본 연구에서는 생존 트래픽의 비율로 정의되는 생존도가 아닌 트래픽의 중요도에 따라 통신재난의 영향을 평가할 수 있는 척도로서 새로운 통신만 생존도 평가모형을 제시한다. 제시하는 생존도 평가척도에 근거하여 장애발생시 우회경로를 발견하고 복구 트래픽을 할당하는 최적화 모형을 수립한다. 최적화 모형은 신호복구수준과 트래픽 분할에 따라 구분되면 이들은 모두 정확한 해를 구하기 어려운 혼합정수계획문제로 표현된다. 따라서 모형별로 휴리스틱 해법을 제시하고 노드 10개, 링크 17개의 망에 적용하여 결과를 비교한다.
DoS/DDoS 공격과 웜 공격으로 대표되는 트래픽 폭주 공격은 그 특성상 사전 차단이 어렵기 때문에 빠르고 정확한 탐지는 공격 탐지 시스템이 갖추어야 할 필수요건이다. 기존의 SNMP MIB 기반 트래픽 폭주공격 탐지 방법은 1 분 이상의 탐지 시간을 요구하였다. 본 논문은 SNMP MIB 객체의 상관 관계를 이용한 빠른 트래픽 폭주 공격 탐지 알고리즘을 제안한다. 또한 빠른 탐지 시간으로 발생되는 시스템의 부하와 탐지 트래픽을 최소화하는 방안도 함께 제시한다. 공격 탐지 방법은 3 단계로 구성되는데, 1 단계에서는 MIB 정보의 갱신주기를 바탕으로 탐지 시점을 결정하고, 2 단계에서는 MIB 정보간의 상관 관계를 이용하여 공격의 징후를 판단하고, 3 단계에서는 프로토콜 별 상세 분석을 통하여 공격 탐지뿐만 아니라 공격 유형까지 판단한다. 따라서 빠르고 정확하게 공격을 탐지할 수 있고, 공격 유형을 분류해 낼 수 있어 신속한 대처가 가능해 질 수있다.
최근 비정상적인 네트워크 활동 감지 및 네트워크 서비스 프로비저닝과 같은 다양한 분야에서 응용되는 네트워크 트래픽 예측 기술이 네트워크 통신 문제에 의한 트래픽의 결측 및 네트워크 유저의 불규칙한 활동에 의한 비선형 특성 때문에 발생하는 성능 저하를 극복하기 위해 딥러닝 신경망에 대한 연구가 활성화되고 있다. 이 딥러닝 신경망 중 시계열 딥러닝 신경망은 단기 네트워크 트래픽 볼륨을 예측할 때 낮은 오류율을 보인다. 하지만, 시계열 딥러닝 신경망은 기울기 소멸 및 폭발과 같은 비선형성, 다중 계절성 및 장기적 의존성 문제와 같은 한계를 보여준다. 이 논문에서는 계절성 임베딩을 고려한 주의 신경망 기반 트래픽 예측 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 STL 분해 기법을 통해 분해된 트래픽 트랜드, 계절성, 잔차를 이용하여 일별 및 주별 계절성을 임베딩하고 이를 주의 신경망을 기반으로 향후 트래픽을 예측한다.
본 논문은 인터넷 상의 다수의 참여자가 분산가상환경에서 협업을 수행하는 경우 발생되는 전송 메시지트래픽을 조절하는 기법에 초점을 맞추고 있다. 가상환경에서 교환되는 정보의 양을 줄이는 방법을 상태 갱신메시지 필터링 기법이라고 부르며 이는 가상환경의 확장성을 향상시키는데 필수적인 처리과정이다. 대표적인 필터링 방법인 공간분할 기법은 전체 환경에서 작은 관심영역으로 분할하여 일관성이 유지되어야 하는 영역의 크기를 조절하는 방법을 사용하여 메시지 트래픽을 줄인다. 기존의 공간분할 기법은 시뮬레이션 이전에 관심영역에 대한 정보가 결정되어 사용되므로 동적 환경변화에 대한 적응성과 융통성이 부족하다는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 관심영역 관리방법을 시스템 수행중에 재구성함으로써 적응성을 높인 동적 관심 영역 모델을 제안하고자 한다. 환경변화요소를 반영하기 위하여 제안된 모델은 관심영역의 다중분할과 다중 일관성 유지 알고리즘의 사용하여 효율적인 시스템 자원 소비를 가능하게 하였다. 제안된 기법의 성능평가를 위하여 가상으로 아바타의 행위를 발생시키고 갱신 메시지 트래픽을 측정하여 기존 모델과 비교하였다. 결론적으로, 제안된 모델은 다수의 참여자의 수용이 요구되는 MMORPG나 가상커뮤니티 시스템의 관심 영역 관리 시스템에 활용될 수 있다.
본 논문에서는 MF-TDMA (Multi Frequency-Time Division Multiple Access) DAMA (Demand-Assigned Multiple Access) 방식을 사용하는 위성 망에서 지상 단말이 네트워크 제어기에게 자원을 요청할 때, 자신에게 유입되어지는 트래픽에 대한 이전 정보(History) 즉, 트래픽 발생 패턴이나 트래픽 종류 등을 바탕으로 자원을 요청하고, 네트워크 제어기는 지상 단말들이 이전에 요청했던 정보(History)를 바탕으로 보다 효율적으로 위성 자원을 할당하여 위성 망 자원 할당 시간의 지연으로 인한 다량의 데이터 폐기를 최대한 억제하기 위한 MF-TDMA DAMA 방식 위성 시스템을 설계하였다. 미군의 전략적 군사 정보망 (Warfighter Information Network-Tactical, WIN-T) 커뮤니티에서는 L-3 Linkabit 다중 주파수-시간 분할 다중 접속 (MF-TDMA) 요청에 의해 할당되어지는 다중 접속 (DAMA) 네트워크 중심 파형 (Network Centric Waveform, NCW)을 full-mesh IP over SHF 위성 통신을 위한 네트워크 표준으로 선택하였다. MF-TDMA 위성 망에서는 네트워크 제어기(Network Controller, NC)가 최대 255개의 지상 단말들 (Earth Terminals, ETs)의 주기적인 자원요청에 대하여 동적으로 위성 망 자원을 할당하여 단말들 간의 통신을 가능하도록 한다.
본 논문에서는 파장 분할 다중화(Wavelength Division Multiplexing: WDM) 기법을 이용한 링 구조의 고속 광전송망에서 망 구성 비용의 주요 요소인 SONET ADM의 수를 줄이기 위한 효율적인 트래픽 그루밍 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 송신지와 수신지간의 연결을 조합하여 최대의 완전 연결-링을 구성하는 연결-링 구성 알고리즘과 하나의 파장에 되도록 많은 노드를 수용할 수 있도록 그룹화하는 연결-링 그루밍 알고리즘으로 구성되었다. 이들 알고리즘은 불규칙하고 다양한 트래픽 및 망 상황을 고려하여 단방향과 양방향 링 모두에 적용될 수 있도록 하였으며, 연결-링 구성 단계에서는 절단 기법을 이용하여 공백을 최소활할 수 있도록 하였다. 또한 양방향 WDM 링에서는 트랙픽에 방향성이 존재하기 때문에 이를 고려한 방향 전환을 고려함으로써 w보다 효율적인 완전 연결-링 구성이 가능하였다. 제안된 알고리즘의 성능 평가를 위하여 다양한 망 상황 및 트래픽 요구사항에 대하여 시뮬레이션을 실시하였다. 시뮬레이션 결과 제안된 알고리즘이 다양한 트래픽 상황에서 기존의 알고리즘보다 SONET ADM 수를 줄일 수 있음을 보였다.
파장분할다중화방식(WDM-Wavelength Division Multiplexing) 네트워크는 차세대 전송망으로서 주목받고 있다. 광경로들의 집합으로서 WDM 네트워크의 가상 토폴로지가 정의되는데, 각각의 광경로를 정의하는 광학 스위치들이 재구성 가능하기 때문에, 가상 토폴로지 또한 재구성 가능하게 된다. 이러한 WDM 네트워크의 특징은 IP, SONET, ATM과 같은 클라이언트 층이 요구하는 트래픽 패턴에 따라 가상 토폴로지를 재구성함으로서 네트워크 성능을 최적화시킬 수 있게 된다. 본 논문에서는 시간에 따라 변화하는 트래픽 패턴 하에서 가상 토폴로지를 재구성하면서, 각 광경로의 트래픽에 대한 로드벨런싱을 수행하는 기법을 제시한다. 이 기법은 기존의 기법들과 달리 미래의 트래픽 패턴을 알고 있다는 가정을 필요로 하지 않으며, 동적인 워터마즈 결정을 통해 전범위에서의 로드벨런싱을 수행하게 된다.
본 논문에서는 대용량 네트워크 트래픽 데이터를 대상으로 사이트의 프라이버시를 보호하면서 마이닝 결과의 정확성, 실용성 등을 보장할 수 있는 효율적인 순차 패턴 마이닝 기법을 제안한다. 네트워크가 발달함에 따라 네트워크 트래픽 데이터에 대한 마이닝은 네트워크를 통한 통신의 패턴을 찾아내고, 이를 사용하여 침입 탐지, 인터넷 웜의 탐지 등으로 유용하게 쓰이게 되었다. 그러나 네트워크 트래픽 데이터는 네트워크 사용자 개개인의 인터넷 접속 형태, IP 주소 등의 정보를 포함하는 데이터로 네트워크 사용자의 프라이버시를 해칠 수 있다는 문제점이 존재한다. 따라서 이들 네트워크 트래픽 데이터를 대상으로 하는 마이닝 기법에서는 프라이버시 보호를 위하여 각 사이트에 저장되어 있는 네트워크 트래픽 데이터를 공개하지 않으면서도, 의미있는 패턴을 찾을 수 있어야 한다. 본 논문에서는 프라이버시 보호를 위하여 N-저장소 서버 모델을 제안한다. 제안된 모델에서는 데이터를 분할하여 암호화한 후, 이를 복호화할 수 없는 서버에서 집계하는 방식을 사용하여 실제 데이터가 저장되어 있는 각 사이트의 출처 정보를 감추는 방식을 사용한다. 또한, 효율적인 빈번 패턴 생성을 위하여 빈번 항목에 대한 인덱스 구조를 제안하고, 이를 기반으로 한 순차 패턴 마이닝 기법을 보인다.
기존 LAN 환경에서 인터넷을 이용한 멀티미디어 실시간 전송과 같은 QoS 보장형 서비스에 대한 요구가 증대되면서, 고속의 ATM 기술을 LAN에 적용하는 기술들이 등장하였다. LANE(LAN Emulation)은 그러한 기술 대안들 중에서 campus network와 enterprise network에 많이 보급되고 있는 기술이다. 그러나 이러한 급격한 LANE 도입에 비하여 이의 효과적인 운용에 대한 연구는 많지 않은 실정이다. 본 논문에서는 LANE을 도입한 campus network의 최적 운영방안에 대하여 논한다. Broadcast 데이터 트래픽 관리에서 발생하는 규모성(Scalability) 문제로 인하여 전체 LANE망은 여러 개의 ELAN으로 나뉘어 관리된다. 이 때 하나의 ELAN은 마치 단위 LAN로써, Broadcast 데이터의 전송범위를 제한한다. 즉, 서로 다른 ELAN에 속하는 노드간에는 Broadcast 방식으로 데이터를 전송할 수 없게 된다. 그런데, IPX 등을 사용하는 대화형 시뮬레이션 게임 등과 같은 응용프로그램에서는 Broadcast 방식이 이용되므로, 서로 다른 ELAN에 속하는 노드간의 데이터 전송은 불가능하게 되거나 별도의 복잡한 과정을 개입시켜야 하는 비용이 발생한다. 따라서 규모성 문제해결을 위한 ELAN 구성(configuration)에는 위와 같은 비용이 수반된다. 본 연구에서는 LANE망을 여러 개의 ELAN으로 분할하는 경우에 블로킹(blocking) 되는 Broadcast 트래픽 규모를 해당 ELAN 구성의 비용으로 간주한다. 이 경우에 규모성을 고려한 ELAN의 최적 구현방안(optimal configuration)은 ELAN 구성을 위한 기술적 제약하에서 블로킹되는 Broadcast 트래픽을 최소화시키는 문제로 요약된다. 이는 다시 그래프 분할문제(graph partition problem)의 변형된 형태로 모형화 될 수 있다. 본 논문에서는 이러한 사항들을 고려하여 제시된 수리적 모형을 대상으로, genetic algorithm을 이용하여 최적 ELAN 구성을 위한 여러 파라미터들의 효과를 살펴보고, 이러한 결과들이 LANE 운영과 관련하여 가지는 함축적인 의미를 고찰한다.
이 논문은 파장 분할 다중화 (Wavelength Division Multiplexing, WDM) 기술의 링-그물 구조를 가진 망을 설계하는 알고리즘을 제시한다. 링-그물 망을 설계하는 문제는 OADM과 OXC 비용을 최소로 하면서 트래픽을 만족시키는 그물 라우팅과 링 토폴로지를 설계한다. 링 토폴로지는 OADM으로 구성되어 링 내의 노드간 트래픽을 처리하고, 그물 라우팅은 서로 다른 링에 있는 노드간에 발생하는 트래픽을 OXC를 이용해서 처리한다. 링 토풀로지와 그물 라우팅 문제를 동시에 해결하기 위해서 정수 계획법 (Integer Programming) 모델을 개발한다. 링-그물 문제는 NP-Hard이므로 실제 크기의 망 문제에서 주어진 시간내 좋은해를 생성하는 효과적인 타부 서치 휴리스틱을 제안한다. 타부 서치 휴리스틱 성능을 상업용 소프트웨어인 CPLEX 7.0 으로 구한 해와 비교한 결과 5초 내에 총비용의 오차 범위가 3% 이내인 우수해를 구한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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