• 한국차세대컴퓨팅학회논문지
• /
• 제13권6호
• /
• pp.7-20
• /
• 2017

클라우드 및 빅데이터의 확산, 대규모 트래픽 폭증으로 인하여 기존 네트워크는 복잡성과 관리 효율성에 많은 문제점이 발생하였다. 이 문제를 해결하기 위해 네트워크 장비의 전송 기능과 제어 기능을 분리하여 프로그래밍을 통해 네트워크 장비를 제어 할 수 있는 소프트웨어 정의 네트워킹(SDN) 환경이 제시되었다. 이에 따라 SDN에 기존 레거시 장비들을 연결하는 방법, 효율적인 데이터 통신을 위한 패킷 관리 방법, 중앙 집중화된 구조에서의 컨트롤러 부하를 분산하는 방법 등 SDN 컨트롤러의 성능을 향상시키기 위한 연구들이 많이 진행되고 있다. 그러나 네트워크를 이용하는 애플리케이션 품질 관점에서 SDN을 제어하는 연구는 부족한 실정이다. 즉, 네트워크 서비스 품질을 만족하는 라우팅 경로 구축, 변경 등을 지원하기 위해 애플리케이션 네트워크 서비스 품질에 대한 계약을 기반으로 네트워크의 요구사항을 파악하고 현재 네트워크 상태 정보를 수집하여 네트워크 서비스 품질 위반 상황을 식별하는 메커니즘이 필요하다. 본 논문은 SDN 환경에서 애플리케이션의 네트워크 서비스 품질을 보장하며 원활한 서비스 제공을 위해 온톨로지를 사용하여 네트워크 경로의 품질 위반상황을 판별하는 방법을 제시한다.

• 스마트미디어저널
• /
• 제11권5호
• /
• pp.82-90
• /
• 2022

Along with the growing popularity of 5G technology, providing flexible and personalized network services suitable for requirements of customers has also become a lucrative venture and business key for network service providers. Therefore, dynamic network provisioning is needed to help network service providers. Moreover, increasing user demand for network services meets specific requirements of users, including location, usage duration, and QoS. In this paper, a routing algorithm, which makes routing decisions using Reinforcement Learning (RL) based on the information about link stability, is proposed and called Link Stability aware Reinforcement Learning (LSRL) routing. To evaluate this algorithm, several mininet-based experiments with various network settings were conducted. As a result, it was observed that the proposed method accepts more requests through the evaluation than the past link annotated shorted path algorithm and it was demonstrated that the proposed approach is an appealing solution for dynamic network provisioning routing.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
• /
• 제11권1호
• /
• pp.23-34
• /
• 2022

네트워크 기술의 발달로 그 적용 영역 또한 다양해지면서 다양한 목적의 프로토콜이 개발되고 트래픽의 양이 폭발적으로 증가하게 되었다. 따라서 기존의 전통적인 스위칭, 라우팅 방식으로는 네트워크 관리자가 망의 안정성과 보안 기준을 충족하기 어렵다. 소프트웨어 정의 네트워킹(SDN)은 이러한 문제를 해결하기 위해 제시된 새로운 네트워킹 패러다임이다. SDN은 네트워크 동작을 프로그래밍하여 효율적으로 네트워크를 관리할 수 있도록 한다. 이는 네트워크 관리자가 다양한 여러 양상의 공격에 대해서 유연한 대응을 할 수 있는 장점을 가진다. 본 논문에서는 SDN의 이러한 특성을 활용하여 SDN 구성 요소인 컨트롤러와 스위치를 통해 공격 정보를 수집하고 이를 기반으로 공격을 탐지하는 위협 레벨 관리 모듈, 공격 탐지 모듈, 패킷 통계 모듈, 플로우 규칙 생성기를 설계하여 프로그래밍하고 허니팟을 적용하여 지능형 공격자의 서비스 거부 공격(DoS)을 차단하는 방법을 제시한다. 제안 시스템에서 공격 패킷은 수정 가능한 플로우 규칙에 의해 허니팟으로 빠르게 전달될 수 있도록 하였으며, 공격 패킷을 전달받은 허니팟은 이를 기반으로 지능적 공격의 패턴을 분석하도록 하였다. 분석 결과에 따라 지능적 공격에 대응할 수 있도록 공격 탐지 모듈과 위협 레벨 관리 모듈을 조정한다. 제안 시스템을 실제로 구현하고 공격 패턴 및 공격 수준을 다양화한 지능적 공격을 수행하고 기존 시스템과 비교하여 공격 탐지율을 확인함으로써 제안 시스템의 성능과 실현 가능성을 보였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제15권9호
• /
• pp.3138-3150
• /
• 2021

Multimedia services on the Internet are continuously increasing. Accordingly, the demand for a technology for efficiently delivering multimedia traffic is also constantly increasing. The multicast technique, that delivers the same content to several destinations, is constantly being developed. This technique delivers a content from a source to all destinations through the multicast tree. The multicast tree with low cost increases the utilization of network resources. However, the finding of the optimal multicast tree that has the minimum link costs is very difficult and its calculation complexity is the same as the complexity of the Steiner tree calculation which is NP-complete. Therefore, we need an effective way to obtain a multicast tree with low cost and less calculation time on SDN-based smart network platforms. In this paper, we propose a new multicast tree generation algorithm which produces a multicast tree using an agent trained by model-based meta reinforcement learning. Experiments verified that the proposed algorithm generated multicast trees in less time compared with existing approximation algorithms. It produced multicast trees with low cost in a dynamic network environment compared with the previous DQN-based algorithm.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
• /
• 제21권1호
• /
• pp.1-12
• /
• 2015

미래형 서비스 실증을 위해서 실험자들에게 소프트웨어-정의 네트워킹(Software-Defined Networking: SDN)과 클라우드 컴퓨팅(Cloud Computing: CC) 기반으로 융합된 컴퓨팅/네트워킹 자원들을 유연하게 제공하는 통합된 시험/실증 환경의 중요성이 확산되고 있다. 이러한 추세에 맞춰서 OF@TEIN(OpenFlow @ Trans Eurasian Information Network) 시험/실증 환경에서는 국내외 다수 지역들에 가상화를 지원하는 융합형 자원인 SmartX Rack들을 설치하고 이들을 오픈플로우(OpenFlow) 기반의 SDN에 의해 연동하여 활용한다. 본 논문에서는 다지점에 설치된 오픈플로우 사이트들을 2계층 이더넷(Ethernet) 차원에서 연동할 때 원하는 토폴로지에 부합하도록 NVGRE(network virtualized generic route encapsulation) 터널링을 자동으로 설정하고 관제하는 관리도구를 소개한다. 제안한 관리 도구를 활용하면 운용자는 다수의 오픈플로우 사이트들간의 네트워크 연동을 신속하고 효율적으로 관리할 수 있고, 이와 동시에 실험자들은 원하는 가상화된 사용자 네트워크(virtual tenant network)를 최대한 자율적으로 구성하고 활용할 수 있다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제10권5호
• /
• pp.2267-2285
• /
• 2016

Information Centric Networking that uses content name instead of IP address as routing identifier can handle challenges such as traffic explosion and user mobility, but it also suffers from scalability and incompatibility problems. In this paper by combining the concept of software defined networking and Internet end to end arguments, we propose a wide area deployable software defined information centric networking service model named SD-ICN. SD-ICN employs a dual space structure that separates edge service network and core transmission network. The enhanced SDN techniques are used in edge service network in order to implement intelligent data routing and caching, while traditional IP technique is reserved in core transmission network so as to provide wide area high speed data transmission. Besides, a distributed name resolution system based on the cooperation of different controllers is also presented. The prototype experiments in our campus network show that SD-ICN can be deployed in a scalable and incremental way with no modification of the core network, and can support typical communication modes such as multicast, mobility, multihoming, load balancing, and multipath data transmission effectively.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제12권10호
• /
• pp.4640-4661
• /
• 2018

To cope with the explosive growth of Internet services, Service Function Chaining (SFC) based on Software-defined Networking (SDN) is an emerging and promising technology that has been suggested to meet this challenge. Determining the placement of Virtual Network Functions (VNFs) and routing paths that optimize the network utilization and resource consumption is a challenging problem, particularly without violating service level agreements (SLAs). This problem is called the optimal SFC placement problem and an Integer Linear Programming (ILP) formulation is provided. A greedy heuristic solution is also provided based on an improved two-step mapping algorithm. The obtained experimental results show that the proposed algorithm can automatically place VNFs at the optimal locations and find the optimal routing paths for each online request. This algorithm can increase the average request acceptance rate by about 17.6% and provide more than 20-fold reduction of the computational complexity compared to the Greedy algorithm. The feasibility of this approach is demonstrated via NetFPGA-10G prototype implementation.

• 사물인터넷융복합논문지
• /
• 제2권2호
• /
• pp.37-49
• /
• 2016

IP 주소는 기존 인터넷에서 단말과 어플리케이션을 바인딩하기 위해 식별자와 위치자의 역할을 모두 갖고있다. 이러한 바인딩을 제거하기 위해 몇몇 프로토콜들이 제안되었고, 제안된 대부분의 연구들은 기존의 인터넷과 호환성을 유지하기 위해 IPv6기반의 단말 식별자를 사용하였다. 하지만, 단말 식별자는 일반적으로 IP 도메인 상에서 라우터블하지 않은 주소이기 때문에 기존의 표준 IPv6 라우터들은 이와 같은 단말 식별자를 처리할 수 없었고, 때문에 단말 식별자는 보통 단말에서 위치자로 변경될 수 밖에 없었다. 본 논문에서는 분산 해시 테이블(DHT)을 이용한 단말의 위치자와 식별자를 분리하는 기술을 제안하였다. 제안한 기술은 기존의 네트워크를 가상의 Host Identity 도메인과 실제의 IP 도메인으로 나누어 host Identity 도메인을 IP 도메인 위에서 오버레이된 방식으로 사용할 수 있도록 설계함으로써, 단말 식별자를 자신의 주소로 갖는 패킷을 직접 다룰 수 있고, 가상의 도메인을 통해 라우터블하지 않은 식별자를 라우터블하게 처리할 수 있다. 제안 기술의 평가는 기존의 연구와 시그널링과 패킷 전송에 소모되는 비용을 비교하였으며, 비교 결과는 현대의 모바일 위주의 환경에는 제안한 기술이 더 적합하다는 것을 보여주고 있다.

• Journal of information and communication convergence engineering
• /
• 제20권1호
• /
• pp.22-30
• /
• 2022

The reinforcement learning algorithm has proven its potential in solving sequential decision-making problems under uncertainties, such as finding paths to route data packets in wireless sensor networks. With reinforcement learning, the computation of the optimum path requires careful definition of the so-called reward function, which is defined as a linear function that aggregates multiple objective functions into a single objective to compute a numerical value (reward) to be maximized. In a typical defined linear reward function, the multiple objectives to be optimized are integrated in the form of a weighted sum with fixed weighting factors for all learning agents. This study proposes a reinforcement learning -based routing protocol for wireless sensor network, where different learning agents prioritize different objective goals by assigning weighting factors to the aggregated objectives of the reward function. We assign appropriate weighting factors to the objectives in the reward function of a sensor node according to its hop-count distance to the sink node. We expect this approach to enhance the effectiveness of multi-objective reinforcement learning for wireless sensor networks with a balanced trade-off among competing parameters. Furthermore, we propose SDN (Software Defined Networks) architecture with multiple controllers for constant network monitoring to allow learning agents to adapt according to the dynamics of the network conditions. Simulation results show that our proposed scheme enhances the performance of wireless sensor network under varied conditions, such as the node density and traffic intensity, with a good trade-off among competing performance metrics.

• 정보과학회 논문지
• /
• 제41권10호
• /
• pp.810-823
• /
• 2014

IEEE 802.11s 기반의 무선 메쉬 네트워크는 기존의 인터넷 구조를 지니기 때문에 목적지 주소 기반 라우팅을 수행한다. 하지만 이러한 방식은 네트워크 사용자의 근본적 목적인 '무엇'에는 관심이 없으며 '어디'에만 관심을 가진다는 한계점을 지닌다. 또한, 최근 폭발적으로 증가한 모바일 디바이스로 인하여 무선 네트워크 트래픽 역시 폭발적으로 증가하였다. 이러한 트래픽은 많은 사용자가 동일한 컨텐츠를 요구할 시 네트워크 내에 중복된 내용의 패킷이 늘어나 네트워크 전체 효율성을 저하시킨다는 문제점을 지니고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 OpenFlow 기반 무선 메쉬 네트워크 환경에서의 컨텐츠 라우팅 기법을 제안한다. 효율적인 컨텐츠 라우팅을 위하여 기존 메쉬 네트워크의 네트워크 계층에 컨텐츠 계층을 추가적으로 구현하였으며, OpenFlow를 활용하여 컨텐츠 식별자를 기반으로 하는 라우팅 기법을 제안하였다. 또한 OpenFlow를 활용한 효율적인 캐싱 기법을 제안하여 메쉬 네트워크 내의 중복된 내용의 패킷을 감소시킴으로서 네트워크의 효율성을 증가시켰다. 본 논문에서는 제안한 컨텐츠 라우팅 기법의 컨트롤 메시지 오버헤드를 CCN 방식과 비교하여 분석하였으며, 캐싱 위치 설정 기법이 적용되지 않은 환경과 적용된 환경의 지연 시간을 비교하였다. 그 결과, 캐싱 기법의 효율성을 나타내는 지연시간 측면에서는 약 20%의 성능 향상을 보였으며 컨트롤 메시지 시그널링 오버헤드는 최대 89% 감소함을 확인할 수 있었다.