전용회선은 데이터 전송에 있어서 연결된 두 지역을 독점적으로 사용하는 구조이기 때문에 안정된 품질수준과 보안성이 확보되어 교환회선의 급격한 증가에도 불구하고 기업 내부에서는 지속적으로 많이 사용하는 회선 방식이다. 하지만 비용이 상대적으로 고가이기 때문에 기업 내 네트워크 운영자의 중요한 역할 중의 하나는 네트워크 전용회선의 자원을 적절히 배치하고 활용하여 최적의 상태를 유지하는 것이 중요한 요소이다. 즉, 비즈니스 서비스 요구 사항을 적절히 지원하기 위해서는 데이터 전송 관점에서 전용회선의 대역폭 자원에 대한 적절한 관리가 필수적이며 전용회선 사용량을 적절히 예측하고 관리하는 것이 핵심 요소가 된다. 이에 본 연구에서는 기업 네트워크에서 사용하는 전용회선의 실제 사용률 데이터를 기반으로 다양한 예측 모형을 적용하고 성능을 평가하였다. 일반적으로 통계적인 방법으로 많이 사용하는 평활화 기법 및 ARIMA 모형과 요즘 많은 연구가 되고 있는 인공신경망에 기반한 딥러닝의 대표적인 모형들을 적용하여 각각의 예측에 대한 성능을 측정하고 비교하였다. 또한, 실험결과에 기초하여 전용회선 자원의 효과적인 운영 관점에서 각 모형이 예측에 대하여 좋은 성능을 내기 위하여 고려해야 할 사항을 제안하였다.
사물인터넷은 웨어러블 디바이스, 스마트폰 등의 많은 기기들이 통신하는 거대한 집단으로 네트워크 내 사물의 상호 연결은 기본적인 요구사항이다. 악성 기기와의 통신은 네트워크와 서비스를 악의적으로 손상시켜 품질에 영향을 줄 수 있기 때문에 신뢰할 수 있는 기기를 선택하는 것은 매우 중요하다. 그러나 IoT 기기의 이동성과 자원의 제약으로 신뢰 관리 모델을 만드는 것은 쉽지 않다. 중앙 집중 방식의 경우 독점 운영 및 단일 장애 지점, 기기 중가에 따른 자원 확장의 이슈가 있다. 분산 처리 방식은 기기가 서로 연결된 구조로 별도의 장비 추가 없이도 시스템을 확장 할 수 있으나, IoT 기기의 제한된 자원으로 데이터 교환 및 저장에 한계가 있으며 정보의 일관성을 보장하기 어렵다. 최근에는 포그 노드와 블록체인을 사용하는 신뢰 관리 모델이 제안되고 있다. 그러나 블록체인은 낮은 처리량과 속도 지연의 문제를 가지고 있어 동적으로 변화하는 IoT 환경에 적용하기 위해서는 개선이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 사물인터넷을 위한 블록체인 기술인 IOTA를 적용하여 포그 기반 IoT 환경에서 신뢰할 수 있는 기기를 선택하기 위한 신뢰 관리 모델을 제안한다. 제안된 모델에서는 DAG(Directed Acyclic Graph) 기반 원장 구조를 통하여 신뢰 데이터를 위/변조 없이 관리하고 블록체인의 낮은 처리량과 확장성 문제를 개선한다.
에너지 절감형 서버 클러스터는 에너지 절감을 고려하지 않는 기존 서버 클러스터에 비해 서비스 품질을 보장하면서 전력소비를 절감하는 것을 목표로 한다. 에너지 절감형 서버 클러스터에서는 현재의 부하를 처리하는 데 필요한 최소수의 서버들만 ON 하도록 고정 또는 가변 주기로 서버들의 전원모드를 조정한다. 이에 대한 기존 연구들은 전력 절감 또는 서비스 품질을 보장하려고 노력해왔지만 에너지 효율성을 잘 고려하지는 못했다. 본 논문에서는 에너지 절감형 클러스터에서 자율학습기반의 에너지 효율적인 클러스터 관리 기법을 제안한다. 자율학습을 통해 최적화된 파라미터들을 이용하여 전력 소모 대비 최고의 성능을 얻을 수 있도록 서버 전원모드를 조정한다. 제안방법은 서버 전원모드 조정을 위해 아래의 과정을 반복 수행한다. 첫째, 현재 부하 및 트래픽 패턴을 보고 현재 워크로드 패턴 유형을 사전에 정의한 대로 분류한다. 둘째, 학습 테이블을 탐색하여 해당 워크로드 패턴 유형에 대해 예전에 학습이 수행되었는지 확인한다. 만일 수행되었다면 이미 저장된 파라미터를 이용한다. 그렇지 않으면, 학습을 수행하여 에너지 효율성 관점에서 최고의 파라미터를 얻어 저장한다. 셋째, 얻어진 파라미터를 이용하여 서버 전원모드를 조정한다. 제안방법을 구현하여 16개의 서버 클러스터 환경에서 3가지 다른 부하 패턴들을 이용하여 실험을 수행하였다. 실험 결과는 제안방법의 에너지 효율성이 뛰어남을 보여주고 있다. 뱅킹 부하패턴, 실제 부하패턴, 가상 부하패턴 각각에 대하여, 제안방법의 단위전력당 good 응답 수가 기존의 정적 서버 전원모드 제어방법의 99.9%, 107.5%, 141.8%이고, 기존의 예측방법의 102.0%, 107.0%, 106.8%이다.
최근 영상시스템 환경은 2D 비디오카메라에 깊이 카메라가 부착되어 2D 및 3D 어플리케이션을 지원하는 형태로 보편화 되고 있다. 이러한 3차원 멀티미디어 시스템 환경으로의 변화는 비디오 시스템에서 깊이정보 획득을 용이하게 만들었다. 깊이정보는 객체 구분, 배경영역 인지 등에 이용할 수 있는데, 2D 부호화에 이를 이용한다면 높은 부호화 효율을 얻을 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 차세대 2D 비디오 코덱인 HEVC 인코더에 반영한 깊이정보 이용 비디오 부호화 방법을 제안한다. 제안방법으로, 현재 부호화하려는 CU가 배경영역에 위치할 경우 1) 주변블록의 SKIP 모드를 참조하여 결정하는 CU 분할 조기 결정, 2) 시간적 위치의 CU 정보를 이용하여 수행하는 CU 분할 구조 제한, 3) 배경영역에 따른 움직임 예측 탐색 범위 제한이 있다. 실험은 HEVC 참조 소프트웨어인 HM 12.0에 적용하였고, 실험결과 40% 이상의 부호화 복잡도가 감소했으며, BD-Bitrate는 0.5% 손실되었다. 특히, 마이크로소프트사에서 개발한 키넥트를 통해 획득한 영상을 이용한 실험 결과에서는 영상 품질의 큰 열화 없이 기존대비 최대 53%의 부호화 복잡도가 감소하는 결과를 나타내어, 향후 실시간 화상통신, 모바일 또는 핸드헬드 환경에서의 비디오 서비스 등에서 광범위하게 적용할 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 라우팅 도메인 내의 모든 라우터들을 대신하여 라우트 서버가 QoS 경로 결정을 담당하도록 하는 중앙 집중적인 QoS 라우팅 구조를 제안한다. 라우트 서버는 QoS 경로를 할당하고 반환 받는 작업을 통해 스스로 QoS 경로 계산에 필요한 동적인 링크 QoS 상태 정보를 파악하고 유지한다. 따라서, 제안하는 QoS 라우팅 구조에서는 동적 네트워크 상태 정보 교환으로 인한 프로토콜 오버헤드를 제거하였다. 또한, 이와 같은 방식으로 네트워크 상태 정보를 유지함으로써 정확한 네트워크 상태 정보를 이용하여 경로 계산을 수행할 수 있기 때문에 라우팅 성능 또한 크게 향상시킬 수 있다. 본 논문에서는 라우트 서버의 경로 계산 오버헤드를 감소시키기 위한 경로 캐슁 스킴들을 제안하고, 시뮬레이션을 통해 그 성능을 평가하였다. 시뮬레이션 결과, 제안하는 캐슁 스킴을 통해 라우트 서버의 오버헤드가 크게 줄어드는 것을 확인할 수 있었다. 뿐만 아니라 기존에 제안된 다양한 분산 QoS 라우팅 스킴들과도 성능을 비교하였는데, 그 결과 제안하는 서버 기반 QoS 라우팅 스킴이 라우팅 성능을 크게 향상시킬 뿐 아니라, 라우팅 오버헤드 측면에서도 우수함을 볼 수 있었다.
오늘날 급격한 통신기술의 발전은 우리 삶의 다른 모든 분야와 마찬가지로 의료 환경에도 많은 변화와 새로운 패러다임을 요구하고 있다. 그러나 새로운 컴퓨터 기술이 의료산업을 급속도로 변화시켜 나가고 있음에도 불구하고 그 변화가 실제로 이루어지고 있는 현장을 보는 것은 그리 쉽지 않다. 본 연구에서는 근 미래의 수술실에서 마취과 간호사의 시각으로 마취 과정에 관한 새로운 인터랙션 컨셉을 탐색하고자 하였다. 연구는 5년의 기술적 사회적 시각이 반영되었으며, 근 미래의 수술실에서 새로운 기술이 어떻게 환자 만족을 높이고 간호사의 업무 효율을 향상시켜 궁극적으로 의료 서비스의 품질을 향상시키는지를 보여주고 있다. 연구 결과인 "KEY" 는 다양한 직관적인 인터랙션방식을 통하여 마취과 간호사의 업무에 새로운 비전을 가져왔으며, 이것으로 인해 간호사는 수술과 관련된 기기들로부터 완전히 자유로워 모든 시간동안 환자에게 주의를 기울일 수 있게 되었다. 본 연구의 결과는 안정성, 비용 등의 문제로 아직 초기 단계에 불과하다. 실제적 측면에 있어서 완성도를 높이기 위해 보다 높은 수준의 프로토타입 제작을 통한 논리적 사용자 테스트와 사용자 평가가 요구되며 이를 바탕으로 컨셉의 세밀한 보완 연구가 뒤따라야 한다.
에너지 절감형 서버 클러스터에서는 에너지 절감을 고려하지 않는 기존 서버 클러스터에 비해 서비스 품질을 보장하면서 전력소비를 절감하는 것을 목표로 하며, 현재의 부하를 처리하는 데 필요한 최소수의 서버들만 ON 하도록 고정 주기 또는 가변 주기로 서버들의 전원모드를 조정한다. 이에 대한 기존 연구들은 전력을 절감하거나 열을 낮추는데 노력해왔지만 에너지 효율성을 잘 고려하지 못했다. 본 논문에서는 기존 자율학습기반의 서버 전원 모드 제어 방법의 단위전력당 성능과 QoS를 높이기 위한 에너지 효율적인 클러스터 관리기법을 제안한다. 제안 방법은 다중임계기반의 자율학습 방법과 전력소모 예측 방법을 결합한 서버 전원 모드 제어이다. 일반적인 부하 상황에서는 다중임계 학습기반의 서버 전원 모드 제어를 적용하고, 급변하는 부하 상황에서는 예측기반의 서버 전원 모드 제어가 적용된다. 일반적 상황과 급변하는 상황의 구별은 현재의 사용자 요청과 관찰된 과거 몇 분의 사용자 요청의 비율에 따라 이루어진다. 또한, 동적종료 기법을 추가로 적용해 서버가 OFF 하는 데 소요되는 시간을 단축한다. 제안 방법은 16대 서버로 구성된 클러스터 환경에서 3가지 부하 패턴을 이용하여 실험을 수행한다. 다중임계 학습, 예측, 동적종료를 함께 이용한 실험에서 단위전력당 성능(유효응답 수)과 표준화된 QoS 측면에서 가장 우수한 결과를 보여준다. 제안하는 방법과 파라미터 로드된 단일임계 학습을 비교할 때 뱅킹 부하패턴, 실제 부하패턴, 가상 부하패턴에서 단위전력당 유효응답 수가 각각 1.66%, 2.9%, 3.84% 향상되고, QoS 관점에서는 각각 0.45%, 1.33%, 8.82% 향상되었다.
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.
이동 컴퓨팅 환경에서 멀티미디어 트래픽 제공에 관련된 가장 중요한 이슈는 이동 호스트(클라이언트)에게 지속적인 QoS(Quality of Service)를 보장하는 것이다. 그러나, 핸드-오프를 초래하는 클라이언트의 이동성으로 인해 클라이언트와 네트워크간에 협상된 QoS가 보장되지 못할 수도 있다. 본 논문에서는 이동 컴퓨팅 환경에서 멀티미디어 트래픽에 대해 지속적인 QoS를 지원하기 위한 호 수락 제어 메커니즘을 제안한다. 각 셀은 핸드-오프 호를 위해 이웃 셀로부터 대역폭을 예약한다. 만약, 핸드-오프 호를 위해 필요 이상으로 대역폭이 예약된다면 신규 호의 블록킹 확률이 증가하므로, 핸드-오프 호를 위해 예약할 대역폭의 크기를 정확히 결정하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 예약할 대역폭의 정확한 크기를 결정하고, 네트워크 상태에 다라 이 크기를 적응적으로 조정하기 위해 MPP(Mobility Pattern Profile)와 2-계층 셀 구조를 기반으로 한 적응적 대역폭 예약을 제안한다. 또한, MPP를 이용한 다음-셀 예측 기법과 적응적 대역폭 예약을 기반으로 한 호 수락 제어 메커니즘을 제안한다. 본 논문에서 제시된 호 수락 제어 메커니즘의 성능을 평가하기 위해, 신규 호 블록킹률, 핸드-오프 호 종료율, 대역폭 이용률을 측정하였다. 시뮬레이션 결과, 본 논문의 호 수락 제어 메커니즘의 성능이 NR-CAT1, FR-CAT1, AR-CAT1과 같은 기존의 메커니즘들보다 우수함을 알 수 있었다.
최근 분산 컴퓨팅 환경이 확대되고 네트워크 기반의 응용프로그램이 다양하게 개발됨에 따라 네트워크 트래픽이 증가되고 있으며, 트래픽 종류도 P2P(Peer to Peer), 실시간 동영상등과 같이 다양해지고 있다. 네트워크 트래픽 중에서 P2P 트래픽이 지속적으로 증가되면서 많은 대역폭을 차지하고 있기 때문에 웹, 파일 전송 및 실시간 동영상등과 같은 다른 네트워크 응용프로그램의 서비스 품질을 보장하지 못하는 상황이 빈번하게 발생하고 있다. P2P 트래픽으로 인한 문제점을 해결하기 위해 기존에 포트 기반의 P2P 트래픽 검출 기법과 패킷들의 내용을 검사하는 DPI(Deep Packet Inspection) 방식의 검출 기법들이 제시되었으나 최근의 P2P 용용프로그램들이 고정된 포트를 사용하지 않으며, 패킷들의 내용을 암호화하여 전송함으로써 기존의 연구 방법을 P2P 트래픽 검출에 적용하기가 어려운 상황이다. 본 논문에서는 기존의 포트 기반의 P2P 트래픽 검출 기법과 DPI 기법의 문제점들을 해결할 수 있는 플로우(flow) 매개 변수의 상관 관계를 이용한 플로우 전달 특성 기반의 P2P Heavy 트래픽 검출 알고리즘을 제시한다. 본 논문에서 제시하는 알고리즘은 P2P 트래픽 중에서 네트워크 대역폭을 가장 많이 차지하는 컨텐츠 다운로드 P2P 트래픽을 검출하는 것이다. P2P 트래픽은 컨텐츠를 가지고 있는 상대 노드(Peer)들을 검색하는 단계와 검색된 노드들 중에 하나 이상의 노드로부터 컨텐츠를 다운로드하는 단계로 이루어진다. 이러한 P2P 응용프로그램들의 특성을 P2P 플로우 패턴으로 정의하고 이를 기반으로 P2P Heavy 트래픽을 검출하는 알고리즘을 개발하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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