• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제59차 동계학술대회논문집 27권1호
• /
• pp.147-148
• /
• 2019

네트워크 응용 서비스들은 점점 더 복잡해지고 있으며, 네트워크 통신 기술의 발전과 함께 네트워크의 특성, 네트워크 관리 및 혼잡 제어에 대한 높은 요구 사항을 제시하므로 네트워크 트래픽 분류가 점점 더 중요해지고 있다. 트래픽 분류는 다양한 특성에 따라 네트워크 트래픽을 여러 클래스로 분류하여 처리하는 작업이다. 본 논문에서는 현재 네트워크 분야에서 적용된 여러 트래픽 분류 기법을 조사한다. 이를 통해 SDN(Software Defined Networking) 환경에서 효율적인 트래픽 분류가 가능한 기법 선택을 위해 비교하며 향후 연구를 위해 트래픽 분류 기법들을 소개한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2004년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.1659-1662
• /
• 2004

본 논문에서는 스토리지만을 위한 전용 네트워크인 파이버 채널대신, 최근 대중화되고 있는 IP 네트워크를 사용하는 IP 네트워크 스토리지에 QoS를 제공하기위한 연구의 일환으로 스토리지 입출력 트래픽에 의해서 발생되는 네트워크 트래픽의 변화를 분석하였다. iSCSI 프로토콜을 사용하여 구성한 IP 네트워크 스토리지 환경하에서, 스토리지 트래픽에 따른 네트워크 트래픽은 패턴에 있어 거의 동일한 양상을 보이지만 iSCSI 프로토콜의 영향으로 호스트 스토리지의 트래픽보다 네트워크 트래픽에 burstiness가 더해진다는 것을 알 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
• /
• pp.1324-1326
• /
• 2010

본 논문은 고성능망에서 침입 탐지를 위한 침입 탐지 시스템의 효율적인 병렬 구조를 제안한다. 최근 네트워크 인프라의 급속한 성장에 의해 가정까지 광 통신 인프라가 깔리는 고성능망 시대가 되었다. 급격한 인프라의 발달은 스트리밍 서비스와 같은 콘텐츠 서비스의 질을 향상시켰지만, 트래픽이 기존 보안 장치들의 허용 용량을 넘어서게 되어 단일 보안 제품이 트래픽 전체를 감당할 수 없게 되었다. 따라서 고성능망의 침입 탐지를 위해 효율적으로 기존의 침입 탐지 시스템을 연계하기 위한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 서비스와 공격 빈도를 기반으로 트래픽을 분류함으로써 효율적인 트래픽 분산 기법을 제시한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국해양정보통신학회 1999년도 추계종합학술대회
• /
• pp.434-437
• /
• 1999

트래픽 공학(Traffic Engineering)의 목적은 서비스에 대한 QoS의 보장과 네트워크 자원의 사용을 최대화함으로써 가능한 한 많은 데이터 스트림을 처리하고자 하는 것이다. 이를 위한 경로 배정은 MPLS 도메인을 구성하는 네트워크 자원의 가용성 여부를 바탕으로 결정되어야 하므로 네트워크 자원의 운용 상태에 대한 정보들이 경로결정이 일어나는 노드로 전달되어야 한다 또한 경로 결정에 있어서 원하는 바에 맞게 다양한 라우팅 알고리즘이 복합적으로 적용되어야 한다. 본 논문에서는 트래픽 공학을 위하여 네트워크 자원의 운용 상태를 수집하는 방법과 이를 바탕으로 적용되어야 할 여러 라우팅 메커니즘을 제시하고 트래픽 공학을 위하여 이들이 어떻게 상호 연관성을 갖고 협력하여야 할 것인가를 제시한다

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2012년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.529-532
• /
• 2012

무선 네트워크를 이용한 데이터 송수신이 일반화되면서 네트워크 트래픽에 대한 분석 및 제어에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 논문에서는 무선 통신에서 트래픽 분석에 대한 효율성을 증진시키기 위해 패킷 캡처 기능을 이용하여 무선 통신 트래픽 모니터링 기능을 설계하였다. 특히 libpcap 라이브러리를 이용하여 Embedded Linux 시스템에서 패킷 캡처 프로그램을 구현하였다. 이를 기반으로 네트워크를 통해 송수신되는 패킷을 캡처하여 분석하고 이에 따른 트래픽 모니터링 결과를 보인다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2013년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.442-445
• /
• 2013

모바일 환경에서의 인터넷 서비스 이용 특히 스마트 폰을 이용한 서비스에서는 사용하는 트래픽의 양에 따라 요금이 달라지고 또한 사용자가 체감하는 인터넷 속도역시 달라지기 때문에 많은 서비스 제공자들은 사용자에게 최소한의 트래픽으로 많은 정보를 제공하기 위해 노력을 하고 있다. 하지만 이러한 노력들에도 불구하고 서버에서 제공하는 파일에 수정이 가해졌을 경우 비록 수정된 양이 적더라도 해당 파일의 전체를 다운로드 해야 하는 문제점을 가지고 있었다. 이에 본 논문에서는 해당 문제점을 해결하여 네트워크 트래픽을 최소화시킴으로 사용자의 재정적 부담을 줄이고 체감 속도를 높이기 위한 기법으로 diff-patch 방식을 제안한다. 해당 기법을 안드로이드 환경에서 구현하고 실제 사용되는 자바스크립트 파일을 대상으로 적용한 결과 최대 4배의 트래픽 감소와 50%의 소요시간 감소를 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
• /
• pp.979-982
• /
• 2010

최근 한정된 에너지를 기반으로 동작하는 센서 네트워크 환경에서 에너지를 효율적으로 사용하기 위한 많은 연구가 이루어지고 있다. 대표적인 연구로써 이벤트 발생 여부에 따른 노드의 가변 센싱 및 전송 기법의 경우, 특정 노드에서 네트워크 혼잡을 야기하여 전송 패킷의 손실 및 전송 모듈의 과다 사용으로 인한 네트워크의 수명이 감소하게 된다. 이를 해결하기 위해, 유전자 알고리즘을 기반으로 네트워크 패킷을 주변 노드로 분산시키는 TARP 가 제안되었다. 하지만 TARP 의 경우, 유전자 알고리즘의 핵심 단계인 적합도 평가에서 사용되는 적합도 함수에 인접 노드의 평균 데이터 전송량 및 데이터 분산만을 고려하여 트래픽을 분산하기 때문에, 전체 네트워크 수명에 대한 추가적인 고려가 필요하다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 유전자 알고리즘 기반의 에너지 인식 트래픽 분산 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 적합도 평가에서 잔여 에너지량 및 단일 노드의 데이터 전송량을 추가적으로 고려함으로써, 보다 효율적인 트래픽 분산을 수행하여 네트워크 수명을 증가시킨다. 제안하는 기법의 우수성을 보이기 위해 시뮬레이션을 통해 기존의 트래픽 분산 기법(TARP)과 제안하는 기법과의 성능을 비교하였다. 그 결과 기존 기법에 비해 평균 27% 이상의 네트워크 수명의 향상을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2011년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.771-774
• /
• 2011

센서 네트워크 환경에서 센서 노드 간의 데이터 전송 중에 트래픽이 발생하거나 토폴로지가 수시로 변하게 됨에 따라 패킷의 손실이 자주 발생하게 된다. 본 논문에서 설계한 VSDR(Visualization Sensing Data Routing)은 GML 문서를 통해 실제 지형을 가시화 하고, Map Object의 장애물 여부를 설정하여 타겟 지역을 구성한다. 또한, AODV와 DSR을 사용하여 센서 노드간의 패킷의 이동경로와 트래픽의 양을 가시화하며, 과다 트래픽이 발생하는 구간은 경로를 변경하여 효율적으로 데이터 전송을 할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2007년도 추계학술발표대회
• /
• pp.1230-1233
• /
• 2007

DDoS 공격은 인터넷 환경에서 네트워크나 개인 호스트를 위협하는 대표적인 공격 트래픽이다. DDoS 공격은 간단한 Tool 로 공격이 가능하면서 네트워크 기반 구조에 큰 피해를 입힐 수 있기 때문에 그 심각성이 크다. DDoS 공격의 효과적인 방어와 대응을 위해서는 DDoS 공격 트래픽에 대한 정확한 분석과 탐지가 선행되어야 한다. 본 논문에서는 DDoS 공격 징후를 신속하게 탐지해 낼 수 있는 효율적인 트래픽 비율 분석법(ETAM)을 제안하고, ETAM 기법을 통해 공격을 빠르고 신속하게 탐지할 수 있음을 보인다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.576-578
• /
• 2023

네트워크 트래픽 연구는 오랜 기간 지속되어 왔으며, 구현이 비교적 간단하고 높은 정확도를 가지는 기존의 분류 방식들이 오랫동안 사용되어왔다. 그러나 네트워크 기술과 암호화 기술의 발달로 기존의 분류 방식들은 더 이상 분류 결과에 대한 신뢰성을 보장할 수 없으며, 이에 따라 새로운 분류 방식의 필요성이 대두되었다. 최근 머신러닝과 딥러닝을 네트워크 트래픽 분류에 적용하는 연구가 활발히 이루어지고 있으며 획기적인 모델들이 많이 제안되었고, 그 분류 성능 또한 입증되었다. 그러나 여전히 여러 가지 극복해야 할 문제점은 남아있으며 이러한 문제점을 해결하기 위한 연구가 앞으로도 계속 진행될 것으로 보인다. 본 논문은 머신러닝과 딥러닝을 이용한 네트워크 트래픽 분류 연구 동향에 대해 살펴보고 이러한 연구들이 가지는 문제점을 짚고 넘어가며 앞으로의 네트워크 트래픽 분류 연구의 방향성에 대해 이야기 하고자 한다.