본 논문에서는 인터넷 트래픽 입력율의 예측성을 이용하여 큰 시간 스케일 (large time scale)에서 트래픽 입력율 예측을 통한 새로운 동적 큐 관리 기법 (Active Queue Management (AQM))을 제안한다. RED를 비롯한 대부분의 기존 AQM 기법들은 큐 길이를 기반으로 망의 혼잡 정도를 판단하여 패킷 폐기 확률을 설정하고 이에 따라 입력 패킷을 폐기하므로 동적으로 변화하는 망 환경에 제어 인자들이 적절히 적응하지 못하거나 적응시간이 긴 단점을 가진다. 제안 기법은 패킷 측정을 통해 얻은 입력율 정보를 자기 회기 (Auto-Regressive (AR)) 시 계열 모델에 적용하여 향후 트래픽 입력율을 예측하고, 이를 기반으로 향후 망 혼잡 수준을 결정한다. 혼잡이 예측되는 경우 향후 트래픽 입력율이 라우터의 서비스율과 근사하도록 패킷 폐기 확률을 결정함으로써 제안 기법은 패킷 폐기율은 기존 기법과 유사하게 유지하면서 링크 효율을 높이고 평균 큐 길이를 망 환경변화에 무관하게 안정적으로 유지할 수 있게 해준다. 본 논문에서는 ns-2 시뮬레이터를 이용하여 제안기법과 RED, adaptive RED (ARED), REM, Predictive AQM (PAQM)과의 성능 비교를 통해 다양하게 변화하는 망 환경에서 제안기법의 성능이 평균 큐 길이와 망 적응성 측면에서 우수하다는 사실을 검증하였다.
현재의 인터넷 라우터는 Drop tail 방식으로 큐 안의 패킷을 관리한다. 따라서 네트워크 트래픽의 지수적인 증가로 인해 발생하는 혼잡 상황을 명시적으로 해결 한 수 없다. 이 문제를 해결하기 위해 IETF (Internet Engineering Task Force)에서는 RED(Random Early Detection)알고리즘과 같은 능동적인 큐 관리 알고리즘(AQM: Active Queue Algorithm)을 제시하였다. 하지만 RED 알고리즘은 네트워크 환경에 따른 매개 변수의 설정의 어려움을 가지고 있어 잘못된 매개변수 설정으로 인하여 네트워크 성능을 저하시키는 문제를 발생시키며 전체 망에 불안정한 혼잡제어를 야기 시킨다. 본 논문에서는 기존의 AQM를 개선한 SOQuM(Stabilized Operation of Queue Management) 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘의 성능을 검증하기 위해 기존의 방법과 시뮬레이션을 이용하여 비교하였다.
Random Early Detection (RED), one of the most well-known Active Queue Management (AQM), has been designed to substitute Tail Drop and is nowadays widely implemented in commercially available routers. RED algorithm provides high throughput and low delay as well as a solution of global synchronization. However RED is sensitive to parameters setting, so the performance of RED, significantly depends on the fixed parameters. To solve this problem, the Adaptive RED (ARED) algorithm is suggested by S. Floyd. But, ARED also uses fixed parameters like target-queue length; it is hard to respond to bursty traffic actively. In this paper, we proposed AQM algorithm based on the variation of current queue length in order to improve adaptability about burst traffic. We measured performance of proposed algorithm through a throughput, marking-drop rate and bias phenomenon. In experimentation, we raised a packet throughput as reduced packet drop rate, and we confirmed to reduce a bias phenomenon about bursty traffic.
최근 광 대역 통합 네트워크에서 고품질의 멀티미디어 서비스에 대한 사용자 요구가 증가하고 있다. 또한, 사용자 단말기기의 다양화 및 대화면 디스플레이 장치의 보급으로 다양한 형태의 서비스 품질(QoS)에 대한 요구도 증가하고 있다. 이를 위해 네트워크 관점에서 동적 큐 관리 알고리즘과 같은 인터넷 성능을 개선하여 서비스 품질을 보장하는 연구와 종단 관점에서 미디어의 품질을 보장하기 위한 SVC(Scalable Video Coding) 부호화 기법에 대한 연구가 활발히 진행 중에 있다. 그러나, 기존 동적 큐 관리 알고리즘은 비디오 부호화 기술의 본질적인 특성에 대하여 고려하지 못하여 서비스 품질을 보장하는 못하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 현재 혼잡제어 알고리즘의 문제점을 개선하기 위해 NAL (Network Abstract Layer)의 헤더 내 TID (Temporal_ID)를 통해 SVC 부호화 기술의 특성을 파악하여 프레임간 의존성이 낮은 프레임의 패킷에 대하여 차등적으로 패킷을 폐기하는 75-AQM (Temporal Scalability - Active Queue Management) 알고리즘을 제안하였다. 제안한 75-AQM 알고리즘은 혼잡상황 시 차등적인 패킷 폐기를 통해 SVC 부호화 기법을 이용하는 스트리밍 서비스에 대하여 안정적인 비디오 복호화를 통해 멀티미디어 서비스 품질을 보장하였다.
본 논문은 무음 압축(silence suppression)을 이용하는 음성 코덱 이용 시 음성 통신 용량(voice capacity)을 늘리기 위한 동적 버퍼 관리 알고리즘인 silence drop first(SDF) 알고리즘을 제안한다. SDF 알고리즘은 음성 통신을 위한 버퍼에서 오버플로우가 발생할 경우 무음 패킷을 음성 패킷보다 먼저 폐기하는 기법을 이용하여 상대적으로 더 많은 음성 패킷을 종단간 전송한다. 알고리즘의 성능 평가를 위하여 G.729A 및 G.711 음성 코덱을 사용하였다. 성능 분석 결과 제안하는 기법을 이용할 경우 MOS가 3.0인 수준의 품질을 유지하면서 G.729A 코덱에 대해 약 84.21%, G.711 코덱에 대해 약 38.46%의 사용자가 추가로 네트워크 이용이 가능함을 확인할 수 있었다. 또한 제안하는 기법 이용 시 동일 사용자 수에 대해 음성 통화 품질을 보장하기 위해 필요한 무음 패킷생성 주기 및 링크 용량의 제한을 완화할 수 있음을 확인하였다.
본 논문은 다양한 서비스 클래스가 제공되는 BcN (Broadband convergence Network) 환경에서 상위 우선순위 서비스의 품질을 보장하기 위한 능동 큐 관리 메커니즘 (Active-WRED)을 제안한다. 네트워크 혼잡 상황에서 제안된 메커니즘은 상대적으로 낮은 우선순위를 갖는 서비스의 drop 확률을 증가시키고 이에 따라 상위 우선순위 서비스의 drop 확률을 감소시킴으로써 상위 우선순위 서비스에 대해 패킷 손실로부터 품질을 보장할 수 있다. 제안된 능동 큐 관리 메커니즘의 성능을 분석하기 위해 이산 시간 큐잉 시스템의 통계적 분석 방법을 도입하였다. 두 서비스 클래스 (GS: Guaranteed Service, BS: Best Effort Service)만을 고려하여 제안 방안의 성능 분석을 위해 MMBP-2 (two-state Markov-Modulated Bernoulli arrival Process) 트래픽 소스 모델과 2차 이산시간 Markov 체인을 도입하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제3권6호
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pp.575-596
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2009
Facing limited network resources such as bandwidth and processing capability, the Internet will have congestion from time to time. In this paper, we propose a scheme to maximize the total utility offered by the network to the end user during congested times. We believe the only way to achieve our goal is to make the scheme application-aware, that is, to take advantage of the characteristics of the application. To make our scheme scalable, it is designed to be class-based. Traffic from applications with similar characteristics is classified into the same class. We adopted the RED queue management mechanism to adaptively control the traffic belonging to the same class. To achieve the optimal utility, the traffic belonging to different classes should be controlled differently. By adjusting link bandwidth assignments of different classes, the scheme can achieve the goal and adapt to the changes of dynamical incoming traffic. We use the control theoretical approach to analyze our scheme. In this paper, we focus on optimizing the control on two types of traffic flows: TCP and Simple UDP (SUDP, modeling audio or video applications based on UDP). We derive the differential equations to model the dynamics of SUDP traffic flows and drive stability conditions for the system with both SUDP and TCP traffic flows. In our study, we also find analytical results on the TCP traffic stable point are not accurate, so we derived new formulas on the TCP traffic stable point. We verified the proposed scheme with extensive NS2 simulations.
In this paper, we propose the design of active queue management (AQM) control system using the self-recurrent wavelet neural network (SRWNN). By regulating the queue length close to reference value, AQM can control the congestions in TCP network. The SRWNN is designed to perform as a feedback controller for TCP dynamics. The parameters of network are tunes to minimize the difference between the queue length of TCP dynamic model and the output of SRWNN using gradient-descent method. We evaluate the performances of the proposed AQM approach through computer simulations.
인터넷이 급속하게 발달함에 따라 네트워크 사용자는 텍스트 기반의 서비스에서 멀티미디어 서비스 사용을 위한 고속의 네트워크를 요구하고 있다. 또한 네트워크 사용자는 인터넷 IP 주소 부족을 해결하기 위한 네트워크 변환 기술(NAT)이나 외부 망으로부터 내부 망을 보호하기 위한 방화벽(Firewall)과 같은 Layer 3에서의 라우팅 기술을 요구하고 있다. 그러나 현재 라우터 기반의 알고리즘에서는 멀티미디어 서비스를 지원하거나 사용자의 요구조건을 충족시키면서 혼잡상황 및 불공정성을 해결하기 위한 방법을 가지고 있지 않다. 본 논문에서는 Layer 3의 라우팅 기술인 네트워크 변환 기술을 이용하여 혼잡상황을 효과적으로 해결하는 MFRED(Multiple Fairness RED) 알고리즘을 제안하였다. MFRED 알고리즘은 비반응 플로우(unresponsive flow)와 TCP와 같은 플로우(TCP-like flow) 사이에 불공정성 문제를 해결하였다. 그리고, 이 알고리즘은 혼잡 상황에 덜 민감하고 혼잡 상황의 원인이 되는 플로우로부터 혼잡상황에 민감한 플로우를 공정하게 잘 보호하도록 동작한다.
In this letter, we propose a new online buffer management algorithm to simultaneously provide diverse multimedia traffic services and enhance network performance. Our online approach exhibits dynamic adaptability and responsiveness to the current traffic conditions in multimedia networks. This approach can provide high buffer utilization and thereby improve packet loss performance at the time of congestion.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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