WSN 환경은 센서 노드에서 싱크 노드로 센싱 정보의 전송시 특정 센서 노드나 심지어는 하나의 센서노드의 과부하로 인해 전체 센서 네트워크에 문제를 야기시키며, 과다한 센싱 정보 트래픽 발생 및 동적 토폴로지 변화에 따라 빈번한 데이터 손실이 발생하게 된다. 본 논문에서 제안하는 VSDR(Visualization Sensing Data Routing)은 GML 기반 지도에 센서 노드 간 패킷 이동 경로와 전송되는 패킷 트래픽 전송량을 가시화한다. 또한, VSDR은 센서 네트워크에서 발생하는 센싱 정보들의 오버헤드와 센서 노드의 고장 발생 시 동적으로 데이터 경로들을 재설정 메커니즘을 제안한다.
본 논문에서는 트리구조의 네트워크 환경에서 주기적인 트래픽의 효율적인 모니터링을 위한 TDMA(Time Division Multiple Access)기반의 스케줄링 알고리즘을 제안한다. 주기적인 모니터링 환경을 위해 제안된 기존의 연구[1]는 트리구조가 깊어지고, 자식 노드들이 많은 환경에서 에너지 소모가 증가하고, 데이터 처리율이 떨어지는 문제점을 갖는다. 이를 해결하기 위해 유휴 타임 슬롯(Time Slot)을 활용하고, 데이터를 중복되지 않게 보내는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 기존연구와의 비교를 통해 더 높은 데이터 처리율과, 에너지를 적게 소모함을 보였다.
현대인의 삶에서 인터넷은 다양한 정보를 제공하는 필수 요소가 되었다. 이에 따라 네트워크 트래픽은 폭발적으로 증가하였고, 효율적 네트워크 관리를 위해 네트워크 트래픽 분석의 중요성이 강조되고 있다. 네트워크 트래픽 분석 방법 중 시그니쳐 기반의 분석 방법론이 많이 사용되고 있으며, 이는 다양한 응용의 증가로 시그니쳐의 탐색 공간 증가에 따라 실시간 트래픽 분석에 문제점이 나타나고 있다. 운영체제 정보를 활용하면 해당 운영체제에서 사용되는 응용의 시그니쳐만을 검색하도록 함으로써 앞선 문제점을 해결할 수 있다. 본 논문에서는 실시간 트래픽 분석을 위한 효과적인 운영체제 판별 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 운영체제 판별 방법은 실시간 트래픽 분석에 적합한 가볍고 빠른 수동형 방법을 사용하였으며, 기존 수동형 방법이 가지는 분석률과 정확성이 낮은 문제를 해결하였다. 분석률을 향상시키기 위해 입력데이터를 확장시켰으며, 운영체제 판별을 위한 시그니쳐를 HTTP의 User-Agent를 이용하여 생성함으로써 다양한 운영체제에 대한 시그니쳐를 추출하였다. 또한 기존 패킷 기반의 분석을 플로우 단위의 분석으로 변경함으로써 정확성을 향상시켰다.
ATM네트워크상의 ABR서비스는 네트워크 상에서 예약형 서비스가 사용하고 남은 대역폭을 활용하여 데이터를 전송하는 방식으로 제어정보를 전송하는 피드백 매커니즘을 사용하여 네트워크상의 정체를 제어한다. 본 논문에서는 ATM네트워크 상에서 효율적인 정체 제어를 위하여 ABR 트래픽 서비스의 전송률 제어 방식인 EFCI와 ER방식의 장점을 결합하여 네트워크 정체 상태에 따른 적응적인 제어방식을 제안한다. 시뮬레이션을 통하여 제안된 제어방식의 주기적인 특성과 전송된 셀의 양을 분석 제시한다.
네트워크를 설계하고 서비스를 구현하는데 있어서 중요한 변수중의 하나는 트래픽의 특성을 파악하는 것이다. 트래픽 특성에 관한 최근의 실험적 연구들은 기존의 모델들이 실제 트래픽의 특성을 제대로 나타낼 수 없다는 것을 지적해 왔고 최근 실제 트래픽 모델과 유사한 모델로서 자기 유사한 특성을 이용한 접근법이 대두되고 있다. 따라서, 본 논문에서는 실제 트래픽과 유사한 자기 유사 데이터 트래픽을 백그라운드 부하로 발생시켜 기존의 ABR(Available Bit Rate) 혼잡제어 알고리즘 중 fairshare을 지원하는 대표적인 EPRCA(Enhanced Proportional Rate Control Algorithm), ERI-CA(Explicit Rate Indication for Congestion Avoidance), NIST(National Institute of Standards and Technology) 스위치 알고리즘이 버스트한 트래픽에 대해 효율적으로 fairshare을 할당하는지를 알아 보았다.
Software Defined Networking(SDN)은 데이터 부와 컨트롤 부를 나눠 관리하는 혁신적인 방식이다. SDN 환경에서가 아닌 기존의 IP 네트워크에서의 트래픽 분류는 많은 연구가 진행되어 왔다. 트래픽 분류 방법에는 Port 번호를 이용한 트래픽 분류 방법, Payload를 이용한 트래픽 분류 방법, Machine Learning을 이용한 트래픽 분류 방법 등이 있다. 본 논문에서는 Port 번호, Payload, Machine Learning을 이용한 트래픽 분류 방법들을 소개 및 장단점을 설명하고 SDN 환경에서 Machine Learning을 이용한 좀 더 정확한 트래픽 분류 방법을 제안한다.
이동컴퓨팅 환경에서 호스트의 이동성으로 야기되는 멀티미디어 데이터전송 문제 해결에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다 . 멀티캐스트는 멀티미디어 데이터가 차지하는 많은 네트워크 트래픽을 수신자에게 효율적으로 분배함으로써 네트워크 트래픽을 줄일수 있다. 그러나 이동 호스트를 대상으로 하는 멀티캐스트는 무선자원의 효율적 사용을 위해 셀 반경이 작아짐에 따라 빈번하게 그룹의 멤버와 위치를 변화시키기 때문에 라우팅 경로의 최적화, 투명성 제공, 잦은 핸드오프로 인한 등록지연에 따른 서비스 단절과 패킷손실의 증가에 대한 명확한 대책이 제시되지 못하고 있다. 또한 멀티캐스트를 지원하지 않는 영역으로 이동했을 때의 데이터전송에 관한 문제점도 내포하고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제의 해결방안으로 이동컴퓨팅환경에서 Hop Counter로 정의된 서비스 범위를 하나의 그룹이라 정의하고 그룹기반의 멀티캐스트 라우팅 방법을 제안한다. 제안 방법은 셀이 마이크로화됨에 따라 나타나는 Hop 증가에 따른 전송 오버로드와 터널링 문제를 해결하고, 광역 네트워크에서의 멀티캐스팅을 담당하는 에이전트의 부하를 감소시킴으로써 성능 향상을 기대할 수 있다. 또한 호스트가 이동한 FA가 멀티캐스트를 지원하지 않을 때 MA가 그룹의 특정 호스트로부터 보낸 데이터를 받기 위해서 주변에 인접해 있는 MA중 멀티캐스트를 지원하고 가장 작은 Hop을 갖은 MA를 터널의 대리자로 등록해 놓음으로써 멀티캐스팅이 지원되지 않은 환경에서의 멀티캐스팅이 이루어질 수 있다.
은닉채널에 관한 연구는 1980년대 이전부터 진행되어 왔으며, 최근에는 멀티미디어 데이터에 대한 스테가노그래피에 대한 관심이 집중되고 있다. 하지만, 본 논문에서는 현재 스테가노그래피나 정보은닉에서 다루는 동영상 데이터에 대한 은닉채널이 아닌, 인터넷 환경의 근간을 이루는 TCP/IP 네트워크 트래픽에 존재하는 은닉채널에 대한 연구를 수행하였다. 먼저 은닉채널 개념 및 기존 연구동향을 분석하였으며, 그 후 TCP/IP를 구성하는 각 프로토콜에 생성 가능한 은닉채널을 분석하여 향후 연구 방향을 제시하였다.
현재 사용하고 있는 네트워크 망은 IPv4프로토콜을 사용하고 있지만, Mobile IPv6프로토콜을 이용하여 보다 더 빠르고 정확한 데이터의 전송이 필요하다. 본 논문에서는 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 빠른 핸드오버를 이용한 Mobile IP의 성능을 분석한다. 일반적으로 데이터 트래픽, 버퍼관리 방법, QoS 등은 빠른 핸드오버 동안 Mobile IP의 성능에 많은 영향을 준다. 따라서 시뮬레이션 모델을 이용하여 다양한 트래픽 환경에서 위에 언급된 성능파라미터들의 영향을 분석한다.
다량의 데이터를 전송할 때, 시간 단축과 효율적인 트래픽관리를 위해 네트워크의 라우팅 선택 방법이 사용되고 있다. Ant 알고리듬을 적용한 AntNet은 라우팅 선택 확률이 동일할 때, 랜던선택을 한다. 그로인해서 불필요한 가중치가 발생하여 트래픽이 증가한다. 본 논문은 이를 해결하기 위해 GA 알고리듬을 AntNet에 적합하여 데이터 전송을 위한 전송시간 감소와 효율적인 트래픽 분산을 해결하였다. 제안한 알고리즘 성능평가를 위해서 본 논문에서는 대량의 데이터를 전송하기 위한 경로를 설정하고, 전송시간과 전송 오류율을 평가하여 우수성을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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