인터넷에서 종단간 혼잡제어 방식을 지원하기 위해 제안된 라우터에서 큐에 적용되어 패킷을 폐기하는 방법으로 능동적 큐 관리(AQM;Active queue management) 방법이 적용되고 있다. IETF에서 제안된 AQM 알고리즘은 RED(Random Early Detection) 방식이다. RED 알고리즘은 망의 높은 처리율과 낮은 평균 지연을 얻기 위해 네트워크에서 운영된다. 하지만 평균 큐 길이는 네트워크의 혼잡 레벨에 민감한 결과를 갖게 된다. 본 논문에서는 RED 성능에 영향을 미치는 파라메터의 민감성을 감소시키고 성능을 개선시키기 위해 정련된 적응 RED(RARED; Refined Adaptive RED)를 제안한다. 시뮬레이션을 통해 네트워크 전체의 개선된 RARED 알고리즘을 관찰하고 RARED가 패킷 폐기율의 감소와 성공적인 전송률의 개선이 이루어짐을 보여준다.
AQM은 라우터에서 사용되고 있으며 큐의 순간적 길이나 평균길이를 관찰하여 혼잡을 예측하고 탐지하는 알고리즘이며, 평균 큐길이가 임계 값을 초과하면 혼잡이 발생하였다고 추론하고 라우터로 유입되는 패킷을 미리 폐기시키거나 패킷 전송 노드에게 혼잡을 미리 알림으로써 전송노드에서 전송률을 줄여 혼잡을 피하도록 한다. AQM 알고리즘의 하나인 RED (random early detection)는 패킷을 무작위로 폐기시켜 혼잡제어를 하는 큐 기반의 혼잡 제어기술이다. RED는 TCP의 시간경과 및 큐 지연을 줄이며 링크 활용도를 높이고 버스트한 트래픽이 유입되는 것을 관리하는 기술로써 널리 사용되어지고 있으며 혼잡도의 정도를 큐의 평균 길이로 추정한다. 그러나 파라미터($P_{max}$, $TH_{min}$)값들이 고정되어 있어서 특정한 네트워크 환경에서는 동작을 잘 못한다. 본 논문에서는 네트워크 상태를 지속적으로 감지함으로써 $P_{max}$와 $TH_{min}$의 값을 네트워크 상태에 적합한 값으로 자동적으로 바꾸어줌으로서 다양한 환경에서도 동작을 잘할 수 있는 확장 RED를 제안한다.
This paper aims to introduce the numerical methods for solving the optimal control theory to model bufferbloat problem. Mathematical tools are useful to provide insight for system engineers and users to understand better about what we are facing right now while experiment in a large-scale testbed can encourage us to implement in realistic scenario. In this paper, we introduce a survey of the numerical methods for solving the optimal control problem. We propose the dynamic optimization sweeping algorithm for optimal control of the active queue management. Simulation results in network simulator ns2 demonstrate that our proposed algorithm can obtain the stability faster than the others while still maintain a short queue length (≈10 packets) and low delay experience for arriving packets (0.4 seconds).
eaRED(Efficient Adaptive RED)[1][2]는 다수의 TCP 커넥션이 경쟁하는 병목구간에서 인터넷 라우터 버퍼를 능동적으로 관리하는 다양한 AQM(Active Queue Management) 알고리즘 중의 하나로 RED 라우터 버퍼 관리 알고리즘의 성능을 개선한 라우터 버퍼 관리 알고리즘이다. RED 라우터가 TD 라우터와 같은 네트워크 퍼포먼스를 유지하면서 TCP 커넥션 간 페어니스를 향상시키기 위해서는 link bandwidth. active 커넥션 수. congestion level 등에 대한 네트워크 상태를 고려하여 파라미터에 적절한 값을 설정해야만 한다. 문제는 다이내믹하게 변하는 네트워크 상황에 적합한 파라미터 값을 초기에 설정해주는 것이 매우 어렵다는 점이다. [3]. eaRED는 max threshold와 min threshold 값을 네트워크 상황에 따라 동적으로 조절함으로써 이런 문제를 해결했고, 기존 RED에 비해 라우터 버퍼는 50% 정도만 사용하면서도, 페어니스 인덱스(Fairness Index)[4]가 최대 41.42% 개선되었다. [1] [2] 그러나 송신 TCP 커넥션의 수가 늘어날수록 성능향상에 대한 효과가 감소되었고, 드롭 패킷수가 TD나 RED 라우터 버퍼관리 알고리즘에 비해 많았기 때문에 라우터의 출력(output) 총 패킷 용량이 최대 약 2.3% 정도 TD나 RED 라우터 버퍼관리 알고리즘에 비해 적었다. 이 부분을 개선하기 위해 기존 eaRED 알고리즘에 LR_Lines 예측 알고리즘을 적용한 eaRED++ 알고리즘을 구현하였고, 실험 결과 페어니스 인덱스는 기존 eaRED에 비해 최대 약 30% 정도 향상되었고, 총 output 패킷 용량의 손실률은 최대 50%정도 감소하여 기존 eaRED에 비해 향상된 성능을 보여주었다.웍스 네트워크상의 다양한 디바이스들간의 네트워크 다양화와 분산화 기능을 얻을 수 있었고, 기존의 고가의 해외 솔루션인 Echelon사의 LonMaker 소프트웨어를 사용하지 않고도 국내의 순수 솔루션인 리눅스 기반의 LonWare 3.0 다중 바인딩 기능을 통해 저 비용으로 홈 네트워크 구성 관리 서버 시스템 개발에 대한 비용을 줄일 수 있다. 기대된다.e 함량이 대체로 높게 나타났다. 점미가 수가용성분에서 goucose대비 용출함량이 고르게 나타나는 경향을 보였고 흑미는 알칼리가용분에서 glucose가 상당량(0.68%) 포함되고 있음을 보여주었고 arabinose(0.68%), xylose(0.05%)도 다른 종류에 비해서 다량 함유한 것으로 나타났다. 흑미는 총식이섬유 함량이 높고 pectic substances, hemicellulose, uronic acid 함량이 높아서 콜레스테롤 저하 등의 효과가 기대되며 고섬유식품으로서 조리 특성 연구가 필요한 것으로 사료된다.리하였다. 얻어진 소견(所見)은 다음과 같았다. 1. 모년령(母年齡), 임신회수(姙娠回數), 임신기간(姙娠其間), 출산시체중등(出産時體重等)의 제요인(諸要因)은 주산기사망(周産基死亡)에 대(對)하여 통계적(統計的)으로 유의(有意)한 영향을 미치고 있어 $25{\sim}29$세(歲)의 연령군에서, 2번째 임신과 2번째의 출산에서 그리고 만삭의 임신 기간에, 출산시체중(出産時體重) $3.50{\sim}3.99kg$사이의 아이에서 그 주산기사망률(周産基死亡率)이 각각 가장 낮았다. 2. 사산(死産)과 초생아사망(初生兒死亡)을 구분(區分)하여 고려해 볼때 사산(死産)은 모성(母性)의 임신력(姙娠歷)과 매우 밀접한 관련이 있는 것으로 사료(思料)되었고 초생아사망(初生兒死亡)은 미숙아(未熟兒)와 이에 관련된 병
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[게시일 2004년 10월 1일]
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