Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference (한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집)

Korean Society of Computer Information (한국컴퓨터정보학회)
권호 표지

Feature Selection for Traffic Classification in SDN

SDN환경에서 트래픽 분류를 위한 특징 선택 기법

  • Lim, Hwan-Hee (Dept. of Electrical and Computer Engineering, Sungkyunkwan University) ;
  • Kim, Dong-Hyun (Dept. of Electrical and Computer Engineering, Sungkyunkwan University) ;
  • Lee, Byung-Jun (Dept. of Electrical and Computer Engineering, Sungkyunkwan University) ;
  • Kim, Kyung-tae (Dept. of Electrical and Computer Engineering, Sungkyunkwan University) ;
  • Youn, Hee-Yong (Dept. of Software, Sungkyunkwan University)
  • 임환희 (성균관대학교 전자전기컴퓨터공학과) ;
  • 김동현 (성균관대학교 전자전기컴퓨터공학과) ;
  • 이병준 (성균관대학교 전자전기컴퓨터공학과) ;
  • 김경태 (성균관대학교 전자전기컴퓨터공학과) ;
  • 윤희용 (성균관대학교 소프트웨어대학 소프트웨어학과)
  • Published : 2018.07.13
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Abstract

본 논문에서는 SDN환경에서 트래픽 분류를 위한 특징 선택 기법을 제안한다. 최근 들어 다양한 스마트폰 어플리케이션이나 다양한 IoT 기기들이 등장하고 있다. 다양한 IoT 기기나 어플리케이션은 엄청난 양의 트래픽을 발생시킨다. 엄청난 양의 트래픽은 전송속도를 저하시킬 뿐만 아니라, 높은 Quality of Service(QoS)를 보장하기가 힘들다. 또한 이러한 문제점들을 보안하기 위해 Software Defined Networking(SDN)이라는 기술이 빠른속도로 발전하고 있으며, 본 논문에서는 다양한 어플리케이션과 IoT 기기의 트래픽을 SDN환경에서 분류 하며, 트래픽의 분류 정확도와 더 빠른 분류를 위해 트래픽의 특징 선택 기법을 제안한다. 특징 선택을 수행한 뒤, 트래픽 분류를 진행하면 트래픽 분류 정확도를 높이고, 트래픽 분류시간은 줄어드는 효과를 보이며, 높은 QoS를 보장함으로써, 기존 네트워크 트래픽의 부하가 줄어드는 우수한 성능을 보인다.

Keywords