Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2002.04a
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pp.280-282
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2002
기존의 네트워크에서는 혼잡상황이 감지된 이후에 네트워크 성능이 급격하게 저하된다. 이러한 문제를 해결하고자 RED(Random Early Detection)기법이 소개되어 게이트웨이에서 혼잡상황에 대하여 능동적으로 대처할 수 있는 알고리즘이 제시되었다. 하지만, RED는 매개변수 설정이라는 문제가 남아있다. 그리하여, 잘못된 변수값 설정으로 인한 네트워크 성능 저하가 현저하게 발생한다. 본 논문에서는 기존의 RED를 개선한 Effective RED를 제안한다. Effective RED는 RED 알고리즘의 문제점을 개선하여 네트워크의 상황에 맞추어 동적으로 매개 변수 값을 조정하는 알고리즘이다. 그리고, ns를 이용하여 Effective RED의 성능을 검증하였다.
AQM (Active Queue Management) techniques such as RED (Random Early Detection) which be proposed to solve the congestion of internet perform congestion control effectively for TCP data. However, in the situation where TCP and UDP share the bottleneck link, they can not solve the problems of the unfairness and long queueing delay. In this paper, we proposed an simple queue management algorithm, called PSRED (Protocol Sensitive RED), that improves fairness and decreases queueing delay. PSRED algorithm improves fairness and decreases average queue length by distinguishes each type of flow in using protocol field of packets and applies different drop functions to them respectively.
Random Early Detection (RED) [1] is an active queue management scheme which has been deployed extensively to reduce packet loss during congestion. Although RED can improve loss rates, its performance depends severely on the tuning of its operating parameters. The idea of adaptively varying RED parameters to suit the network conditions has been investigated in [2], where the maximum packet dropping probability $max_p$ has been varied. This paper focuses on adaptively varying the queue weight $\omega_q$ in conjunction with $max_p$ to improve the performance. We propose two algorithms viz., $\omega_q$-thresh and $\omega_q$-ewma to adaptively vary $\omega_q$. The performance is measured in terms of the packet loss percentage, link utilization and stability of the instantaneous queue length. We demonstrate that varying $\omega_q$ and $max_p$ together results in an overall improvement in loss percentage and queue stability, while maintaining the same link utilization. We also show that $max_p$ has a greater influence on loss percentage and queue stability as compared to $\omega_q$, and that varying $\omega_q$ has a positive influence on link utilization.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.5
no.5
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pp.1085-1100
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2011
The Random Early Detection algorithm is widely used in the queue management mechanism of the router. We find that the parameters of the RED algorithm have a significant influence on the defense performance of the random early detection algorithm and discuss the robust of the algorithm in mitigating Low-rate Denial-of-Service attack in details. Simulation results show that the defense performance can be effectively improved by adjusting the parameters of $Q_{min}$ and $Q_{max}$. Some suggestions are given for mitigating the LDoS attack at the end of this paper.
It is not easy to set RED(Random Early Detection) parameter according to environment in managing Network Device. Especially, it is more difficult to set parameter in the case of maintaining the constant service rate according to the change of environment. In this paper, we hypothesize the router that has Multi-core CPU in output queue and propose AI RED(Artificial Intelligence RED), which directly induces Genetic Algorithm of Artificial Intelligence in the output queue that is appropriate to the optimization of parameter according to RED environment, which is automatically adaptive to workload. As a result, AI RED Is simpler and finer than FuRED(Fuzzy-Logic-based RED), and RED parameter that AI RED searches through simulations is more adaptive to environment than standard RED parameter, providing the effective service. Consequently, the automation of management of RED parameter can provide a manager with the enhancement of efficiency in Network management.
The network performance gets down during congestion periods to solve the problem effectively. A RED(Random Earl Detection) algorithm of the queue management algorithm is proposed and IETF recommends it as a queue management. A RED algorithm controls a congestion aspect dynamically. In analyzing parameters when static value of parameter is set in the gateway cannot be handled the status of current network traffic properly We propose the Effective RED algorithm to solve with the weakness of RED In this algorithm the maximum drop probability decides to accept or drop the interning packets, is adjusted dynamically on the current queue state for controlling the congestion phase effectively in the gateway. This algorithm is confirmed by computer simulation using the NS(Network Simulator)-2.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.10
no.9
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pp.4342-4366
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2016
Congestion control in Cluster Wireless Sensor Networks (CWSNs) has drawn widespread attention and research interests. The increasing number of nodes and scale of networks cause more complex congestion control and management. Active Queue Management (AQM) is one of the major congestion control approaches in CWSNs, and Random Early Detection (RED) algorithm is commonly used to achieve high utilization in AQM. However, traditional RED algorithm depends exclusively on source-side control, which is insufficient to maintain efficiency and state stability. Specifically, when congestion occurs, deficiency of feedback will hinder the instability of the system. In this paper, we adopt the Additive-Increase Multiplicative-Decrease (AIMD) adjustment scheme and propose an improved RED algorithm by using neighbor feedback and scheduling scheme. The congestion control model is presented, which is a linear system with a non-linear feedback, and modeled by Lur'e type system. In the context of delayed Lur'e dynamical network, we adopt the concept of cluster synchronization and show that the congestion controlled system is able to achieve cluster synchronization. Sufficient conditions are derived by applying Lyapunov-Krasovskii functionals. Numerical examples are investigated to validate the effectiveness of the congestion control algorithm and the stability of the network.
Active queue management (AQM) algorithms run on routers and detect incipient congestion by typically monitoring the instantaneous or average queue size. When the average queue size exceeds a certain threshold, AQM algorithms infer congestion on the link and notify the end systems to back off by proactively dropping some of the packets arriving at a router or marking the packets to reduce transmission rate at the sender. Among the existing AQM algorithms, random early detection (RED) is well known as the representative queue-based management scheme by randomizing packet dropping. To reduce the number of timeouts in TCP and queuing delay, maintain high link utilization, and remove bursty traffic biases, the RED considers an average queue size as a degree of congestions. However, RED do not well in the specified networks conditions due to the fixed parameters($P_{max}$ and $TH_{min}$) of RED. This paper addresses a extended RED to be adapted in various networks conditions. By sensing network state, $P_{max}$ and $TH_{min}$ can be automatically changed to proper value and then RED do well in various networks conditions.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2000.10c
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pp.490-492
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2000
기존의 인터넷 라우터는 Drop tail 방식으로 패킷을 관리한다. 따라서 네트워크 트래픽의 지수적인 증가로 인한 혼잡 상황으로 발생하는 패킷 손실을 해결할 수 없다. 이 문제를 해결하기 위해 IETF(Internet Engineering Task Force)에서는 RED(Random Early Detection)와 같은 능동적인 큐 관리 알고리즘을 제시하였다. 하지만 RED는 동적으로 변화하는 인터넷 트래픽에 대하여 단지 큐 크기의 변화 정보를 얻어 혼잡 상황을 제어하기 때문에 성능에 있어는 매우 비효율적이다. 본 논문에서는 기존의 RED를 개선한 MRED를 제안했다. MRED는 RED에 비하여 휴리스틱한 방법을 이용하여 폐기 확률 값을 계산하고, 이를 실험을 통하여 MRED의 성능을 검증하였다.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.28
no.9B
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pp.823-833
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2003
To satisfy the requirements of the real-time Internet services, queue management and scheduling schemes should be enhanced to accommodate the delay and jitter characteristic of them. Although the existing queue management schemes can address the congestion problems of TCP flows, they have some problems in supporting real-time services. That is, they show performance degradation when burst traffics are continuously going into the system after the queue is occupied at a predefined threshold level. In addition, under the congestion state, they show large jitter, which is not a desirable phenomenon for real-time transmissions. To resolve these problems, we propose a SDRED (State Dependent Random Early Detection) and dynamic scheduling scheme that can improve delay and jitter performances by adjusting RED parameters such as ma $x_{th}$ and $w_{q}$ according to the queue status. The SDRED is designed to adapt to the current traffic situation by adjusting the max,$_{th}$ and $w_{q}$ to four different levels. From the simulation results, we show that the SDRED decreases packet delays in a queue and has more stable jitter characteristics than the existing RED, BLUE, ARED and DSRED schemes.mes.mes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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