Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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제17권2호
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pp.103-113
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2013
We analyze the queueing model for leaky bucket (LB) scheme with dynamic arrivals and token rates. In other words, in our LB scheme the arrivals and token rates are changed according to the buffer occupancy. In telecommunication networks, the LB scheme has been used as a policing function to prevent congestion. By considering bursty and correlated properties of input traffic, the arrivals are assumed to follow a Markov-modulated Poisson process (MMPP). We derive the distribution of system state, and obtain the loss probability and the mean waiting time. The analysis is done by using the embedded Markov chain and supplementary variable method. We also present some numerical examples to show the effect of our proposed model.
ATM망에서 트래픽 흐름을 제어하고 망 자원 사용을 효율적으로 사용하기 위해서는 폭주(Congestion)발생에 의한 망 성능 저하를 막고 폭주현상에 대처할 수 있는 적응적인 제어가 필요하다. 본 논문에서는 모든 트래픽에 대해 고정된 형태의 제어를 하는 Buffered Leaky Bucket과 적응성과 예측 기능을 갖는 신경회로망(Neural Network)을 이용하여 버퍼의 효율성을 높이고 망의 서비스 품질(QoS)로 구별되는 셀 손실율과 버퍼 지연을 테스트 및 성능 비교를 하였다. 또한 입력 트래픽의 다중화를 위해 사용되는 DWRR과 DWEDF의 셀 스케쥴링 알고리즘이 균등 지연을 만족할 수 있도록 개선하였다. 셀 스케쥴러로부터 망의 폭주 정보는 신경회로망을 이용한 Leaky Bucket에서 예측된 트래픽 손실율을 제어하고 손실율 정도에 따라 토큰 발생율과 버퍼 한계값은 제어된다. 이러한 트래픽 손실율 예측은 다음 입력 트래픽에 대한 손실과 버퍼지연을 줄일 수 있도록 제어의 효율성을 높일 수 있으며 다른 제어방식에도 응용될 수 있다. ATM 트래픽에 대한 신경회로망 학습과 예측 테스트를 위해 확률 랜덤 변수에 의해 발생된 셀 발생과 예측을 모의 실험하였으며, 이때 다양한 트래픽의 QoS가 향상되었음을 알 수 있었다.
무선 랜에서 다양한 QoS를 제공하기 위해 제안된 IEEE 802.11e는 경쟁기반의 EDCA와 비경쟁 기반인 HCCA 모드를 가진다. 802.11e의 중앙제어 방식인 HCCA는 효율적인 자원분배를 하는 스케줄링 알고리즘을 필요로 한다. 그러나 기존의 HCCA 스케줄러 알고리즘들은 VBR 트래픽 제공하는 실시간 서비스에 QoS를 보장하는데 있어 어려움이 있다. 본 논문에서는 VBR 트래픽에 대하여 QoS를 보장하는 효율적인 자원분배를 위해 평균자원 할당과 최대 자원 할당방법을 동시에 사용하는 이중 리키 버킷을 사용하였다. QoS 보장 된 스테이션의 개수를 최대화하기 위하여 statistical 접근법을 사용하여 각 스테이션의 필요한 TXOP의 최소값을 구하였다. 시뮬레이션 결과는 제안한 알고리즘의 성능이 참조 스케줄러와 비교하여 전송률과 전송 지연 측면에서 성능이 좋음을 보여준다.
본 논문은 비동기 전송모드에서 중첩 입력하는 서로 다른 속도의 트래픽에 대한 데이타 처리를 셀의 손실 면에서 분석한 것이다. 멀티미디어 데이타를 대상으로 할 중첩 입력 프로세서의 트래픽 제어로서 사용감시제어를 대상으로 하였으며 Leaky-Bucket 알고리즘의 발생-소멸 프로세서를 이용 셀 손실률을 계산하였다. 해석결과는 버퍼용량의 증가에 대하여 셀 손실률이 현격하게 감소하는 결과를 보였으며 셀 손실률은 유한용량 버퍼에 대한 토큰풀의 특성을 고려하여 2-state MMPP(Markov Modulated Poisson Process) 입력 프로세서를 가정하였다. 해석 값을 검증하기 위해 SIMSCRIPT II.5를 사용하여 시뮬레이션을 하였으며 on/off 입력소스와 비교하였다.
본 논문은 쉐이핑 기능에 기인한 셀 지연과 버퍼의 크기를 조정할 수 있는 한개의 임계 값을 가진 셀 간격 조정 알고리즘을 제안하고 리키버킷 알고리즘을 통과할 수 있는 가장 worst한 트래픽을 셀 간격 조정 알고리즘의 입력으로 가정하여 임계값의 위치에 따라 셀 간격 조정 알고리즘을 통과할 수 있는 트래픽 형태를 규정한다. 그리고 이 트래픽들이 스위치의 지연 및 버퍼 크기에 미치는 영향을 대해 기존의 다른 셀 간격 조정 알고리즘과 비교하였다. 그 결과 제안 알고리즘이 임계값이 없는 기존의 알고리즘보다 쉐이핑에 기인한 지연 및 출력 버퍼 크기를 임계 값에 따라 쉽게 조정할 수 있음을 보여 주었다.
다양한 통신 서비스가 개발되면서, 네트워크 설계자들은 시간상관성, 폭주성, 예측 불가능한 트래픽의 통계적 변동성 때문에 발생하는 혼잡을 제어하기 위한 방안을 모색하여 왔다. 본 논문에서는 패킷 도착률과 토큰 생성률을 통합하여 관리하는 리키버킷 방식을 이용하여 네트워크의 혼잡을 예방하는 모형에 대하여 분석한다. 본 논문에서 다루는 모형에서는 패킷 도착률과 토큰 생성 시간간격을 대기중인 패킷수에 따라 제어함으로써 네트워크 혼잡을 예방하게 된다. 모형의 분석을 위하여 임베디드 마코프체인과 부가변수 기법을 사용하며, 대기중인 패킷수 확률분포, 패킷손실확률, 평균대기시간 등의 특성치를 구한다.
In this paper, we propose a new neural Buffered Leaky Bucket algorithm for preventing the degradation of network performance caused by congestion and dealing with the traffic congestion in ATM networks. We networks. We justify the validity of the suggested method through performance comparison in aspects of cell loss rate and mean transfer delay under a variety of traffic conditions requiring the different QoS(Quality of Service). also, the cell scheduling algorithms such as DWRR and DWEDF used for multiplexing the incoming traffics are induced to get the delay time of the traffics fairly. The network congestion information from cell scheduler is used to control the predicted traffic loss rate of Neural Leaky Bucket, and token generation rate is changed by the predicted values. The prediction of traffic loss rate by neural networks can effectively reduce the cell loss rate and the cell transfer delay of next incoming cells and be applied to other traffic control systems. Computer simulation results performed for traffic prediction show that QoSs of the various kinds of traffics are increased.
본 논문은 VOD 시스템에서 QoS를 보장해 주기 위한 흐름 제어 기법을 제안하고 실제 구현된 VOD 시스템에서 제안된 알고리즘을 적용하고 성능을 측정하였다. 기존의 버퍼를 관리하는 Leaky Bucket 알고리즘과 패킷의 손실률에 기반한 네트워크의 상태를 동시에 고려해서 클라이언트와 서버간에 전송 속도를 제어한다. 즉, 시간에 따라 변화하는 네트워크의 상태를 클라이너트 버퍼 관리에 반영해줌으로써 클라이언트 버퍼의 오버플로우 및 언더 플로우를 방지하고 QoS를 보장한다.
본 논문에서는 ATM network에서 트래픽 제어를 위하여 리키버켓과 EWMA로 구성된 셀 간격 제어기를 연구한다. 제안하는 알고리즘은 토큰 풀을 가진 리키버켓과 시간 윈도우를 가진 EWMA, 간격제어 버퍼로 구성된다. BONeS 시뮬레이터에서 ON/OFF 트래픽 소스 모델을 이용하여 제안한 UPC 알고리즘의 성능을 평가한 결과, 패킷화된 음성 트래픽과 고속 트래픽 소스 모두 셀 간격이 평균 비트율에 수렴하여 제어되는 것을 관찰할 수 있었다.
인터넷 및 통신망 국제표준 단체들은 자신들의 망에서 서비스 품질 보장형 기능을 제공하기 위한 방안으로써 공통적으로 리키버킷에 의한 입력 트래픽 정의 방법을 채택하고 있다. 반면, 그동안 연구결과는 멀티미디어 트래픽의 버스트특성이 시간적으로 광범위한 준위에 걸쳐 있음을 확인하고 있다. 이러한 두개의 상반되는 현실을 해결하기 위하여 본 논문에서는 임계 시준위 개념을 사용한 표준적 트래픽 기술자계산 방법을 제안하고 이를 시뮬레이션을 통하여 분석하였다. 제안된 알고리듬은 지연치가 주어진 상태에서 최상의 성능을 얻음을 수학적으로 증명하였고, 실제 시스템 응용에 대하여 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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