International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제12권1호
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pp.144-150
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2020
Reinforcement learning is a technology that can present successful and creative solutions in many areas. This reinforcement learning technology was used to deploy containers from cloud servers to fog servers to help them learn the maximization of rewards due to reduced traffic. Leveraging reinforcement learning is aimed at predicting traffic in the network and optimizing traffic-based fog computing network environment for cloud, fog and clients. The reinforcement learning system collects network traffic data from the fog server and IoT. Reinforcement learning neural networks, which use collected traffic data as input values, can consist of Long Short-Term Memory (LSTM) neural networks in network environments that support fog computing, to learn time series data and to predict optimized traffic. Description of the input and output values of the traffic-based reinforcement learning LSTM neural network, the composition of the node, the activation function and error function of the hidden layer, the overfitting method, and the optimization algorithm.
Developers of network games have used several prediction techniques for hiding transmission delay to support the realtime requirement of network games. Nowadays many researches that are related with network game are in progress to solve delay problems more radically, such as to propose new routers architecture and transport protocols suitable to characteristics of network game traffic. So for these advanced researches the tasks to grasp the traffic characteristics of a network game are needed. In this paper we aimed to capture the traffic of MMORPG and present the statistical analysis of measured data. The measurement and the analysis were accomplished with the server of 'Lineage' that regarded as the most successful MMORPG. Next, we have implemented a traffic generator that reflects the characteristics of MMORPG and shown that the trace generated by MMORPG traffic generator had identical characteristics with actual traffic using statistical testing method. We expect that this traffic generator can be used in many researches related with a network game.
국내의 사용자 프로그램으로 Port Redirection 서버를 통해 주소 변환 정보를 받아 사용자의 트래픽을 변환시키는 기술은 미비하다. 일반적으로 네트워크 장비에서 구현되는 기술로써 네트워크 장비를 경유하여 입출력되는 트래픽에 대해 특수한 목적으로 활용하는 네트워크 기술의 일부이다. 이러한 특수 목적을 달성하기 위한 L4 Switch 장비와 네트워크 구조에 따라 여러 대의 추가적인 비용들이 발생한다. 이러한 문제점을 개선하기 위하여 단말기의 Network Layer에서 L4 스위치의 Redirection기능을 구현하여 네트워크 구조에 관계없이 원하는 Traffic을 한 곳으로 집중시켜 통제와 모니터링을 중앙 집중하여 관리할 필요성이 있다. 따라서, 본 논문에서는 Client 단에서의 Protocol Redirection을 통한 트래픽의 중앙통제시스템을 제안하고자 한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권3호
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pp.1284-1297
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2019
The network environment is presently becoming very increased. Accordingly, the study of traffic classification for network management is becoming difficult. Automatic signature extraction system is a hot topic in the field of traffic classification research. However, existing automatic payload signature generation systems suffer problems such as semi-automatic system, generating of disposable signatures, generating of false-positive signatures and signatures are not kept up to date. Therefore, we provide a fully automatic signature update system that automatically performs all the processes, such as traffic collection, signature generation, signature management and signature verification. The step of traffic collection automatically collects ground-truth traffic through the traffic measurement agent (TMA) and traffic management server (TMS). The step of signature management removes unnecessary signatures. The step of signature generation generates new signatures. Finally, the step of signature verification removes the false-positive signatures. The proposed system can solve the problems of existing systems. The result of this system to a campus network showed that, in the case of four applications, high recall values and low false-positive rates can be maintained.
인테넷이 급격히 발전함에 따라 인터넷 사용자가 크게 증가하고 있으며, 이에 따른 웹 서버의 중요성도 증가되고 있다. 인기있는 웹 사이트는 사용자의 집중현상으로 웹서버의 부하가 크게 증가하여 오류가 발생하거나 웹서비스가 중단되는 현상이 발생하기도 한다. 따라서 올바른 웹서비스를 제공하며 웹서버의 성능 관리를 위해서 웹서버의 부하를 효율적으로 모니터링하는 기술이 필수적이다. 기존 클라이언트-서버 방식을 이용한 웹 부하모니터링 기법은 서버 프로그램을 모든 웹 서버에 미리 설치해야하는 문제점이 있다. 본 논문은 클라이언트 서버 방식의 문제점을 해결하기 위해 이동 에이전트를 이용한 웹 서버 부하 모니터링 시스템을 구현한다. 이동 에이전트를 기반하여 구현된 시스템은 미리 프로그램을 설치할 필요가 없으며 네트워크 트래픽을 줄이고 웹서버의 추가적인 부하를 줄일수 있다.
본 논문에서는 home 소형셀 대비 넓은 커버리지를 갖고 많은 사용자를 서비스 하는 enterprise/urban 소형셀 환경에서 적용할 수 있는 사용자 컨텍스트 기반 캐시 알고리즘을 제안한다. 소형셀 캐시 기법은 소형셀 사용자의 웹 트래픽을 소형셀 내부에 위치한 저장 공간에 저장하는 방법으로 코어망 트래픽을 감소시키는 효과가 있다. 본 논문에서는 기존의 알고리즘과 달리 Mobile Edge Computing(MEC)의 개념을 적용하여 소형셀 내부가 아닌 edge server에 사용자 트래픽을 캐시하며 사용자 특성을 반영하기 위해 사용자를 그룹화한다. 또한, 그룹별 저장 공간의 크기를 달리하고, 캐시 업데이트 주기를 캐시 적중률에 따라 변경하여 코어망으로부터 제공받는 트래픽을 감소하고자 하였다. 성능 분석 결과 기존 알고리즘 대비 캐시 적중률 측면에서 약 11%, cache efficiency 측면에서 약 5.5%의 성능 향상을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 라운드 로빈 알고리즘을 적용한 부하균형기법을 보이고 있다. 이를 위하여 2개의 패키지(패킷 캡춰와 라운드로빈 테스트 패키지)를 구현하였으며, 이러한 구현 패키지 S/W에 의해 본 연구 실험의 가상연결구조(데이터 생성기, 가상서버, 서버1,2,3) 에서 발생하는 패킷의 량을 측정한 것으로 서버1,2,3으로 트래픽 분산여부를 파악할 수 있었으며, 구현된 라운드로빈 부하균형 모니터링 시스템의 기능으로는 데이터의 수신량, 패킷량 표현, 패킷량 그래프 표현, 라운드 로빈 테스트, 시스템 모니터링 기능이 있다. 실험결과는 들어오는 데이터의 크기가 많이 차이나지 않는 이상 라운드 로빈 알고리즘은 확실한 형태의 트래픽 분산을 가능하게 해주었다 그리고 일부분에서 오차가 심한 경우도 있지만 횟수를 거듭하고 테스트가 장기화 될수록 오차는 줄어들었다.
기존의 기기간 협업 시스템은 공유기에 OpenWrt와 웹 서버를 구축한 중앙 집중형 구조의 시스템이다. 하지만 공유기의 부족한 자원으로 인해 협업 시 클라이언트로부터 요청이 많아지거나 서버와 연결되는 클라이언트의 개체가 증가할수록 트래픽 발생확률이 높아지는 문제가 발생했다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 협업 알고리즘을 활용한 분산형 Machine Socialization 시스템을 제안한다. 기기에 부착하는 MCU(Micro Controller Unit)를 통해 서버와 클라이언트간 데이터를 분산하여 처리함으로써 트래픽 발생 확률 및 데이터의 손실을 최소화 하였다. 또한 데이터의 손실로 인한 작업의 중단 및 서버와 클라이언트간의 응답속도의 저하를 개선하였다. 제안하는 시스템은 IoT 분야에 활용될 경우 기존 시스템들에 비해 효율성이 높을 것으로 사료된다.
본 논문에서는 사회 안전망 서비스 구축의 일환으로 블랙박스 영상물 수집 기법을 제안한다. 기존 사회 감시 시스템으로 사용되는 고정형 CCTV와 차량 블랙박스 영상물 수집 시스템은 녹화되는 모든 영상물들을 중앙 센터에 전송하기 때문에 개인 프라이버시 침해, 네트워크 트래픽량 및 서버의 저장 용량 부담 문제점이 있다. 제안 기법은 주행 및 주차 중 상시 녹화 기능이 있는 블랙박스에서 촬영된 영상을 각종 범죄 수사 및 예방에 활용할 수 있도록 사건 사고 발생 시간 및 GPS 위치 정보에 해당하는 영상물만을 선택 수집한다. 제안기법은 사건 사고 관련 영상물들만 수집하기 때문에 개인 프라이버시 침해 문제, 네트워크 트래픽 과다 발생 및 영상물 저장 용량 부담 문제를 완화한다. 또한 블랙박스 영상물 전송 서비스 구현 및 실험을 통해 제안 서비스가 실현 가능함을 보여준다. 향후 제안 서비스가 사회 안전 감시 시스템으로써 종합적인 도시 관제기능을 수행하면서 국민의 안전을 보장하고, 범죄와 사고를 예방하며, 범법행위를 사전에 단속하여 공공시설물과 국민의 재산을 보호할 것으로 기대된다.
웹 크롤링 데이터를 이용한 실시간 시스템은 원격지의 데이터와 동일한 데이터베이스의 데이터를 사용자에게 제공해야 하며, 이를 위해서 웹 크롤러는 원격지 데이터의 변경 여부를 확인하기 위해 원격 서버에 반복적인 HTTP(HyperText Transfer Protocol) 요청을 수행해야 한다. 이 과정은 크롤링 서버와 원격 서버의 네트워크 부하를 일으키며 과도한 트래픽 발생 등의 문제의 원인이 된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 사용자 이벤트를 기반으로 크롤링 서버의 데이터와 다중 원격지 데이터와의 동일성을 유지하는 신뢰성을 확보함과 동시에 네트워크의 과부하를 줄일 수 있는 실시간 웹 크롤링 기법을 제안한다. 제안된 방법은 단위 데이터와 목록 데이터를 요청하는 이벤트를 기반으로 크롤링 프로세스를 수행한다. 실험 결과, 제안된 방법은 기존 웹 크롤러에서의 네크워크 트래픽 과부하를 줄이면서 데이터의 신뢰성을 확보할 수 있음을 확인하였다. 향후에는 이벤트 기반 크롤링과 시간 기반 크롤링에 대한 융합에 대한 연구가 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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