이동통신망의 규모나 서비스 등이 기하급수적으로 증가하기 때문에 데이터 트래픽에 대한 정확한 특성분석은 매우 어렵지만, 트래픽 특성분석이 망 설계나 운용에 상당한 영향을 미친다는 점을 고려하면, 데이터 트래픽 모델링에 대한 연구는 가장 기본적으로 이루어져야 할 사항이라 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 데이터 트래픽에 대한 특성을 분석하기 위해 cdma2000 시스템의 국제적인 표준화 단체인 3GPP2에서 언급한 HTTP, FTP, WAP, Near Real Time Video 트래픽에 대한 트래픽 특성을 분석하여 자기 유사성(Self-similarity)을 가짐을 입증하였다.
이동통신에서는 무선자원의 효율적인 사용을 위하여 variable rate vocoder 및 VoX 기법을 이용한 음성 전송이 일반적 추세이며, 버스티 특성을 갖는 패킷 트래픽의 경우 statistical multiplexing을 이용하여 무선 채널의 사용을 극대화 시킨다. 트래픽 밀도를 나타내는 Erlang 용량은 일정속도의 회선교환 트래픽에 대하여 동시에 점유할 수 있는 dedicated circuit의 수에 기초하는 개념이므로 statistical multiplexing으로 처리되는 데이터 패킷의 트래픽 밀도는 queuing model에 근거한 데이터 스루풋이 현실적이다. 그러나 이동통신 시스템에서 트래픽 특성을 달리하는 circuit 및 패킷 타입의 혼합 서비스가 동시에 제공될 경우 네트워크 planning을 위한 구성 시스템의 용량산정을 위해 트래픽 밀도의 통합적인 표현을 요구한다. 따라서 Erlang 용량과 데이터 스루풋의 상호 변환을 통하여 네트워크 구성요소의 용량 산정에 적당한 용량표현을 선택할 수 있다. 본 고에서는 트래픽 처리기로서의 통신시스템을 기술하기 위하여 일반적인 텔레트래픽 시스템 모델과 파라미터를 정의한다. 또한 음성 및 비음성 서비스의 혼합 트래픽 환경에서 트래픽 밀도계산을 위한 Erlang 용량과 데이터 스루풋의 상호 변환 관계를 소개한다. 마지막으로 3G1x 무선접속환경에서 음성 및 HSPD 서비스가 공존할 경우 기지국 CE dimensioning에 필요한 혼합 트래픽 Erlang 용량 산출 방법을 기술한다.
주로 음성 트래픽을 처리하는 2G CDMA/PCS 시스템과 달리 CDMA2000 및 IxEV-DO 와 같은 차세대 이동통신시스템은 음성 트래픽뿐 만 아니라 패킷형태의 데이터 트래픽도 처리해야 하므로 차세대 이동통신망의 설계 및 디멘져닝을 위해서는 무엇보다도 데이터 트래픽의 주요 특성인 버스트성(Burstiness)과 자기유사성(Self-similarity)이 반영된 트래픽 모델이 요구된다. 이러한 관점에서 본 논문에서는 데이터 트래픽 특성이 서로 다른 다수의 데이터 트래픽의 통합되어 망에 입력되는 경우의 성능을 시뮬레이션 하였고, 그 결과를 해석적 모델인 Norros의 Effective Bandwidth Formula및 Z. FAN의 Bahadur-Rao Theorem을 적용한 Formula와도 비교하였다.
자기 유사적인 트래픽 성질이 차세대 고속 통신망의 성능에 미치는 영향을 예측 분석하기 위해서는 자기유사 트래픽을 정확하고 효율적으로 모델링하기 위한 연구 및 분석 결과는 인터넷 망이나 새롭게 구현될 시스템에서 반드시 고려하여야 할 사항이라고 판단된다. 이러한 관점에서 본 논문에서는 인터넷 데이터 트래픽이 갖는 통계적 특성인 자기유사 트래픽을 발생할 수 있는 시뮬레이션 모델을 제시하고 각 방식의 성능을 분석한 후 이를 기초로 데이터 트래픽이 입력되는 모듈들을 실험할 수 있는 트래픽 발생 방식을 제안하고 마지막으로 결론을 맺는다.
침입 탐지를 위하여 수집되는 네트웍 트래픽은 보통 분석 처리 프로그램으로 입력되기 위해 수치적으로 표현된다. 이러한 데이터로부터 그 가운데 드러나는 경향을 한 눈에 발견하는 데에는 어려움이 있어, 이에 대해 프로토콜, 서비스 및 세션 등을 기준으로 분류하는 처리를 수행한 결과를 바탕으로 세세한 분석과정을 거치는 것이 일반적이다. 네트웍 트래픽 데이터를 도시하여 그 추이를 직관적으로 살필 수 있게 한다면 여러 기준에 따라 분류된 각 트래픽이 가지는 특징을 쉽게 발견할 수 있다. 이러한 트래픽 추이와 특징 파악의 용이함은 트래픽에서 비정상적인 부분을 식별해내는 것을 쉽게 한다 이것은 시스템 관리자가 현재 해당 시스템에 설치되어 작동되고 있는 침입탐지 시스템이나 방화벽 시스템에 대해 독립적으로 편리하게 네트웍 트래픽의 특징을 살피고 이상을 발견할 수 있도록 하며, 경고되거나 차단되지 않은 이상에 대해 신속히 대응할 기회를 준다. 이에 본 연구에서는 네트웍 트래픽들의 특징을 설명할 수 있는 요소들을 조합하여 표현함으로써 네트웍 트래픽의 특징과 이상 파악에 편리한 데이터 도시 방법을 제안한다.
인터넷 트래픽의 향후 5년간 연평균성장률(CAGR)은 24%(유선 트래픽이 21%, 모바일 트래픽이 68%)로 예상되지만, 인터넷 트래픽을 처리하는 칩셋의 성능 연평균성장률은 14% 정도로 예상되고 있다. 이에 따라, 증가하는 인터넷 트래픽과 이를 처리하는 칩셋의 성능 사이에 격차(Forwarding Gap)가 발생하고 있는 상황이다. 이런 격차를 줄이기 위해 시작된 연구기술이 데이터 플레인 가속화(DPA: Data Plane Acceleration) 기술이다. 본고에서는 데이터 플레인 가속화 기술로 최근 공개 소프트웨어로 발표된 인텔의 DPDK(Data Plane Development Kit)기술과 Linaro의 ODP(Open Data Plane)기술을 중심으로 고속 네트워크 패킷처리를 위한 데이터 플레인 가속화 기술동향을 소개한다.
음성 중심의 기존 2G CDMA/PCS의 성능 및 용량을 분석하기 위한 트래픽 모델링에서는 시간당 평균 호 발생률, 발생 간격의 분포, 호 유지시간(Holding Time), 그리고 최번시(Busy Hour)를 결정하는 것이 주요 과제였으며, 이를 이용한 트래픽 엔지니어링은 음성호의 Blocking 확률과 지연시간을 최소화 하기위한 충분한 호 자원 확보에 중심을 두었던 것이 사실이다. 그러나 CDMA2000 1X 및 1xEV-DO/DV와 같은 3G 고속 데이터 이동통신 시스템에서의 패킷 데이터 트래픽의 특성은 자기 유사성(Self-similarity)이라는 성질을 가진다는 것은 잘 알려진 사실이다. 이와같은 고속 데이터 이동통신 시스템에서 요구되는 효율적인 망의 설계 및 디멘져닝을 위해서는 무엇보다도 데이터 트래픽의 주요 특성인 버스트함과 자기유사성이 반영된 모델 분석이 요구된다. 이러한 관점에서 본 논문에서는 데이터 트래픽의 자기유사성 및 큐잉 지연을 고려한 유효대역폭 산출식을 유도하여 시뮬레이션 결과와 비교 분석하였다.
사이버전 훈련 시스템에 현실감 있는 트래픽을 제공하기 위해서는 사전에 트래픽 유통계획 작성과 정상/위협 데이터셋을 이용한 훈련데이터셋 생성이 필요하다. 본 논문은 사이버전 훈련 시스템에 실제 환경과 같은 배경 트래픽을 제공하기 위한 트래픽 유통계획 저작과 훈련데이터셋을 생성하는 방법의 설계와 구현 결과를 제시한다. 트래픽 유통계획은 트래픽을 유통할 훈련 환경의 네트워크 토폴로지와 실제 및 모의환경에서 수집한 트래픽 속성 정보를 이용하여 저작하는 방법을 제안한다. 트래픽 유통계획에 따라 훈련데이터셋을 생성하는 방법은 단위트래픽을 이용하는 방법과 프로토콜의 비율을 이용하는 혼합트래픽 양상 방법을 제안한다. 구현한 도구를 이용하여 트래픽 유통계획을 저작하고, 유통계획에 따른 훈련데이터셋 생성결과를 확인하였다.
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.
본 논문은 이산 웨이블릿 변환의 스케일러빌리티(scalability)를 활용한 VOD 트래픽 모델링에 대하여 소개한다. VOD는 사용자의 요구에 대하여 비디오 데이터를 제공하는 시스템이다. 비디오 데이터는 여러 가지 특징을 가지고 있다. 첫 번째 특징은 데이터 양이 상당히 많다는 점이다. 그리고 데이터 양이 비디오 데이터가 전달되는 시간축에 따라서 변화가 많다는 점이다. 그리고 두 번째 특징은 비디오 데이터는 전송되는 양상이 시간축에 대하여 거의 끊김이 없어야 한다는 점이다. 이러한 점들 때문에 VOD 트래픽을 정확하게 모델링하는 것은 상당히 어렵게 생각되었다. 이산 웨이블릿 변환(discrete wavelet transform)은 함수에 대한 근사이다. 우수한 점은 함수에 대한 근사가 상당히 용이하고 또 유연하다는 점이다. 다시 말하면 함수 근사의 정밀도를 용이하게 조절할 수 있다는 점이다. 또 다른 우수한 점은 시간과 공간 양쪽에 대하여 함수 근사를 할 수 있다는 점이다. 본 논문은 VOD server와 client 사이의 트래픽을 이산 웨이블릿 변환인 스케일러빌리티를 활용하여 모델링하여 server와 client 사이에 보다 효과적인 네트워크 트래픽 제어를 할 수 있음을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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