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u-TSMVPN의 설계와 성능분석
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국내와 국제적으로 지능형 차량 및 텔레매틱스(ITS)의 연구와 개발을 통해서 차량에 IT 기술을 통합하기 위한 노력을 가속화하고 있다. 우리나라의 경우에 텔레매틱스(ITS) 서비스를 추진하고 있다. ITS에서의 실시간 데이터 통신은 중요한 것이다. ITS는 실시간으로 차량으로부터 데이터를 수집해, ITS 센터에서 수집된 정보를 가공해 제공한다. 이러한 통신과정에서, 효과적이고 보안적인 통신 방식을 제안하고자 한다. 특히, 연구에서 제안하고 있는 SIP기반의 MVPN은 시그널링 비용을 줄이고, 보안적인 측면에서 많은 이점이 있다. 또한, 차량간의 통신에서는 NEMO를 적용해 이동성관리를 했다. 즉, ITS에서의 차량간의 통신과 차량과 서버간의 통신을 위한 SIP기반의 모바일 VPN과 V2V NEMO에 대해서 제안한다.
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전해남 공학석사(인포섹) / 정종필 교수(성균관대학교 정보통신대학)
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성능평가
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ITS에서 빈번하게 발생되는 핸드오프를 줄이고자 SIP기반의 MVPN[8]과 V2V NEMO을 적용한 u-TSMVPN을 제안했으며, 이번호에서는 u-TSMVPN에서의 성능을 분석한다.
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[14]-[17]와 유사하게, 시그널링 비용 함수는 전송 비용과 처리 비용으로 구성된다. 전송 비용은 두 개의 네트워크 노드 사이의 거리에 비례한다. 네트워크 노드에 처리비용은 터널링된 패킷의 디캡슐화와 재캡슐화 등의 메시지 처리 비용과 인증이 포함된다. IETF 의 [18]-[20]에서 제안된 아키텍처를 기반으로 했기 때문에 시그널링 흐름은 거의 유사하다. [18]-[20]의 수학적 근거는 IETF MVPN[8]의 것과 같다. CN이 인트라넷 안에 존재 하며, MN이 인트라넷과 인터넷을 이동하는 그림 10과 같은 네트워크 토폴로지를 기반으로 가정한다. 그리고 표1의 변수들은 성능분석을 위해 정의된 매개변수들이다.
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MN이 인트라넷에서 출발해 K=0, ..., , K 외부 네트워크를 방문한 후에 돌아 올 때를 고려하면, SIP기반 MVPN에서 MN은 SIP Registrar에 위치 업데이트가 필요하고, MN의 진행 중인 세션을 가지는 u-TSMVPN Center에게 RE-INVITE을 보낸다. 연구에서는 MN으로 SIP 세션의 도착은 도착율 인 포아송 과정(Poisson process)을 따른다고 가정한다. 세션 서비스 시간은 평균 M인 지수분포를 따른다. 각 MN은 c만큼의 최대 세션의 수를 가진다. MN의 세션 도착율은 M/M/c/c 큐잉 시스템으로 여겨진다. M/M/c/c 큐잉 시스템[21]의 편차에 의해 확률 i를 얻을 수 있다. MN은 세션을 가지고, i=0,...,c,이다.
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[22]와 같이 연구에서는 MN이 k0인 두 연속되는 이벤트 사이의 k네트워크를 지나며, 0i 두 진행 중인 세션 i를 가질 때의 확률 ai(k)를 증명한다. 이벤트는 a 새 세션 도착 이거나 진행중인 세션 출발일 수 있다. te,i는 두 연속되는 이벤트 사이의 시간 간격이고, MN이 te,i동안 i세션를 갖는다고 가정하자.
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위의 증명으로 a(k)을 도출할 수 있다.
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네트워크 체류시간 비율 λn을 갖는 감마분포(Gamma distribution)를 따른다고 가정한다. 그러므로 f*n(s)을 아래와 같이 도출한다.
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특히 r=1일 때, 네트워크 잔류시간은 지수분포에 따른다. 먼저 만약 MN이 현재 인터넷 안에서 a네트워크 x (1x<k)에 잔류하고 두 이벤트 사이에 핸드오프 k시간 수행한다면, 외부 네트워크에서 인트라넷에 |_(x+k-1)/k_| 시간, 외부네트워크에서 다른 외부네트워크로 나머지 k-|_(x+k)/k_| - |_(x+k-k)/k_| 시간 핸드오프 한다. 두 번째로 만약 MN이 현재 인트라넷 (x=0)에 잔류하고, 두 이벤트 사이에 핸드오프 K수행한다면, 외부네트워크에서 인트라넷으로 |_k/K_| 시간, 외부네트워크에서 다른 외부네트워크로 나머지 k-|_K/k_| -|_k/K_|시간 핸드오프 한다. 그러므로 MN이 i세션을 가지면, 1x<k, x=0에 대한 평균 핸드오프 시그널링 비용 함수는 아래와 같이 도출할 수 있다.
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[15]를 참조하면, i=0,...,c일 때, gi=f*n(Φi),pi=Φi/λn 하자. 수식 (7)과 (8)에서 k=0은 조금도 핸드오프 시그널링 비용을 생성하지 않기 때문에, ai(0)은 고려하지 않는다. MN이 몇몇의 네트워크를 이동 할 수 있기 때문에 k=pk+q,p=0,1...,과 0q<k라 한다. 그러면,
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일 때, 수식 (7)을 아래와 같이 다시 쓸 수 있다.
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수식 (8)은 아래와 같이 다시 쓸 수 있다.
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세 가지의 다른 분포를 고려하면, 수식 (10)와 (11)은 아래와 같이 다시 작성할 수 있다.
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x는 βx=1/k을 갖는 균등분포이다. 수식(12)을 아래와 같이 다시 쓸 수 있다.
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MN이 인트라넷이나 인트라넷에 인접한 외부 네트워크에 위치에 있을 확률이 가장 높다고 가정하고, x는 βx 을 갖는 선형분포라 하면, x의 p.d.f는 아래와 같다.
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그러므로 아래와 같은 수식을 도출할 수 있다.
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만약 x가 지수분포 p.d.f 이면,
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결과적으로 시간당 평균 핸드오프 시그널링 비용은 수식 (1)과 수식 (13)-(15)에 의해 아래와 같이 도출할 수 있다.
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[14]-[17]에서 제안된 수식에 의해 시그널링 비용, ct,i와 Dt을 도출할 수 있다.
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1과 m은 mn, nvg, pro, dia, reg, cn, alg, its 일 수 있다. mn은 MN, nvg는 SIP-NVG, pro는 SIP Proxy1, dia는 Diameter server, reg는 SIP Proxy 2/Registrar, cn은 CN, alg는 ALG, its는 u-TSMVPN Center를 의미한다. 또한, 등록비용, RE-INVITE 비용은 아래와 같이 정의된다.
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u-TSMVPN에서의 시그널링 비용은 아래와 같이 나타낼 수 있다.
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수치분석 결과
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이번 호에서는 성능평가에 대한 수치분석 결과에 대해서 논의한다. 네트워크 유지 시간은 지수분포로 가정한다. 또한 전송 비용은 출발 노드와 도착 노드 사이 거리에 비례한다고 가정하고, 무선 연결 전송 비용은 유선 연결 전송 비용보다 더 높다고 가정한다. 또한, λm=0.1, c=5, k=5라고 설정한다. x는 0과 K사이에서 임의로 선택한다. 그러므로 다양한 핸드오프 시나리오를 생각할 수 있다. 표 2은 분석에 사용된 매개변수에 정의된 값들이다. 그림 11은 핸드오프 시그널링 비용과 ASR(Arrival -to-Service Ratio) 관계를 보여준다.
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그림 12는 외부네트워크에서 인트라넷으로의 시그널링 비용을 보여 준다. 이 분석은 sigma를 0.5로 고정시키고, c값을 변경하며 측정한다. c는 MN안의 세션의 수를 나타낸다. u-TSMVPN에서 MN은 각세션마다 SIP registration과 SIP RE-INVITE 수행이 필요하다. 분석결과 비용은 세션이 더 많을 경우 더 높게 나타난다.
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그림 13은 인터넷에서 인터넷으로 이동 시 핸드오프 시그널링 비용을 나타낸다. 위의 분석 또한, sigma를 0.5로 고정시키고 세션의 수를 변경하며 측정했다.
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그림 15는 12-14의 합계의 핸드오프 시그널링 비용을 나타낸 것이다. 결과적으로 그림 12-14에서 보이는 것처럼 핸드오프 시그널링 비용이 시간이 지남에 따라 급격하게 감소하는 것을 볼 수 있다. 이러한 수치적 결과를 도출해 ITS에서 SIP 기반 MVPN을 사용함으로써 최초 이후에 핸드오프의 시그널링 비용이 얼마나 절감이 되는지 확인할 수 있다.
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연
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구에서는 지능형 교통 시스템에서의 효과적인 통신을 위한 SIP 기반의 MVPN과 V2V NEMO 방식을 적용한 u-TSMVPN을 제안했다. ITS 환경에서 빈번하게 발생하게 되는 핸드오프 비용을 절감하기 위해서 SIP 기반의 MVPN 구조를 제안하고, 성능분석을 위해 성능평가를 수행했다. 성능분석 결과에서처럼 세션의 수가 일정 수 이상 증가한 이후로 핸드오프 시그널링 비용이 급격히 감소하는 것을 확인했다. 결론적으로, 연구에서 u-TSMVPN은 SIP을 이용해 세션을 관리하도록 설계됐다. 지능형 교통 시스템은 첨단 통신 기술이 접목돼, 교통 혼잡, 환경오염 등의 사회적인 문제를 해결하기 위한 해결책으로 제시되고 있다.
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[월간 시큐리티월드 통권 제207호(sw@infothe.com)]
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