KR100800696B1 - 비동기 전송 방식에서 가변 비트율 트래픽에 대한효율적인 호 수락 제어 방법 - Google Patents

비동기 전송 방식에서 가변 비트율 트래픽에 대한효율적인 호 수락 제어 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 비동기 전송 방식 스위치에 입력되는 가변 비트율 트래픽에 대한 호 수락 제어 방법에 관한 것으로, 특히 상기 가변 비트율 트래픽에 대한 측정 기반 셀 추정 방법을 이용한 호 수락 제어방법에 관한 것이다. 본 발명에서는 종래의 호 수락 제어 방법들이 비동기 전송 방식 스위치에 입력되는 가변 비트율 트래픽의 특성 파라미터를 미리 알아야만 셀 손실률을 측정할 수 있는 문제점을 극복하기 위해, 버퍼의 크기에 따른 셀 영역과 연집 영역에서의 측정 기반의 셀 손실률 추정 및 셀 손실률을 도출하고, 상기의 두 영역의 셀 손실률 곡선을 통합하여 모든 버퍼의 크기에서 셀 손실률을 추정할 수 있는 하이브리드 모델을 제안한다.
호 수락 제어 방법, 비동기 전송 방식, 중심 극한 이론, 선형 보외법, 가우시안 분포, MMPP소스

Description

비동기 전송 방식에서 가변 비트율 트래픽에 대한 효율적인 호 수락 제어 방법{METHOD OF CALL ADMISSION CONTROL OF VARIABLE BIT RATE TRAFFIC IN ASYNCHRONOUS TRANSFER MODE}
도 1a는 실제 가변 비트율 트래픽 데이터가 다중화 되어 비동기 전송 방식 스위치에 입력되는 것을 도시한 도면
도 1b는 상기 도 1a의 실제 가변 비트율 트래픽의 on/off MMPP 소스 모델을 도시한 도면
도 2는 비동기 전송 방식 스위치에 입력되는 트래픽의 양자화를 도시한 도면
도 3은 비동기 전송 방식 스위치에 입력되는 트래픽의 히스토그램 모델을 도시한 도면
도 4는 연집 영역에서 가상 버퍼를 이용한 셀 손실률 추정을 도시한 도면
도 5는 연집 영역의 셀 손실률 곡선에서 실제 직선과 표본 사이의 수직 거리를 도시한 도면
도 6은 셀 영역과 연집 영역의 두 셀 손실률 곡선을 혼합하여 도시한 도면
본 발명은 비동기 전송 방식(ATM : Asynchronous Transfer Mode) 스위치에 입력되는 가변 비트율(VBR : Variable Bit Rate) 트래픽에 대한 호 수락 제어 방법에 관한 것으로, 특히 상기 가변 비트율 트래픽에 대한 측정 기반 셀 추정 방법을 이용한 호 수락 제어방법에 관한 것이다.
상기 비동기 전송 방식(ATM)은 매우 다양한 트래픽 특성 및 서비스 품질을 요구하는 광범위한 통신 서비스를 수용할 종합 정보통신망(BISDN : Broadband Integrated Service Digital Network)의 실현을 위한 전송 및 교환의 기술이다. 일반적으로 상기 비동기 전송 방식(ATM)망에서 트래픽의 관리를 위해 호 수락 제어(CAC : Call Admission Control)방법을 사용한다. 상기 호 수락 제어 방법은 새로운 호에 대한 설정이나 이미 설정된 호의 재협상 단계에서 요구하는 호의 서비스 품질(QoS : Quality of Service)과 트래픽 특성을 분석하고 망 자원의 상태를 파악하여 호 요구 또는 재협상 여부를 결정하는 일련의 행위로 정의된다. 따라서 호의 연결 또는 재협상 수락 시 전체 망 자원에 대해서는 요구되는 호의 서비스 품질(QoS) 뿐만 아니라 이미 존재하고 있는 호들의 서비스 품질(QoS)을 만족할 수 있는 충분한 자원이 확보되도록 고려되어야 한다.
한편, 기존에는 미리 정해진 버퍼의 크기를 갖는 임의의 링크(Link)의 셀 손실률을 측정함으로서 상기 비동기 전송방식(ATM) 스위치 상의 입력 트래픽에 대한 호 수락 제어를 수행하였다. 상기 기존의 호 수락 제어(CAC)방법으로는 큰 버퍼를 가지는 유효 대역폭 방법과 작은 버퍼를 가지는 체르노프 상한 기법, 상기 두 방법을 혼합한 등가용량 방법과 중간 크기의 버퍼를 가지는 Chernoff - Domain - Eigenvalue(CDE)방법이 있다.
다른 한편, 향후 이동 통신 시스템에서는 데이터 및 화상 등의 가변 비트율(VBR) 트래픽에 대한 요구가 증가할 것으로 예상된다. 이에 따라 비동기 전송 방식(ATM)을 기반 기술로 사용하는 네트워크에서도 가변 비트율 트래픽의 다중화 시 각 호가 요구하는 서비스 품질을 보장하기 위한 효율적인 호 수락 제어 방법의 설계가 필수적이다.
도 1a는 실제 가변 비트율 트래픽 데이터가 비동기 전송 방식 스위치에 다중화 입력되는 것을 도시한 도면이고, 도 1b는 상기 도 1a의 실제 가변 비트율 트래픽의 on/off MMPP 소스 모델링 한 것을 도시한 도면이다.
상기 도1b의 B(101)는 비동기 전송 방식 스위치의 버퍼 크기이고, mu(103)는 링크 용량이다.
유효 대역폭 방법은 사용되는 버퍼의 크기가 매우 크고 셀 손실 요구가 매우 적다는 가정 하에서 고안된 호 수락 제어 기법으로 안정성 조건이 충족된다면 다중화 버퍼에서 큐길이는 입력 모멘트 생성 함수(Moment Generating Function : MGF)에 의해 지수적으로 상한 될 수 있다. 한편, 비동기 전송 방식(ATM) 스위치 상의 입력 가변 비트율(VBR) 트래픽을 상기 도 1과 같이 모델링한 한 형태인 연속시간 on/off 마르코프 변조 포와송 과정(Markov Modulated Poisson Process, 이하 "MMPP"라 칭한다)소스의 경우에 상기 방법에 의한 유효 용량은 하기의 수학식 1로 표현된다.
Figure 112001032668000-pat00001
Figure 112001032668000-pat00002
상기 α, β, γ는 트래픽 특성 파라미터, PL은 셀 손실률이다.
가우시안 근사 방법은 다중화 버퍼의 크기가 매우 작다는 가정 하에서 유도되는 방법으로 입력 트래픽을 확률 유체흐름으로 가정한다. 이때 버퍼의 크기가 매우 작거나 버퍼가 없다면, 링크 용량을 초과하는 입력 트래픽의 전송률을 모두 정보 손실로 간주할 수 있다. 한편, 표본의 개수를 많이 뽑을수록 표본들의 평균은 중심, 즉 모집단의 평균과 같아진다는 의미의 중심 극한 이론(Central Limit Theorem)에 의하여 소스의 수가 증가할수록 입력 트래픽의 전송률 포락선의 분포는 가우시안 분포를 따르게 된다. 그러므로 입력 트래픽의 전송률 포락선이 링크 용량을 초과할 확률을 셀 손실 확률로 정의하면, 가우시안 분포에 의해 상기 확률을 도출할 수 있다. 연속 시간 on/off MMPP(Markov Modulated Poisson Process)소스로 모델링된 입력 가변 비트율(VBR) 트래픽의 경우에 가우시안 근사 방법에 의한 유효 용량은 하기 수학식 2로 표현된다.
Figure 112001032668000-pat00003
상기 수학식 2에서 m과 σ2은 각각 전체 입력 트래픽의 평균과 분산이며 PL은 셀 손실률이다. 입력 전송률이 링크 용량 μ를 초과할 확률 계산에 있어서 가우시안 근사 방법은 그 계산상의 용이함에 반하여, 근사화 오차로 인해 실제 확률보다 작은 값을 얻을 수 있는 문제점이 있다. 상기 문제점의 해결책으로 제안된 방법이 체르노프 상한 방법이다. 상기 방법들 외에도 유효 대역폭 방법과 가우시안 근사 방법을 혼합한 호 수락 제어(CAC) 방법, 유효대역폭 방법과 체르노프 상한 방법을 혼합한 호 수락 제어(CAC) 방법이 있다.
한편, 비동기 전송 방식(ATM)망에서 임의의 스위치로 입력되는 트래픽은 네트워크의 상황에 따라 다양한 특성을 갖게 된다. 이로 인해 가변 비트율(VBR) 트래픽의 서비스 품질 보장은 매우 어려운 문제이며, 특히 가변 비트율(VBR) 트래픽의 호 수락 제어(CAC)는 가장 중요한 문제가 된다. 일반적으로 가변 비트율(VBR) 트래픽 관리의 어려움은 다양한 트래픽 특성과 망 성능과의 상관 관계를 정확히 이해하기가 매우 어려워 효율적인 망 지원 관리 방법 및 서비스 품질(QoS) 관리 방안의 설계가 용이치 않은 데 있다.
따라서, 상술한 종래의 호 수락 제어(CAC) 방법들에는 네트워크 상황을 잘 예측해야 하며, 각 입력 트래픽의 특성 파라미터를 미리 알아야 하는 문제점이 있다.
따라서, 본 발명의 목적은 각 입력 트래픽의 특성 파라미터에 대한 정보 없이 셀 손실률을 측정할 수 있는 비동기 전송방식에서의 호 수락 제어 방법을 제공함에 있다.
본 발명의 다른 목적은 가변 비트율 트래픽에 대하여 보다 효율적인 호 수락 제어를 수행함으로서 사용자가 요구하는 서비스 품질을 보장할 수 있는 비동기 전송방식에서의 호 수락제어 방법을 제공함에 있다.
상기 목적들을 달성하기 위해 본 발명은 비동기 전송 방식 스위치의 입력 트래픽에 대한 측정 기반 셀 손실률 추정을 통한 호 수락 제어 방법에 있어서, 셀 영역에서 입력 트래픽 도착률의 평균과 분산을 계산하는 과정과, 상기 평균과 분산을 마르코프 변조 포아송 과정 소스 모델링하여 셀 손실률을 계산하는 과정과, 연집 영역에서 가상 버퍼를 이용하여 셀 손실률을 계산하는 과정과, 상기의 가상 버퍼를 이용하여 계산한 셀 손실률에 실제 버퍼 크기를 적용하여 실제 셀 손실률을 계산하는 과정과, 상기 계산된 두 영역의 셀 손실률을 표현하는 곡선의 기울기가 같아지는 전이점을 결정하고 상기 두 곡선을 연결함으로써 셀 영역과 연집 영역에 모두 적용 가능한 하이브리드 곡선을 구하는 과정으로 이루어짐을 특징으로 하는 비동기 전송 방식 스위치에서의 호 수락 제어 방법을 제안한다.
이하, 본 발명에 따른 바람직한 실시 예를 첨부한 도면을 참조하여 상세히 설명한다. 하기에 설명에서는 본 발명에 따른 동작에 이해하는데 필요한 부분만이 설명되며 그 이외 부분의 설명은 본 발명의 요지를 흩트리지 않도록 생략할 것이라는 것을 유의하여야 한다.
일반적으로 비동기 전송 방식(ATM)망에서 셀 손실률의 특성 곡선은 버퍼의 크기에 따라 버퍼의 크기가 작은 셀 영역과 버퍼의 크기가 큰 연집 영역으로 구별된다. 따라서 각 영역에서의 셀 손실률 곡선을 통합함으로서 모든 버퍼 크기에서의 셀 손실률 곡선을 도출할 수 있다. 본 발명에서는 셀 영역에서 측정에 기반하여 셀 손실률 곡선의 기울기를 추정하고, 연집 영역에서 가상 버퍼로부터 셀 손실률을 추정한 후, 선형 보외법을 이용하여 실제 셀 손실률(CLR)을 계산하는 방법을 사용한다. 상기 두 영역의 셀 손실률 곡선을 효과적으로 통합함으로서 원하는 모든 버퍼 크기에서 셀 손실률을 추정할 수 있는 새로운 알고리즘인 하이브리드 모델을 제안한다. 상기의 선형 보외법이란 곡선 위의 두 점 A, B와 두 점으로 한정된 부분 위의 몇 개의 점을 알고 있을 때, A, B의 한정된 부분 위를 다른 점 P의 위치를 추정하는 보간법에 대하여 A, B로 한정된 밖의 부분의 점 Q의 위치를 추정하는 것이다. 셀 영역에서의 버퍼의 크기 x의 함수인 셀 손실률 P_Lcell (x)를 Skelly 비디오 히스토그램 모델을 응용하여 셀 영역에서의 셀 손실률을 추정한다.
도 2는 입력 트래픽의 양자화를 도시한 도면이고, 도 3은 입력 트래픽의 히스토그램 근사화를 도시한 도면이다.
셀 손실률은 상기 도 2에 도시한 바와 같이 전체 입력 트래픽의 도착률을 B레벨로 양자화하고, 각 레벨에서의 상태 확률( pi _i)를 구한 후, 전체 입력 트래픽의 도착률의 평균에 대한 각 상태에서의 도착률 평균 손실 값들의 합의 비로 구 할 수 있다. 이는 하기의 수학식3으로 표현된다.
Figure 112001032668000-pat00004
상기의 수학식 3에서 E(γ)는 전체 입력 트래픽의 도착률의 평균이며,
Figure 112001032668000-pat00040
는 각 상태에서의 손실 확률을 나타낸다. 상기에서 손실 확률(
Figure 112001032668000-pat00041
)은 큐잉 시스템에 의해 유도되는데, 상기의 큐잉이란, 컴퓨터 내의 프로세스나 객체를 관리하는 기술로써, 큐는 데이터가 들어간 순서대로 제거되는 자료구조를 의미한다. 상기 이론적 배경을 바탕으로 각 입력 트래픽의 특성 파라미터에 관한 정보 없이 셀 영역에서의 실제 셀 손실률 측정 기반의 셀 손실률 추정 방법은 하기와 같이 설명한다.
임의의 입력 트래픽이 다중화 되는 경우에 전체 입력 트래픽 도착률의 확률 분포는 집중 극한 이론에 의해 가우시안 분포로 근사화 된다. 상기의 가우시안 분포는 평균과 분산만으로 결정되는 확률 분포이고 다중화 되는 전체 입력 트래픽의 평균을 측정함으로서 입력 트래픽은 가우시안 분포로 근사화 될 수 있다. 상기의 가우시안 분포 근사화에서 다중화 되는 호의 수 N이 충분히 크고 각 호의 활동성(activity) ε이 충분히 작으면 가우시안 분포는 이항 분포로 근사화되며 상태 확률(
Figure 112001032668000-pat00042
)은 하기의 수학식 4로 표현된다.
Figure 112001032668000-pat00005
본 발명에서는 전체 입력 트래픽의 도착률의 평균과 분산을 하기의 제 1단계 내지 제 3단계의 방법으로 구한다.
제 1단계 : 시뮬레이션을 수행하는 총 시간을
Figure 112001032668000-pat00006
의 시간 간격으로 K등분하고, 각 구간
Figure 112001032668000-pat00007
동안 버퍼에 도달하는 트래픽의 수를
Figure 112001032668000-pat00008
라 하면, 하기의 수학식 5와 같이 각 구간에서 입력 트래픽의 도착률들의 표본
Figure 112001032668000-pat00009
를 얻을 수 있다.
Figure 112001032668000-pat00010
, i = 1,2, … , K
제 2단계 : 상기의 도착률 표본(
Figure 112001032668000-pat00011
)들의 평균(
Figure 112001032668000-pat00012
)과 분산 (
Figure 112001032668000-pat00013
)은 하기의 수학식 6과 수학식 7에 의해 구한다.
Figure 112001032668000-pat00014
Figure 112001032668000-pat00015
즉, 실제 측정에 의해서 입력 트래픽의 도착률의 평균과 분산을 도출해내는 것이다. 결국 다중화 되는 전체 입력 트래픽의 도착률의 평균과 분산을 N개의 이항분포를 이루는 상기 도 1과 같은 MMPP 소스 모델링이 가능하며, 상기의 이항 분포의 각 파라미터는 하기의 수학식 8과 같이 결정된다.
Figure 112001032668000-pat00016
따라서 N개의 이항 분포를 이루는 동질 MMPP소스의 링크용량은 μ이며, 버퍼의 크기가 x인 비동기 전송방식(ATM) 다중화기 상에서 다중화 되는 경우와 동일하므로 수학식 3으로 셀 영역에서의 셀 손실률을 유도할 수 있다.
셀 영역에서의 셀 손실률을 구하는 방법에 대하여 먼저, 각 상태에서의 손실 확률
Figure 112001032668000-pat00043
는 큐잉 시스템의 해석방법에 의해 하기의 수학식 9로 표현된다.
Figure 112001032668000-pat00017
상기의 수학식에서
Figure 112001032668000-pat00018
는 각 상태에서의 링크 이용도를 나타내며,
Figure 112001032668000-pat00044
는 각 상태에서의 도착률로서,
Figure 112001032668000-pat00045
= iγ로 표현된다. 상태 확률(
Figure 112001032668000-pat00046
)은 수학식 4와 같은 이항 분포를 이루며, 전체 입력 트래픽의 도착률의 평균은 측정에 의해 구할 수 있다. 따라서, 셀 영역에서의 셀 손실률은 입력 트래픽의 특성 파라미터의 관한 정보 없이 하기의 수학식 10과 같이 유도된다.
Figure 112001032668000-pat00019
하기에서는 연집 영역에서의 셀 손실률 추정 방법에 대해 설명한다.
실제의 트래픽 중에는 트래픽 특성을 미리 알 수 없으므로, 상기 트래픽들에 대해 셀 손실률(CLR) 서비스 품질(QoS)을 호 설정 이전에 미리 결정하는 것은 매우 어려운 문제이다. 따라서 새로운 트래픽의 파라미터가 주어지지 않으면 호 설정 이전에 셀 손실률(CLR)의 서비스 품질(QoS) 계산을 완료하는 것이 불가능하다. 때문에, 본 발명에서는 트래픽을 먼저 받아들인 상태에서 스위치의 실제 셀 손실률(CLR)을 관찰하여 상기의 트래픽이 기존의 트래픽의 셀 손실률(CLR)의 서비스 품질(QoS)에 미치는 영향을 확인한 후, 상기의 트래픽을 받아들일 것인지의 여부를 결정하는 방법을 이용한다.
본 발명에서는 이를 위하여 가상의 작은 버퍼(401)를 이용하는 방법을 제안한다. 상기 방법은 연집 영역에서 버퍼의 크기 증가에 따라 셀 손실률(CLR) 곡선의 로그값이 선형적으로 감소한다는 사실을 기반으로 한다. 즉, 가상의 작은 버퍼(401)를 이용하여 실제보다 큰 셀 손실률(CLR)을 짧은 시간에 측정한 후, 선형 보외법을 통하여 실제 셀 손실률(CLR)을 추정하는 방법이다.
상술한 바와 같이, 버퍼의 크기에 따른 셀 손실률의 로그값은 선형성을 나타낸다. 그러므로 상기 직선의 기울기와 y절편을 알면, 직선의 방정식을 이용하여 임의의 버퍼의 크기에서 발생하는 셀 손실률을 추정 가능하다. 유한 버퍼 x를 가지는 다중화기에서의 셀 손실률 P_L은 하기의 수학식 11과 같이 광범위한 트래픽 모델에 대한 지수함수로 표현된다.
Figure 112001032668000-pat00020
상기 수학식 11에서 A와 η는 양의 정수로서, 각각 점근적 감쇄율과 접근 상수를 나타낸다. 상기 수학식 11을 자연로그를 취하면 수학식 12와 같은 직선의 방정식이 유도된다.
Figure 112001032668000-pat00021
상기 수학식 12에서 y절편은
Figure 112001032668000-pat00022
이고 기울기는 η이다.
도 4는 가상 버퍼(401)를 이용한 셀 손실률(CLR) 추정 방법을 도시하는 도면이다. 상기 도 4에서 실제 버퍼(403)보다 작은 가상 버퍼(401)에서 발생하는 셀 손실률(CLR)을 실측한 후, 로그 셀 손실률(CLR) 곡선의 선형성을 이용하여 가상 버퍼(401)를 통해 얻은 셀 손실률(CLR) 값들로서 직선의 방정식을 유도할 수 있다. 그리고 상기의 직선의 방정식에 실제 버퍼(403) 크기를 적용하면 실제 셀 손실률(CLR)값을 추정할 수 있다.
한편, 직선의 방정식을 구하기 위해서는 적어도 2개 이상의 표본이 필요하므로 도 4와 같이 여러 개의 가상 버퍼(401)를 사용하여 표본을 추출한다. 그리고 가상 버퍼(401)들을 이용해 측정된 이 셀 손실률 값들은 하기에 설명될 로그 셀 손실률의 직선의 방정식을 유도하기 위한 표본으로 사용된다. 가상 버퍼(401)들을 이용해 측정된 셀 손실률(CLR) 값들은 셀 손실률 곡선을 로그 스케일로 나타낸 직선상의 한 점이 될 것이다. 따라서 상기의 점들을 사용하여 원하는 직선의 방정식을 유도할 수 있다. 그러나 각각의 가상 버퍼(401)에서 측정된 값들은 측정오차로 인하여 단지 근처에 위치할 뿐, 완전히 동일한 한 직선 상에 있지 않기 때문에 상기 의 점들을 단순히 연결한다고 해서 정확한 직선의 식을 구할 수 없다. 따라서 측정된 표본들을 사용하여 가장 근사한 직선의 방정식을 유도하기 위한 과정에 대해 하기와 같이 설명한다.
도 5는 실제 직선과 표본 사이의 수직 거리(509)를 도시한 도면이다.
구하려는 셀 손실률(CLR) 곡선의 로그 식을 하기의 수학식 13과 같이 직선의 방정식으로 놓는다.
Figure 112001032668000-pat00047
상기의 수학식 13에서 y(501)는 ln(CLR)이고,x(503)는 버퍼의 크기를 나타낸다. 상기의 수학식 13을 상기 도 5에 도시하였고, 상기의 수학식 13을 구하기 위해서는 직선의 기울기
Figure 112001032668000-pat00048
과 y절편
Figure 112001032668000-pat00049
의 값을 알아야 한다. 한편, 여러 개의 가상 버퍼(401)를 사용하여 측정된 표본들을 가지고 점과 가장 잘 근접하는 직선의 기울기와 절편을 구하는 가우스 최소 자승법에 의해 실제에 가장 근사한 직선의 방정식을 유도할 수 있다.
다음으로, n개의 가상 버퍼(401)로부터 n개의 표본 (
Figure 112001032668000-pat00050
,
Figure 112001032668000-pat00051
), j = 1, 2, …, n을 측정한다. 상기의
Figure 112001032668000-pat00052
(505)는 j번째 가상 버퍼(401)의 크기이고,
Figure 112001032668000-pat00053
(507)는 j번째 가상 버퍼(401)에서 실측된 셀 손실률의 로그값이다. 마지막으로 최소 자승법을 이용하여 실제 직선에 가장 근사한 직선의 방정식을 유도한다. 이 때, 측정한 표본들로부터 구하려는 직선까지의 수직 방향의 거리(509)들의 제곱의 합이 최소가 되도록
Figure 112001032668000-pat00054
과
Figure 112001032668000-pat00055
를 선택한다. 도 5에 도시된 것과 같이 j번째 표본과 직선 사이의 수직 방향 거리
Figure 112001032668000-pat00056
(509)는 하기의 수학식 14와 같다.
Figure 112001032668000-pat00024
그리고 상기 j번째 표본과 직선 사이의 수직 방향의 거리(
Figure 112001032668000-pat00057
)(509) 값의 제곱의 합을 q라 하면 q는 하기의 수학식 15로 표현된다.
Figure 112001032668000-pat00025
따라서 q의 값이 최소가 되도록 하는
Figure 112001032668000-pat00058
과
Figure 112001032668000-pat00059
는 하기의 수학식 16과 같이 구해진다.
Figure 112001032668000-pat00026
상기의 과정을 통해서 구한 기울기
Figure 112001032668000-pat00060
과
Figure 112001032668000-pat00061
를 수학식 13의 직선의 방정식에 대입하고, 실제 버퍼(403)의 크기 x를 대입함으로서 실제의 셀 손실률을 추정할 수 있다.
도 6은 셀 영역과 연집 영역을 혼합한 셀 손실률을 도시한 도면이다.
하기에서는 상기 도 6에 도시된 것과 같이 두 영역의 셀 손실률 곡선을 효과적으로 통합하는 하이브리드 모델에 대해서 기술한다. 상기 도 6과 같이 두 곡선의 기울기가 같아지는 전이점(601)을 결정하여 단순히 곡선을 연결해 주기만 하면, 원하는 모든 버퍼 크기에서 셀 손실률을 추정할 수 있는 셀 손실률 곡선을 얻을 수 있다.
이때, 전이(601)점 결정 방법과 두 곡선 연결 방법은 하기의 제 1단계 및 제 2단계를 거쳐 이루어진다.
제 1단계 : 이 단계는 상기 도 6에 도시된 것처럼 셀 영역과 연집 영역 사이의 전이가 일어나는 버퍼의 크기
Figure 112001032668000-pat00062
(603)를 결정한다.
Figure 112001032668000-pat00063
(603)는 셀 영역의 기울기가 연집 영역의 기울기 (-η)보다 작게 유지되는 버퍼 크기 중에서 최대의 버퍼 크기이다. 그리고 임의의 버퍼 크기 x에서 셀 영역의 기울기
Figure 112001032668000-pat00064
(x)는 수학식 9를 이용함으로서 하기의 수학식 17과 같이 유도할 수 있다.
Figure 112001032668000-pat00027
따라서 두 영역 사이의 전이가 일어나는 버퍼의 크기
Figure 112001032668000-pat00065
(603)는 하기의 수학식 18을 만족하는 최대의 버퍼의 크기 x이다.
Figure 112001032668000-pat00028
제 2단계 : 이 단계는 상기 수학식 11의 상수 A를 결정하고, 수학식 10을 이용하여 연집 영역에서의 셀 손실률
Figure 112001032668000-pat00066
를 구하는 방법에 대해 기술한다. 상기 도 6에서 볼 수 있듯이 상수 A의 값은 두 영역사이의 전이가 일어나는 버퍼의 크기
Figure 112001032668000-pat00067
(603)에서 셀 영역에서의 셀 손실률 값 즉, A =
Figure 112001032668000-pat00068
로 할 수 있다. 그리고 연집 영역에서 셀 손실률의 로그값이 직선이므로 적당한 선형 이동에 의하여 상기 도 6에 도시된 것처럼 두 곡선을 연결할 수 있다. 따라서 연집 영역에서의 셀 손실률
Figure 112001032668000-pat00069
는 하기의 수학식 19와 같이 유도된다.
Figure 112001032668000-pat00029
원하는 모든 버퍼의 크기에서 셀 손실률을 추정할 수 있는 셀 손실률 곡선은 수학식 10과 수학식 19를 함께 묶어줌으로서 하기의 수학식 20과 같이 유도된다.
Figure 112001032668000-pat00030
한편, 본 발명의 상세한 설명에서는 구체적인 실시 예에 관해 설명하였으나, 본 발명의 범위에서 벗어나지 않는 한도 내에서 여러 가지 변형이 가능함은 물론이다. 그러므로 본 발명의 범위는 설명된 실시 예에 국한되어 정해져서는 안되며, 후술하는 특허청구의 범위뿐만 아니라 이 특허청구의 범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.
상술한 바와 같이 본 발명에서 제안하는 호 수락 제어를 위한 셀 손실률 추정 방법은 다중화 되는 입력 트래픽의 도착률의 평균과 분산의 실측 그리고 통계적 다중화 프로세스의 최대 고유치 추정을 통하여 원하는 모든 버퍼 크기에서의 실제 셀 손실률을 각 입력 트래픽 특성 파라미터에 관한 정보 없이 추정할 수 있는 이점을 가진다. 또, 본 발명은 비동기 전송 방식(ATM)기술을 사용하는 이동 통신 시스템에 실제 적용이 용이하며, 향후 이동통신 사용자들에 의해 크게 요구될 것으로 예상되는 가변 비트율(VBR) 트래픽에 대하여 보다 효율적인 호 수락 제어를 수행함으로서 사용자가 요구하는 서비스 품질을 효과적으로 보장할 수 있다.

Claims (4)

  1. 비동기 전송 방식 스위치의 입력 트래픽에 대한 측정 기반 셀 손실률 추정을 통한 호 수락 제어 방법에 있어서,
    셀 영역에서 입력 트래픽 도착률의 평균과 분산을 추정하는 과정과,
    상기 평균과 분산을 마르코프 변조 포아송 과정 소스 모델링하여 셀 손실률을 추정하는 과정과,
    연집 영역에서 가상 버퍼를 이용하여 셀 손실률을 추정하는 과정과,
    상기의 가상 버퍼를 이용하여 계산한 셀 손실률에 실제 버퍼 크기를 적용하여 실제 셀 손실률을 추정하는 과정과,
    상기 계산된 두 영역의 셀 손실률을 표현하는 곡선의 기울기가 같아지는 전이점을 결정하고 상기 두 곡선을 연결함으로써 셀 영역과 연집 영역에 모두 적용 가능한 하이브리드 곡선을 구하는 과정으로 이루어짐을 특징으로 하는 비동기 전송 방식 스위치에서의 호 수락 제어 방법.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 셀 영역에서, 입력 트래픽 도착률의 평균, 분산 및 마르코프 변조 포아송 과정 소스 모델링을 이용한 셀 손실률 추정은 하기의 수학식 21을 통하여 이루어짐을 특징으로 하는 비동기 전송 방식 스위치에서의 호 수락 제어방법.
    Figure 112001032668000-pat00031
  3. 제 1항에 있어서,
    상기 연집 영역에서의 셀 손실률 추정을 위한 상기 가상 버퍼는 비동기 전송 방식 스위치에 구비되는 실제 버퍼보다 크기가 작은 버퍼임을 특징으로 하는 비동기 전송 방식 스위치에서의 호 수락 제어방법.
  4. 청구항 1에 있어서,
    상기 셀 영역과 연집 영역의 두 곡선의 기울기가 같아지는 전이점을 결정하여 연결함으로서 비동기 전송 방식 스위치의 모든 크기의 버퍼에서의 셀 손실률을 추정할 수 있는 하이브리드 곡선은 하기의 수학식 22로 표현되는 곡선임을 특징으로 하는 비동기 전송 방식 스위치에서의 호 수락 제어방법.
    Figure 112001032668000-pat00032
KR1020010078163A 2001-12-11 2001-12-11 비동기 전송 방식에서 가변 비트율 트래픽에 대한효율적인 호 수락 제어 방법 KR100800696B1 (ko)

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