데이터센터 네트워크에서의 병목현상 문제를 해결하기 위해 경로의 다양성을 제공하는 네트워크 구조들이 제안되고 있다. 이렇게 제공되는 다중 경로들을 활용함에 있어 TCP의 성능에 미치는 영향을 고려해야 하는데 이는 같은 플로우 내의 패킷들이 다중 경로를 통해 전송될 경우 패킷 순서 바뀜으로 인해 TCP성능이 저하될 수 있기 때문이다. 지금까지 제안된 대부분의 방식들은 패킷의 순서 바뀜을 막기 위해 사용가능한 경로들 중 하나를 선택하여 플로우를 할당함으로써 부하를 분산한다. 본 연구에서는 경로의 다양성을 제공하는 대표적인 토포로지인 Fat-Tree에서 패킷 단위의 분산방식으로 다중 경로를 이용할 때 패킷 순서 바뀜이 TCP성능에 큰 영향을 미칠 만큼 심하지 않음을 주장한다. 다양한 패턴의 트래픽을 이용한 모의실험 결과는 Fat-Tree와 같은 토포로지에서 큰 비용을 들이지 않고 TCP의 성능문제를 해결할 가능성을 암시한다.
에너지 소비의 효율화를 위한 그린 기술로서 스마트 그리드와 지능형 교통 시스템 등이 주목받고 있다. 이러한 기술의 구현에는 다수의 센서, 액츄에이터 (actuator), 그리고 컨트롤러들이 필요하다. 이러한 구성요소들 간의 machine-to-machine (M2M)통신의 중요성은 높아지고 있다. M2M 통신의 특징은 다수의 machine-type-communication(MTC) 디바이스들이 참여하고, 통신 트래픽 패턴과 QoS 요구조건이 다양하다는 것이다. 이러한 M2M 통신을 효율적으로 지원하기 위한 호 수락 방법들에서는 동일한 시간관련 QoS 조건을 갖는 MTC 디바이스들을 클러스터 단위로 그룹핑하고, QoS 조건 만족여부에 따라 호 수락을 결정하는 방법을 제안하였다. 하지만 이 방법은 데이터 전송주기와 최대 전송지연 시간이 같을 경우에만 적용 가능하다. 본 논문에서는 이러한 제한 없이 사용할 수 있는 방법을 제안한다. 또한 전송 주기와 최대 전송지연 시간이 특별한 관계에 있을 때 최적화할 수 있는 호 수락 제어방법을 제안한다. 제안방법의 QoS 만족 적합성에 대한 증명을 제시하였고, 시뮬레이션을 통해 실제 동작 가능하고, 기존 방법들보다 호 수락 확률에서 우수함을 보였다.
무선 장치의 확산으로, 무선 애드 혹 망(MANETs, Mobile Ad-hoc NETworks)은 매우 흥미롭고 중요한 기술이 되고 있다. 그러나 MANET은 유선망 보다 더 견고하지 못하다. 유선망을 위하여 설계된 기존의 보안 메커니즘은 새로운 패러다임에서 재 설계되어야 한다. 본 논문에서, 우리는 MANET에서 비정상 행위 탐지 문제를 논의한다. 우리의 연구의 초점은 새로운 또는 알려지지 않은 공격을 탐지할 수 있는 비정상 행위 탐지 모델을 자동적으로 구축하는 기법에 있다. 제안하는 방법은 정상 트래픽에서 특징간 상관 관계 패턴을 포착하기 위하여 러프 집합에 기초한 교차 특징 분석을 수행한다. 제안하는 방법의 성능은 시뮬레이션을 통하여 평가되었다. 그 결과, 제안하는 방법의 성능이 특징 속성값의 확률에 기반 하는 교차 특징 분석을 사용하는 Huang의 방법 보다 성능이 우수함을 보였다. 따라서 제안하는 방법이 비정상 행위를 효율적으로 탐지한다는 것을 알 수 있었다.
무선 IP 망의 자원 예약 방식에서는 미래의 호가 요구하는 무선자원의 양을 정확히 예측함으로써 제한된 무선자원의 이용률을 높일 수 있다. 본 연구에서는 멀티미디어 무선 IP 망에서 미래의 핸드오프 호가 요구하는 무선자원(대역폭)의 양을 예측하는 LMS-Wiener 예측방법을 제안하고, 자원의 예측 오차양의 크기에 관해서 기존외 위너 모델링에 기초한 예측방법과 성능을 비교한다. 성능비교를 위한 트래픽 환경은 피코셀 구조의 무선 IP 망에서 장시간 호의 도착패턴이 일반적인 포아송 분포보다는 비포아송 분포를 보이므로, 핸드오프 호의 도착과정을 비 포아송 분포, 핸드오프 호의 채널 점유 시간도 비 지수 분포로 모델링 하였다. 시뮬레이션 결과 기존의 위너모델에 의한 방법에서는 예측시점이 경과함에 따라 예측 오차량의 크기가 증가하는 반면에 제안한 방법에서는 예측 오차량의 크기가 감소하는 수렴성을 보였다. 따라서 제안한 자원의 예측 방법이 기존의 방법보다 미래의 핸드오프 호가 필요로 하는 무선자원의 양을 상대적으로 정확히 예측함으로써, 필요이상의 과도한 자원의 예약으로 발생되는 무선자원의 낭비를 줄일 수 있음을 알 수 있다.
퍼브/서브 시스템(Pub/Sub System)은 시스템에서 발행되는 정보 중 사용자가 등록한 관심 정보만을 사용자에게 전달해주는 시스템이다. 기존의 퍼브/서브 시스템은 컨텐트의 저장 및 전달을 담당하는 브로커들을 네트워크화 하여 구현되었다. 모바일 사용자가 급증함에 따라 사용자의 관심위치 정보와 같은 지속적으로 변하게 되는 관심정보를 다루기 위한 퍼브/서브 시스템에 대한 수요가 부각 되고 있다. 이 논문에서는 기존의 퍼브/서브 시스템에서 깊이 고려하지 않았던, 관심 위치 정보의 빈번한 변화를 효과적으로 처리하기 위한 브로커 네트워크 기반의 퍼브/서브 시스템을 제안한다. 사용자의 행동 패턴이나 지리적 특성을 고려해 퍼브/서브 시스템에서 관리하는 공간 데이터 영역을 Slow Moving Region과 Normal Moving Region의 두가지 타입으로 구분하고, 각 영역에 대한 사용자의 요청을 효과적으로 지원하기 위해 Q+R트리를 사용하여 브로커를 관리한다. 시뮬레이션을 사용한 실험 결과를 통해 제안하는 Q+R트리 기반의 브로커 네트워크가 불필요한 브로커의 로드와 네트워크 트래픽을 감소시킴으로써 보다 효과적으로 지속적인 사용자의 관심 위치 정보 변화를 지원할 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 새로운 미디어 관리 및 전송 운용에 적합한 네트워크 형태인 Hybrid CDN/P2P 아키텍처 기반 하에서 전송 지연과 패킷 손실을 최소화하는 동시에 안정적인 망 운용 정책을 제안한다. 또한 실시간으로 대용량, 고품질의 미디어를 효과적으로 전송하고 네트워크 품질을 향상시킬 수 있도록 하기 위해 전송 스케줄링과 사용자의 요구 패턴을 기반으로 한 끊김 없는 데이터 전송 그리고 이를 통한 트래픽 및 로드를 관리하는 방법을 함께 제안한다. 제안하는 영상 전송기법의 효율성 및 적용 적합도를 검증하기 위해 수행된 실험결과에 따라 제안하는 방법이 기존에 제안된 방법에 비해 비교적 좋은 성능 평가가 이루어졌음을 확인하였다. 이는 프록시 서버 간의 협력적 운용 방법을 통해 보유 데이터 정보를 상호 공유하고 이를 통해 각 노드가 원하는 데이터를 전송받도록 하는 동시에 실행 버퍼 전송 기법을 통해 데이터 전송 과정에서 전달된 데이터의 재사용성을 높이고 있기 때문이다.
폭발적으로 증가하는 인터넷 환경에서 정보보호는 가장 중요한 고려사항 중의 하나이다. 현재 이에 대한 대응방안으로 IDS, 방화벽, VPN 등 여러 보안 솔루션들이 사용되고 있지만 TCP/IP를 근간으로 하는 인터넷 환경은 기본적으로 프로토콜 자체의 취약성을 가지고 있다. 그 중에서도, TCP/IP 헤더 중 ICMP Payload. Identification(ID), Sequence Number(SEQ), Acknowledge(ACK). Timestamp의 필드 내용을 조작함으로써 특정 정보를 전송할 수 있는 은닉채널이 가능하다고 이미 알려져 있다. 특히 본 논문에서는 TCP/IP 헤더의 여러 필드들 중에서도 IP 헤더의 ID 필드, TCP 헤더의 SEQ 필드를 이용한 은닉채널 탐지에 초점을 맞추었으며, 이러한 은닉채널의 탐지를 위하여, 패턴분류 문제 있어서 우수한 성능을 보이는 것으로 알려져 있는 Support Vector Machine(SVM)을 사용하였다. 본 논문의 실험결과에서는 제안된 탐지방안이 정상 TCP/IP 트래픽으로부터 은닉채널이 포함된 TCP/IP 패킷을 구분할 수 있음을 보여주었다.
학령인구의 급격한 감소로 입시 경쟁이 치열해지고 디지털 채널을 통한 마케팅이 더욱 중요해지면서 대학은 신입생 모집을 위해 온라인 홍보와 소통에 더 많은 리소스를 투자하고 있다. 이에 본 연구는 웹로그 분석도구인 구글 애널리틱스를 활용하여 대학 입시 홈페이지의 방문자 행동을 추적하고, 이를 기반으로 디지털 마케팅 전략을 수립하였다. 분석 대상 기간은 구글 애널리틱스4(GA4)가 통합된 2023년 7월 1일부터 대학 입시가 마무리된 2024년 1월 10일까지 설정하였다. 분석 결과 방문자의 접속 위치에 기반한 지리적 정보, 방문자가 사용한 기기(운영체제) 및 브라우저, 방문자들의 트래픽을 통한 유입 채널, 방문자가 참여한 페이지 및 화면의 전환, 방문자의 이동 흐름 등 흥미로운 패턴을 확인하였다. 본 연구를 바탕으로 대학은 디지털 마케팅을 통한 입시 홍보를 강화하고 입학 지원자들과 효과적인 소통을 통해 경쟁력을 확보할 수 있는 방안을 찾을 것으로 기대한다.
이동 컴퓨팅에서 고 수준의 QoS를 보장하기 위한 가장 중요한 이슈 중의 하나가 셀에서 가용할 수 있는 대역폭의 부족으로 인한 핸드-오프 종료를 감소시키는 것이다. 각 셀은 핸드-오프 호들을 위해 이웃 셀들에게 대역폭 예약을 요청하며, 예약된 대역폭은 신규 호가 아닌 핸드-오프 호들을 위해 사용된다. 핸드-오프 호를 위해 대역폭을 너무 많이 예약한다면 신규 호의 블록킹 확률이 증가하므로, 예약할 대역폭의 크기를 정확히 결정하는 것이 중요하다. 따라서, 이동 컴퓨팅 환경에서 적절한 크기의 대역폭 예약과 호 수락 제어를 통해 QoS 보장하는 것이 필수적이다. 본 논문에서는 이동 컴퓨팅 환경에서 멀티미디어 트래픽에게 지속적인 QoS를 보장하기 위해 대역폭 예약과 호 수락 제어 메커니즘을 제안하였다. 본 논문은 적절한 크기의 대역폭 예약을 위해 이동성 그래프와 2-계층 셀 구조를 기반으로 한 적응적 대역폭 예약을 제안한다. 전자는 클라이언트가 다음에 이동할 셀을 예측하는 반면, 후자는 핸드-오프 확률이 높은 클라이언트에게만 적응적 대역폭 예약 메커니즘을 적용한다. 본 논문은 클라이언트의 현재 셀과 PNC(Predicted Next Cell)에 호 수락 테스트를 수행하는 호 수락 제어를 제안하며, 이 메커니즘은 계산 및 네트워크 오버헤드를 줄일 수 있다. 본 논문에서 제시된 대역폭 예약 및 호 수락 제어 메커니즘의 성능을 평가하기 위해, 신규 호 블록킹률, 핸드-오프 호 종료율, 대역폭 이용율을 측정하였다. 시뮬레이션 결과, 본 논문의 호 수락 제어 메커니즘의 성능이 NR-CAT2, FR-CAT2, AR-CAT2와 같은 기존의 메커니즘들보다 우수함을 알 수 있었다.
메타 블로그에 등록된 RSS(Really Simple Syndication)의 수는 수십만 개 또는 수백만 개에 이른다. 따라서 이들에 대한 갱신 확인을 수행하는 것은 상당히 긴 시간과 네트워크 자원을 필요로 한다. 메타 블로그나 블로그 검색엔진은 제한된 자원을 가지고 있기 때문에 하루에 방문할 수 있는 블로그의 수가 제한적이다. 하지만 블로그 검색엔진의 성능향상을 위해 새로운 데이터를 최대한 수집하는 것이 필요하기 때문에, 우리는 이 논문에서 수집 효율을 높이기 위한 새로운 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 블로그의 포스팅 성향을 분석하여 그것을 토대로 향후 갱신 가능성에 대해 예측하고 갱신 가능성이 높은 시점에만 갱신 확인을 수행한다. 이 연구는 블로그의 입장에서는 분산 서비스 거부 공격(DDoS Attack: Distributed Denial-of-Service Attack)만큼이나 빈번한 갱신확인을 줄이는데 도움이 되고, 인터넷 전체로 보아서는 트래픽을 감소시키는데 기여할 수 있다. 본 논문에서는 블로거들의 포스팅이 이루어지는 요일과 시간에 특정한 패턴이 존재할 것이라는 가정을 하고, 15119개의 실제 블로그에 작성된 포스트에 대해 요일과 시간의 선호도를 분석하였다. 그리고 과거의 포스팅 이력과 요일에 대한 선호도를 바탕으로 갱신 가능성을 예측하기 위한 방법을 제안하고, 12115개의 실제 블로그에 적용하여 그 정확도를 확인하였다. 성능평가를 통해 약 93.06%의 블로그에서 0.5 이상의 정확도를 가짐을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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