헤더 메타데이터 통합에 기반한 지능형 네트워크 제어 모델 연구 = An Autonomous Learning Network Control Model Based on Header Metadata Integration

국문 초록 (Abstract)

4차 산업혁명을 견인하는 다양한 인공지능 기반의 기술들이 사회 전반에 널리 활용되고 있다. 개인의 편리한 생활을 보장하기 위해 다양한 IoT를 이용한 지능형 홈 네트워크가 적용되고, 사회적으로는 스마트 팩토리, 스마트 시티와 같은 개념을 도입하여 일상과 사회 시스템 전반을 네트워크에 연결하여 초연결 전략을 추진하고 있다.
이러한 전략의 인프라가 되는 네트워크는 대량의 데이터를 자동 수집할 수 있도록 연결성을 보장하는 전제 조건이라 할 수 있다.
현대의 네트워크는 5G/6G, IoT, 클라우드 서비스의 확산으로 인해 트래픽 구조가 복잡해지고, 이에 따라 지연 증가, 패킷 손실, 품질 저하(QoS/QoE) 문제가 심화되고 있다.
기존의 Deep Packet Inspection(DPI) 기반 분석 방식은 높은 계산 복잡도와 보안상의 제약으로 인해 실시간 제어 및 학습이 어려우며, 네트워크 운영 자동화의 효율성이 제한된다. 또한 Header Space Analysis(HSA), HALO, FlowLens 등 기존의 헤더 기반 연구들은 정책 검증에는 효과적이나, 실시간 적응성(Adaptivity)과 상황지능(Context-awareness) 측면에서 한계를 보인다.
이러한 사항을 해결하기 위해 헤더 정보만을 활용한 지능형 네트워크 구축 방안을 제안한다. 제안된 구조는 Segment Routing(SR)과 In-band Network Telemetry(INT) 메타데이터를 융합하여 의미 계층(Semantic Layer)과 실행 계층(Operational Layer)을 통합한 Flow Intelligence with SR/INT Augmentation(FISA) 모델로 구현되었다. FISA는 증분 학습(Incremental Learning)을 기반으로 실시간 학습과 자율 제어가 가능한 지능형 흐름 관리 구조를 형성하며, 네트워크 상태 변화에 따라 동적으로 경로를 재조정하고 최적화된 제어 결정을 수행되도록 설계하였다.
성능 검증은 NS-3 시뮬레이터를 활용하여 URLLC, eMBB, BE 등 다양한 트래픽 환경에서 수행되었다. 실험결과, 제안된 모델은 기존 FlowLens 대비 평균 전송 지연이 18%, 패킷 손실률은 22% 감소되었으며, 처리량이 15% 향상됨을 확인하였다. 또한 링크 활용률(Flow Utilization)과 제어 효율(Control Efficiency) 역시 개선되어 헤더 기반 경량 분석이 실시간 네트워크 관리의 효율성 향상에 유의미한 영향을 미침을 확인하였다.
결론적으로, 헤더 정보 중심의 경량 지능 분석과 SR/INT 기반 메타데이터 융합으로 자가학습(Self-Learning)형 네트워크 아키텍처를 제안하고 네트워크 제어의 자율성, 정책 검증의 자동화, 트래픽 관리의 지능화를 통해 향후 지능형 네트워크 운영체계(Intelligent Network Operations) 구축을 위한 실질적 기반을 마련할 것으로 사료된다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Modern network infrastructures have become fundamental enablers of hyper-connected services driven by the rapid expansion of 5G/6G, the Internet of Things(IoT), and cloud computing. While these environments support diverse applications such as smart factories, smart cities, and ultra-reliable low-latency services, they also introduce severe challenges, including traffic heterogeneity, increased latency, packet loss, and frequent violations of Quality of Service(QoS) and Quality of Experience(QoE). Existing Deep Packet Inspection(DPI)-based approaches incur high computational overhead ans privacy constraints, making real-time control and adaptive learning impractical in large-scale networks. Moreover, prior header-based techniques, including Header Space Analysis(HSA), HALO, FlowLens, and TraGe, are effective for policy verification or semantic flow analysis but remain limited in real-time adaptivity, context awareness, and autonomous control.
To address these limitations, this dissertation proposes a header-metadata-driven autonomous network control model that exploits only packet header information. The proposed architecture, termed Flow Intelligence with SR/INT Augmentation(FISA), integrates Segment Routing(SR)-derived path semantics and In-band Network Telemetry(INT)-based performance metadata to unify the semantic layer and the operational control layer. By incorporating incremental learning, FISA enables continuous adaptation to dynamic traffic characteristics and network state transitions, allowing routing paths and control policies to be autonomously adjusted in real time.
The proposed model was implemented and validated using the NS-3 simulator under heterogeneous traffic scenarios, including Ultra-Reliable and Low Latency Communications(URLLC), enhanced Mobile Broadband(eMBB), and Best Effort(BE). Experimental results demonstrate that FISA reduces average end-to-end latency by 18% and packet loss rate by 22%, while improving throughput by 15% compared to a FlowLens-based baseline. In addition, improvements in flow utilization and control efficiency confirm that lightweight header-based intelligence significantly enhances real-time network management without relying on payload inspection.
In conclusion, this dissertation presents a self-learning network architecture based on lightweight header metadata and SR/INT integration. By enabling autonomous network control, adaptive policy verification, and intelligent traffic management, the proposed approach porvieds a practical foundation for future intelligent network operations.

목차 (Table of Contents)

• 국문초록ⅰ
• 목 차ⅲ
• 그림목차ⅵ
• 도표목차 viii
• 약어표 ix
• I. 서 론1
• 1.1 연구배경 및 목적1
• 1.2 연구내용 5
• 1.3 논문의 구성 8
• Ⅱ. 관련 연구10
• 2.1 기존 네트워크 분석방식 10
• 2.2 HSA 기반 분석 구조11
• 2.3 HALO 확장 기법 및 NFV 환경 논리 최적화 13
• 2.3.1 NFV 환경에서의 HALO 구조 확장 14
• 2.3.2 HALO의 구조적 모델 및 수식표현 15
• 2.3.3 NFV 환경에서의 활용 사례16
• 2.3.4 HALO의 의의와 한계 17
• 2.4 FlowLens 기반 실시간 흐름 분석 17
• 2.4.1 FlowLens 아키텍처18
• 2.4.2 Flow Feature Extraction 방식 20
• 2.4.3 Semantic Embedding 및 유사 흐름 비교21
• 2.4.4 Real-time Incremental Learning 기반 흐름 적응 구조24
• 2.4.5 Score-based Classification & Real-time Decision 26
• 2.4.6 HALO 대비 기술 비교28
• 2.4.7 FlowLens 한계 및 본 연구 연계 지점 30
• 2.5 TraGe 기법 : 그래프 임베딩 기반 의미 분석 32
• 2.6 SR 기반 메타데이터 확장 활용 연구 34
• 2.7 기존 연구 비교 분석과 차별적 위치37
• Ⅲ. 설계 제안 Architecture41
• 3.1 연구 설계 개요 42
• 3.1.1 기존 연구의 기술적 기반과 한계42
• 3.1.2 연구 설계 원칙 43
• 3.1.3 연구자의 설계 관점45
• 3.2 설계 구조 및 논리모델46
• 3.2.1 전체 개념 및 구조 개요 46
• 3.2.2 핵심모듈 구성 및 논리 흐름 47
• 3.2.3 상황 인지와 학습의 결합 논리 49
• 3.2.4 의사결정 및 피드백 메커니즘50
• 3.3 지능형 네트워크 System Architecture 설계 52
• 3.3.1 Flow Intelligence System Architecture52
• 3.3.2 운영 및 피드백 실행 모델54
• 3.3.3 피드백 메커니즘 및 설계의 의의56
• Ⅳ. 구현 및 검증58
• 4.1 연구의 구현 및 검증 개요59
• 4.1.1 실험 환경59
• 4.1.2 실험 데이터 Pipeline 61
• 4.2 구현 구조 및 절차 63
• 4.3 실험 설계67
• 4.3.1 Topology 구성69
• 4.3.2 트래픽 유형 및 생성 조건70
• 4.3.3 실험 수행 절차 71
• 4.3.4 실험 확장성 및 제약 조건75
• 4.4 측정 결과, 시각화 및 고찰 77
• 4.4.1 측정 알고리즘 및 의사코드 78
• 4.4.2 실험결과 및 시각화81
• 4.4.3 결과 비교 및 오차 분석 85
• Ⅴ. 결론 및 향후 연구 88
• 참고문헌91
• 영문초록97
• 감사의 글(Acknowledgement)99