• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
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• pp.1568-1570
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• 2005

The internet is already a part of life. It is very convenient and people can do almost everything with internet that should be done in real life. Along with the increase of the number of internet user, various network attacks through the internet have been increased as well. Also, Large-scale network attacks are a cause great concern for the computer security communication. These network attack becomes biggest threat could be down utility of network availability. Most of the techniques to detect and analyze abnormal traffic are statistic technique using mathematical modeling. It is difficult accurately to analyze abnormal traffic attack using mathematical modeling, but network simulation technique is possible to analyze and simulate under various network simulation environment with attack scenarios. This paper performs modeling and simulation under virtual network environment including $NGSS^{1}$ system to analyze abnormal traffic-flooding attack.

• 경영과학
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• 제19권1호
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• pp.29-38
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• 2002

Due to the rapid increase In the Internet traffic volume, ISPs are faced with the definite need of the expansion of server capacity. In order to Provide prompt services for customers and still prevent excessive facility cost, it is critical to determine the optimum level of internet server capacity. The purpose of this Paper is to provide a simple but effective strategy on the expansion of servers capacity according to the increase in internet traffic. We model an internet server as an M/G/m/m queueing system and derive an efficient method to compute the loss probability which, In turn, Is used as a basis to determine proper server capacity. The Process of estimating the traffic parameter values at each server based on log data analysis is also given. All the procedures are numerically demonstrated through the process of analyzing actual log data collected from a game company.

• 응용통계연구
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• 제26권6호
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• pp.1053-1061
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• 2013

본 논문은, 장기기억 특성과 이분산성을 고려한 인터넷 트래픽 예측 모형을 제안하고자 한다. 트래픽 과부하를 대비하기 위해서, 트래픽 용량은 트래픽의 예측치와 트래픽의 변동 크기에 따라 트래픽의 최대용량을 설정하여야 한다. 이를 위하여 교내 트래픽 자료 중 교내로 들어오는 트래픽과 교외로 나가는 트래픽에 이분산성과 장기기억 모형의 유용성을 확인하였다. 이에 대하여 AR-GARCH 모형, ARMA-GARCH 모형과 장기기억모형인 Fractional ARIMA와 장기기억과 이분산성을 고려한 Fractional ARMA-GARCH 모형을 적용하여 모형의 예측성능을 비교하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권3호
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• pp.1284-1297
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• 2019

The network environment is presently becoming very increased. Accordingly, the study of traffic classification for network management is becoming difficult. Automatic signature extraction system is a hot topic in the field of traffic classification research. However, existing automatic payload signature generation systems suffer problems such as semi-automatic system, generating of disposable signatures, generating of false-positive signatures and signatures are not kept up to date. Therefore, we provide a fully automatic signature update system that automatically performs all the processes, such as traffic collection, signature generation, signature management and signature verification. The step of traffic collection automatically collects ground-truth traffic through the traffic measurement agent (TMA) and traffic management server (TMS). The step of signature management removes unnecessary signatures. The step of signature generation generates new signatures. Finally, the step of signature verification removes the false-positive signatures. The proposed system can solve the problems of existing systems. The result of this system to a campus network showed that, in the case of four applications, high recall values and low false-positive rates can be maintained.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.49-57
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• 2010

오늘날 수많은 인터넷 서비스 제공자를 통한 웹 사이트들의 등장과 ICT(Information and Communication Technology) 활용교육 등 선진화된 교육방법의 도입에 따라 인터넷 트래픽이 급격히 증가하고 있다. 이러한 현실 속에서 학교 현장에서는 사용중인 인터넷 대역폭 증가를 요구하고 있으나 정부의 예산 부족 및 기술적인 문제로 인하여 빠른 시일에 해결하기에는 어려운 상황이다. 이러한 상황 속에서 본 연구에서는 현재의 대역폭을 가지고 인터넷 운영의 효율화를 높일 수 있는 방안을 제안하였다. 이를 위해 현재 학교에서 사용 중인 인터넷 이용 현황을 분석하였으며, 분석된 결과를 가지고 기존의 일반적인 방법론과의 다른 관점인 유형별 인터넷 대역폭 분배 모형을 개발하였다. 향후 학교에서 요구되는 대역폭 증가를 예측하는데 활용할 수 있으며, 교육청의 학교 적정 대역폭 할당 및 학교 통신비 예산 절감 효과를 제공할 수 있을 것이다. 또한 미래 지향적인 통신망 정책 수립 시 참조 모델로 활용할 수 있을 것이다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2004년도 하계종합학술대회 논문집(1)
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• pp.229-232
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• 2004

With the internet(World Wide Web) widespread among people after 1995, Information Communication Network, which is basic structure of the internet, is rapidly changing into fiber optics communication. Voice-centered Circuit Traffic is rapidly changing into Internet-centered Packet Traffic and Optics Communication Technology can transmit 1Tb/s thousands kilometers away. The information conveyed through the internet is being diversified - from simple information based on text to bulky multimedia information such as auido & video data. So the demand for higher speed, high storage Router is on the crease. With the continued increase of Internet Traffic, Router for Core Backbone System will be much more needed.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제39권6호
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• pp.19-19
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• 2002

본 고에서는 최선형 인터넷 서비스에 대해서 대역공유량의 변화가 가지는 특성을 이론적으로 모델링하는 방법을 제안한다. 그리고 유틸리티에 기반한 요금정책을 제안하고 수치실험을 통해 제안방법의 의의와 효과에 대해 검토한다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제39권6호
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• pp.277-284
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• 2002

본 고에서는 최선형 인터넷 서비스에 대해서 대역공유량의 변화가 가지는 특성을 이론적으로 모델링하는 방법을 제안한다. 그리고 유틸리티에 기반한 요금정책을 제안하고 수치실험을 통해 제안방법의 의의와 효과에 대해 검토한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2003년도 추계종합학술대회
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• pp.837-840
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• 2003

최근 인터넷의 발전으로 디지털 오디오 및 비디오와 같은 멀티미디어 스트리밍에 대한 요구가 증가하고 있다. 이러한 멀티미디어 스트리밍을 위해 UDP로 전송할 경우 TCP와 같은 혼잡제어를 수행하지 않기 때문에 동일한 경로에 TCP 트래픽 궁핍을 일으켜 혼잡붕괴를 초래한다. 이러한 역효과를 피하기 위해 멀티미디어 스트리밍을 위한 새로운 전송 프로토콜에 대한 연구가 수행되고 있다. TCP 친화적 혼잡제어기법은 크게 일반적인 혼잡윈도우 관리기능을 이용하는 윈도우기반 혼잡제어(window-based congestion control)와 TCP 모델링 방정식 등을 이용하여 전송율을 직접 조절하는 율기반 혼잡제어(rate-based congestion control)로 나눌 수 있다. 본 논문은 윈도우기반과 율기반을 복합적으로 다룬 하이브리드 TCP-friendly 혼잡제어기법에서 전송을 개선을 위한 알고리즘을 제안하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권2호
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• pp.841-854
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• 2020

The paper explains the method to process, analyze and predict traffic patterns in Los Angeles county using Big Data and Machine Learning. The dataset is used from a popular navigating platform in the USA, which tracks information on the road using connected users' devices and also collects reports shared by the users through the app. The dataset mainly consists of information about traffic jams and traffic incidents reported by users, such as road closure, hazards, accidents. The major contribution of this paper is to give a clear view of how the large-scale road traffic data can be stored and processed using the Big Data system - Hadoop and its ecosystem (Hive). In addition, analysis is explained with the help of visuals using Business Intelligence and prediction with classification machine learning model on the sampled traffic data is presented using Azure ML. The process of modeling, as well as results, are interpreted using metrics: accuracy, precision and recall.