최근 인터넷 사용자가 급증함에 따라 전체 인터넷 트래픽의 90%이상을 차지하는 IP 트래픽이 통신망 성능에 미치는 영향은 매우 크다. 따라서 효율적인 망의 설계와 설계된 망의 정확한 성능 평가를 위하여 IP 트래픽의 특성을 반영한 자기유사성(self-similarity) 트래픽 발생기의 설계는 매우 중요하다. 본 논문에서는 OPNET을 이용하여 자기유사성 트래픽 발생기를 설계한다. 이를 위해 Pareto 분포를 갖는 ON-OFF 소스를 이용하고, 이를 다중화하여 중첩시킴으로써 자기유사성의 특성을 구현하였다. 또한 구현한 자기유사성 트래픽 발생기의 성능 평가를 위하여 다양한 통계학적인 접근방법을 통해 자기유사성의 특성을 분석 검증하고, 입력부하 및 다중화 된 소스의 개수에 따른 영향을 분석하였다. 설계된 자기유사성 트래픽 발생기는 유무선 통신망 모델 구현 및 성능 평가 시 IP 트래픽 발생기로 활용될 수 있으며, 자기유사성 트래픽 모델링에서 요구되는 구체적인 파라미터 값의 결정에도 도움이 될 것으로 기대된다.
The common practice to predict the characteristic structural load effects (LEs) in long reference periods is to employ the extreme value theory (EVT) for building limit distributions. However, most applications ignore that LEs are driven by multiple loading events and thus do not have the identical distribution, a prerequisite for EVT. In this study, we propose the composite extreme value modeling approach using clustering to (a) cluster initial blended samples into finite identical distributed subsamples using the finite mixture model, expectation-maximization algorithm, and the Akaike information criterion; (b) combine limit distributions of subsamples into a composite prediction equation using the generalized Pareto distribution based on a joint threshold. The proposed approach was validated both through numerical examples with known solutions and engineering applications of bridge traffic LEs on a long-span bridge. The results indicate that a joint threshold largely benefits the composite extreme value modeling, many appropriate tail approaching models can be used, and the equation form is simply the sum of the weighted models. In numerical examples, the proposed approach using clustering generated accurate extrema prediction of any reference period compared with the known solutions, whereas the common practice of employing EVT without clustering on the mixture data showed large deviations. Real-world bridge traffic LEs are driven by multi-events and present multipeak distributions, and the proposed approach is more capable of capturing the tendency of tailed LEs than the conventional approach. The proposed approach is expected to have wide applications to general problems such as samples that are driven by multiple events and that do not have the identical distribution.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제5권4호
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pp.444-455
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2007
An approach to construct multiple interpretable and precise fuzzy systems based on the Pareto Multi-objective Cooperative Coevolutionary Algorithm (PMOCCA) is proposed in this paper. First, a modified fuzzy clustering algorithm is used to construct antecedents of fuzzy system, and consequents are identified separately to reduce computational burden. Then, the PMOCCA and the interpretability-driven simplification techniques are executed to optimize the initial fuzzy system with three objectives: the precision performance, the number of fuzzy rules and the number of fuzzy sets; thus both the precision and the interpretability of the fuzzy systems are improved. In order to select the best individuals from each species, we generalize the NSGA-II algorithm from one species to multi-species, and propose a new non-dominated sorting technique and collaboration mechanism for cooperative coevolutionary algorithm. Finally, the proposed approach is applied to two benchmark problems, and the results show its validity.
본 논문에서는 기지국 채널 자원을 MNO(Mobile Network Operator)와 MVNO(Mobile Virtual Network Operator)가 공유할 경우 사업자들에게 채널 자원을 공정하고 효율적으로 할당하기 위한 게임 이론적 모델을 제안한다. 제안 모델은 협상(Bargaining) 게임 이론을 이용하며 MNO와 MVNO의 입력 부하를 고려하여 이들 사이의 기지국 채널 자원을 할당한다. 제안 기법은 사업자별 입력 부하가 비대칭적인 경우 입력 부하가 낮은 사업자보다 입력 부하가 높은 사업자에게 보다 많은 양의 채널을 할당하여 기지국의 채널 이용율을 증가시키며 또한 한 사업자의 과도한 입력 부하로 인해 타 사업자의 서비스 품질이 저하되는 것을 방지한다.
최근에 Green IT 에 대한 관심이 증가함에 따라 네트워크 장치에서 발생하는 에너지의 소비를 줄이기 위한 연구가 지속적으로 증가하고 있다. 본 논문에서는 수면모드 (sleeping mode)를 이용하는 OBS 네트워크에서 트래픽 패턴 및 버스트 어셈블 알고리즘이 에너지 절감율과 지연시간에 미치는 영향을 분석한다. 이를 위하여 OPNET Modeler 를 사용하여 지수 분포와 파레토 분포를 가지는 트래픽 생성 모델과 시간 및 길이 기반의 버스트 어셈블 알고리즘을 수행하는 라우터 모델을 구현하고 시뮬레이션을 수행한다. 구현된 시뮬레이터를 통하여 트래픽 패턴 및 버스트 어셈블 방식에 따른 슬리핑 시간, 상태 천이 횟수, 패킷 지연시간 및 에너지 절감율을 측정하고 분석한다.
The existing concrete bridges are time-varying working systems, where the maintenance strategy should be planned according to the time-varying performance of the bridge. This work proposes a time-dependent residual capacity assessment procedure, which considers the non-stationary bridge load effects under growing traffic and non-stationary structural deterioration owing to material degradations. Lifetime bridge load effects under traffic growth are predicated by the non-stationary peaks-over-threshold (POT) method using time-dependent generalized Pareto distribution (GPD) models. The non-stationary structural resistance owing to material degradation is modeled by incorporating the Gamma deterioration process and field inspection data. A three-span continuous box-girder bridge is illustrated as an example to demonstrate the application of the proposed procedure, and the time-varying reliability indexes of the bridge girder are calculated. The accuracy of the proposed non-stationary POT method is verified through numerical examples, where the shape parameter of the time-varying GPD model is constant but the threshold and scale parameters are polynomial functions increasing with time. The case study illustrates that the residual flexural capacities show a degradation trend from a slow decrease to an accelerated decrease under traffic growth and material degradation. The reliability index for the mid-span cross-section reduces from 4.91 to 4.55 after being in service for 100 years, and the value is from 4.96 to 4.75 for the mid-support cross-section. The studied bridge shows no safety risk under traffic growth and structural deterioration owing to its high design safety reserve. However, applying the proposed numerical approach to analyze the degradation of residual bearing capacity for bridge structures with low safety reserves is of great significance for management and maintenance.
현재 급속히 늘어나고 있는 P2P(Peer to Peer) 애플리케이션은 버스트(burst)한 트래픽을 많이 발생시켜 네트워크에 큰 부하를 주고 있다. 따라서 P2P 트래픽의 특징을 분석하고 이것이 네트워크 및 QoS에 미치는 영향을 이해하는 것은 매우 중요하다. 본 논문에서는 P2P 애플리케이션의 사용현황을 알아보기 위해 캠퍼스 네트워크의 트래픽을 측정한 후, 측정한 트래픽의 플로우를 분석하고, P2P 트래픽의 자기 유사성을 측정하여 웹 트래픽과 비교 분석하였다. 분석 결과 P2P 트래픽은 기존의 웹 트래픽보다 더 버스트하였으며, 이는 P2P 트래픽이 네트워크 성능에 악영향을 미치고 있음을 알 수 있었다. 측정한 P2P트래픽을 네트워크 성능평가 및 예측에 용이하게 이용할 수 있게 하기 위해, 이를 자기 유사 트래픽 모델을 이용하여 모델링하였다. 유도한 트래픽 모델의 정확성을 평가하기 위해, SSQ(Single Server Queue)를 이용하여 네트워크 성능 평가에서 매우 중요한 파라미터인 큐의 길이와 손실을 예측하였으며, 이것을 측정된 트래픽의 그것과 비교하여 트래픽 모델의 정확성을 평가하였다. 본 논문에서 사용한 자기 유사 트래픽 모델은 P2P 트래픽을 잘 모델링하고 있었으며, 이 결과는 P2P 트래픽의 특성을 고려한 네트워크 설계와 성능을 평가하고 예측할 때 사용될 수 있다.
본 논문에서는 802.11 무선 랜 네트워크 트래픽의 실제 관측 자료에 대한 연구 결과를 보인다. 패킷 트레이스는 대학 캠퍼스의 무선 랜 시설에서 얻은 자료로서 총합된 트래픽(aggregate traffic), 업스트림 트래픽(upstream traffic), 다운스트림 트래픽(downstream traffic), 그리고 TCP 패킷으로만 구성된 통합된 트래픽으로 이 4개의 트래픽 데이터를 수집하였다. 수집한 데이터에서 byte count 프로세스와 packet count 프로세스로 구성된 트래픽의 시계열과 시계열의 주변분포, 그리고 패킷 크기 분포에 대한 분석을 한다. 4개의 모든 데이터의 byte count 프로세스와 packet count 프로세스에서 장기 의존성 성질이 나타났다. 사용자가 인터넷으로 접속하는 없트�� 트래픽의 평균 패킷 크기는 151.7 byte였는데 다른 데이터의 평균 패킷 크기는 모드 260 byte 이상이었다. 최대 크기를 갖는 패이로드(payload)는 업스트림에서 3%, 그리고 나온트림에서 10%로 나타났다. 이런 분명한 패킷 크기 분포의 차이에도 불구하고 모든 4개의 데이터에서는 허스트(Hurst) 값이 모두 유사하게 나왔다. 허스트 값만으로는 트래픽의 확률적 특성을 충분히 설명할 수가 없다. 트래픽의 특성을 fractional-ARIMA(FARINA) 그리고 fractional Gaussian noise(FGN)으로 모델링을 한다. FGN은 연산을 하는데 있어서는 더 효율적이었고, FARINA는 트래픽 특성을 정확하게 모델링하는데 더 좋은 결과를 얻었다.
인터넷이 발전하면서 이전에 존재하던 응용프로그램과는 다른 새로운 응용프로그램들이 등장하고 있으며, 이에 따라 트래픽의 특징 또한 변하고 있다. 그 결과 새로운 응용프로그램이 네트워크 성능에 미치는 영향도 변하고 있다. 현재 널리 사용되고 있는 P2P(Peer to Peer) 응용프로그램이 발생시키는 트래픽은 기존의 웹(HTTP)이나 FTP(File Transfer Protocol) 응용프로그램의 트래픽과 다른 통계적 특징을 보여주고 있다. 본 논문은 P2P 트래픽의 특징을 분석하기 위해 KT(Korea Telecom)의 가입자망 트래픽을 측정하였다. 측정된 트래픽을 플로우별로 분석을 하고, P2P 트래픽의 자기 유사성을 측정하고 웹 트래픽과 비교하였다. 분석 결과 P2P 트래픽은 기존의 웹 트래픽과 비교해 매우 버스트(burst)하였으며, P2P 응용프로그램들이 업스트림 트래픽과 다운스트림 트래픽을 대칭적으로 만들고 있었다. 네트워크에서 발생되는 패킷 손실과 지연 등 QoS 관련 파라미터를 예측하기 위해, 본 논문에서는 잘 알려진 자기 유사 트래픽 모델을 이용하여 P2P 트래픽을 모델링하고 트래픽 모델의 정확성을 검증하기위해 SSQ(Single Server Queue)를 이용하여 손실확률과 평균 지연시간을 비교하였다 시뮬레이션 결과 자기 유사 트래픽 모델은 P2P 트래픽의 성능을 잘 예측할 수 있었으며, 네트워크를 설계하거나 성능을 측정할 때 입력 트래픽으로서 이 트래픽 모델들을 사용할 수 있다.
The third generation mobile communication needs to provide multimedia service with increased data rates. Thus an efficient allocation of radio and network resources is very important. This paper models the 'burst switching' as an efficient radio resource allocation scheme and the performance is compared to the circuit and packet switching. In burst switching, radio resource is allocated to a call for the duration of data bursts rather than an entire session or a single packet as in the case of circuit and packet switching. After a stream of data burst, if a packet does not arrive during timer2 value ($\tau_{2}$), the channel of physical layer is released and the call stays in suspended state. Again if a packet does not arrive for timerl value ($\tau_{1}$) in the suspended state, the upper layer is also released. Thus the two timer values to minimize the sum of access delay and queuing delay need to be determined. In this paper, we focus on the decision of $\tau_{2}$ which minimizes the access and queueing delay with the assumption that traffic arrivals follow Poison process. The simulation, however, is performed with Pareto distribution which well describes the bursty traffic. The computational results show that the delay and the packet loss probability by the burst switching is dramatically reduced compared to the packet switching.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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