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가설 설정
- 1) On구간 도착율(Xi)은 Deterministic이다.
- 2) Off 구간의 도착율(M)는 “0”이다.
- 3) VBR 트래픽 처리를 위하여 각 ATM 스위치는 입출력 버퍼를 채택하고 있는 구조이다.
제안 방법
- 따라서, 본 논문에서는 현재 국내에 구축되어 있는 ATM망의 실질적인 VBR 트래픽을 측정하여 지금까지 연구되어왔던 2-상태 마코브 체인의 On-Off 소스를 갖는 MMPP 모델이 적합한지를 검증하기 위하여 II장에서 MMPP 모델의 일반적인 사항과 검증을 위한 방법을 제시하고 Ⅲ장에서 실질적인 데이터 측정 및 검증 결과를 제시하며 Ⅳ.장에서 결론을 맺는다.
- 을중심으로 (Tn-(Tn-I))부터 (2Tn-1)까지 출현할 확률을 가질 수 있으므로 I-Model의 결정적 특징을 검증 없이 적용할 수 없다. 따라서, 본 연구에서는 R-Model 중심의 분포 검증을 수행하였다.
- 따라서, 본 연구에서는 특성이 잘 나타나고 있는가 상 회선 (VPI=112, VCI=64, NBW=7439, FBW=353207.5, Tn=48)의 1일 데이터를 표본으로 측정하였는데, 1개의 셀 간격을 기준으로 다음 셀이 출현할 때까지의 간격을 숫자로 표현하고 표현된 숫자에서 매 시간 50D0개의 데이터를 표본으로 추출하였다.
- 이 모델로부터 II장에서 논의했던 일반적인 MMPP 모델에 대한 검증을 위하여 표1.에서 정의했던 파라미터(서, Ti, T2)에 대한 분포 검증을 수행하였다.
- 트래픽 측정 구간은 가입자에서 유입되는 점 (point)과 가입자 노드(Access Node)에서 중계 노드 (Core Node) 로 유입되는 점의 가상 회선 (Virtual Channel ConnectionX 대상으로 4개의 가상 회선을 선정하고 00시부터 20시까지 시간별로 50분씩 측정하여 표본을 추출하였다. 추출된 표본이 전체 모 집단의 특성을 대표할 수 있어야 하는데, 그림 2.
데이터처리
- ATM망의 VBR 트래픽의 MBS길이 분포(Ti) 및 Off구간의 길이 분포CD)에 대한 검증은 비모수통계 분석“司을 이용하였다.
- 일치하는지의 여부를 검정할 때 이용된다. 이 분포의 검중은 SPSS V10.0 통계 처리 도구를 이용하여 실시하였으며 본 논문에서는 지수 분포 함수의 검증에 중요성음 두었으므로 표3., 표4에 각각 Ti, Tz에 대한 검증 결과를 나타내었다.
이론/모형
- 널리 받아졌다. Heffes 와 L*' ucantoni 는 MMPP를 음성 자원과 데이터 트래픽의 패킷 중첩 (superposition) 현상에 대한 특성화를 수행하는데 MMPP를 사용했으며 다른 연구들에서도 2_ 상태 MMPP 모델을 ATM과 통합 서비스 망 (Integrated Services Networks)의 트래픽 부하를 표현하는데 사용했다.
- 본 논문에서는 단일표본 콜모고로프-스미르노프 (Kolmogorov - Smirnov) 검정을 택하였는데 이 방법은 주어진 어떤 표본 분포가 이론적으로 기대되는 분포(단일분포, 정규분포, 포아송분포, 지수분포) 와 일치하는지의 여부를 검정할 때 이용된다. 이 분포의 검중은 SPSS V10.
성능/효과
- 1) ATM망은 초기 망이므로 서비스의 안정성을 위하여 UPC 기능은 Off 상태에서 운용하고 있다. (UPC에 의한 셀 손실은 없음).
- 2) 트래픽 세이핑 기능은 ATM망 내의 모든 스위치에 적용되어 있다.
- 3) On구간에서 Off구간의 천이율(Ti)는 단순 랜덤 변수이다.
- 3) 두 천이 율(cm, qG이 지수분포 특성을 갖지 않는다면 MMPP 모델로 규정할 수 없으며 마코비안 (Markovian) 특성을 따르지 않는다.
- 4) Off구간에서 On구간의 천이율(Ta)은 단순 랜덤 변수이다
- 5) 「의 평균 길이는 트래픽 양에 비례하며 T2 의 평균 길이는 트래픽 양에 반비례하는 역 관계가 존재한다.
- Ti의 경우 그림6.과 같이 트래픽 양이 적을 경우 평균 2 셀 간격(64Byte Packet 통신 여상으로 가장 많이 발생되며 트리I픽 양이 많은 10, 14, 16, 19 시에서는 평균 28개의 셀 (1024Byte Packet 통신 예상)이 가장 많이 출현하는 특성을 갖는 것으로 확인되었다.
- 검증 결과 근사 유의 확률이 적어도 0.05 이상이어야 하나 검증된 모든 데이터가 거의 0 에 가까우므로 모든 분포에 대한 귀무가설은 기각된다. 따라서, Ti, T?는 지수 분포를 따르지 않는 것으로 확인되었으며 표로 나타내지 않은 다른 분포(포아송, 단일 분포, 정규 분포) 형태도 근사 유의 확률이 모두 0 으로 따르지 않는 것으로 확인되었다.
- 05 이상이어야 하나 검증된 모든 데이터가 거의 0 에 가까우므로 모든 분포에 대한 귀무가설은 기각된다. 따라서, Ti, T?는 지수 분포를 따르지 않는 것으로 확인되었으며 표로 나타내지 않은 다른 분포(포아송, 단일 분포, 정규 분포) 형태도 근사 유의 확률이 모두 0 으로 따르지 않는 것으로 확인되었다.
- 따라서, Ti, T2는 지금까지 알려진 어떠한 분포 형태도 따르지 않는 단순 랜덤 변수로 규정할 수밖에 없는데, Ti과 T:, 는 트래픽 양에 따라 규칙적인 특성이 나타나는 특징이 있음을 발견하였다.
- 3s의 시간을 가지고 발생되는 것으로 확인되었다. 또한 표준편차는 평균값에 근사한 형태로 나타나는 특징을 갖는 것으로 분석되었다.
- 본 논문은 국내 ATM 망을 대상으로 실시간 VBR 트래픽을 측정하고 그의 특성을 분석하여 기존의 연구에서 ATM VBR 특성이 2-상태 MMPP 모델 기반의 On-Off 특성을 갖는다는 적합성을 검증한 것으로 분석 결과 국내 ATM망의 VBR 트래픽 특성은 2-.상태 MMPP 모델을 따르지 않으며 다음과 같은 특성을 갖는 일반적인 On Off 모델로 표현되어야 한다는 결론을 얻었다
- 특성은 2-.상태 MMPP 모델을 따르지 않으며 다음과 같은 특성을 갖는 일반적인 On Off 모델로 표현되어야 한다는 결론을 얻었다
- 위의 결과로 알 수 있는 일반적인 사항은 Tie트래픽 양이 적을 경우 평균이 적고 트래픽 양이 많으면 평균이 커지는 관계가 있으며 T?는 트래픽 양이 적을 경우 평균이 커지고 트래픽 양이 많을수록 평균이 작아지는 역 관계가 있음을 확인하였다.
후속연구
- 따라서, 본 연구의 결과는 실질적인 ATM망 서비스 회선에서 측정된 트래픽을 대상으로 분석 검 증한 것이M로 국내 ATM망에 적용하기 위한 모든 장치 및 네트워크의 설계에 이 결과가 사용될 수 있을 것이며 향후 연구 분야로는 본 분석 및 검증 결과 기반의 ATM망 VBR 트래픽 발생 방법 및 보다 정확한 Or「Off 모델 확립을 위한 두 천이 율(Ti, T?)에 대한 새로운 분포 모델 연구 등이 필요하다.
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