최근에 이동성을 제공받고자 하는 휴대용 장치의 수가 많이 증가함에 따라 무선 네트워크에서의 효율적인 이동성 지원방법이 필요하다. 블루투스 시스템에서 효율적인 이동성을 지원하기 위해서는 핸드오버의 발생에 따른 시그널링 트래픽의 증가와 새로운 마스터 기기와의 채널 초기 설정 과정(인콰이리, 페이징)의 처리 시간 등과 같은 문제점이 해결되어야 한다. 본 논문에서는 인콰이리 과정과 페이징 과정에 소요되는 시간을 줄이고 예측 기법을 사용하여 연성 핸드오버를 제공하는 eSoHoB(efficient Soft Handover method for Bluetooth) 방식을 제안하였다. eSoHoB 방식은 현재 상용화된 2개의 블루투스 하드웨어 모듈들을 이용하여 구현하였고, 블루투스 단말기를 이동하면서 스트리밍 데이터를 받을 수 있는 테스트베드를 구축하여 핸드오버 지연 시간과 연성 핸드오버의 동작에 대해 검증하였다.
Predicting network traffic volume has become a popular topic recently due to its support in many situations such as detecting abnormal network activities and provisioning network services. Especially, predicting the volume of the next upcoming traffic from the series of observed recent traffic volume is an interesting and challenging problem. In past, various techniques are researched by using time series forecasting methods such as moving averaging and exponential smoothing. In this paper, we propose a long short-term memory neural network (LSTM) based network traffic volume prediction method. The proposed method employs the changing rate of observed traffic volume, the corresponding time window index, and a seasonality factor indicating the changing trend as input features, and predicts the upcoming network traffic. The experiment results with real datasets proves that our proposed method works better than other time series forecasting methods in predicting upcoming network traffic.
ATM은 패킷 데이터 서비스 통신에 적합한 통신방식으로 데이터, 음성, 영상 등의 서비스를 동시에 지원할 수 있다. 이러한 ATM의 QoS를 보증하기 위해서는 패킷 데이터를 전송하는 소스 비율에 대해 네트워크 초과적조 조건을 조절하는 것이 필요하는데 대부분의 제어알고리즘이 임계값을 기반으로 한 피드백 제어방식이다. 그러니 실시간 음성 트레픽과 같은 서비스는 네트워크 상에서 데이터 서비스 동안에 동적인 연결이 설정되고 종료될 수 있으므로 피드벡 제어정보가 지연된다면 고속으로 서비스된 음성 데이터에 대한 품질은 소스의 목적지 사이의 시간 지연으로 인해 손실될 수 있다. 본 논문에서는 제시된 최소평균제곱오차에 근거를 둔 제어 알고리즘은 예시적인 피드백 제어로 피드백 제어를 위해 미지함수의 기울기와 버퍼크기를 이용하여 미래의 버퍼크기를 예측하려 하였으며 시뮬레이션 질과 본 논문에서 제시한 제어 알고리즘은 효과적임이 증명되었다.
이동 컴퓨팅 환경에서 멀티미디어 트래픽 제공에 관련된 가장 중요한 이슈는 이동 호스트(클라이언트)에게 지속적인 QoS(Quality of Service)를 보장하는 것이다. 그러나, 핸드-오프를 초래하는 클라이언트의 이동성으로 인해 클라이언트와 네트워크간에 협상된 QoS가 보장되지 못할 수도 있다. 본 논문에서는 이동 컴퓨팅 환경에서 멀티미디어 트래픽에 대해 지속적인 QoS를 지원하기 위한 호 수락 제어 메커니즘을 제안한다. 각 셀은 핸드-오프 호를 위해 이웃 셀로부터 대역폭을 예약한다. 만약, 핸드-오프 호를 위해 필요 이상으로 대역폭이 예약된다면 신규 호의 블록킹 확률이 증가하므로, 핸드-오프 호를 위해 예약할 대역폭의 크기를 정확히 결정하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 예약할 대역폭의 정확한 크기를 결정하고, 네트워크 상태에 다라 이 크기를 적응적으로 조정하기 위해 MPP(Mobility Pattern Profile)와 2-계층 셀 구조를 기반으로 한 적응적 대역폭 예약을 제안한다. 또한, MPP를 이용한 다음-셀 예측 기법과 적응적 대역폭 예약을 기반으로 한 호 수락 제어 메커니즘을 제안한다. 본 논문에서 제시된 호 수락 제어 메커니즘의 성능을 평가하기 위해, 신규 호 블록킹률, 핸드-오프 호 종료율, 대역폭 이용률을 측정하였다. 시뮬레이션 결과, 본 논문의 호 수락 제어 메커니즘의 성능이 NR-CAT1, FR-CAT1, AR-CAT1과 같은 기존의 메커니즘들보다 우수함을 알 수 있었다.
실내 환경에서 무선 LAN의 AP(Access Point) 위치의 최적화 설계는 서비스의 품질 및 비용 절감과 직결되는 중요한 문제이다. 최적의 AP위치를 찾기 위해서는 AP의 위치에 따른 서비스 지역의 전파 강도뿐만 아니라 환경 및 사용자 요구 트래픽에 대한 지역적 특성도 고려되어야 한다. 이를 위해 본 논문에서는 전파 예측 모델을 기반으로 다중 AP의 위치를 최적화 시켜주는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 서비스 지역에 대하여 사용자 정의 파라미터를 설정하여, 유연성 있는 AP 위치 설정이 가능하도록 하였고, 홉필드 신경망 알고리즘을 이용한 최적화를 수행하였으며, 전파 예측 모델은 패스-로스 모델(path-loss model)을 사용하였다. 시뮬레이션 결과, 최적의 AP위치를 계산하는 과정을 효과적으로 줄였고, 전체 서비스 지역에 대한 품질을 높일 수 있는 다중 AP의 위치 설정이 가능함을 확인하였다.
이동 컴퓨팅 기술에 멀티캐스팅 기법을 적용하게 되는 경우, 고정 네트워크에서 멀티캐스트 수행 시 발생하지 않는 여러 문제점들이 발생하게 되는데, 그 중 하나로 이동 호스트가 새로운 셀로 진입할 때 해당 셀에 같은 멀티캐스트 그룹의 멤버가 존재하지 않는다면 호스트가 멀티캐스트 그룹에 새로 가입 할 때 발생하는 참가 지연(join delay)과 접합 지연(graft delay)을 추가적으로 겪게 된다. 뿐만 아니라, 낮은 대역폭과 에러율이 높은 전송 매체의 특성으로 인한 잦은 수신 확인과 패킷 재전송은 많은 부가 트래픽을 발생시킨다. 본 논문에서는 이동 지원국의 신호세기에 따라 이동 호스트가 이동하게 될 셀의 이동 지원국이 미리 멀티캐스트 그룹에 가입하는 예측 가입 기법과 송신자와 이동 지원국, 이동 지원국과 이동 호스트 사이의 수신 확인을 별개로 수행하는 다단계 수신 확인 전략을 제안한다. 이 기법은 주변에 멀티캐스트 그룹의 멤버가 존재하지 않는 셀이 많아지고 이동 호스트의 이동성이 적을수록 좋은 효율을 보인다.
월드 와이드 웹 사용의 폭발적인 증가는 네트워크 트래픽과 서버 부하의 급격한 증가를 초래 하였다. 이러한 문제를 해결하기 위해 웹 프락시 캐싱 기술은 빈번히 요청되는 웹 문서를 사용자와 인접한 위치에 설치된 프락시(proxy)에 저장한다. 캐시 성능을 결정짓는 가장 중요한 요소는 캐시 교체 정책으로서, 가까운 미래에 빈번히 요청될 문서들을 저장하기 위해 사용된다. 캐시 교체 정책이 문서의 인기도를 정확히 예측하기 위해서는 웹 프락시 워크로드의 특성을 반영하는 것이 중요하다. 시간 지역성과 Zipf 빈도 분포는 웹 프락시 워크로드에서 빈번히 관찰되는 특성으로서 문서의 인기도를 예측하기 위한 중요한 속성들이다. 본 논문은 1) LFU를 기반으로 하여 Zipf 빈도 분포를 반영하며, 2) 문서들의 시간에 따른 인기도 감소를 효율적으로 측정하여 시간 지역성을 적응적으로 반영하는 적응형 LFU(ALFU) 캐시 교체 정책을 제안한다. 트레이스 기반의 모의 실험을 통해 다른 교체 정책들과 ALFU를 비교 분석한다. 실험 결과, ALFU는 다른 교체 정책보다 우수한 성능을 보였다.
오늘날 ICT 네트워크에서 에너지 소모는 전체 에너지 소모의 10% 내외로, 가까운 미래에 에너지가 현저하게 증가 할 것으로 예측되고 있다. 본 논문에서는 네트워크 품질을 보장하면서 에너지 절감이 가능한 방법을 검토한다. IP 네트워크에서 처리하는 총 트래픽 량이 일정 값 이하가 될 때, 네트워크 내의 특정 링크를 sleep 상태로 하여, 링크 양단의 NIC(Network Interface Card)에서 소모되는 에너지를 절감시키는 방안이다. 본 논문에서는 sleep 상태로 둘 링크를 최대한 도출하고, 이로 인한 노드의 경로(SPT: Shortest Path Tree)변경이 최소화되도록 한다. 우선 target 링크를 선정하고, 선정된 target 링크가 sleep 상태로 두는 것이 가능한지를 위임/수탁 라우터 기반의 heuristic 라우팅 방안에 의해 결정하는 방법을 제안한다. 위임/수탁 라우터 기반의 heuristic 라우팅 방안에서, 시뮬레이션을 통해 min_used traffic 및 min_path의 입력 유형의 특성을 평가한다. Min_used traffic 입력을 이용한 heuristic 방식이 min_path 입력 방식에 비해 링크 절약 효율은 대체적으로 5% 정도 우수하지만, 각 노드의 SPT의 길이는 반대로 평균 약 0.2홉 정도 증가하고 있다. 그러나 이 두 방식은 random 입력 방식에 비해 링크 절약 효율과 SPT 경로 감소 면에서 상당히 우수하다. 또한 본 알고리즘 수행 중 링크 freezing 방법에 따라 링크 절약 효율이 최대 80% 정도 향상되므로 에너지 절감 효과가 크다. 따라서 본 논문에서 위임/수탁 라우터 기반의 heuristic 라우팅 방안을 적용하여 네트워크 품질 유지하면서 에너지를 절약 할 수 있음을 확인 한다.
최근 특정 기업 또는 웹사이트에 대한 분산 서비스 거부 공격(DDoS:Distributed Denial of Service) 위협이 증가함에 따라 많은 기업들이 DDoS 공격 방어를 위한 보안 솔루션을 도입하고 있다. DDoS 공격은 대량의 트래픽을 네트워크에 전송함으로써 자원을 고갈시키고 정상적인 서비스 제공을 불가능하게 한다. DDoS 공격은 사전 탐지가 힘들고 효율적인 방어가 매우 어렵다. 본 연구에서는 이러한 상황을 고려하여 모델링 시뮬레이션을 통한 DDoS 공격에 대한 유연한 대응 방법을 연구하고자 한다. 특히, 서버의 개수를 변경할 경우 나타나는 DDoS 공격에 대한 동적 특성을 분석하고, DDoS 공격으로 인한 피해 규모의 객관적 산정을 위해 DDoS 탐지 시스템 운영 여부에 따른 손실 비용을 산정하는 방법을 제시한다. DDoS 공격 시뮬레이션은 OPNET Modeler를 이용하여 모델링하고, 시뮬레이션 결과를 통해 DDoS 공격으로 인한 서비스 가능 시간을 도출하여 네트워크 구조에 따른 서비스 가능여부를 확인 할 수 있다. 본 논문에서 수행하는 DDoS 공격 시뮬레이션은 현재의 네트워크 구성을 평가하고 신규 장비의 설치 또는 네트워크 구조 변경 시 발생 가능한 문제점을 예측하는 데에 활용가능하다.
메타 블로그에 등록된 RSS(Really Simple Syndication)의 수는 수십만 개 또는 수백만 개에 이른다. 따라서 이들에 대한 갱신 확인을 수행하는 것은 상당히 긴 시간과 네트워크 자원을 필요로 한다. 메타 블로그나 블로그 검색엔진은 제한된 자원을 가지고 있기 때문에 하루에 방문할 수 있는 블로그의 수가 제한적이다. 하지만 블로그 검색엔진의 성능향상을 위해 새로운 데이터를 최대한 수집하는 것이 필요하기 때문에, 우리는 이 논문에서 수집 효율을 높이기 위한 새로운 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 블로그의 포스팅 성향을 분석하여 그것을 토대로 향후 갱신 가능성에 대해 예측하고 갱신 가능성이 높은 시점에만 갱신 확인을 수행한다. 이 연구는 블로그의 입장에서는 분산 서비스 거부 공격(DDoS Attack: Distributed Denial-of-Service Attack)만큼이나 빈번한 갱신확인을 줄이는데 도움이 되고, 인터넷 전체로 보아서는 트래픽을 감소시키는데 기여할 수 있다. 본 논문에서는 블로거들의 포스팅이 이루어지는 요일과 시간에 특정한 패턴이 존재할 것이라는 가정을 하고, 15119개의 실제 블로그에 작성된 포스트에 대해 요일과 시간의 선호도를 분석하였다. 그리고 과거의 포스팅 이력과 요일에 대한 선호도를 바탕으로 갱신 가능성을 예측하기 위한 방법을 제안하고, 12115개의 실제 블로그에 적용하여 그 정확도를 확인하였다. 성능평가를 통해 약 93.06%의 블로그에서 0.5 이상의 정확도를 가짐을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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