네트워크를 설계하고 서비스를 구현하는데 있어서 중요한 변수중의 하나는 트래픽의 특성을 파악하는 것이다. 기존의 트래픽 예측과 분석은 포아송(Poisson) 또는 마코비안(Markovian)을 기본으로 하는 모델을 사용하였다. LAN, WAN 및 VBR(Variable Bit Rate) 트래픽 특성에 관한 최근의 실험적 연구들은 기존의 포아송 가정에 의한 모델들이 네트워크 트래픽의 장기간 의존성 및 self-similar 특성들을 과소평가 함으로써 실제 트래픽의 특성을 제대로 나타낼 수 없다는 것을 지적해 왔다. 따라서 최근 실제 트래픽 모델과 유사한 모델로서 self-similarity 특성을 이용한 접근법이 대두되고 있다. 본 논문에서는 self-similarity 트래픽의 정의에 대해서 논한다. 그리고 실제 트래픽을 수집하고, 인위적으로 self-similarity한 트래픽과 포아송 모델을 적용시킨 트래픽을 발생시켜 비교한 다음 ATM 스위치의 큐(Queue)에 적용하였다. 본 논문에서는 ATM 스위치의 큐에 self-similarity 트래픽을 적용했을 경우 low bound상에서 버퍼 오버플로우 확률 및 셀 손실 확률에 대해 평가하였다.
본 논문에서는 인터넷에서의 트래픽 엔지니어링 체제를 구축하기 위하여 트래픽 엔지니어링을 수행하기 위한 기능 모델을 제시하였다. 제시한 기능 모델은 트래픽 관리, 용량 관리, 그리고 네트워크 계획으로 구성된다. 트래픽 관리는 다양한 조건하에서 네트워크 성능을 최대화하는 것을 목적으로 하며, 용량 관리는 최소의 비용으로 네트워크 요구에 대한 성능 목표치를 만족시키기 위하여 네트워크가 설계되고 제공됨을 목적으로 한다. 또한 네트워크 계획은 예측된 트래픽 증가에 앞서 노드와 전송 용량이 계획되고 배치됨을 보장한다.
복잡하고 다양한 이동통신 서비스 환경을 위한 여러가지 시뮬레이터가 개발되어 사용되고 있다. 이러한 시뮬레이터들은 각자 고유의 텔레트래픽 모델을 가지고 있으며, 텔레트래픽 모델은 트래픽 소스 모델과 네트워크 트래픽 모델로 구성되어 있다. 본 논문에서는 도시 지역을 위한 이동통신 시뮬레이션에서 보다 더 정확한 시뮬레이션 결과를 얻기 위하여 실제 환경에서 습득한 자료를 바탕으로 한 네트워크 트래픽 모델과 트래픽 소스 모델을 정의하였다. 본 논문에서 제시한 네트워크 트래픽 모델은 시간당 호 발생 주기와 호 지속 시간을 실제 설치된 기지국으로부터 수집된 자료를 분석하여 시간과 지역별로 반영하였으며, 트래픽 소스 모델은 기지국 설치 지역의 수송분담율과 평균 속도 정보를 포함하고 있다. 본 논문에서는 제시된 트래픽 소스 모델을 반영하는 이동호스트 객체와 기지국 객체, 그리고 네트워크 트래픽 모델을 반영하는 Call Generator 객체와 이를 지원하는 여러 객체를 정의하고 설계하였다. 본 논문에서 제시한 텔레트래픽 모델을 이용하여 실제 서비스 환경과 유사한 형태의 사용자 이동성과 트래픽 특성을 시뮬레이션에 반영할 수 있으며, 이를 통해 보다 더 정확한 시물레이션 결과를 얻을 수 있다. 또한 객체지향적 기법을 사용함으로써 개발된 이동통신 시뮬레이터가 항상 실제 서비스 환경을 반영할 수 있도록 새로운 서비스 기능이나 환경을 손쉽게 추가하거나 변경할 수 있다.
자기 유사적인 트래픽 성질이 차세대 고속 통신망의 성능에 미치는 영향을 예측 분석하기 위해서는 자기유사 트래픽을 정확하고 효율적으로 모델링하기 위한 연구 및 분석 결과는 인터넷 망이나 새롭게 구현될 시스템에서 반드시 고려하여야 할 사항이라고 판단된다. 이러한 관점에서 본 논문에서는 인터넷 데이터 트래픽이 갖는 통계적 특성인 자기유사 트래픽을 발생할 수 있는 시뮬레이션 모델을 제시하고 각 방식의 성능을 분석한 후 이를 기초로 데이터 트래픽이 입력되는 모듈들을 실험할 수 있는 트래픽 발생 방식을 제안하고 마지막으로 결론을 맺는다.
본 논문에서는 Wavelet 변환과 Vector Quantization(VQ)을 이용한 VBR (variable-bit-rate) 비디오 트래픽 모델을 제안하고 있다. 여기에서 제안된 방법은 영상 트래픽을 Wavelet 변환한 후 두 개의 요소로 분해하여 각각을 분리하여 모델링한다. 첫 번째 요소는 AR(1) 프로세스 모델로 이것은 트래픽의 비교적 장시간에 걸친 변화 특성을 표현한다. 두 번째 요소는 벡터 양자화(VQ)를 사용하여 비교적 짧은 시간의 트래픽 특성을 표현한다. 다른 VBR 트래픽의 모델 방법과 비교해서 본 논문에서 제안하는 모델은 세 가지 장점을 가지고 있다. 첫째로 영상 트래픽의 특성을 장시간과 단시간의 형태로 나누어 모델링을 할 수 있다. 둘째로 트래픽 데이터의 주기적 코딩 구조를 보존한다. 마지막으로 프레임 레벨과 슬라이스 레벨의 트래픽 모델링을 통합할 수 있다. 통계적 측정과 네트워크 성능 실험을 통하여 제안된 모델의 타당성을 검증하였다.
본 논문에서는 인터넷에서의 트래픽 엔지니어링 체제를 구축하기 위하여 트래픽 엔지니어링을 수행하기 위한 상위레벨 기능 모델을 제시하였다. 제시한 기능 모델은 트래픽 관리, 용량 관리, 그리고 네트워크 계획으로 구성된다. 트래픽 관리는 다양한 조건하에서 네트워크 성능을 최대화하는 것을 목적으로 하며, 용량 관리는 최소의 비용으로 네트워크 요구에 대한 성능 목표치를 만족시키기 위하여 네트워크가 설계되고 제공됨을 목적으로 한다. 또한 네트워크 계획은 예측된 트래픽 증가에 앞서 노드와 전송 용량이 계획되고 배치됨을 보장한다.
네트워크를 설계하고 서비스를 구현하는데 있어서 중요한 변수중의 하나는 트래픽의 특성을 파악하는 것이다. 트래픽 특성에 관한 최근의 실험적 연구들은 기존의 모델들이 실제 트래픽의 특성을 제대로 나타낼 수 없다는 것을 지적해 왔고 최근 실제 트래픽 모델과 유사한 모델로서 자기 유사한 특성을 이용한 접근법이 대두되고 있다. 따라서, 본 논문에서는 실제 트래픽과 유사한 자기 유사 데이터 트래픽을 백그라운드 부하로 발생시켜 기존의 ABR(Available Bit Rate) 혼잡제어 알고리즘 중 fairshare을 지원하는 대표적인 EPRCA(Enhanced Proportional Rate Control Algorithm), ERI-CA(Explicit Rate Indication for Congestion Avoidance), NIST(National Institute of Standards and Technology) 스위치 알고리즘이 버스트한 트래픽에 대해 효율적으로 fairshare을 할당하는지를 알아 보았다.
본 논문에서는 시계열 예측 모델을 이용하여 웡 또는 바이러스 등과 같은 공격 트래픽에 의해 네트워크상에 발생할 수 있는 트래픽 이상 징후를 탐지할 수 있는 예측 모델 기반 트래픽 이상 징후 탐지 기법을 제안한다. 제안 기법은 비교적 정확한 예측모델로 알려져 있는 ARIMA 모델을 이용하였고 이상 징후 여부를 확률값으로 변화하여 확률 임계값에 따라 이상 징후를 탐지하도록 하여 그 성능을 극대화할 수 있도록 하였다. 이를 위해 제안 기법을 네트워크상에 발생시킨 웜과 같은 비정상 공격 트래픽을 포함한 전체 트래픽과 웹 트래픽에 적용하여 트래픽의 이상 징후를 신뢰성 있는 수준에서 탐지함을 보여주었다. 이 기법을 네트워크 기반의 침입탐지시스템에 적용할 강제 큰 효과 가져올 수 있을 것이다.
본 논문에서는 차등서비스 망의 성능 평가 문제를 다룬다. 성공적인 성능 평가를 위하여 적절한 트래픽 모델에 의하여 네트워크상의 실제 트래픽을 정확히 나타낼 수 있는 능력이 필수 요소이다. 실제 트래픽 측정의 성질에 대한 많은 연구 결과는 웹과 텔넷, P2P 트래픽을 포함하여 인터넷 트래픽에 대한 장기간-의존성을 증명하였다. 장기간 의존성은 자기유사성에 의하여 효과적으로 표현될 수 있다. 본 논문에서는 중첩된 On-Off 소스 모델, FFT-FGN 모델과 RMD 모델에 대한 특성 분석을 기반으로, 중첩된 On-Off 소스 모델을 이용하여 자기유사트래픽 발생기를 설계하고 구현한다. 생성된 트래픽의 자기유사성은 TCPdump 데이터의 패킷 도착 간격을 조사하여 확인하였다. 또한 구현된 트래픽 발생기를 차등서비스 망의 성능평가에 적용하여 On/Off 모델의 $\alpha$ 값에 대한 성능이 영향과, CBQ(Class-Based Queueing)에 의한 EF(Expedited Forwarding)/BE(Best Effort) 클래스 트래픽의 성능을 관찰한다.
본 논문에서는 SMS 트래픽을 측정하고 트래픽의 주요 통계량에 대해 측정 자료를 기반으로 추정값을 구한다. 이어서 측정자료에 대한 관찰에 기초하여 가입자 큐잉 시스템을 근간으로 하는 SMS 트래픽 모델을 구축한다. 또한 이러한 모델로부터 모의 실험을 통해 트래픽을 발생시키고 주요 통계량에 대한 추정값을 구해서 측정자료를 바탕으로 한 추정값과 비교하여 개발된 SMS 트래픽 모델의 정확성을 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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