최근의 통신 네트워크에서 teletraffic의 양상은 Poisson 프로세스보다 self-similar프로세스에 의해서 더 잘 반영된다. 이는 통신 네트워크의 teletraffic에 관련하여 self-similar한 성질을 고려하지 않는다면, 통신 네트워크의 성능에 관한 결과는 부정확 할 수밖에 없다는 의미가 된다. 따라서, 통신 네트워크에 관한 시뮬레이션을 수행하기 위한 매우 중요한 요소 중에 하나는 충분히 긴 self-similar한 sequence를 얼마나 잘 생성하느냐의 문제이다. 본 논문에서는 FFT〔20〕, RMD〔12〕 그리고 SRA〔5, 10〕 방법을 이용한 세 개의 pseudo-random self-similar sequence 생성기를 비교 분석하였다. 본 Pseudo-random self-similar sequence 생성기의 성질을 매우 긴 sequence를 생성하는데 요구되는 통계적인 정확도와 생성시간에 대해서 분석하였다. 세 개의 pseudo-random self-similar sequence 생성기의 성능은 Hurst 변수의 상대적인 정확도로 보았을 때는 유사했으나, RMD와 SRA 방법을 이용한 pseudo-random self-similar sequence 생성기가 FFT 방법을 이용한 것보다 속도 면에서는 훨씬 빠른 것으로 나타났다. 또한 본 연구를 통해서 pseudo-random self-similar sequence 생성기의 비교분석을 위한 좀더 좋은 방법이 필요하다는 것을 보여주었다.
차세대 고속 통신망을 구축하기 위해서는 해결해야 할 많은 문제들이 있는데, 이 중에서 기본적으로 고려해야 할 사항은 바로 망에 흐르는 트래픽의 특성 분석이다. 현재 제공되는 많은 인터넷 서비스들의 동작 특성은 자기 유사성(Self-similar)이라는 기존에 고려되던 트래픽 특성과는 완전히 다른 장기간 의존성의 성질들을 가진다는 것이 증명되었다 이러한 장기간 의존성 성질을 표현하기 위한 모델로는 자기유사 모델이 있는데, 이것은 단기간 의존성을 표현하는 기존의 모델인 포아송 모델과는 상반되는 개념이다. 따라서 차세대 통신망의 설계 및 디멘져닝을 위해서는 무엇보다도 데이터 트래픽의 주요 특성인 버스트성(Burstiness)과 자기유사성이 반영된 트래픽 모델이 요구된다. 여기서 자기유사성은 허스트 파라미터(Hurst Parameter)로 특성화 될 수 있다. 본 논문에서는 데이터 트래픽의 자기유사성 및 큐잉지연을 고려한 유효대역폭 산출식을 유도하여 시뮬레이션 결과와 비교 분석하였다.
현재 제공되는 인터넷 서비스들의 동작 특성은 기존에 고려되던 트래픽 특성과는 완전히 다른 자기 유사성(Self-similarity)이라는 성질을 가진다는 것이 증명되었다. 자기 유사성은 장기간 의존성으로 표현되는데, 이것은 단기간 의존성 성질을 갖는 기존의 모델인 포아송(Poisson) 모델과는 상반되는 개념이다 따라서 차세대 통신망의 설계 및 디멘져닝을 위해서는 무엇보다도 데이터 트래픽의 주요 특성인 버스트성(Burstiness)과 자기유사성이 반영된 트래픽 모델이 요구된다. 여기서 자기유사성은 허스트 파라미터(Hurst Parameter)로 특성화 될 수 있다. 이러한 관점에서 본 논문에서는 데이터 트래픽 특성이 서로 다른 다수의 데이터 트래픽의 통합되어 통신망에 입력되는 경우 주요 파라미터인 허스트 파라미터의 변화를 다양한 환경 하에서 분석하였고 이를 시뮬레이션 결과와도 비교하였다.
최근의 컴퓨터 네트워크에서 teletraffic의 양상은 Poisson 프로세스보다 self-similar 프로세스에 의해서 더 잘 반영된다. 이는 컴퓨터 네트워크의 teletraffic에 관련하여 self-similar한 성질을 고려하지 않는다면, 컴퓨터 네트워크의 성능에 관한 결과는 부정확 할 수밖에 없다는 의미가 된다. 따라서, 통신 네트워크에 관한 시뮬레이션을 수행하기 위한 매우 중요한 요소 중에 하나는 충분히 긴 self-similar한 sequence를 얼마나 잘 생성하느냐의 문제이다. 본 논문에서는 SRA (successive random addition) 방법을 이용한 pseudo-random self-similar sequence 생성기를 구현 및 분석하였다. 본 pseudo-random self-similar sequence 생성기의 성질을 매우 긴 sequence를 생성하는데 요구되는 통계적인 정확도와 생성시간에 대해서 분석하였다. 본 논문에서 제안한 SRA 방법을 이용한 pseudo-random self-similar sequence 생성기의 성능은 Hurst 변수의 상대적인 정확도로 보았을 때, 그리고 sequence의 생성시간을 고려했을 때에 적합함을 보였다. 이 생성기의 이론적 complexity는 n개의 난수를 발생하는데 O(n)이 요구된다.
최근의 통신 네트워크에서 teletraffic의 양상은 Poisson 프로세스보다 self-similar 프로세스에 의해서 더 잘 반영된다. 이는 통신 네트워크의 teletraffic에 관련하여 self-similar한 성질을 고려하지 않는다면, 통신 네트워크의 성능에 관한 결과는 부정확 할 수밖에 없다는 의미가 된다. 따라서, 통신 네트워크에 관한 시뮬레이션을 수행하기 위한 매우 중요한 요소 중에 하나는 충분히 긴 self-similar한 sequence를 얼마나 잘 생성하느냐의 문제이다. 본 논문에서는 fractional Gaussian noise와 wavelet 변환을 이용한 새로운 pseudo-random self-similar sequence 생성기를 구현 및 분석하였다. 특별히 본 생성기는 다른 wavelet 변환보다 long range dependent한 프로세스들의 self-similar 구조에 잘 맞기 때문에 좀더 정확한 결과를 유도할 수 있는 Daubechies wavelet을 사용하였다. 본 생성기를 이용하여 매우 긴 sequence를 생성하는데 요구되는 통계적인 정확도와 생성시간에 대해서 분석하였으며, 본 논문에서 제안한 생성기의 성능은 Hurst 변수의 상대적인 정확도로 보았을 때, 그리고 sequence의 생성시간을 고려했을 때에 매우 우수함을 보였다. 이 생성기의 이론적 complexity는 n개의 난수를 발생하는데 0(n)이 요구된다.
본 논문에서는 실제 네트워크에서 측정되고 있는 시간축상으로 매우 불안정한 상태의 트래픽 즉, ON/OFF 소스 모델로 가정하여 발생시킨 self-similar 트래픽을 이용하여 다단으로 이루어진 스위치 모델의 처리시간(processing time)에 따른 출력단에서self-similarity의 변화와 이용도(utilization) 등을 사용하여 네트워크의 성능을 분석한다.
멀티미디어 데이터 전송이 가능한 초고속 통신망의 발달로 음성을 위주로 서비스하던 과거와는 다른 self-similar 특성을 갖는 데이터 트래픽이 발생된다는 것이 알려지고 있다. 이러한 트래픽은 전통적인 네트워크 해석 방법인 포와송 트래픽 모델과는 상당히 차이가 난다는 것이 여러 트래픽의 측정 결과 나타나고 있다. 본 논문에서는 공유 메모리를 갖는 CS(Complete Sharing), DT(Dynamic Threshold), PO(Push-Out) 그리고, SMXQ(Sharing with Maximum Queue)와 같은 다양한 ATM(Asynchronous Transfer Mode) 스위치의 버퍼 관리 기법을 이용하여 입력포트에 self-similar 성질을 갖는 트래픽이 들어올 때 출력포트에서의 self-similarity와 셀 손실률 그리고, 이용률 등을 분석한다.
휴대용 단말기와 이동통신 기술의 발달로 무선 네트워크의 사용이 급증하면서 호스트가 이동중에도 지속적인 네트워킹이 가능한 프로토콜들이 개발되고 있다. Mobile IP는 이동 노드(mobile node)가 인터넷상의 임의의 다른 위치에 접속하여 IP 주소를 변경하지 않고, 홈 주소를 이용하여 통신하며 위치에 따른 care-of address에 의해 데이타를 터널링하여 전달받는다. 본 논문에서는 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 self-similar 트래픽을 갖는 mobile IP의 성능을 분석한다. 일반적으로 데이타 트래픽, 바인딩 갱신시간, 버퍼관리 방법 등은 핸드오프 동안 mobile LP의 성능에 많은 영향을 비친다. 따라서 시뮬레이션 모델을 이용하여 self-similar 트래픽 환경에서 위에 언급된 성능 파라미터들의 영향을 분석한다.
Measurement of network traffic have shown that the self-similarity is a ubiquitous phenomenon spanning across diverse network environments. In previous work, we have explored the feasibility of exploiting the long-range correlation structure in a self-similar traffic for the congestion control. we show that a multiple time scale TCP endows the underlying feedback control with proactivity by bridging the uncertainty gap associated with reactive controls which is exacerbated by the high delay-bandwidth product in broadband wide area networks. Third, we investigate the influence of the three traffic control dimensions-tracking ability, connection duration, and fairness-on performance.
빠른 속도와 넓은 대역폭을 이용한 멀티미디어 데이터 전송이 가능하게 됨으로써 패킷 스위칭 네트워크로부터 발생되는 트래픽은 burstiness 성질을 보여준다. 이러한 트래픽은 전통적인 해석적 방법에서 네트워크의 성능평가를 위해 사용되고 있는 트래픽 모델과는 상당히 다른 selfsimilar 트래픽 성질을 갖고 있다는 것이 실제 트래픽을 측정한 결과 나타나고 있다. 일반적으로 ATM 스위치는 패킷을 효율적으로 전송하기 위해 다양한 공유 버퍼관리 방법을 적용한다. 따라서 본 논문에서는 공유 버퍼를 사용하여 다중 스위치로 상호 연결된 ATM 스위치에서 selfsimilar 트래픽이 이웃 스위치들 간에 미치는 영향을 통하여 초고속 네트워크의 성능을 분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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