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최근 인터넷의 급속한 발전과 다양한 서비스 제공 등으로 인하여 인터넷 사용자들의 네트워크 트래픽 사용량이 폭발적으로 증가하고 있다. 특히 음성, 화상, 영상 등의 멀티미디어 관련 트래픽의 증가는 네트워크의 과부하(overload)를 유발하기 때문에 네트워크의 정상적인 서비스를 어렵게 만들고 있다. 따라서 본 논문에서는 네트워크 트래픽 데이터의 효율적 관리와 분석으로 과부하를 최소화하고 보다 안정적인 네트워크 서비스 제공을 보장할 수 있는 새로운 네트워크 트래픽 데이터 관리 시스템을 제안하고자 한다.

본 논문에서 새롭게 제안된 통합적이고 지능적인 네트워크 트래픽 관리 시스템은 실시간적 ...

최근 인터넷의 급속한 발전과 다양한 서비스 제공 등으로 인하여 인터넷 사용자들의 네트워크 트래픽 사용량이 폭발적으로 증가하고 있다. 특히 음성, 화상, 영상 등의 멀티미디어 관련 트래픽의 증가는 네트워크의 과부하(overload)를 유발하기 때문에 네트워크의 정상적인 서비스를 어렵게 만들고 있다. 따라서 본 논문에서는 네트워크 트래픽 데이터의 효율적 관리와 분석으로 과부하를 최소화하고 보다 안정적인 네트워크 서비스 제공을 보장할 수 있는 새로운 네트워크 트래픽 데이터 관리 시스템을 제안하고자 한다.

본 논문에서 새롭게 제안된 통합적이고 지능적인 네트워크 트래픽 관리 시스템은 실시간적 네트워크 모니터링으로 지속적인 서비스를 보장할 뿐만 아니라, OLAP 연산과 데이터 마이닝 기법을 이용하여 장기적으로 축적된 네트워크 트래픽 데이터로부터 내재되어 있는 유용한 정보를 발견하여 네트워크 관리자에게 제공한다. 본 논문에서 제안된 네트워크 트래픽 관리 시스템은 크게 실시간으로 운영되는 트래픽 폭주 공격 탐지 시스템 및 인터넷 애플리케이션 트래픽 분류 시스템과 장기간에 걸쳐 축적된 네트워크 트랙픽 데이터 분석 시스템으로 구성된다. 하부 구조로서 운영되는 실시간 트래픽 폭주 공격 탐지 시스템에서는 신속한 공격 탐지와 공격 유형별 분류를 수행하며, 인터넷 애플리케이션 트래픽 분류 시스템에서는 트래픽의 세분화된 분류로 원활한 대역폭의 사용과 효율적인 시스템 자원관리를 보장한다. 상부 구조의 네트워크 트래픽 데이터 분석 시스템은 학내의 네트워크 망에서 장기간에 걸쳐 수집된 네트워크 트래픽 데이터를 데이터웨어하우스에 축적한 후, 트래픽 데이터 분석을 위한 데이터 큐브 모델인 NetCube를 구축한다. NetCube를 기반으로 각 차원의 추상화 정도에 따라 다양한 OLAP 연산을 통하여 다차원적 분석을 수행하고, 데이터 마이닝 분석 기법으로 데이터에 내재되어 있는 잠재적 패턴을 발견하여 네트워크 관리자에게 유용한 분석 정보를 제공한다.

본 논문에서 제안하는 지능적 네트워크 트래픽 관리 시스템은 실시간으로 네트워크 내의 통신 요소를 관찰하고 제어하여 안정적인 네트워크 서비스를 보장한다. 또한 장기적으로 축적된 네트워크 트래픽 데이터를 기반으로 다차원적이고 심층적인 분석정보와 트래픽 데이터에 내재되어 있는 기간별 애플리케이션 성장도 분석 및 학내 구성원간의 상관관계분석 등의 잠재적 패턴을 네트워크 관리자에게 제공함으로써, 보다 안정적인 네트워크 환경 지원을 위한 의사결정과 QoS 정책 입안의 과학적인 근거로 활용할 수 있도록 지원한다는 점에서 그 의의가 크다고 할 수 있다.

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