전 세계적으로 초고속 인터넷이 보급화 되고 대중화 되는 현재 컴퓨터 온라인 게임 산업뿐만 아니라 스마트폰 모바일 게임 산업이 빠르게 성장하면서 고정된 장소에서 게임하는 시대는 가고 이동 중 게임하는 시대가 열렸다. 이와 동시에 모바일 게임 트래픽 또한 점차 증가되고 있는 실정이다. 본 논문은 모바일 게임의 트래픽 분석을 위해 서로 다른 특성의 게임인 애니팡과 드래곤 플라이트를 이용하여 모바일 속도 측정 프로그램인 벤치비로 트래픽 변동 상황을 정리하고 tPacketCapture 프로그램과 네트워크 측정 분석기인 Wireshark로 일정한 시간 간격을 두고 총 패킷의 수와 전송되는 패킷의 크기 등에 대한 체계적인 네트워크 데이터를 분석하여 시간적 제한이 있는 보드 퍼즐 게임의 특성을 지닌 애니팡은 게임 진행상에서 빈번하게 데이터 패킷이 송 수신 되고 시간적 제한이 없는 슛팅 게임의 특성을 지닌 드래곤 플라이트는 게임 시작과 종료 지점에서만 주로 데이터 패킷이 송 수신 된다는 것을 알 수 있었다. 이러한 스마트폰 모바일 게임의 트래픽 분석은 향후 모바일 게임 네트워크의 성능 평가나 다른 모바일 게임의 설계 및 개발 등에 활용 될 수 있을 것이다.
차세대 고속 통신망을 구축하기 위해서는 해결해야 할 많은 문제들이 있는데, 이 중에서 기본적으로 고려해야 할 사항은 바로 망에 흐르는 트래픽의 특성 분석이다. 현재 제공되는 많은 인터넷 서비스들의 동작 특성은 자기 유사성(Self-similar)이라는 기존에 고려되던 트래픽 특성과는 완전히 다른 장기간 의존성의 성질들을 가진다는 것이 증명되었다 이러한 장기간 의존성 성질을 표현하기 위한 모델로는 자기유사 모델이 있는데, 이것은 단기간 의존성을 표현하는 기존의 모델인 포아송 모델과는 상반되는 개념이다. 따라서 차세대 통신망의 설계 및 디멘져닝을 위해서는 무엇보다도 데이터 트래픽의 주요 특성인 버스트성(Burstiness)과 자기유사성이 반영된 트래픽 모델이 요구된다. 여기서 자기유사성은 허스트 파라미터(Hurst Parameter)로 특성화 될 수 있다. 본 논문에서는 데이터 트래픽의 자기유사성 및 큐잉지연을 고려한 유효대역폭 산출식을 유도하여 시뮬레이션 결과와 비교 분석하였다.
본 논문은, 장기기억 특성과 이분산성을 고려한 인터넷 트래픽 예측 모형을 제안하고자 한다. 트래픽 과부하를 대비하기 위해서, 트래픽 용량은 트래픽의 예측치와 트래픽의 변동 크기에 따라 트래픽의 최대용량을 설정하여야 한다. 이를 위하여 교내 트래픽 자료 중 교내로 들어오는 트래픽과 교외로 나가는 트래픽에 이분산성과 장기기억 모형의 유용성을 확인하였다. 이에 대하여 AR-GARCH 모형, ARMA-GARCH 모형과 장기기억모형인 Fractional ARIMA와 장기기억과 이분산성을 고려한 Fractional ARMA-GARCH 모형을 적용하여 모형의 예측성능을 비교하였다.
국내 통신사업자들이 xDSL 등 초고속 인터넷 액세스 서비스를 왜곡된 요금구조로 경쟁적으로 보급함에 따라 급속히 확산되고 있으나, 엄밀히 원가를 감안한다면 여전히 AO/DI는 인터넷 트래픽 폭증으로 인한 전기통신망의 과부하를 통신사업자가 경제적이며 효과적으로 대처할 수 있는 현실적인 대안이라 할 수 있다. 본 논문은 AO/DI의 동적 채널 할당 및 해지에 있어서 VIA가 권고한 정책보다 효율적으로 대역폭을 할당, 해지할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 관찰 시점까지의 누적된 트래픽의 양과 변화를 감안하여 평균 트래픽과 분산을 추정함으로써 트래픽의 변화에 적응하여 채널 할당, 해지 시점을 결정할 수 있으며 트래픽 특성에 따라 매개 변수의 조정을 통하여 D 채널, B 채널의 이용률을 제어할 수 있고 평균 대기시간 등의 성능을 최적화할 수 있음을 보인다. 또한, 이를 기초로 응용 프로토콜을 감지하여 응용이 갖는 고유의 트래픽 특성과 요구사항에 적합한 채널 할당/해지 방안도 제시한다.
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.
네트웍 기술이 급속도로 발달함에 따라, 다수의 PC를 보유하고 인터넷 서비스를 사용하는 가정이 늘어나고 있다. 이렇게 가정에서의 네트웍 환경이 변함에 따라, 가정 내에서의 원활한 네트웍 서비스의 제공과 가전기기들 간의 통신을 연결하는 기술이 홈 네트워킹에서 주된 관심사가 되고 있다. 이렇게 홈 네트웍이 확장됨에 따라 홈 네트웍 내에서의 트래픽 증가가 예상되는데, 증가된 트래픽을 어떻게 관리하고 서비스를 제공할 것인가가 홈 네트웍 발전에 큰 영향을 미칠 것이라고 예견된다. 홈 네트웍에서 존재할 수 있는 트래픽은 크게 3가지 정도로 나누어 볼 수 있는데, 제어 트래픽, 인터넷이나 non-real-time 트래픽, 그리고 real-time multimedia 트래픽이다. 이러한 복합적인 홈 네트웍에서의 트래픽을 처리하기 위해, 사용자가 많이 사용한 트래픽에 대해 우선권을 부여하는 방식과 각 트래픽의 고유한 성질을 보존하는 priority-based 트래픽 제어 구조를 설계하였다. 시뮬레이션 결과로는 사용자가 빈번히 사용한 트래픽 class에 대해서는 priority가 높게 할당되며, 각 트래픽의 특성이 감안된 priority 변화를 보여주고 있다.
네트워크 트래픽 분석 및 모델링은 그 중요성에 따라 많은 연구가 진행되어온 영역이다. 기존의 네트워크 트래픽 분석 및 모델링 관련 연구는 간단한 패킷 스트림을 전송하거나 HTTP와 같은 특정 어플리케이션의 트래픽 특성을 반영하는데 초점이 맞춰져 있다. 본 논문에서는 멀티미디어 데이터의 특성을 반영한 네트워크 트래픽 생성기를 제안한다. 멀티미디어 데이터의 특성을 반영하기 위해 대표적인 멀티미디어 콘텐츠인 온라인 게임의 트래픽을 분석하기 위해서 온라인 게임의 패킷 전송간 시간과 패킷 크기 확률변수들에 따른 분포를 모델링 하였으며 그 모델을 입력으로 갖는 네트워크 트래픽 생성기의 구조를 제시하였다. 제안된 네트워크 트래픽 생성기를 이용하여 L4D(Left4Dead), WoW(World of Warcraft)의 트래픽을 생성해 본 결과 실제 데이터와 유사도가 높은 분포를 갖는 것을 확인 할 수 있었다.
본 논문에서는 PCS의 확장개념으로 최근 관심이 높아지고 있는 In-Building PCS에서 가입자 이동성향과 이동 트래픽 특성을 이용해서 시스템의 트래픽 성능을 분석하였다. 이를 위해 빌딩내 적절한 셀 모양을 설정하고 가입자 이동성을 수학적으로 모델링하였으며 모델링된 셀에서의 가입자 이동률을 다양한 이동 파라메터로서 정의하고 이로부터 2차원 Morkov 생성-소멸 상태도를 유도하였다. 마지막으로 모델링된 가입자 이동성과 트랙픽 상태도를 통해 셀 내에서의 트래픽 성능을 분석하고 평가하였다.
최근에 중등학교 학내 전산망에서 동영상 위주의 멀티미디어 학습 자료를 이용한 학습이 많아짐에 따라, 실제 수업 시간이나 자율 학습 시간에 동영상 학습 자료를 활용했을 때 트래픽 특성이 구체적으로 어떻게 나타나는 지를 정량적으로 규명하는 것이 요구된다. 이에 본 논문에서는 고등학교 1개교와 중학교 1개교에 대해 동영상 학습 자료를 이용한 학습 시 학내 전산망에서 나타나는 트래픽 특성을 트래픽 분석 도구를 이용하여 분석하였다. 특히, 학교 내에 자체 웹 서버의 유무, 컴퓨터 접속 대수 등을 주요 변인으로 하여 동영상 실행 시 나타나는 현상들에 대한 측정 결과들을 제시하였다. 측정 결과로부터 다음과 같은 특성들을 얻어낼 수 있었다. 첫째, 학교 내에 자체 웹 서버의 유무가 전송 트래픽 량에 상당한 영향을 주었다. 둘째, 동시 컴퓨터 접속 대수의 증가가 끊김 현상과 같은 트래픽 특성에 영향을 주었다. 이러한 측정 및 분석 결과를 볼 때, 적게는 수십 명 많게는 수백 명의 학생이 동시에 인터넷을 통해 학습을 한다면 학내 전산망의 구성 형태나 동시 접속자 수에 따라 원활한 학습을 가져오지 못하고 많은 문제를 가져 올 것으로 예상되었다.
최근 분산 컴퓨팅 환경이 확대되고 네트워크 기반의 응용프로그램이 다양하게 개발됨에 따라 네트워크 트래픽이 증가되고 있으며, 트래픽 종류도 P2P(Peer to Peer), 실시간 동영상등과 같이 다양해지고 있다. 네트워크 트래픽 중에서 P2P 트래픽이 지속적으로 증가되면서 많은 대역폭을 차지하고 있기 때문에 웹, 파일 전송 및 실시간 동영상등과 같은 다른 네트워크 응용프로그램의 서비스 품질을 보장하지 못하는 상황이 빈번하게 발생하고 있다. P2P 트래픽으로 인한 문제점을 해결하기 위해 기존에 포트 기반의 P2P 트래픽 검출 기법과 패킷들의 내용을 검사하는 DPI(Deep Packet Inspection) 방식의 검출 기법들이 제시되었으나 최근의 P2P 용용프로그램들이 고정된 포트를 사용하지 않으며, 패킷들의 내용을 암호화하여 전송함으로써 기존의 연구 방법을 P2P 트래픽 검출에 적용하기가 어려운 상황이다. 본 논문에서는 기존의 포트 기반의 P2P 트래픽 검출 기법과 DPI 기법의 문제점들을 해결할 수 있는 플로우(flow) 매개 변수의 상관 관계를 이용한 플로우 전달 특성 기반의 P2P Heavy 트래픽 검출 알고리즘을 제시한다. 본 논문에서 제시하는 알고리즘은 P2P 트래픽 중에서 네트워크 대역폭을 가장 많이 차지하는 컨텐츠 다운로드 P2P 트래픽을 검출하는 것이다. P2P 트래픽은 컨텐츠를 가지고 있는 상대 노드(Peer)들을 검색하는 단계와 검색된 노드들 중에 하나 이상의 노드로부터 컨텐츠를 다운로드하는 단계로 이루어진다. 이러한 P2P 응용프로그램들의 특성을 P2P 플로우 패턴으로 정의하고 이를 기반으로 P2P Heavy 트래픽을 검출하는 알고리즘을 개발하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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