• Journal of Communications and Networks
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• 제6권1호
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• pp.78-87
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• 2004

This paper presents deterministic, worst-case analysis of a queueing system whose multiple homogeneous input streams are regulated by the associated leaky buckets and the queueing system that has a single stream regulated by the jumping-window. Queueing delay averaged over all items is used for performance measure, and the worst-case input traffic and the worst-case performance are identified for both queueing systems. For the former queueing system, the analysis explores different phase relations among leaky-bucket token generations. This paper observes how the phase differences among the leaky buckets affect the worst-case queueing performance. Then, this paper relates the worst-case performance of the former queueing system with that of the latter (the single stream case, as in the aggregate streams from many users, whose item arrivals are regulated by one jumping-window). It is shown that the worst-case performance of the latter is identical to that of the former in which all leaky buckets have the same phase and have particular leaky bucket parameters.

• 한국통신학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.1116-1125
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• 1997

본 논문에서는 UPC(Usage Parameter Control) 기법의 하나인 Leaky Bucket 알고리즘에 Jumping Window 기법을 적용하여 평균비트율을 감시할 수 있는 새로운 사용 파라메터 제어 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안 알고리즈은 먼저 Leaky Bucket를 사용하여 최대비트율을 위반한 셀을 표시한 후, 만약 망으로 전송된 셀들의 평균비트율이 협약을 이하라면 표시된 셀들을 망으로 재전송한다. 평균비트율의 측정은 Jumping Window와 같은 윈도우 메카니즘을 응용하였다. 제안된 알고리즘의 성능평가를 위하여 On/Off 트래픽 소스 모델을 가정하고 시뮬레이션을 한 결과에 의하면, 제안한 알고리즘이 기존 Leaky Bucket 기법보다 셀 손실율이 저하되었고, 버킷 크기도 감소시킬 수 있었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.41-49
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• 2012

스마트 폰 이용자의 급격한 증가에 따른 무선 네트워크의 지원 및 모바일 환경은 언제 어디서나 네트워크를 이용할 수 있게 되었다. 이러한 인터넷 망의 발달로 인해 네트워크 트래픽이 급증함으로써 네트워크를 통한 분산서비스 공격, 인터넷 웜, 이메일 바이러스 등의 다양한 악의적인 공격이 증가되고 이에 따른 패턴이 급격하게 증가하는 추세이다. 기존 연구에서 침입탐지시스템인 Snort 2.1.0 룰의 약 2,000개 패턴으로 M-바이트 점핑 윈도우 알고리즘을 적용한 결과를 분석하였다. 하지만 점핑 윈도우 알고리즘은 패턴의 길이와 수에 큰 영향을 받기 때문에 더 긴 패턴과 더 많은 패턴을 갖는 새로운 환경(Snort 2.9.0)에서 TCAM 룩업 횟수와 TCAM 메모리 크기에 대한 새로운 분석이 필요하다. 이 논문에서는 Snort-2.9.0 룰에서 약 8,100개의 패턴을 이용하여 윈도우 크기별 TCAM 룩업 횟수와 TCAM의 크기를 시뮬레이션 했고 그 결과를 분석하였다. Snort 2.1.0에서는 16-바이트 윈도우에서 9Mb의 TCAM이 최적을 효과를 낼 수 있는 반면, Snort 2.9.0에서는 16-바이트 윈도우에서 18Mb TCAM 4개를 캐스케이딩으로 연결할 경우 최적의 효과를 낼 수 있다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제4권12호
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• pp.3150-3158
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• 1997

ATM망에서 트래픽 제어는 서비스 질을 향상시키기 위한 방법으로 폭주가 일어난 후에 처리하는 반응 제어와 폭주가 발생하기 전에 처리하는 예방 제어의 2가지 방법이 있다. 특히 예방 제어의 방법은 연결 수락 제어, 사용 매개변수 제어, 망 매개변수 제어, 우선 순위 제어가 있다. 본 논문에서는 리키 버켓 기법에 점핑 윈도우 기법을 복합한 이중구조로 설계된 효율적인 사용 매개변수 제어 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 먼저 리키 버켓를 사용하여 최대비트율을 제어하고, 점핑 윈도우를 사용하여 평균비트율의 위반여부를 판단하여 트래픽 제어를 한다. 제안된 알고리즘의 성능평가를 위하여 On/Off 트래픽 소스 모델을 가정하고 시뮬레이션 한 결과 기존 리키 버켓 기법보다 셀 손실률의 저하를 보였고, 버켓 크기도 감소시킬 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.833-841
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• 1997

In this paper, the hybrid LB-TJW(Leaky Bucket-Triggered Jumping Window) algorithm for multimedia traffic control is proposed and its performance is evaluated and analyzed. Its architecture is composed of the peak bit rate controller and the average bit rate controller. Generally, the cell which violates the peak bit rate is discraded in LBalgorithm, and the average bit rate of JW or TJW algorithm is better than that of LB algorithm. However, the hybrid LB-TJW algorithm passes it though the network if the cell does not violate the peak bit rate. If the cell violates the peak bit rate, the hybrid LB-TJW algorithm passes it to the average bit rate controller which perforithm to monitor the average bit rate of input traffic. The TJW algorithm monitors the cell that violates the average bit rate. If the cell does not violate the average bit rare, the LB-TJW algorithm passes it through the network. As simulation results, the cell loss rate and the buffer size of the LB-TJW algorithm is reduced to half as much as those of LB algortihm.

• 정보처리학회논문지C
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• 제12C권4호
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• pp.503-510
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• 2005

수 기가비트 급의 네트워크 성능 저하 없이 모든 패킷의 페이로드를 검사하여 유해 패킷을 검출해 내기 위해서 일반 메모리보다 빠른 검색을 지원하는 TCAM을 이용한 고성능 패턴 매치 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 고성능 패턴 매치 알고리즘은 페이로드내에서 m바이트의 문자열당 한 번의 TCAM 룩업을 수행하는 m-바이트 점핑 윈도우 기법을 이용하여 패킷의 페이로드당 TCAM 룩업 횟수를 줄여 페이로드 스캐닝 속도를 증가시킨다. 본 논문에서 제안한 방법과 TCAM 기반 슬라이딩 윈도우 패턴 매치 방법을 이용하여 페이로드 스캐닝 성능을 비교해 보고, 제안한 방법의 우수성을 시뮬레이션을 통해 보인다. 또한 m-바이트 점핑 윈도우 패턴 매치 알고리즘이 약 2천개의 패턴을 가지는 Snort 규칙을 이용한 시뮬레이션을 통해 9Mbit TCAM에서 10Gbps 이상의 페이로드 스캐닝 성능을 낼 수 있음을 보인다.

• 수산해양기술연구
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• 제32권1호
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• pp.33-41
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• 1996

In order to obtain the most favourable classification system for fishing gears, the problems in the existing systems were investigated and a new system in which the fishing method was adopted as the criterion of classification and the kinds of fishing gears were obtained by exchanging the word method into gear in the fishing methods classified newly for eliminating the problems was established. The new system to which the actual gears are arranged is as follows ; (1)Harvesting gear \circled1Plucking gears : Clamp, Tong, Wrench, etc. \circled2Sweeping gears : Push net, Coral sweep net, etc. \circled3Dredging gears : Hand dredge net, Boat dredge net, etc. (2)Sticking gears \circled1Shot sticking gears : Spear, Sharp plummet, Harpoon, etc. \circled2Pulled sticking gears : Gaff, Comb, Rake, Hook harrow, Jerking hook, etc. \circled3Left sticking gears : Rip - hook set line. (3)Angling gears \circled1Jerky angling gears (a)Single - jerky angling gears : Hand line, Pole line, etc. (b)Multiple - jerky angling gears : squid hook. \circled2Idly angling gears (a)Set angling gears : Set long line. (b)Drifted angling gears : Drift long line, Drift vertical line, etc. \circled3Dragged angling gears : Troll line. (4)Shelter gears : Eel tube, Webfoot - octopus pot, Octopus pot, etc. (5)Attracting gears : Fishing basket. (6)Cutoff gears : Wall, Screen net, Window net, etc. (7)Guiding gears \circled1Horizontally guiding gears : Triangular set net, Elliptic set net, Rectangular set net, Fish weir, etc. \circled2Vertically guiding gears : Pound net. \circled3Deeply guiding gears : Funnel net. (8)Receiving gears \circled1Jumping - fish receiving gears : Fish - receiving scoop net, Fish - receiving raft, etc. \circled2Drifting - fish receiving gears (a)Set drifting - fish receiving gears : Bamboo screen, Pillar stow net, Long stow net, etc. (b)Movable drifting - fish receiving gears : Stow net. (9)Bagging gears \circled1Drag - bagging gears (a)Bottom - drag bagging gears : Bottom otter trawl, Bottom beam trawl, Bottom pair trawl, etc. (b)Midwater - drag gagging gears : Midwater otter trawl, Midwater pair trawl, etc. (c)Surface - drag gagging gears : Anchovy drag net. \circled2Seine - bagging gears (a)Beach - seine bagging gears : Skimming scoop net, Beach seine, etc. (b)Boat - seine bagging gears : Boat seine, Danish seine, etc. \circled3Drive - bagging gears : Drive - in dustpan net, Inner drive - in net, etc. (10)Surrounding gears \circled1Incomplete surrounding gears : Lampara net, Ring net, etc. \circled2Complete surrounding gears : Purse seine, Round haul net, etc. (11)Covering gears \circled1Drop - type covering gears : Wooden cover, Lantern net, etc. \circled2Spread - type covering gears : Cast net. (12)Lifting gears \circled1Wait - lifting gears : Scoop net, Scrape net, etc. \circled2Gatherable lifting gears : Saury lift net, Anchovy lift net, etc. (13)Adherent gears \circled1Gilling gears (a)Set gilling gears : Bottom gill net, Floating gill net. (b)Drifted gilling gears : Drift gill net. (c)Encircled gilling gears : Encircled gill net. (d)Seine - gilling gears : Seining gill net. (e)Dragged gilling gears : Dragged gill net. \circled2Tangling gears (a)Set tangling gears : Double trammel net, Triple trammel net, etc. (b)Encircled tangling gears : Encircled tangle net. (c)Dragged tangling gears : Dragged tangle net. \circled3Restrainting gears (a)Drifted restrainting gears : Pocket net(Gen - type net). (b)Dragged restrainting gears : Dragged pocket net. (14)Sucking gears : Fish pumps.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제3권1호
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• pp.57-67
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• 1997

가상공간 탐색은 근본적으로 가상카메라의 조작으로 귀결된다. 이때 가상카메라는 자유도 6을 가지고 움직인다. 그러나 우리가 주로 사용하는 마우스나 조이스틱 등의 입력장치는 2D 장치이다. 따라서 입력장치의 운동에 대응되는 카메라의 운동은 어느 한 순간에는 2D운동이다. 그러므로 카메라의 6DOF(degrees of freedom) 운동은 2D 또는 1D 운동들의 결합으로 표현할 수밖에 없다. 많은 가상공간 탐색 브라우저에서는 이 문제를 해결하기 위해 여러 가지 탐색 모드를 사용한다. 그러나 다수의 모드를 설정하는데 사용된 기준이 분명하지 않고 각 모드에서 가능한 조작들이 서로 중복되는 경향이 있을 뿐만 아니라 입력장치의 감각 대응성(kinesthetic correspondence)이 미흡하기 때문에 사용자가 공간을 탐색할 때 상황을 장악하고 있다는 느낌을 가지기 힘들다. 이 문제를 해결하기 위해서는 일관적이면서도 포괄적인 단일 탐색 메타포어가 필요한데 본 논문에서는 이를 위해 헬리콥터 조종사 메타포어를 제안한다. 헬리콥터 조종사 메타포어를 이용한다는 것은 조종장치들에 의해 사용자가 공간에서 날고있는 가상 헬리콥터의 조종사가 되어 공간 영상을 탐색 한다는 의미이다. 본 논문에서는 헬리콥터의 6DOF 운동을 직관적으로 조작하기 위해서 이를 6개의 2D 운동공간, 즉, (1) 평면상의 이동, (2) 수직면상의 이동, (3) 현위치중심의 피치, 요회전, (4) 현위치중심의 롤, 피치회전, (5) 좌우상하 선회, (6) 물체중심회전, 으로 분할하고, 각 2D 운동공간을 가시화 시켜 그 공간 자체를 메뉴화 하였다. 이렇게하면 사용자로 하여금 의식적으로 특정 모드를 선택하는 부담없이 단지 필요에 의해 적절한 2D 운동공간을 시각적으로 판단할 수 있도록 해준다. 각 운동공간에서의 헬리콥터 운동은 조이스틱의 2D 조작으로 제어한다.