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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제9권8호
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pp.2774-2796
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2015
Quality-of-service (QoS) provisioning for a cognitive mesh network (CMN) with heterogeneous services has become a challenging area of research in recent days. Considering both real-time (RT) and non-real-time (NRT) traffic in a multihop CMN, [1] studied cross-layer resource management, including joint access control, route selection, and resource allocation. Due to the complexity of the formulated resource allocation problems, which are mixed-integer non-linear programming, a low-complexity yet efficient algorithm was proposed there to approximately solve the formulated optimization problems. In contrast, in this work, we present an application of genetic algorithm (GA) to re-address the hard resource allocation problems studied in [1]. Novel initialization, selection, crossover, and mutation operations are designed such that solutions with enough randomness can be generated and converge with as less number of attempts as possible, thus improving the efficiency of the algorithm effectively. Simulation results show the effectiveness of the newly proposed GA-based algorithm. Furthermore, by comparing the performance of the newly proposed algorithm with the one proposed in [1], more insights have been obtained in terms of the tradeoff among QoS provisioning for RT traffic, throughput maximization for NRT traffic, and time complexity of an algorithm for resource allocation in a multihop network such as CMN.
정의된 SLA의 QoS를 지키기 위해서, 클라우드 시스템은 동적인 사용 패턴에서 발생하는 변화무쌍한 작업 부하를 처리해야 한다. 서비스 관점이외에도 에너지 소비를 최소화 하는 것이 또한 새로운 관심사이다. 이는 클라우드 데이타 센터에서 가상화된 자원을 할당할 때 클라우드 제공자들은 에너지와 성능의 상관관계를 고려해야 한다. 본 논문에서는 호스트 컴퓨터의 작업부하 수준을 탐지하기 위해 동적 임계치를 기반으로 한 자원 프로비저닝 방안을 제시한다. VM선정 정책은 이주할 VM을 선택하기 위해 활용 데이터를 사용하며, VM 할당 정책은 서비스 평판도에 따라 VM들을 호스트에 지정한다. 시뮬레이션을 통해 연구결과를 평가하였으며, 시뮬레이션 결과 이주를 지원하지 않는 비 전력 방법뿐만 아니라 동적 임계치, 임의 선정 정책보다 성능이 우수함을 보였다.
본 논문에서는 고품질 멀티미디어 데이터를 IEEE 802.1 Audio Video Bridging 기반의 네트워크를 통해 스마트 자동차와 스마트 홈 및 스마트 공연장에서 실시간으로 송수신할 수 있는 임베디드 플랫폼을 설계를 통해 정밀한 시간 동기화 표준인 IEEE 802.1AS와 QoS 보장을 위한 자원할당 표준인 IEEE 802.1Qat 프로토콜 분석을 통해 성능을 검증한다. 이를 위해 MRP(Multiple Registration Protocol), MMAP(Multicast Address Acquisition Protocol), IEEE 1722, 1722.1 등 AVB의 핵심 Layer-2 프로토콜을 리눅스 운영체제를 기반으로 구현한다. 아울러 상용 AVB 엔드포인트와 연동 실험을 통해 상호 호환성 및 멀티미디어 스트림의 실시간 송수신이 가능함을 보인다.
무선 인터넷이 기하급수적으로 증가함에 따라 최근 네트워킹과 멀티미디어 서비스에 대한 요구가 증대되어가고 있다. RTP는 인터넷 위에서 멀티미디어 통신을 지원하고 확장성과 유선환경에서의 적응력을 높였다. 그러나 RTP는 무선환경 안에서 양단간 QoS를 지원하지 못하는 제한을 갖는다. 본 논문은 실시간 멀티미디어 통신 아키텍쳐를 제안하고 하이브리드 흐름 제어를 설계하고 구현한다. 하이브리드 흐름 제어는 네트워크 상태나 사용자의 특성과 같은 메트릭을 이용한 개선된 AIMD를 기반으로 한다. 멀티캐스트 그룹 관리를 통해서 그룹 기반의 하이브리드 흐름제어를 한다. JMF를 이용하여 제안된 흐름 제어를 구현하여 성능을 분석하였다. 적용한 결과 제안된 흐름 제어가 AIMD보다 좋은 성능을 보여 준다.
최근 이동단말기로 멀티미디어 데이터를 서비스 받는 사례가 증가하고 있다. 그러나 이동단말기는 저장공간이나 주 메모리가 부족하여 멀티미디어 데이터를 한꺼번에 다운로드 받는 것이 쉽지 않으므로 스트리밍 형태로 서비스를 받는 것이 일반적이다. 이러한 스트리밍 서비스는 정해진 시간 안에 지속적으로 데이터가 전송되어야 끊이지 않게 서비스를 받을 수 있다. 따라서 이 논문에서는 멀티미디어 프리젠테이션을 협소한 저장 공간을 갖는 이동단말기에서 재생이 가능할 수 있도록 하기 위한 여러 가지 기법을 제안하고자 한다. 먼저 프리젠테이션이 이동단말기에서 재생이 가능한지 파악하는 프리젠테이션 영역 분할 기법과 재생가능성 분석기법을 통해 재생여부를 분석한다. 만약 이 분석 시에 재생이 불가능한 멀티미디어 프리젠테이션이 있다면 EPOB(End point or over Bandwidth)지점을 이용한 선인출(prefetch)기법을 적용한다. 이 기법은 선인출을 통해서 멀티미디어 프리젠테이션들을 사용자 QoS를 유지시키며 재생이 가능하도록 해준다. 즉, 선인출 스케줄링 기법을 통해서 각각의 프리젠테이션들이 선인출하는 시점과 데이터의 양을 지정해 줌으로서 원활한 멀티미디어 프리젠테이션을 재생 할 수 있도록 제안하였다.
본 논문은 QAM 신호의 전송시 비선형 통신 채널에서 발생되는 부호간 간섭을 최소화시켜 Qos를 개선할 수 있는 블라인드 등화 알고리즘인 CM-MMA (Constellation Matching-MMA)와 RMMA (Region-based MMA)의 성능 비교에 관한 것이다. 적응을 위한 탭 계수 갱신에서 CM-MMA는 기존 MMA 비용 함수에 sinusoidal power function의 constellation matching error 항을 부가되어 nonconstant modulus 신호의 오차를 이용하며, RMMA는 nonconstant modulus 등화기 출력 constellation을 4-QAM의 constant modulus 신호로 변환한 후 오차를 이용하게 된다. 이와 같은 오차 신호에 의해 이들은 상이한 적응 성능을 가지므로, 논문에서는 이들 알고리즘의 적응 등화 성능을 비교하며 이를 위하여 등화기 출력 성상도, 잔류 isi, 최대 찌그러짐과 SER을 적용하였다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과 RMMA가 CM-MMA 보다 수렴 속도, 잔여량 및 잡음 강인성의 모든 성능에서 우월함을 알 수 있었다.
최근 멀티미디어 스트리밍 서비스가 활성화되면서 향후 고품질의 멀티미디어 융합 콘텐츠 서비스의 수요가 크게 증가할 것으로 예측되는 가운데, QoS가 보장된 서비스를 제공하기 위해서는 멀티미디어 스트리밍 트래픽 증가에 따른 네트워크 부하증가 문제를 선결적으로 해결해야 한다. 이를 위해서는 이기종 망간의 끊김없는 이동성 지원을 통한 효율적인 네트워크 리소스 관리 및 이동성 지원 기술이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 네트워크 상황정보를 사전에 인지하고 핸드오버지연으로 인한 패킷 손실을 줄이기 위해 MIH기술을 활용하였으며, FPMIPv6 통합망에서의 계층형 이동성 관리기법 도입을 통한 지능형 인터페이스 제공이 가능한 ACLMIH-FHPMIPv6(Advanced Cross-Layering Algorithm for MIH over FHPMIPv6)설계기법을 제안한다.
현대 네트워크의 급속한 성장과 복잡성 증가는 전통적인 네트워크 아키텍처의 한계를 부각시켰다. 이러한 과제에 대응한 SDN(Software-Defined Network)의 등장은 기존의 네트워크 환경을 변화시켰다. SDN은 제어부와 데이터부를 분리하고 중앙 집중식 컨트롤러를 사용하여 네트워크 동작을 조정한다. 하지만 이러한 구조도 최근 수많은 IoT(Internet of Things) 기기의 급속한 확산으로 엄청난 양의 트래픽이 발생하게 되었고 이는 네트워크의 전송 속도를 느리게 할 뿐 아니라 QoS(Quality of Service)를 보장하기 어렵게 만들었다. 이에 본 논문에서는 어느 특정 IP에서 다량의 데이터가 유입되는 경우 즉, 서버 과부화 및 데이터 손실이 발생하게 되어 전체적인 네트워크 지연이 발생할 시 기존의 데이터처리 스케줄링 기법인 RR(Round-Robin) 방식에서 해당 IP와 임의의 서버(처리기)를 Mapping 하는 방식으로 전환하여 데이터를 부하분산하는 기법을 제안하고자 한다.
본 논문에서는 인터넷 애플리케이션 트래픽 분류방법으로 대표되는 포트 번호 및 페이로드 정보를 이용하는 방법론의 한계점을 극복하는 대안으로서, SVM을 기반으로 한 계층적 인터넷 애플리케이션 트래픽 분류 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 이진 분류기인 SVM과 단일클래스 SVM의 대표적 모델인 SVDD를 계층적으로 결합한 새로운 트래픽 분류 모델로서, 학내에서 수집된 양방향 트래픽 플로우 데이터에 대한 최적의 속성 부분집합을 선택한 후, P2P 트래픽과 non-P2P 트래픽을 빠르게 분류하는 첫 번째 계층, P2P 트래픽들을 파일공유, 메신저, TV로 분류하는 두 번째 계층, 그리고 전체 16가지 애플리케이션 트래픽별로 세분화 분류하는 세 번째 계층으로 구성된다. 제안된 시스템은 인터넷 애플리케이션 트래픽을 coarse 혹은 fine하게 분류함으로써 효율적인 시스템의 자원 관리, 안정적인 네트워크 환경의 지원, 원활한 대역폭의 사용, 그리고 적절한 QoS를 보장할 수 있다. 또한, 새로운 애플리케이션 트래픽이 추가되더라도 전체 시스템을 재학습시킬 필요 없이 새로운 애플리케이션 트래픽만을 추가 학습함으로써 시스템의 점증적 갱신 및 확장성도 가능하다. 실험을 통하여 제안된 시스템의 성능을 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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