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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.4
- 수록면
- 115 - 121 (7page)
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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.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 선행연구
3. 트래픽 수집환경 구축
4. 트래픽 모니터링
5. OTT 트래픽 예측
6. 결론
REFERENCES
참고문헌 (13)
참고문헌 신청
Tikunov, D. / 2007 / Traffic Pred iction for Mobile Network using Holt-Winte r’s Exponential Smoothing / Telecommunicat ions and Computer Networks, 15th Internati onal Conference :1~5
H. NIE / 2012 / Hybrid of ARIMA and SVMs f or Short-Term Load Forecasting / Internatio nal Conference on Future Energy, Environm ent, and Materials :1455~1460
Shu, Y / 2005 / Wireless traffic modeling and prediction using seasonal ARIMA models / IEICE-transa ctions on Communications 10:3992~3999
L. R. Medsker / 2001 / Recurrent Neural N etwork; Design and Applications :12~14
Luis G. B. R. / 2016 / An Application of No n-Linear Autoregressive Neural Networks to Predict Energy Consumption in Public Buildings / energies 9(9):684
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Shu, Y / 2005 / Wireless traffic modeling and prediction using seasonal ARIMA models / IEICE-transa ctions on Communications 10:3992~3999
L. R. Medsker / 2001 / Recurrent Neural N etwork; Design and Applications :12~14
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