• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.1043-1046
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• 2000

인터넷 사용자 수가 급격히 증가되고 사용자들의 요구도 다양해짐에 따라 네트워크 자원의 물리적 증가뿐만 아니라 자원의 제한이라는 상태에서 더 적은 자원으로 만족할 만한 서비스를 제공할 수 있는 트래픽 엔지니어링 기술이 부각되고 있다. 트래픽 엔지니어링은 자원의 효율성을 최적화하는 동시에 네트워크의 성능을 최적화시킬 수 있는 기술로 비용이 많이 드는 대규모 망일수록 중요한 기술이기 때문에 네트워크 관련 사업자들에게 필수 요구사항이 되었다. 본 논문에서는 트래픽 엔지니어링 기술의 하나로 MPLS 망에서 경로에 이상이 발생하였을 때 빠른 데이터 전송 복구를 위한 경로 재설정 방법을 제안하였다. 전송 전 대체 경로를 미리 지정하고 주 경로와 대체 경로에 우선순위를 두어 대체 경로를 다른 트래픽에서도 사용할 수 있게 하여 자원 이용률을 높이고 재전송에 따른 지연 시간도 줄였다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.18 no.6
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• pp.336-342
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• 2017

Traffic can be localized by reducing the traffic load on the physical network by causing traffic to be generated at the end of the packet network. By localizing traffic, the IoT-based sensitive data-related security issues can be supported effectively. In addition, it can be applied effectively to the next-generation smart network environment without changing the existing network infrastructure. In this paper, a content priority scheme was applied to smart network-based IoT data. The IoT contents were localized to efficiently pinpoint the flow of traffic on the network to enable smart forwarding. In addition, research was conducted to determine the effective network traffic routes through content localization. Through this study, the network load was reduced. In addition, it is a network structure that can guarantee user quality. In addition, it proved that the IoT service can be accommodated effectively in a smart network-based environment.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.1115-1118
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• 2001

네트워크에 대한 활용 범위가 방대해 지면서, 신뢰성 및 효율성을 가지는 네트워크 관리가 필요하게 되었다. 특히 네트워크 관리에 데이터 마이닝을 이용해 네트워크의 운용 상태에 대한 유용한 정보를 추출하기 위한 기법들이 연구되고 있다. 본 논문에서는 네트워크의 최적화를 위한 하나의 방법으로, 특정 노드의 트래픽 집중 현상을 줄이기 위한 방법을 제안한다. 제안된 방법은 먼저 노드별 트래픽 정보를 표현하고, 수집된 정보들간의 연관성을 가지는 규칙들을 찾으며, 이들 규칙들 중 중복되거나 유용하지 않은 규칙들을 제거하고, 마지막으로 네트워크의 구성 정보를 반영하여 트래픽의 분산에 도움이 되지 않는 정보를 담고 있는 규칙들을 제거한다. 이러한 과정으로 얻어진 규칙들은 새로운 라우팅 정책에 반영하여 병목 현상을 제거하는데 효과적으로 활용할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.04a
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• pp.928-931
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• 2017

네트워크 트래픽 데이터를 정제하여, Convolutional Neural Network Model 훈련에 적합한 데이터 세트로 변환하는데, 그 방법은 패킷 단위의 트래픽 데이터를 이미지 형태로 만드는 것이다. 완성된 데이터 세트를 훈련데이터로 하여 Convolutional Neural Network Model에 훈련하고, 훈련데이터의 이미지 크기를 변환해가며 훈련시킨 결과에 대해 비교 분석 및 평가를 진행한다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.24 no.9A
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• pp.1285-1294
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• 1999

In this paper we consider the performance of TCP video traffic over ABR with Long-Range Dependent VBR traffic. As compressed coded video traffics are increasing rapidly over Internet, lots of studies are being done for transmitting those traffics efficiently using limited network resources. We consider here the transmitting video service over ABR service in ATM networks, especially satellite networks. CBR or VBR services are suggested in transmitting the video traffic in ATM Forum TM 4.0. But ABR service connection, which is considered as appropriate service for data traffic, can be established with a small amount of bandwidth, MCR (Minimum cell rate). Furthermore ABR service can control the source's transmitting rate using feedback mechanism. Using this feature ABR service can be used in some applications which can control their quality of services corresponding to network loads. Compressed video sources with MPEG-2 are used for Long-Range Dependent VBR traffic here. We model the compressed video source to resemble the MPEG-2 transport streams. These compressed video traffic streams are consisted of three different frames, I-frame, P-frame, and B-frame. So when a network are overloaded, we can control the quality of service using this traffic features. TCP Traffics over ABR need large buffers in ATM switch to satisfy their QoS with background VBR traffics, which have high deviations in bandwidth. Furthermore satellite ATM networks with large feedback delay need large buffers corresponding RTT delay. The performance comparisons among EFCI and ER switch (ERICA+) switches in the network circumstances described above were shown in this paper. We also considered the case with ON-OFF VBR traffics.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07a
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• pp.436-438
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• 2005

실시간 센서네트워크 응용은 사용자의 요구에 따른 실시간성을 보장하여야 한다. 센서네트워크에서 혼잡 문제를 다룬 기존의 연구들은 소스 노드 흑은 중간 노드에서의 전송률 제한 및 전송 지연을 통해 트래픽을 억제하는 방식을 사용하기 때문에 실시간성을 보장하지 않는다. 본 논문에서는 일정 시간 동안 전송되는 실제 데이터 수준을 유지하는 동시에 네트워크 트래픽을 억제하는 방식을 통해 실시간 센서네트워크 응용에 적절한 혼잡 회피 기법을 제안한다. 이는 네트워크에 존재하는 데이터를 실시간성을 기준으로 분류하여, 각각 병합 및 첨부 방식을 통해 하나의 패킷에 다수의 데이터를 포함시키는 기법이다. 시뮬레이션 결과에 의하면 본 기법의 적용에 의해 실시간 응용의 성능은 전송 성공률과 실시간성 측면에서 그렇지 않은 경우에 비해 높은 성능을 보여주고 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.11a
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• pp.1228-1231
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• 2008

유선 네트워크와는 달리 WLAN 메쉬 네트워크는 비용면이나, 이동성면에서 장점을 많이 가지고 있다. 이에 대한 표준화가 진행 중에 있지만 많은 문제점과 기술적으로 해결해야 할 부분들이 남아있다. 특히 무선 전송기술인 DCF는 WLAN 메쉬 네트워크에 직접적으로 적용시키기에는 많은 문제점을 가지고 있다. DCF를 사용할 경우에는 무선자원을 공유하는 노드의 수가 증가하고 보내려는 패킷이 증가할수록 프레임간 충돌횟수가 급격히 증가해 무선자원의 사용 효율이 현저히 떨어지기 때문이다. 반면 PCF는 노드에게 일정시간 채널을 점유할 권리를 부여함으로써 프레임간 충돌을 없애 무선자원의 사용 효율을 향상시킬 수 있다. 하지만 트래픽이 적은 경우에는 불필요한 조사 프레임 전송, 조사목록 갱신 등으로 무선자원을 낭비하는 단점이 있다. 따라서 이 두 기술의 장점을 이용하여 WLAN 메쉬 네트워크에 적용시킨다면 데이터 전송의 효율을 증대시킬 수 있다. WLAN 메쉬 네트워크의 기본 통신범위 내에는 많은 노드들이 있으며 이를 계층적으로 나눌 경우 계층에 따라 트래픽의 양에 많은 차이를 보인다. 따라서 본 논문에서는 WLAN 메쉬 네트워크에서 DCF와 PCF를 트래픽에 따라 유연하게 사용함으로써 전송 효율을 증대시키는 적응형 HMAC 알고리즘을 제안한다. 시뮬레이션 결과 WLAN 메쉬 네트워크가 DCF에 전적으로 의존하는 경우에 비하여 적응형 HMAC 알고리즘이 적용된 WLAN 메쉬 네트워크는 트래픽이 증가할수록 수율, 지연 등에서 더 좋은 성능을 나타내었다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.25 no.12A
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• pp.1821-1827
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• 2000

차세대 이동 통신은 음성만이 아닌 멀티미디어 서비스 지원이 필수적이다. 그 중에서도 CLSP(Channel Load Sensing Protocol)에 의한 CDMA ALOHA 방식은 기지국에 있는 허브(HUB)에서 채널의 부하를 센싱하여 일정 문턱 값($\alpha$) 이상의 패킷이 기지국에 수신될 경우 모든 단말기에 접속 불가 명령을 송신함으로써 기존의 ALOHA 방식보다 처리효율을 높였다. 그러나 기존에 고정된 문턱 값은 가변적인 트리픽 부하에 따라서 처리율도 가변적으로 변함으로써 최상의 처리율을 얻지 못했다. 본 논문은 대역확산 Slotted ALOHA 네트워크의 처리율을 높이기 위해서 매 슬롯마다 허브에서 계산되어진 패킷 수를 이용하여 다음 슬롯에 최상의 처리율을 얻을 수 있도록 패킷 문턱 값($\alpha$)을 설정해 주는 알고리즘을 제안하였다. 또한 음성과 데이터 트래픽이 혼합된 멀티미디어 트래픽이 기지국에 수신될 때, 제안된 알고리즘을 사용하여 실시간 트래픽인 음성 트래픽에 따라 데이터 문턱 값(${\gamma}$)을 선택함으로써 실시간 트래픽에 대한 처리율을 향상시켰다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.10 no.1
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• pp.323-333
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• 2012

Network traffic demand is increasing explosively because of various smart equipment and services on smart era. It causes of traffic overload for wireless and wired network. Network management system is very important to control the explosion of data traffic. It uses SNMP to communicate with various network resources for management functions and creates lots of management traffic. Those are can be serious traffic congestion on a network. I propose an improving function of SNMP to minimize unnecessary traffics between manager and agent for collecting the Trend Analysis Information which is mainly used to monitor and accumulate for a specific time period in this paper. The results of test show it has compatibility with the existing SNMP and greatly decreases the amount of network traffic and response time.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.10 no.11
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• pp.1-7
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• 2019

Recently, various approaches to detect network attacks using machine learning have been studied and are being applied to detect new attacks and to increase precision. However, the machine learning method is dependent on feature extraction and takes a long time and complexity. It also has limitation of performace due to learning data imbalance. In this study, we propose a method to solve the degradation of classification performance due to imbalance of learning data among the limit points of detection system. To do this, we generate data using Generative Adversarial Networks (GANs) and propose a classification method using Convolutional Neural Networks (CNNs). Through this approach, we can confirm that the accuracy is improved when applied to the NSL-KDD and UNSW-NB15 datasets.