본 논문에서는 차등서비스 망의 성능 평가 문제를 다룬다. 성공적인 성능 평가를 위하여 적절한 트래픽 모델에 의하여 네트워크상의 실제 트래픽을 정확히 나타낼 수 있는 능력이 필수 요소이다. 실제 트래픽 측정의 성질에 대한 많은 연구 결과는 웹과 텔넷, P2P 트래픽을 포함하여 인터넷 트래픽에 대한 장기간-의존성을 증명하였다. 장기간 의존성은 자기유사성에 의하여 효과적으로 표현될 수 있다. 본 논문에서는 중첩된 On-Off 소스 모델, FFT-FGN 모델과 RMD 모델에 대한 특성 분석을 기반으로, 중첩된 On-Off 소스 모델을 이용하여 자기유사트래픽 발생기를 설계하고 구현한다. 생성된 트래픽의 자기유사성은 TCPdump 데이터의 패킷 도착 간격을 조사하여 확인하였다. 또한 구현된 트래픽 발생기를 차등서비스 망의 성능평가에 적용하여 On/Off 모델의 $\alpha$ 값에 대한 성능이 영향과, CBQ(Class-Based Queueing)에 의한 EF(Expedited Forwarding)/BE(Best Effort) 클래스 트래픽의 성능을 관찰한다.
자기 유사성(self-similarity)은 다양한 네트워크 환경에서 공통적으로 발생하는 현상인 것으로 정체 제어에서 자기 유사성 트래픽의 장거리 상관 구조를 활용할 가능성과 MTS(Multiple Time Scale) 정체 제어의 프레임워크를 발전시켜, 이 프레임워크가 전송 율 기반 피드백 제어의 성능을 향상시키는 데 시뮬레이션을 통해 트래픽 조건으로 다음과 같이 연구한다. 자기유사성 트래픽 조건에서 3가지 단계로 구성한다. 먼저 TCP의 모듈 형 확장에서 Tahoe, Reno, Vegas등 다양한 버전의 TCP에 적용되는 간단한 인터페이스를 통한 함수 호출을 정의하고, 이것이 성능을 크게 향상시는 것을 입증한다. 두 번째로, 광대역 WAN에서 지연-대역폭의 곱이 높을 경우 더욱 심각해지는 사후 제어의 불확실성 차이를 해소함으로써 MTS TCP가 기반 피드백 제어에 사전성을 부여한다는 것을 입증한다. 세번째는 트래픽 제어의 3가지 차원인, 즉 추적 능력, 연결 지속 기간, 공정성이 성능에 미치는 영향 등을 비교 분석하여 입증한다.
음성 중심의 기존 2G CDMA/PCS 시스템과 달리 CDMA2000 및 1xEV-DO와 같은 차세대 이동통신 시스템에서 패킷 데이터 서비스가 부각됨에 따라 효율적인 망의 설계 및 디멘져닝을 위해서는 무엇보다도 데이터 트래픽의 주요 특성인 버스트(Burst)와 자기유사성(Self-similarity)이 반영된 모델이 요구된다. 본 논문에서는 차세대 이동통신 시스템에서 자기유사 특성을 갖는 트래픽의 큐잉 성능을 시뮬레이션 하였고, 그 결과를 해석적 모델과 비교하였다. 또한 Crossover point의 변화와 출력링크의 변화도 분석하였다.
기존의 트래픽 분석은 포아손 분포나 마르코프 모델로 트래픽을 모델링하고, 패킷의 큐 도착을 지수분포로 가정하였으나, 지난 몇 년간의 연간결과 네트워크 트래픽은 비주기성 및 버스트 특성을 가심을 알게 되었다 이러한 트래픽의 특성은 자기유사 특성을 가진 새로운 트래픽 모델로 분석 하므로써, 네트워크의 확장성, QoS, 그리고 최적화된 설계를 가능하게 한다. 본 논문에서는 시뮬레이션 망을 통한 small-scale 에서의 혼재된 트래픽 특성과 실제 WAN의 도착 지연시간, 그리고 전체망의 이용률에 대한 각각의 자기유사특성을 분석 한다.
유비쿼터스 네트워크 환경에서 개인정보의 유출은 다양한 사이버 범죄를 야기하며 개인정보의 상품화로 프라이버시의 침해가 증가하므로 개인정보의 유출을 탐지하는 것은 매우 중요하다. 본 논문은 네트워크의 트래픽 특성을 기반으로 한 개인정보 유출 탐지 기법을 제안하고자 한다. 실제 대학망에서 정상 상태의 트래픽을 수집하여 트래픽의 특성을 분석함으로써 네트워크 트래픽이 자기유사성을 지님을 확인하였다. 개인정보의 유출을 시도하는 악성코드의 사전정보수집단계를 모사한 비정상적인 트래픽에 대하여 정상 트래픽에서의 자기유사성과의 변화를 살펴봄으로써 이상을 조기 감지할 수 있었다.
VoIP는 인터넷 프로토콜(IP)를 이용하여 음성을 데이터 packet처럼 전송하는 것을 의미한다. 최근 VoIP 기술의 도입으로 기존 망 성능 관리에 대한 관심이 높아지고 있다. 보다 원활한 기술 구현을 위해서는 VoIP 트래픽에 대한 체계적인 분석과 위험성 검증을 할 수 있는 도구가 필요하다. 또한 기존의 트래픽 시뮬레이션 기법에서 실제 망에서의 자기유사성을 적용한 사례가 적다는 것 또한 본 연구가 행하여진 동기이다. 본 연구에서는 자기유사성을 반영하여 소량의 샘플을 갖고 전체 VoIP 망 트래픽을 생성 할 수 있는 방법론을 개발하고자 시도하였다.
본 논문은 양방향 트래픽에서 비동기 전송모드 네트워크의 동적인 TCP 연결을 분석하고 트래픽 패턴을 프로토콜 상에서 네트워크 경로를 통해 개선됨을 연구한다. RTP(Round Trip Delay time)가 결정한 피드백루프의 시간 한계를 초과하는 정보의 형태로 조정하는 LTS 제어 모듈과 TCP를 연계시키는 방법에서 정보를 개연적인 특성을 갖고 여러 시간대에 걸처 분산하는 기존 윈도우를 기반으로 시연하기 때문이다. 이를 효과적으로 활용할 수 있는 방법으로 개선하며 TCP의 성능에서 자기 유사성 트래픽의 물리적 모델링에 기반한 시뮬레이션을 벤치마크 환경을 통해 수행한다. 본 논문은 양방향 네트워크에서 자기 유사성 트래픽 조건으로 스텍의 전송 프로토콜 변화의 영향을 파악 및 평가하는 방법론을 활용하고 과중한 조건에 자기유사성에 의해 경로 트래픽 혼잡제어 개선을 나타낸다.
자기유사(self-similar)과정은 인터넷 트래픽을 보다 정확하게 분석하는데 꼭 필요한 확률과정이다. 본 연구는 계산이 간편하고 다양한 시간범위의 종속성을 반영할 수 있는 M/G/${\infty}$에 모형을 기반으로 하여 자기유사과정을 생성하는 방법을 채택하고 G를 파레토 분포로 표준화하여 적용 가능성을 다양하게 실험한다. 시뮬레이션에서 이산화를 매 단위시점으로 설정하지 않고 대기열에서의 도착, 이탈시점으로 설정하여 시뮬레이션의 속도를 높이고 보다 정확한 성능측정이 이루어지도록 시도한다.
네트워크를 설계하고 서비스를 구현하는데 있어서 중요한 변수중의 하나는 트래픽의 특성을 파악하는 것이다. 기존의 트래픽 예측과 분석은 포아송(Poisson) 또는 마코비안(Markovian)을 기본으로 하는 모델을 사용하였다. LAN, WAN 및 VBR(Variable Bit Rate) 트래픽 특성에 관한 최근의 실험적 연구들은 기존의 포아송 가정에 의한 모델들이 네트워크 트래픽의 장기간 의존성 및 self-similar 특성들을 과소평가 함으로써 실제 트래픽의 특성을 제대로 나타낼 수 없다는 것을 지적해 왔다. 따라서 최근 실제 트래픽 모델과 유사한 모델로서 self-similarity 특성을 이용한 접근법이 대두되고 있다. 본 논문에서는 self-similarity 트래픽의 정의에 대해서 논한다. 그리고 실제 트래픽을 수집하고, 인위적으로 self-similarity한 트래픽과 포아송 모델을 적용시킨 트래픽을 발생시켜 비교한 다음 ATM 스위치의 큐(Queue)에 적용하였다. 본 논문에서는 ATM 스위치의 큐에 self-similarity 트래픽을 적용했을 경우 low bound상에서 버퍼 오버플로우 확률 및 셀 손실 확률에 대해 평가하였다.
네트워크 트래픽의 연구 동향은 LAN, WAN 및 VBR 비디오 트래픽이 통계학적으로 자기 유사과정에 의해 더욱 더 잘 모델링화 된다는 사실을 입증하고 있다. 이것은 기존의 단기간 의존성만을 고려한 포아손 과정에 비해 다른 이론적 특성을 가진다. 즉 광범위한 시계열상에서 aggregation의 정도가 변하더라도 통계학적으로 동일한 특성을 지니게 된다는 것이다. 본 논문에서는 이러한 자기유사과정을 갖는 데이터를 실시간 운영중인 네트워크로부터 측정하여 트래픽을 모델링하고, 비교분석하므로서 다양한 데이터를 지원하는 초고속 네트워크의 성능분석에 적용할 수 있으리라 여겨진다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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