네트워크 기반의 가상 컴퓨팅 환경은 사용자에게 네트워크에 접속되어 있는 다양한 컴퓨팅 자원 및 서비스들을 하나의 가상적인 컴퓨팅 환경으로 제공하는 개념으로서, 초고속통신망 기술, 분산처리 기술, 에이젼트 기술 등 다양한 관련 기술들이 접목되어야 가능하게 된다. 이를 실현시키고 있는 시스템이 최근 부각되는 네트워크 컴퓨터이다. 본고에서는 네트워크 컴퓨터 특히 멀티미디어 기술과 네트워크 컴퓨팅 기술을 병합한 형태의 멀티미디어 가상 네트워크 컴퓨터(MVNC) 개발 배경과 기술 동향 그리고 핵심기술을 소개한다.
최근 등장한 자율주행, 스마트팩토리 및 IoT 등 다양한 기술은 기존 4G 네트워크를 활용하기에 부적합한 사항이 많았다. 따라서 5G 네트워크가 등장하였으며 네트워크 슬라이싱 기술을 통해 다양한 서비스에 각각의 네트워크 환경을 구성하여 제공하였다. 그러나 같은 네트워크 환경인 슬라이스 내에서도 특징이 다른 트래픽이 발생할 수 있으며 서비스의 종류로 고정된 슬라이스의 네트워크 환경은 트래픽 처리시간 증가 및 응답시간 증가를 유발할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 트래픽의 특성을 고려하여 클러스터링을 시행하여 자동으로 네트워크 슬라이스를 관리하는 시스템을 제안한다.
본 논문은 국내 대학 컴퓨터관련 학과의 학생들이 갖추어야할 지식 중 컴퓨터 네트워크 분야의 기본 교과목인 컴퓨터 네트워크의 내실 있는 수업을 위하여, 관련 인증의 검정요강, 국내 대학에서 강의중인 교재와 강의계획서의 내용들을 분석한 후 컴퓨터 네트워크 교과목수업이 효과적으로 이루어질 수 있도록 수업내용을 체계화하였다. 또한 컴퓨터 네트워크 분야는 이론도 중요하지만 실습이 더욱 중요한 만큼 컴퓨터 네트워크 관련 국내외 인증의 실기시험용 시뮬레이터들도 분석하여 실습이 병행될 수 있도록 적용한 새로운 교수학습 개발에 관한 사례를 제안하였다. 본 논문에서 제안하는 컴퓨터 네트워크 교과목의 교수학습 사례연구는 강의와 실습의 두 가지 트랙을 기반으로 주차별로 핵심영역, 핵심요소, 교육목표, 강의 및 실습의 주제 및 도구 등을 포함하고 있으므로, 교수자에게는 좋은 교수방안이 될 것이며 학생에게는 네트워크 분야의 입문자격증인 CCNA 인증을 용이하게 할 수 있는 동기부여로 우수한 학습 결과의 성취를 기대할 수 있다.
네트워크 응용 서비스들은 점점 더 복잡해지고 있으며, 네트워크 통신 기술의 발전과 함께 네트워크의 특성, 네트워크 관리 및 혼잡 제어에 대한 높은 요구 사항을 제시하므로 네트워크 트래픽 분류가 점점 더 중요해지고 있다. 트래픽 분류는 다양한 특성에 따라 네트워크 트래픽을 여러 클래스로 분류하여 처리하는 작업이다. 본 논문에서는 현재 네트워크 분야에서 적용된 여러 트래픽 분류 기법을 조사한다. 이를 통해 SDN(Software Defined Networking) 환경에서 효율적인 트래픽 분류가 가능한 기법 선택을 위해 비교하며 향후 연구를 위해 트래픽 분류 기법들을 소개한다.
최근 초저지연, 초고속, 초연결 네트워크를 요구하는 기술들이 급속하게 발전하고 있다. 기존 4G 네트워크는 위 요구사항을 만족할 수 없었기 때문에 5G 네트워크가 등장했다. 5G 네트워크는 네트워크 가상화 기반 네트워크 슬라이싱을 통해 각각의 서비스 마다 독립적인 네트워크 환경을 제공한다. 그러나 네트워크에 참여하는 서비스가 다양해질수록 트래픽 부하가 폭발적으로 증가할 것으로 예상되며 트래픽 부하에 따른 병목현상이 발생할 가능성이 여전히 존재한다. 본 논문에서는 인공 신경망 알고리즘 RNN을 활용하여 트래픽을 예측하고 예측 결과를 기반으로 네트워크 슬라이스의 자원을 선제적으로 조절하는 기계학습 기반 네트워크 슬라이싱 자원 예약 기법을 제안한다.
최근 인터넷 사용자 증가와 네트워크를 기반의 응용 프로그램이 다양하게 개발되고 있다. 또한 스마트 폰과 매블릿 PC 의 대중화로 누구나 쉽게 인터넷을 통해 정보검색 서비스를 이용할 수 있다. 따라서 갈수록 증가하는 패킷에 대한 제]어와 이동, 삭제 등과 같은 처리를 빠르게 하기 위해 네트워크 프로세서 (Network Processor)가 개발되었다. 네트워크 프로세서는 패킷 제어와 이동, 삭제를 수행하는데 최적화되어 있다. 하지만 네트워크 프로세서를 개발한 회사마다 교차개발환경 툴과 개발언어가 서로 다르기 때문에 소스코드 재사용 및 확장이 어렵다. 또한 네트워크 프로세서에서 동작하는 프로그램을 매스트 하기 위해 하드웨어 장비가 필요하고 네트워크 프로세서에 종속적인 개발환경과 언어를 배우는 것은 프로그래머에게 큰 부담을 준다. 본 논문에서는 네트워크 프로세서에 최적화된 기능을 언어 레벨에서 정의한 eFlowC 언어를 사용하고 범용 컴퓨터에서 매스트 및 실행을 할 수 있는 가상머신을 제안한다. 그리고 가상머신 중간언어를 사용하여 가상머신이 설치된 범용 컴퓨터에서 소스코드 재사용 및 확장을 가능하게 한다. 따라서 범용 컴퓨터에서 프로그램 테스트를 통해 신뢰성 높은 프로그램을 작성할 수 있다.
유비쿼터스(Ubiquitous) 시대의 도래와 함께 무선 센서 네트워크기반 연구가 다방면에서 활발히 진행되고 있다. 또한 센서 네트워크를 이용한 산업이 활발하다. 본 논문에서는 유비쿼터스 시대에 걸맞게 센서 네트워크 기술을 이용한 침입 탐지 시스템을 제안하고, 이를 구현하였다. 이에 MICAz모트를 이용하여 설계하였으며 조도, 가속도센서와 RF신호를 이용하였다.
본 논문에서는 스토리지만을 위한 전용 네트워크인 파이버 채널대신, 최근 대중화되고 있는 IP 네트워크를 사용하는 IP 네트워크 스토리지에 QoS를 제공하기위한 연구의 일환으로 스토리지 입출력 트래픽에 의해서 발생되는 네트워크 트래픽의 변화를 분석하였다. iSCSI 프로토콜을 사용하여 구성한 IP 네트워크 스토리지 환경하에서, 스토리지 트래픽에 따른 네트워크 트래픽은 패턴에 있어 거의 동일한 양상을 보이지만 iSCSI 프로토콜의 영향으로 호스트 스토리지의 트래픽보다 네트워크 트래픽에 burstiness가 더해진다는 것을 알 수 있다.
현재까지 대부분의 침입탐지 시스템은 서브 네트워크를 대상으로 구현되어 왔다. 하지만 초고속 통신망의 급속한 보급으로 인해 많은 개인 컴퓨터가 네트워크에 연결되어 있어 개인 컴퓨터에 대한 보안이 점점 요구되고 있다. 그러나 기존의 서브 네트워크형 침입탐지 시스템을 개인 컴퓨터에서 사용하기에는 환경이 적절치 못하기 때문에 개인컴퓨터 환경에 적합한 침입탐지 시스템 모델이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 개인 컴퓨터 환경에 적합한 침입탐지 시스템을 설계/구현하고자 한다.
자동차 내에는 여러 종류의 차량용 네트워크가 사용되고 있다. 자동차에서 요구되는 서비스의 종류가 다양해짐에 따라 차량용 네트워크의 특성 또한 다양해지고 있다. 최근 이들 네트워크 간의 협업이 중요하게 인식되어 차량용 네트워크 게이트웨이가 등장하게 되었으나 서로 다른 특성의 네트워크를 효율적으로 지원하기 위한 방안에 대해서는 아직 충분히 연구되지 않았다. 그 대표적인 예로서 서로 다른 네트워크의 통신 실시간성 요구를 만족하기 위한 효율적인 시스템 소프트웨어의 구조를 들 수 있다. 본 논문에서는 차량운전 및 안전성과 직결되는 전장용 네트워크 도메인과 인포테인먼트 시스템을 위한 네트워크 도메인을 구분하고 전장용 네트워크의 실시간성을 지원하기 위한 리눅스 기반의 차량용 네트워크 게이트웨이를 제안한다. 성능 측정 결과 제안된 게이트웨이는 인포테인먼트 네트워크 도메인의 통신에 영향을 받지 않고 전장용 네트워크 도메인의 실시간성을 보장해줄 수 있음을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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