네트워크 트래픽 모니터링과 분석은 엔터프라이즈 네트워크의 효율적인 운영과 안정적 서비스를 제공하기 위한 필수적인 요소이다. 다양한 트래픽 분석 방법 중 시그니쳐 기반의 분석 방법은 가장 높은 분석률을 보이지만 모든 시그니쳐를 수작업으로 추출하기 때문에 응용프로그램의 변화와 출현에 유연하게 대응하지 못한다. 따라서 본 논문에서는 응용프로그램 시그니쳐 생성 과정의 단점을 보완할 수 있는 시그니쳐 자동 생성 시스템을 제안한다. 응용프로그램 시그니쳐는 페이로드 내의 고유한 바이트 시퀀스로 정의하며 응용프로그램이 발생시키는 모든 트래픽을 대상으로 추출한다. 또한 생성 시스템의 실효성을 증명할 수 있는 검증 시스템 및 검증 네트워크를 제시한다.
본 논문은 홈 센서 네트워크 환경내에서 구동되는 센서 및 이기종 장비들이 제공하는 서비스를 각 사용자가 원하는 조건에 맞추어 조합 및 변경을 해줄수 있는 시맨틱 웹을 활용하여 효율적인 네트워크 관리를 할 수 있도록 지능형 에이전트 시스템을 설계한다. 제안한 지능형 에이전트 시스템은 기존의 서비스뿐만 아니라 개인의 취향에 맞춘 서비스를 지원할 수 있다. 즉, 센서 네트워크가 쓰이고 있는 환경에서 각 센서나 장비들의 동작들을 지능형 에이전트를 통해서 사용자의 편의에 맞춰 제공한다.
P2P 기술의 발달로 기존 클라이언트-서버 형태인 중앙 집중형 방식의 단점을 극복하고 있다. 이러한 P2P 기술의 진화로 P2P 응용 기술에 대한 많은 발전이 있었다. 현재 P2P 구조에서 사용자는 P2P 네트워크에 참여하여 자신이 원하는 자료를 찾는 검색과정이 필요하다. 본 논문은 이러한 과정을 최소화하여서 검색과정을 줄일 수 있는 방법을 다룬다. P2P 네트워크에 존재하는 서비스 프로파일 목록들을 서비스를 제공하는 주체가 서비스를 소비하는 주체에게 보내주게 된다면 사용자는 최신의 서비스 목록을 유지하여 서비스 목록 검색 시간을 최소화 시킬 수 있다. 본 논문에서는 P2P 오버레이 네트워크상에서의 서비스 푸시 시스템에 대한 정의, 각 피어들의 행동모델을 정의 및 시스템 설계에 대해서 소개한다.
하루가 다르게 최신의 기술이 쏟아져 나오는 정보화 시대에 들어서면서, 세계 ITC 분야는 디지털 기술과 유무선통신에 근간을 둔 인터넷의 확산으로 반도체, 컴퓨터, 콘텐츠 미디어, 정보가전 등 다양한 산업 분야가 융합되어 새로운 부가 가치를 창출하기에 이르렀다. 특히, 스마트 시대를 살아가는 우리의 일상생활은 모바일은 물론 일반적인 PC등을 사용한 인터넷 중심의 네트워크와 커뮤니케이션이 중요시 되고 있다. 이러한 시대의 흐름은 인프라 측면에서 네트워크의 트래픽을 폭증시키고, 많은 보안적인 문제를 야기하고 있다. 이에 임베디드 디바이스를 이용하여 네트워크를 운영하는 관리자에게 큰 도움을 주고, 업무 효율성을 높일 수 있는 포터블 형태의 네트워크 트래픽 탐지 시스템을 연구하게 되었다.
본 논문은 소셜 네트워크 서비스 내에 존재하는 사용자간의 인맥 네트워크 정보와 사용자들 간에 주고받는 메시지의 긍정, 부정 성향 분석을 통하여 상대적으로 고립되거나 소외된 사용자를 발굴하는 방법에 대한 내용을 다룬다. 현재 소셜 네트워크 서비스를 이용하여 인맥 네트워크를 분석하거나 특정 인물의 영향력을 분석 또는 화두가 되는 이슈 및 트렌드를 추출하는 연구에 초점이 맞춰지고 있다. 사회적으로 크게 대두되고 있는 학교폭력, 자살, 왕따와 같은 문제점을 해결하기 위하여 소셜 네트워크 분석을 통한 고립 및 소외계층 발견 기법이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 기존의 소셜 네트워크 분석기법으로 해결할 수 없는 소외계층 발견 방법을 제안한다.
모바일 애드 혹 네트워크의 제한된 자원과 다양한 토폴로지 변화 때문에 모바일 애드 혹 네트워크를 관리하고 QoS를 보장하기란 매우 어려운 일이다. 또한 현재까지 모바일 애드 혹 네트워크에서 QoS 보장에 대한 관심은 많지만, 그에 대한 연구는 아직까지 미비한 실정이며 주로 MAC 프로토콜과 라우팅 프로토콜에 집중되어 있다. 따라서 본 논문에서는 차등화 서비스(DiffServ) QoS 모델을 기반으로 하는 정책기반 망 관리 기술과 동적으로 네트워크의 기능을 확장할 수 있는 액티브 네트워크 기술을 이용하여 모바일 애드 혹 네트워크를 효율적으로 관리하고 QoS를 제공할 수 있는 프레임워크를 제안한다.
다양한 서비스로부터 발생된 엄청난 양의 데이터는 대량의 네트워크 트래픽을 발생시켜 네트워크 환경의 복잡성을 증대시킨다. 이로 인하여 초고속, 저지연 서비스를 제공하기 위한 방법으로 네트워크 가상화 기술을 도입하였고 그중에서도 SDN 기반의 네트워크 슬라이싱 기법은 네트워크를 논리적으로 분리할 수 있으나 다양한 트래픽을 발생시키는 사용자의 요청에 동적인 대응이 어렵다. 본 논문에서는 LSTM에 사용자 요청의 트래픽 패턴을 학습시켜 네트워크 슬라이스가 자동으로 구성되는 모델을 제안한다.
Spark는 대용량의 데이터를 처리를 위해 분산된 데이터를 네트워크로 모은 다음, 데이터를 분할하는 작업인 Shuffle을 진행한다. 이때 Spark 클러스터의 어느 한 노드의 네트워크 전송 속도가 느릴 경우 병목 현상으로 인한 전체 처리 성능이 저하된다. 이에 본 논문에서는 네트워크 병목 현상을 예방하기 위한 클러스터 구성 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 노드 선택 시스템은 iperf 도구를 이용해 노드들의 대역폭을 측정하고 이에 따라 노드 선택 알고리즘을 통해 클러스터를 구성한다. 기존 Spark 클러스터와 본 논문이 제안하는 시스템으로 구성한 클러스터를 비교했을 때, 250MB 로그 파일을 제외하고 750MB 로그 파일부터는 네트워크 전송 속도가 낮은 노드를 가지고 있는 클러스터의 성능이 병목 현상으로 인해 느려졌다. 본 논문의 제안에 따라 노드들의 네트워크 전송 속도를 고려하여 클러스터를 구성하면 네트워크 전송 속도로 발생하는 병목 현상을 예방할 수 있다.
최근 소셜 네트워크 기반의 서비스들을 중심으로 거대한 시장이 형성되고 있다. 소셜 네트워크 서비스의 수가 급격하게 증가하고 있는 상황에서 소셜 네트워크에 존재하는 수많은 리소스들을 이용하여 여러 영역에서 필요한 전문가를 찾아주는 시스템을 구성해보고자 한다. 기존의 추천시스템은 특정한 상품이나 소수 사용자 피드백을 바탕으로 추천 시스템을 구성하였다. 그러나 소셜 네트워크를 이용한 추천 시스템에 관한 연구는 미비한 상황이다. 본 논문에서는 거대한 소셜 네트워크의 리소스를 처리하기 위한 분산처리시스템과 소셜 네트워크를 이용하여 전문가 추천 시스템을 구성한다. 이를 이용하여 다양한 영역에서 적절한 전문가를 찾아주는 서비스를 제공해 준다.
효율적인 네트워크 관리를 위해서는 해당 네트워크의 트래픽 분석 정보가 필요하다. 트래픽을 분석함에 있어 네트워크의 전체 트래픽에 대한 분석도 중요하지만, 총 호스트의 수, 호스트별 트래픽 현황, 호스트의 사용 중인 서비스 파악 등 호스트를 기반으로 한 트래픽 분석의 중요성이 날로 증가하고 있다. 본 논문에서는 호스트 트래픽 분석이 어떠한 정보를 제공해야 되는지 살펴보고, 해당 정보를 제공하는 Enterprise 네트워크 트래픽 분석 시스템을 설계하고 구현한 내용을 기술한다. 본 논문에서 설계 및 구현한 시스템은 기존의 Enterprise 네트워크에 적합한 Flow 기반의 실시간 트래픽 모니터링 시스템[1]을 확장시킨 형태로 호스트 트래픽 분석에 필요한 DB구성과 분석 정보 표현, 그리고 트래픽 추이 그래프 생성에 따른 유의 사항과 해결책을 제시한다. 본 논문에서 구축한 시스템은 학교 Campus 네트워크를 대상으로 구축되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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