• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제36권3호
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• pp.153-162
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• 2009

오늘 날 다양한 플랫폼을 기반으로 한 무선 네트워크 위에 실행되고 있는 수 많은 응용 프로그램은 서비스 운영자 입장에서 정확히 분류해내는 것은 중요하다. 이 연구는 WiBro 상용망에서 임의로 생성한 트래픽 데이터에서 다양한 응용프로그램들을 분류하는 것을 목적으로 한다. 분류기를 개발하는데 있어서 기존에 Flow기반으로 분류를 하는 대신 세션이라는 단위로 실험을 진행하였다. 이 단위를 사용하여 두 가지 분류 기법을 사용하였다. Classification and Regression Tree와 Support Vector Machine. 각 판별기는 생성된 변수들을 기반으로 판별을 시도하였을 때 CART의 경우 0.85%, SVM의 경우 0.94%의 오차를 보여 우수한 성능을 보였지만, 판별기의 구현과 결과 해석이 용이한 CART를 이용하여 판별시스템을 구축하는 것이 유리함을 보였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권1호
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• pp.16-30
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• 2023

The elderly population is increasing owing to a low fertility rate and an aging population. In addition, life expectancy is increasing, and the advancement of medicine has increased the importance of health to most people. Therefore, government and companies are developing and supporting smart healthcare, which is a health-related product or industry, and providing related services. Moreover, with the development of the Internet, many people are managing their health through online searches. The most convenient way to achieve such management is by consuming nutritional supplements or seasonal foods to prevent a nutrient deficiency. However, before implementing such methods, knowing the nutrient status of the individual is difficult, and even if a test method is developed, the cost of the test will be a burden. To solve this problem, we developed a questionnaire related to nutrient classification twice, based upon which an adaptive algorithm was designed. This algorithm was designed as a machine learning based algorithm for nutrient classification and its accuracy was much better than the other machine learning algorithm.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제3권2호
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• pp.47-56
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• 2014

인터넷을 기반으로 하는 다양한 서비스 및 응용의 등장과 무선 디바이스의 보급은 인터넷 트래픽을 급격하게 증가시켰다. 인터넷 트래픽의 급격한 증가로 한정적인 네트워크 자원을 효율적으로 사용하기 위해 인터넷 트래픽 분석의 중요성이 증가하고 있다. 하지만 트래픽 분석 방법론에 비해 분석 결과를 체계적으로 관리하는 분류 체계에 대한 연구는 이루어지지 않고 있다. 본 논문에서는 다각적이고 계층적인 트래픽 분석을 위한 분류 체계를 제안한다. 제안하는 분류 체계는 서비스, 응용, 프로토콜, 기준의 4가지 분류 기준을 사용하여 다각적으로 분석이 가능하며, 분류 기준 별로 계층화된 속성을 가지고 있어 결과의 통합화 및 세분화가 가능하다. 논문에서는 제안한 분류 기준을 실제 학내 망에 적용하여 분석함으로 분류 체계의 장점과 활용성을 보인다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제10A권4호
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• pp.419-424
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• 2003

무선 인터넷 환경에서 인터넷 컨텐츠를 제공하는 사업자는 과금을 목적으로 하는 자체적인 분류체계를 가지고 있는데, 현재는 WAP 중심의 CPID와 Service ID를 기반으로 분류체계가 구성되어 있다. 각 서비스마다 CPID의 대역을 나누어서 컨텐츠 제공자(CP : Contents Provider)에게 해당 서비스에 대한 ID를 부여하고, 이를 기반으로 서비스가 수행된 내역을 참조하여 정산하여 지불하고 있다. 이러한 체계는 새로운 서비스가 등장할 때마다 서비스 대역에 포함시키게 되면 CPID의 대역이 바뀌게 되는 경우가 많아서 기존의 CPID에 대한 모든 정보를 새로운 CPID로 고쳐야 하는 문제점이 발생한다. 또 한가지는 한 CP가 여러 개의 서비스를 제공할 경우 한 CP에 대하여 여러 개의 CPID가 존재하게 된다. 그러므로 차후에 CPID의 대역이 고갈될 가능성이 크게 된다. 이를 해결하기 위하여 현재의 CPID 대역을 없애고 각 서비스마다 시스템 ID, 서비스 구분 ID, 일련번호를 이용하여 새로운 CPID를 부여하여 분류체계를 개선하는 방법을 제안한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권8호
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• pp.3804-3819
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• 2018

The increasing popularity of HTTP adaptive video streaming services has dramatically increased bandwidth requirements on operator networks, which attempt to shape their traffic through Deep Packet inspection (DPI). However, Google and certain content providers have started to encrypt their video services. As a result, operators often encounter difficulties in shaping their encrypted video traffic via DPI. This highlights the need for new traffic classification methods for encrypted HTTP adaptive video streaming to enable smart traffic shaping. These new methods will have to effectively estimate the quality representation layer and playout buffer. We present a new machine learning method and show for the first time that video quality representation classification for (YouTube) encrypted HTTP adaptive streaming is possible. The crawler codes and the datasets are provided in [43,44,51]. An extensive empirical evaluation shows that our method is able to independently classify every video segment into one of the quality representation layers with 97% accuracy if the browser is Safari with a Flash Player and 77% accuracy if the browser is Chrome, Explorer, Firefox or Safari with an HTML5 player.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권5호
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• pp.1998-2014
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• 2016

In recent years, cloud computing services based on smart phones and other mobile terminals have been a rapid development. Cloud computing has the advantages of mass storage capacity and high-speed computing power, and it can meet the needs of different types of users, and under the background, mobile cloud computing (MCC) is now booming. In this paper, we have put forward a new classification-based virtual machine placement (CBVMP) algorithm for MCC, and it aims at improving the efficiency of virtual machine (VM) allocation and the disequilibrium utilization of underlying physical resources in large cloud data center. By simulation experiments based on CloudSim cloud platform, the experimental results show that the new algorithm can improve the efficiency of the VM placement and the utilization rate of underlying physical resources.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.89-99
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• 2011

인터넷에 기반한 응용 프로그램의 종류와 네트워크 대역폭이 증가하면서 페이로드 시그니처 기반 트래픽 분류 시스템에서 처리하는 데이터의 양이 급격하게 증가하고 있다. 대용량 트래픽 데이터에 대한 처리 속도를 향상시키기 위한 방법으로 다양한 패턴 매칭 알고리즘이 제안되고 있다. 하지만 비약적으로 늘어나는 시그니처의 수와 트래픽 양에 비해 패턴 매칭 알고리즘의 성능 향상 속도는 한정적이고, 입력데이터의 특성에 의존적인 성능을 나타낸다. 따라서 본 논문에서는 분류 시스템의 입력 데이터로 제공되는 트래픽 데이터와 시그니처의 탐색 공간을 최적화할 수 있는 분류, 시스템 구조를 제안한다. 또한 제안하는 분류 시스템을 학내 망에서 발생하는 대용량의 트래픽에 실시간으로 적용하여 그 타당성을 증명한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제8권11호
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• pp.4016-4027
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• 2014

Understanding network latency is important for providing consistent and acceptable levels of services in network-based applications. However, due to the difficulty of estimating applications' network demands and the difficulty of network latency modeling the management of network resources has often been ignored. We expect that, since network latency repeats cycles of congested states, a systematic classification method for network status would be helpful to simplify issues in network resource managements. This paper presents a simple empirical method to classify network status with a real operational network. By observing oscillating behavior of end-to-end latency we determine networks' status in run time. Five typical network statuses are defined based on a long-term stability and a short-term burstiness. By investigating prediction accuracies of several simple numerical models we show the effectiveness of the network status classification. Experimental results show that around 80% reduction in prediction errors depending on network status.

• 정보통신설비학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.24-28
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• 2010

The Quality of Experience (QoE) of next Generation wired/wireless network services based upon IP networking is becoming a popular issue in recent years. The user experience of Internet services such as IPTV, online game, web surfing and etc, are becoming the most desirable factors to service providers to improve service performance and customer's satisfaction. However, collecting user experience from customers and obtaining the QoE parameters from the Quality of Service (QoS) parameters such as bandwidth, delay, jitter or admission control algorithm, are difficult subjects because of the various service types and user characteristics. In this paper, we propose a framework which contains service classification, QoE analysis and service enhancement steps for a suitable QoE measurement and management protocol. We define the user satisfaction indicators of the Internet services, classify the categories of each type of services, and analyse the Key Performance Indicator (KPI) in each type of services to perform the QoS parameters and improving the service qualities.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제5권5호
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• pp.39-48
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• 2004

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.