인터넷의 성장은 다양한 응용 프로그램들의 발달을 야기 시켰으며, 그로 인해 모든 패킷을 동일하게 처리하는 현재의 최선지원 서비스 보다 나은 서비스를 제공할 것을 요구하고 있다. 따라서 차세대 인터넷 라우터들은 다양한 레벨의 품질보장 서비스를 제공하여야 한다. 품질보장 서비스를 제공하기 위해서는 모든 입력 패킷을 미리 정의된 룰에 따라 구분하는 패킷 분류가 실시간으로 수행되어야 한다. 패킷분류는 패킷에 포함된 여러 헤더 필드에 대하여 다양한 종류의 검색을 수행하여야 하며, 일치하는 룰들 중에서 가장 높은 우선순위를 갖는 룰을 찾아야 하는 다차원 검색이다. 영역분할을 사용한 사분트라이 구조는 근원지와 목적지 프리픽스를 2차원 트라이 구조로 저장하여 검색을 진행하는 좋은 알고리즘이나, 길이에 대하여 선형검색을 하는 방법이므로 좋은 검색 성능을 보이지 못한다. 본 논문에서는 사분트라이 구조에서 길이에 대하여 이진검색을 진행하는 새로운 패킷분류 알고리즘을 제안한다. 또한 패킷이 여러 개의 룰과 일치하였을 경우 가장 높은 우선순위를 가지는 룰을 선택한다는 특성을 이용하여, 사분트라이를 만드는 과정에서 우선순위를 고려하여 검색 성능을 향상시킬 수 있는 방안을 제안한다.
The paper proposes an implementation architecture of DiffServ-over-MPLS traffic engineering (TE) on Intel IXP2400 network processor using Intel IXA SDK 4.0 Framework. Program architecture and functions are described. Also fast and scalable range-match classification scheme is proposed for DiffServ-over-MPLS TE that has been integrated with functional blocks from Intel Microblocks library. Performance test shows that application can process packets at approximate data rate of 3.5 Gbps. The proposed implementation architecture of DiffServ-over-MPLS TE on Network processor can provide guaranteed QoS on high-speed next generation Internet, while being flexible and easily modifiable.
본 논문은 패킷 손실의 영향을 이용한 비 침입적 음질 평가 방법을 제안한다. 패킷 손실은 패킷 기반의 통신 시스템에서 음질을 저하시키는 주된 요소이며 그 영향은 코덱에 내장된 패킷 손실 은닉 알고리듬에 의해 결정된다. 패킷 손실 영향을 반영한 음질평가 시스템을 위해 VoIP 에서 협대역 코덱으로 사용되는 코덱 중 하나인 G.729를 선택하였으며, 음성 특징에 따른 패킷 손실 영향을 구분하기 위해서 G.729 코덱의 음성 파라미터를 이용한 한 음성 특성 분류기를 설계하였다. 이후, 각각의 패킷 특성에 따른 음질 저하의 정도를 수치화하기 위해 원 PESQ-LQ점수와 상관계수를 최대화하는 음질 저하 가중치를 반복적으로 구하였으며, 최종 음질 저하는 가중합으로 구하였다. 그 결과 제안한 모델과 PESQ-LQ의 상관계수는 칩입 모델 에서는 0.8950를, 비 침입 모델 에서는 0.8911의 결과를 나타내었다.
Kang, Jin Ah;Han, Mikyong;Jang, Jong-Hyun;Kim, Hong Kook
ETRI Journal
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제38권6호
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pp.1064-1073
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2016
An adaptive speech streaming method to improve the perceived speech quality of a software-based multipoint control unit (SW-based MCU) over IP networks is proposed. First, the proposed method predicts whether the speech packet to be transmitted is lost. To this end, the proposed method learns the pattern of packet losses in the IP network, and then predicts the loss of the packet to be transmitted over that IP network. The proposed method classifies the speech signal into different classes of silence, unvoiced, speech onset, or voiced frame. Based on the results of packet loss prediction and speech classification, the proposed method determines the proper amount and bitrate of redundant speech data (RSD) that are sent with primary speech data (PSD) in order to assist the speech decoder to restore the speech signals of lost packets. Specifically, when a packet is predicted to be lost, the amount and bitrate of the RSD must be increased through a reduction in the bitrate of the PSD. The effectiveness of the proposed method for learning the packet loss pattern and assigning a different speech coding rate is then demonstrated using a support vector machine and adaptive multirate-narrowband, respectively. The results show that as compared with conventional methods that restore lost speech signals, the proposed method remarkably improves the perceived speech quality of an SW-based MCU under various packet loss conditions in an IP network.
RTP (real-time transport protocol)는 인터넷상에서 실시간 멀티미디어 트래픽을 전송하기 위한 유력한 프로토콜로서 간주되고 있다. 망내에서 실시간 멀티미디어 트래픽을 제어하고 관리하기 위하여는 망 관리자가 망을 통하여 전달되는 실시간 멀티미디어 트래픽들을 감시하고 분석해내는 것이 필요하지만, 기존의 트래픽 분석 도구들은 RTP 패킷들을 비실시간 뿐만 아니라 실시간으로도 정확히 분류, 분석해 내지 못하고 있다. 본 논문에서는 인터넷에서 RTP를 사용하는 실시간 멀티미디어 트래픽을 실시간으로 분류해 내기 위한 방법을 제안한다. 한국전산원의 국제망 연동을 위한 게이트웨이 라우터에서 직접 수집한 데이터를 사용하여, 제안 방법의 정확성과 신속성을 보였다.
영역분할을 이용한 패킷분류의 대표적인 알고리즘인 영역분할 사분 트라이(area-based quadtrie, AQT)는 검색 시 룰 노드를 만나도 더 높은 우선순위의 룰이 있을 수 있어 트라이의 끝까지 검색해 야 하는 문제가 있다. 리프-푸싱(leaf-pushing) AQT는 모든 검색 경로에 룰 노드를 하나만 위치시켜 검색 성능을 높인 알고리즘이다. 본 논문에서는 리프-푸싱 AQT를 해시 테이블 기반으로 구현하고 블룸필터를 적용해 검색 성능을 더욱 향상시킨 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘에서는 온-칩(on-chip) 블룸필터를 연쇄적으로 우선 검색하여 룰 노드의 레벨을 알아낸 후, 오프-칩(off-chip)에 저장된 룰 노드에 접근한다. 실험을 통해 적절한 크기의 블룸필터를 사용하여 평균 한 번의 해시테이블 접근만으로 패킷분류를 수행할 수 있음을 보았으며, 메모리 사용량 및 검색 성능에 있어 기존의 알고리즘과 제안하는 구조의 성능을 비교하였다.
패킷 분류란 규정된 규칙과 입력된 패킷의 헤더 필드를 검색하여 매칭 여부를 판단하는 것으로 하드웨어적인 패킷 필터링 시스템은 일반적으로 Ternary Content Addressable Memory를 사용하여 구현된다. 하지만 TCAM은 구조적인 특성으로 인해 범위 규칙을 효율적으로 분류할 수 없기 때문에 기존의 필터링 시스템에서는 주어진 범위를 대표할 수 있는 prefix 형태의 값으로 범위를 변환하고 변환된 값을 TCAM 엔트리에 저장하여 패킷 필터링 을 수행하며, 이 경우 범위 규칙의 필드가 W비트일 때 최대 2W-2 개의 엔트리가 필요하다 범위 규칙이 일반적으로 패킷 헤더 필드 중 소스포트와 목적지포드 필드에 사용되는 것을 고려하면 하나의 규칙이 최대 900개의 엔트리를 점유하게 된다. 본 논문에서는 범위 규칙을 TCAM 엔트리로 변환시 점유 엔트리 수를 줄이기 위해 범위 규칙을 대칭성을 가지는 그레이 코드로 변환한 후 범위를 대표할 수 있는 TCAM 엔트리로 변환하는 알고리즘을 제시하였다. 제안된 알고리즘은 최대 2W-4 개의 TCAM 엔트리로 변환되며, 모든 범위에 대해 기존의 방법 보다 항상 더 적은 수의 TCAM 엔트리를 생성한다 또한 negation 범위에 대해서도 효율적으로 적용 할 수 있다. 시뮬레이션 결과 16 비트의 범위 매칭에 대해 기존의 방법보다 제안된 알고리즘이 평균 7%의 TCAM 엔트리를 감소시킬 수 있으며, 패킷의 소스와 목적지 포트를 동시에 고려하는 경우 평균 14%를 절감할 수 있고, 실제 사용되고 있는 침입탐지 프로그램의 범위 규칙에 적용시킨 결과 10% 정도의 TCAM 엔트리를 절약할 수 있음을 보였다.
In this paper, a method for face recognition based on the wavelet packet decomposition is proposed. In the proposed method, the input image is decomposed by the 2-level wavelet packet transformation and then the face areas are defined by the Integral Projection technique applied to each of the 1-level subband images, HL and LH. After the defined face areas are divided into three areas, called top, bottom, and border, the mean and the variance of the three areas of the approximation image are computed, and the variance of the single predetermined face area for the rest of 15 detail images, from which the feature vectors of statistical measure are extracted. In this paper we use the wavelet packet decomposition, a generalization of the classical wavelet decomposition, to obtain its richer signal analysis features such as discontinuity in higher derivatives, self-similarity, etc. And we have shown that even with very simple statistical features such as mean values and variance we can make an excellent basis for face classification, if an appropriate probability distance is used.
침입탐지시스템에 대해 많은 연구가 이루어지고 있지만 이들 연구는 침입탐지시스템내의 탐지 소프트웨어의 알고리즘에만 국한되어 있다. 하지만, 침입탐지시스템의 탐지 알고리즘이 우수하더라도 침입에 해당하는 단서인 패킷을 손실하게 되면 해당 침입을 탐지해내지 못하게 된다. 본 논문에서는 침입 탐지 시스템의 하드웨어적인 한계와 탐지 소프트웨어의 거대화에 따른 시스템 부하로 인해서 자연히 발생하게 되는 패킷 손실을 줄이기 위해서 탐지 시스템에 불필요한 패킷으로 분류될 수 있는 패킷을 미리 폐기함으로써 얻을 수 있는 탐지 시스템의 성능 향상을 다룬다. 실험 결과에 따르면 제안한 방법에 의해서 패킷 손실인 줄어들어 실제 공격에 대한 탐지율이 개선되었다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권7호
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pp.2261-2280
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2014
Recently, network traffic has become more complex and diverse due to the emergence of new applications and services. Therefore, the importance of application-level traffic classification is increasing rapidly, and it has become a very popular research area. Although a lot of methods for traffic classification have been introduced in literature, they have some limitations to achieve an acceptable level of performance in real-time application-level traffic classification. In this paper, we propose a novel application-level traffic classification method using payload size sequence (PSS) signature. The proposed method generates unique PSS signatures for each application using packet order, direction and payload size of the first N packets in a flow, and uses them to classify application traffic. The evaluation shows that this method can classify application traffic easily and quickly with high accuracy rates, over 99.97%. Furthermore, the method can also classify application traffic that uses the same application protocol or is encrypted.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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