는 서비스 경쟁력의 주요속성들을 추출하고, 이 속성들을 토대로 인천항의 경쟁력 변화에 따른 파급효과를 분석하였다. 연구결과 항만물류네트워크가 제공하는 서비스는 시설편의, 접근편의, 결정편의로 구분됨을 확인하였고, 항만간 물류네트워크 경쟁력 통합평가치의 결과에서는 부산항>청도항>천진항>대련항>인천항 순으로 경쟁력 차이를 보였다. 특히 시나리오 분석 결과 인천항의 물류네트워크 경쟁력은 대련항에도 크게 못 미치는 결과를 보여 전반적인 물류네트워크 서비스 증대가 불가피한 것으로 나타났다. 퍼지역평가를 통해 분석한 결과 인천항은 물류네트워크가 제공하는 서비스 수준을 시설편의 25%, 접근편의 8%, 결정편의 1%를 상승시킴으로써 대련항과 대등한 경쟁력 수준을 유지할 수 있었다.
본 연구는 네트워크 이론 관점을 통해 50개 글로벌 해운선사의 항만 선택 결정요인을 규명하기 위해 중국과 한국의 주요 항만을 대상으로 분석했다. Conditional Logit Model을 통한 분석 결과, 글로벌 해운선사는 항만 선택에 있어 역내보다는 글로벌 차원에서의 네트워크를 상대적으로 더 중요하게 고려함을 규명할 수 있었다. 글로벌 해운선사는 항만의 역내 네트워크 중심성이 클수록, 그리고 글로벌 네트워크 연계성과 중심성이 높을수록 해당 항만을 선택하는 것으로 나타났다. 특히 한국 항만과 중국 항만을 별도로 분석한 경우, 본 연구에서 사용한 변수의 유의도와 계수의 크기로 볼 때, 글로벌 선사들은 한국의 항만 보다는 중국 항만을 더 중요하게 생각하고 있다는 것을 알 수 있었다. 본 연구는 설문조사가 아닌 2차 자료를 활용하고, AHP 기법이 아닌 CLM 모형을 통해 항만 선택에 관한 연구를 최초로 시도했다는 점에서 연구의 의미를 가질 수 있다. 그러나 설문이 아닌 2차 자료를 통한 분석이기 때문에, 글로벌 선사의 항만선택에 정의 또는 부의 영향을 미칠 수 있는 규명 가능한 변수들을 충분히 포함시키지 못하고 있다는 한계를 안고 있다.
본 연구의 목적은 동아시아 지역을 중심으로 글로벌 항만 물류네트워크를 구축하여 우리나라의 새로운 항만정책을 제안하는 것에 있다. 이러한 항만 물류네트워크의 구축을 위해 세계 50위 항만 중 21개의 항만을 중심으로, 컨테이너 화물량과 기항지를 분석하여 EU, 북미를 연결시 최소 물류비용인 동아시아 지역의 4개의 대표항만을 추출하였다. 그 결과 동아시아에서는 싱가포르, 홍콩, 상하이, 부산항이 추출되었다. 따라서, 우리나라는 싱가포르, 홍콩, 상하이항에 해외 터미널을 운영하고 부산항과 연계하는 글로벌 항만 물류네트워크를 구축하여 안정적인 화물을 확보해야 한다.
네트워크 포트스캔 공격은 내부 네트워크에 있는 시스템에서 열려 있는 포트를 알아내기 위한 방법이다. 기존 대부분의 침입탐지시스템(Intrusion Detection System; IDS)들은 단위 시간당 시스템 또는 네트워크에 몇 번의 패킷을 보냈는지의 횟수를 기록하여 전송한 패킷의 횟수가 임계치보다 높은 소스 인터넷 주소(source IP address)에 대해서 포트스캔 공격이 수행되었다고 간주하였다. 즉, 네트워크 포트스캔 공격을 수행한 소스 인터넷 주소에 대한 위험 정도는 IDS들이 기록한 포트스캔 공격횟수에 의존하였다. 그러나 단순히 포트스캔 공격 횟수에 기반을 둔 위험성의 측정은 느린 포트스캔 공격에 대해 거짓 부정(false negative)이 높아져 포트스캔 탐지율이 낮아진다는 문제가 있다. 본 연구에서는 네트워크 포트스캔 공격에 대해 좀 더 정확하고 포괄적인 구분을 하기 위해 4가지 형태의 정보를 요약한다. 포트스캔 공격에 대한 위험성을 집약적으로 나타내기 위하여 주성분분석(principal component analysis, PCA)에 의해 이러한 정보들을 정량화한 위험지수를 제안한다. 실험을 통해 제안한 위험지수를 이용한 탐지가 포트스캔 탐지율에 있어서 Snort보다 우수하다는 것을 보인다.
Recently, the increasing trend for the transshipment traffic of Busan port in Korea is slowing down because of the extensive development plan of domestic ports in china. For solving this problem, Korea is going on the project for preoccupying the transshipment port for attraction of port traffic from the newly potential markets(NPM) based on the Northeast Asia area. As a part of the project, this paper proposes the efficient methodology for selecting the optimal shipping network and strategic transshipment port within NPM using the mathematical models and simulation analysis. For that, we firstly find the alternative transshipment ports within NPM through the status analysis of the current port traffic and shipping network and then, we choose the candidate transshipment-ports in order of minimizing the transport costs through the mathematical approach. With the scenarios based on the selected transshipment-ports, we perform the simulation analysis for choosing the optimal transshipment-ports and the shipping network minimizing the total costs and times concurrently. We expect that the results of this paper will be used efficiently when korea select the strategic transshipment-port in the future.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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