• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제18권4호
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• pp.517-525
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• 2011

본 연구는 이상치가 존재하는 자료에 적용될 수 있는 방법을 비교한 연구로서, 이분산 시계열 모형 하에서 로버스트 추정 방법의 효용성을 보이고자 한다. GARCH 모형하에서 이상치 탐지 기법과 GARCH 모형을기반한 로버스트 추정방법의 성능을 비교하였다. 실제 인터넷 트래픽 자료에 두 방법을 적용했을때, 로버스트 추정방법이 이상치 탐지 기법에 비해 덜 복잡하고 성능이 우수함을 입증하였다.

• 응용통계연구
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• 제26권6호
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• pp.1053-1061
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• 2013

본 논문은, 장기기억 특성과 이분산성을 고려한 인터넷 트래픽 예측 모형을 제안하고자 한다. 트래픽 과부하를 대비하기 위해서, 트래픽 용량은 트래픽의 예측치와 트래픽의 변동 크기에 따라 트래픽의 최대용량을 설정하여야 한다. 이를 위하여 교내 트래픽 자료 중 교내로 들어오는 트래픽과 교외로 나가는 트래픽에 이분산성과 장기기억 모형의 유용성을 확인하였다. 이에 대하여 AR-GARCH 모형, ARMA-GARCH 모형과 장기기억모형인 Fractional ARIMA와 장기기억과 이분산성을 고려한 Fractional ARMA-GARCH 모형을 적용하여 모형의 예측성능을 비교하였다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제11C권4호
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• pp.509-518
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• 2004

복잡하고 다양한 이동통신 서비스 환경을 위한 여러가지 시뮬레이터가 개발되어 사용되고 있다. 이러한 시뮬레이터들은 각자 고유의 텔레트래픽 모델을 가지고 있으며, 텔레트래픽 모델은 트래픽 소스 모델과 네트워크 트래픽 모델로 구성되어 있다. 본 논문에서는 도시 지역을 위한 이동통신 시뮬레이션에서 보다 더 정확한 시뮬레이션 결과를 얻기 위하여 실제 환경에서 습득한 자료를 바탕으로 한 네트워크 트래픽 모델과 트래픽 소스 모델을 정의하였다. 본 논문에서 제시한 네트워크 트래픽 모델은 시간당 호 발생 주기와 호 지속 시간을 실제 설치된 기지국으로부터 수집된 자료를 분석하여 시간과 지역별로 반영하였으며, 트래픽 소스 모델은 기지국 설치 지역의 수송분담율과 평균 속도 정보를 포함하고 있다. 본 논문에서는 제시된 트래픽 소스 모델을 반영하는 이동호스트 객체와 기지국 객체, 그리고 네트워크 트래픽 모델을 반영하는 Call Generator 객체와 이를 지원하는 여러 객체를 정의하고 설계하였다. 본 논문에서 제시한 텔레트래픽 모델을 이용하여 실제 서비스 환경과 유사한 형태의 사용자 이동성과 트래픽 특성을 시뮬레이션에 반영할 수 있으며, 이를 통해 보다 더 정확한 시물레이션 결과를 얻을 수 있다. 또한 객체지향적 기법을 사용함으로써 개발된 이동통신 시뮬레이터가 항상 실제 서비스 환경을 반영할 수 있도록 새로운 서비스 기능이나 환경을 손쉽게 추가하거나 변경할 수 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제29권2B호
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• pp.217-227
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• 2004

인터넷의 발달로 네트워크 트래픽은 현저하게 증가되었다. 트래픽의 폭증은 전체 네트워크의 성능에 크게 영향을 미치게 되었으며 트래픽의 관리가 망 관리의 중요한 이슈로 되었다. 본 논문에서는 네트워크 트래픽을 분석하여 효율적인 대응을 수립하기 위해 예측하는 시계열 모형의 적합성을 검증한다. 네트워크 트래픽을 예측하기 위해서는 시간적 흐름에 따라 자료간의 상관 관계를 유추하고, 이 관계를 이용하여 예측을 수행한다. 상관 관계를 유추하는 과정에서 필연적으로 확률적 오류를 포함하게 되는데, 정확한 예측을 위해서는 확률적 오차를 최소화해야 한다. 따라서, 통계학 분야에서 예측 방법으로 널리 쓰이는 시계열 모형인 AR, MA, ARMA, ARIMA 모형을 사용하여 네트워크 트래픽을 예측함과 동시에, 예측하는 과정에서 정확한 예측을 수행할 수 있는지에 대한 적합성을 검증하고자 한다. 적합성 검증은 모형 식별 단계에서 초기 단계인 정상성 가정을 만족하는지의 여부로 판단하며. 정상성 가정은 자기상관함수와 편자기상관함수를 통해 구할 수 있다. 정상성 가정을 만족하지 못하는 모형은 비정상 시계열 자료로 분류되는데 이 경우의 예측은 정확하다고 볼 수 없다. 따라서, 정확한 예측을 수행할 수 있도록 시계열 자료의 정상성 가정을 만족하도록 모형을 분류하는 방안을 제시하고자 한다. 정확한 예측을 수행하면, 네트워크 트래픽을 좀 더 나은 방법으로 관리하며, 예측 결과를 이용하여 동적인 트래픽의 관리가 가능하게 된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2000년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.673-676
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• 2000

본 논문에서는 네트워크 트래픽 분석은 물론 자원을 관리하고 서버 및 특정 서비스에 대하 분석 자료를 제공하는 통합 시스템을 자바 언어로 구현하였다. SNMP 지원 모듈과 TCPdump 모듈, 그리고 시스템 관리 명령 모듈 등을 이용하여 구성 관리, 성능 관리, 장애 관리 및 시스템 자원 관리와 같은 상세 정보의 제공과 함에 다양한 자료 수집과 통계 분석을 통해 상세 보고서를 생성한다. 뿐만 아니라, 관리 대상 범위를 도메인 별로 구분하여 자료 수집을 독립시킴으로써 관리를 위한 트래픽이 전체 네트워크에 영향을 미치지 않도록 설계하였고, 실시간 모니터링은 물론 DB 에 최소화된 자료를 유지함으로써 네트워크 및 시스템에 대한 영속적인 관리 및 통계가 가능하도록 하여 운영의 항구성과 안정성, 분석의 정확성과 일치성, 사용의 편의성과 효용성을 제공하고자 하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.446-452
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• 2006

차세대 이동 단말기는 기존의 이동 단말기와 비교하여 볼 때, 언제 어디서나 다양한 대역폭을 필요로 하는 멀티미디어 서비스를 지원할 수 있다는 점에서 큰 차이를 가진다. VoIP 및 비디오 스트리밍과 같은 이동망 기반의 멀티미디어 서비스를 소형의 이동 단말기에서 지원하기 위해서는 더욱 세련된 서비스 품질 지원을 위한 트래픽 스케쥴링 기능으로 요구된다. 본 논문에서 는 802.1le 무선 랜에서 멀티미디어 트래픽의 처리율을 모의실험을 통하여 성능을 평가하고자 한다. 모의실험을 통한 성능 분석의 신뢰도를 높이기 위하여 서로 다른 서비 스 품질의 트래픽을 발생시키는 이동 단말의 수를 달리하여 각 이동 단말에서 전송할 수 있는 멀티미디어 트래픽의 처리율에 대한 특성을 고찰한다. 본 연구 결과는 향후 유무선 통합망에서 인터넷 트래픽의 다양한 서비스 품질을 지원하는 스케쥴링 정책의 수립 시 트래픽의 우선순위를 조절하기 위한 기초 자료로 활용될 수 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제33권8B호
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• pp.667-680
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• 2008

본 논문에서는 802.11 무선 랜 네트워크 트래픽의 실제 관측 자료에 대한 연구 결과를 보인다. 패킷 트레이스는 대학 캠퍼스의 무선 랜 시설에서 얻은 자료로서 총합된 트래픽(aggregate traffic), 업스트림 트래픽(upstream traffic), 다운스트림 트래픽(downstream traffic), 그리고 TCP 패킷으로만 구성된 통합된 트래픽으로 이 4개의 트래픽 데이터를 수집하였다. 수집한 데이터에서 byte count 프로세스와 packet count 프로세스로 구성된 트래픽의 시계열과 시계열의 주변분포, 그리고 패킷 크기 분포에 대한 분석을 한다. 4개의 모든 데이터의 byte count 프로세스와 packet count 프로세스에서 장기 의존성 성질이 나타났다. 사용자가 인터넷으로 접속하는 없트�� 트래픽의 평균 패킷 크기는 151.7 byte였는데 다른 데이터의 평균 패킷 크기는 모드 260 byte 이상이었다. 최대 크기를 갖는 패이로드(payload)는 업스트림에서 3%, 그리고 나온트림에서 10%로 나타났다. 이런 분명한 패킷 크기 분포의 차이에도 불구하고 모든 4개의 데이터에서는 허스트(Hurst) 값이 모두 유사하게 나왔다. 허스트 값만으로는 트래픽의 확률적 특성을 충분히 설명할 수가 없다. 트래픽의 특성을 fractional-ARIMA(FARINA) 그리고 fractional Gaussian noise(FGN)으로 모델링을 한다. FGN은 연산을 하는데 있어서는 더 효율적이었고, FARINA는 트래픽 특성을 정확하게 모델링하는데 더 좋은 결과를 얻었다.

• 응용통계연구
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• 제20권2호
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• pp.219-227
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• 2007

시계열 모형은 통신망 트래픽의 예측과 분석에 유용하게 쓰여 왔다. 본 논문에서는 통신망 트래픽의 예측을 위하여 다양한 시계열 모형을 소개하고 성능평가를 하고자 한다. 이를 위하여 실제 통신망 트래픽 자료에 선형 및 비선형 시계열모형을 적합 시키고 비선형 시계열모형이 선형 시계열 모형보다 예측의 정확도가 우수함을 보이고자 한다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제10C권4호
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• pp.471-478
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• 2003

오래 전부터 이동통신 서비스를 위한 통신 프로토콜이나 기능 요소들의 성능을 평가하기 위해서는 분석적 방법, 시뮬레이션 및 평가적 방법이 이용되어 왔다. 이중 시뮬레이션을 통한 평가 방법은 시스템 내부 구성 요소들의 연관 관계가 매우 복잡한 시스템을 테스트하는데 유용하게 사용되고 있으며, 이를 위해서는 이동통신 통화 특성을 반영하는 텔레트래픽 모델을 제시하고 있어야 한다. 텔레트래픽 모델은 일반적으로 트래픽 소스 모델과 네트워크 트랙픽 모델로 구성되어 있으며, 본 네트워크 트래픽 모델을 정의하기 위해 요구되는 실제 기지국 통화량 자료를 수집하고 분석한 결과를 제공하기 위한 것이다. 본 논문에서는 서울시를 상업, 주거, 준공업, 그리고 녹지 지역으로 되어 있는 도시계획 용도지역으로 구분하고, 여기에 설치되어 있는 기지국으로부터 실제 데이터를 시간대별로 수집하였다. 수집된 자료를 이용하여 각 지역별 기지국의 시간대별 통화량 분포와 최대 및 최소 발생 호 수 등을 제시하였다. 분석 결과는 보다 더 정확한 이동통신 네트워크 트래픽 모델을 정의하거나, 기존 이동통신 시뮬레이션 과정에서의 입력 자료로 사용할 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제33권3호
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• pp.201-217
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• 2006

본 논문에서는 실제 인터넷 백본으로부터 일주일간 캡쳐한 트래픽을 대상으로 기초 통계 분석을 하고, 여기서 발생한 이상트래픽을 분석한다. 이상트래픽은 국외에서 국내로 유입되는 UDP 기반 트래픽에서 나타났다. 트래픽 자료에 대한 탐색적 분석 결과 packets/sec 분포와 bytes/sec 분포에서 이상트래픽이 발생할 경우에 나타나는 새로운 형태의 특성이 발견되었다. 본 연구에서는 이러한 이상트래픽의 원인이 되는 플로우를 분류하기 위하여 자율학습(unsupervised learning) 방법의 하나인 분류분석(k-means clustering)을 이용하였으며, 분류된 플로우의 특성분석을 토대로 발생한 이상트래픽은 DoS 공격의 일종에 의한 것으로 결론지었다. 또한 본 연구에서는 이상트래픽의 원인이 되는 플로우의 존재 시점을 탐지하기 위하여 새로운 기법을 제시한다. 제시된 기법은 분포적합검정(goodness of fit test)의 한 방법인 Cramer-Von-Misses 검정에서 쓰이는 통계량에 바탕을 두고 있으며 1초 단위의 탐지기법이다. 제시된 기법의 응용 결과, 이상트래픽의 존재 시점으로 판단된 시점과 DoS 공격으로 판단된 플로우들의 시점이 일치함을 확인할 수 있었다.