• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제2권1호
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• pp.15-21
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• 2004

One of the most important issues in designing a network and realizing a service is dealing with traffic characteristics. Recent experimental research on LAN, WAN, and VBR traffic properties has highlighted that real traffic specificities can not be displayed because the current models based on the Poisson assumption under estimate the long range dependency of network traffic and self-similar peculiarities. Therefore, a new approach using self-similarity characteristics as a real traffic model was recently developed. In This paper we discusses the definition of self-similarity traffic. Moreover, real traffic was collected and we generated self-similar data traffic like real traffic to background load. On the existing ABR congestion control algorithm transmission throughput with the representative ERICA, EPRCA and NIST switch algorithm show the efficient reaction about the burst traffic.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2000년도 추계종합학술대회
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• pp.272-277
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• 2000

본 논문에서는 Self-similar 확률과 정의 및 트래픽외 특성, 그리고 최근 논문들에서 보고된 사례에 대한 동향과 실제의 데이터 트래픽 특성에 대한 분석연구를 통하여 Self-similar 패턴에 대한 연구 결과를 제시하고자 한다.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제3권7호
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• pp.915-920
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• 2002

최근 몇 년 동안 몇몇 환경에서 트래픽 패턴이 Poisson 패턴보다 Self-similar 패턴에 더 가깝다는 것이 입증되어 왔다. 본 논문에서는 이러한 Self-similar 확률과정의 정의 및 트래픽의 특성, 그리고 최근 논문들에서 보고된 사례에 대해서 고찰해 봄으로써, 실제의 이동전화 데이터 트래픽 특성에 적합한지를 응용하고자 한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2001년도 춘계종합학술대회
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• pp.173-178
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• 2001

본 논문에서는 Self-similar 특성을 이용하여 트래픽의 특성을 분석하고, 최근 논문들에서 보고된 사례에 대한 동향과 실제 데이터 트래픽 특성에 대한 분석연구에 대하여 Self-similar 패턴의 분석 결과를 제시한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2001년도 추계종합학술대회
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• pp.454-459
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• 2001

본 논문에서는 Self-similar 특성을 이용하여 트래픽의 특성을 분석하고, 최근 논문들에서 보고된 사례에 대한 동향과 실제 데이터 트래픽 특성에 대한 분석연구에 대하여 Self-similar 패턴의 분석 결과를 제시한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2001년도 추계종합학술대회
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• pp.468-471
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• 2001

최근 몇 년 동안 몇몇 환경에서 트래픽 패턴이 Poisson 패턴보다 Self-similar 패턴에 더 가깝다는 것이 입증되어 왔다. 본 논문에서는 이러한 Self-similar 확률과정의 정의 및 트래픽의 특성, 그리고 최근 논문들에서 보고된 사례에 대해서 고찰해 봄으로써, 실제의 이동전화 데이터 트래픽 특성에 적합한지를 응용하고자 한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제10권11호
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• pp.3098-3103
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• 2009

본 논문에서는 실제 네트워크 트래픽 측정을 통해 트래픽의 Self-similar 특성을 관찰하고, Self-similar 특성을 갖는 TCP-MT 기반 모델과 지수 분포 모델의 트래픽을 비교 분석함으로써, 최적화 된 네트워크 설계 및 성능분석을 이루고자 한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제5권11호
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• pp.1946-1958
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• 2011

Wireless Sensor Network (WSN) is made up of a number of sensor nodes and base stations. Traffic flow in WSN appears self-similar due to its data delivery process, and this impacts queue length greatly and makes queuing delay worse. Active queue management can be designed to improve QoS performance for WSN. In this paper, we propose self-similar traffic rate estimating algorithm named Power-Law Moving Averaging (PLMA) to regulate packet marking probability. This algorithm improves the availability of the rate estimation algorithm under the self-similar traffic condition. Then, we propose an adaptive Proportional Integral algorithm (SSPI) based on the estimation of the Self-Similar traffic rate by PLMA. Simulation results show that SSPI can achieve lower queue length jitter and smaller setting time than PI.

• 한국통신학회논문지
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• 제31권5A호
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• pp.441-450
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• 2006

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.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 1999년도 춘계종합학술대회
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• pp.146-151
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• 1999

기존의 큐잉 분석은 네트워크 용량설계 및 성능 예측을 할 때 상당히 유용하지만, 대부분의 실제 경우에서 큐잉 분석으로부터 예측된 결과는 실제 관측된 성능과는 상당히 다르다. 특히, 최근 몇 년 동안 몇몇 환경에서 트래픽 패턴이 Poisson 패턴보다는 차라리 Self-similar 패턴에 더 가깝다는 것이 입증되어 왔다. 본 논문에서는 이러한 Self-similar 확률과정의 정의 및 트래픽의 특성, 그리고 최근 논문들에서 보고된 사례에 대해서 고찰해 봄으로써, 실제의 데이터 트래픽 특성에 대해 더 나은 이해를 제공하고자 한다.