무선 네트워크 환경에서 수신측의 재생 버퍼에 있는 비디오 스트리밍 패킷 정보량은 무선 네트워크 상태에 따라 가변될 수 있다. 이것의 영향으로 예상치 못한 지연과 지터가 발생하고 그에 따라 군집적인 비디오 트래픽이 생성이 될 수 있다. 수신측 재생 버퍼에 들어오는 버퍼 정보량이 특정 버퍼량보다 많아지면 버퍼 오버플로우(buffer overflow)문제가 발생한다. 목적지 수신 버퍼에서 비디오 스트리밍을 서비스 할 경우 이러한 오버플로우 문제는 비디오 스트리밍 서비스의 스킵(skip)현상 및 패킷 손실로 인한 영상의 손실을 일으켜 비디오 품질 저하 및 재생의 불연속성을 발생시킨다. 따라서 본 논문에서는 무선 네트워크 환경에서 비디오 스트리밍의 버퍼 오버플로우 문제를 해결하기 위하여 군집적인 트래픽을 대비하기 위한 토큰 버킷(Token Bucket)기법을 수신측 단말에 적용하고 그 효과를 분석하였다. NS-2(Network Simulation-2)와 JSVM(Joint Scalable Video Model)을 이용하는 모의실험 결과는 제안하는 방법이 오버플로우 발생 횟수, 패킷 손실 비율, PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)측면에서 우수함을 확인할 수 있었다.
In this paper, we consider a scenario in which the source has been offered QoS guarantees subject to token-bucket regulation. The rate of the source should be controlled such that it conforms to the token-bucket regulation, and also the distortion obtained is the minimum. We have developed an optimal scheduling algorithm for offline (like pre-recorded video) sources with convex distortion function and which can not tolerate any delay. This optimal offline algorithm has been extended for the real-time online source by predicting the number of packets that the source may send in future. The performance of the online scheduler is not substantially degraded as compared to that of the optimal offline scheduler. A sub-optimal offline algorithm has also been developed to reduce the computational complexity and it is shown to perform very well. We later consider the case where the source can tolerate a fixed amount of delay and derive optimal offline algorithm for such traffic source.
비디오 스트리밍 수신기의 재생 버퍼에 있는 패킷량은 네트워크 상태에 따라 변화되며 지연 및 지터의 영향으로 인해 포화 및 고갈 현상이 일어날 수 있다. 특히, 유입되는 비디오 트래픽의 양이 재생 버퍼의 최대 양을 넘으면 버퍼 오버플로우(buffer overflow)문제가 발생된다. 버퍼 오버플로우는 화질의 열화를 발생시키고 스킵(skip) 현상으로 인해 재생의 불연속성을 발생시킨다. 또한 네트워크 혼잡으로 인하여 패킷의 유입이 늦어지면 버퍼 언더플로우(buffer underflow) 문제에 의한 버퍼링에 의해 영상의 멈춤 현상이 일어날 수 있다. 상기 문제들을 해결하기 위하여 본 논문에서는 토큰버킷(Token Bucket)의 주요 파라미터인 토큰 발생률 파라메타와 버킷의 최대 용량 파라미터를 각각의 비디오 패킷들의 패턴에 따라서 자동적으로 설정하는 토큰버킷 기법을 장착한 비디오 스트리밍 수신기를 제안한다. NS-2(Network Simulator-2)와 JSVM(Joint Scalable Video Model)을 이용하는 시뮬레이션 결과는 제안하는 토큰버킷 파라메타 자동설정 기법이 기존의 수동설정 기법보다 3개의 시험 비디오 시퀀스들에 대해 오버플로우/언더플로우 횟수와 패킷 손실 비율 및 PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)측면에서 우수한 성능을 제공함을 확인 할 수 있었다.
IEEE 802.11 네트워크에서 업링크와 다운링크 간 TCP 공평성 보장을 위한 여러 연구가 진행되어 왔다. 하지만 제안된 방법들은 하나의 스테이션이 여러 개의 TCP 업링크 스트림들을 동시에 사용하여 업링크 대역폭을 독점하는 불공평성 문제에는 효과적이지 못하다. 이러한 문제에 대해 본 논문에서는 AP가 각 업링크 스테이션마다 token bucket을 지정하여 전송 대역폭 독점을 막는 방을 제안한다. 이 방법은 업링크와 다운링크 간의 공평성도 보장할 수 있다. 제안 방법은 token bucket을 사용할 때 나타날 수 있는 전승 대역폭의 utilization 저하를 막기 위해 스테이션 간에 잉여 token을 이동할 수 있도록 한다. 이러한 token 이동을 통해 공평성과 utilization간의 균형을 맞출 수 있다. 시뮬레이션을 통해 제안 방식이 업링크 스테이션간의 내역폭 사용의 공평성은 물론, 업링크와 다운링크간의 공평성도 보장함을 확인할 수 있었다.
The leaky bucket scheme is a promising method that regulates input traffics for preventive congestion control. In the ATM network, the input traffics are bursty and transmitted at high-speed. In order to get the low loss probability for bursty input traffics, it is known that the leaky bucket scheme with static leaky rate requires larger data buffer and token pool size. This causes the increase of the mean waiting time for an input traffic to pass the policing function, which would be inappropriate for real time traffics such as voice and video. We present the leaky bucket scheme with dynamic leaky rate in which the token generation period changes according to buffer occupancy. In the leaky bucket scheme with dynamic leaky rate, the cell loss probability and the mean waiting time are reduced in comparison with the leaky bucket scheme with static leaky rate. We analyze the performance of the proposed leaky bucket scheme in discrete-time case by assuming arrival process to be Markov-modulated Bernoulli process (MMBP).
수신되는 비디오 스트리밍 트래픽들은 네트워크 경로상의 여러 가지 문제로 인해 불규칙적인 트래픽 형태를 가질 수 있다. 특히 이러한 수신 비디오 트래픽들이 수신 측의 재생버퍼에 그대로 유입될 경우에는 버퍼의 상태에 따라서 오버플로우 및 언더플로우 현상이 발생할 수 있다. 기존에는 네트워크상에 패킷 오류가 없다고 가정한 상태에서 설정한 토큰버킷 파라메타를 가진 비디오 정보 파일을 이용한 토큰버킷 파라메타 자동설정 기법이 연구되었다. 상기의 기존 연구는 패킷 손실이 발생하는 실제의 네트워크상에서는 패킷 손실에 의해서 잘못된 토큰 버킷 파라메타들이 설정될 수 있다는 문제점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 패킷 손실이 발생하는 경우에 손실된 패킷에 의해 잘못 설정된 토큰 버킷 파라메타들을 정정하는 비디오 정보 파일을 가지는 새로운 방법을 제안한다. 모의실험을 통하여 제안된 방법이 기존 방법보다 오버플로우 발생횟수와 패킷손실률 측면에서 더 좋은 성능 향상이 있음을 확인하였다.
This paper is of concern to queueing analysis of the dynamic rate leaky bucket(LB) scheme in which the token generation interval changes according to the buffer state at a token generation epoch. Cell arrivals are assumed to follow a Markovian arrival process (MAP) which is weakly dense in the class of the stationary point processes. By using the embedded Markov chain method we obtain the probability distribution of the system state at a token generation epoch and an arbitrary time. Some simple numerical examples also are provided to show the effects of the proposed LB scheme.
스토리지 시스템의 성능과 용량이 증가됨에 따라서, 스토리지 시스템은 이제 다양한 사용자에 의해서 공유되어 사용되는 것이 일반화 되고있는 추세이다. 본 논문은 네트워크에서 널리 이용되는 토큰 버킷을 이용하여 공유 스토리지 시스템 상에서 각 사용자 원하는 스토리지 입출력성능을 확률적으로 보장하는 기법을 설계한다. 또한, 다양한 형태의 작업부하를 이용한 시뮬레이션을 통해서 제안된 알고리즘의 동작 및 성능을 검증한다.
동영상 트래픽은 자체의 non-stationary한 특성들로 인해 일률적인 대역폭만으로는 전송 과정의 어려움이 있다. 일반적인 토큰 버킷 구조나 ATM은 한번의 자원 협상만으로 데이터를 전송하는 방법이기 때문에 이러한 문제를 극복하기 어려운 방법이다. 따라서 동영상 트래픽의 특성을 고려한 전송기법이 필요하고, 본 연구에서는 토큰 버킷 구조의 자원을 동적으로 재협상하는 방법을 제안한다. 본 연구에서 제시하는 재협상을 이용한 토큰 버킷구조는 데이터를 몇 개의 구간으로 나누어서 각 구간별 요구되는 토큰 유입량과 토큰 버킷 크기를 재협상하고 이를 자원으로 하여 동영상 데이터를 전송하는 구조이다. 이러한 재협상은 각 구간별 특성에 따라 효율적인 동영상 데이터 전송이 가능하도록 해준다.
Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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제17권2호
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pp.103-113
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2013
We analyze the queueing model for leaky bucket (LB) scheme with dynamic arrivals and token rates. In other words, in our LB scheme the arrivals and token rates are changed according to the buffer occupancy. In telecommunication networks, the LB scheme has been used as a policing function to prevent congestion. By considering bursty and correlated properties of input traffic, the arrivals are assumed to follow a Markov-modulated Poisson process (MMPP). We derive the distribution of system state, and obtain the loss probability and the mean waiting time. The analysis is done by using the embedded Markov chain and supplementary variable method. We also present some numerical examples to show the effect of our proposed model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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