• 한국항행학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.358-366
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• 2010

무선 네트워크상에서 혼잡과 지연은 네트워크 내에 존재하는 패킷의 수가 과도하게 증가하거나 송신측과 수신측의 전송 균형이 일치되지 않을 때 주로 발생한다. 이러한 혼잡과 지연은 패킷 손실 (pack loss)의 원인이 되며, 패킷손실은 멀티미디어 스트리밍의 성능을 떨어뜨릴 뿐만 아니라 오버헤드를 증가시킨다. 본 논문에서는 무선네트워크의 패킷 손실을 최적화하고 멀티미디어 스트리밍의 QoS 향상을 위한 전송율 기반의 멀티미디어 스트리밍의 최적화 메카니즘을 제안한다. 제안된 기법은 전송율 모니터링과 오버헤드 모니터링에 기반하여 최적화를 수행한다. 이러한 목적을 위하여 본 논문에서는 소스율 제어에 의한 최적화를 수행하도록 하며, 이것은 혼잡, 지연 등의 이슈들을 최적화하기 위한 것이다. 성능 평가는 RED (Random Early Detection), TFRC (TCP-friendly Rate Control) 그리고 제안된 기법으로 수행하였으며, 시뮬레이션 결과 제안된 기법이 RED, TFRC기법에 비해서 패킷손실율, 처리율, 평균 응답율이 보다 효율적임을 알게 되었다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.129-137
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• 2016

전송계층 프로토콜처럼 전송제어 프로토콜은 안정적인 데이터 전송 서비스를 제공한다. 다양한 네트워크에서 TCP의 성능을 저해하는 일부 심각한 문제가 있다. TCP 네트워크 환경에서 중요한 문제는 빠른 전송 속도로 인해 또는 동시에 네트워크로 접속하는 다수의 새로운 접속으로 인하여 발생하는 혼잡이다. 그러므로 라우터에서 큐의 크기는 패킷 하락에 기인하여 증가한다. 손실된 패킷의 재전송과 감소된 처리량은 많은 비용을 발생시킨다. RED처럼 AQM과 ECN은 패킷 하락 보다는 패킷 마킹에 사용된다. IP 패킷 헤더에서 ECN 비트는 불필요한 패킷 하락을 피하기 위한 혼잡 표시로 추가할 수 있다. 제안하는 ECN과 AQM 메커니즘은 NS2 시뮬레이터의 도움으로 구현할 수 있으며, 그 성능은 다른 TCP 변종에서 테스트할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 추계학술발표대회
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• pp.1332-1335
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• 2008

In order to various service types of real time and non-real time traffic with varying requirements are transmitted over the IEEE 802.16 standard is expected to provide quality of service(QoS) researchers have explored to provide a queue management scheme with differentiated loss guarantees for the future Internet. The sides of a packet drop rate, an each class to differential drop probability on achieving a low delay and high traffic intensity. Improved a queue management scheme to be enhanced to offer a drop probability is desired necessarily. This paper considers multiple random early detection with differential drop probability which is a slightly modified version of the Multiple-RED(Random Early Detection) model, to get the performance of the best suited, we analyzes its main control parameters (max_th, min_th, max_p) for achieving the proportional loss differentiation (PLD) model, and gives their setting guidance from the analytic approach. we propose Dynamic-multiple queue management scheme based on differential drop probability, called Dynamic-VQSDDP(Variable Queue State Differential Drop Probability)T, is proposed to overcome M-RED's shortcoming as well as supports static max_p parameter setting values for relative and each class proportional loss differentiation. M-RED is static according to the situation of the network traffic, Network environment is very dynamic situation. Therefore max_p parameter values needs to modify too to the constantly and dynamic. The verification of the guidance is shown with figuring out loss probability using a proposed algorithm under dynamic offered load and is also selection problem of optimal values of parameters for high traffic intensity and show that Dynamic-VQSDDP has the better performance in terms of packet drop rate. We also demonstrated using an ns-2 network simulation.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회/대한산업공학회 2003년도 춘계공동학술대회
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• pp.417-424
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• 2003

In this paper, we introduce and analyze a feedback control model of TCP/AQM dynamics. Then, we propose the Pro-active Queue Management (PAQM) mechanism, which can provide proactive congestion avoidance and control using an adaptive congestion indicator and a control function for wide range of traffic environments. The PAQM stabilizes the queue length around a desired level while giving smooth and low packet loss rates independent of the traffic load level under a wide range of traffic environment. The PAQM outperforms other AQM algorithms such as Random Early Detection (RED) [1] and PI-controller [2]

• 한국전자통신학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.1089-1098
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• 2020

본 연구에서는 적조 Cochlodinium Polykrikoide를 기계학습 방법과 정지궤도 해색위성 영상을 활용하여 탐지하는 방법을 제안한다. 기계학습 모형을 학습시키기 위해 GOCI Level2 자료를 활용하였으며, 국립수산과학원의 적조 속보 자료를 활용하였다. 기계학습 모델은 로지스틱 회귀모형, 의사결정나무 모형, 랜덤포래스트 모형을 사용하였다. 성능 평가 결과 기계학습을 사용하지 않은 전통적인 GOCI 영상 기반 적조 탐지 알고리즘(Son et al.,2012) (75%)과 비교해보았을 때 약 13~22%p (88~98%)의 정확도 향상을 확인할 수 있었다. 또한 기계학습 모형 간 탐지 성능을 비교 분석해본 결과 랜덤 포레스트 모형(98%)이 가장 높은 탐지 정확도를 보였다. 이러한 기계학습 기반 적조 탐지 알고리즘은 향후 적조를 조기에 탐지하고 그 이동과 확산을 추적 모니터링하는데 활용될 수 있을 것이라고 판단된다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2004년도 ICCAS
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• pp.782-787
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• 2004

Internet Engineering Task Force (IETF) has been considering the deployment of the Random Early Detection (RED) in order to avoid the increasing of packet loss rates which caused by an exponential increase in network traffic and buffer overflow. Although RED mechanism can prevent buffer overflow and hence reduce an average values of packet loss rates, but this technique is ineffective in preventing the consecutive drop in the high traffic condition. Moreover, it increases a probability and average number of consecutive dropped packet in the low traffic condition (named as "uncritical condition"). RED mechanism effects to TCP congestion control that build up the consecutive of the unnecessary transmission rate reducing; lead to low utilization on the link and consequently degrade the network performance. To overcome these problems, we have proposed a new mechanism, named as Extended Drop slope RED (ExRED) mechanism, by modifying the traditional RED. The numerical and simulation results show that our proposed mechanism reduces a drop probability in the uncritical condition.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (C)
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• pp.208-210
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• 2003

RED(Random Early Detection) 라우터를 성공적으로 배치하기 위해서는 RED 알고리즘을 구성하는 각 파라미터를 적절히 조절할 수 있어야 한다. 특히 다수의 TCP 연결이 하나의 라우터를 공유하는 네트워크 병목구간에서는 그 중요성이 한층 강조된다. 그러나 RED가 TD 라우터와 같은 네트워크 퍼포먼스를 유지하면서 ICP 커넥션 간 페어니스(fairness)를 향상시키기 위해서는, 네트워크 상황에 따라 다수의 컨트롤 파라미터 값을 적절하게 설정해줘야만 한다. 문제는 다양한 네트워크 환경에서 효과적으로 RED 알고리즘이 동작하기 위해 파라미터를 설정하는 것이 매우 어렵다는 것이다. 본 논문에서는 네트워크 상황에 따라 동적으로 RED 파라미터를 조절하면서 빠르게 안정적인 상태로 적응하는 진보된 RED 알고리즘인 ea-RED(Efficient Adaptive RED)를 디자인하고 구현하여 알고리즘의 효율성을 확인한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (3)
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• pp.181-183
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• 2002

현재의 인터넷 라우터는 Drop tail 방식으로 큐 안의 패킷을 관리한다. 따라서 네트워크 트래픽의 지수적인 증가로 인해 발생하는 혼잡 상황을 명시적으로 해결 한 수 없다. 이 문제를 해결하기 위해 IETF (Internet Engineering Task Force)에서는 RED(Random Early Detection)알고리즘과 같은 능동적인 큐 관리 알고리즘(AQM: Active Queue Algorithm)을 제시하였다. 하지만 RED 알고리즘은 네트워크 환경에 따른 매개 변수의 설정의 어려움을 가지고 있어 잘못된 매개변수 설정으로 인하여 네트워크 성능을 저하시키는 문제를 발생시키며 전체 망에 불안정한 혼잡제어를 야기 시킨다. 본 논문에서는 기존의 AQM를 개선한 SOQuM(Stabilized Operation of Queue Management) 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘의 성능을 검증하기 위해 기존의 방법과 시뮬레이션을 이용하여 비교하였다.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제3권2호
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• pp.285-291
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• 2008

Active Queue Management(AQM) has been widely used for congestion avoidance in Transmission Control Protocol(TCP) networks. Although numerous AQM schemes have been proposed to regulate a queue size close to a reference level, most of them are incapable of adequately adapting to TCP network dynamics due to TCP's non-linearity and time-varying stochastic properties. To alleviate these problems, we introduce an AQM technique based on a dynamic neural network using the Back-Propagation(BP) algorithm. The dynamic neural network is designed to perform as a robust adaptive feedback controller for TCP dynamics after an adequate training period. We evaluate the performances of the proposed neural network AQM approach using simulation experiments. The proposed approach yields superior performance with faster transient time, larger throughput, and higher link utilization compared to two existing schemes: Random Early Detection(RED) and Proportional-Integral(PI)-based AQM. The neural AQM outperformed PI control and RED, especially in transient state and TCP dynamics variation.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제9권5호
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• pp.539-544
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• 2011

In this paper, a parameter optimization method of RIO-DC (RED (Random Early Detection) with In and Out-De-Coupled Queues) scheme for Assured Service (AS) in Differentiated Services (DiffServ) is proposed. In order to optimize QoS (Quality of Service) performance of the RIO-DC policy for AS in terms of maximum tolerable latency, link utilization, fairness, etc., we should design router nodes with proper RIO-DC operating parameter values. Therefore, we propose a RIO-DC configuration method and the admission control criterion, considering the allocated bandwidth to each subclass and the corresponding buffer size, to increase throughput for In-profile traffic and link utilization. Simulation results show that RIO-DC with the proposed parameter values guarantees QoS performance comparable with the RIO scheme and it improves fairness between AS flows remarkably.