MANET(Mobile Ad hoc Network)은 기지국(Base Station)이나 AP(Access Point)와 같은 고정된 네트워크 인프라의 도움 없이 임시망을 구성하는 무선 단말 노드들의 집합이다. MANET의 단말들은 단말로서의 데이터 전송 역할 뿐만 아니라 라우터, 서버로서의 역할도 동시에 수행 하여야 한다. 또한 노드의 이동 패턴, 링크 품질, 잔존 배터리의 양 등에 따라 네트워크 토폴로지가 변할 수 있으므로, 모바일 노드들 간의 통신을 위한 경로 설정과 유지가 매우 어렵다. 따라서 효과적으로 모바일 노드 간에 경로를 설정하고 유지하기 위한 라우팅 프로토콜에 대한 많은 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 대표적인 On-demand 방식인 AODV 프로토콜을 개선하여 목적지 노드에서 경로 복구 절차를 시작함으로써 기존 설정된 경로를 최대한 이용하여 경로복구 과정에서 제어 트래픽 오버헤드 및 데이터 패킷의 손실을 최소화하기 위한 라우팅 프로토콜을 제안한다.
모바일 이동통신망의 Core 노드들은 2G CDMA, 3G WCDMA, 4G LTE 교환기를 비롯하여 IMS 및 다양한 부가장비들로 이루어져 있다. 최근 5G로 진화하는 과정에는 NFV(Network Function Virtualization)가 그 중심에 서 있다. NFV 환경에서는 기존 통신 노드와 다르게 범용서버 및 범용 운영체제가 주축이 되어, 일반 IT 툴로도 통신망 내부 노드의 로그분석이 용이해 졌다. 또한 다양하고 복잡한 Core 네트워크에서 빅데이터로 발생하는 로그 또한 머신러닝으로 분석이 가능하며, 운용에 활용할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 vDPI, vMMSGW OS 로그를 대상으로 분석하였으며, 잠재되어 있는 문제점들을 확인할 수 있었다. 또한 어플리케이션의 비정형화 된 로그에서도 비정상적인 패턴들을 발견하여 대용량 트래픽이 발생하며 SLA가 유난히 높은 통신환경에서도 비지도 머신러닝 분석이 유용함을 확인하였다.
모바일 모델은 특히 모바일 에드혹 네트워크의 라우팅에서 가장 중요한 역할을 한다. 에드혹 무선 네트워크에서 모바일 관리는 많은 과제에 직면해 있다. 이동성은 네트워크의 토폴로지를 바꾸기 위해 끊임없이 문제를 야기한다. 정확한 루트를 유지하기 위해서 라우팅 프로토콜은 그러한 변화들을 동적으로 새로이 조정해야만 한다. 따라서 데이터 트래픽 갱신은 중요한 요소이다. 다른 모바일 패턴들은 특수한 네트워크 프로토콜이나 어플리케이션 상에서 일반적인 다른 효과를 가진다. 결과적으로, 네트워크 수행능력은 이동성의 성질에 의해 강하게 좌우될 것이다. 과거의 이동성은 서로 다른 라우팅 프로토콜들 사이에서 네트워크 실행을 평가하는데 다소 가끔 사용되어 졌다. 이 논문에서는 일반적인 몇 개의 모바일 모델과 거의 보기 드문 모바일 모델을 가지고 다양한 네트워크와 라우팅 파라미터들에서의 그들의 충돌에 대해 기술되었다.
이동 통신 텔레트래픽 모델은 Traffic Source 모델과 Network Traffic 모델이라는 2개의 하부 모델로 구성된다. 본 논문에서는 기지국이 설치되어 있는 지역특성을 고려한 Network Traffic 모델을 제시한다. 기존의 Network Traffic 모델에서는 이동 통신 환경을 시뮬레이션 하기 위해 동일한 환경에 설치되어 있는 몇 개의 기지국을 가정하여 제시하고 있기 때문에, 기지국이 설치되어 있는 지역적 특성에 따라 다른 사용자 호 특성 및 설치 지역 특성이 전혀 반영되지 않고 있다. 도시를 상업, 주거, 준공업, 그리고 녹지지역으로 되어 있는 도시 계획 용도지역과 이외에 특이한 호 발생 패턴이 예측되는 역과 터널 주변이라는 6개의 지역으로 구분하고, 여기에 설치되어 있는 기지국으로부터 실제 데이터를 수집하였다. 이 자료를 이용하여 기지국이 설치되어 있는 지역에 따라 이동 통신 기지국의 요일별 통화량 분포를 분석하였으며, 이를 시뮬레이터에 적용하기 위한 평균값 및 분포값을 제시하였다. 이 파라메터들은 이동통신 시스템의 성능 및 신뢰성을 측정하기 위한 매우 중요한 값들이다.
본 논문에서는 센서 네트워크에서 수명을 연장하기 위해 이동하는 모바일 싱크를 사용할 때 싱크가 이동함에 따라 늘어난 전체 네트워크 트래픽 량을 줄여 더욱더 수명을 연장하기 위해서 클러스터를 도입한다. 고정된 위치에서 싱크가 데이터를 수집할 경우 싱크 한 홉 내에 있는 노드들이 에너지를 빨리 소모하여 네트워크 파티션이 일어나기 쉽기 때문에 모바일 싱크를 사용하여 네트워크 수명을 연장하는 방법이 연구되었다. 이에 우리는 모바일 싱크가 이동하는 패턴이 주어지고 센서들로부터 매 T 마다 데이터를 받는다고 할 때 모바일 싱크와 클러스터를 함께 사용하였을 경우 네트워크 성능을 분석하고 에너지 효율적인 클러스터 형성 방법에 대해서 제안한다.
본 논문은 IEEE 802.11기반 무선 멀티홉 환경에서 은닉 노드가 존재할 때 전체 시스템의 효율 저하를 최소화 하면서도 평균 시간 지연 요구를 만족할 수 있는 경쟁 윈도우 제어 알고리즘을 제안한다. 이에 적용되는 최소 경쟁 윈도우 기준값을 주어진 topology에 따라 도출하고 각 트래픽 플로어의 QoS 요구조건 만족과 은닉노드가 존재할 경우에 성능개선을 위한 경쟁 윈도우 제어 패턴을 조절한다. 제안하는 경쟁 윈도우 제어 기법을 ns-2 시뮬레이션을 통해 검증하고, 모든 QoS 요구를 수용하면서 전체 성능 개선을 보이는 결과를 구하였다.
본 논문은 LTE-A 시스템과 같은 상향링크 다중사용자 환경에서 시변채널을 적절한 복잡도와 좋은 성능으로 추정할 수 있는 적응형 다중안테나 채널추정 기법을 제안하였다. 제안하는 채널추정기가 다양한 시변채널 환경 및 트래픽 패턴에서도 좋은 채널 트래킹 성능을 제공할 수 있음을 보인다.
본 논문에서는 기존의 ISODATA 알고리즘을 네트워크 공격탐지에 더욱 적합하도록 개선하여 공격을 탐지하는 새로운 방법을 제안한다. 수많은 인터넷상의 트래픽 정보들을 군집화하여 유사도를 비교하는 방법을 통해 공격을 판단한다. 기본적인 절차는 송신자 IP와 Port, 수신자 IP와 Port 정보를 이용하여 송신자와 수신자 사이의 관계를 분석하고 그 특징 값들을 이용하여 개선된 군집화 알고리즘을 이용하여 군집화를 수행한다. 그리고 얻어진 패턴의 특징값을 인공신경망에 학습하여 공격유형을 분류하고 탐지하도록 한다. 기존의 공격탐지 방법과 비교했을 때, 계산양이 적고 속도가 빠르다는 장점이 있으며 제안하는 방법의 우수성을 실험을 통해 증명하였다.
네트워크 기술의 발전으로 인터넷의 보급률이 증가함에 따라, 네트워크 사용량 또한 증가하고 있다. 그러나 네트워크 사용량이 증가함에 따라 악의적인 네트워크 접근 또한 증가하고 있다. 이러한 악의적인 접근은 네트워크에서 발생하는 보안 로그를 분석함으로써 탐지가 가능하다. 그러나 대규모의 네트워크 트래픽이 발생함에 따라, 보안 로그의 처리 및 분석에 많은 시간이 소요된다. 본 논문에서는 MapReduce 환경에서 네트워크 공격 탐지를 위한 실시간 로그 분석 시스템을 개발한다. 이를 위해, Hadoop의 MapReduce를 통해 보안 로그의 속성을 추출하고 대용량의 보안 로그를 분산 처리한다. 아울러 처리된 보안 로그를 분석함으로써 실시간으로 발생하는 네트워크 공격 패턴을 탐지하고, 이를 시각적으로 표현함으로써 사용자가 네트워크 상태를 보다 쉽게 파악할 수 있도록 한다.
1999 년 이후 DDOS 공격에 대한 많은 연구가 이루어지고 있고, 지금까지 많은 대응 방안이 제안되었다. 그 중에서 공격이 이루어질 때 라우터의 최소생존성을 기본 가정으로 하고 라우터의 출력 대역폭를 조절하는 방법이 가장 적합한 방안으로 인식된다. 그러나 실제 희생자주위의 라우터들은 과도한 패킷량으로 인한 생존성을 보장 받기 힘들다. 또한 대역폭 제어만으로는 정상 패킷과 공격 패킷의 구분 없이 전체 트래픽량을 조절하기 때문에, 네트워크 노드들의 보호는 가능하지만, 많은 정상 패킷의 손실로 인한 정상 서비스는 불가능하게 된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 이웃라우터 상호협력을 통한 공격경로의 묘사 방법과 대응 방법에 있어서 특정패킷집단을 정의하고 패턴 필터링을 통한 공격 패킷의 차단 방안을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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