네트워크 가상화 (Network virtualization)는 물리 네트워크상에서 각 사용자 별로 독립된 가상의 네트워크 환경을 생성하는 기술을 지칭한다. 네트워크 가상화 기술은 물리 네트워크 자원을 공유하여 사용자 별로 네트워크를 구축하는 데 필요한 비용을 절감할 수 있으며, 네트워크 관리자가 요구사항에 따라 동적으로 네트워크를 관리할 수 있도록 돕는다. 하지만 동적으로 네트워크 관리를 수행할 수 있다는 장점에도 불구하고, 관리자가 여전히 직접 판단을 내리고 관리 기능을 실행하는 과정은 동일하다. 네트워크 관리 기능 실행 전까지 관리자에 의해 네트워크 상황을 파악하고 결정을 내리는 과정에는 많은 시간이 소요될 수 있기 때문에 네트워크 가상화로 얻을 수 있는 동적 네트워크 관리라는 장점을 최대화 하지 못하고 있다. 본 논문에서는 기계학습 (Machine Learning) 기술을 도입하여 사람의 도움 없이 네트워크가 스스로 학습하여 동적으로 네트워크 관리를 수행하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 가상 네트워크 관리에서 핵심적이고 필수적인 문제인 자원관리 최적화 문제를 서비스 펑션 체인(Service Function Chaining) 문제로 정의하고, VNF의 자원 수요를 예측하여 적절한 자원을 동적으로 할당해 서비스 중단이 일어나는 것을 방지하면서 네트워크 운용비용을 절감하는 것을 목표로 한다.
네트워크의 QoS를 지원하기 위해서는 자원 관리에 적응제어구조의 도입이 필요하다. 이를 위해서는 사전에 네트워크의 대역폭 할당에 따른 전송률 응답특성을 구현하는 모델의 개발이 필수적이며 이 모델을 통하여 적응제어구조의 최적화를 진행해야 한다. 본 연구에서는 두 가지 방식의 모델을 제안하였다. 첫째는 동적 시스템 모델이며 다른 하나는 통계적 모델이다. 동적 시스템 모델은 네트워크의 동적 특성을 고려하여 도입하였으며, 통계적 모델은 측정된 전송률 데이터의 분포를 고려하여 도입하였다. 제시된 두 모델의 인자 결정을 위해 최적화 기법을 사용하였으며, 결과적으로 제시된 두 모델이 실제 네트워크의 동작과 유사함을 살펴보았다.
네트워크의 QoS를 지원하기 위해서는 환경변화에 동적으로 대처할 수 있는 자원관리 시스템이 필요하며, 이를 위해 고전적인 제어기술 분야에 사용되는 적응적인 시스템을 도입할 수 있다. 제어기술의 적용을 위해서는 네트워크의 대역폭 할당에 따른 전송률 응답특성을 구현해주는 모델의 개발이 필수적이라고 할 수 있다. 본 연구에서는 두 가지 방식의 네트워크 모델을 제안하였다. 첫째는 "동적 시스템 모델"이며 다른 하나는 "통계학적 모델"이다. 동적 시스템 모델은 네트워크의 동적 특성을 고려하여 도입하였으며, 통계학적 모델은 측정된 전송량 데이터의 분포를 고려하여 도입하였다. 제시된 두 모델의 인자 결정을 위해 최적화 기법을 사용하였으며, 제시된 두 모델이 실제 네트워크의 동작과 유사함을 살펴보았다.
네트워크 기술의 발전으로 저비용으로 고성능을 얻고자 하는 클러스터 시스템에 대한 연구가 많아지고 있다. SPMD(Single Program Multiple Data) 형태의 병렬 프로그램을 사용한 클러스터 시스템의 주된 성능 장애는 부하 불균등 현상이다 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 마스터 노드가 정보를 모으는 횟수와 주기를 시뮬레이션을 통해 최적의 값으로 결정하고 그 주기 동안에 각 노드의 태스크 당 평균 수행시간을 계산한다. 통신비용의 오버헤드를 고려한 시스템의 실행시간을 평균 수행시간으로 예측하여 각 노드가 이동할 태스크의 수를 결정하는 동적 부하 균등 알고리즘을 제안한다 제안한 알고리즘의 클러스터 시스템을 모델링하고 성능 분석을 위한 시뮬레이션을 한다.
본 논문에서는 패킷 손실율과 왕복 시간을 사용하여 기존 방식보다 효과적인 네트워크 종단간 동적 흐름 제어 알고리듬을 제안한다. 패킷손실율이 평균값이하이면 현재 네트워크 상태는 왕복시간을 사용하여 결정된 3가지 상태중 하나로 결정되며, 이것은 심각한 패킷 손실이 발생하기 전에 보다 정확한 대역폭 제어를 할 수 있게 한다. 만약 패킷손실율이 임계값이상이면 현재 네트워크상태는 혼잡상태가 된다. 적당한 전송률은 이들 네트워크의 각 상태에 따라 결정되며, 이때 프레임의 품질 뿐만 아니라 전송 프레임 숫자를 동시에 조절한다. 본 논문에서는 제안된 알고리듬에 대한 실험 결과를 보였다. 정량적 실험결과를 통하여 제안 방식이 기존 방식보다 1.6배에서 6배의 성능 향상을 나타냄을 보였다. 동시에 총 전송 패킷수 역시 증가되었음을 보였다. 이로써 제안 방식이 기존 방식보다 향상된 대역폭 성능을 나타냄을 알 수 있었다.
최근 들어 디지털(digital) 비디오나 오디오 같은 멀티미디어 응용 프로그램이 수요와 공급이 폭발적으로 늘어남에 따라, 이를 지원할 수 있는 새로운 프로토콜 아티텍쳐(architecture)들이 개발되고 있다. QoS(Quality-of-Service) 라우팅은 이러한 응용 프로그램들이 요구하는 QoS 요구사항을 기반으로 하는 라우팅(routing) 기법이다. QoS 라우팅은 네트워크의 동적인 상태를 반영하여 플로우(flow)가 요구하는 QoS를 만족시킬 수 있는 라우트를 찾아줌으로써 라우팅 성능을 향상시켰지만, 네트워크의 동적인 상태 정보를 모든 라우터가 가지고 있어야 함은 물론 적절한 시기에 네트워크 정보를 갱신시켜야만 한다. 이와 같이 네트워크 정보의 적절한 갱신 시기를 결정하는 것은 갱신 유발 정책이라 한다. 기존에는 라우팅 성능을 높이기 위해 네트워크 변화에 민감한 갱신 유발 정책을 사용하였으나, 이로 인해 발생하는 갱신 메시지는 또 하나의 트래픽(traffic)을 발생시켜 프로토콜 오버헤드(protocol overhead)를 초래하였다. 또한, 최근에는 이러한 프로토콜 오버헤드를 줄이기 위한 갱신 주기 정책이 제시되었지만 라우팅 성능 저하를 감수해야 하는 한계점이 발견되었다. 본 논문에서는 기존에 제시된 갱신 유발 정책에 비하여 프로토콜 오버헤드를 좀더 줄임과 동시에 라우팅 성능을 개선시킨 새로운 갱신 유발 정책을 제시하였다. 그리고, 이에 관한 시뮬레이션을 구현하여 프로토콜 오버헤드와 라우팅 성능을 비교한 결과, 기존 정책보다 더 효율적임을 발견하였다.
QoS 라우팅은 멀티미디어 응용 프로그램들이 요구하는 QoS 요구사항을 기반으로 이를 만족시킬 수 있는 적정경로를 찾아내는 라우팅 기법이다. QoS 라우팅은 네트워크의 동적인 상태를 반영하여 경로를 결정하기 때문에 응용의 요구를 만족시킬 뿐 아니라 네트워크의 활용율을 증대시키는 효과가 있다. 그러나, 네트워크의 동적인 상태 정보를 파악하기 위해서는 라우터들이 이러한 정보를 서로 교환하는 오버헤드가 발생하게 된다. 이러한 프로토콜의 오버헤드를 줄이기 위해 주기적으로 네트워크 상태 변화를 점검하여 변화의 정도가 어떤 값 이상일 때만 네트워크 상태 정보를 주고받는 방법이 제안되었다. 그러나 이렇게 주기를 사용하게 되면 주기가 큰 경우에는 라우터의 네트워크 상태 갱신 필요를 판단하는 파라미터의 민감성이 네트워크 상태 갱신에 거의 반영되지 않는다는 문제가 있다. 또한, 부정확한 네트워크 상태 정보에 근거하여 경로를 결정하는 경우 QoS 라우팅에 의해 적정 경로로 선택된 경로에 실제로는 요구된 정도의 자원이 없어서 자원 예약에 실패하게 될 수 있는데, 이렇게 되면 이미 자원 예약이 이루어진 경로의 일부에서 자원 예약을 해제해야 하는 등의 오버헤드가 커지게 된다. 본 논문에서는 이 두 가지 문제에 대한 기존의 네트워크 상태 갱신 정책 개선안을 제시하고 시뮬레이션에 의해 그 성능을 평가하였다.
본 연구는 프랜차이즈 가맹본부 실무자를 대상으로 한 교육 과정 개발의 방향을 의미 네트워크분석을 통해 밝히기 위해 프랜차이즈 CEO 그룹, 실무자 그룹을 대상으로 동적집단 면접(DGI)을 실시하였다. 실무자 대상 교육에 있어서 의사결정자인 CEO 그룹과 교육 당사자인 실무자의 교육에 대한 의견을 종합하여 교육의 개발 방향을 종합하였다. 연구결과 프랜차이즈 교육의 개선 방향으로 1) 교육의 전문화와 세분화, 2) 프랜차이즈 내부 노하우의 공유 및 이전, 3) 교육 운영 과정의 현장 지향성의 세 가지가 도출되었다.
유비쿼터스 환경에서 이동 에이전트는 데이터 전송, 네트워크 지연 및 대역폭 오버헤드와 같은 네트워크 문제의 해결 대안으로 사용되어 왔으나 동적 환경변화 및 이주비용에 대한 특징을 고려하는 문제와 정적으로 결정된 순서로 노드를 이주하는 순차 구조로서 네트워크 부하, 노드 장애 및 서비스 부재와 같은 문제들은 여전히 이동 에이전트 성능에 관련된 밀접한 문제로 남아있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 이동 에이전트의 성능에 주요한 영향을 미치는 문제를 하이브리드 이주 기법을 통해 해결하고자 하며 이를 위한 구조를 설계한다. 제안 기법은 순차와 병렬 이주 기법을 통합한 것이며 노드의 이주 스케줄 정보는 네이밍 에이전트의 메타데이터에 의해 결정된다. 이를 위해 이주 스케줄 정보의 생성 및 갱신에 대한 내용을 기술하며 이동 에이전트 복제를 통한 병렬 이주 기법과 선택적 이주 노드를 결정하는 이주 기법을 통합한 하이브리드 이주 기법을 제시한다.
본 연구는 정적 라우팅과 동적 라우팅의 장점을 활용하여 최단 거리를 산정하는 하이브리드 방식의 라우팅 기법이다. 네트워킹은 휴먼 펙터에 의해 결정이 되기 때문에, 네트워크 트래픽은 항상 특정 시간에 몰리게 되고 네트워크 트레픽 레코드를 분석하면 각 시간대별로 네트워크 트레픽 추측이 가능하다. 따라서 RIP의 잦은 정보 교환으로 인해 발생되는 부하를 줄여 IP 네트워크에서 최단 경로를 산정하는 것이 이 논문이 목적이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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