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.
This paper suggests a model for the economic evaluation and the selection of alternatives using teletraffic. Economic evaluation is analyzed by the comparison of revenue loss which happens without trunk extension and additional revenue which results from trunk extension. Simulation technique is used as a methodology to apply economic evaluation to telephone system. The study results will provide a support in a optimal decision about investment strategies.
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.
Modern telecommunication switching systems are SPC(Stored Program Control) machines handling voice, data and other kinds of traffic, in an environment which tends to be fully digital switching and transmission. The throughput of such systems is determined by the real time capacity of its centralized or distributed control processors and by the traffic capacity of the switching network. Designers must verify the traffic and call processing capacity of the switching system and check its performance under traffic load before it is put into service. Verification of traffic and call processing capacity of switching systems is one of the problems treated by teletraffic studies ; teletraffic studies are based on stochastic process, queueing theory, simulations and other quantitative methods of decision making. This study suggests the general methodology to evaluate the throughput and performance of the ISDN switching system. TDX-10 ISDN switching system are employed to give illustrative examples of the methodologies discussed in this study.
Modern telecommunication switching systems are SPC (Stored Program Control) machines handling voice, data and other kinds of traffic, in an environment which tends to be fully digital switching and transmission. The throughput of such systems is determined by the real time capacity of its centralized or distributed control processors and by the traffic capacity of the switching network. Designers must verify the traffic and call processing capacity of the switching system and check its performance under traffic load before it is put into service. Verification of traffic and call processing capacity of switching systems is one of the problems treated by teletraffic studies; teletraffic studies are based on stochastic process, queueing theory, simulations and other quantitative methods of decision making. This paper reviews the general methodologies to evaluate the throughput and performance of the digital switching system. TDX-10, which is a fully digital switching system under development in ETRI, is employed to give illustrative examples of the methodologies discussed in this paper.
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.
복잡하고 다양한 이동통신 서비스 환경을 위한 여러가지 시뮬레이터가 개발되어 사용되고 있다. 이러한 시뮬레이터들은 각자 고유의 텔레트래픽 모델을 가지고 있으며, 텔레트래픽 모델은 트래픽 소스 모델과 네트워크 트래픽 모델로 구성되어 있다. 본 논문에서는 도시 지역을 위한 이동통신 시뮬레이션에서 보다 더 정확한 시뮬레이션 결과를 얻기 위하여 실제 환경에서 습득한 자료를 바탕으로 한 네트워크 트래픽 모델과 트래픽 소스 모델을 정의하였다. 본 논문에서 제시한 네트워크 트래픽 모델은 시간당 호 발생 주기와 호 지속 시간을 실제 설치된 기지국으로부터 수집된 자료를 분석하여 시간과 지역별로 반영하였으며, 트래픽 소스 모델은 기지국 설치 지역의 수송분담율과 평균 속도 정보를 포함하고 있다. 본 논문에서는 제시된 트래픽 소스 모델을 반영하는 이동호스트 객체와 기지국 객체, 그리고 네트워크 트래픽 모델을 반영하는 Call Generator 객체와 이를 지원하는 여러 객체를 정의하고 설계하였다. 본 논문에서 제시한 텔레트래픽 모델을 이용하여 실제 서비스 환경과 유사한 형태의 사용자 이동성과 트래픽 특성을 시뮬레이션에 반영할 수 있으며, 이를 통해 보다 더 정확한 시물레이션 결과를 얻을 수 있다. 또한 객체지향적 기법을 사용함으로써 개발된 이동통신 시뮬레이터가 항상 실제 서비스 환경을 반영할 수 있도록 새로운 서비스 기능이나 환경을 손쉽게 추가하거나 변경할 수 있다.
This paper addresses the traffic source modeling issues in ATM networks and reviews some related results. Especially these issues are based on the related papers presented in the 13th International teletraffic congress(ITC).
오래 전부터 이동통신 서비스를 위한 통신 프로토콜이나 기능 요소들의 성능을 평가하기 위해서는 분석적 방법, 시뮬레이션 및 평가적 방법이 이용되어 왔다. 이중 시뮬레이션을 통한 평가 방법은 시스템 내부 구성 요소들의 연관 관계가 매우 복잡한 시스템을 테스트하는데 유용하게 사용되고 있으며, 이를 위해서는 이동통신 통화 특성을 반영하는 텔레트래픽 모델을 제시하고 있어야 한다. 텔레트래픽 모델은 일반적으로 트래픽 소스 모델과 네트워크 트랙픽 모델로 구성되어 있으며, 본 네트워크 트래픽 모델을 정의하기 위해 요구되는 실제 기지국 통화량 자료를 수집하고 분석한 결과를 제공하기 위한 것이다. 본 논문에서는 서울시를 상업, 주거, 준공업, 그리고 녹지 지역으로 되어 있는 도시계획 용도지역으로 구분하고, 여기에 설치되어 있는 기지국으로부터 실제 데이터를 시간대별로 수집하였다. 수집된 자료를 이용하여 각 지역별 기지국의 시간대별 통화량 분포와 최대 및 최소 발생 호 수 등을 제시하였다. 분석 결과는 보다 더 정확한 이동통신 네트워크 트래픽 모델을 정의하거나, 기존 이동통신 시뮬레이션 과정에서의 입력 자료로 사용할 수 있다.
In this paper, we classify the transfer method of overflowed traffic from microcell to macrocell in micor/macro overlaid PCS system using CDMA technology, and analyze the traffic characteristics of traffic transfer methods. Soft-handoff is charaterized by communications with a new bastation on the same CDMA frequency assignment before terminating communications with the old basestation. Therefore, soft-handoff is superior to hard-handoff with respect to Grade Of Service, but it decreases the carried traffic of system. Therefore, we analyze the effect of soft-handoff with respect to handoff area variation. In order to analyze soft-handoff effect, we resolve the probability of dewelling time in soft-handoff area, and calculates the carried traffic of microcell using this result.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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