오래 지속되는 플로우인 엘리펀트 플로우는 데이터 센터에서 많은 대역폭을 소비해서, 지연에 민감하고 짧은 시간 흐르는 플로우인 마이스 플로우의 흐름을 방해하게 된다. 이는 마이스 플로우에 대해 적지않은 지연을 발생시켜서, 결과적으로 그 네트워크에서 동작하고 있는 응용의 성능을 저하시키게 된다. 그러므로 데이터 센터 네트워크는 이를 분류하고 시각화 해내어 실시간으로 QoS 프로비져닝을 제공할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 다음에 대해 논한다. (1) SDN에서 sflow를 이용한 엘리펀트 플로우의 실시간 검출 및 시각화를 위한 프레임워크 제시. 이는 시각화된 토폴로지에서 스위치를 더블클릭 하므로써 스위치를 통과하는 엘리펀트 플로우를 점검할 수 있게 한다. (2) SDN 제어기에 의해서 정의되고 관리되는 QoS를 보장하는 접근 및 OpenFlow에 의해 제공되는 규격. 본 논문에서는 SDN 네트워크내에서 rate-limiting (traffic-shaping) 분류 기법을 사용하는 것을 주로 논의한다.
ITS(Intelligent Transport Systems)는 시민들의 교통이용 안전과 편의를 도모하고 교통 시스템의 효율적인 운영 및 관리를 위해 대도시를 중심으로 도입되었다. 우리나라의 경우 ITS가 전국적으로 확대되면서 도로소통상황, 교통량, 대중교통운영현황 및 관리상황, 대중교통이용현황 등 다양한 교통정보가 생성되고 있다. 본 논문에서는 ITS에서 수집되는 데이터 중 하나인 DSRC(Dedicated Short Range Communications) 빅데이터를 활용하여 도시 교통구조를 네트워크 분석 기법을 통해 규명한다. 이를 통해 도심에서의 복잡한 교통현상을 단순화시키고, 차량 흐름에 따른 도시 교통의 구조적 특징을 도출한다. 분석 결과는 도시의 교통을 좀 더 쉽게 이해할 수 있도록 도와주고, 향후에 도시교통의 혼잡 해소방안, 도로 확장 계획 등의 교통정책 수립시 기초연구 자료로 활용할 수 있다.
기술이 발전함에 따라 인터넷 사용량은 더욱 증가하고 있으며, 이를 통해 네트워크 트래픽 및 통신량이 기하학적으로 증가하고 있다. 인터넷의 핵심 요소 중 하나인 네트워크 경로 선택 프로세스는 이에 따라 더욱 복잡하고 고도화되고 있으며, 이를 효과적으로 관리하고 분석하는 것이 중요하다. 또한 이를 직관적으로 이해할 수 있는 표현 및 가시화 방안이 필요하다. 이를 위해 본 연구에서는 네트워크 경로 선택 방법인 BGP를 사용하여 네트워크 데이터를 분석하고, 상황인식을 위한 사이버 공통작전상황도에 이를 적용하는 프레임워크를 설계한다. 그 후 정보들을 가시화하기 위해 필요한 작전상황도 가시화 요소들을 분석하고 간단한 가시화를 구현하는 실험을 진행한다. 실험에서 수집되고 전처리된 데이터를 기반으로 구현된 가시화 화면들을 통해 지휘관 또는 보안 담당자들이 네트워크 상황을 효과적으로 파악하고 명령 및 제어를 할 수 있도록 도움을 준다.
최근 들어, 네트워크 트래픽 공격에 대한 탐지 기술의 필요성이 꾸준히 증가되고 있는 실정이다. 본 논문에서는 네트워크 트래픽 데이터의 헤더파일에서 송신자의 IP와 포트, 그리고 수신자의 IP와 포트 정보를 2차원의 영상으로 시각화하고 분석하여 이상패턴을 효과적으로 분석하는 새로운 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 먼저 송신자와 수신자의 IP 정보를 받아들여 4개의 2차원 영상을 생성하고, 포트 정보를 받아들여 1개의 2차원 영상을 생성한다. 그런 다음, 각 영상 내의 트래픽 데이터를 분석하여 패턴의 주요 특징을 추출하는데, 트래픽의 공격을 나타내는 선형 패턴과 높은 명암값을 가지는 패턴을 추출하여 트래픽의 유형이 정상 트래픽, DDoS, 그리고 DoS인지를 자동으로 검출한다. 성능을 비교 분석하기 위한 실험에서는 제안된 네트워크 트래픽의 이상현상 검출 방법이 기존의 방법에 비해서 보다 우수하다는 것을 보여준다.
정보시스템에서 정보 보안의 중요성이 강조됨에 따라 이에 대응하기 위해 많은 기업이 보안 솔루션을 도입하고 있다. 하지만 많은 예산을 들여도 이를 관리하는 보안 관제가 없으면 제대로 기능하지 못하게 된다. 보안 관제는 문제 발생 시 빠른 대처가 필수적이며, 관제 목적에 맞는 적절한 시각화 대시보드를 설계하여 필요한 정보를 빠르게 전달할 수 있도록 할 필요가 있다. 본 논문에서는 오픈소스 Elastic Stack을 이용하여 보안 로그를 시각화 하는 방법을 제시하고, 관제 목적에 적합한 대시보드로 구현함으로써 제시된 방법이 네트워크 보안 관제에 적합함을 보인다. 대시보드는 비정상적인 트래픽 증가와 공격 경로 분석 등의 목적으로 효과적으로 활용될 수 있음을 확인하였다.
오늘날의 인터넷은 일상생활에서 필수적인 요소가 되었으며, 인터넷의 이상 현상은 사회적 문제가 되고 있다. 이 때문에 인터넷 트래픽의 특성을 연구하기 위한 인터넷 측정 연구가 주목을 받고 있다. 특히 최근에는 트래픽 분산 그래프(TDG, Traffic Dispersion Graph)라는 새로운 트래픽 분석 기법이 제안되었다. TDG는 기존의 트래픽의 통계적 표현과 분석이 아닌, 그래프를 이용하여 네트워크 요소들의 상호작용을 표현하는 기법이다. 본 연구에서는 새로운 이상 탐지 기법의 패러다임과 TDG를 활용한 이상 탐지 기법을 제시한다. 기존의 이상 탐지 패러다임은 "비정상 패킷이나 플로우(Abnormal Packets or Flows)를 탐지하여 제거하자"는 것이지만, 본 연구에서는 "이상 트래픽의 근원이 되는 이상 호스트(Anomalous Hosts)를 탐지하여 이상 현상에 대응할 것"을 제안한다. 이를 위해서 TDG 클러스터링 기법(TDG Clustering Technique)을 고안하였다. 제안한 기법에 대한 실험에서 짧은 시간 안에 웜 바이러스(Worm Virus)에 감염된 호스트들을 찾아낼 수 있었고, 그 호스트들이 발생하는 이상 트래픽을 제거하여 정상적인 트래픽을 얻을 수 있었다. TDG 클러스터링 기법은 연산 속도가 빠르므로 실시간 이상 탐지에 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
센서 네트워크 환경에서 센서 노드 간의 데이터 전송 중에 트래픽이 발생하거나 토폴로지가 수시로 변하게 됨에 따라 패킷의 손실이 자주 발생하게 된다. 본 논문에서 설계한 VSDR(Visualization Sensing Data Routing)은 GML 문서를 통해 실제 지형을 가시화 하고, Map Object의 장애물 여부를 설정하여 타겟 지역을 구성한다. 또한, AODV와 DSR을 사용하여 센서 노드간의 패킷의 이동경로와 트래픽의 양을 가시화하며, 과다 트래픽이 발생하는 구간은 경로를 변경하여 효율적으로 데이터 전송을 할 수 있다.
스마트팜이나 스마트시티와 같은 IoT 시스템이 보편화되면, 많은 센서 노드들로부터 수집된 대량의 데이터가 인터넷 내 서버로 전송되기 때문에 네트워크 트래픽 폭증, 전달 지연, 서버 부하증가 문제가 발생한다. 이러한 문제를 완화하기 위해 IoT 시스템과 서버와 사이에 데이터를 저장하는 포그 컴퓨팅 개념이 제안된 바 있다. 본 연구에서는 포그 노드의 소프트웨어 플랫폼을 구현하여 스마트팜(smart farm) 시험 구현물에 적용해 봄으로써, 포그 노드를 사용하는 경우 위에서 나열된 문제를 해결할 수 있음을 확인하였다. 포그 노드 플랫폼을 이용했을 때 IoT 장치를 제어하는데 걸리는 시간이 기존 IoT-서버 방식보다 더 낮아지는 것을 확인하였으며, 인터넷 내부 트래픽 폭증, 부하 증가 문제를 해결할 수 있음을 확인하였다. 또한 포그 노드의 기본 기능인 IoT 데이터 저장뿐만 아니라, 실시간 원격제어, 긴급 알림, 데이터 시각화의 기능을 본 논문의 포그 노드에 구현해 봄으로써 보다 지능적인 IoT 제어가 가능함을 보였다.
도시계획, 이동통신계획, 교통계획, 환경조사, 재해${\cdot}$재난 관리 등의 다양한 분야에서 효율적인 시설물 관리를 위한 3차원 도시모델의 사용이 증가하고 있다. 특히 최근의 건물모델링은 CAD와 GIS의 기술로 통합되는 추세이다. 현재까지 연구되어 온 건물모델링은 주로 외부 시각화를 위한 것이었으나 보다 다양한 분야에서 활용하기 위해 건물 내부에 대한 모델링의 필요성과 중요성이 증가하고 있다. 3차원 건물모델링은 컴퓨터 그래픽스, CAD, GIS 분야에서 서로 다른 개념으로 발전되어 왔다. CAD와 컴퓨터 그래픽스 기반의 모델은 정밀한 시각화 표현 기능이 발전하였으나 객체에 대한 속성정보가 부족하며, GIS 기반의 모델은 속성정보와 위상기하학을 이용하는 공간 분석 및 연산 기능이 강력하므로 GIS와 CAD 통합된 모델링이 필요하다. 본 연구에서는 3차원 건물모델의 내부구조를 복원하기 위해서 건축물 관리대장에 포함되어 있는 CAD 설계도면을 이용하는 방법을 제시하고 있다. 기하학적 요소로 구성된 CAD 도면에 위상기하학적인 정보를 생성하고 내부 공간을 분할하여 3차원으로 복원한 뒤, 추가적인 속성정보를 건물 데이터베이스에 입력하였다. 오늘날 규모가 커지고 복잡해지는 건물 내부의 효과적이고 체계적인 3차원 공간분석 및 서비스 제공을 위한 GIS 네트워크 모델을 생성하였다.
데이터 압축 기술은 대용량의 데이터를 효율적으로 저장하고 전송할 수 있게 해주는 기술로, 요구되는 데이터의 용량이 커지고 네트워크의 트래픽이 증가함에 따라 그 중요도가 점점 더 높아지고 있다. 특히 다양한 응용과학과 공학 분야에서 산출되는 볼륨 데이터는 컴퓨팅 기술의 발전에 힘입어 그 용량이 점점 더 증가하는 추세에 있다. 본 논문에서는 Daubechies 웨이블릿 변환을 적용해서 볼륨 데이터를 압축하는 기법을 제안한다. 구현된 D4 웨이블릿 필터 기반 압축 기법은 3차원 볼륨 데이터에 대한 손실 압축과 블록 단위의 무작위 추출 복원을 지원한다. 본 기법은 기존의 Harr 필터를 이용한 압축 방식에 비해 복원 데이터의 손실율이 낮기 때문에, 정밀한 복원 영상이 중요시되는 대용량 데이터의 압축 및 인터렉티브 가시화 응용에 유용하게 사용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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