Abstract
Presented is a Genetic Algorithm (GA) for dynamic partitioning an ATM LANE(LAN Emulation) network. LANE proves to be one of the best solutions to provide guaranteed Quality of Service (QoS) for mid-size campus or enterprise networks with minor modification of legacy LAN facilities. However, there are few researches on the efficient LANE network operations to deal with scalability issues arising from broadcast traffic delivery. To cope with this scalability issue, proposed is a decision model named LANE Partitioning Problem (LPP) which aims at partitioning the entire LANE network into multiple Emulated LANs (ELANS), each of which works as an independent virtual LAN.
기존 LAN 환경에서 멀티미디어 실시간 전송과 같은 QoS 보장형 서비스에 대한 요구가 증대되면서, ATM 기술을 LAM에 적용하는 기술들이 등장하였다. LANE(LAN Emulation)은 그러한 기술들 중에서 캠퍼스와 기업의 네트워크 인프라로 가장 많이 보급되고 있는 대안 중의 하나이다. 그러나 활발한 LANE 도입에 비하여 이의 효과적인 운용에 대한 연구는 드문 실정이다. 본 논문에서는 LANE을 구축한 캠퍼스 네트워크에서 멀티미디어 방송형(broadcast) 트래픽의 최적 운영방안에 대하여 논의한다. 방송형 트래픽 관리에서 발생하는 규모성(scalability) 문제로 인하여 전체 LANE 네트워크는 일반적으로 여러 개의 ELAN(Emulated MU)으로 분할되어 관리된다. 본 연구는 특히 규모성 문제해결을 위한 ELAN 구성(configuration)에 수반되는 비용을 정의하고, LANE 성능에 직결되는 규모성 제약과 ELAN 운용과 관계된 기술적 제약하에서 제반비용을 최소화하는 ELAN 구성(LANE 분할) 의사결정모형을 제공한다. 이는 그래프분할문제(graph partition problem)의 확장된 형태로 모형화 되며, 제안된 수리적 모형을 위한 유전자 알고리즘 해법을 개발하여 소개한다. 또한 실제 LANE 네트워크 운영자료를 사용한 실험을 통하여 최적 ELAN 구성을 위한 정책변수들의 효과를 살펴보고, 이러한 결과들이 기존의 LANE 운영과 관련하여 가지는 함축적인 의미를 고찰한다.