A new online multi-layer integrated routing (MLIR) scheme that combines IP (electrical) layer routing with WDM (optical) layer routing is investigated. It is a highly efficient and cost-effective routing scheme viable for the next generation integrated optical Internet. A new simplified weighted graph model for the integrated optical Internet consisted of optical routers with multi-granularity optical-electrical hybrid switching capability is firstly proposed. Then, based on the proposed graph model, we develop an online integrated routing scheme called differentiated weighted fair algorithm (DWFA) employing adaptive admission control (routing) strategies with the motivation of service/bandwidth differentiation, which can jointly solve multi-layer routing problem by simply applying the minimal weighted path computation algorithm. The major objective of DWFA is fourfold: 1) Quality of service (QoS) routing for traffic requests with various priorities; 2) blocking fairness for traffic requests with various bandwidth granularities; 3) adaptive routing according to the policy parameters from service provider; 4) lower computational complexity. Simulation results show that DWFA performs better than traditional overlay routing schemes such as optical-first-routing (OFR) and electrical-first-routing (EFR), in terms of traffic blocking ratio, traffic blocking fairness, average traffic logical hop counts, and global network resource utilization. It has been proved that the DWFA is a simple, comprehensive, and practical scheme of integrated routing in optical Internet for service providers.
멀티미디어를 응용한 서비스 제공이 확대되고 있는 셀룰러 이동통신망에서는 핸드오프호의 절단을(CDP)과 신규 호의 차단을(CBP)을 호레델 QoS 파라미터로 사용하고 있다. 망 서비스 사업자는 CBP보다 CDP에 관심을 두고 CDP를 개선하기 위한 방법으로 핸드오프호에 우선순위를 두어 채널을 할당하는 방법을 사용한다. 그러나 핸드오프호를 위한 채널의 크기에 따라 CDP는 감소시키지만CBP를 증가시키고 채널사용의 효율을 저하시킨다. 본 논문에서는 셀의 채널용량을 신규호 채널영역과 핸드오프호 채널영역으로 구분하고 각 영역을 토큰버킷으로 모델하여 큐잉이론을 적용함으로써 간략한 식으로 CDP 및 CBP를 구하고 이들로 구성된 서비스 등급을 정의하여 서비스 등급이 최소가 되는 핸드오프호 채널영역의 크기를 계산하여 측정기반 적응성 가변경계로 사용하는 기존 연구의 문제점인 트래픽 부하가 높을 경우 증가하는 CDP의 증가를 보완하는 호접속제어를 제안한다. 적응성 가변경계에서 CBP를 고려함으로써 발생된 CDP의 증가는 핸드오프호의 Overflow를 허용함으로써 보완하고 Overflow된 신규호 채널영역의 채널에 대해 신규호의 Preemption을 허용함으로써 CBP에 대한 Overflow의 영향을 제거하여 CDP의 증가를 억제하고 채널사용의 효율을 증가시킨다. 본 연구는 미디어별 QoS에 따라 채널을 할당하여 멀티미디어 서비스를 제공하는 셀룰러 이동통신망에 미디어별 QoS를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
HTTP (Hypertext Transfer Protocol) 적응적 스트리밍은 네트워크 변화에 적응적으로 비디오 품질을 조절한다. HTTP 적응적 스트리밍은 TCP (Transmission Control Protocol)를 기반으로 비디오를 전송하기 때문에 높은 지연을 갖는 네트워크에서 가용대역폭을 부정확하게 측정하여 불필요하게 비디오 품질을 조절한다. 본 논문에서는 HTTP 적응적 스트리밍 서비스의 품질 향상과 부드러운 재생을 위해 버퍼 기반의 비디오 품질 조절 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 지연을 고려한 스트리밍 모델을 통한 정확한 가용대역폭 측정, 불필요한 품질 조절을 방지하기 위한 비디오 품질의 유지 가능성 계산, 버퍼상태에 적응적으로 비디오를 요청할 시간을 결정함으로써 비디오 품질을 조절한다. 시뮬레이션을 통해 제안한 기법이 높은 지연을 갖는 네트워크에서 HTTP 적응적 스트리밍 서비스의 품질을 향상시키고 부드럽게 비디오 품질을 조절하는 것을 확인하였다.
Cloud Computing can be viewed as a dynamically-scalable pool of resources. Virtualization is one of the key technologies enabling Cloud Computing functionalities. Virtual machines (VMs) scheduling and allocation is essential in Cloud Computing environment. In this paper, two dynamic VMs scheduling and allocating schemes are presented and compared. One dynamically on-demand allocates VMs while the other deploys optimal threshold to control the scheduling and allocating of VMs. The aim is to dynamically allocate the virtual resources among the Cloud Computing applications based on their load changes to improve resource utilization and reduce the user usage cost. The schemes are implemented by using SimPy, and the simulation results show that the proposed adaptive scheme with one threshold can be effectively applied in a Cloud Computing environment both performance-wise and cost-wise.
최근 무선 센서 네트워크를 기반으로 한 CCTV 동영상, 이미지 캡처 정보, 음향 정보 등의 멀티미디어 데이터 전송 서비스의 요구가 증대됨에 따라 무선 멀티미디어 센서 네트워크의 실현 가능성이 현실화 되고 있다. WMSN(Wireless Multimedia Sensor Network) 에서 멀티미디어 정보를 전송하기 위해서는 다양한 서비스별로 차별화된 서비스 품질 보장이 매우 중요하다. 본 논문은 지연에 대한 차별화된 서비스 품질을 제공할 수 있는 DSMAC 기반 개선된 MAC 프로토콜을 제안한다. 제안된 프로토콜은 버퍼의 점유율에 따라 특정 노드 간에 적응적으로 duty cycle를 변경함으로써 에너지 소모를 크게 증대시키지 않고 지연을 줄일 수 있다. 시뮬레이션 방법에 의해 성능 분석한 결과, 제안한 프로토콜이 기존의 S-MAC, DSMAC 프로토콜에 향상된 성능을 나타내었다.
ATM은 패킷 데이터 서비스 통신에 적합한 통신방식으로 데이터, 음성, 영상 등의 서비스를 동시에 지원할 수 있다. 이러한 ATM의 QoS를 보증하기 위해서는 패킷 데이터를 전송하는 소스 비율에 대해 네트워크 초과적조 조건을 조절하는 것이 필요한데 대부분의 제어알고리즘이 임계값을 기반으로 한 피드백 제어방식이다. 그러나 실시간 음성 트래픽과 같은 서비스는 네트워크 상에서 데이터 서비스 동안에 동적인 연결이 설정되고 종료될 수 있으므로 피드백 제어정보가 지연된다면 고속으로 서비스된 음성 데이터에 대한 품질은 소스와 목적지 사이의 시간 지연으로 인해 손실될 수 있다. 본 논문에서 제시한 최소평균제곱오차에 근거를 둔 제어 알고리즘은 예시적인 피드백 제어로 피드백 제어를 위해 미지함수의 기울기와 버퍼크기를 이용하여 미래의 버퍼크기를 예측하려 하였으며 시뮬레이션 결과 본 논문에서 제시한 제어 알고리즘은 효과적임이 증명되었다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제4권3호
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pp.341-357
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2010
Forward Error Correction (FEC) techniques have been adopted to overcome packet losses and to improve the quality of video delivery. The efficiency of the FEC has been significantly compromised, however, due to the characteristics of the wireless channel such as burst packet loss, channel fluctuation and lack of Quality of Service (QoS) support. We propose herein an Adaptive Cross-layer FEC mechanism (ACFEC) to enhance the quality of video streaming over 802.11 WLANs. Under the conventional approaches, FEC functions are implemented on the application layer, and required feedback information to calculate redundancy rates. Our proposed ACFEC mechanism, however, leverages the functionalities of different network layers. The Automatic Repeat reQuest (ARQ) function on the Media Access Control (MAC) layer can detect packet losses. Through cooperation with the User Datagram Protocol (UDP), the redundancy rates are adaptively controlled based on the packet loss information. The experiment results demonstrate that the ACFEC mechanism is able to adaptively adjust and control the redundancy rates and, thereby, to overcome both of temporary and persistent channel fluctuations. Consequently, the proposed mechanism, under various network conditions, performs better in recovery than the conventional methods, while generating a much less volume of redundant traffic.
ATM은 패킷 데이터 서비스 통신에 적합한 통신방식으로 데이터, 음성, 영상 등의 서비스를 동시에 지원할 수 있다. 이러한 ATM의 QoS를 보증하기 위해서는 패킷 데이터를 전송하는 소스 비율에 대해 네트워크 초과적조 조건을 조절하는 것이 필요하는데 대부분의 제어알고리즘이 임계값을 기반으로 한 피드백 제어방식이다. 그러니 실시간 음성 트레픽과 같은 서비스는 네트워크 상에서 데이터 서비스 동안에 동적인 연결이 설정되고 종료될 수 있으므로 피드벡 제어정보가 지연된다면 고속으로 서비스된 음성 데이터에 대한 품질은 소스의 목적지 사이의 시간 지연으로 인해 손실될 수 있다. 본 논문에서는 제시된 최소평균제곱오차에 근거를 둔 제어 알고리즘은 예시적인 피드백 제어로 피드백 제어를 위해 미지함수의 기울기와 버퍼크기를 이용하여 미래의 버퍼크기를 예측하려 하였으며 시뮬레이션 질과 본 논문에서 제시한 제어 알고리즘은 효과적임이 증명되었다.
The differentiated services(DiffServ) architecture provides packet level service differentiation through the simple and predefined Per-Hop Behaviors(PHBs). The Assured Forwarding(AF) PHB proposed as the assured services uses the RED-in/out(RIO) approach to ensusre the expected capacity specified by the service profile. However, the AF PHB fails to give good QoS and fairness to the TCP flows. This is because OUT(out- of-profile) packet droppings at the RIO buffer are unfair and sporadic during only network congestion while the TCP's congestion control algorithm works with a different round trip time(RTT). In this paper, we propose an Adaptive Regulating Drop(ARD) marker, as a novel dropping strategy at the ingressive edge router, to improve TCP fairness in assured services without a decrease in the link utilization. To drop packets pertinently, the ARD marker adaptively changes a Temporary Permitted Rate(TPR) for aggregate TCP flows. To reduce the excessive use of greedy TCP flows by notifying droppings of their IN packets constantly to them without a decrease in the link utilization, according to the TPR, the ARD marker performs random early fair remarking and dropping of their excessive IN packets at the aggregate flow level. Thus, the throughput of a TCP flow no more depends on only the sporadic and unfair OUT packet droppings at the RIO buffer in the core router. Then, the ARD marker regulates the packet transmission rate of each TCP flow to the contract rate by increasing TCP fairness, without a decrease in the link utilization.
In this paper, we propose a new neural Buffered Leaky Bucket algorithm for preventing the degradation of network performance caused by congestion and dealing with the traffic congestion in ATM networks. We networks. We justify the validity of the suggested method through performance comparison in aspects of cell loss rate and mean transfer delay under a variety of traffic conditions requiring the different QoS(Quality of Service). also, the cell scheduling algorithms such as DWRR and DWEDF used for multiplexing the incoming traffics are induced to get the delay time of the traffics fairly. The network congestion information from cell scheduler is used to control the predicted traffic loss rate of Neural Leaky Bucket, and token generation rate is changed by the predicted values. The prediction of traffic loss rate by neural networks can effectively reduce the cell loss rate and the cell transfer delay of next incoming cells and be applied to other traffic control systems. Computer simulation results performed for traffic prediction show that QoSs of the various kinds of traffics are increased.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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