인터넷을 기반으로 하는 다양한 서비스 및 응용의 등장과 무선 디바이스의 보급은 인터넷 트래픽을 급격하게 증가시켰다. 인터넷 트래픽의 급격한 증가로 한정적인 네트워크 자원을 효율적으로 사용하기 위해 인터넷 트래픽 분석의 중요성이 증가하고 있다. 하지만 트래픽 분석 방법론에 비해 분석 결과를 체계적으로 관리하는 분류 체계에 대한 연구는 이루어지지 않고 있다. 본 논문에서는 다각적이고 계층적인 트래픽 분석을 위한 분류 체계를 제안한다. 제안하는 분류 체계는 서비스, 응용, 프로토콜, 기준의 4가지 분류 기준을 사용하여 다각적으로 분석이 가능하며, 분류 기준 별로 계층화된 속성을 가지고 있어 결과의 통합화 및 세분화가 가능하다. 논문에서는 제안한 분류 기준을 실제 학내 망에 적용하여 분석함으로 분류 체계의 장점과 활용성을 보인다.
응용 레벨 트래픽 분석은 네트워크의 효율적인 운영과 안정적인 서비스를 제공하기 위한 필수적인 요소이다. 응용 레벨 트래픽 분석을 위한 다양한 분석 방법이 존재하지만 분류의 정확성, 분석률, 실용성을 고려했을 때 페이로드 시그니처 기반 분석 방법은 가장 높은 성능을 보인다. 하지만 페이로드 시그니처 기반 분석 방법은 고속 링크의 트래픽을 실시간으로 처리하는 과정에서 헤더 정보 및 통계 정보 이용 방법론에 비해 상대적으로 높은 부하를 발생시키며 처리 속도가 느린 단점을 갖는다. 본 논문에서는 페이로드 시그니처 기반 분석 시스템의 처리 속도를 향상시키기 위해 요구되는 디자인 선택 사항을 기술하고, 각 선택 사항에 대해 실험적으로 평가하여 최적화된 분류의 구조를 제시한다. 또한 제안하는 방법을 학내 망에 적용하여 그 타당성을 증명한다.
스마트폰과 Online Social Network Service(OSNS)의 대중화를 통해 언제 어디서든 주변인뿐만 아니라 전 세계 사람들과 상호작용 할 수 있게 되었고, 그 결과 사람들의 OSNS 사용률은 계속 증가하고 있다. 그런데, 일부 OSNS를 통한 대인관계 형성에 집중하는 사람들의 경우, 수많은 Face-to-Face Interaction(F2F Interaction)을 통해 형성되는 인간관계의 과정을 "친구추천" 버튼 하나로 건너뜀으로써 대인관계 기술 발달 및 유지에 어려움을 겪을 수 있다. 본 논문에서는 오프라인에서 F2F Interaction 기회를 발견 및 제공할 수 있는 상황정보 기반의 친구추천 기법을 제시한다. 이를 위해 스마트폰 센서로부터 사용자의 상황정보와 Facebook에서 형성된 사용자 친구관계 정보를 수집하여 텐서 분해 및 결합을 기반으로 오프라인 환경에서 친구를 추천한다. 성능 평가를 위해 12명의 실험 참가자로부터 상황정보를 수집하고, 만족도를 평가하였다.
기존 LAN 환경에서 멀티미디어 실시간 전송과 같은 QoS 보장형 서비스에 대한 요구가 증대되면서, ATM 기술을 LAM에 적용하는 기술들이 등장하였다. LANE(LAN Emulation)은 그러한 기술들 중에서 캠퍼스와 기업의 네트워크 인프라로 가장 많이 보급되고 있는 대안 중의 하나이다. 그러나 활발한 LANE 도입에 비하여 이의 효과적인 운용에 대한 연구는 드문 실정이다. 본 논문에서는 LANE을 구축한 캠퍼스 네트워크에서 멀티미디어 방송형(broadcast) 트래픽의 최적 운영방안에 대하여 논의한다. 방송형 트래픽 관리에서 발생하는 규모성(scalability) 문제로 인하여 전체 LANE 네트워크는 일반적으로 여러 개의 ELAN(Emulated MU)으로 분할되어 관리된다. 본 연구는 특히 규모성 문제해결을 위한 ELAN 구성(configuration)에 수반되는 비용을 정의하고, LANE 성능에 직결되는 규모성 제약과 ELAN 운용과 관계된 기술적 제약하에서 제반비용을 최소화하는 ELAN 구성(LANE 분할) 의사결정모형을 제공한다. 이는 그래프분할문제(graph partition problem)의 확장된 형태로 모형화 되며, 제안된 수리적 모형을 위한 유전자 알고리즘 해법을 개발하여 소개한다. 또한 실제 LANE 네트워크 운영자료를 사용한 실험을 통하여 최적 ELAN 구성을 위한 정책변수들의 효과를 살펴보고, 이러한 결과들이 기존의 LANE 운영과 관련하여 가지는 함축적인 의미를 고찰한다.
고속 모바일 네트워크 및 고성능 모바일 디바이스 기반의 새로운 컨텐츠 서비스 제공환경의 도래로, 사용자들은 실생활공간에서 개인화된 정보를 좀 더 효율적으로 제공해 주는 서비스, 즉 엠비언트 서비스를 요구하고 있다. 이와 같은 지속가능한 형태의 엠비언트 서비스를 구현하여 제공하기 위해서는 보편타당한 서비스 구현 및 제공모델에 대한 연구가 필요하다. 본 논문은 실생활 공간에서 사용자에게 효과적으로 엠비언트 서비스를 제공하기 위하여 실생활 공간을 개인화하는 모델을 제안한다. 제안된 개인화 모델은 Public Info-space, Universal Info-space, Private Info-space의 3계층으로 구성되어있으며, 각 정보공간을 현재의 활용 가능한 기술로 구축하는 방법론에 대해서 논의한다. 제안 모델의 구현 가능성을 확보하기 위해 Wireless Mesh Network와 RTLS로 구성된 테스트베드 인프라를 대학 캠퍼스 내에 구축하고 그것을 활용한 엠비언트 서비스 구현 사례로써 길거리 게임에 대해서 설명한다.
네트워크 트래픽 모니터링과 분석은 엔터프라이즈 네트워크의 효율적인 운영과 안정적 서비스를 제공하기 위한 필수적인 요소이다. 응용 레벨 트래픽의 분석을 위한 다양한 방법이 존재하지만 분류의 정확성, 분석률, 실용성을 고려했을 때 페이로드 시그니쳐 기반의 분석 방법은 가장 높은 성능을 보인다. 하지만 페이로드 시그니쳐를 수작업으로 추출하는 과정은 응용프로그램 및 응용 프로토콜에 대한 선행적인 분석이 필요하기 때문에 많은 시간과 인력이 요구된다. 또한 응용프로그램의 통합, 변경, 출현은 시그니쳐의 유지 및 관리에 대한 복잡성을 증대시킨다. 따라서 본 논문에서는 응용프로그램의 페이로드 시그니쳐 생성 과정의 단점을 보완할 수 있는 시그니쳐 자동 생성 시스템을 제안하여 시그니쳐 생성 효율을 향상시키며, 응용프로그램의 변화, 출현에 유연하게 대처할 수 있는 페이로드 시그니쳐 갱신 시스템을 구축하여 지속적으로 시그니쳐 유지, 관리가 가능하도록 하였다. 또한 학내망에 적용하여 제안한 시스템의 실용성을 증명하였다.
IEEE802.11 무선랜은 공항과 같은 공공의 장소에서 널리 사용되고 있으며 캠퍼스나 회사의 네트워킹 영역을 증대하고 있고, 최근 메쉬 네트워크나 다른 3세대 이동 통신 네트워크과의 통합 형태의 네트워크를 구성하기 위한 중요 기술로 주목 받고 있다. 무선랜 환경에서의 액세스 포인트(AP) 간 로드 밸런싱 문제는 효율적인 자원 관리나 트래픽의 QoS 지원을 위해 중요한 문제이지만, 기존 연구들에서는 노드가 네트워크에 진입하는 시점이나 로밍 시점에 로드 밸런싱을 위한 AP 선택에 초점을 맞추고 있다. 본 논문에서는 AP의 가용성 모니터링을 통해 진정한 의미의 로드 밸런싱을 위한 AP-개시 플로우 리다이렉션 메커니즘을 제안한다. AP 자신의 가용자원이 거의 사용하게 되면, 즉 특정 임계치 이상 사용하게 되면, 자신이 서비스하고 있는 노드가 로밍 가능한 이웃 AP들에게 그들의 가용자원에 관하여 쿼리를 하여 entropy나 chi-square와 같은 통계적인 방법을 이용하여 AP 간 트래픽 분포도에 대해 계산하고, 리다이렉트할 플로우들을 결정하여 선택된 노드들을 트리거하여 플로우 리다이렉션을 수행한다. 시뮬레이션 결과, 제안된 플로우 리다이렉션 메커니즘이 다양한 측면에서의 성능향상을 입증할 수 있었다.
오늘날 많은 어플리케이션들이 방화벽에서 차단을 막기 위해 HTTP 프로토콜의 기본 포트인 80번 포트를 사용하고 있다. HTTP 프로토콜이 예전처럼 웹 브라우징에만 사용되는 것이 아니라 P2P 어플리케이션의 검색, 소프트웨어 업데이트, 네이트온 메신저의 광고 전송 등 다양한 어플리케이션에 사용되며 다양한 형태의 서비스를 제공하고 있다. HTTP 트래픽의 증가와 다양한 어플리케이션들이 HTTP 프로토콜을 사용함으로써 어떤 서비스들이 어떻게 HTTP 이용하는지에 대한 파악이 중요해지고 있으며, 방화벽과 같은 장비에서 특정 어플리케이션의 트래픽을 차단하기 위해서는 HTTP 프로토콜 레벨이 아닌 어플리케이션 레벨의 분석이 필요하게 되었다. 따라서 본 논문에서는 HTTP 트래픽에 대해 HTTP 프로토콜을 사용하는 클라이언트측의 어플리케이션별로 분류하고 이를 서비스별로 그룹지어 HTTP 트래픽을 클라이언트측면에서 분류하는 방법을 제안하고자 한다. 제안한 방법론을 학내 네트워크에서 발생하는 트래픽에 적용함으로써 알고리즘의 타당성을 검증하였다.
무선 메쉬 네트워크는 이동성을 가지며 메쉬 클라이언트와 메쉬 라우터로 구성되어 있다. 무선 메쉬 네트워크는 IEEE 802.11, IEEE 802.15, IEEE 802.16, 센서 네트워크와 같이 이기종 네트워크와의 통신이 가능한 네트워크 환경이다. 무선 메쉬 네트워크는 애드 혹 네트워크를 기본으로 WLANs, WPANs, WMANs 등이 가지고 있는 한계를 극복하기 위한 많은 연구와 개발이 진행되고 있다. 무선 메쉬 네트워크는 개인, 지역, 학교, 거대 도시까지 서비스 영역의 제약을 넘어서 수많은 서비스를 제공할 수 있는 기반을 제공한다. 하지만, 무선 메쉬 네트워크의 성능을 극대화하고 보편적으로 적용하기 위해서는 해결해야 할 많은 부분들이 있다. 그 중에서 기존의 프로토콜 계층이 가지고 있는 문제점들은 무선 메쉬 네트워크를 최적화하기 위해서는 개선되어야 할 부분들이 많이 있다. 본 논문은 무선 메쉬 네트워크를 지원하기 위해 발생하는 이슈들과 여기서 발생하는 문제점을 지적하고 대응방안에 대한 방향을 제시한다. 그리고 QoS를 지원을 위한 요구사항 및 이에 대한 방향도 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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