• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.421-424
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• 2004

음성 중심의 기존 2G CDMA/PCS 시스템과 달리 CDMA2000 및 1xEV-DO와 같은 차세대 이동통신 시스템에서 패킷 데이터 서비스가 부각됨에 따라 효율적인 망의 설계 및 디멘져닝을 위해서는 무엇보다도 데이터 트래픽의 주요 특성인 버스트(Burst)와 자기유사성(Self-similarity)이 반영된 모델이 요구된다. 본 논문에서는 차세대 이동통신 시스템에서 자기유사 특성을 갖는 트래픽의 큐잉 성능을 시뮬레이션 하였고, 그 결과를 해석적 모델과 비교하였다. 또한 Crossover point의 변화와 출력링크의 변화도 분석하였다.

• Journal of the Korea Computer Industry Society
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• v.3 no.7
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• pp.915-920
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• 2002

The classical queuing analysis has been tremendously useful in doing capacity planning and performance prediction. However, in many real-world cases. it has found that the predicted results form a queuing analysis differ substantially from the actual observed performance. Specially, in recent years, a number of studies have demonstrated that for some environments, the traffic pattern is self-similar rather than Poisson. In this paper, we study these self-similar traffic characteristics and the definition of self-similar stochastic processes. Then, we consider the examples of self-similar data traffic, which is reported from recent measurement studies. Finally, we wish yon that it makes out about the characteristics of actual data traffic more easily.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 1999.11a
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• pp.266-269
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• 1999

네트워크를 설계하고 서비스를 구현하는데 있어서 중요한 변수중의 하나는 트래픽의 특성을 파악하는 것이다. 기존의 트래픽 예측과 분석으로 Poisson 또는 Markovian을 기본으로 하는 모델을 사용했을 경우는 단기간의 의존성을 고려한 결과로써 실제 관측된 트래픽의 결과와는 상당히 다르다는 것이 밝혀졌다. 따라서 최근 실제 트래픽 모델과 유사한 모델로서 Self-Similarity 특성을 이용한 접근법이 대두되고 있다. 본 논문에서는 Self-Similarity의 장기간 의존성을 나타내기 위해서 실제 네트워크에서 측정한 데이터를 사용하여 Hurst 파라미터 H의 값을 추정하고 실시간 운영중인 네트워크 상에서 어느 정도의 Self-Similarity특성을 가지고 있는지 분석한다

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.2 no.6
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• pp.927-936
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• 1995

ATM Forum has defined a new service class for data applications called Available Bit Rate(ABR) Service, which has highly bursty traffic and unpredictable burst size. It is desirable that we reduce the probability of retrans mission of packets by minimizing the loss of cells because the traffic is much more sensitive to loss than delay. The Forum has also selected the Rate-Based Control for the ABR service and proposed EPRCA as the control mechanism for the service. This paper proposes the combination of EPRCA and the other feedb ack control mechanisms such as BECN and BP. The combined control mechanism control ABR traffic more efficiently and the simulation results show that the network performance can be improved by choosing the appropriate parameters.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.25 no.10A
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• pp.1554-1559
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• 2000

On ATM networks, MPEG video stream is transferred using CBR or VBR services. But because the MPEG video traffic varies greatly from time to time, it is very difficult to transfer the MPEG steam efficiently without loss of transmission bandwidth. Until now, the study on the traffic analysis and control on a single MPEG video stream has been done by many researchers, but the traffic analysis and control on a multiplexed traffic of multiple MPEG video streams has not been studied by any researcher. This paper proposes a multiplexing method to reduce the PCR and traffic variance of a multiplexed traffic of multiple MPEG video streams. By reducing the PCR of the multiplexed traffic, the multiplexed VBR traffic can be transferred efficiently with less loss of transmission bandwidth.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.1629-1632
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• 2000

인터넷 트래픽의 폭발적인 증가로 인해 라우터에서 목적지로 포워딩 해야 할 트래픽의 양도 함께 증가하게 되었다. 그와 같은 트래픽들 중에 최근에 급격히 증가하고 있는 음성트래픽의 주를 이루는 것이 바로 인터넷 전화로 발생되는 트래픽들이다. 본 논문에서는 인터넷 전화시 발생하는 음성트래픽의 특성에 대해 살펴보고, 라우터에서 트래픽 폭주시 이를 제어하는 큐잉 방식을 비교분석하고, MNS(MPLS Network Simulation)툴을 이용하여 코어망을 MPLS 네트워크로 구성한 후 UDP 음성트래픽을 생성하여 각 라우터(LSR: Label Switch Router)의 버퍼에서 요구되어지는 폭주제어기법들에 대해 시뮬레이션을 하여 그것을 통해 얻은 결과를 바탕으로 실제 인터넷 전화 시스템의 통화품질에 적절하게 대처할 수 있는 큐잉 기법을 고찰한다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.15 no.4
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• pp.259-266
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• 2017

The massive traffic interferences in the wireless home IoT provides the reason for packet losses, and it degrades the QoS (Quality of Service) and throughput on the home network. This paper propose a new adaptive traffic interference control system, ATICS, for enhancing QoS and throughput for IoT services as detecting a traffic process and non-traffic process in the wireless home network. The proposed system control the traffic interferences as distinguishing the short-term traffic process and long-term traffic process by traffic characteristics in wireless home networks. The simulation results shows that the proposed scheme have more efficient traffic control performance than the other schemes.

• Information and Communications Magazine
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• v.29 no.9
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• pp.56-62
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• 2012

초고속 인터넷, 다양한 통신 기기, 신규 인터넷 애플리케이션 등의 확산으로 인터넷 상의 콘텐츠 트래픽 규모가 급격하게 증가하고 있다. 비디오와 같은 대용량 멀티미디어 콘텐츠 트래픽이 전체 트래픽에서 차지하는 비중은 날로 증가하여, 2014년에는 전체 인터넷 트래픽 중 90% 이상을 차지할 것이라고 예측되기도 한다. 따라서 트래픽의 대부분을 차지하는 콘텐츠 중심으로 네트워크 아키텍처를 혁신할 필요성이 대두되고 있다. 본 논문은 최근 급증하는 콘텐츠 서비스의 송수신 특성에 적합한 네트워크 아키텍처에 대한 학계와 산업체의 연구동향과 콘텐츠 네트워킹 관련 기술의 국제 표준화 동향을 고찰하고, 향후 실제 적용을 위한 이슈를 분석한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 1996.10a
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• pp.215-218
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• 1996

ATM망은 실제로 이용 가능한 대역폭 이상을 할당하는 통계적 다중화(statistical multiplexing) 기법을 사용하므로 망을 통한 트래픽 흐름을 적절히 관리하지 못하면 혼잡(congestion), 셀 손실, 망의 성능 저하 등을 야기하게 된다. 이러한 상황을 예방하고 셀의 도착 시간 버스트(burstiness)를 줄이며 셀 손실 특성을 개선하여 망의 성능을 증가시키기 위하여, 트래픽의 형태 제어 방법을 제안한다. 트래픽 형태 제어 파라미터 값의 역전파 신경망을 적용하여 예측되며, 이 예측된 값들에 의해 형태 제어 방법을 수행한다. 제안된 형태 제어 기법의 성능은 Poisson 트래픽 입력에 대한 컴퓨터 시뮬레이션에 의해 얻어지며, 멀티플렉서에서의 최대 버퍼 크기를 측정하여 성능을 평가하였다.

• Journal of KIISE:Information Networking
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• v.33 no.3
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• pp.201-217
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• 2006

In this paper, we collected the physical traces from high speed Internet backbone traffic and analyze the various characteristics of the underlying packet traces. Particularly, our work is focused on analyzing the characteristics of an anomalous traffic. It is found that in our data, the anomalous traffic is caused by UDP session traffic and we determined that it was one of the Denial of Service attacks. In this work, we adopted the unsupervised machine learning algorithm to classify the network flows. We apply the k-means clustering algorithm to train the learner. Via the Cramer-Yon-Misses test, we confirmed that the proposed classification method which is able to detect anomalous traffic within 1 second can accurately predict the class of a flow and can be effectively used in determining the anomalous flows.