ATM망에서 적응적 연결수락제어 방법에 관한 연구

A Study on the adaptive Connection Admission Control Method in ATM Networks

연결수락제어(CAC : Connection Admission Control)는 ATM(Asynchronous Transfer Mode)망내에 새로운 호의 연결이 요구되었을 때 이 새로운 연결호의 서비스품질을 만족하고, 충분한 자원이 망내에 확보되어 있는 가를 확인한 후 기존에 연결된 호의 서비스 질을 저하시키지 않는 지의 여부를 판단하여 연결 수락 또는 거절을 결정하는 기능을 말한다. 본 논문에서 제안하는 적응적 연결수락제어방법은 신고치와 측정치를 이용하여 트래픽을 예측하는 방법으로서, 신고치를 이용한 트래픽 예측은 호 연결 또는 호 해제 시에 회귀적(recursive) 방법으로 계산되며, 측정치를 이용한 트래픽 예측은 측정반영율 및 측정 반영주기는 트래픽 흐름의 변화를 정확히 추정하고 측정에 의한 예측 오차를 줄이는데 중요한 파라미터이다. 본 논문에서는 측정 반영율의 적응적 조정을 위해 트래픽 흐름의 변화가 크게 일어나는 시점인 연결 수락 또는 연결 해제 시점을 기준으로 하여 그 이후의 경과 시간에 따라 측정 반영율을 변화시키는 방안을 제안한다. 제안된 방법에 대해 동질 트래픽과 이질 트래픽의 경우에서 성능평가를 수행한 결과 적응적 연결수락제어방법이 이용율과 서비스품질(QOS : Quality Of Service)관점에서 기존의 연결수락제어방법보다 개선됨을 확인하였다.

In this paper, an adaptive CAC(Connection Admission Control) method is proposed. The adaptive CAC uses traffic estimates derived from both traffic parameter specified by user and cell flow measurements. Traffic estimation using user-specified parameters is performed at every moment of connection request or connection release by recursive formula which makes real-time calculation possible. Traffic estimation using cell flow measurement is carried out when the number of connected calls does not change during a measurement reflection period-renewal period. The most import ant thing for the traffic estimation using cell flow measurement is the determination of the length of a renewal period to trace a real traffic flow with an allowable time lag and the measurement reflection ratio(MRR) both to reduce the portion of overestimation and to avoid underestimation of real traffic flow. To solve these problems, the adaptive CAC updates renewal period and MRR adaptively according to the number of connections and the elapsed time after last connection or release respectively. Performance analysis for the proposed method is evaluated in several aspects for the cases of both homogeneous and heterogeneous bursty traffic. Numerical examples show the adaptive CAC method has the better performance compared with conventional CAC method based on burst model from the both utilization and QOS point of view.