Journal of Electrical Engineering and information Science
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제3권2호
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pp.274-279
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1998
We investigate a Leaky Bucket(LB) scheme with a threshold in the data buffer, where leaky rate changes depending on the contents of data buffer. We use the fluid flow model for the analysis of the LB scheme with a threshold. We model the bursty input source as markov modulated fluid flow(MMFF) As performance measures we obtain loss probability and mean delay. We present some numerical results to show the effects of the level of a threshold, the rate of token generation, the size of token pool, and the size the data buffer on the performances of the LB scheme with a threshold.
We build a queueing model for buffered leaky bucket system. First, we set up system equations and them calculate the steady-state probabilities at an arbitrary time epoch by recursive method. We derive the mean waiting time and the mean number of cells in the input buffer, and evaluate the performance of the buffered leaky bucket system to find the optimal queue capacity and token generation rate that meet the quality of service(QoS).
The advent of B-ISDN using ATM(asynchronous transfer mode) made possible a variety of new multimedia services, however it also created a problem of congestion control due to bursty nature of various traffic sources. To tackle this problem, UPC/NPC(user parameter control/network parameter control) have been actively studied and DRLB(dynamic rate leaky bucket) algorithm, in which the token generation rate is changed according to states of data source andbuffer occupancy, is a good example of the UPC/NPC. However, the DRLB algorithm has drawbacks of low efficiency and difficult real-time implementation for bursty traffic sources because the determination of token generation rate in the algorithm is based on the present state of network. In this paper, we propose a more plastic and effective congestion control algorithm by combining the DRLB algorithm and neural network based prediction to remedy the drawbacks of the DRLB algorithm, and verify the efficacy of the proposed method by computer simulations.
본 논문에서는 ATM상에서의 효율적인 VBR 비디오 소스 전송을 위한 트래픽 특성화를 다루었다. 트래픽 특성화를 위하여 전송 중 트래픽이 적은 모니터링 기법을 사용하였고 지연 요구사항을 만족시키는 동적 VBR 특성화 방식을 제안하였다. 동적 VBR 방식은 누적 제한 함수 (Cumulative Constraint Function)를 이용한 토큰 버킷 알고리즘 버퍼링을 사용하였다. 누적 제한 함수는 초기에는 peak rate로 전송을 시작하여 일정시간 동안 모니터링 한 후, 다음 트랙픽을 예측하여 적절한 버퍼를 제공하였다. 누적 프레임의 갱신을 통하여 네트워크 자원 예약량을 감소시켰고 이전 프레임 정보를 가지고 rate를 변경시켰다. 이는 적은 모니터링을 하며 오버헤드도 적다. 그리고 이전의 결정적 제한 함수 (Deterministic Constraint Function)의 복잡도를 0(n) 까지 낮추었고, 토큰 버킷의 토큰 rate와 토큰 depth를 구하여 매핑 하였다. 본 논문은 시뮬레이션을 통한 결과치를 비교 분석하여 이전의 방식보다 적은 네트워크 자원이 소모되는 것을 보여준다.
무선통신 네트워크에서 비디오 스트리밍 서비스를 제공 할 때 수신측 재생 버퍼에 있는 비디오 스트리밍 패킷 정보량은 네트워크의 상태에 따라 가변한다. 패킷 정보량이 특정 버퍼량보다 작아지면 버퍼 언더플로우(buffer underflow)문제가 발생하게 된다. 반대로 패킷 정보량이 특정 버퍼량보다 많아지면 버퍼 오버플로우(buffer overflow)문제가 발생한다. 목적지 수신 버퍼에서 비디오 스트리밍을 재생 할 때 이러한 버퍼 언더플로우와 오버플로우 문제는 영상의 멈춤이나 프레임 손실로 인한 스킵 현상을 유발하여 재생의 불연속성을 발생시킨다. 따라서 본 논문에서는 무선통신 환경에서 비디오 스트리밍의 버퍼 언더플로우와 오버플로우 문제를 해결하기 위하여 군집 트래픽을 제어하기 위한 토큰 버킷(Token Bucket)기법과 수신측 재생 속도를 가변적으로 변화시키는 AMP(Adaptive Media Playout)기법을 결합하여 그 효과를 비교 분석하였다. 모의실험을 통하여 2가지 방법의 결합이 언더플로우와 오버플로우 발생 회수, 언더플로우와 오버플로우로 인해 발생된 재생의 멈춤 지속시간 및 제거되는 프레임 수 및 PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)측면에서 우수함을 확인 할 수 있었다.
무선 랜에서 다양한 QoS를 제공하기 위해 제안된 IEEE 802.11e는 경쟁기반의 EDCA와 비경쟁 기반인 HCCA모드를 가진다. 802.11e의 중앙제어 방식인 HCCA는 효율적인 자원분배를 하는 스케줄링 알고리즘을 필요로 한다. 그러나 기존의 HCCA스케줄러 알고리즘들은 VBR 트래픽 제공하는 실시간 서비스에 QoS를 보장하는데 있어 어려움이 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 극복하기 위해 폴링 알고리즘과 TXOP 할당 알고리즘을 제안하였다. 먼저 트래픽이 생성되는 정도와 작업량을 의미하는 MSI와 TXOP의 크기를 EDD알고리즘에 추가로 고려함으로써 QoS를 보장할 수 있는 QSTA의 수를 증가시키는 폴링 알고리즘을 제안한다. 또한 큰 지터를 가지고 들어오는 스테이션들로 인한 네트워크 혼잡을 줄이기 위해, VBR 트래픽의 패킷손실과 지터의 증가를 야기하는 버스트 트래픽의 크기와 최대속도를 고려하는 이중토큰 버킷 TXOP 할당 알고리즘을 제안한다. 버스트 트래픽의 크기와 최대속도를 고려하여 이중토큰 버킷을 만들기 위해 TSPEC 파라미터 중 VBR트래픽의 버스트 특성을 나타내는 파라미터인 버스트 트래픽 사이즈(MBS)와 최대 패킷 전송 속도(PR)를 사용하였다. 시뮬레이션 결과는 제안한 알고리즘의 성능이 참조 스케줄러와 SETT-EDD와 비교하여 전송률과 전송 지연면에서 성능이 좋음을 보여준다.
본 논문은 leaky bucket을 이용하여 광대역통신망의 폭주를 제어하는 방식에 대한 성능을 분석한다. 제안된 네트워크는 손실 및 오류패킷에 대하여 재전송하는 오류제어 방식을 병행하여 사용된다. 네트워크 모델의 성능 분석을 통하여 사용자 차원의 오류제어와 망 차원의 폭주제어 방식간의 상호작용을 연구하여 윈도우 크기와 leaky bucket의 토큰 생성속도가 end-to-end delay에 영향을 미치는 중요한 파라미터들임을 알 수 있다.
ATM망으로 유입되는 트래픽을 제어하는 리키버킷 알고리즘을 구현한 트래픽 성형 메카니즘의 사용으로 ATM망 자원의 이용율을 향상시킬 수 있고 사용자들이 요구하는ATM망의 서비스 품질을 보장할 수 있다. 리키버킷 알고리즘의 구현 트래픽 성형 메카니즘의 성능은 토큰풀 크기와 입력 큐 크기에 의해 좌우되어진다. 본 논문에서는 시뮬레이션을통해 이들 파라미터의 변화가 ATM망의 서비스 품질에 미치는 영향을 분석해 보고자 한다.
ATM, the core technology of BISDN, provides a high degree of flexibility with regard to varying bandwidth requirements for different services. In ATM networks, since users may exceed the traffic volume negotiated at the call setup, traffic from users may need to be monitored and enforced to comply with traffic parameters. The leakybucket mechanism is one of the typical traffic enforcement methods based on the use of transmission tokens for each cell. In this mechanism the major system parameters are size of input buffer, size of token pool, and token generation ratio. In order to represent ATM cell arrivals we assume a Poisson process. In this paper, a state transition analysis technique is used to study the cell loss rates for various values of system parameters.
다양한 통신 서비스가 개발되면서, 네트워크 설계자들은 시간상관성, 폭주성, 예측 불가능한 트래픽의 통계적 변동성 때문에 발생하는 혼잡을 제어하기 위한 방안을 모색하여 왔다. 본 논문에서는 패킷 도착률과 토큰 생성률을 통합하여 관리하는 리키버킷 방식을 이용하여 네트워크의 혼잡을 예방하는 모형에 대하여 분석한다. 본 논문에서 다루는 모형에서는 패킷 도착률과 토큰 생성 시간간격을 대기중인 패킷수에 따라 제어함으로써 네트워크 혼잡을 예방하게 된다. 모형의 분석을 위하여 임베디드 마코프체인과 부가변수 기법을 사용하며, 대기중인 패킷수 확률분포, 패킷손실확률, 평균대기시간 등의 특성치를 구한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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