국내의 사용자 프로그램으로 Port Redirection 서버를 통해 주소 변환 정보를 받아 사용자의 트래픽을 변환시키는 기술은 미비하다. 일반적으로 네트워크 장비에서 구현되는 기술로써 네트워크 장비를 경유하여 입출력되는 트래픽에 대해 특수한 목적으로 활용하는 네트워크 기술의 일부이다. 이러한 특수 목적을 달성하기 위한 L4 Switch 장비와 네트워크 구조에 따라 여러 대의 추가적인 비용들이 발생한다. 이러한 문제점을 개선하기 위하여 단말기의 Network Layer에서 L4 스위치의 Redirection기능을 구현하여 네트워크 구조에 관계없이 원하는 Traffic을 한 곳으로 집중시켜 통제와 모니터링을 중앙 집중하여 관리할 필요성이 있다. 따라서, 본 논문에서는 Client 단에서의 Protocol Redirection을 통한 트래픽의 중앙통제시스템을 제안하고자 한다.
본 논문에서는 교통사고를 예방하고 교통사고 구간 대기시간을 줄이기 위해서 신경망을 이용한 예측방법을 제안한다. 뿐만 아니라, 교통사고 예측에 있어서 신경망에 정규화하지 않은 데이터를 사용하는 방법을 제시한다. 이 방법은 신경망 훈련시 데이타의 최대 값을 추정할 필요가 없어 정규화 없이 신경망을 사용 가능하며, 신뢰성 예측 결과도 추정된 최대 값과 실제 획득될 최대 값과의 차이(추정 오차)만큼 정확해질 수 있다. 또한 비정규화 된 데이터를 사용하는 방법이 데이터의 최대값을 알고 있다고 가정한 상태의 정규화된 방법보다 예측 정확성이 좋음을 보였다. 모의실험결과 제안된 신경망 예측시스템이 신경망을 고려하지 않은 기존방법보다 교통사고 구간 대기시간을 줄일 수 있음을 입증했다. 이와 같이 검증된 예측능력을 바탕으로 사용자에게 교통상황을 실시간으로 서비스하기 위하여 센서 데이터베이스를 이용한 실시간 교통정보 예보 시스템을 제안한다.
최근 급격히 증가한 모바일 기기의 활성화로 인하여 CMM 기반의 LTE/EPC 네트워크에 과다한 데이터/제어 트래픽의 수용이 힘들어지는 문제가 중요 이슈로 부각되고 있다. 이를 해결하기 위하여 IETF에서는 Distributed Mobility Management (DMM) 기반의 이동성 관리 방안을 제안하였다. 하지만, DMM 기술은 중앙의 트래픽 부하 분산에 초점을 두고 있어서 과다한 제어 트래픽 수용에 관한 문제를 해결하기에는 부족하다. 따라서, 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 SDN을 기반으로 CMM과 DMM을 함께 이용하는 C-DMM LTE/EPC 네트워크 구조를 제시한다. 이를 위하여, 기존의 LTE/EPC 네트워크 구조 변경을 최소화 하면서도 효율적인 DMM을 지원하기 위하여 기존 P-GW와 유사한 기능을 수행하는 Packet Data Network Edge Gateway (P-EGW)를 LTE 단말에 근접한 위치에 분산 배치하는 새로운 LTE/EPC 모델을 제안하고, 이를 위하여 단말의 이동성 및 PDN 연결 개수에 따라서 CMM과 DMM 기법 사이 중 하나를 선택하는 방안을 제안한다. 마지막으로, ONOS 컨트롤러와 Mininet 환경에서 각 기법들 사이의 데이터 처리량 및 제어 트래픽의 처리량을 비교하여 제안하는 네트워크 구조 및 기법에 대한 타당성을 입증한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권10호
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pp.4703-4723
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2018
In recent years, dense small cell network has been deployed to address the challenge that has resulted from the unprecendented growth of mobile data traffic and users. It has proven to be a cost efficeient solution to offload traffic from macro-cells. Software defined heterogeneous wireless network can decouple the control plane from the data plane. The control signal goes through the macro-cell while the data traffic can be offloaded by small cells. In this paper, we propose a framework for cell virtualization and user association in order to satisfy versatile requirements of multiple tenants. In the proposed framework, we propose an interference graph partioning based virtual-cell association and customized physical-cell association for multi-homed users in a software defined small cell network. The proposed user association scheme includes 3 steps: initialization, virtual-cell association and physical-cell association. Simulation results show that the proposed virtual-cell association outperforms the other schemes. For physical-cell association, the results on resource utilization and user fairness are examined for mobile users and infrastructure providers.
In the last decade, substantial progress has been achieved in intelligent traffic control technologies to overcome consistent difficulties of traffic congestion and its adverse effect on smart cities. Edge computing is one such advanced progress facilitating real-time data transmission among vehicles and roadside units to mitigate congestion. An edge computing-based deep reinforcement learning system is demonstrated in this study that appropriately designs a multiobjective reward function for optimizing different objectives. The system seeks to overcome the challenge of evaluating actions with a simple numerical reward. The selection of reward functions has a significant impact on agents' ability to acquire the ideal behavior for managing multiple traffic signals in a large-scale road network. To ascertain effective reward functions, the agent is trained withusing the proximal policy optimization method in several deep neural network models, including the state-of-the-art transformer network. The system is verified using both hypothetical scenarios and real-world traffic maps. The comprehensive simulation outcomes demonstrate the potency of the suggested reward functions.
The aim of this study is to identify the data traffic capacity of 3G mobile communication networks, especially of cdma2000-1X networks. Three-layered ON/OFF traffic model is used to describe the dynamics of data traffics and the process of data transmission such as packet scheduling. We construct a simulator fully incorporating packet handling process of cdma2000-lX data network as well as three-layered ON/OFF traffic model describing the behavior of source data traffics. To get influence of traffic parameters on performance measures, the extensive simulations were performed for several data sets which are obtained from real trace data or previous studies. The experimental results show that the engineered throughput satisfying QoS criteria is approximately 25% of total capacity. Finally, some proposals to improve the system capacity are followed.
NGN(Next Generation Network)을 목표로 최근에 들어 사용자의 QoS요구 시, 다양한 QoS를 패킷네트워크에서 처리한 수 있도록 IETF에서 DiffServ, RSVP, MPLS등과 같은 패킷 QoS기법에 대한 표준화 작업이 진행중이며, 그 중에서 DiffServ네트워크가 대표적이다. 따라서 본 논문에서는 이 DiffServ패킷 네트워크상에서 다양하게 유입되는 트래픽의 종류에 따라 사용자의 응용에 적절히 대응하여 트래픽을 처리하는 라우팅 기법트래픽 모델 및 알고리즘을 연구하고 기존의 최선형(Best effort) 즉, 지연에 민감하지 않은 트래픽을 처리하기 위한트래픽 분산 라우팅 프로토콜(Traffic-Balanced Routing Protocol : TBRP), 최적의 중간 노드를 선택하여 유무선 통합과 높은 순위의 상호형 데이터를 처리하기 위한 계층적 라우팅 프로토콜(Hierarchical Traffic-Traffic-Scheduling Routing Protocol : HTSRP), 대화형 또는 스트리밍 패킷서비스를 위한 즉, QoS파라미터을 기반으로 엑세스 계층의 자원 활용도를 최대화하고 지연에 민감한 트래픽 처리하는 HTSRP_Q(HTSRP for QoS)를 연구하였고, 이를 기반으로 각 트래픽 모델에 대한 매핑기법과 관리기법을 연구하였다. 본 연구에서 제시한 프로토콜은 트래픽 모델은 다양한 엑세스망과 백본망에 유연한 트래픽 처리기법으로서 NGN의 효율성과 안정성에 적합하였다.
비행계획 연관은 안전하고 신속한 관제 업무를 위해 매우 중요한 기능이다. 본 논문에서는 레이더 감시자료 중 MRT 데이터와 비행계획을 연관시키는 과정에서 발생하는 네트워크 부하를 최소화함으로써 전체적인 항공교통 자동화 시스템의 성능을 향상을 도모할 수 있는 CWP MRT 처리 모듈을 구현하였다. 구현 모듈은 분산형 연관 방식을 적용함으로써 항공교통관제 자동화 시스템의 효율성과 안전성을 동시에 확보하며, 인코딩 방식의 비행계획 연관 MRT 데이터 포맷을 사용함으로써 네트워크 사용률을 감소시킨다. 구현 모듈은 독립형 연관 방식에 비해 네트워크 사용량이 8.54~12.11% 낮았으며, 네트워크 공정성이 8.37~11.27% 높은 것을 확인하였다.
In this paper, we proposed TASL-MAC, a medium-access control (MAC) protocol for wireless sensor networks. In wireless sensor networks, sensor nodes are usually deployed in a special environment, are assigned with long-term work, and are supported by a limited battery. As such, reducing the energy consumption becomes the primary concern with regard to wireless sensor networks. At the same time, reducing the latency in multi-hop data transmission is also very important. In the existing research, sensor nodes are expected to be switched to the sleep mode in order to reduce energy consumption. However, the existing proposals tended to assign the sensors with a fixed Sleep/Listening schedule, which causes unnecessary idle listening problems and conspicuous transmission latency due to the diversity of the traffic-load in the network. TASL-MAC is designed to dynamically adjust the duty listening time based on traffic load. This protocol enables the node with a proper data transfer rate to satisfy the application's requirements. Meanwhile, it can lead to much greater power efficiency by prolonging the nodes' sleeping time when the traffic. We evaluate our implementation of TASL-MAC in NS-2. The evaluation result indicates that our proposal could explicitly reduce packet delivery latency, and that it could also significantly prolong the lifetime of the entire network when traffic is low.
본 논문에서는 시스템 사용현황을 파악할 수 있는 데이터를 최대수용 트래픽양과 실제 트래픽량으로 구분해서 측정하며 프로토콜 변경에 따른 트래픽량 변화와 사고발생시의 과부하 조건에서의 트래픽을 분석할 것이다. 이로 인해 전력감시제어설비의 안전성을 극대화할 수 있는 계기를 미련하고자 한다 또한, 현재 유통되고 있는 트래픽이 어느 정도인지를 알고 그 증가율 추세를 파악하여 앞으로 예상되는 트래픽량을 미리 예측하여 필요한 대역폭을 미리 확보하는 자료로 활용하고, 네트워크 정보분석을 통한 한정된 네트워크 자원의 효율적인 배치로 안정된 전력감시페어시스템의 운용을 가능하게 함으로써 신뢰성을 향상시킬 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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