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UDT 플로우 간 공평성 향상을 위한 혼잡도 기반의 가용대역폭 추정 기법 (Congestion Degree Based Available Bandwidth Estimation Method for Enhancement of UDT Fairness)

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최초등록일 2025.06.15 최종저작일 2015.07
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UDT 플로우 간 공평성 향상을 위한 혼잡도 기반의 가용대역폭 추정 기법
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    서지정보

    · 발행기관 : 대한전자공학회
    · 수록지 정보 : 전자공학회논문지 / 52권 / 7호 / 63 ~ 74페이지
    · 저자명 : 박종선, 장현희, 조기환

    초록

    End to end 데이터 전송프로토콜에서 가용대역폭을 정확하게 추정하는 것은 매우 중요하다. UDT (UDP based Data Transfer) 는 송신자에서 주기적으로 보낸 패킷 쌍을 이용하여 수신자에서 현재 링크의 최대 전송 가능한 속도 (MTR: Maximum Transfer Rate)를 추정하고 송신자에서 EWMA 알고리즘을 통해 MTR을 결정한다. 가용대역폭의 크기는 MTR과 현재 전송속도 차이로 구하기 때문에 정확한 가용대역폭 추정을 위해서는 정확한 MTR 추정이 우선시된다. 하지만 트래픽 영향으로 인한 혼잡상황에서다수의 UDT 플로우가 경쟁하는 경우 심각한 공평성 문제를 초래한다. 본 논문에서는 혼잡도를 기반으로 한 MTR 추정 알고리즘을제안한다. 혼잡도는 병목구간에서 트래픽 영향으로 인한 혼잡상태를 나타내는 상대적인 지수이며 패킷 쌍들의 도착간격을 이용하여 구할 수 있다. 그리고 혼잡도에 따라 EWMA 알고리즘을 세분화함으로써 실제에 근접한 가용대역폭 추정이 가능하다. Ns-2 시뮬레이션 실험 결과 제안기법은 다수의 경쟁플로우가 동일 링크를 점유하는 상황에서 데이터 전송거리에 따라 UDT 보다 확연하게 높은 공평성을 보이는 것을 확인하였다.

    영어초록

    In the end to end data transfer protocols, it is very important to correctly estimate available bandwidth. In UDT (UDP based Data Transfer), receiver estimates the MTR (Maximum Transfer Rate) of the current link using pair packets transmitted periodically from sender and, then sender finally decides the MTR through EWMA (Exponential Weighted Moving Average) algorithm. Here, MTR has to be exactly estimated because available bandwidth is calculated with difference of MTR and current transfer rate. However, when network is congested due to traffic load and where competing flows are coexisted, it bring about a severe fairness problem. This paper proposes a congestion degree based MTR estimation algorithm. Here, the congestion degree stands a relative index for current congestion status on bottleneck link, which is calculated with arriving intervals of a pair packets. The algorithm try to more classify depending on the congestion degree to estimate more actual available bandwidth. With the network simulation results, our proposed method showed that the fairness problem among the competing flows is significantly resolved in comparison with that of UDT.

    참고자료

    · 없음
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