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무선 채널 오류 모델이 프로토콜 성능에 미치는 영향측정

The effect of wireless error models on the protocol performance evaluation

한국정보과학회 03 가을학술발표논문집(3)*Proceedings of The 30th KISS Fall Conferences, 2003 Oct., 2003년, pp.502 - 504  

김지훈 (동국대학교 컴퓨터 공학과) ,  김영수 (동국대학교 컴퓨터 공학과) ,  안종석 (동국대학교 컴퓨터 공학과)

초록
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최근에는 무선 네트워크의 발달로 무선 채널을 이용한 통신의 사용이 증가하였으며, 이로인해 기존 유선 네트워크에서의 효율적인 프로토콜들의 성능을 재평가 하게 되었다. 즉. 무선 채널을 이용한 통신은 유선 채널을 이용한 통신과 전파 오류의 특성이 상이하며, 다양한 형태의 전송 오류가 존재한다. 특히, 시뮬레이션을 통한 프로토콜의 성능은 시뮬레이터에서 채택된 무선 채널의 전송 오류 모델 방식에 따라 크게 차이가 날 수 있다. 따라서 무선 채널에서의 전송 오류를 정확히 예측하고, 무선 채널의 전송 오류가 프로토콜의 성능에 미치는 영향을 연구하기 위해서는, 무선 채널에서의 다양한 형태의 오류를 정확히 시뮬레이션 해야 한다. 지금 까지 무선 채널에서 발생하는 전송 오류를 예측하기 위하여 여러 가지 오류 모델이 제안되었으며, 본 논문에서는 네트워크 시뮬레이터인 NS­2에 구현되어있는 다양한 형태의 오류 모델을 사용하여 오류 모델이 프로토콜 특히 TCP의 성능에 미치는 영향[1]과. TCP의 종류와 오류 모델에 따라 변하는 프로토콜의 성능을 실험한다. 또한, NS­2에는 아직 구현되어 있지는 않지만, 실제 네트워크에서 일어나는 오류를 정확히 예측하기 위해 새로이 제안된 오류 모델인 케이오틱 맵을 이용하여 캐이오틱 맵 오류 모델이 프로토콜 성능에 미치는 영향을 조사한다. 실험 결과 TCP의 종류에 상관없이, 오류 모델에 따라 같은 오류 율에서도 프로토콜의 성능이 최대 50%이상의 성능 차이가 나타남을 알 수 있다.

AI 본문요약
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문제 정의

  • 현재 무선 채널을 시뮬레이션 하기 위하여 사용되는 오 류 모델은 여러가지 오류 모델이 구현 되어 있지만, 본 논문에서는 오류 모델을 유니 폼 오류 모델, 멀티 스테 이트 오류 모델, 쉐도잉 오류 모델과 케이오틱 맵 오류 모델을 사용하여 성능을 측정한다. 본 논문에서는 TCP 의 종류를 바꾸어 가며 서로 다른 오류 모델을 사용하여 오류 모델이 프로토콜의 성능에 미치는 영향을 조사한다. 본 논문에서 사용된 오류 모렐에 대한 간략한 설명 은 다음과 같다.
  • 이러한 무선 채널에서의 오류의 특성을 파 악하고, 실제 무선 네트워크에서 발생하는 오류를 정확 히 시뮬레이션 하기 위하여 여러가지 오류 모델이 제안 되었으며, 많은 연구가 진행 되고 있다. 본 논문에서는 무선 네트워크의 전송 오류를 시뮬레이션 하기 위하여 네트워크 시뮬레이터인 NS-2[2]를 이용하여 다양한 형태의 오류 모델을 시뮬레이션 하였다. 또한, 오류 모델이 프로토콜에 미치는 영향을 조사하기 위하여 TCP 프로토 콜을 사용하여 오류 모델이 프로토콜의 성능에 미치는 영향과, TCP의 종류에 따라 변하는 성능을 실험한다.
  • 본 논문에서는 무선 채널을 이용한 네트워크에서 발생하는 오류를 TCP의 종류와 오류 모델을 변화 시켜가며 TCP의 성능 변화를 측정하였다. 측정 결과 오류 모델에 따라 같은 오류 율을 가지는 환경에서도 오류 모델에 따라 프로토콜의 성능에 최대 50%이상의 영향을 미쳤다.
  • 지금까지 구현된 무선 채널 오류 모델들은 실제 무선 네트워크에서 발생하는 오류를 정확히 예측 하지 못하는 단점이 있다. 본 논문에서는 새로운 오류 모델인 캐이오 틱 맵 오류 모델(Chaotic Map)[3]을 네트워크 시뮬레이 터에 구현하여 다른 오류 모델들을 사용하였을 때의 TCP성능과 캐이오틱 맵 오류 모델을 이용하였을 때의 TCP성능을 측정하여 실제 네트워크에서 발생하는 오류 를 오류 모델들이 어느 정도 정확히 예측할 수 있는지 조사하였다.
  • 평균 오류 율을 바탕으로 오류 모델이 프로토콜의 성 능에 미치는 영향을 조사한다. 따라서 각각의 오류 모델 의 평균 오류 율을 같게 해주어야 한다.
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