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- 저자 : 임혜영(Hyeyoung Lim) (검색결과 6 건)
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NS - 2를 이용한 Efficient Adaptive RED 라우터 버퍼 관리 알고리즘 성능평가
임혜영(Hyeyoung Lim),이종현(Euinam Huh),허의남(Jun Hwang),황준(Jonghyun Lee) 한국정보과학회 2003 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.30 No.1C
RED 파라미터를 가장 적합하게 설정할지라도 RED 라우터의 처리량(Throughput)이 TD 라우터 보다 획기적으로 향상되기는 매우 어려운 일이다. 하지만 RED 라우터를 이용하여 TCP 커넥션들간의 페어니스(Fairness)와 페어니스 향상에 따른 전체 네트워크 이용률(Utilization)을 높일 수는 있다. 본 논문에서는 네트워크 상황에 따라 동적으로 RED 파라미터를 조절하면서 빠르게 안정적인 상태로 적응하는 진보된 RED 알고리즘인 ea-RED(Efficient Adaptive RED)의 성능을 네트워크 시뮬레이션 툴인 NS-2를 이용하여 TD, RED 알고리즘과 다양하게 실험하고 비교 분석한다. 이 실험을 통해 병목구간에서 혼잡이 심할 경우, ea-RED 라우터가 RED나 TD 라우터에 비해 큐를 효율적으로 사용하면서도 보다 높은 페어니스 인덱스 값을 갖는다는 점을 확인할 수 있다.
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ea - RED 라우터 버퍼 관리 알고리즘 성능 향상에 적합한 예측 알고리즘
임혜영(Hyeyoung Lim),이종현(Jun Hwang),황준(Jonghyun Lee) 한국정보과학회 2003 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.30 No.2Ⅲ
ea-RED(Efficient Adaptive RED)[1][2] 라우터 버퍼 관리 알고리즘 성능 향상을 위해서 ea-RED 라우터 버퍼 사이즈 변화를 예측할 수 있는 예측 알고리즘 모듈의 추가 필요성을 느꼈다. 그래서 본 논문에서는 ea-RED 라우터 버퍼 관리 알고리즘의 원형인 RED 라우터 버퍼 관리 알고리즘에 AR(AutoRegression Analysis), IIR(Infinite Impulse Response), MACD(Moving Average Convergence & Divergence), LR_Lines(Linear Regression Lines)등의 예측 알고리즘 모듈을 적용하여 변화를 살펴보고, 결과를 비교, 분석하여 ea-RED 라우터 버퍼 관리 알고리즘 성능 향상에 가장 적합한 예측 알고리즘으로 LR_Lines를 선정했다. ea-RED 라우터 버퍼 관리 알고리즘에 적합한 예측 알고리즘 선정을 위해서 RED 라우터 버퍼 관리 알고리즘을 대신 이용한 이유는 ea-RED 라우터 버퍼 관리 알고리즘의 경우 네트워크 상황에 따라, 버퍼 관련 파라미터 값을 수시로 바꾸기 때문에 예측 알고리즘의 정확성을 판단하는데 어려움이 있지만, RED 라우터의 경우는 버퍼 관련 파라미터 값을 변화시키지 않기 때문에, 좀 더 일관성 있고 정확한 분석을 수행할 수 있기 때문이다.
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다수의 참가자를 위한 멀티미디어 탁상 회의 시스템의 설계 및 구현
임혜영(HyeYoung Im),정진호(JinHo Jung),임경묵(KyoungMook Lim),양현승(HyunSeung Yang) 한국정보과학회 1993 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.20 No.2
최근 통신망 서비스를 이용하는 사용자들이 많아지고, 여러 미디어들을 통합, 이용하는 연구가 활발히 진행중에 있다. 본 논문에서는 지역적 장벽을 극복하고 떨어져 있는 다수의 사람들이 통신망에 연결된 컴퓨터를 통하여 서로의 음성을 듣고, 서로의 모습을 보면서 대화하고, 화상, 오디오, 텍스트, 그래픽 정보등을 이용하여 자신의 의사를 표현하여 여러 사람들이 공동 작업을 원활히 할 수 있는 다수의 참가자를 위한 멀티미디어 탁상 회의 시스템을 설계하고 이를 구현한다. 이는 원격 회의, 원격 진단, 원격 구매, 원격 교육등에 그 활용이 기대된다.
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BPEL4WS를 이용한 CPXe 웹 서비스 반자동 구성
이종현(Hyeyoung Lim),임혜영(Jun Hwang),정진석(Jonghyun Lee),황준(Youngchan Kim),김영찬(Jinseok Jeong) 한국정보과학회 2003 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.30 No.2Ⅲ
CPXe(The Common Picture eXchange environment) 서비스는 I3A(International Imaging Industry Association)에서 제정한 디지털 이미지 교환 환경에 대한 표준으로써, 디지털 이미징 서비스를 이용하는 사용자들이 이미지 데이터를 보다 쉽고 편리하게 다양한 디지털 이미지 관련 웹 서비스(Web Services)를 이용할 수 있도록 지원하고 있다. 현재 CPXe 서비스는 CPXe UDDI 디렉토리 서비스의 정보를 사용자의 요구에 맞도록 필터링하여 HTML 정보로 변환한 후, 사용자가 인식하기 쉬운 방법으로 제공하는 Locator 서비스, 이미지 인화에 관한 Fulfillment 서비스, 웨 서비스와 사용자간 보다 편리한 인터페이스를 제공하는 WBIS(Web Browser Interaction Service) 등에 대한 API 스펙을 제공하고 있다. 본 논문에서는 사용자가 BPEL4WS(Business Process Execution Language for Web Services) 언어를 사용하여, CPXe 표준을 따르는 온톨로지(Ontology)간 다양한 웹 서비스를 컴포넌트 형태로 구성(Composition)하고 궁극적으로 자신이 원하는 하나의 독특한 서비스를 구현할 수 있는 웹 서비스간 반자동(Semi-automatic) 구성 서비스 원형(Prototype) 모델을 소개할 것이다.
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Efficient Adaptive RED 라우터 버퍼 관리 알고리즘 디자인과 구현
이종현(Jonghyun Lee),임혜영(Youngchan Kim),허의남(Hyeyoung Lim),황준(Euinam Huh),김영찬(Jun Hwang) 한국정보과학회 2003 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.30 No.1C
RED(Random Early Detection) 라우터를 성공적으로 배치하기 위해서는 RED 알고리즘을 구성하는 각 파라미터를 적절히 조절할 수 있어야 한다. 특히 다수의 TCP 연결이 하나의 라우터를 공유하는 네트워크 병목구간에서는 그 중요성이 한층 강조된다. 그러나 RED가 TD 라우터와 같은 네트워크 퍼포먼스를 유지하면서 TCP 커넥션 간 페어니스(fairness)를 향상시키기 위해서는, 네트워크 상황에 따라 다수의 컨트를 파라미터 값을 적절하게 설정해쥐야만 한다. 문제는 다양한 네트워크 환경에서 효과적으로 RED 알고리즘이 동작하기 위해 파라미터를 설정하는 것이 매우 어렵다는 것이다. 본 논문에서는 네트워크 상황에 따라 동적으로 RED 파라미터를 조절하면서 빠르게 안정적인 상태로 적응하는 진보된 RED 알고리즘인 ea-RED(Efficient Adaptive RED)를 디자인하고 구현하여 알고리즘의 효율성을 확인한다.
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ea - RED++ : 예측 알고리즘을 적용한 ea - RED 알고리즘
이종현(Jonghyun Lee),임혜영(Youngchan Kim),황준(Hyeyoung Lim),김영찬(Jun Hwang) 한국정보과학회 2003 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.30 No.2Ⅲ
ea-RED(Efficient Adaptive RED)[1][2]는 다수의 TCP 커넥션이 경쟁하는 병목구간에서 인터넷 라우터 버퍼를 능동적으로 관리하는 다양한 AQM(Active Queue Management) 알고리즘 중의 하나로 RED 라우터 버퍼 관리 알고리즘의 성능을 개선한 라우터 버퍼 관리 알고리즘이다. RED 라우터가 TD 라우터와 같은 네트워크 퍼포먼스를 유지하면서 TCP 커넥션 간 페어니스를 향상시키기 위해서는 link bandwidth, active 커넥션 수, congestion level 등에 대한 네트워크 상태를 고려하여 파라미터에 적절한 값을 설정해야만 한다. 문제는 다이내믹하게 변하는 네트워크 상황에 적합한 파라미터 값을 초기에 설정해주는 것이 매우 어렵다는 점이다[3]. ea-RED는 max threshold와 min threshold 값을 네트워크 상황에 따라 동적으로 조절함으로써 이런 문제를 해결했고, 기존 RED에 비해 라우터 버퍼는 50% 정도만 사용하면서도, 페어니스 인덱스(Fairness Index)[4]가 최대 41.41% 개선되었다,[1][2] 그러나 송신 TCP 커넥션의 수가 늘어날수록 성능향상에 대한 효과가 감소되었고, 드롭 패킷수가 TD나 RED 라우터 버퍼관리 알고리즘에 비해 않았기 때문에 라우터의 출력(output) 총 패킷 용량이 최대 약 2.3% 정도 TD나 RED 라우터 버퍼관리 알고리즘에 비해 적었다. 이 부분을 개선하기 위해 기존 ea-RED 알고리즘에 LR_Lines 예측 알고리즘을 적용한 ea-RED++ 알고리즘을 구현하였고, 실험 결과 페어니스 인덱스는 기존 ea-RED에 비해 최대 약 30% 정도 향상되었고, 총 output 패킷 용량의 손실률은 최대 50%정도 감소하여 기존 ea-RED에 비해 향상된 성능을 보여주었다.
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