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남창섭,김형수,김남,전홍범,Nam, Chang-Sup,Kim, Hyung-Soo,Kim, Nam,Jeon, Hong-Beom 한국통신학회 2006 韓國通信學會論文誌 Vol.31 No.10B
In order to test and evaluate the various functions and services of NGN would be promised, a specified methodology is needed and a development for the identification of testing object, configuration and test traffic are required. Simulation and analytical modeling methodshave used for IP performance testing, but further study issue still remains. This paper proposes new evaluation methodology to achieve an objective approach rather than a subjective and isolated, based on the real-field environment, for NGN network. For this purpose, background traffic pattern to interfere test traffic was specified and it was tested in actual NGN testbed with systems having NGN technology, such as per bandwidth and packet size. The results shows the suggested methodology is appropriate, comparing with parameters which are Delay, Jitter and Loss the current approach for the end-to-end performance evaluation on NGN. NGN(Next Generation Network)이 약속하는 다양한 기능과 서비스가 제공될 수 있는가를 시험하고 평가하기 위해 평가방법이 필요하며 시험 대상 장치의 구성, 성능평가대상, 시험에 필요한 트래픽의 특성 등에 대한 개발이 요구되고 있다. 그간 IP패킷 성능평가방법으로 시뮬레이션(simulation)방법과 분석적 모델링(analytical modeling)방법 등 많은 연구가 수행되어 왔지만 아직까지 미흡한 실정이다. 본 논문은 NGN 통신망에 대하여 실제 운용환경과 유사한 조건을 만족시키고, 객관적이고 신뢰성 있는 성능 평가 방법을 도출하여 제시하였다. 이를 위해 시험용 트래픽(Test Traffic)과 백그라운드 트래픽(Background Traffic)을 개발하였고, IP 통신망과 동일한 장비로 구축된 시험망을 구성하여 NGN 서비스 특성을 고려한 대역폭, 패킷사이즈별로 성능평가를 수행하였다. 제안된 평가방법을 통해, 지연(Delay), 지연변이(Jitter) 손실(Loss)등의 성능평가결과를 기존의 평가방법의 결과와 비교하였을 때 제안된 평가방법이 단대단NGN 통신망의 성능평가방법으로 우수함을 입증하였다.
MRO Internet Procurement 시스템 개선 효과 분석 : A사 사례를 중심으로
남창섭(Chang-Sup Nam) 한국산업경영시스템학회 2021 한국산업경영시스템학회지 Vol.44 No.3
In this study, the improvement of the IP system, which is the core infrastructure of the MRO project, and its effect were analyzed. Systematic problems and problems that are not competitive in the actual operating environment were systematically derived, and based on this, the most suitable method for target system development was found and improved. And the data of the improved system was analyzed and the effect was verified through empirical analysis of the system improvement effect through the user questionnaire. As a result of the study, the item with the highest improvement effect was convenience, which increased by 12.43 points. Then it increased by 10.25 points in terms of features. In particular, you will notice a significant improvement in speed by 30-50%. This is because the empirical analysis results are more objective and realistic than other conceptual models. Also, from the practical point of view, based on the results of the empirical analysis, corporate management can more effectively promote the intellectual property system, which is expected to contribute to the enhancement of corporate competitiveness.
ISP의 OTT 트래픽 품질모니터링과 예측에 관한 연구
남창섭(Chang-Sup Nam) 한국정보전자통신기술학회 2021 한국정보전자통신기술학회논문지 Vol.14 No.2
본 논문은 급증하는 인터넷 트래픽예측을 위해 빅데이터와 인공지능기술을 이용하였다. 기존에 트래픽 예측에 관해 다양한 연구가 있었지만 최근 스마트폰이나 스트리밍 등 거대한 인터넷 트래픽을 유발하는 증가 요소를 반영하지는 못했다. 더불어 대용량 인기 게임 출시나 OTT(Over the Top)사업자의 신규 컨텐츠 제공과 같은 이벤트성 요소는 사전 예측이 더욱 어렵다. 이러한 특성으로 기존 방법으로는 ISP(Internet Service Provider)가 실시간적 서비스 품질관리나 트래픽 예측치를 네트워크 사업환경에 반영하기가 불가능하였다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하고자 기존 NMS와는 별개로 트래픽 데이터를 실시간적으로 탐색, 판별하여 수집하는 인터넷 트래픽 수집시스템을 구축하였다. 이를 통해 수집대상의 데이터를 자동등록할 수 있는 유연성과 탄력성을 확보하였으며 실시간 네트워크 품질모니터링을 가능하게 하였다. 또한 시스템에서 수집된 대량의 트래픽 데이터를 머신러닝(AI)으로 분석하여 OTT 사업자의 미래 트래픽을 예측하였다. 이를 통해 보다 과학적이고 체계적인 예측이 가능해졌으며 더불어 ISP 사업자 간의 연동 최적화와 대형 OTT 서비스의 품질확보가 가능할 수 있게 되었다. This paper used big data and artificial intelligence technology to predict the rapidly increasing internet traffic. There have been various studies on traffic prediction in the past, but they have not been able to reflect the increasing factors that induce huge Internet traffic such as smartphones and streaming in recent years. In addition, event-like factors such as the release of large-capacity popular games or the provision of new contents by OTT (Over the Top) operators are more difficult to predict in advance. Due to these characteristics, it was impossible for an ISP (Internet Service Provider) to reflect real-time service quality management or traffic forecasts in the network business environment with the existing method. Therefore, in this study, in order to solve this problem, an Internet traffic collection system was constructed that searches, discriminates and collects traffic data in real time, separate from the existing NMS. Through this, the flexibility and elasticity to automatically register the data of the collection target are secured, and real-time network quality monitoring is possible. In addition, a large amount of traffic data collected from the system was analyzed by machine learning (AI) to predict future traffic of OTT operators. Through this, more scientific and systematic prediction was possible, and in addition, it was possible to optimize the interworking between ISP operators and to secure the quality of large-scale OTT services.