• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제5권1호
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• pp.169-178
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• 2005

본 논문에서는 인터넷에서의 트래픽 엔지니어링 체제를 구축하기 위하여 트래픽 엔지니어링을 수행하기 위한 상위레벨 기능 모델을 제시하였다. 제시한 기능 모델은 트래픽 관리, 용량 관리, 그리고 네트워크 계획으로 구성된다. 트래픽 관리는 다양한 조건하에서 네트워크 성능을 최대화하는 것을 목적으로 하며, 용량 관리는 최소의 비용으로 네트워크 요구에 대한 성능 목표치를 만족시키기 위하여 네트워크가 설계되고 제공됨을 목적으로 한다. 또한 네트워크 계획은 예측된 트래픽 증가에 앞서 노드와 전송 용량이 계획되고 배치됨을 보장한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제29권2B호
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• pp.279-288
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• 2004

현재 급속히 늘어나고 있는 P2P(Peer to Peer) 애플리케이션은 버스트(burst)한 트래픽을 많이 발생시켜 네트워크에 큰 부하를 주고 있다. 따라서 P2P 트래픽의 특징을 분석하고 이것이 네트워크 및 QoS에 미치는 영향을 이해하는 것은 매우 중요하다. 본 논문에서는 P2P 애플리케이션의 사용현황을 알아보기 위해 캠퍼스 네트워크의 트래픽을 측정한 후, 측정한 트래픽의 플로우를 분석하고, P2P 트래픽의 자기 유사성을 측정하여 웹 트래픽과 비교 분석하였다. 분석 결과 P2P 트래픽은 기존의 웹 트래픽보다 더 버스트하였으며, 이는 P2P 트래픽이 네트워크 성능에 악영향을 미치고 있음을 알 수 있었다. 측정한 P2P트래픽을 네트워크 성능평가 및 예측에 용이하게 이용할 수 있게 하기 위해, 이를 자기 유사 트래픽 모델을 이용하여 모델링하였다. 유도한 트래픽 모델의 정확성을 평가하기 위해, SSQ(Single Server Queue)를 이용하여 네트워크 성능 평가에서 매우 중요한 파라미터인 큐의 길이와 손실을 예측하였으며, 이것을 측정된 트래픽의 그것과 비교하여 트래픽 모델의 정확성을 평가하였다. 본 논문에서 사용한 자기 유사 트래픽 모델은 P2P 트래픽을 잘 모델링하고 있었으며, 이 결과는 P2P 트래픽의 특성을 고려한 네트워크 설계와 성능을 평가하고 예측할 때 사용될 수 있다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제18C권1호
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• pp.31-44
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• 2011

네트워크 기반의 적절한 컴퓨팅은 네트워크 대역폭의 가용성에 의존한다. 백본 네트워크 용량과 액세스 네트워크 상에 심각한 버틀넥이 발생하여 ISP 사업자와 고객 간의 갭이 발생된다면 그만큼 ISP 사업자는 사업에 불이익을 초래할 수 있다. 이러한 상황이 발생되기 이전 ISP 사업자가 트래픽량 예측과 종단간 오버로드가 높은 링크 구간을 감지할 수 있다면 ISP 사업자와 고객 간의 갭은 그만큼 줄어 들 수 있을 것으로 판단된다. 따라서 본 논문은 트래픽량 예측과 종단간 오버로드가 높은 링크 구간을 감지 가능한 소프트웨어로 ACE, ADM, Flow Analysis를 소개한다. 이들 툴을 이용하여 전자상거래의 연속적인 트랜잭션을 실망에서 측정한 후 측정된 네트워크 데이터를 가상 망 환경에 임포트하고 백그라운드 트래픽을 생성한다. 이와 같은 가상 망 환경을 토대로 점차적인 사용자 수 증가에 따른 트래픽량 예측과 링크 로드가 높은 구간을 시뮬레이션 결과로 알 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제30권4C호
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• pp.296-304
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• 2005

본 논문에서는 네트워크의 생존성을 보장하고 신뢰성 높은 인터넷 서비스를 제공하기 위해 인터넷의 액세스점에 위치하는 예측기반 이상 트래픽 제어기(ATCoP, Abnormal Traffic Controller based on Prediction)를 제안한다. ATCoP는 네트워크로 유입되는 트래픽 중 이상 트래픽을 제어하는 방법으로서, 알려지지 않은 공격에 의해 트래픽이 과다하게 발생하는 경우에, 정상 트래픽에 우선권을 주기 위해 서비스 성공률을 측정하고 그 결과를 기준으로 정상 트래픽용 예약 채널의 수를 결정하여 정상 트래픽의 서비스 수준을 보장함으로써 서비스 생존성을 높히는 방법이다. 만일 예약 채널의 수가 증가하면, 이상트래픽에 할당되는 채널의 수가 감소하게 되어 이상트래픽의 서비스 생존율은 감소하게 된다. 분석결과, 제안 방식은 입력트래픽의 특정 범위에서는 정상트래픽의 블록킹율을 일정 수준으로 유지시켜주는 효과가 있음을 알 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 추계학술발표대회
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• pp.1006-1009
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• 2007

모바일 애드혹 네트워크는 기존의 셀룰러 네트워크와는 달리 고정된 기지국이 존재하지 않고 모바일 노드들만으로 구성된 네트워크이다. 모바일 애드혹 네트워크의 각각의 노드들은 제한된 자원과 한정된 용량을 가진 배터리로 동작한다. 만일 이 배터리를 모두 소모하게 된다면 중간 노드들이 다운이 되고, 결과적으로 전체 네트워크가 단절되는 문제가 발생할 수 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서는 한정된 자원을 최대한 효율적으로 사용해야 한다. 이를 위해 본 논문에서는 클러스터 기반의 애드 혹 네트워크 환경에서 발생하는 경로 요청 시 클러스터 내부의 에너지 분산을 통한 네트워크 생존 시간을 연장시키고자 하였다. 효율적인 에너지 분산을 위해 칼만 필터를 통한 클러스터 내부의 트래픽 변화량을 예측하고, 예측값과 노드의 에너지 잔량을 기준으로 경로를 설정하도록 하였다. 실험 결과 생존 시간을 23% 증가시켰고, 칼만 필터를 통한 트래픽 변화량 예측값의 오차는 6.3%로 나타났다. 앞으로 칼만 필터의 관측값을 확장하여 예측값에 대한 오차를 줄이고, 보다 복잡한 네트워크 환경에 적용하는 연구가 필요하다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.320-322
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• 2013

무선센서네트워크에서 MAC 프로토콜은 듀티사이클을 이용하여 센서노드의 에너지 소비를 줄임으로써 배터리의 수명을 연장한다. 기존에 제안된 TA (Traffic-Adaptive)-MAC 프로토콜은 비동기 방식 기반으로 듀티사이클을 조절하여 센서노드의 에너지 소비를 줄인다. 본 기법은 네트워크의 트래픽 상태를 고려하여 동적으로 센서노드의 듀티사이클을 조정한다. 이러한 방법으로 센서노드의 대기시간을 줄이고 센서노드의 에너지를 효과적으로 사용한다. 하지만 이 기법은 네트워크의 트래픽 변화가 잦은 환경에서는 좋지 못한 효율을 보인다. 따라서 본 논문에서는 기존의 TA-MAC 기법에 가중이동평균 방법을 적용하여 합리적인 듀티사이클 선정을 위한 트래픽 계산 방법을 제안한다. 이는 최근 트래픽 값과 현재 감지한 트래픽의 평균을 계산하고 다음 트래픽을 예측하여 네트워크 트래픽이 급격히 변화하는 불안정한 환경에서 더 합리적인 듀티사이클 선정을 돕는다.

• KNOM Review
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• 제24권2호
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• pp.13-23
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• 2021

최근 IoT 기기들의 활성화에 의해 네트워크가 복잡해짐에 따라, 네트워크의 혼잡을 예측하고 미리 대비하기 위해 단기 트래픽 예측을 넘어 장기 트래픽 예측 연구가 활성화되고 있다. 단기 트래픽 예측 결과를 입력으로 재사용하는 재귀 전략은 멀티 스텝 트래픽 예측으로 확장되었지만, 재귀 단계가 진행될수록 오류가 축적되어 예측 성능 저하를 일으킨다. 이 논문에서는 다중 출력 전략을 사용한 LSTM 기반 멀티스텝 트래픽 예측 기법을 소개하고그 성능을 평가한다. 실제 DNS 요청 트래픽을 기반으로 실험한 결과, 제안된 LSTM기반 다중출력 전략 기법은 재귀 전략 기법에 비해 비정상성 트래픽에 대한 트래픽 예측 성능의 MAPE를 약 6% 줄일 수 있음을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2008년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.35 No.1 (D)
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• pp.255-258
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• 2008

현재 이동통신 네트워크는 통신 기술의 발전에 힘입어 음성 서비스를 넘어선 다양한 패킷 데이터 기반 서비스를 제공하고 있다. 하지만 현재 IEEE 802.11과 같은 이기종 네트워크에 대한 연구가 다양하게 진행되고 있는 것과 달리 이동통신 네트워크의 패킷 데이터 기반 서비스에 대한 연구는 이루어지지 않았다. 이러한 추세의 원인은 이동통신 네트워크가 사업자에 의해서 폐쇄적으로 운영되고 있기 때문이다. 우리는 지금까지 이기종 네트워크에 대한 연구를 바탕으로 예측만 하던 문제를 해결하기 위해 이 논문은 통해서 이동통신 네트워크의 패킷 기반 데이터 서비스의 특징을 분석한다. 실제 트래픽을 모두 분석하는 것은 규모의 문제로 불가능했기 때문에 우리는 서비스에 대한 과금 데이터를 사용했다. 과금 데이터에는 네트워크의 특징이 대부분 반영되어 있기 때문에 실제 트래픽을 수집해서 분석하는 것과 같다. 분석결 과로 이동통신 환경에서 사용자 행동 패턴과 서비스 유형별 트래픽 특성 및 네트워크의 특징을 보여준다. 이러한 결과는 향후 네트워크 진화에 의해서 예상되는 트래픽 예측 및 관리에 활용 가능하고, 네트 워크 모델링에 있어서의 기반 지식을 제공한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 추계학술발표대회
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• pp.778-780
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• 2019

본 논문은 네트워크 트래픽에 대한 동적인 변화에 대응하기위해 기존의 네트워크 트래픽 데이터를 이용하여 기계 학습을 사용하여 학습시킴으로써 이후 네트워크 트래픽 동향에 대해 분류하여 예측하는 연구에 관한 논문으로, 기계 학습의 종류 중 MLP(Multi-Layer Perceptron)를 이용하여 실험하였는데 MLP 의 구조와 학습 반복 횟수에 따른 정확도의 차이와 테스트 데이터 실험 결과를 정리하였다. 또한 이를 통해 얻어진 결과는 어떻게 사용 될 지와 정확도를 높이기 위해서는 어떤 요소가 영향을 끼치는지에 대해 논문의 방식과 비교하여 설명한다.

• 스마트미디어저널
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• 제13권6호
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• pp.24-34
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• 2024

시계열인 네트워크 트래픽 데이터로부터 미래를 예측할 수 있다면 효율적인 자원 배분, 악성 공격에 대한 예방, 에너지 절감 등의 효과를 거둘 수 있다. 통계 기법과 딥러닝 기법에 기반한 많은 모델이 제안되었는데, 이들 연구 대부분은 모델 구조와 학습 알고리즘을 개선하는 일에 치중하였다. 모델의 예측 성능을 높이는 또 다른 접근방법은 우수한 데이터를 확보하는 것이다. 이 논문은 우수한 데이터를 확보할 목적으로, 시계열 데이터를 증강하는 밀집 샘플링 기법을 네트워크 트래픽 예측 응용에 적용하고 성능 향상을 분석한다. 데이터셋으로는 네트워크 트래픽 분석에 널리 사용되는 UNSW-NB15를 사용한다. RMSE와 MAE, MAPE를 사용하여 성능을 분석한다. 성능 측정의 객관성을 높이기 위해 10번 실험을 수행하고 기존 희소 샘플링과 밀집 샘플링의 성능을 박스플롯으로 비교한다. 윈도우 크기와 수평선 계수를 변화시키며 성능을 비교한 결과 밀집 샘플링이 일관적으로 우수한 성능을 보였다.