가상현실/증강현실, 홀로그램 콘텐츠, 메타버스를 포함하는 몰입형 서비스의 확산은 통신 네트워크의 복잡성을 증가시켰고, 그 결과 네트워크 관리의 복잡성 또한 심화되었다. 최근에는 통신 네트워크 분야에 디지털 트윈 기술을 적용하는 디지털 트윈 네트워크 기술이 복잡한 현대 네트워크를 관리하는 효과적인 수단이 될 것으로 예측되어 왔다. 본 논문에서는 디지털 트윈 네트워크 내에서의 흐름과 데이터 관점의 네트워크 모델링을 통합 구조로 보여주는 디지털 트윈 네트워크 데이터 파이프라인 아키텍처를 제안한다. 또한 대규모 스트리밍 데이터의 사용을 요구하는 디지털 트윈 네트워크를 구현하기 위해 데이터 특성 추출 기법을 활용한 네트워크 트래픽 모델링 기법을 제안한다. 제안된 방법은 OMNeT++ 환경에서 생성된 데이터를 활용하며, 특성 추출 간격에 따라 학습 시간이 약 25% 감소하는 동시에 정확도는 유사하게 유지됨을 검증한다.

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