본 논문에서는 차별화 서비스를 지원할 수 있는 테스트 베드 개발 연구를 수행한다. 먼저 인터넷 상의 QoS 보장 모델인 차별화 서비스에 대한 기술을 소개한다. 그리고 FreeBSD 상에서 ALTQ 시 스템을 사용한 차별화 서비스 지원 라우터와 대역 브로커를 설계하고 테스트베드 상에서 검증을 수행한다. 차별화 서비스망에서 QoS를 보장받기 위해서 단말은 항상 대역 브로커와 사전에 SLA를 맺어 놓고, 서비스를 시작할 때 대역 브로커에게 RAR 메시지를 전송한다. 그러면, 정책 서버인 대역 브로커는 자신이 가지고 있는 PIB 정보를 기반으로 각 라우터에게 명령을 내린다. 물론 이때 대역 브로커와 각 라우터 사이의 모든 시그널링 메시지는 IETF에서 제안하고 있는 COPS 프로토콜을 이용해서 주고받게 된다. 차별화 서비스가 지 원되는 테스트베드에서 두 클라이언트가 VOD서버에게 접속해서 비디오 서비스를 받을 때 한 사용자는 EF클래스로 서비스를 받고, 다른 하나는 BE 클래스로 서비스를 받고, 망은 적절한 백그라운드 트래픽을 통해 일 정한 혼잡 상태이다. 이 때 실험 결과에서는 각 수신 단말에서의 성능과 중간 라우터에서의 드롭된 패킷 수를 비교하였다. 그 결과 EF 클래스로 서비스 받는 수신 단말은 처음 RAR에 의해서 할당받은 대역내에서 항상 QoS를 보장받고, BE 클래스는 항상 망 상황에 의존해서 망에 혼잡이 발생하지 않을 때에는 성능이 좋지만 조그만 망에 혼잡이 발생해도 성능이 급격히 떨어짐을 볼 수 있었다.
본 연구에서는 직접 대역확산 부호분할 시스템에서 음성 및 흐름형 데이터의 통합 서비스를 위한 두 가지 유연한 호 수락제어 방식을 제안한다. 호 수락제어에 대한 기존 연구는 대부분 종래의 음성 서비스와 짧고 버스티한 특성의 패킷 형 서비스와의 통합 서비스에 관점을 두었다. 하지만 상대적으로 긴 서비스 유지 시간을 갖는 흐름형 서비스는 차세대 이동통신 시스템에서 데이터 트래픽의 상당한 부분을 차지할 것으로 예상된다. 제안된첫 번째 방식. 방식 I은 음성과 흐름형 데이터 서비스를 수용하기 위하여 주어진 대역을 모두 사용하는 기본 방식이며 데이터 서비스에 대하여 음성 서비스가 우선권을 갖는다. 두 번째 방식, 방식 II는 흐름형 데이터 서비스에 대하여 음성에 우선권을 주면서 대역을 효율적으로 사용하기 위해서 다른 방식을 취한다. 음성 서비스의 접근 요구와 간섭의 상태에 따라서 흐름형 데이터 서비스의 사용 전력을 억제하여 추가적인 간섭 마진을 음성 서비스에 제공한다. 이 두 방식의 성능은 마코비안 모델을 통하여 분석하였고 그 수치적인 결과는 음성 용량은 데이터 서비스의 서비스 유지 시간에 매우 민감한 반면 데이터 용량은 둔감하였다. 음성 및 흐름형 데이터 서비스의 통합 환경에서 두 번째 제안 방식이 첫 번째 방식보다 시스템 용량 상에 상당한 개선 효과를 갖는 것으로 나타난다.
본 논문에서는 선로의 이용률 예측을 기반으로 하여 폴링 주기를 동적으로 변경시킬 수 있는 새로운 폴링 기법을 제시한다. 폴링은 네트워크 모니터링의 가장 중요한 기능이지만, 네트워크가 congestion 상태일 때 과대한 폴링 데이터는 네트워크를 심각한 congestion 상태로 만든다. 따라서 기존의 여러 폴링 기법들이 이전 시점에 폴링 요청했을 때 수신한 응답 메시지의 Round Trip Time 또는 폴링한 값의 선로 이용률을 통해 네트워크 congestion 또는 에이전트의 로드 여부를 판단하여 폴링 주기를 변경하여 폴링 트래픽을 조절하였으나 이는 이전 시점의 폴링을 근거로 폴링 주기를 변경하는 기법이기 때문에 폴링하고자 하는 당 시점의 네트워크 상태를 반영하지 못한다. 본 논문에서 제시하는 기법은 과거의 데이터를 근거로 폴링 시점에 폴링 데이터가 폴링 경로 상의 선로 이용률 임계값을 위반하는지를 예측하여 이를 통해 폴링 주기를 변경시킨다. 본 논문에서는 Box-Jenkins의 AR (Autoregressive) 모델을 사용하여 네트워크를 구성하는 각 선로의 이용률을 예측하였고 임계값 위반 여부를 확률로 제시하였다. 또한, 제시한 선로 이용률 예측 기반의 동적 폴링 기법을 실제 네트워크에 적용하여 적합성 여부를 평가하였고, 실험을 통하여 적절한 수준의 선로 이용률 임계값과 임계값 위반 확률을 판단함으로써 본 기법의 성능을 최대화하였다.
동적인 네트워크 공격에 대응하기 위하여 인공 신경망, 유전 알고리즘, 면역 알고리즘과 같은 지능적 기술들이 공격 탐지에 적용되어 왔으며 최근에는 인공 면역 체계를 이용한 공격 탐지가 활발히 연구되고 있다. 기존의 인공면역체계 기반의 공격 탐지 기법들은 주로 자기 세포 집합과 비교를 통하여 항원을 인지하고 제거하는 부정 선택 원리만을 이용하였다. 그러나 실제 네트워크에서는 정상 상태와 비정상 상태가 거의 유사한 상태를 보이는 경우가 발생하므로 오탐지가 빈번히 발생하는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 새로운 인공면역체계 기반의 공격 탐지 및 대응 기법을 제안하고 그 성능을 평가한다. 제안하는 기법에서는 인간면역 체계에서 발생하는 수지상 세포와 T 세포의 면역 상호 작용을 적용하여 버퍼 점유율 변화를 이용한 검출기 집합을 발생시키고 공격 탐지 모듈과 대응 모듈을 다음과 같이 설계하였다. 첫째, self/non-self 구별을 위한 부정 선택 원리를 이용하여 검출기 집합을 발생시킨다. 둘째, 공격 탐지 모듈에서는 발생된 검출기 집합을 이용하여 네트워크 이상 상태를 탐지하고 경고 신호를 발생시킨다. 이때 오탐지를 줄이기 위하여 위험이론을 적용하며 위험도를 추측하기 위해 퍼지 이론을 이용한다. 마지막으로 공격 대응 모듈에서는 역추적된 공격 노드에 제어 신호를 전송 하여 공격 트래픽을 제한하도록 한다.
음성과 데이터를 동시에 다양한 전송속도로 서비스하는 불완전 전력제어된 WCDMA 시스템의 역방향 링크에서 사용자 수 분포도에 따라 유도한 차단확률로부터 얼랑용량을 계산하고, COST231 WI(Walfisch-Ikegami) 모델로부터 전파손실을 계산해서 사용자 수와 셀 커버리지의 관계를 새롭게 제안하여 분석하였다. 데이터 전송속도 15 kbps에서 960 kbps 사이 음성과 데이터 사용자에 대한 얼랑용량은 상호 역 선형관계로 나타났고, 음성사용자를 8 kbps속도에서 50얼랑 기준으로 할 때 차단확률 2 %에서 $E_{b/}$$N_{o}$ 가 4 ㏈에서 3 ㏈로 낮출 경우 15 kbps 저속에서는 데이터 용량이 8.5 얼랑 용량증가와 함께 도시 교외지역에서 셀 커버리지가 100 m 확장되었고, 960 kbps 고속에서는 0.11 얼랑 증가와 함께 셀 커버리지도 40 m 확장되었다. 여기서 차단확률을 조금 높였을 때 얼랑용랑은 증가하지만 셀 커버리지에는 별 영향이 없었고, 셀 내 사용자 수의 증가에 따라 셀 커버리지는 감소하였다.다.
무선 전송 용량의 향상을 위해 다른 주파수 대역을 사용하는 복수 개의 무선 인터페이스를 결합하여 동시에 사용하는 것을 고려할 수 있다. 본 논문에서는 복수 개의 Wi-Fi 인터페이스를 갖는 시스템을 대상으로, 인터페이스 결합 사용을 위한 링크 결합과 다중경로 TCP(MPTCP)의 두 기법을 실험을 통해 성능을 비교, 분석한다. 실험은 트래픽 종류, 네트워크 지연 시간, 무선 채널 품질, 인터페이스 장애 등의 다양한 조건이 고려되었다. 실험 결과, 인터페이스 결합을 통한 다중 전송은 큰 수율 이득이 있었다. 하지만, 링크 결합 기법은 패킷 전달 순서의 변경으로 중복 TCP 응답이 발생하여 MPTCP보다 낮은 수율을 보였고, 이의 개선을 위해 응답 필터링이 적용될 경우 이득이 있음을 확인하였다. 또, 링크 결합 기법에서 스케줄링 가중치의 조합에 따른 성능 차이가 있으므로 시공간에 따라 적응적으로 가중치를 조절할 필요가 있음을 보였다. 한편, 링크 결합 기법은 MPTCP 대비 빠른 반응으로 인해 긴 네트워크 지연 시간 및 인터페이스 장애 시 더 나은 성능을 보였다. 끝으로, 평균 소비 전력 계산을 위한 수학 모델을 제시하고, 이를 통해 각 기법의 소비 전력을 비교, 분석하였다.
본 논문은 센서 네트워크의 각 이벤트 영역에서의 데이터 취합 및 전달을 위한 방법들을 비교 평가한다. 이를 위해 이벤트 영역내의 두 가지 전송 방법인 직접적인 전송 방식과 취합 노드를 통한 전송 방식을 비교한다. 직접적인 전송 방식은 모든 노드가 자신이 측정한 데이터를 전송하기 때문에 데이터의 중복성과 네트워크의 트래픽을 증가시키는 단점을 가진다. 반면에 취합 노드를 통한 전송 방식은 이벤트 영역 내에서 노드들의 데이터를 취합함으로써 데이터의 중복을 방지하고 데이터를 간소화 할 수 있다. 취합 노드의 선정 방식은 노드의 위치에 기반 한다. 즉, 취합 노드가 이벤트 영역의 중앙에 위치한 노드 혹은 싱크 노드와 가장 가까운 노드를 선정하는 것이다. 위 두 가지 방법을 바탕으로 취합 노드 선정 방식들을 모델링 하여 이벤트 영역의 증가에 따른 각 방법의 에너지 소비를 측정한다. 이를 위해, 이벤트 노드와 취합 노드의 거리와 취합 노드와 싱크 노드의 거리를 구하고, 이를 수식으로 간략히 정리한다. 또한, 기존의 에너지 수식을 적용하여 거리 수식과 같이 적용하여 에너지 소비 모델을 만든다. 이를 통해 취합 노드 방식들의 에너지 소비를 비교 평가하여 센서 네트워크에 에너지 효율적인 방식을 찾아낸다.
무선 통신 및 차량 기술의 발전으로 차량 간 네트워크(VANETs)는 차량간에 데이터를 전달할 수있게 되었다. 최근 VANETs은 차량의 자원을 공유하고 사용하여 부가가치 서비스를 창출하기 위해 차량 클라우드(VC)모델이 등장했다. VC를 구성하기위해서 차량은 자원을 제공하는 차량을 검색해야한다. 하지만 단일 홉 검색은 범위가 작고 통신 범위 밖에 공급차량을 검색할 수 없다. 반면 멀티 홉 검색은 넓은 통신범위를 검색 하지만 차량의 이동성으로 인해 연결 끊김이 잦고 검색에 사용되는 트래픽이 크다. 최근 많은 도로변 장치(RSU)가 도로에 배치되어 차량 정보를 수집하고 인터넷에 연결하는 역할을 한다. 따라서 VANETs에서 RSU를 이용한 차량 자원 검색 및 클러스터 구성 메커니즘을 제안한다. 본 논문에서 RSU는 차량의 위치 및 이동성 정보를 수집하고 수집된 정보를 통해 요청 차량의 VC를 구성하는데 필요한 자원을 제공 할 수 있는 공급차량을 선정한다. 제안 방안에서, 자원을 공급하는 차량을 결정하기 위한 기준으로 각 후보 차량과 요청 차량 사이의 연결 지속시간, 각 후보 차량의 가용 자원 및 요청 차량에 대한 연결 시작 시간을 고려한다. 시뮬레이션을 통해 기존 방안들과 비교하고 성능의 향상을 확인 하였다.
본 논문에서는 IPTV 표준화 기구인 ITU-T IPTV FG(Focus Group)에서 제안한 IPTV 참조 모델을 기반으로 라이브 IPTV 방송이 고객에게 전달되는 과정을 네트워크 관점에서 분석하여 각 네트워크 특성에 맞는 멀티캐스트 기법을 적용한 혼합형 오버레이 멀티캐스트 네트워크인 ONLIS(Overlay Multicast Network for Live IPTV Service)를 제안한다. IPTV 방송사 네트워크와 네트워크 서비스 제공자의 백본 네트워크에는 안정적인 스트립 분산과 효율적인 트래픽 관리를 위해 전용 서버 기반의 오버레이 멀티캐스트 네트워크를 적용하고, 종단 사용자가 네트워크에 접속하는 구간인 액세스 네트워크 구간은 P2P 방식 오버레이 네트워크를 구성하여 서버 부하 절감효과를 얻을 수 있다. P2P 기술을 이용하여 라이브 스트림을 전송할 때 해결해야 할 가장 중요한 과제는 전송 지연 단축과 전송 스트림 품질 향상이다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 P2P 관련 기술을 제시한다. 제안 기술은 서버 기반과 P2P 기반의 혼합형 오버레이 멀티캐스트 네트워크의 장점을 활용한 분산 스트리밍 P2P 트리(DSPT: Distributed Streaming P2P Tree)를 이용한 전송 기법이다. 제안하는 P2P 전송 방식은 전적으로 피어에 스트림 전송을 의존하지 않고 액세스 네트워크의 전용 오버레이 멀티캐스트 전송 장비인 릴레이(Relay)와 협조하는 방식으로, 피어에 장애가 발생하면 즉시 릴레이로부터 스트림 수신을 재개하여 끊김 없는 스트림 서비스를 받을 수 있다. 또한, 하나의 스트림을 여러 서버와 경로를 통해 전송할 수 있는 분산 스트리밍 기법을 적용하여 공급 피어의 전송 대역폭 허용하는 범위 내에서 스트림을 전송하고, 나머지는 로컬 액세스 네트워크의 오버레이 전송 장비로부터 수신하여 P2P 네트워크의 전송 효율성을 향상하였다.
한국경제는 지난 수십년간 정부의 수출전략정책에 힘입어 지속적으로 경제 성장을 이룩해왔으며, 수출의 증가는 경제의 효율성 향상, 고용창출, 기술개발 촉진 등 우리나라의 경제 성장을 견인하는 주도적인 역할을 해왔다. 전통적으로 우리나라 수출에 영향을 미치는 주요 요인은 크게 경제적 요인과 산업구조적 요인이라는 두가지 관점에서 찾아볼 수 있다. 첫번째, 경제적 요인은 환율과 글로벌 경기 변동과 관련된 것으로서, 환율이 우리나라 수출에 미치는 영향은 환율 수준 및 환율 변동성에 따른 영향으로 나누어 살펴볼 수 있으며, 글로벌 경기 변동은 세계 수입 수요에 영향을 미쳐 우리나라 수출을 좌우하는 절대적 요인으로 볼 수 있다. 두 번째, 산업구조적 요인은 국제 분업화의 둔화, 중국의 특정 수입품 자국내 대체 증가, 수출 주력 산업의 해외생산 형태 변화 등 산업이나 제품에 따라 발생한 고유한 특징이다. 가장 최근 글로벌 교류와 관련된 연구들을 살펴보면, 경제적 요인 및 산업구조적 요인과 더불어 문화적인 측면이 중요함을 여러 문헌에서 피력하고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 각국의 한국 수입액 예측 모형에 문화적 요인을 함께 반영하여 예측 모형을 개발하고자 하였으며, 구체적으로 문화적 요인이 수입액에 미치는 영향을 PUSH-PULL 프레임워크 관점에서 반영해보고자 하였다. PUSH 관점은 한국이 자신의 브랜드를 개발하고 적극 홍보하는 관점으로 K-POP, K-FOOD, K-CULTURE 등으로 대표되는 한국의 브랜드에 대한 각국의 관심 정도로 정의할 수 있다. 또한, PULL 관점은 각 국가의 국민들의 문화적, 심리적 특징으로 해당 국가의 지배체계, 남성성, 위험 회피성, 시간에 대한 단기/장기 지향성 등으로 대표되는 각 국의 문화 코드로서 한류문화를 얼마나 수용할 성향을 띄고 있는지로 정의할 수 있다. 본 연구에서 제시한 최종 예측 모델의 고유한 특징은 Design Principle에 기반하여 설계한 것인데, 1) 신규로 추가한 데이터 소스를 통해 한국에 대한 관심 및 문화적 특성이 반영될 수 있는 모형으로 구축하였고, 2) 경제적 요인 등의 변화와 품목 및 국가 Code를 입력하면 예측값을 바로 불러올 수 있도록 실용적으로 편의성 있게 설계하였으며, 3) 이론적으로도 의미 있는 결과를 도출하기 위해서 입력과 목표 변수간의 관계를 해석 가능한 알고리즘을 중심으로 설계하였다는 점이다. 본 연구는 기술적 측면, 경제적 측면, 정책적 측면에서 의미 있는 시사점을 제시할 수 있으며, 수입액 예측 모형을 활용하여 중소·중견기업의 수출 지원 전략에 의미 있는 기여를 할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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