• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권8호
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• pp.1613-1618
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• 2012

네트워크 기술이 빠르게 성장하고 있어서 네트워크 환경이 복잡해지고 있다. 이에 따라, 네트워크 트래픽이나 정보를 이용하여 실시간으로 자원을 모니터링 하는 기술들이 발전하고 있다. 대표적인 모니터링 툴은 Cacti이다. Cacti는 RRDTool(Round Robin Database tool), SNMP(Simple Network Management Protocol)를 기반으로 한 모니터링툴 이고, Libpcap는 네트워크 카드에서 패킷 캡쳐를 용이하게 해주는 라이브러리이다. 본 논문에서는 Cacti와 Libpcap 기반으로 시스템을 개발하여 실시간으로 대상을 모니터링 할 수 있고 스마트폰으로 실시간 알림 이메일을 받을 수 있다. 본 시스템은 Libpcap으로 포착한 네트워크 트래픽 패킷을 분석하고 그래프 형식으로 Cacti에서 표현되어 모니터링 할 수 있다. 이는 높은 효율성을 가지며 관리가 간편하고 정확성을 가지므로, 향후 널리 활용될 것으로 보인다.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2001년도 하계 학술대회 논문집(KISPS SUMMER CONFERENCE 2001
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• pp.13-16
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• 2001

논문에서는 인터넷을 이용한 응용분야 중에서 원격으로 네트워크의 트래픽을 모니터링함에 있어서 시간이 흐름에 따라서 메모리의 증가를 요구하지 않는 Robin Database 방식을 이용한 방법에 대한 응용 연구 방법을 기술하였다. 먼저 기본적인 RRDtool을 이용하여 트래픽 모니터링 데이터베이스 구조 설계를 구현한 과정을 기술하였고, 데이터의 모니터링을 위한 모니터링 프로그램으로서 Perl 스크립트 언어를 이용한 작업 과정을 보려다. 마지막으로 본 연구결과를 통하여 구축된 트래픽 모니터링 시스템을 이용하여 실제 트래픽을 모니터링한 결과를 실험 결과에 제시하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2011년도 추계학술대회
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• pp.643-645
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• 2011

네트워크 기술이 빠르게 성장함에 따라 네트워크 환경도 복잡해지고 있다. 이에 따라, 네트워크 트래픽이나 정보를 이용하여 실시간으로 자원을 모니터링 하는 기술들이 발전하고 있다. 대표적인 모니터링 툴은 Cacti이다. Cacti는 RRDTool(Round Robin Database tool), SNMP(Simple Network Management Protocol)를 기반으로 한 모니터링 툴 이다. 본 논문에서는 Cacti와 Libpcap 기반으로 시스템을 개발하여 실시간으로 대상을 모니터링 할 수 있다. 본 시스템은 Libpcap으로 포착한 네트워크 트래픽 패킷을 분석하고 그래프 형식으로 Cacti에서 표현되어 모니터링을 할 수 있다. 본 시스템은 높은 효율성을 가지며 관리가 간편하고 정확성을 가지므로, 향후 널리 활용될 것으로 보인다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제12C권1호
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• pp.19-28
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• 2005

최근 알려지지 않은 공격(unknown attack)으로부터 네트워크를 보호하기 위한 네트워크 트래픽 어노멀리(anomaly) 검출에 대한 관심이 고조되고 있다. 본 논문에서는 캠퍼스 네트워크의 보드라우터(border router)의 NetFlow 데이터로 제공되는 초당비트수(bits per second)와 초당플로수(flows per second)의 상관관계를 단순회귀분석을 통하여 새로운 어노멀리 검출 기법을 제시하였다. 새로이 제안된 기법을 검증하기 위해 실지 캠퍼스 네트워크에 적용하였으며 그 결과론 Holt-Winters seasonal(HWS) 알고리즘과 비교하였다. 특히, 제안된 기법은 기존 RRDtool에 통합시켜 실시간 검출이 가능하도록 설계하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.1097-1108
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• 2019

VLBI에서 서로 멀리 떨어진 각 관측소에서 생성된 관측 데이터는 데이터 처리 및 분석을 위해 상관센터에 수집되어야 한다. 전통적으로 관측 데이터는 배나 비행기 등의 교통 수단을 통해 전달되었다. 하지만 IT 기술의 급격한 발전 속에 네트워크를 이용한 데이터 전송으로 빠르게 대체되고 있고 이를 통해 국제 공동 협업 연구가 더욱 활발해지고 있다. 이러한 기술 간 융합을 통한 연구 환경의 변화를 고려하여 2010년 9월 KVN 각 관측소와 상관센터를 초고속 네트워크로 연결하는 e-KVN이 구축되었고 두번의 업그레이드 과정을 통해 최대 100GbE에 달하는 인터페이스를 갖추게 되었다. 이후 KVN의 VLBI 관측 수행과 데이터 처리에 있어서 네트워크 활용 비중은 기하급수적으로 증가하고 있다. 본 논문에서는 KVN VLBI 시스템의 구성에 대해 살펴보고 세 관측소와 상관센터를 KREONET으로 연결하는 e-KVN의 성능 최적화 기법 및 개선된 모니터링 방안에 대해 기술하기로 한다. 나아가 광대역 관측 구현을 위한 e-KVN의 향후 계획에 대해 조망해보고자 한다.