오늘날의 네트워크에서는 다양한 응용의 등장으로 인해 트래픽이 복잡 다양해지고 있다. 이러한 상황 속에서 트래픽의 응용 별 분류에 대한 중요성은 날이 갈수록 증가하고 있다. 트래픽의 응용 별 분류에 대한 요구에 따라 기존에도 많은 연구가 이루어졌었다. 포트 기반의 분류, 페이로드 기반의 분류, 머신러닝 기반의 분류 방법들이 제안되었는데 아직 트래픽을 완벽하게 분류해내는 방법론은 개발되지 않은 실정이다. 최근 연구 중에는 플로우의 통계 정보를 이용한 방법론이 많이 연구되고 있다. 본 논문에서는 통계 시그니쳐를 통한 응용 트래픽 분류 방법론을 제안하고자 한다. 플로우 중 첫 N개의 패킷의 페이로드 크기와 방향을 이용하여 통계 시그니쳐를 생성하고, 이를 이용하여 응용 트래픽을 분류한다. 그리고 검증 시스템을 통해 본 분류 방법론이 높은 정확도의 분류 방법론이라는 것을 보인다.
본 논문에서는 광대역 통신 방송 융합 서비스 제공을 고려한 WDM 메트로 링 망을 위한 매체 접근 제어(Medium Access Control; MAC) 프로토콜의 성능을 분석한다. 현재 인터넷은 통신 방송 융합 망으로 진화하고 있으며 다양한 트래픽 특성을 갖는 서비스가 액세스 망에서 메트로 망으로 유입되고 있다. 그러나 기존 메트로 망의 MAC 프로토콜은 이러한 망 환경 변화를 고려하지 않고 단순하고 동일한 트래픽만을 고려하여 성능을 분석하였다. 따라서 본 논문에서는 메트로 링에 연결된 액세스 노드의 입력 트래픽을 Self-Similar와 Poisson 트래픽으로 분류하여 기존 MAC 프로토콜의 성능을 분석하고 평가한다. 메트로 링 망에 연결된 액세스 노드는 이 두 종류의 트래픽 중에서 하나를 망에 유입하며 채널을 공유하는 노드 수에 따라서 다양한 트래픽 환경이 고려된다. WDM 메트로 링망의 기본 MAC 프로토콜은 CSMA/CA(Carrier Sense Multiple Access with Collision Avoidance)이며, 패킷을 빈 슬롯에 전송하고 송신지에서 패킷을 제거하는 SS (Source-Stripping) 기반으로 운용된다. 본 논문에서는 SS 방식으로 생성된 빈 슬롯을 바로 패킷 전송에 이용하는 방식과 그렇지 않은 방식을 각각 1-Persistent와 non-Persistent로 분류하고 MAC 프로토콜을 분석하여 기존 방식의 장 단점을 비교한다. 또한 전송 공정성과 처리율을 같이 고려하여 적용할 수 있는 확률 기반 p-Persistent MAC 프로토콜도 분석하였으며 시뮬레이션을 통하여 각 프로토콜을 노드 처리율, 전송 지연, 패킷 손실률, 전송 공정성 관점에서 비교하고 평가한다.y 수행을 여러 서버로 분산처리하게 함으로써 성능에 대한 신뢰성을 향상 시킬 수 있는 Load Balancing System을 제안한다.할 때 가장 효과적인 라우팅 프로토콜이라고 할 수 있다.iRNA 상의 의존관계를 분석할 수 있었다.수안보 등 지역에서 나타난다 이러한 이상대 주변에는 대개 온천이 발달되어 있었거나 새로 개발되어 있는 곳이다. 온천에 이용하고 있는 시추공의 자료는 배제하였으나 온천이응으로 직접적으로 영향을 받지 않은 시추공의 자료는 사용하였다 이러한 온천 주변 지역이라 하더라도 실제는 온천의 pumping 으로 인한 대류현상으로 주변 일대의 온도를 올려놓았기 때문에 비교적 높은 지열류량 값을 보인다. 한편 한반도 남동부 일대는 이번 추가된 자료에 의해 새로운 지열류량 분포 변화가 나타났다 강원 북부 오색온천지역 부근에서 높은 지열류량 분포를 보이며 또한 우리나라 대단층 중의 하나인 양산단층과 같은 방향으로 발달한 밀양단층, 모량단층, 동래단층 등 주변부로 NNE-SSW 방향의 지열류량 이상대가 발달한다. 이것으로 볼 때 지열류량은 지질구조와 무관하지 않음을 파악할 수 있다. 특히 이러한 단층대 주변은 지열수의 순환이 깊은 심도까지 가능하므로 이러한 대류현상으로 지표부근까지 높은 지온 전달이 되어 나타나는 것으로 판단된다.의 안정된 방사성표지효율을 보였다. $^{99m}Tc$-transferrin을 이용한 감염영상을 성공적으로 얻을 수 있었으며, $^{67}Ga$-citrate 영상과 비교하여 더 빠른 시간 안에 우수한 영상을 얻을 수 있었다. 그러므로 $^{99m}Tc$-transierrin이 감염 병소의 영상진단에 사용될 수 있을 것으로 기대된
네트워크의 고속화와 다양한 서비스의 등장으로 오늘날의 네트워크 트래픽은 복잡 다양해지고 있다. 효율적인 네트워크 관리를 위해서는 네트워크에서 발생하는 트래픽에 대한 다양한 분석이 필요하다. QoS, SLA와 같은 정책을 적용하기 위해서는 트래픽 분석 중에서도 트래픽 분류의 중요성이 크다. 현재까지 트래픽 분류에 관한 연구가 활발히 진행되어 왔는데 최근에는 플로우의 통계 정보를 이용한 트래픽 분류 방법론이 많이 연구되고 있다. 본 논문에서는 기존 연구에서 제안한 페이로드 크기 분포를 이용한 트래픽 분류 방법의 문제점인 낮은 분석률 및 정확도를 향상시키는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 PSD 충돌로 인해 분류하지 못하는 트래픽을 IP와 port정보를 이용하여 추가적으로 분류하여 분석률을 향상시키고 기존 분류 방법에서 트래픽 분류를 위해 사용되던 플로우와 시그니쳐 사이의 거리 측정 방법을 벡터 거리 측정에서 패킷 별 거리 측정으로의 변경으로 통해 분류 방법의 정확도를 향상시킨다. 제안한 방법은 학내 망에서의 실험을 통해 기존 알고리즘에 비해 향상된 알고리즘의 성능을 검증한다.
본 논문은 광가입자 망의 QoS(Quality of Service)에 관한 것으로 액세스 망의 구조를 설명하고, QoS 요구사항에 따른 가입자 및 서비스의 대역을 동시에 보장하기 위한 방안을 제시한다 먼저, 서비스뿐 만 아니라 가입자 대역을 동시에 보장할 수 있는 방안에 관한 연구로 2계층 분류 방식을 제안한다. 2계층 분류 방식은 서비스를 분류하는 서비스 분류 테이블과 가입자를 분류하는 가입자 분류 테이블의 구성을 통한 두 단계의 분류 방식으로 가입자 대역을 보장할 수 있다. 또한, 플로우의 손실율을 최소화하는 분류 테이블의 엔트리 수를 M/G/k/k의 큐잉모델로 도출한다. 그리고, 가입자들의 공평성을 보장하기 위해 가입자 단위의 가상 큐잉과 스케줄링을 통해 시스템이 목표로 하는 지연범위를 만족시키는 큐의 수를 도출하였다.
본 논문에서는 기존 기법들의 제한점을 개선하기 위해 휴리스틱 규칙 및 기계학습 분석 결과를 이용한 두 단계의 P2P 트래픽 분류 기법을 제안한다. 첫 번째 단계는 패킷 레벨의 시그니처 기반 분류기이고, 두 번째 단계는 플로우 레벨에서 수행되는 패턴 휴리스틱 규칙 및 통계 기반 분류기이다. 제안된 패턴 휴리스틱 규칙은 분류의 정확도를 높이고 통계 기반 분류기가 처리할 트래픽의 양을 줄일 수 있다. 다양한 의사 결정 트리 알고리즘의 분석을 기반으로 통계 기반 분류기는 가장 효율적인 REPTree로 구현하고, 앙상블 알고리즘을 통해 통계 기반 분류기의 성능을 개선한다. 실제 환경의 데이터 집합을 이용한 검증 분석을 통해, 본 제안 기법이 기존 기법에 비해 높은 정확도와 낮은 과부하를 제공함을 제시한다.
이 논문에서는 패킷 스케줄에 사용된 Percentile 스케줄 기법을 웹 서버에 적용하여 서버에 들어오는 다양한 요구를 클래스로 분류하여 차등적인 서비스를 제공하고자 하는 연구를 기술하였다. 논문에서는 범용 운영 체제를 실시간화 하기 위한 노력들을 살펴보았으며, Percentile에 기반한 스케줄러를 리눅스 환경에 구성한 방법을 기술하였다. 제안된 기법의 성능을 살펴보기 위하여 실험을 수행하였으며 Percentile 스케쥴 기법을 적용한 경우 지정된 클래스에 따라 자연히 다른 응답 시간을 관찰할 수 있었다.
최근 십여년 간 통신 네트워크를 제어시스템에 도입한 네트워크 제어시스템 (Networked Control Systems : NCS)에 대한 연구가 활발히 진행 되고 있다. 이러한 NCS에 대한 최근의 연구동향을 살펴본다. NCS의 정의와 분류, NCS에서 발생하는 지연, 패킷손실, 양자화 오차, 이들을 해결하기 위한 제어기법, 스케줄링 등 여러 NCS와 관련한 제반 사항들의 동향을 살펴본다. 또, 현재 사용되고 있는 무선 네트워크의 종류, 실제로 무선네트워크 제어시스템(Wireless NCS : WNCS)을 구현한 예를 보인다.
원활한 인터넷 서비스를 제공하기 위해서는 인터넷 트래픽을 효율적으로 관리할 수 있어야 하며, 이를 위해 가장 먼저 해야 할 것은 인터넷 트래픽을 측정하는 것이다. 인터넷 트래픽의 측정은 수동적인 측정과 능동적인 측정으로 분류된다. 수동적인 측정은 라우터나 ATM 스위치를 통해 흘러 다니는 트래픽 종류와 트래픽 양을 측정하여 측정네트워크의 트래픽 특성을 파악하는 것이고, 능동적인 측정은 측정네트워크 종단에 위치한 두 호스트 사이에 측정패킷을 투입하여 측정네트워크의 상태를 파악하는 것이다. 본 고는 현재 알려진 인터넷 트래픽 측정 방법과 현재 구현된 측정 시스템을 소개한다.
본 연구에서는 G.983.1 표준에 WDM (Wavelength Division Multiolexing) 기술을 이용하여 WDM-PON 구조를 제시하고, PON상에서의 주된 지연은 upstream 상에서 발생하므로 IEEE 802.Ip를 토대로 각각의 클래스별로 패킷을 분류하여 제안한 알고리즘을 통해 상향 링크상에서의 동적 채널 할당을 실험 하였다. 이를 토대로 WDM-PON에서 각 클래스별 다중 버퍼 방식의 효율성과 채널 할당 알고리즘의 타당성을 확인해 보고자 한다.
In order to provide value-added services, next generation routers should perform packet classification for each incoming packet at wire-speed. In this paper, we proposed hierarchical priority trio (Hptrie) for packet classification. The proposed scheme improves the search performance and the memory requirement by replacing empty internal nodes in ordinary hierarchical trio with priority nodes which are the nodes including the highest priority rule among sub-trie nodes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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