본 논문에서는 네트워크의 생존성을 보장하고 신뢰성 높은 인터넷 서비스를 제공하기 위해 인터넷의 액세스점에 위치하는 예측기반 이상 트래픽 제어기(ATCoP, Abnormal Traffic Controller based on Prediction)를 제안한다. ATCoP는 네트워크로 유입되는 트래픽 중 이상 트래픽을 제어하는 방법으로서, 알려지지 않은 공격에 의해 트래픽이 과다하게 발생하는 경우에, 정상 트래픽에 우선권을 주기 위해 서비스 성공률을 측정하고 그 결과를 기준으로 정상 트래픽용 예약 채널의 수를 결정하여 정상 트래픽의 서비스 수준을 보장함으로써 서비스 생존성을 높히는 방법이다. 만일 예약 채널의 수가 증가하면, 이상트래픽에 할당되는 채널의 수가 감소하게 되어 이상트래픽의 서비스 생존율은 감소하게 된다. 분석결과, 제안 방식은 입력트래픽의 특정 범위에서는 정상트래픽의 블록킹율을 일정 수준으로 유지시켜주는 효과가 있음을 알 수 있었다.
본 논문에서는 다수의 ATM 액세스망 사용자를 위해 대역폭을 공유하면서도 등시성 트래픽과 비등시성 트래픽을 동시에 수용할 수 있도록 개발된 DMR-II (Dynamic Monitor Ring -II) 공유매체 접속 제어 프로토콜의 구조 및 동작 원리를 소개하고자 한다. DMR-II 프로토콜은 슬롯 링형 구조를 사용하며, 비등시성 트래픽에 비해 등시성 트래픽을 우선적으로 전송한다. 등시성 트래픽은 슬롯 예약 기법을 이용하여 전송되며, 통신망의 수용 한계를 초과하는 경우 블럭킹기법을 적용하여 등시성 트래픽의 지연시간 편차를 일정치 이내로 유지한다. 그리고 비등시성 트래픽은 윈도우 카운터 기법에 바탕을 둔 리셋 메커니즘을 통해 모든 노드에게 공평한 전송 기회를 제공한다.
ICMP(Internet Control Message Protocol)는 TCP/IP 기반의 통신망에서 오류에 관한 처리를 지원한다. 만약 데이터 전송 과정에서 문제가 발생하면 라우터 또는 수신 호스트가 오류 발생 원인을 포함한 ICMP 메시지를 송신 호스트에게 전송한다. 하지만 이러한 과정에서 공격자가 위조된 ICMP 메시지를 호스트들에게 전송하여 호스트 간 통신을 비정상적으로 종료시킬 수 있다. 본 논문에서는 ICMP와 관련된 여러 가지 공격들을 방지할 수 있도록 하는 연구를 수행하였다. 이를 위해 호스트의 운영체제에서 공격용 ICMP 패킷이 네트워크로 전송되지 않도록 하는 아웃바운드 트래픽 컨트롤러(outbound traffic controller)를 설계하였다.
무선 센서 네트워크에서는 다수의 노드에서 소수의 싱크로 수렴하는 트래픽의 특성으로 인해 네트워크의 혼잡이 빈번히 발생한다. 기존의 혼잡 제어 기법은 혼잡 발생 시 트래픽 제어를 통해 혼잡을 회피할 수 있으나 트래픽의 제어는 응용에서 요구하는 피델리티를 위반한다는 단점을 갖는다. 본 논문에서는 리소스의 제어를 통하여 혼잡을 회피하는 멀티패스 기반의 혼잡 제어 기법을 제안한다. 멀티패스 기반 혼잡제어 기법은 혼잡 발생 시 다수의 대체 경로를 통하여 트래픽을 분산시켜 전송하므로 혼잡 회피가 가능하고 네트워크 리소스의 활용도 또한 증대한다. 실험을 통해 멀티패스 기반 혼잡 제어 기법이 응용의 피델리티를 만족시키며 효과적으로 혼잡을 제어할 수 있음을 확인하였다.
다양한 QoS 지원을 위해 IETF(Internet Engineering Task Force)에서 차등 서비스 모델은 각종 트래픽들에 대해 사용자의 요구와 지불 의향에 따라 차별화된 서비스를 제공한다. 트래픽의 군집들을 처리함으로써 서비스 모델과 망 관리적인 측면에서 지나치게 복잡하지 않으면서 차별화된 서비스의 요구를 만족할 수 있는 좋은 확장성을 갖는 매커니즘이다. 본 논문에서는 피드백 제어를 이용한 차등 서비스 모델을 정의하고, 제어 절차를 제시한 후 이 모델의 성능을 분석하였다. 실험결과 기존의 차등 서비스 모델의 경우 망 폭주 발생시 UDP 트래픽과 같은 비적응형 트래픽이 TCP 트래픽과 같은 적응형 트래픽 보다 자원을 불공평하게 많이 점유하였으나, 피드백 제어를 이용한 차등 서비스 모델은 거의 비슷한 수준으로 자원을 공평하게 공유하였으며, 어느 정도 폭주 발생의 예측이 가능하여 폭주 발생을 미연에 방지할 수 있었다.
In the last decade, substantial progress has been achieved in intelligent traffic control technologies to overcome consistent difficulties of traffic congestion and its adverse effect on smart cities. Edge computing is one such advanced progress facilitating real-time data transmission among vehicles and roadside units to mitigate congestion. An edge computing-based deep reinforcement learning system is demonstrated in this study that appropriately designs a multiobjective reward function for optimizing different objectives. The system seeks to overcome the challenge of evaluating actions with a simple numerical reward. The selection of reward functions has a significant impact on agents' ability to acquire the ideal behavior for managing multiple traffic signals in a large-scale road network. To ascertain effective reward functions, the agent is trained withusing the proximal policy optimization method in several deep neural network models, including the state-of-the-art transformer network. The system is verified using both hypothetical scenarios and real-world traffic maps. The comprehensive simulation outcomes demonstrate the potency of the suggested reward functions.
We propose the improved channel assignment and management methods for an efficient use of traffic channel resource for supporting 12.2 Kbps, 64 Kbps, and 384 Kbps traffic with the different quality of service(QoS) in the radio network controller(RNC) in asynchronous IMT-2000 system. We consider two types of traffic channel block assignments for utilizing the traffic channel efficiently; the Completely Shared(CS) channel assignment and the Partially Dedicated and Partially Shared(PDPS) channel assignment. The former is that all traffic channel blocks are completely shared with all traffic types. The latter is that some traffic channel block is independently assigned to each traffic type and the other blocks are completely shared with some traffic type. We also propose the traffic channel management method which consists of the block and task management step, for efficiently assigning, releasing, and managing the channel resource. Finally, we evaluate the performance through various numerical examples when applying our proposed channel block assignment and resource management methods.
스마트 시대를 맞아 다양한 장비와 이를 이용한 많은 서비스 제공으로 동영상 서비스가 폭발적으로 늘어나면서 유무선망에 트래픽 과부하가 걸리고 있다. 이처럼 데이터 트래픽이 폭증함에 따라 네트워크의 안정적 관리 및 품질유지를 위한 네트워크관리시스템의 중요성은 증가되고 있다. 네트워크관리시스템은 수많은 네트워크 장비와 시스템들에 대한 다양한 관리를 위해 SNMP로 자원들과 소통하는 과정에서 상당히 많은 량의 트래픽이 발생하여 종종 네트워크의 트래픽 정체를 발생시킨다. 본 논문에서는 관리용 트래픽을 최소화하기 위해 특정기간 동안의 추세를 모니터링 하거나 누적 관리하는 경향분석 정보에 대해 SNMP의 관리자와 에이전트 간 불필요한 트래픽 발생을 최소화할 수 있는 방안을 제안하고 구현하였다. 시험 분석결과 기존 SNMP와 호환성을 유지하면서 네트워크 트래픽 부하감소 및 응답시간 단축에서 양호한 효율성을 보여주었다.
The advent of B-ISDN using ATM(asynchronous transfer mode) made possible a variety of new multimedia services, however it also created a problem of congestion control due to bursty nature of various traffic sources. To tackle this problem, UPC/NPC(user parameter control/network parameter control) have been actively studied and DRLB(dynamic rate leaky bucket) algorithm, in which the token generation rate is changed according to states of data source andbuffer occupancy, is a good example of the UPC/NPC. However, the DRLB algorithm has drawbacks of low efficiency and difficult real-time implementation for bursty traffic sources because the determination of token generation rate in the algorithm is based on the present state of network. In this paper, we propose a more plastic and effective congestion control algorithm by combining the DRLB algorithm and neural network based prediction to remedy the drawbacks of the DRLB algorithm, and verify the efficacy of the proposed method by computer simulations.
The problem of pricing for a telecommunication network is investigated with respect to the users' sensitivity to the pricing structure. A functional optimization problem is formulated, in order to compute price reallocations as functions of data collected in real time during the network evolution. No a-priori knowledge about the users' utility functions and the traffic demands is required, since adaptive reactions to the network conditions are sought in real time. To this aim, a neural approximation technique is studied to exploit an optimal pricing control law, able to counteract traffic changes with a small on-line computational effort. Owing to the generality of the mathematical framework under investigation, our control methodology can be generalized for other decision variables and cost functionals.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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