In this paper, the authors propose methods for determining the differentiated price for elastic traffic in IP (Internet Protocol) network. First, we investigate the behavior in the consumption of bandwidth of elastic traffic in IP network. Next, we propose a method to relate the bandwidth usage with the pricing for the elastic traffic, which is based partially or fully on the usage rate of the network bandwidth. After that, we propose a charging function for elastic traffic, which is based on the de facto usage of the bandwidth. Finally, we will illustrate the implication of the work via simple numerical experiments.
교통의 연동시스템은 이웃한 교차로의 교통상황을 입력받아 해당 교차로 신호처리시 고려하는 시스템이다. 이웃 교차로의 통과차량수, 대기차량수,녹색신호등 주기 등을 감안하여 해당 교차로의 녹색신호등의 주기를 결정하는 형태이다. 해당교차로의 녹색신호등을 고려할 때는 자기 자신의 센서 입력들만 고려해서는 안되고 이웃 교차로의 센서 입력들을 받아 들여야 한다. 이러한 센서 노드들의 데이터 수집을 위해서 위험과 한계가 있는 곳에 센서 노드를 배치하여 데이터 수집을 하는 경향을 감안하여 사람이 인접할수 없는 곳이나 환경이 척박한곳에 센서들을 배치하여 센서들을 통한 정보 획득, 무선 네트워크를 통한 통신, 초저전력 소모를 실현할 수 있다.
트래픽 엔지니어링 기능은 트래픽 관리(Traffic Management), 용량 관리(Capacity Management), 그리고 네트워크 계획(Network Planning) 등을 포함한다. 본 논문에서는 트래픽 엔지니어링의 각각의 기능에 대해 설명하며, 멀티미디어 인터넷 망에서의 효율적인 트래픽 엔지니어링을 위한 기능 및 프로세스 모델을 제시하고 각 단계에서 필요한 구체적인 트래픽 관리방안을 소개한다.
인터넷의 발달로 네트워크 트래픽은 현저하게 증가되었다. 트래픽의 폭증은 전체 네트워크의 성능에 크게 영향을 미치게 되었으며 트래픽의 관리가 망 관리의 중요한 이슈로 되었다. 본 논문에서는 네트워크 트래픽을 분석하여 효율적인 대응을 수립하기 위해 예측하는 시계열 모형의 적합성을 검증한다. 네트워크 트래픽을 예측하기 위해서는 시간적 흐름에 따라 자료간의 상관 관계를 유추하고, 이 관계를 이용하여 예측을 수행한다. 상관 관계를 유추하는 과정에서 필연적으로 확률적 오류를 포함하게 되는데, 정확한 예측을 위해서는 확률적 오차를 최소화해야 한다. 따라서, 통계학 분야에서 예측 방법으로 널리 쓰이는 시계열 모형인 AR, MA, ARMA, ARIMA 모형을 사용하여 네트워크 트래픽을 예측함과 동시에, 예측하는 과정에서 정확한 예측을 수행할 수 있는지에 대한 적합성을 검증하고자 한다. 적합성 검증은 모형 식별 단계에서 초기 단계인 정상성 가정을 만족하는지의 여부로 판단하며. 정상성 가정은 자기상관함수와 편자기상관함수를 통해 구할 수 있다. 정상성 가정을 만족하지 못하는 모형은 비정상 시계열 자료로 분류되는데 이 경우의 예측은 정확하다고 볼 수 없다. 따라서, 정확한 예측을 수행할 수 있도록 시계열 자료의 정상성 가정을 만족하도록 모형을 분류하는 방안을 제시하고자 한다. 정확한 예측을 수행하면, 네트워크 트래픽을 좀 더 나은 방법으로 관리하며, 예측 결과를 이용하여 동적인 트래픽의 관리가 가능하게 된다.
트래픽 지역화는 전통적인 패킷 네트워크의 종단에서 트래픽이 발생하도록 함으로써 물리적 네트워크의 부하 부담을 줄이고, 사물 인터넷 기반의 민감한 센서 데이터 관련 보안 이슈에도 효율적으로 지원할 수 있으며, 기존 네트워크 인프라의 변경 없이 차세대 융 복합 스마트 네트워크 환경에 효과적으로 적용할 수 있다. 본 논문에서는 스마트 네트워크 기반의 IoT 데이터에 콘텐츠 우선순위 기법을 적용하였다. 사물 인터넷 콘텐츠를 지역화시킴으로써 네트워크상에서 트래픽의 흐름을 효율적으로 지역화 하여 스마트 포워딩을 가능하게 하는 연구를 수행하였다. 또한, 콘텐츠 지역화를 통해 효과적인 네트워크 트래픽 경로를 결정하기 위한 연구를 진행하였다. 본 연구를 통해 네트워크 부하를 줄일 수 있었으며 이용자 품질을 보장 할 수 있는 사물 인터넷 서비스에 유용한 네트워크 구조임을 증명 할 수 있었다. 또한, 스마트 네트워크기반 환경에서 사물 인터넷 서비스를 효과적으로 수용할 수 있음을 증명하였다.
Ubiquitous-Transportation sensor network is able to realize a vehicle ad-hoc network. Since there are some problems in an existing ITS system, the new technology and traffic information strategies are requirements in this advanced system, u-TSN. The purposes of this paper is to introduce the components on u-TSN system, establish new traffic strategies for this system, and then evaluate these strategies by making a comparative study of ITS and using micro traffic simulator, AIMSUN. The strategy evaluated by AIMSUN is position-based multicast strategy which provides traffic information to vehicles using V2I (vehicle to Infrastructure) communication. This paper focuses on the providing real-time route guidance information when congestion is occurred by the incidents. This study estimates total travel time on each route by API modules. Result from simulation experiments suggests that position-based multicast strategy can achieve more optimal network performance and increased driver satisfaction since the total accumulated travel times of both the major road and the total system on position-based multicast strategy are less than those on VMS.
IEC 61850은 변전소 자동화 시스템의 설계, 설치 및 유지하는 비용을 줄이는 프로토콜이다. IEC 61850에서 사용되는 GOOSE 트래픽은 변전소 제어, 보호, 자동화를 위해 중요한 역할을 담당한다. 본 논문에서는 네트워크 시뮬레이터인 NS-3에서 제공하는 프로토콜과 실제 통신장비에서 제공하는 프로토콜을 함께 사용하여, NS-3의 네트워크 에뮬레이션 기능을 이용한 GOOSE 트래픽 발생기를 구현하였다. 발생한 GOOSE 트래픽을 Wireshark으로 분석하였고, 정확히 발생됨을 확인하였다. 네트워크 토폴로지의 스위치 수에 따른 GOOSE 트래픽 지연 측정을 하였다. 본 논문에서의 GOOSE 트래픽 발생기는 실제 변전소 환경을 실험할 때 유용하게 활용될 수 있을 것이다.
In this paper, we consider a network optimization problem arising from the deployment of BcN access network. BcN convergence services requires that access networks satisfy QoS meausres. BcN services have two types of traffics : stream traffic and elastic traffic. Stream traffic uses blocking probability as a QoS measure, while elastic traffic uses delay factor as a QoS measure. Incorporating the QoS requirements, we formulate the problem as a nonlinear mixed-integer Programming model. The Proposed model seeks to find a minimum cost dimensioning solution, while satisfying the QoS requirement. We propose two local search heuristic algorithms for solving the problem, and develop a network design system that implements the developed heuristic algorithms. We demonstrate the computational efficacy of the proposed algorithm by solving a realistic network design problem.
It is necessary that we should control the traffic to not only efficiently use the rich bandwidth of ATM network but also satisfy the users various requirements for service quality. However, it is very difficult to decide which control mechanism would be applied in real network because there are various types of ATM traffic and traffic control mechanisms. In this paper, a smart simulator is developed ot analyze the performance of a UPC(Usage Parameter Control) mechanism which is a typical traffic control mechanism. The simulator consists of a user interface that supports a menu-driven input form and a simulation program that is executed with the users input parameters. Especially, the simulator establishes more powerful and flexible simulation environment since it supports a more complex simulation applying various source traffic to several different UPC mechanisms at the same time and allows an arbitrary user-defined traffic in addition to some well-known traffic.
The traffic characteristicsof digitalswich network depend on the structure blocking probability, path searching method and etc. This paper presents the study of TDX-1 swicth network traffic capacity by considering some decisive factors such as call processing software, switch network structrure and control schme Conclusively the study shows that the switch network of TDX-1 can handle approximately up to 1650 Erlang.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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