• 한국통신학회논문지
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• 제30권10A호
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• pp.912-921
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• 2005

Optical Burst Switched (OBS)는 If over WDM 망에서 테라비트 전송을 하기 위한 진보된 기술이다. OBS의 핵심 기술 중 하나는 데이터 버스트(DB : Data Burst)의 경쟁을 막기 위한 채널 스케쥴링 이다. OBS망에서 버스트의 제어패킷(CHP : Control Header Packet)과 데이터 버스트는 시간 간격(Time Gap)을 가지고 전송된다. 버스트 스위치 노드에 CHP가 도착하면 데이터 버스트을 위해 스케줄링 알고리즘을 사용하여 파장/채널(wavelength/channel)과 같은 자원을 예약하여 광전광(O/E/O)변환 없이 데이터 버스트를 전송해준다. 데이터 버스트를 위해 채널 스케줄링 과정에서 버스트간의 경쟁과 시간 간격이 발생되어 자원의 사용율과 버스트 손실 확률이 떨어진다. 기존에 제안된 방법들은 이러한 문제를 해결하기 위하여 많은 연구가 되어 지고 있다. 본 논문에서는 데이터 할당에서 발생되는 데이터간 간격과 데이터 손실에 중점을 두어 버스트 손실 확률과 자원 사용율을 극대화하기 위하여 버스트의 개방 시간)Release Time)을 이용한 채널 스케줄링 알고리즘 RTUC(Release Time Unscheduled Channel)을 제안한다. 시뮬레이션 결과 기존에 제안된 스케쥴링 알고리즘(LAUC, LAUC-VF)보다 버스트의 생존(Survival)과 효율적인 자원 사용 및 지연에서 개선된 성능을 확인하였다. 하지만, 로드가 적었을 경우 상대적으로 기존의 스케줄링 알고리즘보다 성능저하가 확인되었고, 로드가 증가했을 경우에는 데이터 손실 면에서 우수함을 확인하였다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제40권10호
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• pp.51-58
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• 2003

본 논문에서는 광 버스트 스위칭 네트워크의 코어 노드에서 네트워크 자원을 보다 효율적으로 이용할 수 있는 새로운 스케줄링 방식인 그룹 스케줄링 방식을 제안하였다. 이 방식은 헤더 패킷들을 수집한 후 해당 스케줄링 창에 속하는 버스트들의 도착 시간 및 길이 정보를 이용하여 작성된 구간 그래프로부터 최대 안정집합을 선택하여 버스트들을 스케줄링하는 방식이다. 다수 개의 버스트들을 동시에 스케줄링하기 때문에 기존의 일대일 스케줄링 방식들 보다 버스트 손실 확률을 감소시킬 수 있으며, 채널 이용률도 높일 수 있다. 버스트의 길이가 지수 분포를 갖는 경우와 일정한 길이를 갖는 경우에 대해 전산 모의 실험으로 LAUC-VF 방식인 즉시 스케줄링 방식과 비교 평가한 결과 버스트 손실 확률과 채널 이용률 모두 그룹 스케줄링방식이 즉시 스케줄링 방식보다 우수함을 확인하였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권11호
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• pp.3097-3107
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• 1999

Recently many studies have been done on the Random Early Detection(RED) algorithm as an active queue management and congestion avoidance scheme in the Internet. In this paper we first overview the characteristics of RED and the modified RED algorithms in order to understand the current status of these studies. Then we analyze the RED dynamics by investigating how RED parameters affect router queue behavior. We show the cases when RED fails since it cannot react to queue state changes aggressively due to the deterministic use of its parameters. Based on the RED parameter analysis, we propose a self-adaptive algorithm to cope with this RED weakness. In this algorithm we make two parameters be adjusted themselves depending on the queue states. One parameter is the maximum probability to drop or mark the packet at the congestion state. This parameter can be adjusted to react the long burst of traffic, consequently reducing the congestion disaster. The other parameter is the queue weight which is also adjusted aggressively in order for the average queue size to catch up with the current queue size when the queue moves from the congestion state to the stable state.