• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2001년도 추계종합학술대회
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• pp.468-471
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• 2001

최근 몇 년 동안 몇몇 환경에서 트래픽 패턴이 Poisson 패턴보다 Self-similar 패턴에 더 가깝다는 것이 입증되어 왔다. 본 논문에서는 이러한 Self-similar 확률과정의 정의 및 트래픽의 특성, 그리고 최근 논문들에서 보고된 사례에 대해서 고찰해 봄으로써, 실제의 이동전화 데이터 트래픽 특성에 적합한지를 응용하고자 한다.

• 대한수학회논문집
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• 제30권3호
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• pp.221-226
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• 2015

The natural projection of a parameter lower (upper) distribution set for a self-similar measure on a self-similar set satisfying the open set condition is the cylindrical lower or upper local dimension set for the Legendre self-similarmeasure which is derived from the self-similar measure and the self-similar set.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제10권11호
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• pp.3098-3103
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• 2009

본 논문에서는 실제 네트워크 트래픽 측정을 통해 트래픽의 Self-similar 특성을 관찰하고, Self-similar 특성을 갖는 TCP-MT 기반 모델과 지수 분포 모델의 트래픽을 비교 분석함으로써, 최적화 된 네트워크 설계 및 성능분석을 이루고자 한다.

• 대한수학회지
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• 제57권2호
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• pp.383-399
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• 2020

Following Matsumoto's definition of continuous orbit equivalence for one-sided subshifts of finite type, we introduce the notion of orbit equivalence to canonically associated dynamical systems, called the limit dynamical systems, of self-similar groups. We show that the limit dynamical systems of two self-similar groups are orbit equivalent if and only if their associated Deaconu groupoids are isomorphic as topological groupoids. We also show that the equivalence class of Cuntz-Pimsner groupoids and the stably isomorphism class of Cuntz-Pimsner algebras of self-similar groups are invariants for orbit equivalence of limit dynamical systems.

• 한국수학교육학회지시리즈B:순수및응용수학
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• 제14권1호
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• pp.1-5
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• 2007

We study the topological magnitude of a special subset from the distribution subsets in a self-similar Cantor set. The special subset whose every element has no accumulation point of a frequency sequence as some number related to the similarity dimension of the self-similar Cantor set is of the first category in the self-similar Cantor set.

• Journal of applied mathematics & informatics
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• 제23권1_2호
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• pp.497-503
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• 2007

We consider a non-empty subset having same local dimension of a self-similar measure on a most generalized Cantor set. We study trans-formed lower(upper) local dimensions of an element of the subset which are local dimensions of all the self-similar measures on the most generalized Cantor set. They give better information of Hausdorff(packing) dimension of the afore-mentioned subset than those only from local dimension of a given self-similar measure.

• Korean Journal of Mathematics
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• 제6권2호
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• pp.259-279
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• 1998

For the forward-backward semimartingale, we can define the backward semimartingale flow which is generated by the backward canonical stochastic differential equation. Therefore, we define the backward self-similar stochastic processes, and we study the backward self-similar stochastic flows through the canonical stochastic differential equations.

• 한국시뮬레이션학회:학술대회논문집
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• 한국시뮬레이션학회 2002년도 춘계학술대회논문집
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• pp.239-242
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• 2002

멀티미디어 환경에서 많은 패킷 스위치 네트워크로부터 발생되는 트래픽은 burstiness성질이 상당히 넓은 범위의 time scale상에 존재하고, 트래픽 특성이 self-similar현상을 보이고 있다는 것이 알려지고 있다. 본 논문에서는 Shared-Buffer를 이용한 ATM 스위치 buffer관리방법을 적용하여 입력포트에 self-similar 트래픽이 들어올 때 출력포트의 long-range dependency의 변화를 분석하며 아울러 큐잉 지연, 셀 손실률 그리고 이용도(utilization)등이 self-similar 트래픽에 미치는 영향을 분석할 것이다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 1999년도 춘계종합학술대회
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• pp.146-151
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• 1999

기존의 큐잉 분석은 네트워크 용량설계 및 성능 예측을 할 때 상당히 유용하지만, 대부분의 실제 경우에서 큐잉 분석으로부터 예측된 결과는 실제 관측된 성능과는 상당히 다르다. 특히, 최근 몇 년 동안 몇몇 환경에서 트래픽 패턴이 Poisson 패턴보다는 차라리 Self-similar 패턴에 더 가깝다는 것이 입증되어 왔다. 본 논문에서는 이러한 Self-similar 확률과정의 정의 및 트래픽의 특성, 그리고 최근 논문들에서 보고된 사례에 대해서 고찰해 봄으로써, 실제의 데이터 트래픽 특성에 대해 더 나은 이해를 제공하고자 한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (C)
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• pp.235-237
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• 2003

멀티미디어 데이터 전송이 가능한 초고속 통신망의 발달로 음성을 위주로 서비스하던 과거와는 다른 self-similar 특성을 갖는 데이터 트래픽이 발생된다는 것이 알려지고 있다. 이러한 트래픽은 전통적인 네트워크 해석 방법인 포와송 트래픽 모델과는 상당히 차이가 난다는 것이 여러 트래픽의 측정 결과 나타나고 있다. 본 논문에서는 공유 메모리를 갖는 CS(Complete Sharing), DT(Dynamic Threshold), PO(Push-Out) 그리고, SMXQ(Sharing with Maximum Queue)와 같은 다양한 ATM(Asynchronous Transfer Mode) 스위치의 버퍼 관리 기법을 이용하여 입력포트에 self-similar 성질을 갖는 트래픽이 들어올 때 출력포트에서의 self-similarity와 셀 손실률 그리고, 이용률 등을 분석한다.