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센싱 데이터의 수가 증가하고, 세션의 연결이 불완전하거나 고립된 상태의 센서가 존재하여, 노드들의 연결과 끊김이 발생하는 사물인터넷 또는 스마트 더스트 네트워크 환경에서, 데이터 플레인 및 컨트롤 플레인의 개수를 효율적으로 조절하기 위한, 동적 소프트웨어 정의 네트워킹 플레인 스케일링 방법으로서,상기 동적 소프트웨어 정의 네트워킹 플레인은,컨트롤 플레인, 가용 플레인 및 데이터 플레인을 포함하여 구성되되,상기 가용 플레인은,복수 개의 단위 플레인으로 구성되고, 가용 플레인의 단위 플레인은 데이터 플레인 또는 컨트롤 플레인으로 할당되며,(0) 네트워크 서버가 사물인터넷 또는 스마트 더스트 네트워크 환경에서의 복수의 센서로부터 검출된 데이터 패킷 처리 요청을 수신하는 단계;(1) 현재 발생 중인 데이터 패킷의 개수를 기준으로 가용 플레인의 할당을 요청하는 단계;(2) 상기 단계 (1)의 요청에 따라 학습 곡선을 기반으로 한 예측 알고리즘을 이용하여 데이터 플레인에서 필요한 단위 플레인의 개수를 예측하는 단계;(3) 상기 단계 (2)에서 예측된 데이터 플레인에서 필요한 단위 플레인의 개수에 따라 가용 플레인에서 데이터 플레인으로 단위 플레인을 할당하고, 나머지 단위 플레인을 컨트롤 플레인으로 할당하여, 동적으로 소프트웨어 정의 네트워킹 플레인을 스케일링하는 단계; 및(4) 상기 단계 (3)에서 스케일링 된 동적 소프트웨어 정의 네트워킹 플레인을 이용하여 데이터 패킷을 처리하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 사물인터넷 네트워크 환경에서의 학습 곡선을 기반으로 한 동적 소프트웨어 정의 네트워킹 플레인 스케일링 방법
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제1항에 있어서, 상기 단계 (2)의 학습 곡선을 기반으로 한 예측 알고리즘은,선형 회귀 알고리즘인 것을 특징으로 하는, 사물인터넷 네트워크 환경에서의 학습 곡선을 기반으로 한 동적 소프트웨어 정의 네트워킹 플레인 스케일링 방법
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제5항에 있어서, 상기 선형 회귀 알고리즘은,플레인을 동적으로 조절하기 위해 데이터 패킷의 개수를 변수로 활용하는 것을 특징으로 하는, 사물인터넷 네트워크 환경에서의 학습 곡선을 기반으로 한 동적 소프트웨어 정의 네트워킹 플레인 스케일링 방법
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제5항에 있어서, 상기 선형 회귀 알고리즘은,데이터 패킷의 개수가 증가하면 데이터 플레인에 할당되는 단위 플레인의 개수를 증가시키고, 데이터 패킷의 개수가 감소하면 데이터 플레인에 할당되는 단위 플레인의 개수를 감소시키는 것을 특징으로 하는, 사물인터넷 네트워크 환경에서의 학습 곡선을 기반으로 한 동적 소프트웨어 정의 네트워킹 플레인 스케일링 방법
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제1항에 있어서, 상기 단계 (4)에서는,컨트롤 플레인이 데이터 플레인을 제어하며, 데이터 플레인이 데이터 패킷을 처리하는 것을 특징으로 하는, 사물인터넷 네트워크 환경에서의 학습 곡선을 기반으로 한 동적 소프트웨어 정의 네트워킹 플레인 스케일링 방법
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제1항에 있어서, 상기 컨트롤 플레인 및 데이터 플레인은,물리적 네트워크 자원을 공유하는 것을 특징으로 하는, 사물인터넷 네트워크 환경에서의 학습 곡선을 기반으로 한 동적 소프트웨어 정의 네트워킹 플레인 스케일링 방법
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제1항에 있어서, 상기 동적 소프트웨어 정의 네트워킹 플레인 스케일링 방법은,변화하는 데이터 패킷들의 성질을 반영하여 동적으로 플레인을 설정하는 것을 특징으로 하는, 사물인터넷 네트워크 환경에서의 학습 곡선을 기반으로 한 동적 소프트웨어 정의 네트워킹 플레인 스케일링 방법
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센싱 데이터의 수가 증가하고, 세션의 연결이 불완전하거나 고립된 상태의 센서가 존재하여, 노드들의 연결과 끊김이 발생하는 사물인터넷 또는 스마트 더스트 네트워크 환경에서, 데이터 플레인 및 컨트롤 플레인의 개수를 효율적으로 조절하기 위한, 동적 소프트웨어 정의 네트워킹 플레인 스케일링 시스템(10)으로서,상기 동적 소프트웨어 정의 네트워킹 플레인은,컨트롤 플레인, 가용 플레인 및 데이터 플레인을 포함하여 구성되되,상기 가용 플레인은,복수 개의 단위 플레인으로 구성되고, 가용 플레인의 단위 플레인은 데이터플레인 또는 컨트롤 플레인으로 할당되며,네트워크 서버로부터 사물인터넷 또는 스마트 더스트 네트워크 환경에서의 복수의 센서로부터 검출된 데이터 패킷 처리 요청을 수신하는 수신부(400);현재 발생 중인 데이터 패킷의 개수를 기준으로 가용 플레인의 할당을 요청하는 가용 플레인 요청부(100);상기 가용 플레인 요청부(100)의 요청에 따라 학습 곡선을 기반으로 한 예측 알고리즘을 이용하여 데이터 플레인에서 필요한 단위 플레인의 개수를 예측하는 예측부(200);상기 예측부(200)에 의해 예측된 데이터 플레인에서 필요한 단위 플레인의 개수에 따라 가용 플레인에서 데이터 플레인으로 단위 플레인을 할당하고, 나머지 단위 플레인을 컨트롤 플레인으로 할당하여, 동적으로 소프트웨어 정의 네트워킹 플레인을 스케일링하는 스케일링부(300); 및상기 스케일링부(300)에서 스케일링된 동적 소프트웨어 정의 네트워킹 플레인을 이용하여 데이터 패킷을 처리하는 데이터 패킷 처리부(500)를 포함하는 것을 특징으로 하는, 사물인터넷 네트워크 환경에서의 학습 곡선을 기반으로 한 동적 소프트웨어 정의 네트워킹 플레인 스케일링 시스템
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제11항에 있어서, 상기 학습 곡선을 기반으로 한 예측 알고리즘은,선형 회귀 알고리즘인 것을 특징으로 하는, 사물인터넷 네트워크 환경에서의 학습 곡선을 기반으로 한 동적 소프트웨어 정의 네트워킹 플레인 스케일링 시스템
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제15항에 있어서, 상기 선형 회귀 알고리즘은,플레인을 동적으로 조절하기 위해 데이터 패킷의 개수를 변수로 활용하는 것을 특징으로 하는, 사물인터넷 네트워크 환경에서의 학습 곡선을 기반으로 한 동적 소프트웨어 정의 네트워킹 플레인 스케일링 시스템
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제15항에 있어서, 상기 선형 회귀 알고리즘은,데이터 패킷의 개수가 증가하면 데이터 플레인에 할당되는 단위 플레인의 개수를 증가시키고, 데이터 패킷의 개수가 감소하면 데이터 플레인에 할당되는 단위 플레인의 개수를 감소시키는 것을 특징으로 하는, 사물인터넷 네트워크 환경에서의 학습 곡선을 기반으로 한 동적 소프트웨어 정의 네트워킹 플레인 스케일링 시스템
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제11항에 있어서, 상기 데이터 패킷 처리부(500)는,컨트롤 플레인 및 데이터 플레인을 이용하되,컨트롤 플레인이 데이터 플레인을 제어하며, 데이터 플레인이 데이터 패킷을 처리하는 것을 특징으로 하는, 사물인터넷 네트워크 환경에서의 학습 곡선을 기반으로 한 동적 소프트웨어 정의 네트워킹 플레인 스케일링 시스템
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제11항에 있어서, 상기 컨트롤 플레인 및 데이터 플레인은,물리적 네트워크 자원을 공유하는 것을 특징으로 하는, 사물인터넷 네트워크 환경에서의 학습 곡선을 기반으로 한 동적 소프트웨어 정의 네트워킹 플레인 스케일링 시스템
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제11항에 있어서, 상기 동적 소프트웨어 정의 네트워킹 플레인 스케일링 시스템은,변화하는 데이터 패킷들의 성질을 반영하여 동적으로 플레인을 설정하는 것을 특징으로 하는, 사물인터넷 네트워크 환경에서의 학습 곡선을 기반으로 한 동적 소프트웨어 정의 네트워킹 플레인 스케일링 시스템
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