• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.115-121
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• 2021

본 논문은 급증하는 인터넷 트래픽예측을 위해 빅데이터와 인공지능기술을 이용하였다. 기존에 트래픽 예측에 관해 다양한 연구가 있었지만 최근 스마트폰이나 스트리밍 등 거대한 인터넷 트래픽을 유발하는 증가 요소를 반영하지는 못했다. 더불어 대용량 인기 게임 출시나 OTT(Over the Top)사업자의 신규 컨텐츠 제공과 같은 이벤트성 요소는 사전 예측이 더욱 어렵다. 이러한 특성으로 기존 방법으로는 ISP(Internet Service Provider)가 실시간적 서비스 품질관리나 트래픽 예측치를 네트워크 사업환경에 반영하기가 불가능하였다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하고자 기존 NMS와는 별개로 트래픽 데이터를 실시간적으로 탐색, 판별하여 수집하는 인터넷 트래픽 수집시스템을 구축하였다. 이를 통해 수집대상의 데이터를 자동등록할 수 있는 유연성과 탄력성을 확보하였으며 실시간 네트워크 품질모니터링을 가능하게 하였다. 또한 시스템에서 수집된 대량의 트래픽 데이터를 머신러닝(AI)으로 분석하여 OTT 사업자의 미래 트래픽을 예측하였다. 이를 통해 보다 과학적이고 체계적인 예측이 가능해졌으며 더불어 ISP 사업자 간의 연동 최적화와 대형 OTT 서비스의 품질확보가 가능할 수 있게 되었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.519-526
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• 2016

해양사고가 빈번히 발생함에 따라 해상교통관제를 통해 항해의 안전성과 효율성을 개선하기 위한 해상 트래픽 모니터링 시스템을 구축할 필요성이 대두되고 있다. 이와 같은 목적을 위해, 최근에 X-대역 해양 레이더는 해수면 정보를 수집하는데 사용하고 있는데, 파랑 정보를 정확하게 측정하여 해상교통관제 영역 내에서 선박의 안전하고 효율적인 움직임을 제공하는 것이 요구된다. 본 논문에서는 세 가지의 다른 해류 속도를 산출하는 방법 즉, 최소자승법을 이용한 방법, 해류 속도를 반복 최소자승 갱신 방법, 가변적인 해류 속도의 정규화된 스칼라 곱을 극대화하여 해류 속도 추정치를 제공하는 방법 등에 대해 부이 데이터와 비교하고, 그런 후에 반복 갱신 방법을 수정하여 초기의 해류 속도를 개선하여 효과적으로 파랑 정보를 예측하도록 설계된다. 다수의 실험을 통하여 제안한 방법은 기존 방식에 비해 파랑 정보를 효과적으로 추출할 수 있음을 보인다.

• Journal of Communications and Networks
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• 제18권3호
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• pp.513-522
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• 2016

We propose a mechanism for monitoring load in quality of service (QoS)-enabled wireless networks and show how it can be used for network management as well as for dynamic pricing. Mobile network traffic, especially video, has grown exponentially over the last few years and it is anticipated that this trend will continue into the future. Driving factors include the availability of new affordable, smart devices, such as smart-phones and tablets, together with the expectation of high quality user experience for video as one would obtain at home. Although new technologies such as long term evolution (LTE) are expected to help satisfy this demand, the fact is that several other mechanisms will be needed to manage overload and congestion in the network. Therefore, the efficient management of the expected huge data traffic demands is critical if operators are to maintain acceptable service quality while making a profit. In the current work, we address this issue by first investigating how the network load can be accurately monitored and then we show how this load metric can then be used to provide creative pricing plans. In addition, we describe its applications to features like traffic offloading and user satisfaction tracking.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2005년도 춘계종합학술대회
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• pp.528-532
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• 2005

IEEE 802.11무선 LAN 표준은 트래픽의 종류에 관계없이 동일한 경쟁방식에 의해 서비스를 제공하기 때문에 각 트래픽이 요구하는 다양한 서비스 품질 요구조건을 기존 IEEE 802.11 MAC 표준으로는 만족시키기 어렵다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 IEEE 802.11 working 그룹은 기존 802.11 MAC 표준을 기반으로 트래픽 종류에 따라 차별화 된 QoS 서비스를 제공할 수 있는 IEEE 802.11e MAC 규격을 제정 중에 있다. 본 논문에서는 IEEE 802.11e MAC의 채널 액세스 기법 중에서 경쟁에 기반하여 채널경쟁을 시도하는 EDCA 기법을 성능평가하기 위해 NS-2 네트워크 시뮬레이터로 구현하였다. 성능평가 척도로는 지연시간과 최대 처리율을 사용하여 다양한 시스템 환경에서 성능평가를 수행하였고, 성능평가 결과를 제시하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 하계종합학술대회 논문집(1)
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• pp.275-278
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• 2000

Recently ATM(Asynchronous Transfer Mode) technology is facing challenges from Integrated Service IP(Internet Protocol), IP router, Gigabit Ethernet. Although ATM is approved by ITU-T as the standard technology in B-ISDN, its survival is still in question. In the ATM networks, the Guaranteed Frame Rate(GFR) service has been designed to accommodate non-real-time applications, such as TCP(Transmission Control Protocol)/IP based traffic. The GFR service not only guarantees a minimum throughput at the frame level, but also supports a fairshare of available resources. We have studied different discarding and scheduling schemes, and compared their throughput and fairness when TCP/IP Traffic is carried. Through simulations, we know that only per-VC queueing with weighted Round Robin(WRR) can guarantee Minimum Cell Rate Among all the Schemes that have been experimented, we recommend DT-EPD(Dynamic Threshold-Early Packet Discard) integrated with MCRplus(Minimum Cell Rate) to support the GFR service.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제8권6호
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• pp.727-735
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• 2002

본 논문에서는 ACE2000 MPLS 시스템의 핵심 응용 기능으로 개발된 MPLS 기반 IP-VPN 서비스 모듈의 설계와 구현에 대해서 기술한다. ACE2000 MPLS VPN 서비스 모듈은 BGP 확장 프로토콜을 이용해서 개발되었다. 이러한 IP-VPN 서비스 모듈은 MPLS 트래픽 엔지니어링을 이용해서 차별화 된 QoS를 지원한다. 또한 고신뢰도 서비스 제공을 위해서 시스템 및 포워딩 엔진 재시동 기능과 경로 보호 기능을 지원한다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2002년도 하계종합학술대회 논문집(1)
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• pp.53-56
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• 2002

In this paper, we study the network structure that can guarantee the end-to-end quality of service in the Explicit multicast network. In order to guarantee the end-to-end quality of service, we adopt the end-to-end measurement based admission control (EMBAC) scheme. For the effective measurement of the network state and minimum influence on the current data traffic, the queue structure, which the drop precedence in assured forwarding (AF) Per hop behavior (PHB) of the differentiated service (Diffserv) is applied to, is proposed. Through a simulation, we show that EMBAC can make tile controlled load service in tile AF PHB applied Xcast network, and the qualify of the admitted traffic is guaranteed. In addition, the performance of the EMBAC is changing according to the selling parameter of AF PHB.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.203-209
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• 2014

오늘날 DDoS 공격은 인터넷 안정성에 매우 중요한 위협을 가하고 있다. DDoS 공격은 대량의 트래픽을 네트워크에 전송함으로써 자원을 고갈시키고 정상적인 서비스 제공을 불가능하게 하며 사전 탐지가 힘들고 효율적인 방어가 매우 어렵다. 인터넷과 같은 대규모 망을 대상으로 한 네트워크 공격은 효과적인 탐지 방법이 요구된다. 그러므로 대규모 망에서 침입 탐지 시스템은 효율적인 실시간 탐지가 필요하다. 본 논문에서는 DDoS 공격에 따른 비정상적인 트래픽 범람을 방지하고 합법적인 트래픽 전송을 보장하기 위하여 플로우 정보 분석을 이용한 DDoS 공격 대응 기법을 제안한다. OPNET을 이용해 구현한 결과 DDoS 공격중에 원활한 서비스를 제공할 수 있는 것을 확인하였다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제39권8호
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• pp.7-13
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• 2002

본 논문에서는 퍼지이론을 기반으로하여 ATM망에서 ABR 서비스를 하는데 있어서 효과적으로 링크를 이용하기 위한 트래픽 제어 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 스위치의 버퍼 사이즈에 따라서 소스 전송률을 제어하고 퍼지율을 이용하여 입력 셀 율을 제어하는 알고리즘이다. 우리는 위의 방법들로 퍼지트래픽 제어 알고리즘과 VS/VD의 ER값을 기본으로 한 퍼지 트래픽 제어기를 개발하였다. 또한 퍼지 제어규칙, max-min inferencing 방법으로 하나의 집합적인 기능을 설계하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제6권9호
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• pp.2191-2201
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• 2012

Traffic classification seeks to assign packet flows to an appropriate quality of service (QoS) class based on flow statistics without the need to examine packet payloads. Classification proceeds in two steps. Classification rules are first built by analyzing traffic traces, and then the classification rules are evaluated using test data. In this paper, we use self-organizing map and K-means clustering as unsupervised machine learning methods to identify the inherent classes in traffic traces. Three clusters were discovered, corresponding to transactional, bulk data transfer, and interactive applications. The K-nearest neighbor classifier was found to be highly accurate for the traffic data and significantly better compared to a minimum mean distance classifier.