통합 서비스망은 실시간 응용들에게 고품질의 서비스를 제공하기 위해서 종단간 지연의 한계를 보장해야 한다. 이러한 보장 서비스는 라우터의 출력 포트에 설치되는 실시간 스케줄러에 의해서 제공된다. 그러나 현재까지 연구된 스케줄링 알고리즘들은 네트워크 유용도 혹은 확장성(scalability)에 문제점을 갖고 있다. 여기서 네트워크 유용도는 얼마나 많은 실시간 세션들을 승인할 수 있는 지를 의미한다. 본 논문은 서비스 곡선 알고리즘에서 높은 네트러크 유용도와 확장성 양쪽을 모두 성취할 수 있는 서비스 곡선 할당 방식을 제안한다. 서비스 곡선 알고리즘의 가장 큰 특징은 서비스 곡선 할당 방식에 따라서 네트워크 유용도와 확장성 모두가 결정된다는 점이다. 일상적인 믿음과 반대로, 데드라인을 계산할 때 전체 서비스 곡선이 아닌 일부만이 사용됨을 증명한다. 이 사실로부터 우리는 데드라인을 계산하는 비용이 상수 시간인 서비스 곡선 할당 방식을 제안한다. 또한, 수치결과를 통해서 제안하는 방식이 mutirate 알고리즘을 포함한 GPS 알고리즘들보다 더 높은 네트워크 유용도를 성취함을 보인다. 우리가 아는 한, 서비스 곡선 알고리즘이 제안하는 서비스 곡선 할당 방식을 채용하면 동일한 확장성을 갖는 스케줄링 알고리즘들 중에 가장 놀은 네트워크 유용도를 성취한다.
자동차산업과 ICT 기술의 융합 분야는 크게 상용서비스 분야와 Cooperative-ITS (C-ITS) 서비스 분야로 나뉠 수 있다. C-ITS 서비스 분야는 더 안전한 운송, 더 친환경적이고 효율적인 교통, 및 더 예측가능하고 생산적인 이동성을 제공하는 것을 목표로 하는 분야로서 V2X 통신기술이 사용되고 있다. 최근 이슈가 되고 있는 자율주행자동차와 커넥티드 카의 융합을 위해서는 높은 데이터 전송율과 낮은 전송 지연, 그리고, 낮은 전송 오류율을 요구한다. 이를 위하여 최근의 WAVE와 C-V2X (LTE-V2X, 5G-V2X) 성능 비교에 관심이 증폭되고 있으며, 통신 기술별 응용서비스들이 연구되고 있다. 본 논문에서 하이브리드 V2X 통신시스템의 응용서비스 성능평가 방법에 대해 설계하였고, 패킷에러율(PER) 성능의 감소는 차량속도가 아닌 통신 거리의 증가에 의해 발생하는 것으로 보이는 결과 등을 확인하였다.
IETF(Internet Engineering Task Force)는 저전력 손실 네트워크 환경인 LLNs(Low power and Lossy Networks)의 라우팅 프로토콜로 RPL(IPv6 Routing Protocol for Low-power Lossy Network)을 표준화하였다. RPL은 LLNs에서 요구하는 서비스에 적합한 OF(Objective Function)를 통해 경로를 생성하고 DODAG(Destination Oriented Directed Acyclic Graph)를 구축한다. 기존 연구들은 각 노드의 잔여 에너지를 확인하여 잔여 에너지가 높은 부모를 선택하여 DODAG를 구축하지만 실제 부모 노드가 에너지를 전부 소모하기 전에 DODAG를 떠나고 새로운 DODAG를 구축하는 방식은 없었다. 따라서 본 논문에서는 DODAG에 가입된 노드의 에너지 잔량이 지정된 에너지 한계점 이하로 떨어지면 그 노드가 DODAG를 미리 떠나는 EC-RPL(Enhanced Connectivity-RPL)을 제안한다. 제안된 프로토콜을 오픈소스 사물인터넷 운영체제인 Contiki에서 제공하는 Cooja 시뮬레이터를 사용하여 그 성능을 평가하고 Foren6를 활용하여 제어 메시지 수를 비교한다. 실험 결과 EC-RPL이 기존 RPL 보다 6.9% 낮은 지연시간과 5.8% 낮은 제어 메시지를 사용하며, 패킷 전달 비율은 1.7% 높은 것을 확인할 수 있다.
차기 mBcN에서는 초고속·초연결을 지원할 수 있는 무선망과 연계할 수 있도록 구축되어야 한다. 본 논문에서는 5G 무선망과 mBcN의 연계하기 위한 연동망 구조와 연동에 필요한 연동보안게이트웨이의 구조를 제안한다. 제안하는 연동보안게이트웨이는 gNB와 UPF의 사이에 위치하며 LBO 기능, SFC 기능 및 다양한 보안 기능을 제공한다. 제안하는 연동망 구조 및 연동보안게이트웨이를 통해 다양한 이점을 확보할 수 있다. 첫 번째는 mBcN망과 연결이 필요한 사용자 단말은 5G망의 무선망을 활용하여 mBcN망과 연결할 수 있다. 두 번째는 mBcN으로 전달되는 트래픽은 5G 코어망을 경유하지 않고 mBcN으로 전송되어 5G 코어망에 망부하를 야기하지 않으면서 종단간 전송 지연을 감소시킬 수 있다. 마지막으로 군응용체계 패킷이 5G코어망으로 전파되지 않고 연동 보안게이트웨이와 연결된 기지국을 통해서만 mBcN과 연결할 수 있어 보안을 유지할 수 있다. 마지막으로 본 논문에서는 5G 테스트배드 환경에서 실험을 통해 제안하는 연동 보안 게이트웨이의 LBO 기능, SFC 기능 및 보안모듈의 기능을 제공 가능함을 제시한다.
최근 기업 및 공공기관 정보시스템의 클라우드 전환이 가속화되면서 클라우드 환경에서 운영되는 웹 애플리케이션이 증가하고 있다. 클라우드 웹 애플리케이션에 대한 전통적인 네트워크 공격은 대량의 패킷으로 네트워크 자원을 고갈시키는 DoS(Denial of Service) 공격이 대표적이지만, 최근에는 애플리케이션 자원을 고갈시키는 HTTP DoS 공격도 증가하고 있어 이에 대응하기 위한 보안기술 마련이 필요하다. 특히, HTTP DoS 공격 중, 저대역폭으로 수행되는 공격은 네트워크 자원을 고갈시키지 않기 때문에 네트워크 메트릭을 모니터링 하는 전통적인 보안 솔루션으로 탐지하는 것이 어렵다. 본 논문에서는 클라우드 웹 애플리케이션에 HTTP DoS 공격을 주입하면서 웹 서버의 애플리케이션 메트릭을 수집하고, 이를 머신러닝 기반으로 학습하여 공격을 탐지하는 새로운 탐지 모델을 제안한다. 애플리케이션 메트릭으로는 아파치 웹 서버의 18종을 수집하였고, 5종의 머신러닝 모델과 2종의 딥러닝 모델을 사용하여 수집한 데이터를 학습하였다. 또한, 6종의 네트워크 메트릭을 추가로 수집 및 학습하고, 제안된 애플리케이션 메트릭 기반 모델과 성능을 비교함으로써 애플리케이션 메트릭 기반 머신러닝 모델의 우수성을 검증한다. HTTP DoS 공격 중, 저대역폭으로 수행되는 RUDY 공격과 고대역폭으로 수행되는 HULK 공격을 제안된 모델로 탐지한 결과, 두 공격 탐지에 있어서 애플리케이션 메트릭 기반 머신러닝 모델의 F1-Score가 네트워크 메트릭 기반의 모델보다 각각 약 0.3, 0.1 높은 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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