네트워크를 설계하고 서비스를 구현하는데 있어서 중요한 변수중의 하나는 트래픽의 특성을 파악하는 것이다. 기존의 트래픽 예측과 분석은 포아송(Poisson) 또는 마코비안(Markovian)을 기본으로 하는 모델을 사용하였다. LAN, WAN 및 VBR(Variable Bit Rate) 트래픽 특성에 관한 최근의 실험적 연구들은 기존의 포아송 가정에 의한 모델들이 네트워크 트래픽의 장기간 의존성 및 self-similar 특성들을 과소평가 함으로써 실제 트래픽의 특성을 제대로 나타낼 수 없다는 것을 지적해 왔다. 따라서 최근 실제 트래픽 모델과 유사한 모델로서 self-similarity 특성을 이용한 접근법이 대두되고 있다. 본 논문에서는 self-similarity 트래픽의 정의에 대해서 논한다. 그리고 실제 트래픽을 수집하고, 인위적으로 self-similarity한 트래픽과 포아송 모델을 적용시킨 트래픽을 발생시켜 비교한 다음 ATM 스위치의 큐(Queue)에 적용하였다. 본 논문에서는 ATM 스위치의 큐에 self-similarity 트래픽을 적용했을 경우 low bound상에서 버퍼 오버플로우 확률 및 셀 손실 확률에 대해 평가하였다.
차량용 인포테인먼트 시스템은 차량 내부에서 정보와 엔터테인먼트 기능을 제공하는 시스템으로, 현재 급격한 성장세를 보이고 있다. 이에 따라 많은 기업이 차량용 인포테인먼트 관련 기술을 연구하고 개발하고 있다. 이는 결국 차량에서 발생하는 트래픽이 이전보다 증가하는 것을 의미한다. 차량 발생 트래픽은 모바일 트래픽과 달리 시간에 따라 뚜렷한 발생 패턴을 보인다. 이러한 특성을 고려하여 RNN, LSTM, GRU 세 가지 종류의 순환 신경망 모델을 활용하여 차량 트래픽 예측 모델을 구현하였고 시간대별 모델 성능을 비교한 결과, LSTM이 가장 우수한 성능을 보였다.
본 논문에서는 IEEE 802.16e 네트워크 환경에서 기지국이 받은 트래픽을 예측하여 백본 네트워크에서의 대역폭 프로비저닝 방법을 제안한다. 트래픽은 4개의 클래스로 정의하고 각 클래스 별 트래픽을 박스-젠킨스의 시계열 분석법을 사용하여 예측하였다. 이를 바탕으로 프로비저닝을 진행하고 링크의 최대 대역폭을 초과하는 트래픽에 대해서 각 클래스의 우선순위를 최적으로 만족시키는 프로비저닝 방법을 제시하고 우선순위를 고려하지 않은 경우와 비교하였다. 또한 클래스 별 대역폭을 고정적으로 프로비저닝한 경우와 비교하여 패킷의 손실 및 QoS 보장률의 성능이 향상됨을 증명하였다.
무선인터넷은 이동 단말기를 통해 무선으로 인터넷에 접속하여 데이터 통신이나 인터넷 서비스를 제공받을 수 있는 네트워크이다. 무선 접속망과 유선 인터넷의 다른 두 네트워크를 효율적으로 연동하기 위해서는 프로토콜 전환 시스템인 WAP게이트웨이가 필요하다. 무선인터넷 서비스를 안정적이고 비용 효율적으로 제공하기 위해서는 적절한 게이트웨이 시스템 용량산출이 필요하고 시설투자의 경제성을 획득하기 위해서는 트래픽 모델링 및 예측을 포함한 트래픽 엔지니어링 기법이 필요하다. 기존의 용량산출 기법은 직관적이고 정성적인 방식을 탈피하지 못했으나 본 논문에서는 보다 정량적이며 해석적으로 WAP 서비스에서 트래픽 기술 파라미터 정의하고 트래픽 예측 기법에 근거한 용량산출 기법을 다룬다.
본 논문에서는 정확한 연결 설정을 결정하기 위해 Hopfield 신경회로망을 이용한 셀 다중화기와 역전파 신경회로망을 이용한 대역폭 예측기를 제안하였다. 다중화된 대역폭에서 망의 이용률을 극대화시키고 이용자 트랙픽의 QoS를 만족시키는 최소 대역폭이 새로 고안한 역전파 신경회로망 대역폭 예측기를 통하여 예측되어진다. 연결 수락 제어기는 예측된 대역폭과 망내의 사용 가능한 대역폭을 비교하여 연결 수락 여부를 판단한다. 연결이 설정된 사용자 소스를 감시하며 계약 위반시 적절한 조치를 취하는 퍼지 논리 제어 트래픽 감시 방법과 멀티미디어 트래픽의 주된 특성인 버스트 제어를 통한 망의 효율을 증가시키는 분석적 트래픽 형태 제어 방법을 제시한다. 제안된 트래픽 제어기는 성능이 우수하다고 평가된 기존의 제어기들과 성능 평가를 하였으며, 시뮬레이션 결과는 기존의 제어기보다 성능이 우수함을 보여주었다.
본 논문에서는 차세대 패킷 네트워크에서의 성능 품질을 개선시키기 위한 하나의 접근 방안으로 패킷 지연에 대한 절대적 차별화 기능을 제공하는 알고리듬을 제안한다. 제안된 알고리듬은 임의 시간 구간에 도착될 입력 트래픽을 예측하고 이를 기반으로 지연 제어 기능을 수행한 후 실제로 입력된 트래픽을 측정하여 예측 오차를 도출하고 이를 다음 시간 구간에서 보상하는 것을 특징으로 한다. 제안된 방식은 매 시간 구간마다 지속적으로 예측 오차를 보상함으로서 예측편차가 높은 버스트 트래픽에 대하여 특히 우수한 성능을 제공한다. 모의 실험을 통해 제안된 방식은 절대적 성능 지표를 충족하고 기존 방식에 비해 버스트 트래픽에 대하여 우수한 적응성을 제공하는 것을 확인한다.
본 논문에서는 차세대 패킷 네트워크에서의 성능 품질을 개선시키기 위한 하나의 접근 방안으로 패킷 지연에 대한 절대적 차별화 기능을 제공하는 알고리듬을 제안한다. 제안된 알고리듬은 임의 시간 구간에 도착될 입력 트래픽을 예측하고 이를 기반으로 지연 제어 기능을 수행한 후 실제로 입력된 트래픽을 측정하여 예측 오차를 도출하고 이를 다음 시간 구간에서 보상하는 것을 특징으로 한다. 제안된 방식은 매 시간 구간마다 지속적으로 예측 오차를 보상함으로서 예측 편차가 높은 버스트 트래픽에 대하여 특히 우수한 성능을 제공한다. 모의 실험을 통해 제안된 방식은 절대적 성능 지표를 충족하고 기존 방식에 비해 버스트 트래픽에 대하여 우수한 적응성을 제공하는 것을 확인한다.
초고속 인터넷, 다양한 통신 기기, 신규 인터넷 애플리케이션 등의 확산으로 인터넷 상의 콘텐츠 트래픽 규모가 급격하게 증가하고 있다. 비디오와 같은 대용량 멀티미디어 콘텐츠 트래픽이 전체 트래픽에서 차지하는 비중은 날로 증가하여, 2014년에는 전체 인터넷 트래픽 중 90% 이상을 차지할 것이라고 예측되기도 한다. 따라서 트래픽의 대부분을 차지하는 콘텐츠 중심으로 네트워크 아키텍처를 혁신할 필요성이 대두되고 있다. 본 논문은 최근 급증하는 콘텐츠 서비스의 송수신 특성에 적합한 네트워크 아키텍처에 대한 학계와 산업체의 연구동향과 콘텐츠 네트워킹 관련 기술의 국제 표준화 동향을 고찰하고, 향후 실제 적용을 위한 이슈를 분석한다.
인터넷의 민감한 트래픽 특성으로 인해 기존의 트래픽 모델링 분석법으로 최적화된 네트워크 환경을 구성하기에는 부족한 점이 많다. 본 논문에서는 트래픽의 버스트 특성을 정확히 예측하고 모델링 하기 위한 방법으로 자기 유사 특성에 대해 분석하고자 한다. 실제 인터넷 네트워크에서의 RTT(Round-Trip Time)를 측정함으로써 계층, 거리별 링크간의 LRD(Long-Range Dependence) 와 노드 큐의 특성, 자기유사성 정도를 구하고 측정된 데이터의 확률 분포를 통해 실제 트래픽의 특성에 대해 분석하였다
인터넷 트래픽의 성격은 최근에 극적으로 변화했으며 특히 인터넷 트래픽에서 동영상 트래픽이 차지하는 비중이 크게 증가했다. 동영상 트래픽은 트래픽의 패턴을 전통적인 쌍방향 통신에서 일방향 콘텐츠 전송으로 변화시키기 때문에 현행 정액제 중심의 인터넷망 요금구조는 이를 수용하기에 적절하지 않을 수 있다. 이러한 문제가 발생하는 가장 큰 이유는 트래픽(비용발생의 주요동인)과 수입간의 불연속이 있기 때문이다. 트래픽은 급격하게 성장할 것이라고 다 예측하고 있지만 트래픽을 전송하는 망 제공자의 수입은 그만큼 증가할 것이라 예측하기 힘들다. 본 논문에서는 예상되는 트래픽 성장을 감당하고 현행 수익모델을 개선하기 위한 다양한 대안들을 검토한다. 구체적으로 가용 네트워크 용량을 보다 효율적으로 사용하고 인터넷 서비스의 제공에 있어 보다 큰 혁신을 촉발시키기 위한 유인제도와 가격신호를 반영하는 대안을 평가기준에 따라 검토하고 바람직한 망이용대가 산정방안을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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