본 논문에서는 ATM network에서 트래픽 제어를 위하여 리키버켓과 EWMA로 구성된 셀 간격 제어기를 연구한다. 제안하는 알고리즘은 토큰 풀을 가진 리키버켓과 시간 윈도우를 가진 EWMA, 간격제어 버퍼로 구성된다. BONeS 시뮬레이터에서 ON/OFF 트래픽 소스 모델을 이용하여 제안한 UPC 알고리즘의 성능을 평가한 결과, 패킷화된 음성 트래픽과 고속 트래픽 소스 모두 셀 간격이 평균 비트율에 수렴하여 제어되는 것을 관찰할 수 있었다.
밴연형 다단상호연결네트웍이 원하는 성능목표치를 만족시킬 수 있는지를 알아보기 위하여 해석적 모델을 제시한다. 입력트래픽은 일반적인 균일트래픽이 아니고 실제상황을 고려하기 위하여 비균일트래픽을 가정하였다. 버퍼는 단일 입력버퍼를 가정하여 개발하였고, 클럭 주기는 일반적이 내클럭주기 개념이 아니라 성능을 향상시키기 위한 소클럭주기 개념을 사용한다. 개발된 모델로부터의 결과와 시뮬레이션으로부터의 결과를 비교하여 구해진 모델의 우수성을 입증한다.
밴연형 다단상호연결네트웍이 원하는 성능목표치를 만족시킬 수 있는지를 알아보기 위하여 해석적 모델을 제시한다. 입력트래픽은 일반적인 균일트래픽이 아니고 실제상황을 고려하기 위하여 비균일트래픽을 가정하였다. 버퍼는 복수개의 입력 버퍼를 가정하여 개발하였고, 클럭 주기는 일반적인 대클럭주기 개념이 아니라 성능을 향상시키기 위한 소클럭주기 개념을 사용한다. 개발된 모델로부터의 결과와 시뮬레이션으로부터의 결과를 비교하여 구해진 모델의 우수성을 입증한다.
네트워크를 설계하고 서비스를 구현하는데 있어서 중요한 변수중의 하나는 트래픽의 특성을 파악하는 것이다. 기존의 트래픽 예측과 분석으로 Poisson 또는 Markovian을 기본으로 하는 모델을 사용했을 경우는 단기간의 의존성을 고려한 결과로써 실제 관측된 트래픽의 결과와는 상당히 다르다는 것이 밝혀졌다. 따라서 최근 실제 트래픽 모델과 유사한 모델로서 Self-Similarity 특성을 이용한 접근법이 대두되고 있다. 본 논문에서는 Self-Similarity의 장기간 의존성을 나타내기 위해서 실제 네트워크에서 측정한 데이터를 사용하여 Hurst 파라미터 H의 값을 추정하고 실시간 운영중인 네트워크 상에서 어느 정도의 Self-Similarity특성을 가지고 있는지 분석한다
기존의 VOB(Virtual Output Buffer) 모델에서 신경회로망의 학습 패턴 처리를 위해 가상 셀 손실율이 도입되었다. VOB 모델은 신경망이 실제 셀 손실율 없이도 연결 수락 경계를 잘 찾을 수 있음을 보여주었다. 그러나 VOB 모델은 셀 손실율을 과다 평가하는 경향이 있어 결과적으로 망 자원의 이용률이 낮은 단점이 있다. 된 논문에서는 이러한 단점을 보완하는 방법으로 연결 수락 경계에서 셀 손실율의 평균에 대한 정보를 충분히 포함하는 셀 손실율 참조 곡선의 개념을 제안하였다 그리고 제안된 셀 손실을 참조 곡선을 이용하여 가상 셀 손실율을 처리하는 방법을 제안하였다. 제안된 학습 패턴 처리 방법은 ATM 트래픽 중에 가장 대표적인 두 가지 호원에 대하여 실험하였다. 실험에 사용된 호원은 LAN 데이터의 트래픽 특성을 가지는 On-Off 트래픽과 비디오 화상 통신의 특성을 가지는 Auto-Regressive 트래픽이다.
인터넷의 이용이 증가함에 따라 네트워크를 통한 다양한 공격 역시 증가 추세에 있다. 따라서 네트워크 이상징후를 사전에 탐지하고 상황에 따라 유연하게 대처할 수 있도록 하기 위한 연구가 절실하다. 본 연구는 은닉마코프모델을 이용해 트래픽에서 이상징후를 탐지하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 시계열 예측 기법을 이용해 트래픽에서 징후를 추출한다. 징후추출 과정의 결과를 은닉마코프모델을 활용한 징후판단과정을 통해 네트워크 이상징후인지를 판단하고 결정한다. 일련의 과정을 perl로 구현하고, 실제 공격이 포함된 트래픽을 사용하여 검증한다. 하지만 결과가 확연히 증명되지는 않는데, 이는 학습과정의 부족과 실제에 가까운 트래픽의 사용으로 인해 나타나는 현상으로 연구의 본질을 흐리지는 않는다고 판단된다. 오히려 실제 상황을 가정했을 때 접근이나 적용을 판단함에 관리자의 의견을 반영할 수 있으므로 공격의 탐지와 판단에 유연성을 증대시킬 수 있다. 본 연구는 실시간 네트워크의 상황 파악이나 네트워크에서의 신종 공격 탐지 및 분류에 응용가능할 것으로 기대된다.
초고속 인터넷의 보급이 대중화되고 콘솔 게임기와 모바일이 네트워크 게임을 지원하면서 온라인 게임 산업이 빠르게 성장하고 있으며, 온라인 게임으로 인한 인터넷 트래픽이 꾸준히 증가하고 있다. 게임 네트워크의 설계나 시뮬레이션을 위해서는 온라인 게임 트래픽의 분석이 선행되어야 하기 때문에, 온라인 게임의 트래픽에 관련된 연구가 국내 외에서 꾸준히 진행되고 있다. 본 논문은 온라인 게임의 트래픽 측정과 분석을 위하여 게임 전용 트래픽 측정 및 분석 툴인 GameNet Analyzer를 제작하여 사용하였다. 서로 다른 장르의 게임인 Quake 3, Starcraft, WoW(World of Warcraft)의 트래픽을 측정하여 플레이어의 수와 게임 플레이 방식에 따른 패킷 크기, 패킷 IAT(inter-arrival time), 데이터 전송률과 패킷 전송률을 분석하고, 측정된 데이터를 이용하여 트래픽을 모델링한다. 이러한 게임 트래픽의 분석이나 트래픽 모델은 효율적인 네트워크 시뮬레이션, 게임 네트워크의 성능 평가, 온라인 게임의 설계 등에 활용될 수 있다.
본 논문에서는 인터넷에서의 트래픽 엔지니어링을 수행하기 위한 프로세스 모델을 제시한다. 프로세스 모델은 4 단계로 이루어지는데, 첫번째 단계는 네트워크의 운용을 지배하는 적절한 제어정책을 정의하고 두 번째 단계는 운용 네트워크로부터의 측정 데이터를 얻는 과정이다. 세 번째 단계에서는 네트워크 상태를 분석하고 트래픽 부하를 산출하며, 마지막 단계에서는 네트워크의 성능을 최적화하는데 이와 같은 프로세스 모델의 4 단계는 연속적으로 반복되는 프로세스 모델이다.
최선형 서비스(best effort service) 방식의 현재 인터넷은 실시간 응용의 출현과 보다 나은 서비스를 기대하는 사용자들에 의해 많은 변화가 요구되고 있다. 이러한 요구를 만족시키기 위해서 새로운 프로토콜, 트래픽 제어 및 QoS 라우팅 등에 관한 연구가 진행되고 있으며, 최근 트래픽 제어를 통해 서로 다른 수준의 서비스를 제공하는 차별화 서비스(differentiated service)모델에 관하여 많은 연구가 진행중이다. 두 가지 우선 순위를 바탕으로 사용자에게 어느 정도 예측 가능한 대역폭을 제공하는 RIO 모델은 차별화 서비스의 대표적인 모델이다. 하지만 RIO 모델에서 제공하는 대역 분배 방식은 네트워크 용량이 충분치 못한 상황에서는 서비스 차별화가 이뤄지지 않으며, 잉여 대역폭의 적절한 분배가 이뤄지지 않는다. 본 논문에서는 시뮬레이션을 통하여 네트워크 상황에 따른 RIO모델의 대역 분배 성능을 분석하였으며, 이를 개선하여 보다 효과적인 서비스 차별화가 이뤄지도록 하였다.
본 논문에서는 차세대 인터넷으로 진화함에 있어 새로운 핵심 기술로 평가 받고 있는 MPLS 네트워크에서 VoIP 서비스 제공을 위하여, DiffServ 모델을 지원하는 MPLS 네트워크를 NS-2로 구성하였다. 여기에 VoIP 트래픽이 혼잡할 때에도 전송 품질을 보장 받을 수 있는 DiffServ 모델을 지원하는 QoS 모듈을 제안하였다. 이를 이용하여 VoIP 트래픽이 혼잡할 때에도 요구되는 전송 품질을 보장 받을 수 있음을 시뮬레이션을 통해 확인했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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