브로드 밴드 네트웍과 모바일 네트웍을 통한 멀티미디어 컨텐츠의 전송이 늘어남에 따라 Qos의 보장과 트래픽 엔지니어링을 위해 멀티미디어 스트리밍 트래픽의 Qos 요구사항을 예측하고 적용하려는 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 본 논문은 오브젝트 기술에 기반한 MPEG-4 컨텐츠의 트래픽을 패킷 레벨에서 측정하고 기에 기반하여 MPEG-4 스트리밍 시스템의 구성요소가 트래픽에 미치는 영향을 고찰해 본다. 또한 기존 멀티미디어 트래픽 모델링 방식의 한계를 규명하여 보다 정확한 트래픽 성격을 표현할 수 있는 모델링 방식을 제안한다.
LAN, WAN 및 VBR 트래픽 특성에 관한 최근의 실험적 연구들은 기존의 Poisson 가정에 의한 모델들이 네트워크 트래픽의 장기간 의존성 및 self-similar 특성들을 과소평가 함으로써, 실제 트래픽의 특성을 제대로 나타낼 수 없다는 것을 지적해 왔다. 본 본문에서는 실시간 운영중인 Ethernet 트래픽을 측정하여, 통계학적인 접근법들을 통해 이러한 self-similar 특성들에 대해 평가하였다. 그리고 exactly self-similar 모델링인 Pareto-like ON/OFF 소스 모델링에 의한 트래픽과 기존의 Poisson 모델링을 비교 분석함으로써, self-similar 트래픽이 실제의 Ethernet 트래픽 특성을 잘 반영한다는 것을 보였다.
본 논문에서는 PCS의 확장개념으로 최근 관심이 높아지고 있는 In-Building PCS에서 가입자 이동성향과 이동 트래픽 특성을 이용해서 시스템의 트래픽 성능을 분석하였다. 이를 위해 빌딩내 적절한 셀 모양을 설정하고 가입자 이동성을 수학적으로 모델링하였으며 모델링된 셀에서의 가입자 이동률을 다양한 이동 파라메터로서 정의하고 이로부터 2차원 Morkov 생성-소멸 상태도를 유도하였다. 마지막으로 모델링된 가입자 이동성과 트랙픽 상태도를 통해 셀 내에서의 트래픽 성능을 분석하고 평가하였다.
기존의 큐잉분석은 네트워크 용량설계 및 성능 예측시 상당히 유용하지만, 실제의 경우 큐잉 분석으로부터 예측된 결과는 실제 관측된 성능과는 상당히 다르다. 또한 LAM, WAN 및 VBR 트래픽 특성에 관한 최근의 실험적 연구들은 기존의 Poisson 가정에 의한 모델들이 네트워크 트래픽의 장기간 의존성 및 self-similar 특성을 과소평가 함으로써, 실제 트래픽의 특성을 제대로 나타낼 수 없다는 것을 지적해 왔다. 본 논문에서는 exactly self-similar 모델링인 Pareto-like ON/OFF 소스 모델링에 의한 트래픽과 기존의 Poisson 모델링에 의한 트래픽을 비교 분석함으로써, self-similar 트래픽이 실제의 Ethernet 트래픽 특성을 잘 반영한다는 것을 보임으로써 최적화된 ATM 네트워크 설계 및 성능분석을 이루고자 한다.
본 논문은 이산 웨이블릿 변환의 스케일러빌리티(scalability)를 활용한 VOD 트래픽 모델링에 대하여 소개한다. VOD는 사용자의 요구에 대하여 비디오 데이터를 제공하는 시스템이다. 비디오 데이터는 여러 가지 특징을 가지고 있다. 첫 번째 특징은 데이터 양이 상당히 많다는 점이다. 그리고 데이터 양이 비디오 데이터가 전달되는 시간축에 따라서 변화가 많다는 점이다. 그리고 두 번째 특징은 비디오 데이터는 전송되는 양상이 시간축에 대하여 거의 끊김이 없어야 한다는 점이다. 이러한 점들 때문에 VOD 트래픽을 정확하게 모델링하는 것은 상당히 어렵게 생각되었다. 이산 웨이블릿 변환(discrete wavelet transform)은 함수에 대한 근사이다. 우수한 점은 함수에 대한 근사가 상당히 용이하고 또 유연하다는 점이다. 다시 말하면 함수 근사의 정밀도를 용이하게 조절할 수 있다는 점이다. 또 다른 우수한 점은 시간과 공간 양쪽에 대하여 함수 근사를 할 수 있다는 점이다. 본 논문은 VOD server와 client 사이의 트래픽을 이산 웨이블릿 변환인 스케일러빌리티를 활용하여 모델링하여 server와 client 사이에 보다 효과적인 네트워크 트래픽 제어를 할 수 있음을 보인다.
본 논문에서는 멀티미디어 트래픽올 갖는 B-ISBN의 스위치/멀티플렉서 등에서 중요한 파라메타로 결정되는 버퍼 크기에 대한 트래픽의 성능을 분석하였다. 멀티미디어 트래픽은 포아송 분포 트래픽, 그리고 기하분포와 지수 분포의 ON 시간 주기 (버스트 분포)를 갖는 버 스트 트래픽이 혼합되는 트래픽으로 모델링 하였다. 멀티미디어 트래픽으로 모델링한 트래픽에 대해서 성능을 분석하고 양질의 서비스를 제공할 수 있는 셀손실률에 대한 버퍼의 크기를 제시 하였다. 시뮬레이션은 PC SIMSCRIPT II.5를 이용하였고 시뮬레이션 프로그램은 PREAMBLE, MAIN, INITIAL, ARRIVAL., DEPARTURE및 STOP·SIM의 모듈로 구성하였다. 특히 혼합된 트래픽의 시뮬레이션에서는 ARRIVAL모듈을 I, II로 나누고 셀을 각각의 모듈에서 독립적으로 발생시켜 시뮬레이션을 수행하였다. 시뮬레이션 모델링은 이벤트 스케줄링 (Event Scheduling) 방식을 적용하여 시행하였다.
인터넷의 민감한 트래픽 특성으로 인해 기존의 트래픽 모델링 분석법으로 최적화된 네트워크 환경을 구성하기에는 부족한 점이 많다. 본 논문에서는 트래픽의 버스트 특성을 정확히 예측하고 모델링 하기 위한 방법으로 자기 유사 특성에 대해 분석하고자 한다. 실제 인터넷 네트워크에서의 RTT(Round-Trip Time)를 측정함으로써 계층, 거리별 링크간의 LRD(Long-Range Dependence) 와 노드 큐의 특성, 자기유사성 정도를 구하고 측정된 데이터의 확률 분포를 통해 실제 트래픽의 특성에 대해 분석하였다
본 논문에서는 Wavelet 변환과 Vector Quantization(VQ)을 이용한 VBR (variable-bit-rate) 비디오 트래픽 모델을 제안하고 있다. 여기에서 제안된 방법은 영상 트래픽을 Wavelet 변환한 후 두 개의 요소로 분해하여 각각을 분리하여 모델링한다. 첫 번째 요소는 AR(1) 프로세스 모델로 이것은 트래픽의 비교적 장시간에 걸친 변화 특성을 표현한다. 두 번째 요소는 벡터 양자화(VQ)를 사용하여 비교적 짧은 시간의 트래픽 특성을 표현한다. 다른 VBR 트래픽의 모델 방법과 비교해서 본 논문에서 제안하는 모델은 세 가지 장점을 가지고 있다. 첫째로 영상 트래픽의 특성을 장시간과 단시간의 형태로 나누어 모델링을 할 수 있다. 둘째로 트래픽 데이터의 주기적 코딩 구조를 보존한다. 마지막으로 프레임 레벨과 슬라이스 레벨의 트래픽 모델링을 통합할 수 있다. 통계적 측정과 네트워크 성능 실험을 통하여 제안된 모델의 타당성을 검증하였다.
통신망을 효율적으로 설계하고 운영하기 위하여 통신망에 대한 구체적인 시뮬레이션이 필요하며 이에 관한 연구가 현재 활발히 이루어지고_ 있다. 본 논문에서는 시뮬레이션 시 요구되는 트래픽 모델을 수립하기 위하여 실제 수집된 트래픽 자료를 이용하여 HTTP 요구 수준에서 웹 트래픽을 모델링 한다. 그리고 또한 현재 논란이 되고 있는 인터넷 트래픽의 통계적인 특성이 포아송 과정을 따르는지 아니면 자기유사한(self-similar) 특성을 보이는지를 웹 트래픽의 특성 분석을 통해 알아보았다. 본 연구의 결과로 트래픽은 하나의 함수로 모델링 할 수 없었으며 특정 구간에서는 하나의 함수로, 그리고 다른 구간에서는 다른 함수로 모델링 될 수 있다는 사실을 알 수 있었으며, 그 모델링이 다르게 되는 영역은 HTTP서버의 특성에 따라서 달라진다는 것을 알 수 있었다. 이러한 결과를 본 연구와 관련된 통신망 시뮬레이터(NetDAS)의 웹 트래픽 생성기의 설계 및 구현에 이용할 수 있도록 하였다.
네트워크 트래픽 분석 및 모델링은 그 중요성에 따라 많은 연구가 진행되어온 영역이다. 기존의 네트워크 트래픽 분석 및 모델링 관련 연구는 간단한 패킷 스트림을 전송하거나 HTTP와 같은 특정 어플리케이션의 트래픽 특성을 반영하는데 초점이 맞춰져 있다. 본 논문에서는 멀티미디어 데이터의 특성을 반영한 네트워크 트래픽 생성기를 제안한다. 멀티미디어 데이터의 특성을 반영하기 위해 대표적인 멀티미디어 콘텐츠인 온라인 게임의 트래픽을 분석하기 위해서 온라인 게임의 패킷 전송간 시간과 패킷 크기 확률변수들에 따른 분포를 모델링 하였으며 그 모델을 입력으로 갖는 네트워크 트래픽 생성기의 구조를 제시하였다. 제안된 네트워크 트래픽 생성기를 이용하여 L4D(Left4Dead), WoW(World of Warcraft)의 트래픽을 생성해 본 결과 실제 데이터와 유사도가 높은 분포를 갖는 것을 확인 할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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