In this paper, we analyze the performance benefits of broadband ATM networks when the call control and management flows are separated from user data flows. The virtual path tunneling concept for control and management flows are applied to the same physical ATM networks. The behaviors of channel throughput and transfer delay are analyzed. It results that the proposed virtual short-cut paths can maintain the network being stable with acceptable bandwidth. They are very useful to provide the stable control and management capabilities for Internet and mobile applications in the broadband ATM networks. In our numerical results, the effective throughputs of the proposed virtual shout-ut channel are about three times than those of end-to-end user data channels with hop distances of 10, and about two times than those with hop distance of 5 when the link blocking probability increases to 0.1. It concludes that the effective channel bandwidth are greatly reduced down while physical links are not stable and user traffic flows are occasionally overflowed.
본 논문에서는 MPLS망에서 효과적인 트래픽 엔지니어링을 위하여 IP 플로우 모델에 기반한 레이블 할당 방법을 제안하고 성능을 분석하였다 지속시간이 길고 많은 패킷들을 포함하고 높은 전송률을 보이는 베이스 플로우들은 전체 트래픽 로드의 많은 부분을 차지하고 있기 때문에 네트워크에서 장기적인 혼잡현상을 발생시키는 주요원인이 된다 따라서 트래픽 기반 레이블 할당방법에 의해 분류된 베이스 플로우들을 네트워크 혼잡시 우선적으로 우회 LSP에 할당하는 명시적 경로 설정 방법을 이용하여 혼잡 현상을 빠르게 해결할 수 있다 제안한 레이블 할당 방법은 X/Y 플로우 판별자와 라우팅 테이블을 이용하는데 베이스 플로우를 판별하기 위하여 패킷수 기반과 cut-through ratio 기반 방법을 제안하여 비교하였다 제안한 방법들은 2계층으로 스위칭 되는 패킷수의 비율(Cut-throguh Rtatio)을 크게 떨어뜨리지 않고 할당되는 레이블 수를 최소화시킨다.
In this paper, we explore two ways to improve the bandwidth assurance performance of Assured Service(AS). It is well known that AS fails to meet the bandwidth assurance target for large-profile TCP flows competing with many small-profile flows. This flows after the back-offs induced by packet drops. Thus currently proposed solution to this problem naturally focus on modifying TCP's behavior to counter the unfairness in the TCP dynamics. Unfortunately, these proposals lack practicability in terms of the required changes in the incumbent Internet infrastructure. Admitting this difficulty, we instead look to not yet deployed Diff-Serv mechanisms for practical solutions. In particular, we investigate the role of RIO, RED with IN(in-profile) and OUT(out-profile), queue management scheme in the assurance failure for As. Specifically, we identify the inadequacy of RIO that aggravates the bandwidth assurance failure. Then we alleviates the bandwidth assurance failure problem by separately controlling the out-of-profile packet queue length. Through extensive simulations we demonstrate that RI+O extends the regime where AS consistently provides the bandwidth assurance.
Two-dimensional prediction capability of several analysis codes, such as XFOIL, MSES, and KFLOW, is compared and analyzed based on computational results of airfoil flows. To this end the transition transport equations are coupled with the Navier-Stokes equations for the prediction of the natural transition and the separation-induced transition. Experimental data of aerodynamic coefficients are used for comparison with numerical results for the transitional flows. Numerical predictions using the transition transport model show a good agreement with experimental data. Discrepancies have been found in the prediction of the pressure drag are mainly caused by the difference in the far-field circulation correction methods.
Because the random early detection(RED) algorithm deals all flows with the same best-effort traffic characteristic, it can not correctly control the output link bandwidth for the flows with different traffic characteristics. To remedy this problem, several per-flow algorithms have been proposed. In this paper, we propose a new per-flow type Fair Droptail algorithm which can fairly allocate bandwidth among flows over a shared output link. By evenly allocating buffers per flow, the Fair Droptail can restrict a flow not to use more bandwidth than others. In addition, it can be simply implemented even if it employs the per-flow state mechanism, because the Fair Droptail only keeps each information of flow in active state.
본 연구에서는 우리나라의 상장기업이 K-IFRS 도입 후 현금흐름표에서 보고되는 영업현금흐름을 상향조정하기 위하여 분류조정을 이용하는 경향이 있는지를 분석하였다. 분류조정의 대용변수로는 계량경제학적으로 산출되는 비정상영업현금흐름, 그리고 이자 및 배당금의 수취와 지급을 영업현금흐름을 최대화하는 방향으로 분류하는지의 여부를 반영하는 더미변수를 사용한다. 조정의 유인으로는 기업의 재무적 부실, 투자적격과 부적격의 경계영역에 해당하는 신용등급, 음(-), 혹은 전년도의 보고영업현금흐름보다 낮은 실적보고의 회피동기 등을 고려한다. 실증분석 결과 분류조정 변수와 조정유인 변수사이에 기회주의 설명과 일치하는 양(+)의 관련성은 관찰되지 않았으며 오히려 일부의 분석에서는 음(-)의 관계가 확인되었다. 이는 K-IFRS에서 허용하고 있는 분류의 재량이 영업현금흐름을 최대화하는 방향으로 행사되는 것이 아니라 오히려 초과 영업현금흐름 실적과 관련되고 있을 가능성을 제시하는 것이며 이는 분류방식을 기간별로 일관되게 채택할 것을 요구하고 있는 K-IFRS의 규정과 무관하지 않은 것으로 해석된다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권10호
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pp.4717-4737
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2017
Today, smart grids, smart homes, smart water networks, and intelligent transportation, are infrastructure systems that connect our world more than we ever thought possible and are associated with a single concept, the Internet of Things (IoT). The number of devices connected to the IoT and hence the number of traffic flow increases continuously, as well as the emergence of new applications. Although cutting-edge hardware technology can be employed to achieve a fast implementation to handle this huge data streams, there will always be a limit on size of traffic supported by a given architecture. However, recent cloud-based big data technologies fortunately offer an ideal environment to handle this issue. Moreover, the ever-increasing high volume of traffic created on demand presents great challenges for flow management. As a solution, flow aggregation decreases the number of flows needed to be processed by the network. The previous works in the literature prove that most of aggregation strategies designed for smart grids aim at optimizing system operation performance. They consider a common identifier to aggregate traffic on each device, having its independent static aggregation policy. In this paper, we propose a dynamic approach to aggregate flows based on traffic characteristics and device preferences. Our algorithm runs on a big data platform to provide an end-to-end network visibility of flows, which performs high-speed and high-volume computations to identify the clusters of similar flows and aggregate massive number of mice flows into a few meta-flows. Compared with existing solutions, our approach dynamically aggregates large number of such small flows into fewer flows, based on traffic characteristics and access node preferences. Using this approach, we alleviate the problem of processing a large amount of micro flows, and also significantly improve the accuracy of meeting the access node QoS demands. We conducted experiments, using a dataset of up to 100,000 flows, and studied the performance of our algorithm analytically. The experimental results are presented to show the promising effectiveness and scalability of our proposed approach.
The regional centrality plays a very important role in national and regional planning and it is measured by data such as people, goods, and information flows among regions. The inter-regional flows are usually considered by only direct flows, yet indirect flows, which are generated accordingly from direct flows, are not critically considered. Most centrality studies have also hardly reflected the indirect flow in the network analysis. This study demonstrates the significance of the indirect flows to enhance accuracy of the regional centrality. The nationwide dataset of inter-regional commuter traffic matrix is used in this study and analysed into two groups; one to consider only direct flow and the other both direct and indirect flows. The results indicate remarkable differences of centrality raking between two groups such as Yeongam of Jeonnam Province(+60th), Eumseong of Chungbuk Province(+57th), Gwacheon of Gyeonggi Province (-35th), and Nowon of Seoul (-32nd). It clearly shows the significant influence of indirect flow for regional centrality study. This also reveals regional centrality ranking in Korea by considering direct and indirect flows of commuters. Jung, Gangnam, and Jongno of Seoul are categorized in the highest rank group and Ulleung of Gyeongbuk, Ongjin of Incheon, and Jindo of Jeonnam are in the lowest group. The top group includes seven districts of Seoul, two of Busan, and one of Gyeonggi Province. The bottom group includes mostly island and costal areas. As this study shows an accurate method of centrality measurement, it has a significant implication to lead an effective regional planning.
이 연구는 우리 사회에서 지적 자유(intellectual freedom)의 이념을 부정하고 정치·사상적 측면에서 '정보의 자유로운 유통'을 저해하는 근거가 되고있는 법규들이 무엇인지 살펴보고, 이 법규들 혹은 법규의 조항들이 그 내용과 적용과정에 있어 어떠한 문제점을 가지고 있는지 구체적인 사례를 통해 분석하고 있다. 나아가, 정보의 자유로운 유통이 저해당하는 사례가 빈번한 우리의 상황에서, 이 문제에 대해 그 동안 각계가 어떻게 대응해 왔는지 소개하고, 그 대응전략과 방법이 갖는 한게와 문제점에 대해 논으하고 있다. 마지막으로 정보유통의 정치·사상적 규제의 근원이 되고 있는 현행 법규의 개정을 위해 우리가 취해야 할 전략과 방법을 제시하면서, 특히, 지식과 정보의 중개자요 관리자임을 자처해 온 도서관인들이 이러한 사회적 이슈에 대해 적극적인 관심을 갖고 능동적으로 참여할 것을 제안하고 있다.
본 연구는 Barth 외(2001)가 개발한 모형을 이용하여, 표본 내 예측과 표본 외 예측 상황에서의 발생액 및 발생액 구성요소들의 미래 현금흐름 예측력을 검토하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 우리나라의 유가증권 시장 과 코스닥 시장에 상장된 762개 기업의 1994년부터 2007년까지 14년간의 자료를 이용하여 발생액 및 발생액 구성요소의 미래현금 예측력을 검정하였다. 검정 결과 표본 내 예측력 검정에서는 Barth 외(2001)와 유사한 결과가 얻어졌다. 즉, 발생액을 여섯 가지의 구성요소로 추가로 분해한 모형의 표본 내 예측력이 비교 대상이 된 다른 세 가지 모형(회계이익 모형, 현금흐름 모형, 영업현금흐름 및 총발생액 모형)에 비해 우수하였으며, 여러 상황에서 무형자산 및 이연자산을 제외한 나머지 다섯 가지의 발생액 구성요소는 미래 현금흐름의 예측에 관하여 추가적인 정보 내용을 포함하는 것으로 밝혀졌다. 표본 외 예측에서는 상반되는 결과가 얻어졌다. 표본 외 예측력이 가장 뛰어난 모형은 영업현금흐름만을 독립변수로 포함하는 모형이었으며, Barth 외(2001)의 발생액 분해모형은 비교 대상인 네 가지의 모형 중 예측력이 가장 낮았다. 산업별 및 연도별로 수행된 추가 분석에서도 전반적으로 결과의 강건성을 확인할 수 있었다. 따라서 발생액과 발생액 구성요소가 미래 현금흐름의 예측에 유용한 정보를 전달한다는 Barth 외(2001)의 주장은 표본 외 예측에서는 성립한다고 할 수 없다. 이러한 결과는 미국 자료를 이용한 Lev 외(2005)의 결과와 일치하며, 미국과 한국의 회계기준 제정기관의 입장과 상반된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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