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Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2008 종합학술대회 논문집 제35권 제1호(A)
발행연도
2008.6
수록면
174 - 178 (5page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2010

다중 클래스 SVM을 이용한 계층적 인터넷 애플리케이션 트래픽의 분류
유재학 ,  이한성 ,  임영희 외 2명 한국지능시스템학회 논문지 2010.02 학술저널

2008

계층적 다중 클래스 SVM을 이용한 인터넷 애플리케이션 트래픽 분류
유재학 ,  김성윤 ,  이한성 외 2명 한국정보과학회 학술발표논문집 2008.06 학술대회자료

초록· 키워드

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P2P를 포함하는 인터넷 애플리케이션 트래픽의 보다 빠르고 정확한 분류는 최근 학계의 중요한 이슈 중 하나이다. 본 논문에서는 기존의 전통적인 분류방법으로 대표되는 port 번호 및 payload 정보를 이용하는 방법론의 구조적 한계점을 극복하는 새로운 대안으로써, 이진 분류기인 SVM과 단일클래스 SVM을 계층적으로 결합한 다중 클래스 SVM을 구축하여 인터넷 애플리케이션 트래픽 분류를 수행하였다. 제안된 시스템은 이진 분류기인 SVM으로 P2P 트래픽과 non-P2P 트래픽을 빠르게 분류하는 첫 번째 계층, 3개의 단일클래스 SVM을 기반으로 P2P 트래픽들을 파일공유, 메신저, TV로 분류하는 두 번째 계층, 그리고 전체 16가지의 애플리케이션 트래픽별로 세분화 분류하는 세 번째 계층으로 구성된다. 제안된 시스템은 flow 기반의 트래픽 정보를 수집하여 인터넷 애플리케이션 트래픽을 coarse 혹은 fine하게 분류함으로써 효율적인 시스템의 자원 관리, 안정적인 네트워크 환경의 지원, 원활한 bandwidth의 사용, 그리고 적절한 QoS를 보장하였다. 또한, 새로운 애플리케이션 트래픽이 추가되더라도 전체 시스템을 재학습 시킬 필요없이 새로운 애플리케이션 트래픽만을 추가 학습함으로써 시스템의 점증적 갱신 및 확장성에도 기여하였다. 평가항목인 recall과 precision에서 만족스러운 수치 등을 실험을 통하여 확인함으로써 제안된 시스템의 성능을 검증하였다.

목차

요약
1. 서론
2. 계층적 SVM 기반의 인터넷 애플리케이션 트래픽 분류 시스템
3. 실험 결과 및 분석
4. 결론
참고 문헌

참고문헌 (0)

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