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TCP 성능개선을 위한 SVM 기반 LDA 설계 및 성능평가
Design and Performance Evaluation of Support Vector Machine based Loss Discrimination Algorithm for TCP Performance Improvement 원문보기

한국정보통신학회 2019년도 춘계학술대회, 2019 May 23, 2019년, pp.451 - 453  

김도호 (충남대학교) ,  이재용 (충남대학교) ,  김병철 (충남대학교)

초록
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최근 무선 통신기기의 사용이 증가함에 따라 무선 네트워크 사용량이 증가하여 유선 네트워크와 무선 네트워크가 혼합되어 네트워크가 형성 되었다. 기존 TCP 알고리즘들은 유선 네트워크에 적합하게 설계 되었다. 따라서 현대의 네트워크 환경에서 패킷 손실을 정확히 구별하지 못하고 부적절한 혼잡제어를 수행하여 TCP의 성능 저하를 초래한다. 본 논문에서는 TCP 성능을 개선하기 위하여 패킷 손실이 발생한 환경에 따라 정확히 구분할 수 있는 SLDA(Support vector machine based Loss Discrimination Al gorithm)를 제안하고 그 성능을 평가한다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Recently, as the use of wireless communication devices has increased, the wireless network usage has increased, and a wired network and a wireless network have been mixed to form a network. Existing TCP algorithms are designed for wired networks. Therefore, in the modern network environment, packet ...

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문에서는 지도 학습 기반으로 다른 알고리즘을 적용한 패킷 손실 구분 알고리즘들의 성능을 비교하였다. MLP는 학습 모델을 훈련하는데 많은 데이터가 필요하고 오랜 시간이 걸리지만 서포트벡터 머신은 MLP보다 적은 데이터로 빠르게 모델을 훈련할 수 있다.
  • 본 논문에서는 패킷 손실 구분을 정확히 하여 TCP 성능을 높이기 위해 TCP Reno[1]에 머신러닝방법 중 지도 학습인 서포트 벡터 머신[2] 기반의 패킷 손실 구분 알고리즘을 적용한 SLDA(Support vector machine based Loss Discrimination Algorithm)를 제안한다. 그리고 MLP를 기반으로 하는 패킷 손실 구분 알고리즘을 제안한 MLLDA[3]와 혼잡제어 수행을 할 때 성능비교 및 평가를 진행하였다.
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