초록
본 논문에서는 VBR MPEG 비디오 트래픽의 마코프 모델 기반 트래픽 기술자에 대해 효과적인 policing 방법을 제안한다. VBR 비디오 스퀀스에 대해 보다 효율적이고 정확한 자원할당 및QoS 예측을 위해 장면기반 마코프 모델을 이용한 트래픽 기술자를 사용하여 망에 그 트래픽 특성를 기술하고, 망에서는 이를 근거로 제안된 새로운 policing 알고리즘을 이용하여 모니터링을 수행한다. 마코프 모델의 안정상태 천이확률의 감시를 위해 장면상태 마다 대표성을 갖는 두 가지 감시 파라미터(평균 체류시간 및 평균 회귀시간)를 정의하여 이를 누적 평균의 형태로 모니터링 한다. 또한 장면상태의 프레임 타입별 평균 셀 발생률도 누적 평균을 이용하여 안정상태 값과 비교된다. Transient 구간에서의 변이를 고려하여 지수함수를 이용한 bounding 방법을 제시하였고, 이는 실제 비디오 시퀀스에 잘 맞는 것을 알 수 있다. 실험결과 미코프 모델 기반 트래픽 기술자에 대해 제안된 방법은 MPEG 비디오와같은 매우 복잡한 트래픽에 대해서도 효과적인 모니터링이 가능하며 부적합 트래픽에 대해서도 좋은 감시성능을 보임을 알 수 있다.
In this paper, we propose an efficient policing mechanism for Markov model-based traffic descriptors of VBR MPEG video traffic. A VBR video sequence is described by a set of traffic descriptors using a scene-basedMarkov model to the network for the effective resource allocation and accurate QoS prediction. The networkmonitors the input traffic from the source using a proposed new policing method. for policing the steady statetransition probability of scene states, we define two representative monitoring parameters (mean holding andrecurrence time) for each state. For frame level cell rate policing of each scene state, accumulated average cellrates for the frame types are compared with the model parameters. We propose an exponential bounding functionto accommodate dynanic behaviors during the transient period. Our simulation results show that the proposedpolicing mechanism for Markovian traffic descriptors monitors the sophisticated traffic such as MPEG videoeffectively and well protects network resources from the nalicious or misbehaved traffic.
