TCP works well in wired networks where packet losses mainly occur due to congestion in data traffic. In wireless networks TCP does not differentiate packet losses from transmission errors or from congestion, which could lead to degrade the network performance. Several methods have been proposed to improve TCP performance over wireless links. Among them the Snoop module working at the base station is the popular method. In this paper, it is shown that the performance of Snoop largely depends upon the transmission link errors and the amount of data traffic. Also, our research shows that the local retransmission timeout value of Snoop can affect throughput. From the simulation results we suggest how to effectively use the Snoop algorithm considering data traffic and transmission link errors. It is expected that the proposed adaptive method will contribute to improving the network performance reducing the burden of the processes for data traffic.
인터넷 망의 종단간 혼잡상태를 유추할 수 있는 가장 일반적인 방법은 RTT (Round Trip Time)값을 측정하는 것이며, 이 방법으로 망의 흔잡 정도를 측정할 수 있다. 그러나 RTT는 패킷의 왕복 시간만을 측정하기 때문에 패킷의 송수신시 순방향과 역방향에서 어느 정도의 혼잡과 전송지연이 발생하였는가는 알 수가 없다. 본 논문에서는 패킷이 전송될 때 순방향/역방향 전송 지연을 계산하여, 망의 흔잡 상태를 정확하게 유추할 수 있는 새로운 알고리즘을 제시한다. 본 알고리즘에서는 여러 RTT 값들 중에서 가장 작은 RTT 값을 기준으로 하여 기준이 되는 순방향/역방향 전송 시간을 결정하고, 이 값과 각 패킷이 전송될 때 측정된 전송 시간을 비교하여 순방향/역방향 전송 지연 시간을 계산한다. 본 연구에서는 NS-2에서의 시뮬레이션과 실제 네트워크 상에의 측정을 통하여 제안된 방법의 올바른 동작을 확인하였다.
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.
기존의 단대단 혼잡제어는 단순히 중복된 ACK 신호를 이용하여 혼잡을 처리하며 일반적으로 혼잡을 제어하는데 시간이 많이 소요된다. 이러한 메커니즘은 혼잡발생시에 TCP의 혼잡 윈도의의 크기가 동기화 되는 현상을 피할 수 없으며, 더욱이 RTT가 증가될 경우 중복된 ACK 패킷을 받기 전에 혼잡이 사라지거나 받기 전까지 전송되는 패킷으로 인해서 정확한 혼잡제어를 할 수 없다. 최근에 이러한 단대단 혼잡제어의 문제점을 개선하는 다양한 AQM(Active Queue Management)를 소개되고 있으며, 기본적으로 RED의 혼잡 제어 메커니즘을 사용한다. 본 논문에서는 우선 다양한 전송률과 혼잡에 반응하는 흐름(TCP)과 반응하지 않는 흐름(UDP)을 갖는 트래픽 상에서 RED, CHOKe, FRED 그리고 SRED등과 같은 AQM의 효과를 평가한다. 특히, CHOKe 메커니즘의 경우 혼잡에 반응하지 않는 흐름이 증가 할 경우 공평성이 떨어지는 단점을 갖는다. 따라서, 본 논문에서는 UDP 트래픽으로 부터 TCP 트래픽을 보호하기 위해 UPD 트래픽과 TCP 트래픽을 두개의 독립된 논리적인 큐에서 서로 다른 CHOKe 메커니즘으로 처리하는 이중 큐 CHOKe 메커니즘을 제안한다. 각 흐름의 정보를 유지하기 위해 LRURED에서 제안한 부분상태 정보(Partial state information)를 이용하여 트래픽 유형별로 구별하고 격리하여 보다 효율적인 혼잡제어를 제시한다.
최근 한정된 에너지를 기반으로 동작하는 센서 네트워크 환경에서 에너지를 효율적으로 사용하기 위한 많은 연구가 이루어지고 있다. 대표적인 연구로써 이벤트 발생 여부에 따른 노드의 가변 센싱 및 전송 기법의 경우, 특정 노드에서 네트워크 혼잡을 야기하여 전송 패킷의 손실 및 전송 모듈의 과다 사용으로 인한 네트워크의 수명이 감소하게 된다. 이를 해결하기 위해, 유전자 알고리즘을 기반으로 네트워크 패킷을 주변 노드로 분산시키는 TARP가 제안되었다. 하지만 TARP의 경우, 유전자 알고리즘의 핵심 단계인 적합도평가에서 사용되는 적합도 함수에 인접 노드의 평균 데이터 전송량 및 데이터 분산만을 고려하여 트래픽을 분산하기 때문에, 전체 네트워크 수명에 대한 추가적인 고려가 필요하다. 제안하는 기법은 적합도 평가에서 잔여 에너지량 및 단일 노드의 데이터 전송량을 추가적으로 고려함으로써, 보다 효율적인 트래픽 분산을 수행하여 네트워크 수명을 증가시킨다. 제안하는 기법은 기존 기법에 비해 평균 27% 이상의 네트워크 수명의 향상을 보였다.
최근 네트워크 기술의 비약적인 발전으로 사용자가 이용할 수 있는 대역폭이 증가하고 있다. 이에 따라 대용량 고속 네트워크에서 보다 신속하고 안정적인 전송기법이 요구되고 있다. UDT(UDP based Data Transfer protocol)는 UDP 기반의 전송 프로토콜이며, 일정 SYN time마다 rate control을 진행함으로써 긴 RTT 환경에서 TCP 보다 두드러진 성능을 보인다. 하지만, NAK 발생시 고정적인 sendInterval의 증가와, 이전 시간의 RTT에 기반한 flow control로 인해 최적의 성능을 기대하기 힘들다. 본 논문에서는 실험에 의한 결과값을 바탕으로 NAK 수신시 RTT 구간에 따라 sendInterval을 조절하는 rate 제어기법을 제시한다. 또한 TCP vegas에 기반하여 네트워크 혼잡을 예측하는 향상된 flow 제어기법을 제시한다. 실제 Testbed를 구성하여 실험한 결과, 각각의 제안기법에 대해 약 20Mbps정도 향상된 throughput이 측정되었다. 또한, 두 기법을 혼합 적용한 결과에서는 최고 26Mbps의 성능 향상을 확인하였다.
HMIPv6는 MAP(Mobility Anchor Point)라고 불리는 프로토콜 요소를 도입하여 로컬 핸드오버 시 MN(Mobile Node)에 대한 전송 지연과 외부 네트워크로의 시그널링 로드를 줄이는데 그 의미를 가지고 있다. 하지만 로컬지역의 핸드오버가 아닌 메크로 핸드오버의 경우 기존의 MIPv6의 핸드오버를 그대로 이용하고 있기 때문에 패킷손실과 전송 지연에 대한 문제점이 발생한다. 본 논문에서는 계층적인 구조에서 매크로 핸드오버 발생 시 CN와 MN 사이의 거리, NAR(New Access Router)와 MN 사이의 거리를 계산하여 기준값을 생성하고 그에 맞는 버퍼링 핸드오버를 선택하는 메커니즘을 제안한다. 또한 그러한 핸드오버에 알맞은 무선망에서의 성능개선을 위해 F-SNOOP을 도입한다. 무선망은 패스로스, 페이딩, 잡음, 간섭 등의 이유로 높은 에러율의 특성을 갖고 있어 혼잡과 무관하게 많은 패킷 손실이 발생하고 있다. TCP는 이를 혼잡으로 여겨 혼잡제어를 하여 패킷 전송율이 낮아지는데 F-SNOOP은 SNOOP 프로토콜을 기반으로 핸드오프 시 혼잡제어지연 기법인 Freeze-TCP의 ZWA(Zero Window Advertisement) 메시지를 이용하여 무선망의 TCP의 성능을 향상시킨다.
In this paper, we introduce a multipath congestion control algorithm for audio/video streaming, called MPSQRT. MPSQRT is derived from single-path Square-Root TCP (SQRT TCP) designed for multimedia streaming, where a lower variation of sending rate is important. Based on the fluid model of SQRT for single-path, we extend it towards spreading concurrently packets across multiple paths ensuring load-balancing and fairness to SQRT at shared bottleneck. Through simulations, we evaluate the proposed protocol under various network conditions.
본 논문에서는 ATM망에서 ABR (Available Bit Rate) 흐름제어를 위한 RR (Relative Rate) 스위치 알고리즘의 성능을 해석하였다. RR 스위치는 망의 폭주상황을 BRM (Backward Resource Management) 셀의 CI(Congestion Indication) 비트와 NI(No Increase) 비트를 이용하여 송신원에 전달하는 방식이다. 이러한 RR 스위치는 폭주 판단 (congestion detection)과 폭주 통지(congestion notification) 방법에 따라 여러 방식 으로 구현될 수 있다. 본 논문에서는 폭주 판단과 통지 방법에 따른 세 가지 방식의 RR 스위치 알고리즘의 구현 방식을 제안하고, 평형 상태에서 송신원의 ACR (Allowed Cell Rate)과 스위치의 큐 길이의 변화를 유체흐름 근사법(fluid flow approxima ation)을 이용하여 해석하였다. 이를 이용하여 RR 스위치에 대한 평형상태에서의 큐 길이의 최대값과 최소값에 대한 상.하한치를 유도하고, ABR 파라미터들의 변화에 따른 큐 길이의 영향을 분석하였다. 또한, 버퍼 고갈에 의한 링크 이용 효율의 저하와 버퍼 범람에 의한 셀 손실을 동시에 방지할 수 있는 RIF(Rate Increase Factor)와 RDF(Rate Decrease Factor) 파라미터의 선택영역을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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