WAN에서 다자간 통신을 위한 계층적 오류복구 기법 - NM Lab at ...
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다.<br />
3<br />
4<br />
www.naver.c<br />
om<br />
cafe.naver.co<br />
m<br />
171481391<br />
(4.37%)<br />
87972415<br />
(2.24%)<br />
282695<br />
(4.86%)<br />
164638<br />
(2.83%)<br />
14531<br />
(7.22%)<br />
9071<br />
(4.51%)<br />
5<br />
imgshopping.<br />
naver.net<br />
76758123<br />
(1.95%)<br />
173655<br />
(2.98%)<br />
8766<br />
(4.35%)<br />
6<br />
lcs.naver.co<br />
m<br />
18064550<br />
(0.46%)<br />
77610<br />
(1.33%)<br />
6957<br />
(3.46%)<br />
7<br />
finance.naver<br />
.com<br />
20007311<br />
(0.51%)<br />
70084<br />
(1.20%)<br />
6324<br />
(3.14%)<br />
8 ad.naver.com<br />
35799586<br />
(0.91%)<br />
79693<br />
(1.37%)<br />
6122<br />
(3.04%)<br />
9<br />
blog.naver.co<br />
m<br />
60287448<br />
(1.54%)<br />
109883<br />
(1.89%)<br />
5947<br />
(2.95%)<br />
10<br />
mail.naver.co<br />
m<br />
108761289<br />
(2.77%)<br />
149607<br />
(2.57%)<br />
4368<br />
(2.17%)<br />
그림 5 사이트별 분석 웹페이지<br />
표1은 사이트 별 분석에서 상위 Top10 list의 결과<br />
를 나타낸 표이다.<br />
표 1 사이트별 분석 결과<br />
Num Site Byte Packet Flow<br />
1 naver.com<br />
2 n<strong>at</strong>e.com<br />
3 daum.net<br />
4 cyworld.com<br />
5<br />
kangw on.ac.k<br />
r<br />
6 daumcdn.net<br />
7 ahnlab.com<br />
8<br />
210.115.58.1<br />
62<br />
9 alyac.co.kr<br />
10<br />
n<strong>at</strong>eimg.co.k<br />
r<br />
3925290623<br />
(13.37%)<br />
1395057539<br />
(4.75%)<br />
2069627769<br />
(7.05%)<br />
676810802<br />
(2.31%)<br />
3143951563<br />
(10.71%)<br />
850594693<br />
(2.90%)<br />
159743830<br />
(0.54%)<br />
504071397<br />
(1.72%)<br />
1219009536<br />
(4.15%)<br />
73645873<br />
(0.25%)<br />
5817906<br />
(16.04%<br />
)<br />
1968086<br />
(5.43%)<br />
2497041<br />
(6.89%)<br />
951965<br />
(2.62%)<br />
3428624<br />
(9.45%)<br />
1095671<br />
(3.02%)<br />
321302<br />
(0.89%)<br />
556888<br />
(1.54%)<br />
1324338<br />
(3.65%)<br />
132881<br />
(0.37%)<br />
201309<br />
(26.65%)<br />
69105<br />
(9.15%)<br />
55413<br />
(7.34%)<br />
32259<br />
(4.27%)<br />
31708<br />
(4.20%)<br />
24195<br />
(3.20%)<br />
18408<br />
(2.44%)<br />
7103<br />
(0.94%)<br />
7061<br />
(0.93%)<br />
6851<br />
(0.91%)<br />
4.2 Top10에 대한 세부 호스트 분석 결과<br />
표 2는 사이트의 Top10의 naver.com 대한 호스<br />
트의 분석 결과이다. 네이버의 호스트의 경우<br />
search, cafe, blog 등 다양한 호스트들이 존재 하<br />
고 있다.<br />
표 2 호스트별 분석 결과<br />
5. 결론 및 향후과제<br />
본 논문에서는 서버측에서 발생하는 트래픽을 기<br />
준으로 분석을 하고 분석된 데이터 중 세부 분류가<br />
필요한 top10 리스트의 세부 분류 방법을 제안하였<br />
다.<br />
분석된 결과를 바탕으로 인터넷 광고주 입장에서<br />
는 접속빈도를 통해 좀 더 효율적인 광고도 가능할<br />
뿐 아니라, 네트워크의 관리자에게는 스팸메일, 유<br />
해 사이트 차단 등 네트워크 관리에 적용하여 원활<br />
한 네트워크 서비스와 좀 더 안전한 네트워크 관리<br />
가 가능할 것이다.<br />
향후 연구로는 www.rankey.com과 같이 사이트<br />
속성별(주제에 따른 그룹핑) 분류 방법을 적용하여<br />
어느 속성에서 트래픽이 발생하는지에 대한 정보를<br />
파악하는 것이다. 그룹핑 알고리즘을 통하여, 좀더<br />
쉽게 서버속성별 트래픽을 확인할 수 있는 연구가<br />
필요하다.<br />
6. 참고 문헌<br />
[1] 진창규, 김명섭, 최미정 “ HTTP 응용 트래픽의 다차원 분<br />
석 방법", 한국통신학회 동계종합학술발표회, (KICS) 2011<br />
[2] K. Kim, B. Lee, T. Kwon, N. Ryo, K. Okamura, and Y.<br />
Lee, "Japanese Content classific<strong>at</strong>ion of HTTP Traffic",<br />
DICOMO, Beppu, July 2009.<br />
[3]Wei Li, Andrew W. Moore, Marco Canini, “Classifying<br />
HTTP traffic in the new age”, ACM SIGCOMM 2008,<br />
Poster, August 2008.<br />
[4]박진완, 박상훈, 김명섭, "Flow를 이용한 호스트 기반 트래픽 모<br />
니터링 및 분석", 통신학회 하계종합학술발표회, 라마다플라자호<br />
텔, 제주, July 2008, pp.197.<br />
[5]랭키닷컴, http://www.rankey.com<br />
[6] Whois Search KISA, http://whois.nida.or.kr/<br />
Acknowledgement<br />
이 논문은 2009년 정부(교육과학기술부)의 재원으로 한국연구재단<br />
의 지원을 받아 수행된 기초연구사업임(2009-0090455)<br />
Num Server Byte Packet Flow<br />
1<br />
st<strong>at</strong>ic.naver.c<br />
om<br />
234680583<br />
(5.98%)<br />
743734<br />
(12.785)<br />
49729<br />
(24.70%)<br />
2<br />
search.naver.<br />
com<br />
163505366<br />
(4.16%)<br />
337987<br />
(5.81%)<br />
18429<br />
(9.15%)<br />
21
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