• 제목/요약/키워드: Burst Assembly algorithm

검색결과 5건 처리시간 0.021초

A Data Burst Assembly Algorithm in Optical Burst Switching Networks

  • Oh, Se-Yoon;Hong, Hyun-Ha;Kang, Min-Ho
    • ETRI Journal
    • /
    • 제24권4호
    • /
    • pp.311-322
    • /
    • 2002
  • Presently, optical burst switching (OBS) technology is under study as a promising solution for the backbone of the optical Internet in the near future because OBS eliminates the optical buffer problem at the switching node with the help of no optical/electro/optical conversion and guarantees class of service without any buffering. To implement the OBS network, there are a lot of challenging issues to be solved. The edge router, burst offset time management, and burst assembly mechanism are critical issues. In addition, the core router needs data burst and control header packet scheduling, a protection and restoration mechanism, and a contention resolution scheme. In this paper, we focus on the burst assembly mechanism. We present a novel data burst generation algorithm that uses hysteresis characteristics in the queueing model for the ingress edge node in optical burst switching networks. Simulation with Poisson and self-similar traffic models shows that this algorithm adaptively changes the data burst size according to the offered load and offers high average data burst utilization with a lower timer operation. It also reduces the possibility of a continuous blocking problem in the bandwidth reservation request, limits the maximum queueing delay, and minimizes the required burst size by lifting up data burst utilization for bursty input IP traffic.

  • PDF

광 버스트 스위칭망에서 최소 대역폭 보장 (Minimum Bandwidth Guarantee for Optical Burst Switching Networks)

  • 오승훈;김영한
    • 대한전자공학회논문지TC
    • /
    • 제40권10호
    • /
    • pp.59-66
    • /
    • 2003
  • 본 논문에서는 다수 트래픽 클래스들에게 최소 대역폭을 보장해 줄 수 있는 광버스트스위칭 (Optical Burst Switching, OBS) 기법을 제안한다. 현재까지 제안되었던 QoS (Quality of Service) 관련 OBS 기법들은 클래스간 차별화는 가능하였으나 여러 클래스들이 존재하는 경우 하위 우선순위의 트래픽 클래스는 상급 클래스와 충돌로 최소 대역폭을 보장해 주진 못 하였다. 본 논문에서는 클래스별로 데이터 채널의 일정 시간구간을 할당하여, 최소한 그 영역에서는 최상급 클래스보다도 높은 우선순위를 부여하여 최소 대역폭을 보장받도록 하였다. 이런 동작을 효율적으로 가능하게 하기 위해서 새로운 버스트 어셈블리 알고리즘과, 데이터 채널의 시간영역을 관리방법을 제안한다. 또한 제안된 기법의 단대단 지연시간과 성능을 시뮬레이션을 통해 검증하였다.

차세대 인터넷 서비스를 위한 광버스트 교환 노드 설계 (Development of Optical Burst Switching System for Next Generation Internet Services)

  • 장희선;신현철;엄기철;이성훈
    • 융합보안논문지
    • /
    • 제5권1호
    • /
    • pp.45-52
    • /
    • 2005
  • 본 논문에서는 차세대 인터넷 서비스를 지원하기 위한 광버스트 교환 시스템(Optical Burst Switching System : OBS)의 개발 규격을 제시한다. 개발 규격이란 입출력 노드의 수, 파장의 수, 버퍼의 용량, 컨트롤러의 용량/큐 크기 및 최대 버스트 조립 지연시간을 포함한다. 개발 규격을 제시하기 위하여 관련된 성능 파라메터를 추출하고 시스템의 성능을 최대화하며 가입자의 데이터 손실율을 최소화하는 수학적 모형을 제시하고 효율적인 휴리스틱 알고리즘을 제시한다. 그리고 여러 성능 파라메타들에 대한 시스템의 민감도를 분석한다.

  • PDF

Diagnosing the Condition of Air-conditioning Compressors by Analyzing the Waveform of the Raw AE Signal

  • Kim Jeon-Ha;Lee Gam-Gyu;Kang Ik-Soo;Kang Myung-Chang;Kim Jeong-Suk
    • International Journal of Precision Engineering and Manufacturing
    • /
    • 제7권3호
    • /
    • pp.14-17
    • /
    • 2006
  • To diagnosis abnormal compressor conditions in an air-conditioner, the acoustic emission (AE) signal, which is derived from wear condition, compressed air, and assembly error, was analyzed experimentally. Burst and continuous type AE signals resulted from metal contact and compressed air, and the raw AE signal of compressors was acquired in the production line. After extracting samples using waveforms, the Early Life Test (ELT) was conducted and the waveform was classified as normal or abnormal. Efficient parameters in the waveform pattern were investigated in time and frequency domains and a diagnosis algorithm for air-conditioners using Neural Network estimation is suggested.

AE 원신호 파형분석에 의한 에어컨 컴프레서의 상태 진단 (Condition Diagnosis of Air-conditioner Compressor by Waveform Analysis of AE Raw Signal)

  • 이감규;강익수;강명창;김정석
    • 한국정밀공학회지
    • /
    • 제21권11호
    • /
    • pp.125-129
    • /
    • 2004
  • For the diagnosis of compressor abnormal condition in air-conditioner, AE signal which is derived from wear condition, compressed air and assembly error is analyzed experimentally. The burst and continuous type AE signal occurred by metal contact and compressed air and AE raw signal of compressors were directly acquired in production line. After extracting samples according to waveforms, Early Life Test(ELT) is conducted and classified to normal and abnormal waveform. The efficient parameters of waveform pattern are investigated in time and frequency domain and the diagnosis algorithm of air-conditioner by Neural Network estimation is suggested.