본 연구는 Daganzo가 돌발상황 검지를 위해 1997년에 제안한 삼연속 검지기 단순화 해법을 통계적 모형으로 구현하고 이에 대한 통계적 적합성 검증을 목적으로 한다. 본 연구는 삼연속 검지기 단순화 해법의 계산과정을 정리하였으며, 이를 통계 프로그래밍을 활용해 구현하였다. 먼저 진출입부가 존재하지 않는 고속도로 본선의 검지기 자료를 활용하여 본 해법을 적용하였다. 그리고 삼연속 검지기 단순화 해법의 통계적 검정을 위해 충격파에 의한 교통량의 동적 변화를 반영하는 30초 단위 누적교통량을 돌발상황 교통류와 정상 교통류 각각에 대해 추정하고, 실측 누적교통량과의 오차를 통계적으로 비교하였다. 오차검정 결과 돌발상황 검지기법을 통한 누적교통량 추정치는 통계적으로 실측치와 적합성이 높게 나타났으며, 오차 값의 유의성은 사고로 인한 돌발상황 교통류가 정상 교통류에 비해 분산 및 평균이 이질적인 것으로 나타났다. 본 연구는 기존 Newell, Daganzo의 단순화 교통류 모형의 이론적 연구를 돌발상황 검지로 응용 발전시킨 연구이며, 나아가 다양한 도로조건과 돌발상황 유형에서의 실험을 통한 모형 개선을 향후 과제로 한다.
관측교통자료의 수집이 실시간으로 가능해짐으로써 혼잡교통류에 대한 교통류 관련 변수들 간의 전이 과정 등 교통류 특성에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 또한 관측교통량을 이용한 O-D 추정방법에 대해서도 관심과 연구가 집중되고 있다. 이와 같이 고속도로의 교통류 특성을 보다 명확히 파악하여 동적 O-D를 구축할 수 있다면, 계획, 설계, 운영, 관리 등 다양한 분야에서 효율화를 도모할 수 있다. 하지만 동적 O-D 구축을 위한 기존연구에서는 다음과 같은 문제점이 지적되고 왔다. 첫째로, 동적 교통류 구현을 위해 교통시뮬레이션모형에 사전 O-D가 필요하며 동적 교통류모듈과 동적O-D추정모듈 간 Bi-level Problem으로 접근해야 한다는 점과 둘째로, 혼잡교통류 상황에 대한 특성이 반영되지 못하여 혼잡교통류 상항에 대한 예측력이 떨어지는 문제점이 지적되어 왔다. 본 연구에서는 기존의 문제점인 Bi-level Problem접근 방법을 해결하기 위해, VDS자료를 이용한 차량의 궤적을 추적하여 링크분포비율을 계산함으로써 반복적 수행이 없도록 하였으며 혼잡교통류 상황을 반영할 수 있도록 교통류 예측모듈을 구성하여 동적 O-D 예측모형을 구축하였다. 혼잡교통류에 대한 특성을 반영하기 위해 속도와해현상 및 혼잡 확산등 실제 혼잡교통류에 대한 분석을 통해 속도, 점유율, 교통량 등 교통류 변수들의 관계를 교통상황별로 구분하여 규명하였다. 본 연구에 적용된 모형은 동적 O-D 예측 및 추정모형에서 기존의 Bi-level Problem을 해소할 수 있어 적용이 용이하여 실제 검지기 자료를 활용하여 교통상황을 예측하게 되므로 혼잡교통류에 대한 예측력이 향상되었다고 판단된다.
교통관리센터에 축적되어 있는 속도 이력데이터에는 반복 비반복 정체 시공간 전개에 대한 상세한 정보가 모두 들어있으나, 도해법에 의해 다루어져 왔기 때문에 많은 양의 이력데이터를 처리하여 교통상황예측이나 정보제공에 활용할 수 없는 한계가 존재하였다. 본 논문에서는, 기존의 Classification과 Density-Based Clustering 알고리즘을 속도 시공간 데이터 특성에 맞게 조합하고 변형하여 정체 시공간 영역을 자동 인식하는 알고리즘과, 정체파급길이, 파급속도, 해소속도 등 정체 시공간 전개 패턴의 특성치를 산정하는 알고리즘을 개발하였다, 본 알고리즘은, 교통관리센터에 축적되어 있는 방대한 양의 이력데이터를 자동으로 분석하여 자세한 정체 관련 정보를 추출할 수 있고, 산정된 특성치를 가지고 각 센터의 필요에 따라 다양한 정보를 2차 생성하고 활용할 수 있는 장점이 있다. 본 연구결과는 향후 반복 비반복 정체에 대한 예측과 대응이 획기적으로 개선되는데 초석이 될 것으로 기대된다.
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.
현재 인터넷 라우터는 네트워크 트래픽의 지수적인 증가로 인해 발생하는 혼잡 상황을 명시적으로 해결 할 수 없다. 이러한 문제를 해결하기 위해 IETF(Internet Engineering Task Force)에서는 RED(Random Early Detection) 알고리즘과 같은 능동적인 큐 관리(Active Queue Management) 알고리즘을 제시하였다. 하지만 RED 알고리즘은 UDP 플로우와 같이 양 종단간 혼잡제어를 하지 않는 플로우(flow)나 RTT(Round Trip Time)값이 작은 TCP 플로우에 대한 불공정성 문제를 가지고 있으며 이로 인하여 혼잡상황이 악화되는 문제를 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해, 새로운 공정성 향상 큐 관리 알고리즘인 AFQM(Approximate Fair Queue Management) 알고리즘을 제안하였다. AFQM 알고리즘은 공정분배율(fair share rate) 이상의 대역폭을 차지하는 플로우를 판별하여 공정성을 보장한다. AFQM 알고리즘은 적은 오버헤드(overhead)와 구현의 용이성을 가지고 있기 때문에 비반응 플로우(unresponsive flow)와 불량 사용자 플로우(misbehaving flow)를 큰 오버헤드 없이 관리하여 플로우간의 공정성을 보장하는 알고리즘 이다.
본 논문에서는 실제 인터넷 백본으로부터 일주일간 캡쳐한 트래픽을 대상으로 기초 통계 분석을 하고, 여기서 발생한 이상트래픽을 분석한다. 이상트래픽은 국외에서 국내로 유입되는 UDP 기반 트래픽에서 나타났다. 트래픽 자료에 대한 탐색적 분석 결과 packets/sec 분포와 bytes/sec 분포에서 이상트래픽이 발생할 경우에 나타나는 새로운 형태의 특성이 발견되었다. 본 연구에서는 이러한 이상트래픽의 원인이 되는 플로우를 분류하기 위하여 자율학습(unsupervised learning) 방법의 하나인 분류분석(k-means clustering)을 이용하였으며, 분류된 플로우의 특성분석을 토대로 발생한 이상트래픽은 DoS 공격의 일종에 의한 것으로 결론지었다. 또한 본 연구에서는 이상트래픽의 원인이 되는 플로우의 존재 시점을 탐지하기 위하여 새로운 기법을 제시한다. 제시된 기법은 분포적합검정(goodness of fit test)의 한 방법인 Cramer-Von-Misses 검정에서 쓰이는 통계량에 바탕을 두고 있으며 1초 단위의 탐지기법이다. 제시된 기법의 응용 결과, 이상트래픽의 존재 시점으로 판단된 시점과 DoS 공격으로 판단된 플로우들의 시점이 일치함을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 구간통행시간 정보를 기반으로 하는 신호교차로의 신호시간 산정모형을 개발하였다. 도시교통정보시스템 UTIS와 같이 구간통행시간 정보를 수집할 수 있는 검지체계를 적용하였으며, 결정적 지체모형을 이용하여 통행시간 정보로 부터 포화도 및 수요교통량을 산정하기 위한 모형을 정립하였다. 또한 본 모형은 수요교통량을 이용하여 Webster 모형 기반의 신호최적화를 수행함으로써 교차로 지체를 최소화 시키는 신호시간을 산정할 수 있다. 알고리즘의 효과평가를 위해 VISSIM과 API 도구인 ComInterface를 적용한 미시적 시뮬레이션 분석을 시행하였으며, 이동류의 포화상태를 확인하여 지체 최소화를 위한 신호시간이 산정됨을 확인하였다. 최근 국내 교통관리분야에서는 도시교통정보시스템 UTIS, 첨단교통관리시스템 ATMS와 같아 구간통행시간을 수집할 수 있는 검지체계가 급격히 확산되고 있으며, 본 연구에서는 교통신호운영 분야에서 교통정보시스템을 적용하였다는데 의의가 있겠다.
공정한 전송률을 보장하고 지연을 줄이기 위해 인터넷상에서 많은 흐름단위 스케줄링 알고리즘이 제안되어졌으며, 효율성이 필요한 공정한 대역폭 할당을 위한 공정큐잉 알고리즘이 설계되었다. 그러나 흐름단위 처리를 기본으로 하는 알고리즘은 전송률 상태, 버퍼 관리, 패킷 스케줄링 등의 기능을 필요로 하며, 이와 같은 복잡성으로 인해 구현하는데 비용이 많이 드는 문제점이 있다. 따라서 본 연구는 효율적인 비용으로 라우터를 구현하기 위해, FM(Flow Number Estimation)를 기반으로 한 CS-FNE(Core Stateless FNE) 알고리즘을 제안하며, 다양한 네트웍 환경과 트래픽 소스를 사용해서 CSFQ(Core Stateless Fair Queueing), FRED(Fair Random Early Detection), RED(Random Early Detection), DRR(Dynamic Round Robin) 등과 같은 알고리즘을 CS-FNE와 함께 평가하였다. 모의 실험 결과로, 본 연구에서 제안된 방식이 다른 알고리즘보다 적절히 공정한 대역폭 할당을 나타내었으며, 흐름단위 기반 큐잉 메커니즘보다 더 단순하고, 쉽게 구현될 수 있음을 보였다.
본 논문에서는 TCP 흐름제어 기법을 전제로 하여, 가까운 미래에 발생할 가능성이 있는 인터넷 입구에서의 혼잡을 미리 예측함으로써 TCP 흐름제어의 효과를 배가시킬 수 있는 QR-AQM이라는 버퍼관리 기법을 제안한다. QR-AQM 버퍼관리기법은 라우터로 전송되어 오는 단위시간당 TCP 흐름량을 추정하여 이를 이용함으로써 RED기법과 같이 평균버퍼 수위에만 의존하는 조기혼잡제어기법에 비해 미래에 네트워크에 일어날 혼잡에 보다 민첩하게 대처 할 수 있다. 모의 실험을 통한 성능 검증결과 인터넷 입구에서 OR-AQM 기법은 Adaptive RED 기법과 비교하여 간단한 변수의 설정만으로 버퍼를 목적한 수준으로 유지함이 가능함으로, 다양한 응용프로그램의 요구에 맞추어 직관적이고 쉽게 최적의 버퍼수위를 설정할 수 있다. 또한 QR-AQM 기법은 시간에 따른 버퍼수위의 변화가 목적한 버퍼수위를 기준으로 작은 변동폭을 유지함으로써, 패킷들이 라우터의 버퍼를 지나면서 겪게되는 지연시간의 등락현상을 효과적으로 억제할 수 있음을 확인하였다.
최근 분산 컴퓨팅 환경이 확대되고 네트워크 기반의 응용프로그램이 다양하게 개발됨에 따라 네트워크 트래픽이 증가되고 있으며, 트래픽 종류도 P2P(Peer to Peer), 실시간 동영상등과 같이 다양해지고 있다. 네트워크 트래픽 중에서 P2P 트래픽이 지속적으로 증가되면서 많은 대역폭을 차지하고 있기 때문에 웹, 파일 전송 및 실시간 동영상등과 같은 다른 네트워크 응용프로그램의 서비스 품질을 보장하지 못하는 상황이 빈번하게 발생하고 있다. P2P 트래픽으로 인한 문제점을 해결하기 위해 기존에 포트 기반의 P2P 트래픽 검출 기법과 패킷들의 내용을 검사하는 DPI(Deep Packet Inspection) 방식의 검출 기법들이 제시되었으나 최근의 P2P 용용프로그램들이 고정된 포트를 사용하지 않으며, 패킷들의 내용을 암호화하여 전송함으로써 기존의 연구 방법을 P2P 트래픽 검출에 적용하기가 어려운 상황이다. 본 논문에서는 기존의 포트 기반의 P2P 트래픽 검출 기법과 DPI 기법의 문제점들을 해결할 수 있는 플로우(flow) 매개 변수의 상관 관계를 이용한 플로우 전달 특성 기반의 P2P Heavy 트래픽 검출 알고리즘을 제시한다. 본 논문에서 제시하는 알고리즘은 P2P 트래픽 중에서 네트워크 대역폭을 가장 많이 차지하는 컨텐츠 다운로드 P2P 트래픽을 검출하는 것이다. P2P 트래픽은 컨텐츠를 가지고 있는 상대 노드(Peer)들을 검색하는 단계와 검색된 노드들 중에 하나 이상의 노드로부터 컨텐츠를 다운로드하는 단계로 이루어진다. 이러한 P2P 응용프로그램들의 특성을 P2P 플로우 패턴으로 정의하고 이를 기반으로 P2P Heavy 트래픽을 검출하는 알고리즘을 개발하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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