MANET은 이동 노드로만 구성되어 있기 때문에 매우 동적인 토폴로지를 갖는다. 이러한 특성을 이용한 다양한 공격 위협이 존재하고 있으며 그 중에서 DoS나 DDoS 같은 플러딩 기반 공격의 피해가 매우 크고 공격 노드의 역추적 역시 쉽지 않다. 왜냐하면 데이터를 전달해준 중간 노드들의 이동으로 경로 정보가 수시로 변화하기 때문이다. 본 논문에서는 노드들의 이동으로 인한 경로 정보가 수시로 변화하더라도 효율적인 역추적을 수행할 수 있도록 테이블 기반 역추적 기법을 제안하였다. 클러스터 헤드에서는 클러스터 멤버 노드에 변화가 생겼을 때 이동 노드들의 위치 정보를 저장하기 위한 클러스터 상태 테이블과 네트워크 토폴로지 스냅샷을 구성하기 위하여 경로 관리 테이블을 관리한다. 또한 저장되는 경로 정보의 양을 줄이기 위하여 블룸 필터를 이용하였다. 제안한 기법의 성능을 실험을 통해 확인하였다.
이동 애드혹 네트워크(Mobile Ad Hoc Network; MANET)에서의 오버레이 멀티캐스트 기법에 대한 최근의 연구들은 동적으로 변화하는 MANET의 네트워크 토폴로지 정보를 유지하기 위해 심각한 오버헤드를 야기하는 문제가 있다. 본 논문에서는 그룹 멤버들의 지리 정보를 이용하는 영역(region) 기반의 새로운 오버레이 멀티캐스트 기법인 ROME(Region-based Overlay Multicast in MANET)을 제안한다. ROME에서는 토폴로지를 작은 영역들로 나누고 그룹 멤버들의 위치 갱신 범위를 하나의 영역으로 한정함으로써 위치 정보 유지와 관련된 오버헤드를 줄인다. ROME은 데이터 패킷의 목적지로서 해당 영역의 멤버들의 주소 목록이 아닌 목적지 영역의 중심점(center point)의 좌표를 사용함으로써 확장성을 제공한다. 시뮬레이션을 통해 ROME이 패킷 오버헤드 측면에서 다른 기법에 비해 성능이 우수함을 보인다.
최근 센서 네트워크 등이 대량으로 설치되면서 전원에 대한 유지보수의 어려움을 자지고 있다. 이를 해결하기 위한 방법으로 센서 네트워크에 MEMS 발진기를 삽입하여 MEMS 발생하는 진동을 이용한 전원 개발이 관심을 받고 있다. 본 논문에서는 MEMS 시스템에서 전원 신호로 사용할 수 있는 진동 신호를 발생시키기 위한 방법의 하나로 Duffing 방정식으로 구성하는 MEMS 시스템을 제안하고 이 시스템의 진동신호에서 카오스적인 거동을 컴퓨터 시뮬레이션으로 확인하고 검증하였다. 검증 방법으로 파라미터 변화에 의한 주기 운동과 카오스 운동이 있음을 시계열 데이터, 위상 공간, 전력 스펙트럼, 포엔카레 멥을 통하여 확인하였다.
리더는 그룹 내의 여러 프로세스 중에서 조정자 역할을 하는 특별한 프로세스이다. 분산 시스템에서 하나의 조정자를 선출하는 과정을 리더선출이라 하며 이는 결함허용 분산시스템을 구축하기 위한 매우 중요한 문제이다. 현재 정상 작동하고 있는 두 개의 모바일 ad hoc 네트워크 그룹들이 병합되면 두 개의 리더가 존재하게 된다. 이것은 안전성 속성에 위배되므로 이를 감지하고 처리할 수 있는 메커니즘이 필요하다. 본 논문에서는 모바일 ad hoc 분산 컴퓨팅 시스템에서 그룹 멤버십 탐지 기반의 리더 경쟁 프로토콜을 제안하고 이를 시제논리로 검증하고자 한다.
오늘날 새롭게 등장한 Science of Security (SoS)라는 분야는 사이버 보안 영역에 대한 과학적인 접근 방법을 적용한 연구분야로서 보안 영역에서 등장한 새로운 패러다임이라고 할 수 있다. 복잡하고, 큰 규모 네트워크 환경의 동적인 변화와 다수의 프로토콜과 메커니즘 환경이 존재하는 현대에 이러한 네트워크 환경에 대한 보안을 위해 Formal Model과 자동화 분야를 연구하는 방향이다. 따라서 본 연구에서는 SoS와 같은 최신 사이버 보안 연구 동향에 대해서 분석하고, 선진국들의 연구 동향사례들을 조사하여 국내의 사이버 보안 개발 방향에 대해 새로운 접근 방법을 검토하고자 한다. 또한 다양한 사이버 보안의 패러다임에 대한 과학적 보안 연구 방법에 대해 국내의 현황을 분석해 보고 국내 사이버 보안 활성화에 대한 방향을 제시하고자 한다.
VoIP, 영상회의, DMB, IPTV 등과 같은 멀티미디어 서비스의 활용이 급증하여 네트워크 트래픽이 증가되므로 흐름제어에 관한 실시간 트래픽 메커니즘이 요구되고 있다. 이에 따라 실시간 멀티미디어 데이터를 전송하기 위해 주기적으로 피드백되는 RTP/RTCP 패킷을 통해 수신측의 패킷 손실률과 패킷 지연시간으로 측정되는 네트워크 상태정보를 이용하여 전송률을 조절할 수 있다. 본 연구에서는 멀티캐스트에 효율적인 흐름제어와 RTCP를 기반으로 피드백 전송지연의 오차율을 줄이고, 네트워크의 실시간 트래픽에 대한 동적 변화에 적응할 수 있는 기법을 제안한다. 본 연구의 시뮬레이션 결과, 네트워크 상태에 적응적으로 전송률을 조절하며 대역폭의 최대 활용과 패킷 손실의 최소화를 이룰 수 있다.
본 논문에서는 무선 에드혹 네트워크에서 효율적인 데이터 전송을 위한 밀티캐스팅 프로토콜을 제안한다. 기존에 제안된 유무선망에서의 밀티캐스팅 프로토콜들은 이동성에 의한 망의 동적인 변화, 제한된 대역폭, 높은 에러율등의 특성을 지닌 무선 에드혹 네트워크 환경을 고려하지 못하여 이를 그대로 무선 에드혹 망에 적용할 경우 나쁜 성능을 보인다. 이를 해결하기 위하여 에드혹 네트워크 환경을 고려한 멀티캐스팅 프로토콜들이 제안되었다. 그러나 이들 프로토콜 또한 제어메시지 오버헤드와 대역폭의 낭비를 줄이는 동시에 높은 데이터 전달률을 제공하지는 못하고 있다. 따라서 본 논문에서는 이를 개선한 지역 기반 트리를 이용한 멀티캐스팅 프로토콜(RTMA)을 제안한다. 지역 기반 트리를 이용한 멀티캐스팅은 위치 정보를 이용하여 지역을 나누어 지역 별로 트리를 구성한다. 이것은 송신자의 수가 많은 경우에도 제어 메시지의 오버헤드를 줄이는 동시에 효율적인 데이터 전송을 위한 것이다. 또한 이동성에 대처하지 못하는 트리 구조의 특성을 보완하기 위하여 속도정보를 이용하여 이동성이 큰 노드를 경로에서 제외시켜 신뢰성 있는 트리를 구성한다.
셀룰러 시스템을 기반으로 하는 펨토셀 네트워크는 실내 환경에서 대용량 데이터 전송을 위한 기술로 주목 받고 있다. 본 연구에서는 다수의 펨토 기지국을 배치하여 서비스를 제공하는 실내 환경에서 커버리지 문제와 데이터 전송 부하 문제를 동시에 고려하는 기지국의 파워 조절 분산 방법을 제안한다. 사용자의 데이터 사용량은 시간과 장소에 따라 지속적으로 변화하기 때문에 기지국의 데이터 전송 부하를 효과적으로 분배하는 동적 파워 조절 방법이 요구된다. 또한, 대규모 시설에 설치되어 있는 펨토셀 네트워크 시스템을 효율적으로 운영하기 위해서는 기지국의 파워 조절을 위한 분산 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서는 기지국 사이의 데이터 전송 부하를 효과적으로 분배하는 분산 알고리즘을 제시한다. 또한, 일부 기지국에서 발행한 장애를 대응하는 방법과 새로운 기지국을 추가하는 방법을 제시한다. 모의 실험을 통해서 제안한 알고리즘의 성능을 시험하였다.
본 논문은 양방향 트래픽에서 비동기 전송모드 네트워크의 동적인 TCP 연결을 분석하고 트래픽 패턴을 프로토콜 상에서 네트워크 경로를 통해 개선됨을 연구한다. RTP(Round Trip Delay time)가 결정한 피드백루프의 시간 한계를 초과하는 정보의 형태로 조정하는 LTS 제어 모듈과 TCP를 연계시키는 방법에서 정보를 개연적인 특성을 갖고 여러 시간대에 걸처 분산하는 기존 윈도우를 기반으로 시연하기 때문이다. 이를 효과적으로 활용할 수 있는 방법으로 개선하며 TCP의 성능에서 자기 유사성 트래픽의 물리적 모델링에 기반한 시뮬레이션을 벤치마크 환경을 통해 수행한다. 본 논문은 양방향 네트워크에서 자기 유사성 트래픽 조건으로 스텍의 전송 프로토콜 변화의 영향을 파악 및 평가하는 방법론을 활용하고 과중한 조건에 자기유사성에 의해 경로 트래픽 혼잡제어 개선을 나타낸다.
네트워크 장비를 관리함에 있어서 환경에 따른 RED(Random Early Detection) 매개변수에 대한 설정은 쉽지 않은 일이다. 특히 관리자가 환경의 변화에 따라 일정한 서비스율을 유지하고 싶은 경우의 매개변수 설정은 더욱 쉽지 않은 일이다. 본 논문에서는 출력 큐에 멀티 코어 CPU를 탑재한 라우터를 가정하고 라우터의 출력 큐에, RED의 환경에 따른 매개변수의 최적화에 적합한 것으로 알려진, 인공지능의 유전 알고리즘을 직접적으로 도입하여 스스로 부하에 적응하는 AI RED(Artificial Intelligence RED)를 제안한다. AI RED는 FuRED(Fuzzy-Logic-based RED) 보다 단순하고 세밀하며, 실험을 통하여 AI RED가 찾아낸 RED 매개변수는 표준 RED 매개변수보다 환경에 더욱 잘 적응하는 효율적인 서비스를 제공하여 준다는 것을 확인 할 수 있다. RED 매개변수 관리의 자동화는 네트워크 관리의 측면에서 많은 효율성의 향상을 관리자에게 제공하여 줄 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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