It is necessary that we should control the traffic to not only efficiently use the rich bandwidth of ATM network but also satisfy the users various requirements for service quality. However, it is very difficult to decide which control mechanism would be applied in real network because there are various types of ATM traffic and traffic control mechanisms. In this paper, a smart simulator is developed ot analyze the performance of a UPC(Usage Parameter Control) mechanism which is a typical traffic control mechanism. The simulator consists of a user interface that supports a menu-driven input form and a simulation program that is executed with the users input parameters. Especially, the simulator establishes more powerful and flexible simulation environment since it supports a more complex simulation applying various source traffic to several different UPC mechanisms at the same time and allows an arbitrary user-defined traffic in addition to some well-known traffic.
지금까지 분산-큐 이중-버스(DQDB)의 공정성을 위한 제어는 대부분 평형 트래픽, 대칭형 트래픽, 역대칭형 트래픽 같은 특정 트래픽를 대상으로 연구하였다. 본 논문에서는 이러한 특정 트래픽이 아닌 일반적인 트래픽 형태인 클라이언트-서버 트래픽 환경에서 DQDB 네트워크의 대역폭을 모든 스테이션에 공평하게 분배 할 수 있는 효율적인 제어 방식을 제안한다. 제안한 방식은 접근 임계값을 기준으로 서버에게는 APS(Access Protection Scheme)를 적용하고, 클라이언트에게는 접근 임계값만으로 대역 폭 할당을 제어한다. 시뮬레이션을 통하여 다른 방식보다 제안한 방식이 더 우수하다는 것을 확인하였다.
이 논문에서는 도심 지역의 교통 제어 시스템의 동적 응답 성능 향상을 위하여 적응형 Q-Learning 강화 학습 메커니즘을 설계 하였다. 도로, 자동차, 교통 제어 시스템을 지능 시스템으로 모델링 하고, 자동차와 도로 사이는 무선 통신을 이용한 네트워크가 구성된다. 도로와 대로변에 필요한 센터네트워크가 설치되고 Q-Learning 강화 학습은 제안한 메커니즘의 구현을 위해 핵심 알고리즘으로 채택하였다. 교통 신호 제어 규칙은 자동차와 도로에서 매 시간 업데이트된 정보에 따라서 결정되며, 이러한 방법은 기존의 교통 제어 시스템에 비하여 도로를 효율적으로 활용하며 결과적으로 교통 흐름을 개선 한다. 알고리즘을 활용한 최적의 신호 체계는 온라인상에서 자동으로 학습함으로서 구현된다. 시뮬레이션을 통하여 제안한 알고리즘이 기존 시스템에 비하여 효율성 개선과 차량의 대개 시간에 대한 성능 지수가 모두 30% 이상 향상되었다. 실험 결과를 통하여 제안한 시스템이 교통 흐름을 최적화함을 확인하였다.
무선 멀티미디어 센서네트워크 (WMSN : Wireless Multimedia Sensor Networks)에서 업 링크 오버플로우는 자원 소모, 지연, 그리고 트래픽 혼잡을 가중시킨다. 본 논문에서는 중요도를 이용한 새로운 트래픽 혼잡 제어 기법을 제안한다. 제안된 기법은 미디어 트래픽을 분산하여 혼잡을 제어하며, 우선순위에 따라 패킷들을 공평하게 제어한다. 이때 패킷들을 공평하게 제어하기 위해 패킷 큐 스케줄러 PQS (Packet Queue Scheduler)를 제안하며, 제안된 PQS는 노드들의 특정 위치에 관계없이 모든 센서 노드들에게 공평한 기회를 제공한다. 시뮬레이션 결과 제안된 기법이 다른 비교 결과 기법들에 비해서 처리율, 지연율, 링크 품질, 그리고 버퍼 큐 제어율이 효율적임을 보인다.
In this paper, we propose a traffic adaptive mechanism that controls the receiver's wakeup periods based on the generated traffic amounts. The proposed control mechanism is designed for military, wild animal monitoring, and forest fire surveillance applications. In these environments, a low-rate data transmission is usually required between sensor nodes. However, continuous data is generated when events occur. Therefore, legacy mechanisms are ineffective for these applications. Our control mechanism showed a better performance in energy efficiency compared to the RI-MAC owing to the elimination of the sender node's idle listening.
센서를 통해 수집된 데이터는 모든 정보를 취합하는 기지국으로 전송되게 된다. 센서들은 데이터를 전송하면서 지속적으로 주변 환경에 대한 데이터를 수집하여야 하기 때문에 에너지 소모가 크다. 본 논문에서는 수집된 데이터가 효율적으로 전송되어 트래픽 혼잡을 피하면서 에너지 효율성을 고려하는 기법을 제안한다. 트래픽이 증가하거나 감소할 때 전송률을 제어함으로써 Traffic 혼잡을 피하고, 기본적인 CSMA(Carrier Sense Multiple Access) 프로토콜에 최적의 옵션을 설정하여 각 센서에서 에너지 소모를 최소화는 기법이다. 시뮬레이션을 통해 최적의 CSMA 옵션과 제안된 트래픽 제어 기법을 적용하여 성능을 분석하고, 에너지 효율성과 효과적인 트래픽 제어 방법을 제시한다.
In this paper, we analyze the performance of ATM switch with output buffer which has a space priority control mechanism. As we assumed that the input traffic consists of loss tolerable voice and loss sensitive data, we modeled it with MMPP(Markov Modulated Poisson Process). We confirmed that the loss probability of loss sensitive traffic decreases when we use the space priority control mechanism.
무선 센서 네트워크에서 센서 노드들은 제한된 자원을 가지며, 에너지의 대부분을 통신에 소비한다. 대부분의 트래픽이 싱크 노드를 향해 전달되는 형태를 지니므로, 순간적인 네트워크 혼잡 발생 가능성이 높다. 네트워크 혼잡은 패킷의 폐기를 초래하고, 폐기된 패킷의 재전송으로 인하여 에너지가 낭비된다. 특히 싱크 노드로부터 멀리 위치한 센서 노드에서 생성된 패킷의 손실은 추가적인 에너지 소비를 나타낸다. 본 논문에서는 패킷의 우선순위와 혼잡 레벨 뿐만 아니라 홉 카운트를 고려하여 패킷 전송여부를 결정하는 트래픽 제어 메커니즘을 제안한다. 시뮬레이션 방법에 의한 성능 분석을 통해 제안된 메커니즘이 에너지 효율성을 개선한 하였다.
CAC, UPC, NPC, cell level QoS and congestion control is required to assign efficiently channels's BW and to prevent networks from congestion. In the CAC algorithm, each user defines characteristics of input traffic when channels are set up and network based on this parameters determines the acception or rejection of the required BW. The CAC control mechanism is classified into the centralized BW allocation mechanism and the distributed BW Allocation mechanism according to the function and position of CAC processor allocating BW. In this paper, in contrast with esisted the distributed BW allocation mechanism which assumes the required BW of input traffic as constant, we assume input traffic & serices as bulk probability distribution in order to analyze performance more precisely.
End-to-end congestion control mechanism have been critical to the robustness and stability of the Internet. Most of today's Internet traffic is TCP, and we expect this to remain so in the future. TCP/IP is the intermediate transport layer candidate for today's applications. TCP uses an adaptive window-based flow control. The congestion avoidance and control algorithms deployed by TCP aims at using the available network bandwidth. This paper compares different congestion control policies, and proposes the new design mechanism for future public networks
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[게시일 2004년 10월 1일]
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