네트워크를 설계하고 서비스를 구현하는데 있어서 중요한 변수중의 하나는 트래픽의 특성을 파악하는 것이나 기존의 트래픽 예측과 분석은 포아송(Poisson) 또는 마코비안(Markovian)을 기본으로 하는 모델을 사용하였다. LAN, WAN 및 VBR(Variable Bit Rate) 트래픽 특성에 관한 최근의 실험적 연구들은 기존의 포아송 가정에 의한 모델들이 네트워크 트래픽의 장기간 의존성 및 자기 유사한 특성들을 과소평가 함으로써 실제 트래픽의 특성을 제대로 나타낼 수 없다는 것을 지적해 왔고 최근 실제 트래픽과 유사한 모델로서 자기 유사한 특성을 이용한 접근법이 대두되고 있다. 따라서, 본 논문에서는 실제 트래픽과 유사한 자기 유사 데이터 트래픽을 백그라운드 부하로 발생시켜 기존의 ABR (Available Bit Rate) 혼잡제어 알고리즘 중 대표적인 EFCI(Explicit Forward Congestion Indication), EPRCA(Enhanced Proportional Rate Control Algorithm), ERICA(Explicit Rate Indication for Congestion Avoidance), NIST(National Institute of Standards and Technology) 스위치 알고리즘이 버스트한 트래픽에 대해 효율적으로 반응하는지를 ACR(Allowed Cell Rate), 버퍼 사용율, 셀 폐기율, 전송효율 등으로 나누어 분석을 하였다.
본 논문은 완전 결합형 ATM 스위치의 성능 분석에 관한 연구결과를 제시하고자 한 내용의 II부로서, 버스티 트래픽 및 비균일 분포에 대한 성능 분석 결과를 포함하고 있다. 사용한 스위치 모델은 ETRI에서 제안한 완전 결합형 ATM 스위치로써 비교적 소규모용으로 설계되었으며 트래픽의 버스트 특성을 효과적으로 홉수하기 위해 2단 버퍼링 구조를 사용하며, 주소 기법은 비트 어드레싱 방식을 사용하여 별도의 기능 블럭 추가없이 멀티캐스팅 기능 구현을 용이하게 하였다. 모의실험을 위해 입력 트래픽 모델은 트래픽의 군집적(bursty) 성질을 포착할 수 있는 IBP 모델과 기존의 트래픽 모델로 사용되어 온 랜덤 트래픽 모델을 고려하였다. 또한 다양한 시나리오 구성을 위해 출력 포트 분포는 균일과 비균일 둘 다를 고려하고 멀티캐스팅 기능도 구현하였다. 본 논문에서는 다양한 환경 하에서 수행한 모의실험 결과를 제시하고 성능 분석을 수행하였다.
IPv6-IPv4 변환시스템은 기존의 IPv4 네트워크와 신규 구축되는 IPv6 네트워크 간의 통신을 가능하게 하는 게이트웨이 기반 기술이다. 이러한 IPv6-IPv4 변환시스템에서는 네트워크 간의 모든 트래픽을 변환해야 하므로 높은 성능을 요구된다. 이에 본 연구에서는 이전 연구에서 구현된 게이트웨이 기반 IPv6-IPv4 변환시스템과 변환기의 성능분석에 적용될 수 있는 큐잉 모델을 제시하고 부과되는 트래픽에 따른 처리 성능을 산출하는 분석적인 방법을 제시하였다. IPv6-IPv4 변환시스템의 분석 모델의 경우, 도착간격은 지수분포를 따르고, 서비스시간은 M/M/l/K 모델 기반의 일반분포를 따른다. 또한 IPv6-IPv4 변환시스템의 변환기는 트래픽에 대한 변환 처리를 담당하는 핵심 모듈로서, 순차적인 단계로 이루어진다. 즉, 변환시스템의 변환기 자체의 분석 모델의 도착간격은 지수분포를 따르고, 서비스시간은 M/G/l/K 모델 기반의 일반분포를 따른다. 이렇게 제안된 모델에 대해 상세하게 설명하였으며, 이를 검증하기 위해서 모델을 적용하여 근사한 결과와 실제 측정 결과를 비교하였다.
ATM 교환시스템에서 링크대역폭은 매우 중요한 자원이다. 그러므로 ATM 교환시스템은 사용자에게 대역폭을 할당하고 일정수준의 QoS를 보장해야 한다. 특히 비디오와 같은 트래픽의 QoS를 만족하기 위해서는 사용자는 UPC 파라미터를 통해 트래픽 특성과 QoS 기대치를 선언해 주어야 한다. CAC는 사용자로부터 선언된 UPC 파라미터를 이용하여 링크 대역과 접속수에 따라 두 가지 이상의 알고리즘에 의해 이루어질 수 있다. 셀 손실없는 다중화 모델은 다중화 되는 소스 트래픽의 수가 적을 경우에 적절하나, 접속의 수가 많아지면 통계적 다중화 모델에 의해 CAC를 수행해야 한다. 본 논문은 고용량 대역의 링크에서 VBR 소스 트래픽에 적용되며, 셀 손실없는 모델과 조합하여 사용할 수 있 는 통계적 다중화 모델에 대한 연구이다, 본 논문에서의 통계적 다중화 모델은 새로운 접속에 의해 선언되는 UPC 파라미터를 적절한 소스 트래픽 모델에 대응시키며, 고 용량 대역폭 링크에서 접속의 수가 많을 수록 높은 다중화 이득올 보여준다.
본 논문은 국내 ATM망을 대상으로 실시간 VBR 트래픽을 측정하고 그의 특성을 분석하여 기존의 연구에서 ATM VBR 특성이 2-상태 MMPP 모델 기반의 On-Off 특성을 갖는다는 이론의 적합성을 검증한 것으로 분석 결과 국내 ATM 망의 VBR 트래픽 특성은 2-상태 MMPP 모델을 따르지 않으며 On 구간의 도착율 (λ$_1$)은 협약 대역폭 주기 중심에서 0.93~0.96의 확률로 도착하는 거의 결정적(Deterministic) 특성을 가지고, On 구간에서 Off 구간의 천이율 (T$_1$) 및 Off 구간에서 On구간의 천이율(T$_2$)은 마코브 체인의 특성을 따르지 않는 단순 랜덤 변수의 특성을 갖는 것으로 검증되었다. 따라서, 국내 ATM망의 VBR 특성은 MMPP 모델로 표현할 수 없으며 일반적인 On-Off 모델로 표현되어야 함을 확인하였다. 본 연구 결과는 실질적인 ATM망 서비스 회선 트래픽을 대상으로 측정, 분석, 검증한 것이므로 국내 ATM망에 적용하기 위한 모든 장치 및 네트워크 설계에 이 결과가 사용될 수 있으며 국내 ATM망에 적용된 트래픽 관리 기능을 사용하는 모든 ATM망의 트래픽 모델로 사용할 수 있다.
빠른 속도와 넓은 대역폭을 이용한 멀티미디어 데이터 전송이 가능하게 됨으로써 패킷 스위칭 네트워크로부터 발생되는 트래픽은 burstiness 성질을 보여준다. 이러한 트래픽은 전통적인 해석적 방법에서 네트워크의 성능평가를 위해 사용되고 있는 트래픽 모델과는 상당히 다른 selfsimilar 트래픽 성질을 갖고 있다는 것이 실제 트래픽을 측정한 결과 나타나고 있다. 일반적으로 ATM 스위치는 패킷을 효율적으로 전송하기 위해 다양한 공유 버퍼관리 방법을 적용한다. 따라서 본 논문에서는 공유 버퍼를 사용하여 다중 스위치로 상호 연결된 ATM 스위치에서 selfsimilar 트래픽이 이웃 스위치들 간에 미치는 영향을 통하여 초고속 네트워크의 성능을 분석한다.
최근 급격히 증가한 모바일 기기와 Over The Top (OTT) 서비스의 활성화로 인하여 CMM 기반의 LTE/EPC 네트워크에 과다한 데이터/제어 트래픽의 수용이 힘들어지는 문제가 중요 이슈로 부각되고 있다. 이를 해결하기 위하여 IETF는 Distributed Mobility Management (DMM) 기반의 이동성 관리 방안을 제안하였다. 하지만 DMM 기술은 중앙의 트래픽 부하 분산에 초점을 두고 있어 단말의 이동과 관련하여 발생하는 과다한 제어 트래픽 수용에 관한 문제를 해결하기에는 부족하다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 SDN 기반으로 CMM과 DMM을 함께 이용하는 HMM (Hybrid Mobility Management) LTE/ECP 네트워크 모델을 제시한다. 또한 HMM 기반의 LTE/EPC 네트워크 모델은 CMM 및 DMM 기법의 선택을 위해 단말의 이동성과 PDN 연결의 개수를 고려한 선택방안을 제시하며, 제안하는 HMM 기반의 LTE/EPC 네트워크 구조에서의 데이터 트래픽 부하량과 단말의 이동성과 PDN 연결 개수에 따라 제어 트래픽의 양을 비교하는 그래프를 제시하며 제안하는 네트워크 모델의 타당성을 입증한다.
오래 전부터 이동통신 서비스를 위한 통신 프로토콜이나 기능 요소들의 성능을 평가하기 위해서는 분석적 방법, 시뮬레이션 및 평가적 방법이 이용되어 왔다. 이중 시뮬레이션을 통한 평가 방법은 시스템 내부 구성 요소들의 연관 관계가 매우 복잡한 시스템을 테스트하는데 유용하게 사용되고 있으며, 이를 위해서는 이동통신 통화 특성을 반영하는 텔레트래픽 모델을 제시하고 있어야 한다. 텔레트래픽 모델은 일반적으로 트래픽 소스 모델과 네트워크 트랙픽 모델로 구성되어 있으며, 본 네트워크 트래픽 모델을 정의하기 위해 요구되는 실제 기지국 통화량 자료를 수집하고 분석한 결과를 제공하기 위한 것이다. 본 논문에서는 서울시를 상업, 주거, 준공업, 그리고 녹지 지역으로 되어 있는 도시계획 용도지역으로 구분하고, 여기에 설치되어 있는 기지국으로부터 실제 데이터를 시간대별로 수집하였다. 수집된 자료를 이용하여 각 지역별 기지국의 시간대별 통화량 분포와 최대 및 최소 발생 호 수 등을 제시하였다. 분석 결과는 보다 더 정확한 이동통신 네트워크 트래픽 모델을 정의하거나, 기존 이동통신 시뮬레이션 과정에서의 입력 자료로 사용할 수 있다.
현재 제공되는 인터넷 서비스들의 동작 특성은 기존에 고려되던 트래픽 특성과는 완전히 다른 자기 유사성(Self-similarity)이라는 성질을 가진다는 것이 증명되었다. 자기 유사성은 장기간 의존성으로 표현되는데, 이것은 단기간 의존성 성질을 갖는 기존의 모델인 포아송(Poisson) 모델과는 상반되는 개념이다 따라서 차세대 통신망의 설계 및 디멘져닝을 위해서는 무엇보다도 데이터 트래픽의 주요 특성인 버스트성(Burstiness)과 자기유사성이 반영된 트래픽 모델이 요구된다. 여기서 자기유사성은 허스트 파라미터(Hurst Parameter)로 특성화 될 수 있다. 이러한 관점에서 본 논문에서는 데이터 트래픽 특성이 서로 다른 다수의 데이터 트래픽의 통합되어 통신망에 입력되는 경우 주요 파라미터인 허스트 파라미터의 변화를 다양한 환경 하에서 분석하였고 이를 시뮬레이션 결과와도 비교하였다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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