본 논문은 CincoNet사의 Netxray 3.0.1을 통해 실시간 운영중인 동의대학교 종합 정보통신망(DEUNET)의 성능을 분석하고 평가한다. 기존의 네트워크 성능분석이 모의실험이나 트래픽 이론을 통해 분석한 경우가 대부분이므로, 실제 운영중인 네트워크의 성능과는 많은 차이가 날 수 있다. 본 연구에서는 수식적인 이론전개를 통한 성능 분석보다는 실제적인 측정을 통해 교내 망의 시간별 이용률과 사용하는 프로토콜의 현황과 트래픽 특성을 정성적으로 접근하였으며, 교내망인 동의대학교 종합정보통신망(DEUNET)을 모델로 삼았다. 이러한 분석방법은 네트워크의 설계와 증설 및 고장수리에 아주 중요한 기초자료로 사용될 것이다.
본 논문에서는 내부 LAN(Local area network)에서 MSS(Maximum segment size)의 변화가 네트워크 성능에 미치는 영향에 대하여 분석한다. 내부 LAN에 웹 클라이언트와 웹 서버를 두고 이더넷(Ethernet)이 허용하는 사이즈 내에서 MSS 값의 변화가 네트워크의 성능에 미치는 영향을 분석한다. 처리량(Throughput), 이용률(Utilization), 분실율, 수신율, RTT(Round Trip Time)를 사용하여 성능을 평가하였다. 실험은 네트워크 시뮬레이터 중의 사실상 표준 도구인 NS-2로 한다.
본 논문에서는, $a{\times}b$ 출력 버퍼 스위치로 구성된 fat-tree 망의 성능 예측 모형을 제안하고, 스위치에 장착된 버퍼의 개수 증가에 따른 성능 향상 추이를 분석하였다. Buffered 스위치 기법은 스위치 네트웍 내부의 데이타 충돌 문제를 효과적으로 해결할 수 있는 방법으로 널리 알려져 있다. 제안한 성능 예측 모형은 먼저 네트웍 내부 임의 스위치 입력 단에 유입되는 데이타 패킷이 스위치 내부에서 전송되는 유형을 확률적으로 분석하여 수립되었다. 제안한 모형은 스위치에 장착된 버퍼의 개수와 무관하게 출력 버퍼를 장착한 $a{\times}b$ 스위치의 성능, 즉 네트웍 성능 평가의 두 가지 주요 요소인 네트웍 정상상태 처리율(Steady state Throughput, ST)과 네트웍 지연시간(Network Delay)의 예측이 가능하다. 또한 모형의 이해를 도모하기 위하여 지능형 네트워크 트래픽 제어 및 중도 소실 패킷에 대한 다양한 처리 기능 등 최근 개발되는 스위치 네트워크의 부가기능을 배제하고 수식을 정리하였다. 그러나, 제안된 분석 모형은 이들 다양한 성능 향상 기술이 적용된 네트워크, 그리고 다양한 크기의 네트워크 성능분석에도 쉽게 적용이 가능하다. 제안한 수학적 성능 분석 연구의 실효성 검증을 위하여 병행된 시뮬레이션 결과는 상호 미세한 오차 범위 내에서 모형의 예측 데이타와 일치하는 결과를 보여 분석 모형의 타당성을 입증하였다.
하드웨어 자체적으로 가상화를 지원하는 기능들이 추가됨에 따라 다양한 작업 유형을 가진 사용자 어플리케이션들이 가상화 시스템에서 효율적으로 운용되고 있다. 가상화 지원 기능 중 SR-IOV는 PCI 장치에 대한 직접 접근을 통해 하이퍼바이저 또는 운영체제 개입을 최소화하여 시스템 성능을 높이는 기술로 베어-메탈 시스템 대비 비교적 긴 I/O 경로 및 사용자 영역과 커널 영역에 대한 빈번한 컨텍스트 스위칭 등 가상화 계층의 추가로 낮은 네트워크 성능을 가진 가상화 시스템에서 네트워크 I/O 가속화를 실현하게 해준다. 이러한 성능적 이점을 이용하기 위해 가상머신 또는 컨테이너와 같은 인스턴스에 SR-IOV를 접목할 시 최적의 네트워크 I/O 성능을 도출할 수 있는 네트워크 자원 관리 정책이 활발히 연구되고 있다. 본 논문은 I/O 가속화를 실현하는 SR-IOV의 네트워크 성능을 1) 네트워크 지연 시간, 2) 네트워크 처리량, 3) 네트워크 공정성, 4) 성능간섭, 5) 다중 네트워크와 같은 측면으로 세밀한 성능 평가 및 분석을 Virtio와 비교하여 진행한다. 본 논문의 기여점은 다음과 같다. 첫째, 가상화 시스템에서 Virtio와 SR-IOV의 네트워크 I/O 과정을 명확히 설명했으며, 둘째, Virtio와 SR-IOV의 네트워크 성능을 다양한 성능 메트릭을 기반으로 분석하였다. 셋째, 가상머신 밀집도가 높은 환경에서 SR-IOV 네트워크에 대한 시스템 오버헤드 및 이에 대한 최적화 가능성을 실험으로 확인하였다. 본 논문의 실험 결과 및 분석들은 스마트 팩토리, 커넥티드-카, 딥러닝 추론 모델, 크라우드 소싱과 같은 네트워크 집약적인 서비스들을 운용하는 가상화 시스템에 대한 네트워크 자원 관리 정책에 활용될 것으로 기대된다.
본 논문에서는, axa 출력 버퍼 스위치로 구성된 핫스팟이 발생된 상황 하에서 다단 연결 망(Multistage interconnection Network, MIN)의 성능 예측 모형을 제안하였다. 제안한 성능 예측 오형은 먼저 네트워크 내부 임의 스위치 입력 단에 유입되는 데이터 패킷이 스위치 내부에서 전송되는 유형을 확률적으로 분석하여 설계하였다. 성능분석 모형은 스위치에 장착된 버퍼의 개수와 무관하게 버퍼를 장착한 axa 스위치의 성능, 네트워크 정상상태 처리율(Normalized Throughput, NT)과 네트워크 지연시간(Network Delay)의 예측이 가능하고, 나아가서 이들로 구성진 모든 종류의 다단 연결망 성능 분석에 적용이 용이하다. 제안한 수학적 성능 분석 연구의 실효성 검증을 위하여 병행된 시뮬레이션 결과는 상호 미세한 오차 범위 내에서 모형의 예측 데이터와 일치하는 결과를 보여 분석 모형의 타당성을 입증하였다.
의존 구문 분석은 문장 내 의존소와 지배소 사이의 관계를 예측하여 문장 구조를 분석하는 자연어처리 태스크이다. 최근의 딥러닝 기반 의존 구문 분석 연구는 주로 포인터 네트워크를 사용하는 방법으로 연구되고 있다. 포인터 네트워크는 내부적으로 사용하는 attention 기법에 따라 성능이 달라질 수 있다. 따라서 본 논문에서는 포인터 네트워크 모델에 적용되는 attention 기법들을 비교 분석하고, 한국어 의존 구문 분석 모델에 가장 효과적인 attention 기법을 선별한다. KLUE 데이터 셋을 사용한 실험 결과, UAS는 biaffine attention을 사용할 때 95.14%로 가장 높은 성능을 보였으며, LAS는 multi-head attention을 사용했을 때 92.85%로 가장 높은 성능을 보였다.
최근 콘텐츠 전송 네트워크(content delivery network, CDN)와 클라우드 컴퓨팅(cloud computing)을 결합하여 효과적으로 콘텐츠를 전달하기 위한 방법이 대두되고 있으며 이와 같이 클라우드 컴퓨팅과 결합하여 서비스되는 CDN을 클라우드 CDN 이라고 칭한다. 본 논문에서는 클라우드 CDN 환경에서의 효과적인 가상 머신 (virtual machine, VM) 관리를 위한 캐시서버(caching server)로써의 VM의 네트워크 I/O 성능 분석을 다룬다. 해당 성능 분석은 엔드 유저(end-user)들과 캐시서버 간 동영상 스트리밍(streaming)을 통하여 이루어졌으며 해당 캐시 서버의 네트워크 I/O 성능에 영향을 주는 다양한 경우에 대하여 진행되었다. 본 논문에서의 성능 분석은 클라우드 CDN 환경에서의 데이터센터(datacenter) 선택 및 요청 라우팅(routing) 등에 적용될 수 있다.
본 논문은 AMI(Advanced Metering Infrastructure) 네트워크의 성능 시뮬레이터를 구현하기 위해 필요한 설계 모듈들을 제안한다. AMI 네트워크는 스마트 그리드의 핵심시스템으로 네트워크를 구성하는 장치들이 스스로 통신하여 서로 간에 필요한 정보를 수집 분석하고 사용자가 원하는 정보를 제공하기 위한 환경이다. 이러한 AMI 네트워크를 실제로 전국에 구현 할 시 발생할 수 있는 시행착오를 최소화하기 위해 성능, 위험요소 등을 사전 시뮬레이션 해 볼 필요가 있다. 본 논문에서는 AMI 네트워크를 시뮬레이션하고 적정 성능을 분석하기 위한 성능 시뮬레이터의 모듈을 제안한다.
본 논문에서는 고정 전송율 서비스 및 가변 전송율 서비스 호들이 동적으로 네트워크에 들어와서 데이터를 전송하고, 데이터를 모두 전송하면 네트워크에서 사라지는 동적인 다중 서비스 네트워크에서, 고정 전송율 및 가변 전송율 서비스의 요구 성능을 만족하기 위한 네트워크 스위치(링크)의 성능 분석 및 설계 방법을 제안한다. 먼저 동적인 다중 서비스 네트워크의 링크를 Harkov 체인을 이용해 모델하고, QBD (Quasi-Birth-Death) 프로세스와 행렬 방정식을 이용해 가변 전송율 서비스의 호들에 할당될 전송율의 성능을 구한다. 즉, 가변 전송율 서비스의 평균 호수를 추정하고 이를 바탕으로, 호당 평균 전송율 및 평균 전송 지연 시간을 구한다. 고정 전송율 서비스의 성능은 고정 전송율 서비스 호들의 차단 확률(blocking probability)로 구해진다. 이렇게 해서 구해진 고정 전송율 및 가변 전송율 서비스의 성능을 이용해서, 고정 전송율 및 가변 전송율 서비스 호들의 요구 성능(전송율, 전송 지연 시간, 호의 차단 확률 등)을 만족하기 위한 네트워크 링크의 용량을 설계하는 방법을 제안한다. 이러한 방법을 데이터 및 음성(비디오)을 동시에 지원하는 네트워크 스위치의 성능 분석 및 용량 설계에 이용할 수 있다.
최근 차세대 휴대 인터넷 기술로 주목받고 있는 WiMAX 네트워크의 성능을 향상시키기 위한 연구가 많이 진행되고 있다. WiMAX 네트워크을 이용하는 대부분의 응용들이 TCP/IP 계층을 사용하며 기존 TCP 전송기법들이 유선망을 주로 고려한 한계가 있으므로, WiMAX 네트워크 상에서의 전송 계층 성능 향상에 대한 연구의 필요성이 증대되고 있다. 본 논문에서는 실제 WiMAX 네트워크 상에서 기존 유선 네트워크에서 사용되던 TCP Reno, Veno, Westwood, Cubic 등의 TCP 혼잡제어 알고리즘들의 성능을 측정하고 비교, 분석하여 WiMAX 네트워크에서 TCP의 동작 특성을 살펴본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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