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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제23권 제5호
- 발행연도
- 2017.5
- 수록면
- 310 - 315 (6page)
이용수
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Software-Defined Network의 등장은 하드웨어적인 네트워크 기능들을 소프트웨어적인 형태 의 모듈로 Controller에 보다 유연하게 적용시키도록 함으로써 전통적인 네트워크의 구조를 변화시키고 있다. 이러한 환경 속에서 최근 네트워크 트래픽에 대한 Quality of Service 및 자원관리와 같은 다양한 관점에서의 네트워크 관리정책에 대한 연구개발이 진행되고 있고, 이러한 관리정책을 뒷받침 할 수 있는 네트워크 모니터링에 대한 기법들 또한 제시되어 왔다. 이에 본 논문에서는 기계 학습 기법인 Naive Bayesian Classification을 통하여 Flow를 분류한 후, 전송 지연 측정 모듈을 통하여 효율적인 전송경로를 선정하는 기법을 제안한다. 이는 다양한 대역폭을 갖는 여러 경로들로 이루어진 네트워크상에서 효율적인 경로 분배 역할을 할 수 있고, 부하를 분산시킴으로써 보다 원활한 네트워크 환경 및 서비스 품질을 제공할 수 있다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 제안 사항
4. 성능 평가
5. 결론 및 향후 연구
References
참고문헌 (8)
참고문헌 신청
Christian Strizke, Claudia Priesterjahn, Pedro A. Aranda Gutierrez, Towards a Method for endto- end SDN App Development, 4th European Workshop on Software Defined Networks, pp. 107-108, 2015.
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