Connection admission decision in ATM networks requires decision made in real time using fast algorithm. It is difficult to construct a model of the multiplexed traffic and thus, approximation of the traffic load is necessary. In this paper, we propose a measurement-based dynamic CAC(Connection admission Control) in ATM(Asynchronous Transfer Mode) networks, which observes current traffic by the moving window and set the window size to the value which is computed from the measured cell loss amount. It is based on the measurements of the traffic load over an admission period that is load enough to reflect the current traffic behavior instead of analytic modeling. And, the dynamic reallocation of bandwidth for each class leads to effective bandwidth utilization. The performance of proposed method is analyzed through computer simulation. The performance of proposed method is analyzed by using SIMAN simulation package and FORTRAN language. As can be seen in the simulation result, cell loss performance and bandwidth utilization have been increased.
This study measured and compared the variation of ventilation rate and fan energy consumption according to various control strategies after installing wireless sensor-based pilot ventilation system in order to verify the applicability of demand-controlled ventilation (DCV) strategy that was efficient ventilation control strategy for underground parking lot. The underground parking lot pilot ventilation system controlled the ventilation rate by directly or indirectly tracking the traffic load in real-time after sensing data, using vehicle detection sensors and carbon monoxide (CO) and carbon dioxide ($CO_2$) sensor. The ventilation system has operated for 9 hours per a day. It responded real-time data every 10 minutes, providing ventilation rate in conformance with the input traffic load or contaminant level at that time. A ventilation rate of pilot ventilation system can be controlled at 8 levels. The reason is that a ventilation unit consists of 8 high-speed nozzle jet fans. This study proposed vehicle detection sensor based demand-controlled ventilation (VDS-DCV) strategy that would accurately trace direct traffic load and CO sensor based demand-controlled ventilation (CO-DCV) strategy that would indirectly estimate traffic load through the concentration of contaminants. In order to apply DCV strategy based on real-time traffic load, the minimum required ventilation rate per a single vehicle was applied. It was derived through the design ventilation rate and total parking capacity in the underground parking lot. This is because current ventilation standard established per unit floor area or unit volume of the space made it difficult to apply DCV strategy according to the real-time variation of traffic load. According to the results in this study, two DCV strategies in the underground parking lot are considered to be a good alternative approach that satisfies both energy saving and healthy indoor environment in comparison with the conventional control strategies.
The objective of bridge construction cost allocation is to distribute in a fair and rational manner the bridge construction costs among those vehicles using the bridge. In most bridge construction cost allocation studies, bridge construction costs are mainly distributed according to traffic load(gross vehicle weight), without any consideration of bridge capacity requirements(the number of lanes). In this paper, a bridge cost allocation method for considering both traffic capacity and traffic loads is developed. The proposed method is based on cooperative game theory, particularly two concepts known as the Aumann-Shapley (A-S) value and Shapley value. This method can help to analyze the impact of traffic capacity costs. By applying the proposed method to an example, traffic capacity cost is found to be high so that traffic capacity should be considered to allocate the bridge construction costs to vehicle classes in a more equitable manner.
인터넷을 통해 전송되는 트래픽의 양이 지속적으로 증가하고 있기 때문에 네트워크 트래픽 모니터링 시스템이 모든 패킷을 실시간으로 분석하기는 어렵다. 피어-투피어(P2P), 스트리밍 미디어, 메신저 등과 같이 동적으로 포트 번호를 할당받는 애플리케이션의 사용이 늘어나면서, 사용자들은 이들이 유발하는 트래픽을 분석하기를 원하고 있다. 이 같은 고수준의 분석을 위해서는 각 패킷마다 많은 처리 시간이 필요로 한다. 본 논문에서 부하 차단기를 이용하여 패킷의 수를 제한할 것을 제안한다. 선택된 패킷은 어떤 애플리케이션이 생성한 것인지 식별된 후, 정의된 애플리케이션 계층의 프로토콜에 따라 분석된다.
Kim, Seok-Hwan;Hur, Kyeong;Park, Jong-Sun;Eom, Doo-Seop;Hwang, Kwang-Il
Journal of Communications and Networks
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제11권4호
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pp.375-383
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2009
The WiMedia alliance has specified a distributed medium access control (WiMedia MAC) protocol based on ultra wideband (UWB) for high data rate WPANs (HR-WPANs). The merits of WiMedia MAC such as distributed nature and high data rate make it a favorite candidate in HR-WPAN. Although QoS parameters such as the range of service rates are provided to a traffic stream, the WiMedia MAC is not able to use the QoS parameters and to determine or adjust a service rate using the QoS parameters for the traffic stream. In this paper, we propose a fair and adaptive resource allocation method that allocates time slots to isochronous streams according to QoS parameters and the current traffic load condition in a fully distributed manner. Although the traffic load condition changes, each device independently recognizes the changes and calculates fair and maximum allowable service rates for traffic streams. From the numerical and simulation results, it is proved that the proposed method achieves high capacity of traffic streams and fair QoS provisioning under various traffic load condition.
An asynchronous optical packet-switching (AOPS) node with load-balancing capability can achieve better performance in reducing the high packet-loss ratio (PLR) and time delay caused by unbalanced traffic. This paper proposes a novel dynamic load-balancing algorithm for an AOPS node with limited buffer and without wavelength converters, and considering the data flow distribution and service levels. By calculating the occupancy state of the output ports, load state of the input ports, and priorities for data flow, the traffic is balanced accordingly. Simulations demonstrate that asynchronous variant data packets and output traffic can be automatically balanced according to service levels and the data flow distribution. A PLR of less than 0.01% can be achieved, as well as an average time delay of less than 0.46 ns.
According to the result of recent studies, it was revealed that the error of safety-related personnel still plays a significant role in the accidents and/or incidents of a railway system. Accordingly, in order to reduce as well as prevent human errors, it is necessary to: (1) identify the root cause of accidents/incidents, and (2) conduct a research that can provide a systematic as well as an effective way to deal with the identified human errors. To this end, it is essential to suggest appropriate countermeasures based on the result of a task load analysis, which can soundly reduce a high level of the task load put on safety-related personnel. In the light of this concern, about the tasks of railway traffic signallers, a detailed task analysis was conducted in this study. After that, the associated task load scores were quantified by NASA-TLX technique that is one of the most well-known subjective workload measurement techniques. As a result, a set of significant tasks that could put a high task load on railway traffic signallers was identified.
For applications that are grid enabled, the grid can offer a resource balancing effect by scheduling grid jobs on machines with low utilization. When jobs communicate with each other, the internet, or with storage resources, an advanced scheduler could schedule them to minimize communications traffic or minimize the distance of the communications. We propose an intelligent load distribution algorithm to minimize communications traffic and distance of the communications using genetic algorithm. The experiments show the proposed load redistribution algorithm performs efficiently in the variance of load in grid environments.
그룹웨어시스템 악성트래픽 차단이란 인트라넷 시스템상에서 악성트래픽의 확산과 유통을 차단하는 방법이다. 그룹웨어시스템 악성트래픽 차단방식은 전통적 구조에서 차단하지 못했던 다양한 경로와 유형의 유해트래픽을 그룹웨어 내부경로상에서 차단함으로써 보안처리 및 트래픽 과부하를 경감시킨다. 제안된 그룹웨어 시스템 방역을 시행할 경우 내부 게이트웨이와 연결된 Backbone Switch의 CPU상에 는 부하율에 큰 변화가 나타났다. 내부 게이트웨이 설치전 트래픽 급증에따라 상승하던 CPU 부하는 내부게이트웨이 설치후 상당수준 감소되었다. 이젓은 형태를 알 수 없는 다량의 유해 트래픽이 내부 네트워크를 통과하고 있음을 보여주는 것이며 평상시 네트워크 환경이 얼마나 많은 악성트래픽의 위협에 직면해있는지를 보여주는 것이다. 백본 스위치의 CPU 사용율은 일간 평균 17% 수준을 유지하다가 내부 게이트웨이 상에서 유해 트래픽을 제거한 후는 4% 로서 10% 정도 축소됨으로써 본 연구에서 제안한 내부게이트웨이 방역의 효율성을 입증해준다.
Postal logistics organizations are characterized as having high labor intensity and short response times. These characteristics, along with rapid change in mail volume, make load scheduling a fundamental concern. Load analysis of major postal infrastructures such as post offices, sorting centers, exchange centers, and delivery stations is required for optimal postal logistics operation. In particular, the performance of mail traffic forecasting is essential for optimizing the resource operation by accurate load analysis. This paper addresses a traffic forecast problem of postal parcel that arises at delivery stations of Korea Post. The main purpose of this paper is to describe a method for predicting short-term traffic of postal parcel based on self-similarity analysis and to introduce an application of the traffic prediction model to postal logistics system. The proposed scheme develops multiple regression models by the clusters resulted from feature engineering and individual models for delivery stations to reinforce prediction accuracy. The experiment with data supplied by main postal delivery stations shows the advantage in terms of prediction performance. Comparing with other technique, experimental results show that the proposed method improves the accuracy up to 45.8%.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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