• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2007년도 춘계종합학술대회
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• pp.65-68
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• 2007

DOCSIS 3.0 MAC프로토콜은 MAP 메시지를 통하여 CM과 CMTS의 채널 전송 시간을 조정하므로 프로토콜 성능에 영향을 미치게 된다. 하지만 MAP의 구성요소와 용도에 대한 정의만 표준안에 언급이 되어 있고, MAP 메시지의 전송주기에 대한 정의는 언급되어 있지 않다. 본 논문에서는 DOCSIS 3.0에서 MAP 전송주기에 따른 프로토콜의 성능을 평가하고, 평가 결과를 바탕으로 최적의 MAP 전송주기를 제안하였다. 평가 결과로 MAP 전송주기는 0.05sec일 때 최적의 프로토콜 성능을 보임을 알 수 있었다. 본 연구의 결과는 DOCSIS 3.0 기반 케이블망의 구축을 위한 중요한 성능 요소로 사용될 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권6호
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• pp.1069-1076
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• 2007

DOCSIS 3.0 프로토콜은 채널-결합 기법을 기반으로 케이블망에서 망을 고도화하기 위해 제안된 표준이다. DOCSIS 프로토콜을 사용하는 망에서 망을 구성하는 CM과 CMTS간의 데이터 전송은 MAP 메시지를 통해 대역 요청과 전송 대역 할당을 받아 양방향 전송을 하기 때문에, MAP의 전송주기는 망 성능의 핵심적인 요소가 된다. 하지만 현재 표준안에서는 MAP의 구성요소와 용도에 대한 정의만 언급하고 있고, MAP 메시지의 전송주기에 대한 정의는 언급되어 있지 않다. 본 논문에서는 DOCSIS 3.0 기반의 케이블망에서 MAP 전송주기 에 따른 프로토콜의 성능을 평가하기 위해 OPNET을 통해 시뮬레이터를 개발하고, MAP 전송주기에 따른 망의 성능을 분석하였다. 성능 평가 결과 MAP 전송주기는 0.05sec일 때 최적의 망성능을 보임을 알 수 있었다. 본 연구의 결과는 DOCSIS 3.0 기반 케이블 망의 구축을 위한 중요한 성능 요소로 사용될 수 있다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제28권5호
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• pp.477-491
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• 2021

The Markov modulated Brownian motion is a substantial generalization of the classical Brownian Motion. On the other hand, the Markovian arrival process (MAP) is a point process whose family is dense for any stochastic point process and is used to approximate complex stochastic counting processes. In this paper, we consider a superposition of the Markov modulated Brownian motion (MMBM) and the Markovian arrival process of jumps which are distributed as the bilateral ph-type distribution, the class of which is also dense in the space of distribution functions defined on the whole real line. In the model, we assume that the inter-arrival times of the MAP depend on the underlying Markov process of the MMBM. One of the subjects of this paper is introducing how to obtain the first passage probabilities of the superposed process using a stochastic doubling algorithm designed for getting the minimal solution of a nonsymmetric algebraic Riccatti equation. The other is to provide eigenvalue and eigenvector results on the superposed process to make it possible to apply the GTH-like algorithm, which improves the accuracy of the doubling algorithm.