• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.19 no.9
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• pp.1719-1729
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• 1994

In this paper, an adaptive CAC(Connection Admission Control) method is proposed. The adaptive CAC uses traffic estimates derived from both traffic parameter specified by user and cell flow measurements. Traffic estimation using user-specified parameters is performed at every moment of connection request or connection release by recursive formula which makes real-time calculation possible. Traffic estimation using cell flow measurement is carried out when the number of connected calls does not change during a measurement reflection period-renewal period. The most import ant thing for the traffic estimation using cell flow measurement is the determination of the length of a renewal period to trace a real traffic flow with an allowable time lag and the measurement reflection ratio(MRR) both to reduce the portion of overestimation and to avoid underestimation of real traffic flow. To solve these problems, the adaptive CAC updates renewal period and MRR adaptively according to the number of connections and the elapsed time after last connection or release respectively. Performance analysis for the proposed method is evaluated in several aspects for the cases of both homogeneous and heterogeneous bursty traffic. Numerical examples show the adaptive CAC method has the better performance compared with conventional CAC method based on burst model from the both utilization and QOS point of view.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.283-285
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• 2005

인터넷 사용자의 증가와 항께 인터넷 트래픽 역시 기하급수적으로 증가하고 있다. 이에 따라 네트워크 보안, 트래픽의 특성 분석, 사용자별/응용별 과금, 및 트래픽 엔지니어링을 수행하기 위해서는 네트원크 모니터링 도구가 필수적이다. 그러나, 기존 연구에 많이 사용되고 있는 Cisco NetFlow v5는 포트번호를 기반으로 응용 트래픽을 분류하여 분석할 수 있지만, IPv6과 MPLS 등의 다양한 프로토콜에 대한 트래픽을 분석할 수는 없다. 따라서, IETF에서는 IPFIX표준을 제정하여 확장성 있고 SCTP/TCP 전송 프로토콜을 이용하여 신뢰성있는 플로우 측정 프레임워크를 제시하였다. 본 논문은 Cisco NetFlow v5와 NetFlow v9(IPFIX의 기본 프로토콜)를 모두 지원하여 IPv4/IPv6 트래픽을 실시간으로 분석할 수 있는 플로우 기반 트래픽 모니터링 도구를 구현하였고, 실험을 통하여 IPv6 트래픽을 신뢰성있게 분석할 수 있다는 것을 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.1323-1326
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• 2001

서브네트워크에서 실시간으로 통신 트래픽을 감시하고, 트래픽 정보를 바탕으로 시계열 분석을 이용해 트래픽의 변화추이를 예측할 수 있는 시스템을 설계 및 구현한다. SNMP를 이용한 MIB-II 정보를 바탕으로 하는 분석 방법은 누적 데이터를 기본으로 하는 관리 방법으로 이상 징후의 판단이 실시간 감시에는 적합하지 않은 점이 있다. 따라서, 본 논문에서는 실시간 트래픽 감시를 위해 서브네트워크에 들어오거나 나가는 트래픽의 양을 측정하여 분석하고, 이 정보를 바탕으로 특정 시점 이후의 트래픽 추이를 시계열 분석 방법을 이용하여 미래의 트래픽 양을 예측하는 알고리즘을 시스템으로 구현한다. 예측 알고리즘으로는 AR, MA, ARMA, ARIMA 모델중에 평균 제곱 오차를 최소로 가지는 알고리즘을 선택하여 예측하도록 설계한다. 개발되는 시스템을 망 관리자가 전체 통신 네트워크의 부하 상태를 예상할 수 있게 하여 신속하고 예방적인 대응을 할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 1999.11a
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• pp.331-335
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• 1999

LAN, WAN 및 VBR 트래픽 특성에 관한 최근의 실험적 연구들은 기존의 Poisson 가정에 의한 모델들이 네트워크 트래픽의 장기간 의존성 및 self-similar 특성들을 과소평가 함으로써, 실제 트래픽의 특성을 제대로 나타낼 수 없다는 것을 지적해 왔다. 본 본문에서는 실시간 운영중인 Ethernet 트래픽을 측정하여, 통계학적인 접근법들을 통해 이러한 self-similar 특성들에 대해 평가하였다. 그리고 exactly self-similar 모델링인 Pareto-like ON/OFF 소스 모델링에 의한 트래픽과 기존의 Poisson 모델링을 비교 분석함으로써, self-similar 트래픽이 실제의 Ethernet 트래픽 특성을 잘 반영한다는 것을 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.1609-1612
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• 2000

무선망에서 기존의 회선 서비스뿐만 아니라 패킷 서비스 및 영상 서비스 등을 수용하는 데 있어서 고려되어야 할 것들 중 하나는 무선 자원의 활용이다. 특히 패킷 서비스의 경우 가변적인 패킷의 길이와 양으로 효율적인 무선 자원관리를 어렵게 하는 요소를 지니고 있다. 즉, 무선 자원을 효율적으로 운용하기 위해서는 동적인 무선 자원할당 메커니즘이 중요한 역할을 한다. UMTS 표준 문서에서는 계층 2 전송 프로토콜인 RLC (Radio Link Control) 버퍼의 양만을 측정하여 무선 자원 할당이 제어가 되도록 권고하고 있다. 하지만 트래픽 양의 변화가 큰 VBR 트래픽의 경우, 이와 같은 방법은 갑자기 증가하거나 감소하는 트래픽 양에 적응하기 힘들고 이는 무선 자원의 효율성을 저하시키며, QoS 제공도 어렵다. 본 논문에서는 먼저 트래픽 특성을 알 수 있는 토큰 버켓 모델을 RLC에 적용하고, 동적 무선 자원 할당을 위해 RLC 버퍼의 양뿐만 아니라 예상되는 유입 트래픽 양을 측정 및 보고하는 메커니즘을 제안한다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.30 no.4C
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• pp.296-304
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• 2005

ATCoP(Abnormal traffic controller based on prediction) is presented to securely support reliable Internet service and to guarantee network survivability, which is deployed in Internet access point. ATCoP is a method to control abnormal traffic that is entering into the network When unknown attack generates excessive traffic, service survivability is guaranteed by giving the priority to normal traffic than abnormal traffic, that is reserving some channels for normal traffic. If the reserved channel number increases, abnormal traffic has lower quality service by ATCoP system and then its service survivability becomes worse. As an analytic result, the proposed scheme maintains the blocking probability of normal traffic on the predefined level in the specific interval of input traffic.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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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.

• Journal of KIISE:Information Networking
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• v.34 no.2
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• pp.100-109
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• 2007

Streaming protocol with the Available Bandwidth measurement scheme has problems that are to measure a Available Bandwidth uncorrectly and slowly. In this basis, in order to overcome limitations of the previous streaming protocols, we propose the NABO that is a New Available Bandwidth measurement scheme used by OWD(One-Way Delay). Proposed NABO(New Available Bandwidth measurement based on OWD) measures the constant transmission delay occurred by bottleneck link capacity and the variable delay. Competing traffic contribute to the variable delay. Through the measurement of the constant transmission delay and the competing traffic, a NABO can measure the Available Bandwidth correctly and fast in network. The simulation result proves that the proposed NABO has a performance that satisfies both accuracy viewpoint and measurement speed viewpoint.

• Journal of KIISE:Information Networking
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• v.35 no.6
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• pp.474-481
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• 2008

Scanning worm increases network traffic load and result in severe network congestion because it is a self-replicating worm and send copies of itself to a number of hosts through the Internet. So an early detection system which can automatically detect scanning worms is needed to protect network from those attacks. Although many studies are conducted to detect scanning worms, most of them are focusing on the method using packet header information. The method using packet header information has long detection delay since it must examine the header information of all packets entering or leaving the network. Therefore we propose an algorithm to detect scanning worms using network traffic characteristics such as variance of traffic volume, differentiated traffic volume, mean of differentiated traffic volume, and product of mean traffic volume and mean of differentiated traffic volume. We verified the proposed algorithm by analyzing the normal traffic captured in the real network and the worm traffic generated by simulator. The proposed algorithm can detect CodeRed and Slammer which are not detected by existing algorithm. In addition, all worms were detected in early stage: Slammer was detected in 4 seconds and CodeRed and Witty were detected in 11 seconds.

• Journal of KIISE:Information Networking
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• v.36 no.2
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• pp.69-79
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• 2009

Today's Internet is one of the necessaries of our life. Anomalies of the Internet provoke social problems. For that reason, Internet Measurement which studies characteristics on Internet traffic attracts pubic attention. Recently, Traffic Dispersion Graph (TDG), a novel traffic analysis method, was proposed. The TDG is not a statistical analysis method but a graphical visualization method on interactions among network components. In this paper, we propose a new anomaly detection paradigm and its technique using TDG. The existing studies have focused on detecting anomalous packets of flows. On the other hand, we focus on detecting the sources of anomalous traffic. To realize our paradigm, we designed the TDG Clustering method. Through this method, we could classify anomalous hosts infected by various worm viruses. We obtained normal traffic through dropping traffic of the anomalous hosts. Especially, we expect that the TDG clustering method can be applied to real-time anomaly detection because calculations of the method are fast.