A study about analysis of self-similar characteristics for the optimized design networks

Network 최적 설계를 위한 네트워크 트래픽의 self-similar 특성 분석에 관한 연구

Traffic analysis during past years used the Poisson distribution or Markov model, assuming an exponential distribution of packet queue arrival. Recent studies, however, have shown aperiodic and burst characteristics of network traffics. Such characteristics of data traffic enable the scalability of network, QoS, optimized design, when we analyze new traffic model having a self-similar characteristic. This paper analyzes the self-similar characteristics of a small-scale mixed traffic in a network simulation, the real network Traffic.

최근 인터넷 사용의 급증은 전체적인 망 이용율의 증가를 야기시켜 트래픽의 증가 원인이 된다. 이러한 트래픽 분석을 통해 통계적인 특성을 갖는 장치의 설계와 배치가 요구된다. 따라서, 이러한 인터넷 트래픽의 자기유사성을 분석하고, Simulation 과정을 통해 최적화된 설계요소를 찾아서 실제 네트워크의 성능향상을 연구하고자 한다.