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저자정보
이민성 (고려대학교) 박지태 (고려대학교) 백의준 (고려대학교) 최정우 (고려대학교) 신창의 (고려대학교) 김명섭 (고려대학교)
저널정보
한국통신학회 한국통신학회논문지 한국통신학회논문지 제47권 제12호
발행연도
2022.12
수록면
2,096 - 2,103 (8page)
DOI
10.7840/kics.2022.47.12.2096

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네트워크의 발전과 변화된 환경으로 인하여 다양한 응용 프로그램들이 개발되고 사용되고 있다. 이에 따라 네트워크 트래픽의 발생량도 증가하고 있으며 효율적인 네트워크의 관리를 위한 응용 트래픽 분류가 필요하다. 응용 트래픽 분류는 대부분 분류 정확도에 중점을 두고 있고, 실제 대용량 트래픽이 발생하는 네트워크 환경에서 트래픽 분류를 빠르게 처리하기 위한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 순차적으로 데이터를 처리하여 딥 러닝 기반의 트래픽 분류속도를 개선하는 방법에 대하여 제안하고, 제안하는 방법에서 사용하는 임계값 및 신뢰도를 정의한다. 앙상블 모델에서의 적절한 임계값은 0.7로 99.78%의 신뢰도를 달성하고 전체 데이터의 58.99%의 데이터를 정확하게 분류하였다. 앙상블 모델에서 분류되고 남은 데이터들을 딥 러닝 모델에 적용하여 실험한 결과 제안한 방법의 전체 처리 속도는 1D CNN만을 사용한 결과보다 0.88초 빠른 처리 속도를 보여주었다.
#트래픽 분류 #응용 트래픽 #머신 러닝 #딥 러닝 #처리 속도 #Traffic Classification #Application Traffic #Machine Learning #Deep Learning #Processing Speed

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 본론
Ⅳ. 실험
Ⅴ. 결론
References

참고문헌 (10)

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M. S. Kim, Y. J. Won, and J. W. K. Hong, “Application-level traffic monitoring and an analysis on IP networks,” ETRI J., vol. 27, pp. 22-42, 2005. google schola B. Park, Y. Won, J. Chung, M. S. Kim, and J. W. K. Hong, “Fine-grained traffic classification based on functional separation,” Int. J. Netw. Manag., vol. 23, pp. 350-381, Sep. 2013. google schola IANA port number list, Available: http://www.iana.org/assignments/service-names-prt-numbers/service-names-port-numbers.xml T. Choi, C. Kim, S. Yoon, J. Park, B. Lee, and H. Kim, et al., “Content-aware internet application traffic measurement and analysis,” IEEE/IFIP NOMS 2004, pp. 511-524, 2004. google schola N. F. Huang, G. Y. Jai, H. C. Chao, Y. J. Tzang, and H. Y. Chang, “Application traffic classification at the early stage by characterizing application rounds,” Inf. Sci., vol. 232, pp. 130-142, May 2013. google schola

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