홈 네트워크에서 다양한 응용(application) 트래픽(traffic) 간의 차등화 된 서비스를 제공하기 위해서 트래픽 변화에 따라 적응적으로 우선순위(priority)를 재할당하는 알고리즘을 제안하고, FPGA를 이용하여 구현하였다. 제안된 구조는 QoS를 위한 부가적인 시그널링 프로토콜이 없이도 네트워크 트래픽 조절이 가능하도록 설계되었고, 또한 홈 네트워크 트래픽을 그 특징에 따라 제어 데이터 트래픽, 일반 인터넷이나 데이터 트래픽, 그리고 멀티미디어 데이터 트래픽으로 분류하고 이를 네트워크 트래픽 상황에 적응적으로 차등화 서비스를 제공할 수 있도록 설계되었다. 시뮬레이션을 통하여 제시한 알고리즘의 성능을 검증하고 FPGA구현을 통하여 실현가능성을 제시하였다.
TCP/IP 네트워크상의 네트워크 관리에서는 SNMP가 업계의 표준으로 자리 잡고 있다. 또한 각 업계에서는 독자적으로 어플리케이션을 개발해 가지고 있다. 네트워크와 시스템은 관리 시스템의 구축에 있어 가장 중요한 점은 표준화된 관리 정보의 제공에 있다. 이를 위해 관리 시스템간에 교환되는 모든 관리 정보를 위한 개념적인 저장 장소를 에이젼트라 한다. 이에는 관리정보와 구조에 대한 정의로 MIB가 사용된다. 이에 SNMP와 MIB는 네트워크를 관리하기 위해 고안된 프로토콜이며 상호간에 같은 시스템 내에 존재하여야만 한다.이로인해서 SNMP나 시스템을 지원하지 않는 중요 장비에 대한 관리가 어렵다. 이는 관리를 위한 정보가 독립된 패킷으로 구성되어 네트워크 내부로 투입되며 일반 사용자 트래픽과 관리 트래픽이 네트워크 자원을 공유하기 때문이다. 일반 사용자 트래픽과 관리 트래픽 사이의 발생 빈도 균형적으로 유지 할 수 있다면 보다 나은 네트워크 관리가 될 것이다. 이에 본 논문에서는 네트워크간의 상호접속을 균형적인 링 접속 방식을 이용하며 개선하고자 한다. 이로 인하여 시스템의 안정적인 접속과 신뢰성 및 가용성을 증가시킬 수 있다.
최근 등장한 자율주행, 스마트팩토리 및 IoT 등 다양한 기술은 기존 4G 네트워크를 활용하기에 부적합한 사항이 많았다. 따라서 5G 네트워크가 등장하였으며 네트워크 슬라이싱 기술을 통해 다양한 서비스에 각각의 네트워크 환경을 구성하여 제공하였다. 그러나 같은 네트워크 환경인 슬라이스 내에서도 특징이 다른 트래픽이 발생할 수 있으며 서비스의 종류로 고정된 슬라이스의 네트워크 환경은 트래픽 처리시간 증가 및 응답시간 증가를 유발할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 트래픽의 특성을 고려하여 클러스터링을 시행하여 자동으로 네트워크 슬라이스를 관리하는 시스템을 제안한다.
네트워크 설계, 관리, 트래픽 엔지니어링 등을 수행하기 위해서는 우선적으로 인터넷 트래픽을 측정하여 품질(또는 성능)과의 관계 및 트래픽 변화 추세 등을 파악하는 것이 필요하다. 그러나 인터넷 트래픽 특성 및 구조로 인하여 한가지 방법으로는 네트워크 상태를 명확히 측정하는 것이 어려우며, 현재까지 목적에 따라 다양한 방법이 개발되어 시도되는 상황이다. 본 연구는 국내 인터넷 트래픽 상황을 지속적이고 대규모적으로 살펴보고자 하는 목적으로 수행되었다. 본 논문에서는 먼저 인터넷의 품질 또는 트래픽 특성 분석을 위하여 사용되는 측정방법을 그 특성에 따라 분류하고 상기목적을 위해 설계된 인터넷 트래픽 측정 인프라를 구성하는 측정 시스템들과 그 특성을 살펴보고자 한다. 특히 본 측정시스템은 네트워크 성능(품질)과 트래픽 규모에 동시에 초점을 맞추어 설계 제작되었으며, 상시측정, 실시간 데이터 처리, 분석 및 실시간 상황판 제공 기능을 갖고 있다.
인터넷의 빠른 발전과 확산에 따라, 통신은 방송, 통신, 인터넷 등 개별 미디어 융합을 기반으로 IP 기반 융합네트워크로 발전해 나가고 있다. 네트워크의 발전과 함께 보안문제는 네트워크 관리에 있어서 매우 중요시 되고 있는데, 특히 트래픽 폭주를 일으키는 분산공격트래픽 공격에 대한 방어는 필수적이라 할 수 있으며, 분산공격트래픽 공격에서는 알려진 패턴에 대한 유해트래픽의 방어뿐만 아니라 알려지지 않은 새로운 패턴의 유해트래픽에 대한 보안관리가 모두 필요하다. 현재 인터넷에 대한 공격을 차단할 수 있는 방어 기술은 싱크홀(sinkhole) 터널링(tunneling) 기술 등이 제공되고 있으나, 싱크홀 라우터를 따로 만들지 않고 알려지지 않은 패턴의 유해트래픽에 대한 실시간 탐지 및 대응 방법은 정의되고 있지 않다. 본 논문에서는 분산공격트래픽, 바이러스 등을 모두 포함하는 유해트래픽의 실시간 탐지 및 대응 방법에 대하여 제안한다.
본 논문에서는 분산 서비스거부 공격(DDoS)이 발생할 때 네트워크 트래픽의 특성을 분석하기 위해서 트래픽 비율분석법(TRA: Traffic Rate Analysis)을 제안하고 트래픽 비율분석법을 통해서 분석된 다양한 유형의 DDoS 공격의 특성을 기계학습(Machine Learning)을 이용해서 DDoS 공격의 탐지규칙을 생성하고 그 성능을 측정하였다. 트래픽 비율분석법은 감시대상 네트워크 트래픽에서 특정한 유형의 트래픽의 발생비율을 나타내며 TCP flag rate 와 Protocol rate 로 구분된다. 트래픽 비율분석법을 적용한 결과 각각의 DDoS 공격 유형에 따라서 매우 독특한 특성을 가짐을 발견하였다. 그리고, 분석된 데이터를 대상으로 세 개의 기계학습 방법(C4.5, CN2, Na?ve Bayesian Classifier)을 이용해서 DDoS 공격의 탐지규칙을 생성하여 DDoS 공격의 탐지에 적용했다. 실험결과, 본 논문에서 제안된 트래픽 비율분석법과 기계학습을 통한 DDoS 공격의 탐지방법은 매우 높은 수준의 성능을 나타냈다.
인터넷의 속도가 점차 빨라지고 대역폭이 증가함에도 불구하고 네트워크 대역폭은 여전히 부족한 자원이다. 이는 네트워크 속도가 빨라짐에도 불구하고 그 만큼 이를 모두 활용하는 어플리케이션이 계속 개발되어 사용되기 때문이다. 기업 차원에서는 주요한 자산인 네트워크 대역폭을 효율적으로 활용하는 것이 매우 중요하며, 개인 차원에서는 미성년들이 유해한 정보에 노출되는 것을 방지하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 필요성에 따라 네트워크 트래픽을 분석하고, 이를 바탕으로 관리 정책에 따라 네트워크 트래픽을 필터링하는 시스템을 설계하고 이를 구현하였다.
본 논문은 WDM(Wavelength Division Multiplexing:파장 분할 다중화) 기법을 이용한 링 네트워크 구조의 여러가지 설계방법들을 분석하고, 트래픽 전송효율을 최대화하기 위한 트래픽 그루밍 알고리즘을 제안하였다. 이를 위하여 네트워크 구조를 크게 광경로(Lightpath) 관점을 이용한 여러 가상 토폴로지(Topology)에 의한 네트워크 설계방법과 연결-링방식의 관점을 이용한 네트워크 설계방법으로 나누어서 성능을 평가하고 비교 분석하였다. 이를 기반으로 WDM 링 네크워크 구조에서 트래픽 전송효율을 최대화할 수 있는 트래픽 그루밍 알고리즘을 제시하였다. 성능평가를 위하여 다양한 네크워크 설계방법들에 대하여 불균형 트래픽에 대하여 시뮬레이션을 실시하였다. 이를 통해 여러가지 설계방법중 최적의 방안을 도출하였고, 이를 기반으로 트래픽 전송효율을 최대화할 수 있는 트래픽 그루밍 알고리즘을 제안하였다.
유선 네트워크와는 달리 WLAN 메쉬 네트워크는 비용면이나, 이동성면에서 장점을 많이 가지고 있다. 이에 대한 표준화가 진행 중에 있지만 많은 문제점과 기술적으로 해결해야 할 부분들이 남아있다. 특히 무선 전송기술인 DCF는 WLAN 메쉬 네트워크에 직접적으로 적용시키기에는 많은 문제점을 가지고 있다. DCF를 사용할 경우에는 무선자원을 공유하는 노드의 수가 증가하고 보내려는 패킷이 증가할수록 프레임간 충돌횟수가 급격히 증가해 무선자원의 사용 효율이 현저히 떨어지기 때문이다. 반면 PCF는 노드에게 일정시간 채널을 점유할 권리를 부여함으로써 프레임간 충돌을 없애 무선자원의 사용 효율을 향상시킬 수 있다. 하지만 트래픽이 적은 경우에는 불필요한 조사 프레임 전송, 조사목록 갱신 등으로 무선자원을 낭비하는 단점이 있다. 따라서 이 두 기술의 장점을 이용하여 WLAN 메쉬 네트워크에 적용시킨다면 데이터 전송의 효율을 증대시킬 수 있다. WLAN 메쉬 네트워크의 기본 통신범위 내에는 많은 노드들이 있으며 이를 계층적으로 나눌 경우 계층에 따라 트래픽의 양에 많은 차이를 보인다. 따라서 본 논문에서는 WLAN 메쉬 네트워크에서 DCF와 PCF를 트래픽에 따라 유연하게 사용함으로써 전송 효율을 증대시키는 적응형 HMAC 알고리즘을 제안한다. 시뮬레이션 결과 WLAN 메쉬 네트워크가 DCF에 전적으로 의존하는 경우에 비하여 적응형 HMAC 알고리즘이 적용된 WLAN 메쉬 네트워크는 트래픽이 증가할수록 수율, 지연 등에서 더 좋은 성능을 나타내었다.
급증하는 인터넷 사용자와 함께 인터넷 트래픽도 급격히 증가함으로 인하여, 한정된 네트워크 자원에 대한 효율적인 네트워크 관리의 필요성이 중요한 이슈로 등장하고 있다. 본 논문에서는 Libpcap 라이브러리를 이용하여 패킷을 수집하는 Tcpdump를 임베디드 리눅스 시스템에 적용하여 차세대 인터넷 프로토콜인 IPv6기반에서 트래픽 모니터링을 함으로써, 효율적인 네트워크 관리를 위한 기술을 제안한다. 본 트래픽 모니터링 시스템은 임베디드 리눅스를 이용하여 IPv6 패킷을 수집 및 분석하고, 측정된 트래픽 모니터링의 정보를 바탕으로 네트워크 장비들을 효율적으로 관리 및 제어한 수 있는 트래픽 측정 모델을 설계하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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