초고속 통신망의 일반화와 다양한 온라인 서비스의 출현으로 인터넷을 통한 대용량 콘텐츠 배포에 대한 수요가 증가하고 있다. 이에 따라 서버와 네트워크의 부담이 커지자 P2P 네트워크 기반으로의 전환 움직임이 활발해지고 있다. P2P 스워밍 기법은 서버의 역할을 최소화하고, 트래픽을 고르게 분산시켜 네트워크 과부하로 인한 각종 문제들을 해결할 수 있으며, 자원의 유지보수 비용 또한 절감시킬 수 있다. 하지만 P2P 스워밍 기법의 특성상 보안 서비스제공을 위해선 많은 메시지 교환이 필요하다. 본 논문에서는 P2P 스워밍기법에서 기밀성, 인증, 무결성, 접근 제어 등의 보안 서비스를 제공하는 효율적인 보안 프로토콜을 제안한다. 제안된 프로토콜은 안드로이드 스마트폰 플랫폼에서 구현하여 실험을 하였다. 제안된 프로토콜은 스워밍기법을 이용하는 상용시스템에 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 P2P 기반의 IPTV 시스템에서 TTL을 이용해서 지역성을 반영하는 피어 그룹핑 기법을 제안한다. 이 기법은 두 피어 사이의 경유 라우터 수를 최소화하도록 이웃 피어를 선정하여 중간 라우터들이 전송해야 하는 데이터 양이 감소한 만큼 네트워크 대역폭을 절약할 수 있다. 또한 본 논문에서 제안하는 TTL 기반의 피어 그룹핑 기법이 기존의 RTT 기반의 기법에 비해 성능이 향상되는 것을 보이기 위해 다양한 시뮬레이션 시험을 수행하였다. 실험 결과는 본 논문에서 제안하는 TTL 기반의 피어 그룹핑 기법이 전체 라우터들이 전송하는 데이터 및 제어패킷 용량뿐만 아니라 지터 비율도 감소시킬 수 있다는 것을 보인다.
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.
본 논문에서는 MP2P(Mobile Peer-to-Peer) 네트워크 환경에서 이동하는 피어들을 대상으로 실시간으로 질의 결과를 갱신하는 연속적인 k-최근접 질의 처리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 질의 피어와 근접한 k개의 피어를 효율적으로 모니터링하기 위하여 모니터링 영역(monitoring region)을 생성하여 배포한다. 모니터링 영역은 주변 피어들의 이동 벡터를 이용하여 특정 시간 범위 내에서 최소 k개의 질의 결과를 보장하기 위해 만들어진 영역이다. 제안하는 기법은 주변 피어들의 벡터를 이용하여 Monitoring Region을 계산하기 때문에 유지 시간을 증가시켜 모니터링 영역의 무효화에 따른 질의 재수행 비용을 감소시킨다. 제안하는 기법의 우수성을 입증하기 위해 기존 기법과 성능 평가를 수행한 결과 제안하는 기법이 기존 기법보다 우수한 성능을 보였다.
본 논문에서는 분산해시테이블 기반의 구조적 P2P 오버레이 네트워크에서 효율적인 컨텐트의 공유와 검색을 위한 라우팅 기법을 제안한다. 기존의 익명성을 기반으로 하는 P2P 시스템과는 달리, 본 논문에서 제안하는 기법은 사회적 관계에 기반한 라우팅 테이블의 생성과 라우팅 알고리즘을 설계하고 이를 평가한다. 본 논문의 중요성은 사회적 관계에 기반한 분산 환경에서의 컨텐트 공유를 통해, 무임승차의 문제를 완화하고 악성 피어에 의한 네트워크 공격 위험을 줄일 수 있다는 점에 있다.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서는 네트워크상의 서비스를 자동으로 발견하고 서비스는 자신의 능력을 광고할 수 있는 서비스 디스커버리(service discovery)가 중요하다. 본 논문에서는 클러스터링 기반 서비스 디스커버리 기법과 P2P 캐슁 기법을 혼합하여 효율적인 서비스 디스커버리 기법을 제안한다. 제안한 기법은 노드 ID를 기반으로 클러스터링 하고 이를 이용하여 서비스를 검색한다. 또한 서비스 검색을 빠르게 하기 위하여 P2P 캐쉬를 기반으로 이웃 노드의 정보를 사용하여 서비스 검색 성능을 향상시킨다. 제안된 기법은 노드의 부하를 가중 시키며 병목 현상을 일으키는 중앙 서버를 사용하지 않고 많은 쿼리를 생성하는 플러딩 방식을 사용하지 않는다. 시뮬레이션을 통하여 서비스 디스커버리를 이용하는 주고받는 메시지수를 줄이고 평균 탐색 거리를 줄임으로서 전체 네트워크 로드와 응답 시간이 성능 향상 면에서 우수함을 보인다.
분산형 P2P 그리드 시스템을 구축하는데 있어 연산 수행을 위한 노드 구성 기법과 구성된 토플로지에 적합한 연산 수행 보델 및 스케줄링 기법은 필수 요소이다. 하지만 기존 연구에서는 자원 제공자와 휘발성을 고려하지 않은 연산 수행 모델을 사용하였기 때문에 연산의 안정적인 수행이 보장되지 못하고, 시스템의 성능이 떨어지는 문제점이 발생한다. 이에 본 논문에서는 가용성 기반의 자가 조직적 계산 오버레이 네트워크(SelfCON:Self-organizing Computation Overlay Network) 구성 기법과 구성된 토폴로지에 적합한 연산 수행 모델 및 스케줄링 기법을 제안한다. 제안 기법은 자원 제공자 노드의 휘발성을 고려하여 안정성을 높임으로써 전체 연산 성능을 향상시킨다.
본 논문에서는 이동 P2P 환경에서 연속적인 서비스 제공을 위한 k-최근접 질의 처리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 질의 피어와 근접한 k개의 피어를 효율적으로 모니터링하기 위하여 MR(Monitoring-Region)을 배포한다. MR은 주변 피어들의 이동 벡터를 이용하여 시간 범위 내에서 최소 k개의 질의 결과를 보장하기 위해 만들어진 영역이다. 제안하는 기법은 주변 피어들의 벡터를 이용하여 MR을 계산하기 때문에 장시간 유효하며 MR 영역의 무효화에 따른 질의 재수행 비용을 절약한다. 제안하는 기법의 우수성을 입증하기 위해 기존 기법과의 성능평가를 수행한다.
본 논문에서는 시변 페이딩 환경에서 기존의 Lattice Reduction(LR)기반 MIMO 수신기의 계산량을 효과적으로 감소시키는 새로운 기법을 제안한다. 시변 페이딩 채널 환경의 경우 매 프레임의 채널 행렬들이 시간 상관성에 의해 변화되므로, LR을 통해 얻어진 정수 행렬 P가 시간에 따라 크게 바리지 않는 성질을 발견하였다. 이러한 특성을 이용하여 연속된 채널에 대하여 LR을 독립적으로 수행하는 것이 아니라 직전 채널에서 구한 P를 초기조건으로 하여 LLL-LR 기법과 Seysen LR 기법을 수행한다. 실험결과에서는 제안된 기법이 기존 LR 기법과 같은 직교성 정도를 유지하면서 기존 LR 기법에 비해 계산량은 확연히 감소시켰음을 보인다.
대규모 VOD 시스템에서는 동시에 다수의 클라이언트 요청에 따른 서버 저장장치 및 네트워크 대역폭 병목현상이 발생하며, 이를 해소하기 위한 효율적인 서버 대역폭 감소 기법이 필요하다. 패칭 기법은 멀티캐스트를 활용한 대표적인 VOD 시스템의 병목현상 해결 기법 중의 하나이다. 본 논문은 기존 패칭 기법의 성능 향상을 위하여 프리픽스 캐싱과 P2P 프록시를 결합한 새로운 P2P 프록시 패칭 기법을 제안한다. 제안된 기법에서 각각의 클라이언트는 자신이 받고 있는 스트림을 동일한 비디오를 요청한 다른 클라이언트들에게 멀티캐스트 함으로써 다른 클라이언트를 위한 프록시 역할을 수행한다. P2P 프록시와 프리픽스 캐싱의 사용으로 인하여 패칭 윈도우 크기를 벗어나는 사용자 요청들은 새로운 정규 채널을 생성하는 대신 이전의 패칭 그룹에 속한 다른 클라이언트로부터 정규 스트림을 전송받음으로써 서버로 집중되는 부하를 줄일 수 있다. 시뮬레이션을 통하여 프리픽스 크기와 요청 간격에 따른 서버의 대역폭 요구량을 측정한 결과에서 제안된 기법이 기존의 패칭 방법보다 서버의 평균 대역폭 요구량을 전체적으로 약 $33\%$ 감소시킬 수 있음을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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