초록

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멀티미디어 데이터 전송이 가능한 초고속 통신망의 발달로 음성을 위주로 서비스하던 과거와는 다른 self-similar 특성을 갖는 데이터 트래픽이 발생된다는 것이 알려지고 있다. 이러한 트래픽은 전통적인 네트워크 해석 방법인 포와송 트래픽 모델과는 상당히 차이가 난다는 것이 여러 트래픽의 측정 결과 나타나고 있다. 본 논문에서는 공유 메모리를 갖는 CS(Complete Sharing), DT(Dynamic Threshold), PO(Push-Out) 그리고, SMXQ(Sharing with Maximum Queue)와 같은 다양한 ATM(Asynchronous Transfer Mode) 스위치의 버퍼 관리 기법을 이용하여 입력포트에 self-similar 성질을 갖는 트래픽이 들어올 때 출력포트에서의 self-similarity와 셀 손실률 그리고, 이용률 등을 분석한다.

멀티미디어 데이터 전송이 가능한 초고속 통신망의 발달로 음성을 위주로 서비스하던 과거와는 다른 self-similar 특성을 갖는 데이터 트래픽이 발생된다는 것이 알려지고 있다. 이러한 트래픽은 전통적인 네트워크 해석 방법인 포와송 트래픽 모델과는 상당히 차이가 난다는 것이 여러 트래픽의 측정 결과 나타나고 있다. 본 논문에서는 공유 메모리를 갖는 CS(Complete Sharing), DT(Dynamic Threshold), PO(Push-Out) 그리고, SMXQ(Sharing with Maximum Queue)와 같은 다양한 ATM(Asynchronous Transfer Mode) 스위치의 버퍼 관리 기법을 이용하여 입력포트에 self-similar 성질을 갖는 트래픽이 들어올 때 출력포트에서의 self-similarity와 셀 손실률 그리고, 이용률 등을 분석한다.

AI 본문요약

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• 연구 주제
• 연구 방법
• 연구 결과

문제 정의

• 본 논문에서는 공유 메모리를 갖는 CS(Complcte Sharing), DTCDynamic Threshold), PO(Push-Out) 그리고, SMXQCSharing with Maximum Queue)와 같은 다양한 ATM(Asynchronous Transfer Mode) 스위치의 버 퍼 관리 기법을 이용하여 입력 포트에 self-similar 성질을 갖는 트래픽이 들어올 때 출력 포트의 self-similarity가 어떻게 변화되는가를 분석하고 셀 손실률과 이용률 등이 self-similar 트래픽과 어떤 관계를 가지고 있는지를 분석할 것이다.

가설 설정

• Self-Similar 트래픽을 발생시키기 위하여 ON/OFF 기간의 변화는 Pareto 분포를 따르고, ON 기간일 때 지수분포를 갖는 트래픽이 발생하고, OFF 기간 중에는 트래픽의 발생이 없는 ON/OFF 소스 모델로 가정한다.
• 공유 메모리 구조를 갖는 ATM 스위치 모델을 시뮬레이션하기 위하여 그림 1과 같은 2x2 네트워크 모델로 가정한다. 네트워크 시스템에 도착하는 트래픽(确, i=l, 2)은 Self-Similar 성질을 갖는다고 가정하고, 각 포트의 스위치는 고정된 상수의 프로세스 시간ptime(=l/l七, 1 七:스위치의 서비스율, i, j=l, 2) 올 갖는다고 가정한다.
• 네트워크 시스템에 도착하는 트래픽(确, i=l, 2)은 Self-Similar 성질을 갖는다고 가정하고, 각 포트의 스위치는 고정된 상수의 프로세스 시간ptime(=l/l七, 1 七:스위치의 서비스율, i, j=l, 2) 올 갖는다고 가정한다. 또한 각각의 공유 메모리의 개수 Me 300개라고 가정하고 포트 1를 위해 할당된 버퍼개수를 知라고 가정한다.
• 네트워크 시스템에 도착하는 트래픽(确, i=l, 2)은 Self-Similar 성질을 갖는다고 가정하고, 각 포트의 스위치는 고정된 상수의 프로세스 시간ptime(=l/l七, 1 七:스위치의 서비스율, i, j=l, 2) 올 갖는다고 가정한다. 또한 각각의 공유 메모리의 개수 Me 300개라고 가정하고 포트 1를 위해 할당된 버퍼개수를 知라고 가정한다.

제안 방법

• 본 논문에서는 2x2 ATM 스위치의 다양한 버퍼 관리 방법에 의한 셀 손실률과 이용률 그리고, 입력단에 selfsimilar 트래픽이 들어올 때 출력단에서의 s니f-similarity 정도를 분석하였다. Self-Similar 트래픽 환경하에서도 CS보다 SMXQ와 PO가 상대적으로 작은 셀 손실률을 보이는 것을 알 수 있고, 두 개의 Self-Similar 트래픽이 더 해질 때 출력단에서의 Q 값은 두 트래픽 중에 SelfSimilarity 정도가 큰 쪽으로 나타난다는 것도 알 수가 있다.

데이터처리

• 각 버퍼관리 방식의 성능을 비교하기 위하여 그림 1에서 4의 a 값을 1.5674로 고정시키고 山의 a 값을 1.6785, 1.6999, 1.7669로 각각 변화시키면서 각 버퍼 관리기법의 셀 손실률을 비교하였다. 식(6)에서 SMXQ의 Y 은 0.

후속연구

• Self-Similar 트래픽 환경하에서도 CS보다 SMXQ와 PO가 상대적으로 작은 셀 손실률을 보이는 것을 알 수 있고, 두 개의 Self-Similar 트래픽이 더 해질 때 출력단에서의 Q 값은 두 트래픽 중에 SelfSimilarity 정도가 큰 쪽으로 나타난다는 것도 알 수가 있다. 이의 P값과 SMXQ의 Y값과 같은 ATM 스위치의 성능에 영향을 미치는 파라미터를 다양하게 변화시켜 각각의 버퍼 관리 방법을 비교 분석하는 것과 같은 연구가 필요할 것이다,

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이 논문을 인용한 문헌

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