KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제4권5호
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pp.859-876
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2010
In this paper, we propose a hierarchical application traffic classification system as an alternative means to overcome the limitations of the port number and payload based methodologies, which are traditionally considered traffic classification methods. The proposed system is a new classification model that hierarchically combines a binary classifier SVM and Support Vector Data Descriptions (SVDDs). The proposed system selects an optimal attribute subset from the bi-directional traffic flows generated by our traffic analysis system (KU-MON) that enables real-time collection and analysis of campus traffic. The system is composed of three layers: The first layer is a binary classifier SVM that performs rapid classification between P2P and non-P2P traffic. The second layer classifies P2P traffic into file-sharing, messenger and TV, based on three SVDDs. The third layer performs specialized classification of all individual application traffic types. Since the proposed system enables both coarse- and fine-grained classification, it can guarantee efficient resource management, such as a stable network environment, seamless bandwidth guarantee and appropriate QoS. Moreover, even when a new application emerges, it can be easily adapted for incremental updating and scaling. Only additional training for the new part of the application traffic is needed instead of retraining the entire system. The performance of the proposed system is validated via experiments which confirm that its recall and precision measures are satisfactory.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제6권6호
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pp.1479-1495
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2012
Spectrum scarcity seems to be the most challenging issue to be solved in new wireless telecommunication services. It is shown that spectrum unavailability is mainly due to spectrum inefficient utilization and inappropriate physical layer execution rather than spectrum shortage. Daily increasing demand for new wireless services with higher data rate and QoS level makes the upgrade of the physical layer modulation techniques inevitable. Orthogonal Frequency Division Multiple Access (OFDMA) which utilizes multicarrier modulation to provide higher data rates with the capability of flexible resource allocation, although has widely been used in current wireless systems and standards, seems not to be the best candidate for cognitive radio systems. Filter Bank based Multi-Carrier (FBMC) is an evolutionary scheme with some advantages over the widely-used OFDM multicarrier technique. In this paper, we focus on the total throughput improvement of a cognitive radio network using FBMC modulation. Along with this modulation scheme, we propose a novel uplink radio resource allocation algorithm in which fairness issue is also considered. Moreover, the average throughput of the proposed FBMC based cognitive radio is compared to a conventional OFDM system in order to illustrate the efficiency of using FBMC in future cognitive radio systems. Simulation results show that in comparison with the state of the art two algorithms (namely, Shaat and Wang) our proposed algorithm achieves higher throughputs and a better fairness for cognitive radio applications.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권4호
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pp.1481-1500
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2016
Device-to-Device (D2D) communication underlaying macro-small cell networks, as one of the promising technologies in the era of 5G, is able to improve spectral efficiency and increase system capacity. In this paper, we model the cross- and co-tier D2D communications in two-tier macro-small cell networks. To avoid the complicated interference for cross-tier D2D, we propose a mode selection scheme with a dedicated resource sharing strategy. For co-tier D2D, we formulate a joint optimization problem of power control and resource reuse with the aim of maximizing the overall outage capacity. To solve this non-convex optimization problem, we devise a heuristic algorithm to obtain a suboptimal solution and reduce the computational complexity. System-level simulations demonstrate the effectiveness of the proposed method, which can provide enhanced system performance and guarantee the quality-of-service (QoS) of all devices in two-tier macro-small cell networks. In addition, our study reveals the high potential of introducing cross- and co-tier D2D in small cell networks: i) cross-tier D2D obtains better performance at low and medium small cell densities than co-tier D2D, and ii) co-tier D2D achieves a steady performance improvement with the increase of small cell density.
인터넷 음성통신은 이용영역이 무선통신 환경으로 이동함에 따라 유선 통신을 이용할 때와 비교하여 전송 중 더 높은 패킷 손실을 직면하게 된다. 따라서 적정 수준의 통화품질을 보장해줄 수 없을 상황도 고려할 수 밖에 없다. 이런 상황에서 이동 VoIP 서비스의 실시간 품질 추적이 중요한 기술 요소로 대두되었다. 이 논문에서는 두 가지 요인 즉, 평균적인 패킷 분실 정도와 패킷 손실의 뭉침 정도가 인간이 인지하는 통화 품질에 미치는 영향을 연구한다. 또 이 두 요인을 실시간으로 측정할 수 있는 '이동 평균' 방식을 제안한다. 이 이동평균 방식에 따라 실시간으로 측정된 두 요소로 통화품질을 추정할 경우에 얼마나 정확하게 추정가능한지를 확인하기 위하여, 이 논문에서는 기존에 나와 있는 비 실시간 품질 측정 도구를 이용하여 측정한 품질 추정 값과 이동평균 방식으로 측정한 두 요소에 의한 통화품질 예측 값을 비교한다. 이 비교 분석을 통하여 이동평균 방식으로 측정한 두 요소를 품질 측량 도구로 사용할 수 있음을 입증한다. 마지막으로 품질과 요금 부과 관계를 명확히 연관시켜줄 수 있는 품질 기반 요금 부과 체계를 제안한다.
최근 네트워크의 광대역화에 따른 대표적인 새로운 서비스로 IPTV 서비스를 들 수 있다. 서비스 품질을 보장하지 못하는 인터넷을 통한 IPTV 서비스가 성공적으로 정착하여 활성화되기 위해서는 철저한 서비스 품질 관리가 필수적이다. 특히 향후에는 서비스 이용자 스스로 서비스 품질을 직접 측정할 수 있도록 하는 것이 바람직함에도 불구하고 아직까지 이를 위한 적절한 방안이 없는 상태이다. 따라서 본 논문에서는 서비스 이용자 측에 있는 셋톱박스에 설치하여 실시간으로 IPTV 서비스의 품질을 측정하기 위한 소프트웨어를 소개한다. 개발된 소프트웨어의 성능을 검증하기 위하여 기존의 대표적인 두 개의 상용 계측기와 측정 결과를 비교 분석하였고 그 결과 개발된 소프트웨어를 통한 측정 결과가 상당히 정확하고 신뢰할만하다는 것을 확인할 수 있다.
차세대 통신망으로 각광받고 있는 NGN(Next Generation Network)은 일반전화망, 비동기식전송방식(ATM), 프레임릴레이, 전용망, 무선통신망 등 모든 통신 네트워크를 패킷 기반의 공통망으로 통합하는 개념이며, NGN의 가장 큰 특징은 통합화와 패킷화. 음성과 데이터, 영상을 동시에 수용하며 인터넷전화, 멀티미디어 메시징 등과 같은 다양한 부가서비스를 효율적으로 제공할 수 있다는 것이다. 이러한 NGN 환경에서는 전송층에서 제공하는 서비스, 응용층에서 제공하는 서비스 등 상당히 많은 서비스들이 정의되고 있으며, 앞으로 점점더 많은 서비스들이 생겨날 것이다. 또한, NGN 환경에서 새로운 서비스의 개발은 처음부터 개발하는 것이 아니라, 기존의 NGN의 서비스들을 재사용하여 새로운 서비스로 개발되는 형태가 이상적이며, 이러한 것들이 서로다른 통신망, 플렛폼, 프로그래밍 언어 등의 상이한 환경에 존재한 서비스들을 통합해야 한다. 본 논문에서는 NGN 환경에 대한 국제 표준화를 추진하고 있는 ITU-T SG13(Study Group 13)의 활동 중 개방형 서비스와 관련된 표준화 동향을 설명한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권1호
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pp.91-107
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2014
Device-to-device (D2D) communication is an excellent technology to improve the system capacity by sharing the spectrum resources of cellular networks. Multicast service is considered as an effective transmission mode for the future mobile social contact services. Therefore, multicast based on D2D technology can exactly improve the spectrum resource efficiency. How to apply D2D technology to support multicast service is a new issue. In this paper, a resource allocation scheme based on cognitive radio (CR) for D2D underlay multicast communication (CR-DUM) is proposed to improve system performance. In the cognitive cellular system, the D2D users as secondary users employing multicast service form a group and reuse the cellular resources to accomplish a multicast transmission. The proposed scheme includes two steps. First, a channel allocation rule aiming to reduce the interference from cellular networks to receivers in D2D multicast group is proposed. Next, to maximize the total system throughput under the condition of interference and noise impairment, we formulate an optimal transmission power allocation jointly for the cellular and D2D multicast communications. Based on the channel allocation, optimal power solution is in a closed form and achieved by searching from a finite set and the interference between cellular and D2D multicast communication is coordinated. The simulation results show that the proposed method can not only ensure the quality of services (QoS), but also improve the system throughput.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제5권9호
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pp.1492-1512
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2011
Due to multiple hops, mobility and time-varying channel, supporting delay sensitive real-time traffic in wireless local area network-based (WLAN) mesh networks is a challenging task. In particular for real-time traffic subject to medium access control (MAC) layer control overhead, such as preamble, carrier sense waiting time and the random backoff period, the performance of real-time flows will be degraded greatly. In order to support real-time traffic, an efficient adaptive packet scheduling (APS) scheme is proposed, which aims to improve the system performance by guaranteeing inter-class, intra-class service differentiation and adaptively adjusting the packet length. APS classifies incoming packets by the IEEE 802.11e access class and then queued into a suitable buffer queue. APS employs strict priority service discipline for resource allocation among different service classes to achieve inter-class fairness. By estimating the received signal to interference plus noise ratio (SINR) per bit and current link condition, APS is able to calculate the optimized packet length with bi-dimensional markov MAC model to improve system performance. To achieve the fairness of intra-class, APS also takes maximum tolerable packet delay, transmission requests, and average allocation transmission into consideration to allocate transmission opportunity to the corresponding traffic. Detailed simulation results and comparison with IEEE 802.11e enhanced distributed channel access (EDCA) scheme show that the proposed APS scheme is able to effectively provide inter-class and intra-class differentiate services and improve QoS for real-time traffic in terms of throughput, end-to-end delay, packet loss rate and fairness.
최선형 서비스를 제공하는 인터넷 환경에서 다양한 서비스 품질 요구사항을 가지는 서비스들을 제공하기 위해서는 홉 성능이 아닌 종단 간 성능을 보장해야 한다. 종단 간 성능은 트래픽 흐름의 경로를 따라 많은 요인들에 의하여 영향을 받는다. 대부분의 기존 모의실험은 단일 노드나 몇 개의 노드에 대한 성능을 구하는 것으로 한정되어 있다. 대규모 망의 모의실험을 위하여 모의실험 실행 시간을 고려한 상당히 다른 방법이 필요하다. 본 논문에서는 대규모 망의 모의실험을 위하여 시뮬레이터 구현을 위한 요구사항을 도출하고 모의실험 방법을 제시한다. OPNET을 이용하여 도출한 모의실험 방법에 대한 시뮬레이터를 설계하고 구현한다. 구현된 시뮬레이터를 이용하여 대규모 초고속 국가 망에 대한 성능 평가를 수행한다. 자기유사 트래픽 모델을 사용하여, 대규모 망에 대한 종단 간 성능에 대한 몇 가지 결과를 제시한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권7호
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pp.2496-2512
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2021
The requirements for powerful computing capability, high capacity, low latency and low energy consumption of emerging services, pose severe challenges to the fifth-generation (5G) network. As a promising paradigm, mobile edge networks can provide services in proximity to users by deploying computing components and cache at the edge, which can effectively decrease service delay. However, the coexistence of heterogeneous services and the sharing of limited resources lead to the competition between various services for multiple resources. This paper considers two typical heterogeneous services: computing services and content delivery services, in order to properly configure resources, it is crucial to develop an effective offloading and caching strategies. Considering the high energy consumption of 5G base stations, this paper considers the hybrid energy supply model of traditional power grid and green energy. Therefore, it is necessary to design a reasonable association mechanism which can allocate more service load to base stations rich in green energy to improve the utilization of green energy. This paper formed the joint optimization problem of computing offloading, caching and resource allocation for heterogeneous services with the objective of minimizing the on-grid power consumption under the constraints of limited resources and QoS guarantee. Since the joint optimization problem is a mixed integer nonlinear programming problem that is impossible to solve, this paper uses deep reinforcement learning method to learn the optimal strategy through a lot of training. Extensive simulation experiments show that compared with other schemes, the proposed scheme can allocate resources to heterogeneous service according to the green energy distribution which can effectively reduce the traditional energy consumption.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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