• Annual Conference of KIPS
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• 2008.05a
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• pp.946-949
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• 2008

네트워크를 사용하는 응용프로그램의 종류가 다양해지면서 네트워크 트래픽의 응용별 분류는 효율적인 네트워크 관리에 있어 그 중요성이 커지고 있지만, 오늘날 응용프로그램의 특징인 유동적인 포트번호 사용 및 패킷의 암호화 등은 트래픽의 응용별 분류를 더욱 어렵게 하고 있다. Well-known 포트기반의 응용별 분류방법의 단점을 극복하기 위하여 머신러닝 알고리즘과 Signature 기반 분석 방법들이 연구되고는 있지만 주장하는 높은 분석률에 비하여 실제 네트워크 트래픽에 적용하기에는 신뢰성이 부족하다. 본 논문에서는 일부 종단 호스트에 설치된 TMA(Traffic Measurement Agent)로 부터 수집한 응용프로그램의 트래픽 사용 정보를 기초로 하여 전체 네트워크 트래픽의 응용프로그램을 판별하는 응용 트래픽 분류 방법론을 제안한다. 제안된 방법론은 트래픽 플로우들의 상관관계를 이용하여 TMA 호스트 트래픽으로부터 TMA가 설치되지 않은 호스트에서 발생한 트래픽들의 응용을 판단하며, 분류 된 결과에 대하여 높은 신뢰성을 보장한다. 제안된 방법론은 학내 네트워크에 적용하여 그 타당성을 검증하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2009.11a
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• pp.477-478
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• 2009

안정적이고 원활한 네트워크 환경을 구축하기 위해서는 응용 트래픽 분류가 필수적이다. 하지만, 트래픽 분류 방법론들은 새로운 응용의 등장이나 기존 응용의 변화 때문에 네트워크의 모든 트래픽을 분류하지 못한다. 본 논문에서는 이러한 미확인 트래픽을 분석하여 어떤 응용인지 파악함으로써 트래픽 분석률을 향상시키는 방법을 제안한다. 미확인 트래픽을 동일한 특징을 가지는 그룹으로 그룹핑하는 그룹핑 알고리즘과 생성된 그룹으로부터 응용을 찾는 방법을 제시한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2009.04a
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• pp.1210-1213
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• 2009

네트워크 트래픽의 응용 별 분류는 최근 학계의 중요한 이슈 중 하나이다. 기존의 전통적인 트래픽 분류 방법으로 대표되는 well-known 포트 기반 분류 방법 및 페이로드 시그니쳐 기반 분류 방법의 구조적 한계점을 극복하기 위한 새로운 대안으로써, 트래픽의 상관관계를 통한 분류 방법이 제안되었다. 본 논문에서는 트래픽 상관관계에 대한 정형화된 식이나 룰을 찾는데 유용한 정보를 제공하기 위해 인터넷 응용 별 트래픽을 동작형태의 관점에서 분석하였다. 학내 망에서 자주 사용되는 인터넷 응용을 선정하고, 이들이 실행 초기에 발생시키는 트래픽을 플로우와 패킷 단위로 분석한 내용을 기술하였다. 특히, 인터넷 응용이 발생시키는 플로우 중 페이로드가 존재하는 첫 플로우를 first talk 라 정의하였으며, 이에 대한 상세한 분석 내용을 기술하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2009.04a
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• pp.1292-1295
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• 2009

최근 인터넷 사용량이 급증함으로 인해 인터넷 응용프로그램의 개발, 종류 및 사용이 기하급수적으로 늘어나고 있다. 초기에 사용되었던 웹, 파일전송, E-mail 등 well-known port 기반 서비스가 변화되어 unwell-known port 기반 서비스가 주를 이루고 있다. 이러한 상황에서 효율적인 네트워크 관리를 위한 응용 트래픽의 분류가 어려워지고 있으며, 효과적인 트래픽 분류를 위한 연구가 많이 진행되고 있다. 본 논문에서는 가장 많이 사용되는 인터넷 응용프로그램인 웹하드를 대상으로 이들로부터 발생하는 트래픽을 분석하였다. 먼저 웹하드의 정의 및 기능과 그 종류에 대해서 기술하였다. 또한, signature 기반 분류 방법으로 웹하드 트래픽을 패킷 캡쳐 툴과 Flow 을 이용하여 분석하고 그 결과로부터 응용 트래픽 분류의 관점에서의 웹하드 트래픽의 특징에 대해서 기술하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10c
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• pp.79-81
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• 2003

오늘날 인터넷의 백본 발달과 더불어 수많은 응용 서비스들이 사용되고 있다. 이러한 응용 서비스는 인터넷 초기 출현 시에는 웹, 파일전달, 이메일 등의 well­known 서비스가 주축을 형성하였다. 그러나 최근 인터넷의 폭발적인 사용과 다양한 컨텐츠의 요구로 unwell­known 서비스가 매우 많이 등장하였다. 또한 인터넷에서 작동하는 트랙픽을 모니터링하여 (un)well­known 포트를 사용하는 패킷의 PDU 정보를 보고서 응용 서비스의 유형을 찾는 기법은 트래픽 분석자에게 매우 유용한 정보이다. 본 논문에서는 TCP와 UDP 위에서 동작하는 (un)well­known 포트를 사용하는 패킷의 PDU 정보에 의한 응용 서비스의 유형을 찾는 트래픽 분석 기법을 수행하였다. 이러한 분석을 위하여 수많은 트래픽 중 활용도가 많은 응용 서비스를 추출하기 위하여, 안동대학교 네트워크에서는 ethereal에서 제시된 netflow 및 tcpdump 기법을 활용하였다. 추출된 트래픽의 분석을 위하여 그 서비스를 PC에서 구동시켜 ethereal 트래픽 분석장치로 모니터링하여 분석하였다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.38B no.7
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• pp.519-525
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• 2013

The traffic classification is a preliminary and essential step for stable network service provision and efficient network resource management. However, the payload signature-based method has a significant drawback in high-speed network environment that the processing speed is much slower than other method such as header-based and statistical methods. In this paper, We propose the server IP, Port cache-based traffic classification method using application traffic locality to improve the processing speed of traffic classification. The suggested method achieved about 10 folds improvement in processing speed and 10% improvement in completeness over the payload-based classification system.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.12 no.6
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• pp.19-33
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• 2011

The need for application traffic classification becomes important for the effective use of network resources. The header-based identification method uses the header signature {IP address, port number, transport layer protocol TCP/UDP)}extracted from Internet application server to overcome some limitations overhead, payload encryption, etc.) of previous methods. A lots signature is extracted because this method uses header information of server. So, we need a maintenance method to keep essential signatures. In this paper, we represent the signature maintenance method using properties of identified traffic and history of the signature. Also, we prove the feasibility and applicability of our proposed method by an acceptable experimental result.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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• v.41 no.5
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• pp.37-45
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• 2004

As Internet technologies are mature, many new applications that are different characteristics are emerging. Recently we see wide use of P2P(Peer to Peer) applications of which traffic shows different statistical characteristics compared with traditional application such as web(HTTP) and FTP(File Transfer Protocol). In this paper, we measured subscriber network of KT(Korea Telecom) to analyze P2P traffic characteristics. We show flow characteristics of measured traffic. We also estimate Hurst parameter of P2P traffic and compare self-similarity with web traffic. Analysis results indicate that P2P traffic is much bustier than web traffic and makes both upstream traffic and downstream traffic be symmetric. To predict parameters related QoS such as packet loss and delays we model P2P traffic using two self-similar traffic models and predict both loss probability and mm delay then compare their accuracies. With simulation we show that the self-similar traffic models we derive predict the performance of P2P traffic accurately and thus when we design a network or evaluate its performance, we can use the P2P traffic model as reference input traffic.

• KNOM Review
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• v.15 no.1
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• pp.31-39
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• 2012

오늘날 네트워크 환경은 다양한 응용의 등장으로 트래픽이 복잡 다양해지고 있다. 이러한 상황 속에서 정확한 네트워크의 상태 파악을 위한 트래픽의 응용 별 분류에 대한 중요성은 더욱더 증가하고 있다. 최근 트래픽 플로우의 통계 정보를 이용한 트래픽의 응용 별 분류 방법론에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 대부분의 연구들은 TCP 세션의 이상 동작에 대한 고려가 없어 분류결과의 오분류 및 미분류가 발생할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 TCP 세션의 이상동작의 문제점을 지적하고 이를 개선하는 방법론을 제안한다. 제안된 방법론을 통계적 응용 트래픽 분류방법에 적용함으로써 그 타당성을 증명한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2002.11b
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• pp.1399-1402
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• 2002

네트워크 기반의 응용 서비스들이 다양하게 개발되고 업무 전산화로 인한 분산 컴퓨팅 환경이 확대됨에 따라 네트워크 트래픽은 증가 일로에 있다. 특히, 많은 트래픽이 집중되는 백본망에서는 제한된 자원을 효율적으로 사용하기 위하여 효과적인 트래픽 관리 방법이 요구되고 있다. 이를 위해서는 우선적으로 네트워크 트래픽의 총 양에 의한 정량적이고 단순 평면적인 정보가 아닌 네트워크 트래픽을 정밀 분석하고 특성을 파악할 수 있는 방법이 필요하며 또한 어느 한 순간의 데이터나 일괄처리 방식에 의한 분석이 아닌 실시간으로 장기적인 트래픽 측정 및 분석이 필요하다. 본 논문은 트래픽 측정방법 및 특성과 한국전력 백본망을 대상으로 네트워크 트래픽의 발원지로부터 목적지까지의 트래픽을 플로우별로 수집, 분석학 수 있는 트래픽 측정 및 분석 시스템에 대하여 기술하였다. 본 시스템은 백본망 전체의 트래픽을 지속적이며 실시간으로 이용자별, 시간대별, 프로토콜별, 응용 서비스별로 정보 추출이 가능하며 그래픽 환경과 웹 기반의 사용자 환경을 제공한다.