무전기 통신에서 사용자 수와 시간대에 따른 동적 트래픽 모델링 = Dynamic Traffic Modeling based on User Count and Time of Day in Radio Communication

국문 초록 (Abstract)

본 논문에서는 무전기 통신 환경에서 사용자 수와 시간대에 따른 트래픽 변동성을 반영하는 동적 트래픽 모델(NHPP)과 적응형 비트레이트 기법을 제안하고, 시뮬레이션을 통해 성능을 분석했다. 기존의 포아송 분포 모델은 일정한 트래픽 발생률을 가정해 사용자 수나 시간대 변화에 따른 동적 대응이 어렵다는 한계를 가진다. 반면, 동적 트래픽 모델(NHPP)은 시간에 따라 트래픽 발생률을 조정하여 변동성을 반영하고, 적응형 비트레이트는 네트워크 상태에 맞춰 자원을 효율적으로 배분한다. 시뮬레이션 결과, NHPP 모델은 사용자 수가 많아지거나 트래픽이 동적으로 변할 때 포아송 모델보다 약 15~22% 더 높은 성능을 보였다. 또한, 적응형 비트레이트는 네트워크 혼잡도가 증가할 때 고정 비트레이트보다 더 우수한 성능을 발휘했다. 이러한 결과는 무전기 통신 시스템에서 트래픽 변동성과 네트워크 자원을 효율적으로 관리하는 데 기여할 수 있음을 보여준다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This paper proposes Dynamic Traffic Modeling (NHPP) and Adaptive Bitrate techniques to account for traffic variability based on user count and time of day in radio communication. Traditional Poisson distribution models assume a constant traffic rate, making it difficult to adapt to dynamic changes in user count or time. In contrast, the Dynamic Traffic Model (NHPP) adjusts the traffic rate over time, reflecting variability, while Adaptive Bitrate efficiently allocates resources according to network conditions. Simulation results show that the NHPP model performs 15-22% better than the Poisson model when user counts increase or traffic becomes more dynamic. Additionally, the Adaptive Bitrate outperforms the Fixed Bitrate in congested network environments. These findings demonstrate the potential of the proposed models in efficiently managing traffic variability and network resources in radio communication systems.