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홍석원,이근구,김장경 한국정보통신학회 1998 한국정보통신학회논문지 Vol.2 No.4
현재의 인터넷은 대역폭의 확대, 망 규모의 확장, 그리고 새로운 서비스의 제공이라는 과제를 안고 있다. 본 논문에서는 이러한 현재의 인터넷 백본망의 과제를 해결하기 위하여 ATM 스위치를 기반으로 IP 패킷을 전달하는 ATM 망에서의 IP 스위칭 기술을 적용할 경우 고려해야 할 기술적인 과제와 그 해결 방향을 제시하고 있다. 기술적인 과제로 확장성(scalability), ATM VC 설정과 패킷 흐름과의 매핑, 트래픽 관리와 트래픽 엔지니어링의 과제, 멀티캐스트, 그리고 ATM 스위치에서 멀티서비스의 수용의 필요성에 대해서 언급하였다. In order to accommodate current accelerated growth in customers and traffic. Internet has faced the demand to scale its network dimension both in size and bandwidth, and new service provisioning. One way to solve this problem is to forward If packets based on ATM switching technology. This paper briefly explained technical tasks to apply this If switching technique in ATM networks for building Internet backbone, and presented the directions to approach these tasks. Those tasks are scalability, ATM VC setup and mapping between VC and IP packet flow, traffic management and traffic engineering, multicast, and finally ATM switch architecture to provide multiservice.
다수의 이질적 IBP/D/1큐잉 모형의 분석을 위한 근사 알고리즘
홍석원 한국정보통신학회 2000 한국정보통신학회논문지 Vol.4 No.3
본 논문에서는 n개의 버스트 입력 트래픽을 처리하는 이산 시간 큐잉 모형을 분석하기 위한 근사 계산 알고리즘을 제안한다. 입력되는 각각의 버스트 트래픽은 IBP(Interrupted Bernoulli Process)로 모형화된다. 이 알고리즘은 n 개의 입력 프로세스를 하나의 상태 변수로 표시하여 n 개의 입력 프로세스로 표현된 마코프 체인(Markov Chain)의 확률 전이 상태를 단순화한다. 이렇게 단순화된 하나의 상태 변수를 이용하여 큐잉모형의 상태 전이를 표현하고 이를 완전 수치 계산에 의해 해를 구한다. 이러한 절차를 통해 구한 큐 길이, 대기 시간 분포를 시뮬레이션에 의해 구한 값과 비교하여 알고리즘의 타당성을 검증한다. We propose an approximate algorithm to analyze the queuing system with n bursty and heterogeneous arrival processes. Each input process is modeled by Interrupted Bernoulli Process(IBP). We approximate N arrival processes by a single state variable and subsequently simplify the transition probability matrix of the Markov chain associated with these N arrival processes. Using this single state variable of arrival processes, we describe the state of the queuing system and analyze the system numerically with the reduced transition probability matrix. We compute the queue length distribution, the delay distribution, and the loss probability. Comparisons with simulation data show that the approximation algorithm has a good accuracy.