현재 가장 널리 쓰이는 수송계층 프로토콜인 TCP는 패킷 손실이 망의 혼잡 때문에 발생하는 기존의 망들에 적합하도록 되어 있다. TCP는 망의 패킷 에러율이 낮다는 가정 하에 종단간 신뢰성 있는 패킷 전송을 수행한다. 그러나 무선 링크가 있는 망에서는 높은 에러율과 핸드오프에 의한 패킷 손실이 발생하게 된다. TCP는 이런 경우에 발생되는 모든 패킷 유실에 대해서 혼잡 제어와 회피 알고리즘을 작동시키게 된다. 따라서 무선 링크에서의 높은 에러율에 의해 TCP의 불필요한 혼잡제어 알고리즘이 작동되고 망의 대역폭을 비효율적으로 사용하게 하여 무선 환경과 연결된 망에서의 종단간 성능을 저하시키게 된다. 이러한 무선 링크에서의 TCP 성능 향상을 위한 많은 방안들이 연구되고 있다. 본 논문에서는 무선 링크에서의 TCP 성능 향상을 위한 기존의 기법들을 비교 분석하고 각 방법의 성능을 평가하여 유무선 링크가 연결된 망에서 TCP의 성능 향상에 적합한 모델을 제시하고자 한다. 이는 기지국에서의 캐쉬 기법과 함께 TCP 종단간 SACK 옵션에 의한 수신자 정보를 사용하는 방법으로 시뮬레이션을 통하여 제시한 모델의 유효 처리율이 타 방식에 비해 향상되었고 무선 링크로의 중복된 재전송의 비율이 줄었음을 알 수 있었다.
사회적으로 큰 관심의 대상이 되고 있는 무선 인터넷은 유선 인터넷과 달리 기술 환경과 그 특성상 여러 가지 제약점들을 가지고 있다. 대역폭이 낮고, 접속이 빈번하게 끊기며, 단말기내의 컴퓨팅 파워가 낮고 화면이 작다. 또한 사용자의 이동성 문제와 네트워크 프로토콜, 보안등에서 아직 기술적으로 부족한 부분을 보이고 있다 그리고 급속도로 증가하는 수요에 따라 무선 인터넷 서버는 대용량 트래픽을 처리할 수 있는 확장성이 요구되어지고 있다. 이에 본 논문에서는 무선 인터넷 프록시 서버 클러스터를 사용하여 앞에서 언급된 무선 인터넷의 문제와 요구들을 캐싱(Caching), 압축(Distillation) 및 클러스터 (Clustering)를 통하여 해결하려고 한다. TranSend는 클러스터링 기반의 무선 인터넷 프록시 서버로 제안된 것이나 시스템적인(Systematic) 방법으로 확장성을 보장하지 못하고 불필요한 모듈간의 통신구조로 인해 복잡하다는 단점을 가진다. 기존 연구에서 시스템적인 방법으로 확장성을 보장하는 All-in-one 이라는 구조를 제안하였으나 이 역시 모듈간의 통신 구조가 복잡하고 캐시간 협동성이 없는 단점을 가진다. 이에 본 논문에서는 모듈간의 단순한 통신 구조와 캐시간 헙동성을 가지는 클러스터링 기반의 무선 인터넷 프록시 서버를 제안한다. 16대의 컴퓨터를 사용하여 실험을 수행하였고 실험 결과 TranSend 시스템과 All-in-one 시스템에 비해 각각 54.86$\%$, 4.70$\%$의 성능 향상을 보였다. 캐시서버간 데이타를 공유할 수 있기 때문에 제안된 구조에서는 캐시서버 수에 무관하게 캐시 메모리 전체 크기를 일정하게 할 수 장점을 가진다. 반면에 All-in-one에서는 각 캐시서버가 모든 캐시 데이타를 가져야 하므로 캐시 메모리 전체 크기가 캐시 서버 수에 비례하여 증가한다.
본 논문은 기존에 제시되었던 협동적 캐슁 프록시 서버의 구조에 프록시 서버에 독립적인 prefix 배치와 프록시 서버간의 suffix 공유라는 동작을 추가하여, 무선 상에서의 효율적인 멀티미디어 콘텐츠 스트리밍이 가능하도록 하였다. 제안한 구조에 적합한 동작방법과 알고리즘 및 이에 따른 prefix의 특성을 제시하며, 콘텐츠 초기 지연 시간의 감소와 서버저장 능력 향상에 대한 성능 개선 효과를 기술한다.
Caching is one of essential functions in a wireless internet proxy server cluster. To serve best quality of service and choose suitable a proxy server for user, load balancer have to consider cache cooperation between proxy servers. Usually hashing is a simple way to support cache cooperation. In this paper, we compare and analysis static hashing and MD 5 that can be used for cache cooperation.
기지국(Base Station)에서 인기있는 콘텐츠(비디오)를 캐싱하는 것은 전송 대기 시간을 줄일 수 있는 효율적인 방법이다. 본 논문에서는 콘텐츠 제공자(CP)가 캐싱 절차에 참여하도록 동기를 부여하기 위해 무선 네트워크에서의 사전 인센티브 캐시 메커니즘을 제안한다. 하나 이상의 Infrastructure Provider(InP)와 많은 CP로 구성되어 있는 시스템에서, InP는 InP의 기지국에서 캐시하는 파일 수를 결정하기 위해 CP가 경쟁하는 동안 수익을 극대화할 수 있도록 CP에 청구되는 가격을 정의하는 것을 목표로 한다. 또한 InP와 CP는 Stackelberg 게임이론 내에서 각각 선도자와 추종자로 정의된다. Backward Induction을 기반으로, 각 CP가 각 기지국에서 임대한 캐시 공간의 양을 정확하게 측정한 후, 최적화 문제를 해결함으로써 InP가 각 CP를 임대하는 가격을 계산한다. 이것은 비 균일 가격 체계를 고려한 점에서 기존 연구와 차이가 있다. 수치 결과는 제안 된 방법을 통해 InP의 이익이 균일 가격 책정보다 높다는 것을 보여준다.
모바일 아이피는 무선 모바일 노드의 이동성에 따른 기존 아이피 주소 체계의 고유성 보장 문제를 해결하고자 제안되었다. 네트워크 레이어에서의 핸드오프는 모바일 광고 메시지를 수신하게 됨으로써 완료되는데, 메시지 광고 주기는 지연 시간과 밀접한 관련을 가지게 된다. 일반적으로 평균 500ms의 큰 지연시간을 발생시키게 되며 인터넷 전화나 멀티미디어 스트리밍 서비스와 같은 경우에 치명적인 문제로 작용할 수 있다. 기존의 기법에서는 최근의 모바일 광고 메시지를 저장하고 있는 캐싱 에이전트의 리플레잉 정책에 의하여 핸드오프 지연 시간을 감소시켰지만, 모바일 아이피 등록 과정 동안의 패킷 손실과 지연 시간 증가의 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 위와 같은 문제를 해결하고자 캐싱 에이전트를 개선해 핸드오프 완료 전에 데이터 포워딩이 가능하도록 하였고, 또한 빠른 모바일 아이피 등록을 위해 CoA풀을 도입하여 핸드오프 지연 효과를 감소하는 기법을 제안하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제6권3호
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pp.919-940
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2012
Video on Demand (VOD) is a multimedia service which allows a remote user to select and then view video at his convenience at any time he wants, which makes the VOD become an important technology for many applications. Numerous periodic VOD broadcasting protocols have been proposed to support a large number of receivers. Broadcasting is an efficient transmission scheme to provide on-demand service for very popular movies. This paper proposes a new broadcasting scheme called Popularity Cushion Staggered Broadcasting (PCSB). The proposed scheme improves the Periodic Broadcasting (PB) protocols in the latest mobile VOD system, which is called MobiVoD system. It also, reduces the maximum waiting time of the mobile node, by partitioning the $1^{st}$ segment of the whole video and storing it in the Local Media Forwarder (LMF) exactly in the Pool of RAM (PoR), and then transmitting them when the mobile nodes miss the $1^{st}$ broadcasted segment. The results show that the PCSB is more efficient and better than the all types of broadcasting and caching techniques in the MobiVoD system. Furthermore, these results exhibits that system performance is stable under high dynamics of the system and the viewer's waiting time are less than the previous system.
클라이언트에서 검색한 지도를 스크롤할 경우 이미 전송 딴은 객체를 캐슁하여 무선 데이터 전송량을 줄일 수 있지만, 클라이언트 내에서 데이터 좌표 변환, 선택적인 객체 삭제, 압축 단계가 부가적으로 요구된다. 특히 좌표 변환 연산은 모바일 휴대폰의 낮은 계산 능력, 적은 메모리 용량 등과 같은 제한적 자원으로 많은 시간이 요구된다. 따라서 휴대폰 기반 모바일 지도 서비스에서 효과적인 지도 제어 연산을 수행하기 위해서는 휴대폰의 제한적인 자원을 극복함과 동시에 무선 네트웍 대역폭을 줄이는 방안이 연구되어야 한다. 이 논문에서는 클라이언트-서버 시스템에서 이미 전송 딴은 객체의 효율적인 캐슁 기법을 제안하고자 한다. 또 캐슁된 데이터의 재이용과 원시 데이터의 재전송 방법의 장단점에 분석하고자 한다.
낮은 대역폭이나 잦은 단절 같은 무선 통신의 근본적인 제약으로 인한 방송 시스템의 성능 저하를 완화할 수 있는 방법 중의 하나는 클라이언트에 캐시를 도입하는 것이다. 본 논문에서는 비트 벡터를 이용한 혼합 데이터 방송 시스템에서 클라이언트가 최근에 요구하는 데이터를 효과적으로 방송할 수 있도록 pull 기반 방송전략을 제안한다. 그리고, 방송 알고리즘의 특성을 고려한 효율적인 캐싱 전략을 제안하고 시스템의 성능을 평가한다. 평가 결과에 따르면, 제안한 전략들을 수용한 시스템이 응답 시간 측면에서 전반적으로 좋은 성능을 보여준다.
Han, Longzhe;Maksymyuk, Taras;Bao, Xuecai;Zhao, Jia;Liu, Yan
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권9호
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pp.4572-4586
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2019
Mobile Edge Computing (MEC) and Information-Centric Networking (ICN) are essential network architectures for the future Internet. The advantages of MEC and ICN such as computation and storage capabilities at the edge of the network, in-network caching and named-data communication paradigm can greatly improve the quality of video streaming applications. However, the packet loss in wireless network environments still affects the video streaming performance and the existing loss recovery approaches in ICN does not exploit the capabilities of MEC. This paper proposes a Deep Learning based Loss Recovery Mechanism (DL-LRM) for video streaming over MEC based ICN. Different with existing approaches, the Forward Error Correction (FEC) packets are generated at the edge of the network, which dramatically reduces the workload of core network and backhaul. By monitoring network states, our proposed DL-LRM controls the FEC request rate by deep reinforcement learning algorithm. Considering the characteristics of video streaming and MEC, in this paper we develop content caching detection and fast retransmission algorithm to effectively utilize resources of MEC. Experimental results demonstrate that the DL-LRM is able to adaptively adjust and control the FEC request rate and achieve better video quality than the existing approaches.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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