오토마타를 이용한 메신저 트래픽의 기능별 분류에 관한 연구
DC Field | Value | Language |
---|---|---|
dc.contributor.author | 이상우 | - |
dc.contributor.author | 박준상 | - |
dc.contributor.author | 윤성호 | - |
dc.contributor.author | 김명섭 | - |
dc.date.accessioned | 2021-09-07T18:44:17Z | - |
dc.date.available | 2021-09-07T18:44:17Z | - |
dc.date.created | 2021-06-17 | - |
dc.date.issued | 2011 | - |
dc.identifier.issn | 1226-4717 | - |
dc.identifier.uri | https://scholar.korea.ac.kr/handle/2021.sw.korea/114080 | - |
dc.description.abstract | 최근 인터넷 사용자의 증가와 다양한 인터넷 기반 응용프로그램의 증가로 네트워크 트래픽이 급증하고 있다. 효율적인 네트워크 트래픽 관리를 위해 기존의 많은 연구들 에서 다양한 분류 알고리즘을 제시하였고, 대부분의제안된 방법들은 응용 단위로 트래픽을 분류하며 분류의 정확성을 높이는데 초점을 두고 있다. 하지만 트래픽 제어의 관점에서 보았을 때 응용단위의 트래픽 분류는 응용의 기능별 제어의 기회를 제공하지 못하고 네트워크 사용자가 각 응용의 어떤 기능을 사용하는지를 파악하지 못하게 되는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한문제점들을 해결 하기 위해 NateOn, MSN, GoogleTalk의 인터넷 메신저 응용에 대하여 기능 오토마타를 설계하고 이를 통해 메신저 응용의 기능별 트래픽 분류를 위한 방법론을 제시한다. | - |
dc.language | Korean | - |
dc.language.iso | ko | - |
dc.publisher | 한국통신학회 | - |
dc.title | 오토마타를 이용한 메신저 트래픽의 기능별 분류에 관한 연구 | - |
dc.title.alternative | Study on the Functional Classification of IM Application Traffic using Automata | - |
dc.type | Article | - |
dc.contributor.affiliatedAuthor | 김명섭 | - |
dc.identifier.bibliographicCitation | 한국통신학회논문지B, v.36, no.8, pp.921 - 928 | - |
dc.relation.isPartOf | 한국통신학회논문지B | - |
dc.citation.title | 한국통신학회논문지B | - |
dc.citation.volume | 36 | - |
dc.citation.number | 8 | - |
dc.citation.startPage | 921 | - |
dc.citation.endPage | 928 | - |
dc.type.rims | ART | - |
dc.identifier.kciid | ART001585264 | - |
dc.description.journalClass | 2 | - |
dc.description.journalRegisteredClass | kci | - |
dc.subject.keywordAuthor | Traffic classification | - |
dc.subject.keywordAuthor | Automata | - |
dc.subject.keywordAuthor | Application function | - |
dc.subject.keywordAuthor | State transition | - |
dc.subject.keywordAuthor | Payload signature | - |
Items in ScholarWorks are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.
(02841) 서울특별시 성북구 안암로 14502-3290-1114
COPYRIGHT © 2021 Korea University. All Rights Reserved.
Certain data included herein are derived from the © Web of Science of Clarivate Analytics. All rights reserved.
You may not copy or re-distribute this material in whole or in part without the prior written consent of Clarivate Analytics.