International Journal of Control, Automation, and Systems
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제6권4호
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pp.526-533
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2008
We propose a wavelet neural network (WNN) control method for active queue management (AQM) in an end-to-end TCP network, which is trained by adaptive learning rates (ALRs). In the TCP network, AQM is important to regulate the queue length by passing or dropping the packets at the intermediate routers. RED, PI, and PID algorithms have been used for AQM. But these algorithms show weaknesses in the detection and control of congestion under dynamically changing network situations. In our method, the WNN controller using ALRs is designed to overcome these problems. It adaptively controls the dropping probability of the packets and is trained by gradient-descent algorithm. We apply Lyapunov theorem to verify the stability of the WNN controller using ALRs. Simulations are carried out to demonstrate the effectiveness of the proposed method.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제12권3호
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pp.46-55
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2020
Ad Hoc network is a special wireless network, mainly because the nodes are no control center, the topology is flexible, and the networking could be established quickly, which results the transmission stability is lower than other types of networks. In order to guarantee the transmission of data packets in the network effectively, an improved Queue Ad Hoc On-demand Distance Vector Routing protocol (Q-AODV) for node detection by using blockchain technology is proposed. In the route search process. Firstly, according to the node's daily communication record the cluster is formed by the source node using the smart contract and gradually extends to the path detection. Then the best optional path nodes are chained in the form of Merkle tree. Finally, the best path is chosen on the blockchain. Simulation experiments show that the stability of Q-AODV protocol is higher than the AODV protocol or the Dynamic Source Routing (DSR) protocol.
도시고속도로의 확대와 더불어 일반 간선도로에 접속되는 도시고속도로 진출램프 또한 증가하고 있으며, 진출램프가 혼잡한 간선도로 상에 접속시 간선도로에서의 차량 혼입으로 인한 혼잡 가중 및 이로 인한 진출램프에서의 대기행렬이 역류하여 도시고속도로 본선에 혼잡의 영향이 미치는 현상이 발생하고 있다. 이러한 문제를 해결하고자 본 연구에서는 도시고속도로 진출부 교차로 제어의 개념으로 접근하여 도시고속도로 진출차량을 포함한 간선도로에서의 교통상황(하류부 링크 포함)까지도 고려하여 간선도로가 포화된 경우, 진출램프가 포화된 경우, 간선도로와 진출램프 모두 포화된 경우로 나누어 각 교통상황별 제어전략의 효과를 분석하였으며, 제어전략의 효과에 영향을 미치는 기하조건을 반영하기 위하여 COSMOS에서 제시한 하류부 링크저장공간 200m를 기준으로 이상일 때와 이하일 때로 구분하여 전체 6가지 CASE에 대한 감응식 신호제어전략 적용 전 후의 효과를 평가하였다. 그 결과, 전체 네트워크 차원에서 하류부링크 저장공간 200m 이하일 때 CASE I${\sim}$III에서는 4.4%${\sim}$6.2%, 200m 이상일 때 CASE Ⅳ${\sim}$Ⅵ에서는 6.1%${\sim}$16.2%의 지체 감소 효과가 발생하였으며, 상대적으로 하류부 링크저장공간이 큰 네트워크에서 효과가 더욱 크게 발생한 것으로 분석되었다.
기존의 인터넷 라우터는 Drop tail 방식으로 패킷을 관리한다. 따라서 네트워크 트래픽의 지수적인 증가로 인한 혼잡 상황으로 발생하는 패킷 손실을 해결할 수 없다. 이 문제를 해결하기 위해 IETF(Internet Engineering Task Force)에서는 RED(Random Early Detection)와 같은 능동적인 큐 관리 알고리즘을 제시하였다. 하지만 RED는 동적으로 변화하는 인터넷 트래픽에 대하여 단지 큐 크기의 변화 정보를 얻어 혼잡 상황을 제어하기 때문에 성능에 있어는 매우 비효율적이다. 본 논문에서는 기존의 RED를 개선한 MRED를 제안했다. MRED는 RED에 비하여 휴리스틱한 방법을 이용하여 폐기 확률 값을 계산하고, 이를 실험을 통하여 MRED의 성능을 검증하였다.
Internet Engineering Task Force (IETF) has been considering the deployment of the Random Early Detection (RED) in order to avoid the increasing of packet loss rates which caused by an exponential increase in network traffic and buffer overflow. Although RED mechanism can prevent buffer overflow and hence reduce an average values of packet loss rates, but this technique is ineffective in preventing the consecutive drop in the high traffic condition. Moreover, it increases a probability and average number of consecutive dropped packet in the low traffic condition (named as "uncritical condition"). RED mechanism effects to TCP congestion control that build up the consecutive of the unnecessary transmission rate reducing; lead to low utilization on the link and consequently degrade the network performance. To overcome these problems, we have proposed a new mechanism, named as Extended Drop slope RED (ExRED) mechanism, by modifying the traditional RED. The numerical and simulation results show that our proposed mechanism reduces a drop probability in the uncritical condition.
본 논문은 광대역 ISDN에서 음성 서비스를 효율적으로 제공하는 방법에 관한 연구이다. 음성은 그 특성상 유음구간과 북음구간으로 나누어지며, 음성활성검출에 의하여 실제로 말을 하는 동안만 전송이 이루어질 수 있도록 음성 트래픽을 발생한다. 본 논문에서는 ATM통신망에서 음성을 음성활성검출과 삽입(Embedded) ADPCM으로 코딩하고, 멀티플렉서에서 셀 폐기를 통하여 트래픽을 제어하는 알고리즘에 관하여 연구하였다. 트래픽 제어는 버퍼에 임계값을 주어, 버퍼의 상태가 임계값을 초과하는 경우에 낮은 우선순위를 갖는 음성 셀을 폐기하는 셀 폐기 알고리즘을 사용하였다. 셀 손실 확률, 큐 크기, 평균지연등을 성능분석 파라메터로 설정하고, 트래픽 제어 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여 컴퓨터 시뮬레이션하였다. 이를 통하여 센 폐기방식에 의한 트래픽 제어가 음성의 질을 많이 저하시키지 않으면서도 트래픽 제어를 하지 않을 때에 비하여 전송 대역 이득을 향상시킨다는 것을 확인하였다.
In this paper we consider a local area network (LAN) of dual mode service where one is a token bus and the other is a carrier sense multiple access with a collision detection (CSMA/CD) bus. The objective of the paper is to find the overall cell/packet dropping probability of a dual mode LAN for finite length queue M/G/1(m) traffic. Here, the offered traffic of the LAN is taken to be the equivalent carried traffic of a one-millisecond delay. The concept of a tabular solution for two-dimensional Poisson's traffic of circuit switching is adapted here to find the cell dropping probability of the dual mode packet service. Although the work is done for the traffic of similar bandwidth, it can be extended for the case of a dissimilar bandwidth of a circuit switched network.
Multipath TCP(MPTCP)는 다중 인터페이스를 이용하여 데이터를 동시에 전송하는 전송계층의 프로토콜이다. MPTCP는 비슷한 특성의 망을 사용하는 네트워크 환경에서는 기존 TCP에 비해 우월한 성능을 보이지만 이종 망을 사용하는 MPTCP의 다중경로 중 특정 경로에서 버퍼블로트 현상이 일어나게 되면 급격한 지연시간의 증가로 인해 느린 경로로 전송 된 패킷이 MPTCP 수신버퍼에 도착하지 않게 되어 다른 경로로 수신한 패킷이 수신버퍼에서 대기하는 Head-of-Line(HoL) blocking 현상을 초래하여 기존 TCP 대비 더욱 악화된 성능을 보이기도 한다. 따라서 본 논문에서는 이러한 버퍼블로트 문제를 해결하기 위해 Active Queue Management(AQM) 기법 중 Adaptive Random Early Detection(ARED), Controlled Delay(CoDel), Proportional Integral Controller Enhanced(PIE)를 네트워크에 적용하여 이종 망에서 MPTCP 성능 개선을 목표로 실험을 진행하였다. 성능 향상을 살펴보기 위해 Linux 기반의 유선 테스트베드를 구축하고 기존 드롭 테일과 AQM을 비교분석하여 AQM 기반의 TCP가 bufferbloat가 있는 다중경로 MPTCP의 성능을 향상시키는 것을 살펴보았다.
스마트 공장은 미리 입력된 프로그램에 의해 생산시설이 수동적으로 움직이는 공장 자동화 작업 방식과는 달리, 생산 설비 스스로 작업 방식을 결정하여야 한다. 생산 설비 스스로 작업 방식을 결정이라 함은, 이를테면 제조 현장에서 설비의 노후, 문제 발생 예측, 제품의 불량 검출 등과 같은 이상 징후가 발생할 시 이를 조기에 발견한 후 스스로 문제를 해결하는 것을 의미한다. 본 논문에서는 제조 현장의 제조 공정 이상 징후 감지를 위해 대기행렬을 이용한 제조 공정 모델링을 제시하고 해당 모델링에서 이상 징후를 기계학습 기술 중 하나인 SVM을 이용하여 이를 감지하도록 한다. 해당 대기행렬을 M/D/1을 사용하였으며, ${\mu}$, ${\lambda}$, ${\rho}$를 기반으로 컨베이어 벨트 제조 시스템을 모델링하였다. SVM을 이용하여 ${\rho}$의 변화량을 통해 이상 징후를 감지했다.
본 논문은 도로 환경에 효율적인 새로운 차선 검출 방법을 제안한다. 기존 차선 검출 방법은 환경적인 변화 속에서 낮은 신뢰성의 문제가 있다. 이러한 문제를 보완하기 위해 그레이 레벨 분할을 이용하여 차선 후보가 되는 영역을 강조한다. 그리고 허프 변환을 이용하여 차선에 가까운 영역의 직선 성분을 추출하고 추출 된 좌표를 기반으로 각 직선마다 ROI 생성한다. 그리고 생성 된 ROI 이미지를 논리연산으로 통합한다. 그리고 ROI 이미지에 이중큐를 이용한 객체 분할로 차선을 결정한다. 제안하는 방법은 기존과 다르게 환경적인 변화에도 차선 검출이 가능하였으며, 하늘, 산 등 배경에 해당하는 영역을 효율적으로 제거하는 장점과 높은 신뢰성을 얻을 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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