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저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 정보통신 정보과학회논문지 : 정보통신 제32권 제4호
발행연도
2005.8
수록면
433 - 442 (10page)

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트래픽의 증가는 전체 네트워크 성능에 크게 영향을 미치며 네트워크 성능의 유지 및 향상을 위해서는 트래픽 관리가 필수적이다. 본 논문에서는 네트워크 트래픽을 분석하여 시계열 모형에 의해 트래픽을 예측하고 예측된 결과가 대역폭에 비해 크다면 트래픽 폭주임을 가정하고 라우팅 경로의 비용을 증가하여 트래픽을 분산되도록 한다. 즉, 라우팅 혼잡의 발생을 예측하여 라우팅 혼잡을 미리 해소하는 방안을 제안한다. 예측 모형은 실제 네트워크 망에서 트래픽을 수집하여 모형의 확률적 오차를 최소화하는 모형을 추출한다. 확률적 오차를 최소화하는 시계열 모형을 얻기 위해서는 정상성 가정에 대한 적합성을 판단하는데, 정상성 가정은 자기상관함수와 편자기상관함수를 통해 얻을 수 있다. 실험을 통하여 추출된 예측 모형이 라우팅 경로의 비용을 조정함으로써 트래픽이 분산되도록 한다. 그 결과, 트래픽 예측 라우팅이 혼잡 발생을 미연에 방지하여 네트워크 성능을 향상시킬 수 있는 방안이라는 것을 보인다.

목차

요약

Abstract

1. 서론

2. 관련 연구

3. 시계열 모형을 이용한 트래픽 분석

4. 시계열 모형의 예측을 이용한 라우팅

5. 실험 및 분석

6. 결론

참고문헌

저자소개

참고문헌 (17)

참고문헌 신청
, 1999.6 , Traffic Prediction Using FARIMA Models pp. 891-895. 1999 : 6 ~ google schola , 1999.9 , 시계열 분석을 이용한 SNMP MIB-II 기반의 회선 이용률 예측 기법 6 (9) google schola , 1998.1 , 효율적인 통신망 설계를 위한 예측 시스템 설계 25 (1) : 76 ~ 82 google schola , 2000.5 , 네트워크 트래픽 감시를 통한 동적인 트래픽 부하 분산에 관한 연구 google schola , 2000.11 , Predictable routing google schola

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