빅데이터, 클라우드, IoT, AI 등 기술의 발전으로 인해 높은 데이터 처리율이 요구되고 있으며 네트워크의 유연성과 확장성에 대한 중요성이 증가하고 있다. 하지만 기존 네트워크 체계는 벤더와 장비에 종속되어 앞선 요구를 충족하기에는 한계가 존재한다. 이에 소프트웨어 중심의 유연한 네트워크를 구성할 수 있는 SDN 기술이 주목받고 있으며 특히 SDN을 기반의 부하 분산 방식은 방대한 트래픽을 효율적으로 처리하여 네트워크 성능을 최적화할 수 있다. 기존 SDN 환경에서 부하 분산 연구들은 서버와 컨트롤러 간 불필요한 트래픽이 발생하거나 서버가 임계치에 도달한 후에야 부하 분산이 이루어지는 제한사항이 존재한다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 서버 부하에 따라 단계적으로 서버에 가중치를 부여하는 방식을 통해 불필요한 트래픽을 최소화하고 서버가 과부화 되기 전에 적절한 부하 분산이 이루어질 수 있는 방식을 제안한다.
본 논문에서는 모바일 단말에서 실행되는 여러 종류의 모바일 애플리케이션 트래픽 중, 급격히 증가하고 있는 SNS 트래픽을 해결할 방안으로 모바일 통합 SNS 게이트웨이를 제안한다. 현재 모바일 SNS 애플리케이션들은 해당하는 SNS 서버에 각각 대응하여 개별적으로 접근하여 정보를 갱신한다. 우리가 제안하는 통합 SNS 게이트웨이는 다양한 SNS 애플리케이션들을 하나의 통합된 애플리케이션에서 반복되는 트래픽을 줄이고, 모바일 통신 성능을 개선한다. 본 논문에서 제안한 방법은 통신 성능을 개선하고, SNS 사용자에게 통합된 SNS를 제공하기 위해서 캐싱 엔진, 동기화 그리고 통합인증기능을 포함하고 있으며, 실제 통신 환경을 구축하여 제안한 설계를 바탕으로 모바일 통합 SNS 게이트웨이 통신 모듈과 프로토콜을 구현한 후, 게이트웨이의 캐시율 및 응답 시간에 대한 성능평가를 하였다.
현재의 인터넷은 폭발적으로 증가하는 다양한 멀티미디어 트래픽의 QoS 제공을 위한 트래픽 엔지니어링 기능을 갖고 있지 않다. 이러한 기능적인 단점들은 현격한 서비스 품질의 저하와 대량의 멀티미디어 서비스와 실시간 서비스 제공을 더욱 어렵게 한다. 이러한 문제를 해결하기 위한 다양한 기술이 개발되고 있다. 현재 IETF(Internet Engineering Task Force)에서 제안한 MPLS(Multi-Protocol Label Switching)기술이 이러한 문제를 해결할 차세대 인터넷의 백본 기술로 가장 유력할 것으로 예상된다$^{[1][2]}$ . MPLS와 같은 고속통신망에서 발생하는 장애는 대량의 데이터 손실과 서비스의 품질을 저하시키게 된다. 그러므로 이러한 장애에 대한 신속한 통신망의 자동복구 기능 및 OAM(Operation, Administration and Maintenance)기능은 필수적이라 할 수 있다. MPLS 통신망은 2계층에 독립적이기에 이에 적용할 장애검출, 장애보고 같은 OAM 기능 또한 다른 계층의 OAM 기능과 독립적으로 동작해야 한다. 본 논문에서는 OPNET 네트워크 시뮬레이터를 기반으로 MPLS 통신망에서의 성능측정과 장애의 검출보고, 장애의 위치 파악을 위한 MPLS OAM의 실험적인 결과를 나타내었다.
소셜 미디어 애플리케이션 및 모바일 장치의 광범위한 사용으로 인해 데이터 트래픽이 지속해서 증가하고 있다. 소셜 미디어 애플리케이션은 끝없이 많은 양의 멀티미디어 트래픽, 특히 비디오 트래픽을 생성하고 있다. YouTube, Daily Motion 및 Netflix와 같은 많은 소셜 미디어 플랫폼이 생성하는 것이다. 이러한 플랫폼에서는 다른 비디오와 비교하여 몇 개의 인기 비디오가 여러 번 요청된다. 이러한 인기 있는 비디오는 지속적인 사용자 요구 사항을 충족하기 위해 사용자 주변에 캐시해야 한다. MEC는 일관된 사용자 요구와 사용자 근접 캐시를 위한 필수 패러다임으로 부상했다. 시간에 따라 사용자 요구 패턴이 어떻게 달라지는지를 이해하는 것이 과제이다. 본 논문은 공개 데이터셋인 MovieLens 20M, MovieLens 100K, The Movies Dataset 3개를 분석하여 시간에 따른 사용자 요청 패턴을 찾는다. 모든 데이터셋의 시간별, 일별, 월별 및 연간 추세를 확인할 수 있다. MEC 기반 비디오 캐시 시나리오에서 사용자 요청 패턴을 분석 및 생성함으로써, 많은 연구에서 사용될 수 있을 것이다.
International journal of advanced smart convergence
/
제10권1호
/
pp.75-81
/
2021
As the number of connected smart devices and applications increases explosively, the existing orthogonal multiple access (OMA) techniques have become insufficient to accommodate mobile traffic, such as artificial intelligence (AI) and the internet of things (IoT). Fortunately, non-orthogonal multiple access (NOMA) in the fifth generation (5G) mobile networks has been regarded as a promising solution, owing to increased spectral efficiency and massive connectivity. In this paper, we investigate the achievable data rate for non-orthogonal multiple access (NOMA) with negatively-correlated information sources (CIS). For this, based on the linear transformation of independent random variables (RV), we derive the closed-form expressions for the achievable data rates of NOMA with negatively-CIS. Then it is shown that the achievable data rate of the negatively-CIS NOMA increases for the stronger channel user, whereas the achievable data rate of the negatively-CIS NOMA decreases for the weaker channel user, compared to that of the positively-CIS NOMA for the stronger or weaker channel users, respectively. We also show that the sum rate of the negatively-CIS NOMA is larger than that of the positively-CIS NOMA. As a result, the negatively-CIS could be more efficient than the positively-CIS, when we transmit CIS over 5G NOMA networks.
멀티셋에서 중복을 제외한 서로 다른 원소의 수를 추정하는 것은 네트워크 트래픽 측정 분야에서 매우 잘 알려진 문제이며, 많은 알고리즘들이 제안되었다. 최근에는 선형 카운팅 기법(Linear Counting)에 기반해서 매우 작은 메모리만을 이용해서 멀티셋의 크기를 추정하는 알고리즘이 개발되었다. 너무 많은 데이터를 처리하기 어려운 경우 전체 데이터를 처리하지 않고, 패킷의 일부를 샘플링해서 사용하는데, 이 샘플링은 일반적으로 정확도에 부정적인 영향을 주는 것으로 알려져있다. 하지만, 이 논문에서는 멀티셋의 크기를 추정하는데 있어서 CSE를 이용하는 경우 샘플링이 정확도와 측정 범위의 측면에서 오히려 전수조사를 하는 MCSE보다 더 좋은 결과를 낼 수 있음을 보였다. 이를 입증하기 위해 수학적 분석, 실제 데이터를 이용한 실험을 수행하고, CSE, MCSE 그리고 CSES를 비교하였다.
Kim, Junghoon;Lee, Minho;Song, Yongju;Eom, Young Ik
ETRI Journal
/
제39권6호
/
pp.820-831
/
2017
File systems and applications try to implement their own update protocols to guarantee data consistency, which is one of the most crucial aspects of computing systems. However, we found that the storage devices are substantially under-utilized when preserving data consistency because they generate massive storage write traffic with many disk cache flush operations and force-unit-access (FUA) commands. In this paper, we present DJFS (Delta-Journaling File System) that provides both a high level of performance and data consistency for different applications. We made three technical contributions to achieve our goal. First, to remove all storage accesses with disk cache flush operations and FUA commands, DJFS uses small-sized NVRAM for a file system journal. Second, to reduce the access latency and space requirements of NVRAM, DJFS attempts to journal compress the differences in the modified blocks. Finally, to relieve explicit checkpointing overhead, DJFS aggressively reflects the checkpoint transactions to file system area in the unit of the specified region. Our evaluation on TPC-C SQLite benchmark shows that, using our novel optimization schemes, DJFS outperforms Ext4 by up to 64.2 times with only 128 MB of NVRAM.
International Journal of Computer Science & Network Security
/
제23권11호
/
pp.190-194
/
2023
By looking the importance of communication, data delivery and access in various sectors including governmental, business and individual for any kind of data, it becomes mandatory to identify faults and flaws during cyber communication. To protect personal, governmental and business data from being misused from numerous advanced attacks, there is the need of cyber security. The information security provides massive protection to both the host machine as well as network. The learning methods are used for analyzing as well as preventing various attacks. Machine learning is one of the branch of Artificial Intelligence that plays a potential learning techniques to detect the cyber-attacks. In the proposed methodology, the Decision Tree (DT) which is also a kind of supervised learning model, is combined with the different cross-validation method to determine the accuracy and the execution time to identify the cyber-attacks from a very recent dataset of different network attack activities of network traffic in the UNSW-NB15 dataset. It is a hybrid method in which different types of attributes including Gini Index and Entropy of DT model has been implemented separately to identify the most accurate procedure to detect intrusion with respect to the execution time. The different DT methodologies including DT using Gini Index, DT using train-split method and DT using information entropy along with their respective subdivision such as using K-Fold validation, using Stratified K-Fold validation are implemented.
본 논문은 인터넷 상의 다수의 참여자가 분산가상환경에서 협업을 수행하는 경우 발생되는 전송 메시지트래픽을 조절하는 기법에 초점을 맞추고 있다. 가상환경에서 교환되는 정보의 양을 줄이는 방법을 상태 갱신메시지 필터링 기법이라고 부르며 이는 가상환경의 확장성을 향상시키는데 필수적인 처리과정이다. 대표적인 필터링 방법인 공간분할 기법은 전체 환경에서 작은 관심영역으로 분할하여 일관성이 유지되어야 하는 영역의 크기를 조절하는 방법을 사용하여 메시지 트래픽을 줄인다. 기존의 공간분할 기법은 시뮬레이션 이전에 관심영역에 대한 정보가 결정되어 사용되므로 동적 환경변화에 대한 적응성과 융통성이 부족하다는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 관심영역 관리방법을 시스템 수행중에 재구성함으로써 적응성을 높인 동적 관심 영역 모델을 제안하고자 한다. 환경변화요소를 반영하기 위하여 제안된 모델은 관심영역의 다중분할과 다중 일관성 유지 알고리즘의 사용하여 효율적인 시스템 자원 소비를 가능하게 하였다. 제안된 기법의 성능평가를 위하여 가상으로 아바타의 행위를 발생시키고 갱신 메시지 트래픽을 측정하여 기존 모델과 비교하였다. 결론적으로, 제안된 모델은 다수의 참여자의 수용이 요구되는 MMORPG나 가상커뮤니티 시스템의 관심 영역 관리 시스템에 활용될 수 있다.
4차 산업혁명 기술로 네트워크 트래픽은 공급의 증가, 수요의 증가, 트래픽 패턴의 복잡도 증가의 특징으로 유통되는 Data가 늘고 있다. 이런 방대한 트래픽을 효율적으로 관리하기 위해 H/W와 S/W가 분리된 개념인 SDN이 차세대 네트워크로 주목받고 있다. S/W Opensource로 구현된 SDN의 Controll Layer, Infrastructure Layer 컨트롤러를 이용하여 경직된 Vendor 종속성의 문제를 탈피하여 유연한 정책을 적용할 수 있는 장점으로 많은 연구가 진행되고 있다. 이에 본 논문에서는 SDN을 이용하여 네트워크 계층의 패킷 구조를 통해 그룹화하고 Packet Delay, Transmission Rate 등을 분석하여 효율적인 부하분산 기법을 제안한다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.