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SDN 을 위한 앙상블 모델 기반 네트워크 트래픽 분류 프레임워크
엄원주(Won-Ju Eom),송영준(Yeong-Jun Song),김정근(Jeong-Keun Kim),김건환(Geon-Hwan Kim),조유제(You-Ze Cho) 한국통신학회 2021 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2021 No.2
네트워크 규모의 지속적인 확장으로 인해, 기존의 네트워크 트래픽 분류 방법으로 트래픽을 정확하게 식별하고 분류하기가 어려워졌다. 따라서, 최근에는 머신 러닝 기반 접근법이 네트워크 트래픽 분류에 가장 많이 사용되고 있으며, 앙상블 기법이 비교적 우수한 성능을 보인다. 본 논문에서는 앙상블 기법과 SDN 아키텍처를 활용한 네트워크 트래픽 분류 프레임워크를 제안하고, 제안된 프레임워크에서 실시간 네트워크 트래픽 분류가 잘 동작하는지 실험을 통해 확인한다.