Transmission control protocol friendly rate control (TFRC) is designed to mainly provide optimal service for unicast applications, such as multimedia streaming in the best-effort Internet environment. However, high bandwidth networks with large delays present an environment where TFRC may have a problem in utilizing the full bandwidth. TFRC inherits the slow-start mechanism of TCP Reno, but this is a time-consuming process that may require many round-trip-times (RTTs), until an appropriate sending rate is reached. Another disadvantage inherited from TCP Reno is the RTT-unfairness problem, which severely affects the performance of long-RTT flows. In this paper, we suggest enhanced TFRC for high quality video streaming over high bandwidth delay product networks. First, we propose a fast startup scheme that increases the data rate more aggressively than the slow-start, while mitigating the overshooting problem. Second, we propose a bandwidth estimation method to achieve more equitable bandwidth allocations among streaming flows that compete for the same narrow link with different RTTs. Finally, we improve the responsiveness of TFRC in the presence of severe congestion. Simulation results have shown that our proposal can achieve a fast startup and provide fairness with competing flows compared to the original TFRC.
HTTP 적응적 스트리밍은 네트워크 상태에 따라 비디오의 품질을 조절하여 사용자 체감 품질을 향상시키는 비디오 스트리밍 서비스이다. HTTP 적응적 스트리밍 서비스에서 비디오 콘텐츠는 여러 품질과 일정 길이를 가지는 비디오 세그먼트로 나누어지며, 클라이언트는 적절한 품질의 세그먼트를 요청한다. 그러나 기존의 세그먼트 스케줄러는 TCP에 대한 고려 없이 일정 간격으로 세그먼트를 요청하므로 TCP 연결이 초기화되어 Slow-start를 다시 수행해 비디오 전송률이 감소한다. 본 논문에서는 HTTP 적응적 스트리밍 서비스의 품질을 향상시키기 위한 TCP 인지형 세그먼트 스케줄링 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 TCP 연결이 초기화되는 것을 방지하기 위해 비디오 세그먼트의 요청 시간을 조절하며, 세그먼트를 요청하는 시점을 고려하여 안정적인 비디오 스트리밍을 수행한다. 시뮬레이션을 통해 제안하는 기법이 끊김 현상 없이 HTTP 적응적 스트리밍 서비스의 품질을 향상시키는 것을 확인하였다.
다수의 클라이언트가 대역폭을 공유해 스트리밍 서비스를 받는 경우 HTTP 적응적 스트리밍(HTTP Adaptive Streaming)은 세그먼트 요청의 ON-OFF 패턴으로 인해 대역폭을 부정확하게 측정하는 문제가 있다. ON-OFF 패턴으로 인한 문제를 해결하기 위해 제안된 PANDA (Probe AND Adapt)는 목표 대역폭을 증가시키면서 요청할 세그먼트의 품질을 결정한다. 하지만 목표 대역폭을 고정된 양만큼 증가시키기 때문에 대역폭 활용도가 낮고 대역폭 변화에 느리게 반응하는 문제가 있다. 본 논문에서는 PANDA의 낮은 대역폭 활용도와 느린 반응성을 개선하기 위한 비디오 품질 조절 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 세그먼트 다운로드 시간과 요청 간격을 비교해 대역폭 활용도를 판단한 후 대역폭 활용도에 따라 목표 대역폭을 증가시키는 양을 조절한다. 실험을 통하여 제안하는 기법이 대역폭을 충분히 활용하고 대역폭 변화에 빠르게 반응하는 것을 확인하였다.
SCTP(stream control transmission protocol)는 데이터 전송을 위한 전송 계층 프로토콜로서, 많은 부분에서 TCP(transmission control protocol) 방식을 따른다. 하지만 멀티 호밍(multi-homing)과 멀티 스트리밍(multi-streaming)의 특징을 가짐으로 성능의 차이를 갖는다. 이 논문에서는 SCTP 혼잡제어 중에서 초기 슬로우 스타트 단계에 초점을 맞추어 데이터 전송을 분석하고, 대역폭, 지연시간 및 데이터 크기에 따른 SCTP와 TCP 평균 전송 시간을 측정하고 비교하였다. 아울러 SCTP와 TCP의 평균 전송시간에 영향을 미치는 요인인 초기 윈도우 크기를 데이터 크기에 따라 측정하였다. 실험을 위한 서버와 클라이언트 프로그램은 SCTP socket API를 이용하여 C 언어로 작성되었고, 전송 시간은 이더리얼 프로그램을 사용하여 측정되었다. 서버와 클라이언트 사이의 데이터 전송 방법은 라운드 로빈(round robin) 방법을 사용하였다. 실험 결과, SCTP는 초기 슬로우 스타트 단계에서 TCP 보다 평균 전송 시간에 있어 약 15% 정도 향상된 성능을 보였으며, 그 이유는 SCTP 초기 윈도우 크기가 TCP 보다 크기 때문으로 확인되었다.
네트워크의 안정성을 보장하면서 멀티미디어 스트리밍 서비스의 품질을 향상시키기 위해서 TFRC(TCP-Friendly Rate Control) 프로토콜이 제안되었다. 그러나 TFRC의 Slow-start 알고리즘은 TCP와 같이 가용대역폭을 초과하여 패킷을 전송하는 오버슈트 (Overshoot) 문제로 인해 스트리밍 비디오 화질을 열화시키는 패킷 손실을 발생시킨다. 본 논문에서는 TFRC의 오버슈트에 의한 패킷 손실을 줄이기 위한 Slow-start 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 네트워크의 혼잡 정도에 따라서 전송률의 증가량을 감소시킴으로써 패킷 손실을 감소시켰다. 시뮬레이션을 통해서 제안하는 알고리즘이 기존의 Slowstart 알고리즘 보다 적은 패킷 손실을 발생시키는 것을 보였다.
광대역 무선 네트워크 환경에서 TCP의 혼잡 제어 알고리즘은 미디어 스트리밍 서비스가 요구하는 대역폭 및 지연 한계를 보장하기 어렵다. 본 논문에서는 효율적인 멀티미디어 전송을 위한 혼잡 제어 기법인 COLO TCP(Concave Increase Slow Start Logarithmic Increase Congestion Avoidance TCP)를 제안하였다. COLO TCP는 저속증가 (Slow Start) 구간에서 오목 증가 (Concave Increase) 알고리즘을 적용하여 다량의 패킷 손실을 방지한다. 혼잡회피 (Congestion Avoidance) 구간에서는 패킷 손실 이후 감소된 혼잡 윈도우를 빠르게 복구하는 로그 증가(Logarithmic Increase) 알고리즘을 사용한다. 또한 높은 네트워크 활용도와 패킷 손실률의 감소를 위해 가산 증가(Additive Increase) 알고리즘과 적응 감소 (Adaptive Decrease) 알고리즘을 적용하였다. 실험 결과를 통해 COLO TCP가 효율적인 멀티미디어 데이터 전송이 가능한 것을 확인하였다.
Nowadays, cloud computing is becoming more popular among companies. However, the characteristics of cloud computing such as a virtualized environment, constantly changing, possible to modify easily and multi-tenancy with a distributed nature, it is difficult to perform attack detection with traditional tools. This work proposes a solution which aims to collect traffic packets data by using Flume and filter them with Spark Streaming so it is possible to only consider suspicious data related to HTTP Slow Rate Denial-of-Service attacks and reduce the data that will be stored in Hadoop Distributed File System for analysis with the FP-Growth algorithm. With the proposed system, we also aim to address the difficulties in attack detection in cloud environment, facilitating the data collection, reducing detection time and enabling an almost real-time attack detection.
DASH는 네트워크 상황에 따라 클라이언트가 서버에게 멀티미디어 콘텐츠를 요청하고 이를 이용하여 멀티미디어 콘텐츠를 전송하는 적응형 스트리밍 기술이다. 이러한 구조에서 멀티미디어 콘텐츠 사용자에게 최선의 품질을 보장하기 위해서는 정확한 가용 대역폭 측정이 필요하다. 그런데 TCP의 전송 특성을 고려하지 않는 DASH는 이전 미디어 세그먼트 크기에 따라 측정된 가용 대역폭이 다르고 때문에 사용자에게 QoE를 보장하기 어렵다. 본 논문은 TCP Slow start구간을 가용 대역폭 측정에서 배제하여 가용대역폭 측정 오류를 줄이는 새로운 dash대역폭 측정 방법을 제안한다. 제안 방법은 이전 세그먼트 크기에 따라 가용 대역폭 측정의 결과가 달라지는 문제를 해결할 수 있다. 우리가 제안하는 가용 대역폭 측정 방법을 오픈 소스 기반 DASH시스템에서 구현하여 기존 대역폭 측정 방법과 성능을 비교 평가하였다. 성능 평가 결과 제안 방법은 기존 대역폭 측정 방법에 비해 정확도가 20% 향상되었다. 또 평균 세그먼트 서비스 품질, 세그먼트 품질 변경 횟수 등의 측면에서 사용자 QoE가 개선됨을 확인하였다.
멀티미디어 데이터를 이종의 수신자에게 안정적으로 전달하고자 하는 것은 인터넷에서 중요한 주제 중의 하나이다. 특히, 최근에 소개된 계층형 MDC(Layered Multiple Description Coding) 기법은 오버레이 멀티캐스트에서 이 문제를 효율적으로 해결하는데 중요한 접근방법이다. 그러나, 이 과정에서 저속 수렴(slow convergence)과 참가 실험(join experiment) 동안에의 손실과 같은 문제가 새롭게 발생하게 되었다. 본 논문에서는 비디오 스트리밍 서비스에서 위의 문제를 해결할 수 있는 효율적인 계층형 멀티캐스트 혼잡 제어 기법을 소개한다. 여기서 제시하는 기법의 가장 특징적인 점은 사용자가 수신할 계층(layer)의 수를 결정하기 위하여 패킷페어(packet-pair)방식에 기반한 수신률 조절 메커니즘을 사용하는 것이다. 결과적으로 본 논문에서는 수신자가 최적의 전송률에 빠르게 수렴하면서도 손실을 최소화할 수 있는 종단-대-종단간 혼잡 제어 기법을 제시한다.
본 논문에서는 해운선사의 운영비용 관리를 위해서 현존선의 항차 단위의 선박 경제운항 기술을 위한 개념 연구를 수행하였다. 해운산업 현황과 경제운항 기술개발 현황, 기술 요구사항 및 선박 운영에 필요한 비용 요소를 분석하여 경제운항 관리요소를 도출하였다. 개별 항차를 기준으로 현존선의 경제운항은 연료비와 항만에서 사용되는 비용을 최소화 하는 것이며, 이를 위해서 저속운항, 정속운항, 배수량 관리, 최적 트림, 최적 항로 선정, 터미널 생산성 관리, 선박 에너지 절감 활동을 관리한다. 최적항로, 터미널 생산성 관리는 절감된 시간으로, 저속운항, 정속운항, 최적트림, 선박 에너지 절감은 권고사항 만족 여부를 관리한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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