• 융합보안논문지
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• 제16권7호
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• pp.159-165
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• 2016

NFV (Network Function Virtualization)를 통해 네트워크 사업자, 캐리어 등과 같은 업계에서는 NFV가 추구하는 S/W 기반의 장치를 통하여 신규 서비스 제공의 신속성과 네트워크 구축의 유연성 (flexibility)를 향상 시켜 CAPEX/OPEX를 대폭 감소시키고자 하였다. NFV 네트워크를 구축하여 동적인 서비스를 제공하기 위한 가장 중요한 고려사항 중의 하나는 네트워크 서비스의 기본 구성 요소인 리소스 (VNF)들을 적재적소에 동적으로 할당하는 방식을 결정하는 것이다. 본 논문에서는 NFV에서 임의의 NS를 제공하기 위해 필요한 VNF의 노드, 링크 할당 및 노드에서의 스케줄링에 관한 최신 연구 동향을 분석하였다. 또한 본 논문에서는 이러한 연구결과를 기반으로 향후 RA (Resource Allocation)에서 추가적으로 연구해야 하는 스케줄링 문제 또한 제안하였다.

• 융합보안논문지
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• 제17권3호
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• pp.3-9
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• 2017

NFV는 다양한 네트워크 기능(NF: Network Function)들을 전용 네트워크 장비내의 하드웨어 장비로부터 분리하여 고성능 범용 서버에 구현함으로써 소프트웨어적으로 네트워크 서비스가 제어 및 관리 되도록 하는 기술을 말한다. 따라서 NFV에서는 네트워크 기능들의 표준화된 가상화 지원 여부가 가장 중요한 요소 중의 하나이다. 그러나 NFV를 도입하여 상용 서비스를 제공하기까지는 성능, 안정성 보장, 멀티 벤더 환경 지원, 완벽한 상호호환성 보장, 기존의 가상 및 비가상 자원간 연동 등 해결해야 할 많은 기술 이슈를 남겨놓고 있는 실정이다. 이를 위해 본 논문에서는 OSM R2를 기반으로 첨단연구망 종단간 네트워크 가상화 서비스를 제공하기 위한 방안을 제안하였다.

• KNOM Review
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• 제23권2호
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• pp.1-10
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• 2020

5G 네트워크의 핵심 기술 중 하나인 네트워크 기능 가상화 (NFV, Network Function Virtualization)는 유연하고 민첩한 네트워크 구축 및 운용을 가능하게 만드는 장점이 있다. 하지만, 한편으로는 수 많은 가상 자원을 생성하기 때문에 네트워크 관리를 복잡하게 만드는 원인이 된다. 일반적으로, NFV 환경에서는 가상 네트워크 기능(VNF, Virtual Network Function)들로 구성된 서비스 펑션 체이닝 (SFC, Service Function Chaining)을 통해 일련의 네트워크 기능들을 트래픽에 적용한다. 따라서 서비스 요구사항을 만족시킬 수 있도록 동적으로 SFC에 알맞은 양의 컴퓨팅 자원 또는 인스턴스를 할당하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 SFC에서 적절한 수의 VNF 인스턴스를 운용하기 위해 강화학습 알고리즘의 하나인 Deep Q-Networks (DQN)을 이용한 Auto-scaling 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 SFC로 유입되는 트래픽의 증감에 따라 SFC를 구성하는 다계층 (Multi-tier) 구조에서 스케일링(Scaling)이 필요한 계층을 선택하고, 스케일링을 통해 효과적으로 VNF 인스턴스들 개수를 조절한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권3호
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• pp.896-915
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• 2023

The network function virtualization (NFV) uses virtualization technology to separate software from hardware. One of the most important challenges of NFV is the resource management of virtual network functions (VNFs). According to the dynamic nature of NFV, the resource allocation of VNFs must be changed to adapt to the variations of incoming network traffic. However, the significant delay may be happened because of the reallocation of resources. In order to balance the performance between delay and quality of service, this paper firstly made a compromise between VNF migration and energy consumption. Then, the long short-term memory (LSTM) was utilized to forecast network traffic. Also, the asymmetric loss function for LSTM (LO-LSTM) was proposed to increase the predicted value to a certain extent. Finally, an experiment was conducted to evaluate the performance of LO-LSTM. The results demonstrated that the proposed LO-LSTM can not only reduce migration times, but also make the energy consumption increment within an acceptable range.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권10호
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• pp.303-309
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• 2022

Software Defined Networking (SDN) is a novel approach that have accelerated the development of numerous technologies such as policy-based access control, network virtualization, and others. It allows to boost network architectural flexibility and expedite the return on investment. However, this increases the system's complexity, necessitating the expenditure of dollars to assure the system's security. Network Function Virtualization (NFV) opens up new possibilities for network engineers, but it also raises security concerns. A number of Internet service providers and network equipment manufacturers are grappling with the difficulty of developing and characterizing NFVs and related technologies. Through Moodle's efforts to maintain security, this paper presents a detailed review of security-related challenges in software-defined networks and network virtualization services.

• 융합보안논문지
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• 제16권2호
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• pp.19-23
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• 2016

최근 몇 년 동안 네트워크 인프라의 설계, 관리, 그리고 운영하는 방식은 새로운 기술들과 구성 방식들의 등장으로 끊임없이 진화하고 있다. 이러한 거대한 추세를 반영하고 이러한 신기술들이 제공하는 막대한 경제적인 이득과 유연성을 기반으로 소프트웨어 정의 네트워킹 (SDN)과 네트워크 기능 가상화 (NFV)가 핵심요소로 등장하였다. SDN/NFV는 네트워크 인프라의 민첩성을 대폭 향상시켜 네트워크 운영자나 서비스 제공자로 하여금 게이트웨이, 라우터, 그리고 로드 밸런서와 같은 자신만의 네트워크 기능들을 일반적인 하드웨어 상에서 구현 가능하게 하였다. SDN/NFV를 통하여 네트워크 서비스의 설계, 제공 및 운용이 동적으로 지원 가능하게 되었다. NFV에서 MANO는 이러한 가상 인프라 관리자 (VIM)나 가상 네트워크 기능 관리자 (VNFM)와 같은 소프트웨어 관리자들의 오케스트레이션을 지원한다. 본 논문에서는 이러한 NFV MANO의 내용을 체계적으로 살펴보고 가상화 환경에서의 보안체계를 제안하고 있다.

• 융합보안논문지
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• 제16권7호
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• pp.3-11
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• 2016

최근 광네트워킹 기술의 급격한 발전, SDN (Software-Defined Network) 및 NFV (Network Function Virtualization)로 대두되는 네트워크의 소프트웨어화, 그리고 단순한 고성능연결서비스를 포함한 연구협업을 가능하게 하는 플랫폼으로써의 연구망 등 인터넷 서비스을 포함한 연구망에서는 급격한 변화가 진행되고 있다. 이에 슈퍼컴과 함께 국가과학기술경쟁력을 대표하는 국가연구망의 향후 발전방향을 선진 국가연구망의 비교분석 및 사회가 요구하는 연구망의 역할 변화에 맞추어 조망해본다. 또한 국가연구망 백본의 40Gbps 및 100Gbps급 초광대역 네트워크화, 대용량의 데이터를 고속으로 전송하기 위한 Science DMZ 기반의 망분리, 마지막으로 BRO 기반 프로그래머블 가능한 캠퍼스 네트워크 Lastmile 보안 환경 구축 방안을 제시한다.

• 전자통신동향분석
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• 제31권2호
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• pp.28-40
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• 2016

Software Defined Network(SDN)/Network Function Virtualization(NFV) 기술은 기존 하드웨어 기반의 경직된 네트워크의 구조를 소프트웨어, 가상화 기반의 유연한 네트워크 구조로 전환함으로써 미래의 다양한 융 복합 산업과 4차 산업혁명에 대응할 수 있는 네트워크 아키텍처 기술로 주목받고 있다. 현재 SDN/NFV기술이 네트워크 산업에서 주요 이슈가 되고, 이를 활용하여 성과가 소개되면서 네트워크장비 벤더들은 다양한 SDN/NFV 제품 및 솔루션을 출시하고 있다. 시장정체에 고심하던 통신사들도 SDN/NFV를 활용한 네트워크 인프라 전환을 모색하고 있다. 이에 본고는 주요 SDN/NFV 장비 벤더들의 동향과 SDN/NFV 도입사례를 살펴보고자 한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제39B권6호
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• pp.414-423
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• 2014

웹 페이지를 구성하는 리소소의 개수와 크기가 점점 증가하고 있으며, 이는 상대적으로 지연이 큰 모바일 네트워크에서 웹 서비스의 급격한 품질 저하로 이어지고 있다. 게다가 현재의 네트워크 구조는 폐쇄적인 구조를 가지고 있기 때문에 웹 서비스의 품질을 향상시키는 프로토콜을 개발할지라도 네트워크 기능으로 제공하기 어렵다는 문제가 있다. 본 논문에서는 모바일 네트워크에서 웹 성능을 향상시키기 위한 2가지 방안으로 Check Coded DOM 방안과 Functional JavaScript 전송 방안을 제안하고, NFV(Network Function Virtualization)를 활용하여 제안 방안이 네트워크 기능으로 제공될 수 있는 방안 모색 해본다. SMPL 라이브러리를 이용한 네트워크 시뮬레이션을 통해서 제안 방안의 성능을 평가하고 분석했으며, 제안 방안이 기존 HTTP 프로토콜보다 페이지 로딩 시간, 네트워크에 발생하는 메시지의 개수, 네트워크에 발생하는 트래픽 측면에서 향상된 성능을 제공함을 확인 할 수 있었다.

• KNOM Review
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• 제23권1호
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• pp.34-42
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• 2020

NFV (Network Function Virtualization) 환경에서는 소프트웨어로 구현된 가상 네트워크 기능 (VNF: Virtualized Network Function)을 범용 서버에 설치하는 것으로 네트워크 기능을 제공한다. 네트워크 관리자는 VNF를 네트워크 토폴로지 상 적절한 위치의 서버에 배치하고 상황에 따라 동적으로 관리함으로써, 다양한 네트워크 상황에 대해 신속하고 유연하게 대응할 수 있다. 하지만 여러 네트워크 조건 (서비스 비용 및 품질) 등을 고려하는 것은 매우 복잡하고 어려운 문제이며, 특히 결정된 배치를 실제 NFV 환경에 적용하는 데는 처리 시간이 소요되기 때문에, 최적의 VNF 배치를 위해서는 필요한 자원량을 예측하여 VNF 배치를 결정하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 MEC (Multi-access Edge Computing) 토폴로지에서 서비스 요청을 무작위로 생성하여 ILP (Integer Linear Programming) 모델을 통해 시뮬레이션한 결과를 학습데이터로 사용하는 기계학습 모델을 도출한다. 도출된 예측 모델은 5분 이후의 미래 시점에 대해 ILP 솔루션 결과 대비 90% 이상의 정확도를 보였다.