헤더 메타데이터에 기반한 지능형 네트워크 제어 구조 연구

• 영문명: A Study on Header-Metadata Based Autonomous Learning Network Control Architecture
• 발행기관: 한국전자통신학회
• 저자명: 김성재 송용규 이윤행 정회경
• 간행물 정보: 『한국전자통신학회 논문지』제21권 제3호, 945~954쪽, 전체 10쪽
• 주제분류: 공학 > 전자/정보통신공학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2026.06.30

국문 초록

본 논문은 암호화 트래픽 증가와 SDN(Software Defined Network)/NFV(Network Function Virtualization) 기반 네트워크 구조 확산으로 인해 기존 DPI(Deep Packet Inspection) 기반 분석 및 정적 제어 방식이 갖는 한계를 해결하기 위해, 헤더 메타데이터 통합에 기반한 자율학습형 네트워크 제어 모델을 제안한다. 제안 모델은 SR(Segment Routing) 기반 경로 의미 정보와 INT(In-band Network Telemetry) 기반 실행 성능 정보를 통합하여 네트워크 상태를 표현하고, 점진적 학습(Incremental Learning)과 피드백 기반 자체 최적화(Self-Optimization) 구조를 통해 환경 변화에 적응하도록 설계되었다. 이를 위해 흐름 분석기, 문맥 생성기, 학습 모듈, 의사결정 엔진으로 구성된 순환 제어 구조를 정의하였다. 시뮬레이션 기반 성능 평가결과, 제안 모델은 기존 헤더 기반 분석 기법 대비 지연시간, 패킷 손실률 및 자원 활용도 측면에서 보다 안정적인 성능 양상을 나타냈으며, 헤더 메타데이터 통합과 자율학습구조가 지능형 네트워크 제어에 유의미한 접근임을 확인하였다.

영문 초록

This paper aims to propose a self-adaptive network control model based on integrated header metadata to address the limitations of traditional DPI-based analysis and static control in SDN/NFV environments. The proposed model combines path semantic information from Segment Routing and execution-level performance data from In-band Network Telemetry to represent network states. A cyclic control architecture consisting of a Flow Analyzer, Context Generator, Learning Module, and Decision Engine is designed to support incremental learning and feedback-driven self-optimization. Simulation-based evaluations indicated that the proposed approach maintains relatively stable performance in terms of delay, packet loss, and resource utilization compared to existing header-based methods. These observations suggest that integrating header metadata with adaptive learning mechanisms provides a practical foundation for intelligent network control.

목차

Ⅰ. 서 론

Ⅱ. 관련연구

Ⅲ. 헤더 메타데이터 기반 자율학습 네트워크제어 모델 제안 구조

Ⅳ. 실험 환경 구성 및 구현 검증

Ⅴ. 결론

References

키워드

네트워크 제어 모델 자기 적응형 네트워크 헤더 메타데이터 Network Control Model Self-adaptive Network Header metadata INT SR