5G 이동 통신 서비스가 제공됨에 따라 다양한 서비스를 초저지연으로 사용자에게 제공하려는 노력이 진행되고 있다. 이는 네트워크 코어에서 클라우드 컴퓨팅을 제공하는 대신에 사용자 인근에서 고성능 컴퓨팅 서비스를 제공하는 에지 컴퓨팅에 대한 관심을 불러 일으키고 있다. 본 논문은 에지 컴퓨팅의 실현을 위한 필수 장비인 마이크로 데이터센터의 운영 및 관리 방안을 제시한다. 먼저, 에지 컴퓨팅의 기능 구조와 배치 방안을 제시한다. 다음으로 에지 컴퓨팅을 위한 마이크로 데이터센터의 요구사항과 이에 따른 운영 및 관리 방안을 제시한다. 마지막으로 마이크로 데이터센터의 자원을 효율적으로 관리하기 위해서 수집 및 감시해야 하는 자원 관리 아이템을 제시하고, 에너지 효율을 측정할 수 있는 성능 지표를 제안한다.
본 논문에서는 유비쿼터스 기술을 이용한 대기오염 관리 기술개발을 제안하였다. 현재의 시스템은 오염정도의 이해, 정보제공의 부족으로 인한 문제점을 안고 있다. 또한 한정된 지역에서의 오염측정으로 인하여 광범위한 지역을 측정하는데 한계가 있다. USN 기술은 이러한 문제점을 보완하여 도시전체를 관리할 수 있는 무선의 센서네트워크 구성이 가능하다. 근거리 무선통신기술인 ZigBee 기술을 기반으로 센서망을 구축하여 게이트웨이를 거쳐 통합관제센터로 데이터를 전송하게 된다. 분석된 데이터는 통합관제센터를 거쳐 도시내의 옥외 전광판, 개인 휴대단말기로 정보를 제공하고, 이에 따른 대책방안도 함께 알리는 방식을 제안하고자 한다.
SDN과 NFV은 차세대 네트워크 기술로서, 데이터센터, 캠퍼스, 대형회사 등 Cloud가 구축되어 있거나, 서비스 제공 중심의 통신회사 등에서 활발하게 적용하고 있다. 특히, 군(軍) 적용을 위해서는 국방통합데이터센터가 대표적인 예가 될 것이다. 국방통합데이터센터(DIDC)가 지능화된 센터로 도약하기 위해 최신 정보통신기술(ICT)을 적용한 「스마트 국방통합데이터센터」 추진에 박차를 가하고 있다. DIDC 설립 당시, Cloud 서비스 등의 인프라 구축을 30% 안팎의 수준으로 시작하여, 현재 'Cloud 퍼스트'를 통해 D-Cloud를 75%까지 확장할 예정이다. 또한, SDN/NFV 도입하므로 DIDC의 운용비용과 인력을 절감하고, 정보자원의 효율적인 이용과 사이버 정보보호체계에 대한 능력을 강화할 예정이며, 각 체계 사용에 유연성과 민첩성을 높여 앞으로 국방경영에 효율성에 이바지하기 위해 노력하고 있다. 이에 DIDC을 중심으로 SDN/NFV 도입의 당위성과 기대효과를 논하고자 한다.
유비쿼터스 사회가 도래함에 따라 유비쿼터스 기술을 도시에 적용한 u-City가 개발되고 있다. u-City는 다양한 정보화 기기들이 존재하며 정보화 기기 사이를 연결하는 다양한 네트워크 기술이 상존한다. u-City의 핵심 요소인 u-City 통합운영센터는 u-City 내의 모든 서비스를 처리하도록 설계되었으며, 도시를 통제 관리하는 중요한 업무를 수행한다. 이 중에서 보안관리 업무는 시스템에서 수집, 가공, 산출하는 데이터 및 정보의 보안유지를 위해 중요한 부분이다. 따라서 본 논문에서는 u-City 통합운영센터의 보안유지를 위한 기술적, 물리적, 관리적인 측면에서 보안관리 대책을 제시하였다.
비중앙화(decentralized) 그룹키 관리 알고리즘은 그룹 멤버의 변화에 대한 영향을 지역적인곳으로 한정시킴으로서 안전한 멀티캐스트 네트워크 구조의 확장성(scalability)과 안정성(reliability)을 향상시킬 수 있다. 그러나 기존의 비중앙화 그룹키 관리 기법들에서는 멀티캐스트 과정에서 중간의 중계노드들이 멀티캐스트 데이터의 평문 정보를 복호화함으로써 그룹 통신의 비밀성이 보장되지 않거나, 하위 그룹간의 안전한 통신을 위해서 외부의 중앙화된 그룹키 분배 센터가 필요했다. 본 연구에서 제안하는 그룹키 관리 방식에서는 서비스 제공자가 대리 암호(proxy encryption)를 이용하여 그룹키를 분산화(distributed) 방식으로 합법적인 그룹 멤버에게만 분배한다. 따라서 멀티캐스트 데이터를 전송하는 과정에서 데이터의 비밀성을 보장하는 안전한 통신을 가능케 함과 동시에 중앙화된 그룹키 분배 센터에 대한 필요성을 제거시킬 수 있다. 제안하는 그룹키 관리 기법은 중앙화된 네트워크 관리자가 없이 네트워크의 구조가 빈번히 변화하는 신뢰할 수 없는 동적인 네트워크 환경에서도 안전한 그룹통신을 효과적으로 보장할 수 있다.
현재의 OpenFlow 기반의 SDN(Software-Defined Networking) 기술은 데이터 센터 네트워크를 대체하기 위한 기술로 간주되고 있으며 캐리어(통신 사업자)의 네트워크에 적용하기에는 아직 많은 기술 개발이 필요한 것으로 알려져 있다. 본고에서는 캐리어 네트워크에 적용 가능한 SDN을 SDN 2.0으로 정의하고 SDN 2.0의 실현에 필요한 주요 기술들의 연구동향과 적용방안에 대해 살펴본다.
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.
본 연구는 도로 네트워크를 분할한 뒤 네트워크 정합을 수행하는 방법론을 제안한다. 네트워크의 링크에 의해 둘러싸인 공간으로부터 폴리곤 객체를 생성하고 중첩기반 그래프 군집화 기법을 적용하여 이들 폴리곤 객체들의 대응 집합 쌍을 탐색하고, 이로부터 독립적인 정합을 수행하는 하위 네트워크 쌍을 얻었다. 이후 분할된 네트워크 데이터 쌍의 노드 집합에 Iterative Closest Point 알고리즘을 적용하여 기하보정을 수행한 후 하우스도르프 거리를 이용하여 1:N 링크 정합을 수행하였다. 제안된 방법의 효용성을 평가하기 위해 국가교통 DB센터에서 관리하는 KTDB의 네트워크 데이터와 국내 상용 차량 내비게이션 업체의 네트워크 데이터를 대상으로 알고리즘을 적용하고 결과를 평가하였다. 3m에서 18m까지 3m 간격으로 하우스도르프 거리에 임계값을 적용하여 네트워크를 정합한 결과 15m의 임계값에서 F-measure 기준 0.99의 정확도를 얻을 수 있었다.
데이터 센터를 기반으로 서비스를 수행하는 기업들은 비용절감을 위해 서버 가상화 기술을 이용한다. 서버 가상화를 이용하는 기업들은 대부분 하이퍼바이저 기반의 서버 가상화 기술을 사용하며, 이 경우 하드웨어 가상화를 통해 커널 단에서 많은 I/O와 리소스를 처리해야 한다. 따라서 하이퍼바이저 기반의 서비스는 느리다는 단점이 있으며 이를 해결하기 위해 컨테이너 기반의 가상화 기술을 이용할 수 있다. 하지만 컨테이너 기반의 네트워크 또한 문제점이 존재한다. 컨테이너 기반의 네트워크는 유연한 네트워크를 구성하기 어렵고, 기존의 컨테이너 네트워크 인터페이스를 활용할 경우 데이터 전송 성능이 저하된다. 본 논문에서는 컨테이너 오케스트레이션 툴인 Kubernetes와 SDN (Software-Defined Network) 기반의 가상전용 네트워크 연계 환경을 구축하고 이에 적합한 컨테이너 네트워크를 연구하여 이의 문제점을 해결한다. 즉, 가상전용 네트워크와 Kubernetes의 연계를 통해 고성능의 유연한 네트워크를 구성할 수 있는 프레임워크를 개발하여 기존 컨테이너 기반 네트워크와 비교하고 성능을 검증했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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