• Annual Conference of KIPS
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• 2002.04b
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• pp.1317-1320
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• 2002

네트워크에서 실시간으로 통신 트래픽의 변화량을 감시하고 시계열 분석을 이용해 변화량의 추이를 모형화한다. 트래픽의 변화량을 모형화하게 되면 트래픽에 대한 예측이 가능하게 되므로 트래픽 예측을 이용하여 성능관리를 수행할 수 있다. 본 연구에서는 실시간 트래픽을 이용한 성능관리 시스템에 대해 다룬다. 기존의 성능관리 시스템은 SNMP를 이용한 MIB-II 정보를 바탕으로 하는 분석 방법으로 이는 누적 데이터를 기본으로 하는 관리 방법으로 이상 징후의 판단이 즉각적이지 않았고 또한 모니터링을 수행하기 위해서는 통신 트래픽의 증가를 가져왔다. 대부분의 성능관리 시스템은 단순히 망에서의 트래픽이나 에러율 등을 관리자에게 보고하는 데 그치고 있어 능동적인 성능관리가 이루어지지 않는다. 따라서, 본 논문에서는 실시간 트래픽 감시를 위해 네트워크에 들어오거나 나가는 트래픽의 양을 측정하여 분석하고, 이 정보를 바탕으로 특정 시점 이후의 트래픽 추이를 모형화하여 미래의 트래픽 양을 예측하고, 예측된 정보를 바탕으로 하는 성능관리 시스템에 대해 연구한다. 예측 알고리즘으로는 시계열 분석을 통해 시계열 자료의 예측을 가능하게 하는 알고리즘으로 설계한다. 이 성능관리시스템을 바탕으로 망 관리자가 전체 통신 네트워크의 부하 상태를 예측하여 신속하게 대응을 할 수 있다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2004.06a
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• pp.244-246
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• 2004

최근 증가하는 트래픽폭주공격과 사용량이 증가되고 있다. 본 논문에서는 공격 트래픽을 검출시 SNMP를 이용하여 수집된 트래픽이 공격트래픽인 경우 일정한 패킷 수집을 하고, 정상트래픽인 경우 트래픽 분석 유예 타이머 구동하여 트래픽부하를 줄여 처리효율을 높이고자 한다.

• The KIPS Transactions:PartC
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• v.8C no.3
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• pp.327-334
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• 2001

네트워크를 설계하고 서비스를 구현하는데 있어서 중요한 변수중의 하나는 트래픽의 특성을 파악하는 것이다. 기존의 트래픽 예측과 분석은 포아송(Poisson) 또는 마코비안(Markovian)을 기본으로 하는 모델을 사용하였다. LAN, WAN 및 VBR(Variable Bit Rate) 트래픽 특성에 관한 최근의 실험적 연구들은 기존의 포아송 가정에 의한 모델들이 네트워크 트래픽의 장기간 의존성 및 self-similar 특성들을 과소평가 함으로써 실제 트래픽의 특성을 제대로 나타낼 수 없다는 것을 지적해 왔다. 따라서 최근 실제 트래픽 모델과 유사한 모델로서 self-similarity 특성을 이용한 접근법이 대두되고 있다. 본 논문에서는 self-similarity 트래픽의 정의에 대해서 논한다. 그리고 실제 트래픽을 수집하고, 인위적으로 self-similarity한 트래픽과 포아송 모델을 적용시킨 트래픽을 발생시켜 비교한 다음 ATM 스위치의 큐(Queue)에 적용하였다. 본 논문에서는 ATM 스위치의 큐에 self-similarity 트래픽을 적용했을 경우 low bound상에서 버퍼 오버플로우 확률 및 셀 손실 확률에 대해 평가하였다.

• Journal of KIISE:Information Networking
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• v.29 no.6
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• pp.613-624
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• 2002

Within the past decade, TCP/IP network environment has been explosively widespread all over the world. As the internet and the WWW expand their boundaries, the network traffic caused by data transfers over the internet has also increased. In this paper, we present the design and implementation of a WebTraMAS (Web-based Traffic Monitoring and Analysis System) which can resolve the shortcomings of current management approaches, particularly on the network traffic monitoring and analysis. The WebTraMAS presented in this paper performs the network management activities based on the parameters related to the MIB-II of SNMP and the parameters related to the QoS such as network performance and fault. The proposed WebTraMAS, implemented using the WWW technology, is able for the network manager to manage the network easily and platform independently with the performance analysis of internet traffic.

• The KIPS Transactions:PartC
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• v.18C no.4
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• pp.243-250
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• 2011

Nowadays, the traffic type and behavior are extremely diverse due to the appearance of various services on Internet, which makes the need of traffic identification important for efficient operation and management of network. In recent years traffic identification methodology using statistical features of flow has been broadly studied. We also proposed a traffic identification methodology using payload size distribution in our previous work, which has a problem of low completeness. In this paper, we improved the completeness by solving the PSD conflict using IP and port. And we improved the accuracy by changing the distance measurement between flow and statistic signature from vector distance to per-packet distance. The feasibility of our methodology was proved via experimental evaluation on our campus network.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06a
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• pp.57-59
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• 2012

본 논문은 유해 트래픽을 탐지하는 보안 장비와 그에 따른 탐지 또는 차단 기법들을 분석한다. 즉 서버측의 방화벽, 침입 탐지 시스템과 웹 방화벽의 순서로 보안 장비의 배치와 클라이언트 측의 보안 시스템을 보여주고 이들의 탐지 기법들을 소개한다. 이후 이 장비들의 유해트래픽의 방향에 따른 탐지 기법들을 분석하고 유해트래픽 방향에 따라 침입을 탐지할 수 있는 탐지 기법들을 분석한다. 또한 유해 트래픽의 방향에 따라 탐지기법이 부족한 방향을 제시한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Communication Sciences Conference
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• 1991.10a
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• pp.167-173
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• 1991

현재까지 가입자 트래픽 예측방법은 계량학적 방법중 추세분석 방법을 이용하고 있는데, 이 방법은 급변하는 시장상황이나 지역여건을 고려하지 못하고 하나의 통계적 기술에 의한 획일화된 예측방법으로서 트래픽예측치가 실제 운용트래픽값과는 다소 차이가 있어왔다. 이러한 원인을 제거할 수 있는 하나의 방법으로서 Box-Jenkins 시계열 분석에 의한 트래픽 예측방법을 제안하고자 한다. 이 방법에 대한 이론을 살펴보고, 시뮬레이션을 통하여 얻은 결과를 각각 분석하여 문제점을 파악하고 실측치와 비교분석함으로서 본 논문에서 제안한 방법이 기존방법보다 타당함을 입증하려 하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2005.11a
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• pp.1307-1310
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• 2005

본 연구에서는 보다 효율적인 트래픽 분산과 안정적인 망을 제공할 수 있도록 하기 위하여, 인터넷 ISP 트래픽을 분석하였다. 이를 위하여, 국내 ISP 중 하나인 드림라인에서 발생하는 인터넷 트래픽을 시간별, 지역별로 분석하였으며, 특정 지역에서 장애가 발생한 경우 유연한 대처를 위하여 망에서 준비하여야 하는 트래픽 비율을 분석하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 1999.11a
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• pp.326-330
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• 1999

인터넷의 민감한 트래픽 특성으로 인해 기존의 트래픽 모델링 분석법으로 최적화된 네트워크 환경을 구성하기에는 부족한 점이 많다. 본 논문에서는 트래픽의 버스트 특성을 정확히 예측하고 모델링 하기 위한 방법으로 자기 유사 특성에 대해 분석하고자 한다. 실제 인터넷 네트워크에서의 RTT(Round-Trip Time)를 측정함으로써 계층, 거리별 링크간의 LRD(Long-Range Dependence) 와 노드 큐의 특성, 자기유사성 정도를 구하고 측정된 데이터의 확률 분포를 통해 실제 트래픽의 특성에 대해 분석하였다

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10c
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• pp.136-138
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• 2003

빠른 속도와 넓은 대역폭을 이용한 멀티미디어 데이터 전송이 가능하게 됨으로써 패킷 스위칭 네트워크로부터 발생되는 트래픽은 burstiness 성질을 보여준다. 이러한 트래픽은 전통적인 해석적 방법에서 네트워크의 성능평가를 위해 사용되고 있는 트래픽 모델과는 상당히 다른 self­similar 트래픽 성질을 갖고 있다는 것이 실제 트래픽을 측정한 결과 나타나고 있다. 일반적으로 ATM 스위치는 패킷을 효율적으로 전송하기 위해 다양한 공유 버퍼관리 방법을 적용한다. 따라서 본 논문에서는 공유 버퍼를 사용하여 다중 스위치로 상호 연결된 ATM 스위치에서 self­similar 트래픽이 이웃 스위치들 간에 미치는 영향을 통하여 초고속 네트워크의 성능을 분석한다.