Detailed Information

Cited 0 time in webofscience Cited 0 time in scopus
Metadata Downloads

학내 망 자원 효율화를 위한 빅 데이터 트래픽 분석

Full metadata record
DC Field Value Language
dc.contributor.author안현민-
dc.contributor.author이수강-
dc.contributor.author심규석-
dc.contributor.author김익한-
dc.contributor.author진서훈-
dc.contributor.author김명섭-
dc.date.accessioned2021-09-04T23:10:59Z-
dc.date.available2021-09-04T23:10:59Z-
dc.date.created2021-06-17-
dc.date.issued2015-
dc.identifier.issn1226-4717-
dc.identifier.urihttps://scholar.korea.ac.kr/handle/2021.sw.korea/95764-
dc.description.abstract급하게 일어나는 인터넷의 활성화는 그 어느 때보다 효율적인 엔터프라이즈 망 운영 방안을 필요로 하고 있다. 효율적인 망 운영을 위해서는 장기간의 트래픽 분석을 통해 망의 특성을 정확히 반영한 운영 정책 적용이 필요하다. 하지만 기존에는 급격하게 증가하는 장기간 트래픽 데이터의 처리가 불가능했고, 다양한 분석 결과를 낼 수없는 단기간 분석만 이루어졌다. 최근 빅 데이터 분석 플랫폼과 도구의 개발로 인해 장기간 트래픽 분석이 가능하게 되었고, 이를 이용해 망의 특성을 정확히 반영할 수 있는 장기간 트래픽 분석을 통한 엔터프라이즈 망 자원효율화 방안이 요구되고 있다. 본 논문에서는 엔터프라이즈 망에서 발생한 장기간의 트래픽을 수집하고 저장 및관리하는 방안에 대해 제안한다. 또한 분류기준을 정의하였으며, 수집된 빅 데이터 트래픽을 각 분류 기준으로 분류한 뒤 다각적인 통계 분석을 통해 망 자원을 효율화 하는 방안을 제안한다. 제안하는 방법을 학내 망에 적용하여 실험하였으며, 통계 분석 결과 시간과 공간, 그리고 사용목적에 따라 Quality of Service(QoS)정책을 달리 적용해야 함을 확인하였다.-
dc.languageKorean-
dc.language.isoko-
dc.publisher한국통신학회-
dc.title학내 망 자원 효율화를 위한 빅 데이터 트래픽 분석-
dc.title.alternativeBig-Data Traffic Analysis for the Campus Network Resource Efficiency-
dc.typeArticle-
dc.contributor.affiliatedAuthor진서훈-
dc.contributor.affiliatedAuthor김명섭-
dc.identifier.bibliographicCitation한국통신학회논문지, v.40, no.3, pp.541 - 550-
dc.relation.isPartOf한국통신학회논문지-
dc.citation.title한국통신학회논문지-
dc.citation.volume40-
dc.citation.number3-
dc.citation.startPage541-
dc.citation.endPage550-
dc.type.rimsART-
dc.identifier.kciidART001977570-
dc.description.journalClass2-
dc.description.journalRegisteredClasskci-
dc.subject.keywordAuthorEnterprise network-
dc.subject.keywordAuthorBig data traffic-
dc.subject.keywordAuthorStatistical analysis-
dc.subject.keywordAuthorLong-term traffic-
dc.subject.keywordAuthorNetwork policy-
Files in This Item
There are no files associated with this item.
Appears in
Collections
Graduate School > Department of Applied Statistics > 1. Journal Articles
Graduate School > Department of Computer and Information Science > 1. Journal Articles

qrcode

Items in ScholarWorks are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.

Related Researcher

Researcher JIN, SEO HOON photo

JIN, SEO HOON
응용통계학과
Read more

Altmetrics

Total Views & Downloads

BROWSE