본 논문에서는 대용량 네트워크 트래픽 데이터를 대상으로 사이트의 프라이버시를 보호하면서 마이닝 결과의 정확성, 실용성 등을 보장할 수 있는 효율적인 순차 패턴 마이닝 기법을 제안한다. 네트워크가 발달함에 따라 네트워크 트래픽 데이터에 대한 마이닝은 네트워크를 통한 통신의 패턴을 찾아내고, 이를 사용하여 침입 탐지, 인터넷 웜의 탐지 등으로 유용하게 쓰이게 되었다. 그러나 네트워크 트래픽 데이터는 네트워크 사용자 개개인의 인터넷 접속 형태, IP 주소 등의 정보를 포함하는 데이터로 네트워크 사용자의 프라이버시를 해칠 수 있다는 문제점이 존재한다. 따라서 이들 네트워크 트래픽 데이터를 대상으로 하는 마이닝 기법에서는 프라이버시 보호를 위하여 각 사이트에 저장되어 있는 네트워크 트래픽 데이터를 공개하지 않으면서도, 의미있는 패턴을 찾을 수 있어야 한다. 본 논문에서는 프라이버시 보호를 위하여 N-저장소 서버 모델을 제안한다. 제안된 모델에서는 데이터를 분할하여 암호화한 후, 이를 복호화할 수 없는 서버에서 집계하는 방식을 사용하여 실제 데이터가 저장되어 있는 각 사이트의 출처 정보를 감추는 방식을 사용한다. 또한, 효율적인 빈번 패턴 생성을 위하여 빈번 항목에 대한 인덱스 구조를 제안하고, 이를 기반으로 한 순차 패턴 마이닝 기법을 보인다.
최근 다양한 네트워크 서비스와 응용들이 생겨나면서, 네트워크상에 다양한 네트워크 트래픽이 발생하고 있다. 이로 인하여, 네트워크에 불필요한 네트워크 트래픽도 많이 발생하면서 네트워크 성능에 저하를 발생 시키고 있다. 따라서, 네트워크 트래픽 분류를 통하여 빠르게 제공되어야 하는 네트워크 서비스를 빠르게 전송 할 수 있도록 각 네트워크 트래픽마다의 분류가 필요하다. 본 논문에서는 Deep Learning 기법 중 Recurrent Neural Network를 이용한 플로우 기반의 네트워크 트래픽 분류를 제안한다. Deep Learning은 네트워크 관리자의 개입 없이 네트워크 트래픽 분류를 할 수 있으며, 이를 위하여 네트워크 트래픽을 Recurrent Neural Network에 적합한 데이터 형태로 변환한다. 변환된 데이터 세트를 이용하여 훈련시킴으로써 네트워크 트래픽을 분류한다. 본 논문에서는 훈련시킨 결과를 토대로 비교 분석 및 평가를 진행한다.
최근 업무 전산화로 인한 분산 컴퓨팅 환경이 확대되고 네트워크 기반의 응용 서비스들이 다양하게 개발됨에 따라 네트워크 트래픽은 증가 일로에 있으며 어느 호스트에서 어떤 형태의 트래픽이 얼마만큼 유발되는지를 알아내는 일은 한정된 네트워크 자원을 효율적으로 활용하는데 매우 중요한 일이 되었다. 하지만, 현재의 네트워크관리시스템들은 트래픽 모니터링에 따른 통계값 제공 등의 단순 평면적인 정보만을 제공할 뿐, 네트워크를 정밀 분석하고 그에 따른 대책을 마련하기에는 미약하다. 따라서 효율적인 네트워크 자원 활용을 위하여 네트워크 트래픽을 자세히 분석하며, 네트워크 계층별, 지역별, 호스트별 및 응용 서비스 별로 트래픽을 측정 및 분석할 수 있는 시스템의 개발이 필요하다. 본 논문은 한국전력데이터통신망을 대상으로 네트워크 트래픽의 발원지로부터 목적지까지의 백본 및 LAN 구간에서의 트래픽을 플로우별로 수집, 분석할 수 있는 트래픽 분석 시스템을 설계 및 구현하였다본 시스템은 트래픽 측정을 위해 백본에서는 Netflow 기능을 이용하며, LAN 구간에서는 패킷 캡처 방식의 Probe를 이용한다. 이때 기존의 패킷 캡처 방식의 기능을 개선하여 이를 플로우화 함으로써 LAN구간에서도 동일한 인터페이스를 통하여 네트워크 트래픽을 분석할 수 있게 하였다.
기기간(M2M, Machine-to-Machin) 통신의 한 응용으로서 스마트 그리드 네트워크는 다수의 기기 통신으로 인한 전송 데이터의 방대한 양을 대표적 특징으로 꼽을 수 있다. 이에 현재 사용가능한 통신 기술들을 그대로 사용할 경우, 병목현상 혹은 네트워크 혼잡 등 네트워크 장애 및 전송 지연이 발생할 수 있다. 특히 스마트 그리드 네트워크의 상향 트래픽은 시간조절이 가능한 주기적 미터링 데이터와 지연민감한 이벤트 데이터로 나뉜다. 이에 본 논문에서는 각 트래픽 특성에 따라 트래픽양의 대다수를 이룰 미터링 데이터의 전송시간 조절을 이용한 혼잡제어 기법을 제안한다. 이를 통해 지연민감한 이벤트 데이터의 지연시간 내 전송 보장 확률을 높이고, 트래픽을 분산시킴으로써 전송 효율을 높이고자 한다.
현재 이동통신 네트워크는 통신 기술의 발전에 힘입어 음성 서비스를 넘어선 다양한 패킷 데이터 기반 서비스를 제공하고 있다. 하지만 현재 IEEE 802.11과 같은 이기종 네트워크에 대한 연구가 다양하게 진행되고 있는 것과 달리 이동통신 네트워크의 패킷 데이터 기반 서비스에 대한 연구는 이루어지지 않았다. 이러한 추세의 원인은 이동통신 네트워크가 사업자에 의해서 폐쇄적으로 운영되고 있기 때문이다. 우리는 지금까지 이기종 네트워크에 대한 연구를 바탕으로 예측만 하던 문제를 해결하기 위해 이 논문은 통해서 이동통신 네트워크의 패킷 기반 데이터 서비스의 특징을 분석한다. 실제 트래픽을 모두 분석하는 것은 규모의 문제로 불가능했기 때문에 우리는 서비스에 대한 과금 데이터를 사용했다. 과금 데이터에는 네트워크의 특징이 대부분 반영되어 있기 때문에 실제 트래픽을 수집해서 분석하는 것과 같다. 분석결 과로 이동통신 환경에서 사용자 행동 패턴과 서비스 유형별 트래픽 특성 및 네트워크의 특징을 보여준다. 이러한 결과는 향후 네트워크 진화에 의해서 예상되는 트래픽 예측 및 관리에 활용 가능하고, 네트 워크 모델링에 있어서의 기반 지식을 제공한다.
오픈플로우 네트워크에서 컨트롤과 데이터 플레인은 스위치나 라우터로 분리되어있다. 이 중 인밴드(in-band) 오픈플로우 네트워크에서 컨트롤 트래픽은 데이터 트래픽과 같은 채널을 사용한다. 그러므로 데이터 트래픽 경로의 오류 발생은 컨트롤과 데이터 트래픽에 영향을 미친다. 기존의 오픈플로우 네트워크에서 오류 복구는 컨트롤러와 스위치 간 모니터링을 필요로 한다. 하지만 수백만 개 이상의 플로우가 흐르는 네트워크에서 이는 오버헤드를 발생시킨다. 이 논문은 기존 모니터링 오버헤드를 줄이기 위해 개미 행동양식을 활용한 인밴드 오픈플로우 네트워크에서 오류 복구 기법을 제안한다.
현재 네트워크 사용자 특히 인터넷 사용자 증가 속도는 가히 기하급수적이라 할 수 있다. 더불어 질 높은 서비스에 대한 요구가 제기되고 있는데 이것은 필연적으로 트래픽의 폭증을 가져오고 있다. 따라서 네트워크 트래픽의 효율적 분석 관리는 과거에 비해 더욱 중요한 사항으로 대두되고 있다. SES를 이용한 네트워크 분석은 네트워크 관리자들에게 쉽고, 효율적으로 트래픽데이터를 접근이 가능하다. 따라서 본 연구의 목적은 대용량의 네트워크 트래픽 데이터 효과적으로 처리하기 위해 최적화된 네트워크 트래픽 시스템을 구현하기 위하여 데이터 엔지니어링 방법론인 SES를 이용하여 네트워크 패킷의 정보 구조를 설계한후 DEVS를 이용하여 분석하는 시스템을 구현하고자 한다.
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.
미래 데이터 트래픽은 유선에서 무선으로 트래픽의 비중이 증가하고 있으며 데이터 트래픽의 규모도 급격히 증가될 것으로 예측되고 있다. 데이터 트래픽을 효과적으로 수용하기 위하여 단일한 전송 기술을 이용하는 방식 보다는 다양한 유무선 전송 기술을 기반으로 효과적으로 다양한 유무선 자원을 제어하고 상황에 따라 최적의 전송 기술을 적용함으로써 제한된 유무선 자원을 효율적으로 이용하는 기술이 필요하다. 미래 통신 네트워크는 다양한 액세스 망을 통합 관리함으로써 망구축 비용 및 운영비용을 절감하고 효과적으로 망 자원을 이용하며 새로운 요구사항을 가지는 신규 서비스에 적절히 대응하기 위하여 유연하고 지능화된 유무선 융합 네트워크 구조로 발전되어야 한다. 본 문서에서는 유무선 융합 네트워크 기술을 중심으로 지금까지 진행된 융합 기술에 대해 간단히 살펴보고 유럽을 중심으로 현재 연구되고 있는 유무선 융합 기술에 대하여 설명한다. 그리고, 2020년의 1,000배 트래픽을 수용하기 위한 5G 모바일 코어망의 요구사항에 대하여 살펴 본다.
본 논문은 유선통신망의 ATM기술을 무선통신망에 적용한 무선 멀티미디어 액세스 환경에서 패킷에러율 및 처리율등 전송성능을 개선하기 위한 통합에러제어 구조를 제안하였다. 음성, 데이터, 영상 등의 등시성 멀티미디어 트래픽을 처리해야 하는 무선 멀티미디어 네트워크에서는 트래픽별로 QoS(Quality of Service) 목표치가 다르므로 트래픽 속성에 상관없이 일괄적으로 성능개선기법들을 적용하는 것은 또 다른 성능저하 현상을 초래한다. 대표적인 멀티미디어 네트워크인 ATM 네트워크인 경우 트래픽 속성상 CBR(Constant Bit Rate) 및 랜덤트래픽은 지연에 매우 민감하며 VBR(Variable Bit Rate) 트래픽은 어느 정도의 지연은 허용되나 데이터 전송시 매우 높은 신뢰도를 필요로 한다. 이러한 배경에서 ATM을 기반으로 하는 무선 멀티미디어 네트워크 액세스 환경에서 트래픽별 QoS 속성을 만족시킬 수 있는 통합 에러제어 구조를 제시한 후 FEC, ARQ, 인터리빙, 버퍼용량등의 적용방안을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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