KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권11호
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pp.5179-5202
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2018
Transmission Control Protocol (TCP) is the most widely used protocol in the cloud data centers today. However, cloud data centers using TCP experience many issues as TCP was designed based on the assumption that it would primarily be used in Wide Area Networks (WANs). One of the major issues with TCP in the cloud data centers is the Incast issue. This issue arises because of the many-to-one communication pattern that commonly exists in the modern cloud data centers. In many-to-one communication pattern, multiple senders simultaneously send data to a single receiver. This causes packet loss at the switch buffer which results in TCP throughput collapse that leads to high Flow Completion Time (FCT). Recently, Software-Defined Networking (SDN) has been used by many researchers to mitigate the Incast issue. In this paper, a detailed survey of various SDN based solutions to the Incast issue is carried out. In this survey, various SDN based solutions are classified into four categories i.e. TCP Receive Window based solutions, Tuning TCP Parameters based solutions, Quick Recovery based solutions and Application Layer based solutions. All the solutions are critically evaluated in terms of their principles, advantages, and shortcomings. Another important feature of this survey is to compare various SDN based solutions with respect to different performance metrics e.g. maximum number of concurrent senders supported, calculation of delay at the controller etc. These performance metrics are important for deployment of any SDN based solution in modern cloud data centers. In addition, future research directions are also discussed in this survey that can be explored to design and develop better SDN based solutions to the Incast issue.
본 논문에서는 허브 네트워크 기반의 장거리 공중 전술 통신을 위한 새로운 자원 스케줄링 기법을 제안한다. 최근 세계 각국에서는 네트워크 중심전 (NCW, Network Centric Warfare)으로 변화하는 현대전의 흐름에 맞추어 공용데이터링크 (CDL, Common Data Link)의 전송속도 및 네트워킹 기능을 향상시키기 위한 기술 개발에 주력하고 있으며, 우리 군도 자립적인 차세대 대용량 CDL 기술 개발에 박차를 가하고 있다. CDL의 대표적 운용 구조인 허브 네트워크에서는 제한된 주파수 대역 내에서 다수의 UAV (Unmanned Aerial Vehicle)들과 대용량의 영상 전술 정보를 동시 다발적으로 교환하기 위해, hybrid FDMA(Frequency Division Multiple Access)/TDMA(Time Division Multiple Access) 구조를 고려할 수 있다. 그러나 UAV 별 상이한 왕복 시간 지연 (RTT, Round-Trip Time) 및 트래픽 크기로 인해 동일 주파수 대역을 점유하는 UAV 간 유휴 시간 자원이 발생하거나 불필요한 패킷 전송 지연이 발생할 수 있으며, 이는 장거리 운용 시 허브 네트워크의 자원 효율을 저하시킨다. 따라서 본 논문에서는 UAV 별 발생하는 RTT와 트래픽 크기를 기반으로 하는 반복적 정렬 알고리즘을 통해 UAV의 시간/주파수 자원을 스케줄링하는 기법을 제안한다. 성능 평가를 통해 제안 기법이 낮은 복잡도로 데이터 처리율과 패킷 지연 측면의 성능 향상이 가능함을 입증하였다.
멀티미디어 응용의 발달과 통합형 인터넷 서비스가 등장함에 따라, 광 가입자 망에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히, Ethernet Passive Optical Network(EPON)은 경제성과 더불어 높은 대역폭 제공으로 인해 많은 관심을 받고 있다. EPON 시스템에서의 데이터 전송은 OLT(Optical Line Terminal) 가 ONU(Optical Networks Units)에게 데이터를 전송하는 하향 전송과 ONU가 OLT에게 데이터를 전송하는 상향 전송, 두 가지 방식으로 이루어져 있다. 하향 전송의 경우 모든 ONU들에게 데이터를 브로드캐스트 방식으로 전송한다. 반면 상향 전송의 경우 OLT와 ONU가 점대점 형식으로 연결되어 데이터를 전송하는데, 이때 하나의 상향 링크를 다수의 ONU가 TDMA 기반으로 공유하여 사용한다. 이러한 상향 전송에서의 대역 할당 알고리즘은 효율적인 대역폭 관리를 위해 반드시 필요하다. Limited 방식은 상향 전송에 있어서 효율적인 대역폭 할당을 위해 제안되었다. 본 논문에서는 기존 Limited 방식의 단점을 보완한 적응적 Limited 방식을 제안한다. 적응적 Limited 방식은 보다 탄력적인 대역할당이 가능하고, 패킷 지연 기반의 공평성을 제공한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 적응적 Limited 방식이 기존 Limited 방식보다 더욱 탄력적인 대역폭 할당이 가능함을 확인할 수 있었으며, 패킷 지연 기반의 공평성 유지 및 요구 기반의 대역폭 할당 공평성이 우수하게 유지됨을 확인할 수 있었다.
본 논문은 스마트 그리드를 위한 전력선 통신 시스템에서 데이터 전송률을 향상시키는 적응형 OFDM CP 길이 알고리즘에 대해 연구하였다. 본 논문에서 제안한 기법은 수신단의 CP controller에서 수신된 데이터 프레임과 지연된 동일 데이터 프레임을 상관 처리를 취함으로써 채널 지연 정보를 계산한 후, 즉시 그 정보를 송신단에 피드백 한다. 그 다음, 송신단에서는 다음 데이터 프레임에 대한 CP 길이를 조절하게 된다. Impulsive noise 모델로서, Middleton Class A 간섭 모델을 사용하였고, 성능은 패킷 전송률과 누적 패킷 전송률, 비트 오류율 측면에서 평가되었다. 모의실험 결과로부터 패킷 수가 증가할수록 데이터 이득(감소된 비트 양)이 커지지만, branch 수($N_{br}$)가 증가할수록 데이터 이득 폭은 감소한다는 것을 알 수 있었다. $N_{br}$ 이 3, 5, 10인 경우, 적응형 CP 길이 알고리즘과 고정된 CP 길이 기법의 BER 성능은 비슷하였다. 따라서 제안한 기법은 기존의 고정 CP 길이 기법과 비교하여 BER 성능 감소 없이 데이터 전송률 증가를 달성하였음을 확인할 수 있었다.
본 논문은 고정대역 네트워크에서 최대 TCP 혼잡윈도우를 제한하여, 버퍼 크기와 무관하게 안정적인 성능과 전송률을 제공할 수 있는 혼잡회피 알고리즘을 제안한다. 현재는 AIMD(Additive Increase, Multiplicative Decrease) 기반의 혼잡제어 방법이 가장 널리 사용되고 있다. 그러나 AIMD 기반의 TCP 혼잡제어 방법은 고정대역 네트워크에서 불필요하게 성능을 저하시키는 문제가 있다는 것이 여러 연구결과를 통해 알려져 있다. 또한 TCP의 톱니파형 데이터율로 안정적인 데이터 전송률이 필요한 응용에 적용하기 어렵다. 제안된 알고리즘은 필요에 따라 공평성을 유지하며 혼잡에 의한 손실을 방지하기 위해 혼잡윈도우의 크기를 제한한다. 최대 혼잡윈도우의 크기를 병목노드에서 데이터 축적을 방지하는 지연 정보로 결정하여, 별도의 버퍼와 윈도우 제어절차 없이 연결의 성능과 전송율이 안정적이도록 한다. 다양한 경우에 대한 시뮬레이션을 통해 호환성, 정상상태의 성능, 정상상태 손실 패킷 수, 그리고 혼잡윈도우의 분산 등으로 특성을 검증하였다. 제안된 방법은 송신단의 간단한 수정으로 적용이 가능하며, 네트워크 라우터와 사용자 프로그램의 수정이 불필요하여 확산이 용이한 장점을 가지며, 고정대역 네트워크로 볼 수 있는 국내 초고속인터넷 접속망에 적용하면 성능개선을 얻을 수 있다.
This paper presents an algorithm for multichannel slotted-ring topology medium access protocol (MAC) using in wavelength division multiplexing (WDM) networks. In multichannel ring, there are two main previously proposed architectures: Tunable Transmitter - Fixed Receiver (TTFR) and Fixed Transmitter - Tunable Receivers (FTTR). With TTFR, nodes can only receive packets on a fixed wavelength and can send packets on any wavelengths related to destination of packets. Disadvantage of this architecture is required as many wavelengths as there are nodes in the network. This is clearly a scalability limitation. In contrast, FTTR architecture has advantage that the number of nodes can be much larger than the number of wavelength. Source nodes send packet on a fixed channel (or wavelength) and destination nodes can received packets on any wavelength. If there are fewer wavelengths than there are nodes in the network, the nodes will also have to share all the wavelengths available for transmission. However the fixed wavelength approach of TTFR and FTTR bring low network utilization. Because source node with waiting data have to wait for an incoming empty slot on corresponding wavelength. Therefore this paper presents Tunable Transmitter - Tunable Receiver (TTTR) approach, in which the transmitting node can send a packet over any wavelengths and the receiving node can receive a packet from any wavelengths. Moreover, the self-similar distributed input traffic is used for evaluation of the performance of the proposed algorithm. The self-similar traffic performs better performance over long duration than short duration of the Poison distribution. In order to increase bandwidth efficiency, the Destination Stripping approach is used to mark the slot which has already reached the desired destination as an empty slot immediately at the destination node, so the slot does not need to go back to the source node to be marked as an empty slot as in the Source Stripping approach. MATLAB simulator is used to evaluate performance of FTTR, TTFR, and TTTR over 4 and 16 nodes ring network. From the simulation result, it is clear that the proposed algorithm overcomes higher network utilization and average throughput per node, and reduces the average queuing delay. With future works, mathematical analysis of those algorithms will be the main research topic.
실시간 멀티캐스팅은 소스가 발생시킨 패킷을 제한시간 내에 다수의 목적지로 전달하는 방법이다. 무선 센서 망에서는 종단간 지연이 거리에 비례하므로, 제한시간 안에 전송가능한 최대거리가 존재한다. 기존 실시간 멀티캐스팅 방안은 고정된 최대거리를 정하고, 목적지들로의 패킷 전달 경로가 이를 넘지않도록 하여 실시간 멀티캐스팅을 달성했다. 하지만, 제한시간이 가변적인 환경에서, 기존방안은 고정된 제한거리로 인해 실시간 전송실패나, 에너지효율 저하 등의 문제가 발생한다. 이 문제를 해결하기 위해, 본 논문은 제한시간을 이용한 실시간 멀티캐스팅 프로토콜을 제안한다. 제안방안은 제한시간을 이용해 최대 전송가능거리를 계산하고, 이를 이용해 멀티캐스팅 경로를 구성한다. 제안방안이 구성하는 멀티캐스팅 경로는 제한시간이 짧은 경우 실시간성에, 긴 경우 에너지효율성에 초점을 맞추어 구성된다. 실험결과는 제안방안이 기존방안보다 실시간전송 성공률과 에너지효율성 면에서 더 나은 성능을 달성할 수 있음을 보인다.
무선 전송 용량의 향상을 위해 다른 주파수 대역을 사용하는 복수 개의 무선 인터페이스를 결합하여 동시에 사용하는 것을 고려할 수 있다. 본 논문에서는 복수 개의 Wi-Fi 인터페이스를 갖는 시스템을 대상으로, 인터페이스 결합 사용을 위한 링크 결합과 다중경로 TCP(MPTCP)의 두 기법을 실험을 통해 성능을 비교, 분석한다. 실험은 트래픽 종류, 네트워크 지연 시간, 무선 채널 품질, 인터페이스 장애 등의 다양한 조건이 고려되었다. 실험 결과, 인터페이스 결합을 통한 다중 전송은 큰 수율 이득이 있었다. 하지만, 링크 결합 기법은 패킷 전달 순서의 변경으로 중복 TCP 응답이 발생하여 MPTCP보다 낮은 수율을 보였고, 이의 개선을 위해 응답 필터링이 적용될 경우 이득이 있음을 확인하였다. 또, 링크 결합 기법에서 스케줄링 가중치의 조합에 따른 성능 차이가 있으므로 시공간에 따라 적응적으로 가중치를 조절할 필요가 있음을 보였다. 한편, 링크 결합 기법은 MPTCP 대비 빠른 반응으로 인해 긴 네트워크 지연 시간 및 인터페이스 장애 시 더 나은 성능을 보였다. 끝으로, 평균 소비 전력 계산을 위한 수학 모델을 제시하고, 이를 통해 각 기법의 소비 전력을 비교, 분석하였다.
차량간 통신은 노변기지국(RSE)을 통하지 않고 차량탑재장치(OBE)간에 정보를 전달하는 기술로 많은 관심을 받고 있다. 차량간 통신네트워크는 차량의 높은 이동 속도로 인하여 토폴로지의 변화가 심하기 때문에 기존 애드혹 라우팅을 적용하기 어렵다. MMFP(Multi-hop MAC Forwarding)는 경로설정 과정과 위치정보를 사용하지 않고 목적지 노드의 도달 가능 정보를 사용하여 패킷을 전송하는 멀티 홉 유니 캐스트 포워팅 프로토콜이다. 그러나 공공 안전 서비스에서 차량간 통신을 통해 제공 될 수 있는 차량 충돌, 장애물, 안개 등에 대한 정보는 특정 운전자가 아닌 다수의 운전자에게 유용한 정보이기 때문에 유니캐스트보다 브로드캐스트로 전달하는 것이 효율적이다. 플러딩은 가장 단순한 형태의 멀티 홉 브로드 캐스트 방식으로 너무 많은 중복 패킷을 생성하여 패킷성공률 감소, 전송 지연 증가 등의 문제가 발생한다. 본 논문에서는 MMFP를 확장하여 차량간 통신 환경에서 멀티 홉 브로드캐스트 통신을 지원하는 두 가지 프로토콜을 제안한다. UMHB(Unreliable Multi-Hop Broadcast)는 일부 노드에게만 포워딩 의무를 부여하는 MMFP의 전송 방식을 기반으로 포워딩 노드의 수를 제한함으로써 플러딩의 중복 패킷 문제를 해결하나 신뢰성이 감소하는 문제가 있다. RMHB(Reliable Multi-Hop Broadcast)는 화인 응답과 재전송을 통해 UMHB의 비신뢰성 문제를 해결하나 전송 지연이 다소 증가한다. 그러나 RMHB의 지연 시간 증가는 충돌 방지 응용에는 문제가 되지 않음을 실험 결과를 분석하여 보인다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권7호
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pp.1951-1975
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2023
Recent advances in Cognitive Radio Networks (CRN) have elevated them to the status of a critical instrument for overcoming spectrum limits and achieving severe future wireless communication requirements. Collaborative spectrum sensing is presented for efficient channel selection because spectrum sensing is an essential part of CRNs. This study presents an innovative cooperative spectrum sensing (CSS) model that is built on the Firefly Algorithm (FA), as well as machine learning artificial neural networks (ANN). This system makes use of user grouping strategies to improve detection performance dramatically while lowering collaboration costs. Cooperative sensing wasn't used until after cognitive radio users had been correctly identified using energy data samples and an ANN model. Cooperative sensing strategies produce a user base that is either secure, requires less effort, or is faultless. The suggested method's purpose is to choose the best transmission channel. Clustering is utilized by the suggested ANN-FA model to reduce spectrum sensing inaccuracy. The transmission channel that has the highest weight is chosen by employing the method that has been provided for computing channel weight. The proposed ANN-FA model computes channel weight based on three sets of input parameters: PU utilization, CR count, and channel capacity. Using an improved evolutionary algorithm, the key principles of the ANN-FA scheme are optimized to boost the overall efficiency of the CRN channel selection technique. This study proposes the Artificial Neural Network with Firefly Algorithm (ANN-FA) for cognitive radio networks to overcome the obstacles. This proposed work focuses primarily on sensing the optimal secondary user channel and reducing the spectrum handoff delay in wireless networks. Several benchmark functions are utilized We analyze the efficacy of this innovative strategy by evaluating its performance. The performance of ANN-FA is 22.72 percent more robust and effective than that of the other metaheuristic algorithm, according to experimental findings. The proposed ANN-FA model is simulated using the NS2 simulator, The results are evaluated in terms of average interference ratio, spectrum opportunity utilization, three metrics are measured: packet delivery ratio (PDR), end-to-end delay, and end-to-average throughput for a variety of different CRs found in the network.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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