KR20020018499A - 비동기 전송 모드 교환기의 트래픽 제어장치 및 방법 - Google Patents

비동기 전송 모드 교환기의 트래픽 제어장치 및 방법 Download PDF

Info

Publication number
KR20020018499A
KR20020018499A KR1020000051854A KR20000051854A KR20020018499A KR 20020018499 A KR20020018499 A KR 20020018499A KR 1020000051854 A KR1020000051854 A KR 1020000051854A KR 20000051854 A KR20000051854 A KR 20000051854A KR 20020018499 A KR20020018499 A KR 20020018499A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
traffic
cell
neural network
network controller
buffer
Prior art date
Application number
KR1020000051854A
Other languages
English (en)
Inventor
김영철
서현승
이동원
Original Assignee
김영철
서현승
이동원
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 김영철, 서현승, 이동원 filed Critical 김영철
Priority to KR1020000051854A priority Critical patent/KR20020018499A/ko
Publication of KR20020018499A publication Critical patent/KR20020018499A/ko

Links

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L47/00—Traffic control in data switching networks
    • H04L47/10—Flow control; Congestion control
    • H04L47/24—Traffic characterised by specific attributes, e.g. priority or QoS
    • H04L47/2441—Traffic characterised by specific attributes, e.g. priority or QoS relying on flow classification, e.g. using integrated services [IntServ]
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L43/00—Arrangements for monitoring or testing data switching networks
    • H04L43/08—Monitoring or testing based on specific metrics, e.g. QoS, energy consumption or environmental parameters
    • H04L43/0823—Errors, e.g. transmission errors
    • H04L43/0829—Packet loss
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L47/00—Traffic control in data switching networks
    • H04L47/70—Admission control; Resource allocation
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L49/00—Packet switching elements
    • H04L49/10—Packet switching elements characterised by the switching fabric construction
    • H04L49/112—Switch control, e.g. arbitration
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L49/00—Packet switching elements
    • H04L49/90—Buffering arrangements

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Environmental & Geological Engineering (AREA)
  • Data Exchanges In Wide-Area Networks (AREA)

Abstract

본 발명은 비동기 전송 모드 교환기의 트래픽 제어장치 및 방법에 관한 것으로, 호 요청이 있으면 이를 클래스별로 분류하고 클래스별 셀 손실과 지연 등의 트래픽 정보에 따라 호를 수락 또는 거절하고, 호 수락된 트래픽을 사용자 파라미터 제어수단의 버퍼로 전송하며, 신경망제어기로 상기 호 수락된 트래픽의 셀수와 버퍼에 입력된 셀수와 토큰 풀의 토큰수 및 손실된 셀수 등을 입력하여 신경망제어기의 학습을 통해 셀손실률을 예측하고, 상기 예측된 셀손실률에 따라 토큰발생을 제어하고 제어된 토큰발생값에 따라 셀을 전송하여 트래픽을 조절하며, 상기 트래픽이 조절된 셀을 다중화기를 통해 다중화하여 네트워크로 전송하도록 된 장치 및 방법에 관한 것이다.
이러한 본 발명은, 신경망제어기에 의해 셀손실률을 학습하여 예측하고 그에 따라 사용자 파라미터 제어기를 통해 트래픽을 조절함과 더불어, 상기 예측된 셀손실률과 셀지연정보에 따라 호 수락 제어를 함으로써, 셀손실을 최소화하고 버퍼 이용효율을 높이며 셀 지연시간을 단축시킬 수 있음과 더불어, 각기 다른 서비스품질을 요구하는 트래픽에 대해 유연하게 대처하여 신뢰성있는 서비스품질을 제공할 수 있다.

Description

비동기 전송 모드 교환기의 트래픽 제어장치 및 방법 {Apparatus for controlling traffic of asynchronous transfer mode virtual channel handler and a method of the same}
본 발명은 비동기 전송 모드 교환기의 트래픽 제어장치 및 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 버퍼의 효율성을 높이고 셀 손실률과 버퍼 지연 성능을 향상시킬 수 있는 비동기 전송 모드 교환기의 트래픽 제어장치 및 방법에 관한 것이다.
일반적으로, 비동기 전송 모드(Asynchronous Transfer Mode; 이하, "ATM"이라 약칭함)의 트래픽(Traffic)을 제어하는 기법은 크게 2가지로 나눌 수 있는데, 과잉 밀집 현상이 발생된 상황에서 제어를 취하는 대응 제어기법과 과잉 밀집 현상이 발생되기 이전에 미리 이를 예방하는 예방 제어기법이 그것이다.
상기한 대응 제어기법으로는 FCN(Forward Congestion Notification)과 BCN(Backward Congestion Notification)등의 기법이 제안되어 있다.
이에 반해, 상기 예방 제어기법으로는 네트워크(Network)가 과잉 밀집 상태에 도달했을 때 지나치게 많은 트래픽이 네트워크로 진입하지 못하도록 미리 예방하는 기법으로 호의 접속을 제어하는 호 수락 제어(Connection Admission Control; "CAC")와 사용자가 트래픽 신고치를 준수하는지의 여부를 감시하고 트래픽의 과잉 밀집 현상을 막는 사용자 파라미터 제어(Usage Parameter Control; "UPC")가 있다.
근래에는, 네트워크의 폭주가 발생한 상황에서 제어를 취하는 대응 제어 기법보다 미리 폭주를 예방하는 예방제어가 트래픽 제어의 주된 수단으로 대두되고 있다.
상기한 사용자 파라미터 제어기법 중에는 Buffered Leaky Bucket(이하, "BLB"라 약칭함)가 있는데, 이 BLB는 입력 버퍼를 이용하여 트래픽을 세이핑(Shaping)하는 기능을 수행함으로써, 네트워크와 협상된 최대 셀 도착 간격을 위반한 트래픽에 대해 셀 손실을 줄일 수는 있으나, 버퍼를 사용함으로 인해 셀을 전송하는데 시간지연이 늘어나는 문제점이 있다.
또한, 이 BLB는 제어 파라미터의 한 요소인 토큰 풀(Token Pool)의 크기와 입력 버퍼의 크기가 항상 일정하며 네트워크와 협상시에 결정된 토큰 발생률에 따라 트래픽을 제어하기 때문에, 버스트(Burst)특성을 갖는 ATM의 트래픽을 적응적으로 제어하지 못하고 버퍼의 이용효율이 낮은 문제점이 있다.
이와 더불어, 상기한 BLB는 버퍼의 지연을 전혀 고려하지 않기 때문에, 과잉 밀집 상태에서 서로 다른 서비스품질을 요구하는 지연 민감 트래픽(일예로, 음성이나 동화상 통신용 트래픽) 및 손실 민감 트래픽(일예로, 중요 데이터나 네트워크로 연동하는 복수의 단말기간의 데이터용 트래픽 등)의 양측 요구를 모두 수용하는 적절한 조치를 취하지 못하여 가입자가 선언한 트래픽 기술인자에 대한 신뢰성이 저하되는 문제점이 있다.
이에 본 발명은 상기한 종래기술의 문제점을 해소하기 위해 안출한 것으로, 셀손실률을 획기적으로 낮추면서도 셀의 전송시간지연을 최소화하고 버퍼의 이용효율을 높이며 서로 다른 서비스품질을 요구하는 트래픽들에 대해 신뢰성있는 제어를 수행할 수 있는 비동기 전송 모드 교환기의 트래픽 제어장치 및 방법을 제공하는 데에 그 목적이 있다.
도 1은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 비동기 전송 모드 교환기의 트래픽 제어장치에 대한 개략적인 블록구성도,
도 2는 도 1에 도시된 사용자 파라미터 제어기의 개략적인 블록구성도,
도 3은 본 발명의 바람직한 실시예에 따라 비동기 전송 모드 교환기의 트래픽을 제어하는 과정을 설명하기 위한 플로우챠트,
도 4는 트래픽을 측정하는 방법을 설명하기 위한 타임챠트,
도 5는 신경망제어기의 학습과정을 설명하기 위한 타임챠트,
도 6은 신경망제어기의 셀 손실률 예측과정을 설명하기 위한 타임챠트,
도 7 내지 도 9는 본 발명의 비동기 전송 모드 교환기의 트래픽 제어장치를 시뮬레이션하여 얻는 셀 도착수와 토큰 발생수의 결과치를 나타낸 그래프.
<도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명>
1: 비동기 전송 모드 교환기 10: 호 수락 제어기
20: 패턴 케이블 30: 대역폭 할당기
40: 클래스 분류기 50: 사용자 파라미터 제어기
60: 서비스품질 측정기 70: 다중화기 버퍼
80: 다중화기
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 비동기 전송 모드 교환기의 트래픽 제어장치는, 호 요청에 대해 패턴테이블에 저장된 각 클래스별 트래픽정보에 따라 거절 또는 수락 제어를 하는 호 수락 제어수단과, 상기 호 수락 제어수단에 의해 수락되어 입력되는 셀의 손실률을 체크하여 셀의 손실이 발생되면 버퍼를 이용해 트래픽을 조절하는 사용자 파라미터 제어수단을 포함하는 비동기 전송 모드 교환기의 트래픽 제어장치에 있어서, 상기 호 수락 제어수단은, 신경망제어기에 의해 학습된 각 클래스별 셀 손실 예측값 및 지연 등의 트래픽 정보를 참조하여 호 수락 또는 거절을 하고, 상기 사용자 파라미터 제어수단은, 신경망제어기에 의해 예측된 셀 손실률에 따라 토큰발생을 제어하여 트래픽을 조절하는 것을 특징으로 한다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 비동기 전송 모드 교환기의 트래픽 제어방법은, 호 요청이 있으면 이를 클래스별로 분류하고 클래스별 셀 손실과 지연 등의 트래픽 정보에 따라 호를 수락 또는 거절하는 호 수락 제어스텝과, 호 수락된 트래픽을 사용자 파라미터 제어수단의 버퍼로 전송하는 스텝과, 신경망제어기로 상기 호 수락된 트래픽의 셀수와 버퍼에 입력된 셀수와 토큰 풀의 토큰수 및 손실된 셀수 등을 입력하여 신경망제어기의 학습을 통해 셀손실률을 예측하는 스텝과, 상기 예측된 셀손실률에 따라 토큰발생을 제어하고 제어된 토큰발생값에 따라셀을 전송하여 트래픽을 조절하는 스텝과, 상기 트래픽이 조절된 셀을 다중화기를 통해 다중화하여 네트워크로 전송하는 스텝으로 이루어진 것을 특징으로 한다.
이하, 본 발명의 바람직한 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 비동기 전송 모드 교환기의 트래픽 제어장치에 대한 개략적인 블록구성도로서, 동도면을 참조하면 알 수 있듯이, 본 발명이 적용된 비동기 전송모드 교환기(1)에는 호 수락 제어기(10)와 패턴테이블(20)과 대역폭할당기(30)와 클래스분류기(40)와 사용자 파라미터 제어기(50)와 서비스품질(Quality Of Service; "QoS")측정기(60)와 다중화기 버퍼(70) 및 다중화기(80)로 구성된다.
상기 호 수락 제어기(10)는 호(呼; Connection) 요청이 발생하면 소정의 측정주기 동안 측정되어 패턴테이블(20)에 저장된 트래픽의 정보와 서비스품질측정기(60)에 의해 측정된 서비스품질(QoS)의 위반여부와 버퍼의 폭주여부와 후술될 신경망제어기에 의해 측정된 셀 손실률과 셀 지연에 따라 요청된 호에 대해 수락 또는 거절을 한다.
상기 패턴테이블(20)은 후술될 신경망제어기의 학습패턴을 저장하기 위한 것으로 저장되는 패턴은 다음과 같다.
학습 패턴 = { AR₁, AR₂,....., ARn: Target}
여기서, "ARn"은 신경망제어기의 입력값으로 n클래스의 셀 발생률이며, "Target"은 신경망제어기의 출력값이다. 상기 "ARn"은 소정의 측정 구간 동안 클래스별로 발생한 모든 셀 수를 측정 시간으로 정규화한 값이며, 상기 "Target"은 측정 주기동안 신경망제어기에서 각 클래스별로 셀 손실률과 셀 지연을 측정한 결과에 따른 출력값으로, 일예로, 모든 트래픽 클래스들로부터 발생된 트래픽 분포가 허용가능한 셀 손실률 및 지연을 만족하면 -0.5정도의 값을 출력하고, 만족하지 않을 때는 0.5 정도의 값을 출력하도록 설정될 수 있다.
상기 대역폭할당기(30)는 발생된 호 요청에 대해 호 수락 제어기(10)로 연결 요청을 하고 호 수락 제어기(10)로부터의 수락 또는 거절지시에 따라 요청된 호에 대한 트래픽의 대역폭을 할당하여 가입자와 비동기 전송 모드 교환기를 연결하거나, 연결을 거부한다.
상기 클래스분류기(40)는 각 트래픽의 특성에 따라 클래스를 분류하는 것으로, 각 호원이 요구하는 서비스품질(QoS)가 서로 같은 트래픽들을 비슷한 특성을 가지고 있는 것으로 가정하여 동일한 클래스로 분류한다.
상기 사용자 파라미터 제어기(UPC; 50)는 신경망학습을 통해 호 수락 제어기(10)에 의해 호 수락된 트래픽들에 대해 셀 손실과 지연을 측정 및 학습하고 셀 손실률을 예측하여 그에 따라 폭주가 발생되지 않도록 트래픽을 제어한다.
이러한 사용자 파라미터 제어기(50)는 도 2에 도시된 바와 같이, 입력 버퍼(51)와 데이터입력부(52)와 신경망제어기(53) 및 비교기(54)로 구성된다.
상기 입력 버퍼(51)는 호 수락 제어기(10)에 의해 호 수락된 트래픽이 리키 버킷(Leaky Bucket)을 넘치는지 즉, 셀 손실과 지연을 체크하고, 신경망제어기(53)의 제어에 의해 트래픽을 제어하기 위해 설치된 것이다.
상기 데이터입력부(52)는 신경망제어기(53)의 학습을 위한 데이터를 입력하기 위한 것으로, 신경망제어기(53)로는 소정시간동안의 각 클래스별 트래픽 셀 수와 입력 버퍼(51)에 저장된 셀 수, 토큰 풀의 토큰 수와, 손실된 셀 수가 입력된다.
상기 신경망제어기(53)는 호 수락 제어와 사용자 파라미터 제어를 할 때 모두 사용되는 것으로, 호 수락 제어를 할 때는 입력되는 패턴이 기존 호들과 새로운 호에 대해서 셀 손실률과 셀 지연을 만족시킬 수 있는 패턴인지 아닌지를 결정하는 패턴 분류의 역할을 하여 호 수락 제어기(10)가 호를 수락 또는 거절을 할 때 최종적인 결정권을 가진다.
상기 신경망제어기(53)는 사용자 파라미터 제어를 할 때는, 데이터 입력부(52)를 통해 입력되는 소정시간동안의 각 클래스별 트래픽 셀 수와 입력 버퍼(51)에 저장된 셀 수, 토큰 풀의 토큰 수와, 손실된 셀 수에 의해 셀 손실률을 학습하여 현재의 셀 손실률을 예측하여 예측된 셀 손실률에 의해 버퍼의 임계치(Threshold)를 제어하고 토큰 비율을 제어하여 버퍼(51)를 통과하는 트래픽을 조절한다.
상기 비교기(54)는 버퍼(51)로부터 출력되는 실제 셀 손실률과 신경망 제어기로부터 출력되는 셀 손실률 예측값을 비교하여 그 비교결과에 따른 에러값을 신경망제어기(53)로 입력한다.
이제 상기와 같이 구성된 본 발명의 동작예를 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명하기로 한다.
초기상태에서, 대역폭 할당기(30) 및 호 수락 제어기(10)는 호 요청에 대기한다(S10). 이때, 호원으로부터 발생된 Call 및 호 요청이 있으면 이에 대한 정보가 대역폭 할당기(30)로부터 호 수락 제어기(10)로 입력된다.
도시생략된 트래픽측정기에서는 입력되는 트래픽이 있을 경우 각 트래픽 클래스별로 셀의 흐름을 측정하여 매 주기(T)마다 발생되는 셀 수를 주기(T)로 정규화한다. 도 4에 도시된 바와 같이 트래픽의 측정 주기(T)를 정하고, 측정 주기를 하기의 수학식 1과 같이 갱신하여 측정을 반복한다.
이때, T/2 주기 간격으로 측정된 데이터는 소정의 임시 버퍼에 저장한다.
여기서, 상기한 트래픽측정기는 사용자 파라미터 제어기(50)의 입력단 등에 설치될 수 있다.
이와 더불어 서비스품질측정기(60)에서는 각 클래스별로 손실되는 셀 들과 버퍼(51)에서 셀들의 지연 상태 즉, 서비스품질(QoS)를 주기적으로 측정한다.
대기 중인 호 수락 제어기(10)는 호원으로부터 Call 및 호 요청이 있으면(S20, S30), 사용자 파라미터 제어기(50)의 버퍼(51) 상태를 체크하여(S40), 버퍼(51)가 폭주 상태인지를 판단한다(S50).
상기 스텝(S50)에서의 판단결과 버퍼(51)가 폭주 상태이면 호 수락 제어기(10)는 요청된 호를 거절하고 초기상태(S10)로 되돌아가는 반면, 버퍼(51)가 폭주 상태가 아니면 요청된 호에 대해 수락할지 거절할지를 결정하는데(S60), 이에대한 구체적인 동작과정은 하기와 같다.
상기 스텝(S60)에 있어서, 호 수락 제어기(10)는 상기한 트래픽측정기를 통해 소정시간동안 측정된 트래픽에 대한 정보를 패턴(20)에 저장한 다음, 서비스품질측정기(60)를 통해 측정되는 서비스품질(QoS)에 의해 버퍼(51)의 상태를 판단한다.
이때 소정 클래스의 호 요청이 있으면, 호 수락 제어기(10)는 버퍼(51)에 허용되는 용량이 있을 경우 신경망제어기(53)로 입력패턴 = {AR₁, AR₂, AR₃, ....ARn+EQCn, .....}을 주어 이때 신경망제어기(53)로부터 출력되는 "Target"값에 따라 호의 수락 또는 거절을 결정한다.
상기 스텝(S60)에서 요청된 호에 대해 거절결정이 되면 호 수락 제어기(10)는 해당 호 요청을 거절하고 초기상태(S10)로 되돌아가는 반면, 호 수락 결정이 나면 요청된 호를 수락한다.
상기 호 수락 제어기(10)의 호 수락 지시는 대역폭 할당기(30)로 인가되며, 대역폭 할당기(30)에서 수락된 호에 대해 해당 클래스에 따른 대역폭을 할당하여 호원으로부터 입력된 트래픽의 셀이 사용자 파라미터 제어기(50)의 버퍼(51)로 입력되게 한다(S70).
이때, 데이터입력부(52)로부터 신경망제어기(53)로는, 소정시간동안의 각 클래스별 트래픽 셀 수와 입력 버퍼(51)에 저장된 셀 수, 토큰 풀의 토큰 수와, 손실된 셀 수가 입력되고, 신경망제어기(53)에서는 입력되는 데이터에 의해 셀 손실을 체크하여(S80), 입력 버퍼(51)의 전단(前端)에 오버플로우(Over flow)에 의한 셀손실이 발생되었는지의 여부를 판단한다(S90).
상기 스텝(S90)에서의 판단결과 셀손실이 발생하였으면, 신경망제어기(53)는 발생된 셀손실의 간격이 소정의 설정간격(일예로, 30 정도)의 미만인지를 판단하여(S100), 판단결과 셀손실 간격이 설정간격의 미만이면 이에 대한 내용을 학습하고(S110), (P+M)/2의 토큰을 발생한다(S120).
여기서, "P"는 기준 토큰발생비율 중 최대치의 토큰발생비율이며, "M"은 평균적인 기준 토큰발생비율로서, 기준 토큰 발생비율은 대역폭 할당기(30)에서 설정된다.
한편, 상기 스텝(S90)에서 셀 손실이 발생되지 않은 것으로 판단되는 경우와, 상기 스텝(S100)에서 셀손실 간격이 설정간격의 이상인 경우에는 신경망제어기(53)에서 이러한 사항을 인식 또는 학습하고(S130; 전자의 경우는 인식, 후자의 경우는 학습), 학습된 셀손실률에 따라 토큰을 발생한다(S140).
여기서, 신경망제어기(53)의 학습과정과 셀손실률 예측과정에 대해 구체적인 예를 들어 설명하면 다음과 같다.
일예로, 신경망제어기(53)는 입력 패턴으로서 현재 시간(t)에서 최근 패턴 추출구간(Δ)을 제외한 4개의 과거 샘플 구간(t-Δ, t-2Δ, t-3Δ, t-4Δ)에서의 도착 셀수와 (t-Δ)번재 구간에서의 버퍼와 토큰상태, 그리고 셀손실률을 도 5에 도시된 바와 같이 학습한다.
[신경망제어기 입력되는 패턴]
It-Δ: 시간 t-Δ구간 사이의 입력 트래픽 셀수 (4개의 트래픽 구간(Δ)별 샘플추출)
Bt-Δ: 시간 t-Δ구간의 입력 버퍼 셀 수
Tt-Δ: 시간 t-Δ구간 사이의 토큰 풀의 토큰 수
Ct-Δ: 시간 t-Δ구간 사이의 손실된 셀 수
신경망제어기(53)는 상기 입력되는 패턴에 대해 도 6에 도시된 바와 같은 과정으로 t+Δ에서의 셀 손실률(Ct)을 예측한다.
상기 신경망제어기(53)에 의해 예측된 셀 손실률(Ct)은 패턴 테이블(20)에 저장되어 호 수락 제어기(10)에서 호 수락 제어시에 참조할 수 있으며, 비교기(54)를 통해 실제 셀 손실률과 비교되어 그 에러값을 보정하게 된다.
일예로, 상기 신경망제어기(53)에 의해 예측된 셀 손실률(Ct)은 하기의 알고리즘에 대입하여 토큰 발생량을 결정할 수 있다.
『 if (K≤CLR≤0.3)
else if (CLR>0.3)
= 0.7
else
= 1.01
end
token 발생간격 =·(st_token)』
여기서, "CLR"은 t+Δ에서의 셀 손실률 예측값이고, ""는 토큰율 변화를 위한 가중치, "st_token"은 기준 토큰 발생 간격으로 대역폭 할당기(30)에서 설정된다.
상기 신경망제어기(53)로부터의 토큰발생값에 따라 버퍼(51)를 통해 셀이 전송되는데(S150), 이때 토큰 발생값에 따라 신고된 트래픽보다 넘치는 셀은 폐기되므로 트래픽 조절과정이 수행된다.
그런데, 종래의 BLB는 셀손실률을 예측하지 못했던 것에 비해, 본 발명은 신경망 제어기(53)에 의해 셀손실률을 예측하여 토큰 발생을 제어함으로써, 셀손실을 최소화할 수 있을 뿐만 아니라, 버퍼(51)의 이용효율을 최대화하고 셀의 전송지연시간을 단축할 수 있다.
상기 사용자 파라미터 제어기(50)의 버퍼(51)로부터 출력되는 셀은 다중화기의 버퍼(70)로 전송되며(S160), 다중화기(80)를 통해 다중화되어(S170), 네트워크로 전송된다(S180).
다음으로는, 본 발명의 트래픽제어장치(Neural Leaky Bucket; 이하, "NLB"로 칭함 )를 소정의 시뮬레이션 장비를 이용하여 모델링한 다음, 이를 소정의 다양한 입력변수를 주어 시뮬레이션한 결과에 대해 설명하기로 한다.
본 발명에서 다양한 트래픽의 특성에 따른 클래스 별 분류를 위하여 지연 민감 트래픽과 손실 민감 트래픽을 IPP 모델로 발생시키고 트래픽의 다중화를 위해서 각각의 소스 마다 단일 버퍼를 갖는 DWRR(Dynamic Weighted Round-Robin) 스케쥴링 알고리즘을 사용하였다. 트래픽 제어 알고리즘의 실험을 위하여 호 수락 제어와 사용자 파라미터 제어를 통합하고 제안 알고리즘의 실험 모델로 설정하였으며, 신경망을 사용하지 않는 호 레벨에서 트래픽 제어의 셀 손실률, 버퍼지연 성능 비교를 했다.
트래픽 발생 소스는 호 수락 제어와 사용자 파라미터 제어 상호간의 특성을 고려하여 30개의 셀 발생 소스를 주고 각각의 source는 3개의 클래스로 나누어서 각각의 클래스는 트래픽 발생의 특성이 같도록 하였다. 표 1은 실험에 사용된 트래픽 파라미터를 나타낸다.
[표 1] 트래픽 파라미터
Case Case 1 Case 2 Case 3
Modelling VBR(IPP) VBR(IPP) VBR(IPP)
Peak_Rate 500 cells/s 500 cells/s 700 cells/s
Active_Time 0.65 sec 0.15 sec 0.12 sec
Idle_Time 0.35 sec 0.15 sec 0.18 sec
St_Token 5 6 5
입력버퍼(B) 토큰풀(M) 15, 10 15, 10 15, 10
링크 용량 2000 cells/sec
호 수락 제어를 할 때, 신경망제어기의 입력으로는 각 Class별 셀 발생률이 들어가게 되는데 셀 발생률은 실수의 값으로써 여러 개의 입력 패턴의 특징이 명확하게 구분 지어줄 수 없을 경우가 발생해서 매 주기마다 패턴을 학습하고 인식단계에서 호 요청에 대하여 수락/거절의 결정에는 부족하여서 입력 패턴의 실수 값을 2진수의 비트 값으로 변환하여 정규화 하였다.
또한, 신경망 학습을 위한 패턴으로 약 200개의 패턴을 사용하는데 매 주기 발생되는 새로운 패턴 값을 랜덤한 위치에 저장을 하고 학습 패턴이 200개가 넘게 되면 가장 오래된 패턴을 버리는 형식으로 하였다.
사용자 파라미터 제어를 할 때, 신경망제어기의 입력으로는 일정 시간동안의 각 클래스의 트래픽 셀 수, 버퍼에 저장된 셀 수, 토큰 풀의 토큰 수, 손실된 셀 수를 주었다.
또한, 신경망 학습을 위한 패턴은 패턴 테이블에 저장을 한다.
본 발명의 트래픽제어장치(NLB)와 기존 BLB방식의 트래픽 제어장치는 모두 같은 시점에서부터 토큰률 가변을 시작하며, 본 발명의 트래픽제어장치(NLB)는 대략 20000 time slot동안의 시뮬레이션 결과 도 7 내지 도 9와 같이 각 경우의 트래픽 도착 특성과 예측 손실률에 따라 토큰률이 가변됨을 볼 수 있다. 도 7은 case 1의 토큰률변화를 나타내었고, 도 8은 case 2의 토큰률변화를 나타내었으며, 도 9는 case 3의 토큰률 변화를 나타내었다.
표 2와 표 3은 본 발명의 트래픽제어장치(NLB)와 임계치가 각각 80% 또는 90%인 기존의 BLB방식의 트래픽제어장치의 경우를 각각 실험하고 성능 비교한 결과로서 본 발명의 트래픽제어장치(NLB)는 기존의 BLB방식의 트래픽제어장치에 비해 셀 손실률과 버퍼 지연면에서 모두 향상됨을 볼 수 있으며, 발생된 토큰의 수가 case 1, 2와 3에서 모두 작음을 알 수 있다. 따라서 NLB 알고리즘은 BLB에 비해 트래픽 서비스품질을 더욱 보장해줄 수 있으며, 망 다중화기나 스위치에서의 트래픽 전송 효율과 이용률 향상에 기여할 수 있음을 알 수 있다.
[표 2] NLB와 BLB(임계치 80% case)의 비교
case 1 case 2 case 3
셀 손실률 BLB 0.0035 0.0074 0.0068
NLB 0.0003 0.0074 0.0005
버퍼 지연 BLB 17.3(msec) 19.5(msec) 17.2(msec)
NLB 10.8(msec) 17.9(msec) 15.8(msec)
총발생토큰수 BLB 4177 3459 4165
NLB 4067 3163 3942
[표 3] NLB와 BLB(임계치 90% case)의 비교
case 1 case 2 case 3
셀 손실률 BLB 0.0078 0.0095 0.0132
NLB 0.0003 0.0014 0.0120
버퍼 지연 BLB 20(msec) 19.6(msec) 16.2(msec)
NLB 12.1(msec) 16.8(msec) 15(msec)
총발생토큰수 BLB 4315 3454 4284
NLB 4029 3315 4193
본 발명에서 제안한 알고리즘은 셀이 발생하기 시작하면서 호 요청을 하고, 이때 각 클래스의 셀 발생율이 신경망의 입력으로 들어오고 이를 신경망 학습 알고리즘을 통해 호 수락 결정 여부를 판단하게 된다. 여기서 호 수락이 결정된 source만 사용자 파라미터 입력 버퍼로 전송되고 신경망 알고리즘에 의해서 망으로 전송되게 된다.
[표 4] 연동 모델의 시뮬레이션 결과(1)
class 1 class 2 class 3
BLB 셀 손실 0.0014 0.001 0.0008
셀 지연 14m/s 10.6m/s 6m/s
NLB 셀 손실 0.0006 0.0004 0.0001
셀 지연 3m/s 1.7m/s 0.3m/s
[표 5] 연동 모델의 시뮬레이션 결과(2)
class 1 class 2 class 3
BLB 셀 손실 0.0041 0.0037 0.0028
셀 지연 45.2m/s 49.5m/s 25.5m/s
NLB 셀 손실 0.0032 0.0034 0.0011
셀 지연 20m/s 18.5m/s 10.3m/s
상기한 표 4와 5는 30개의 트래픽 발생 소스를 가지고 시뮬레이션을 수행한 결과 값을 나타내고 있다. 결과에서 나타나듯이 망의 폭주 정보를 호 수락 제어기에서 미연에 방지하기 때문에 셀 지연이나 손실을 줄임으로써 성능 향상됨을 보여 주고 있다.
상술한 바와 같이 본 발명은, 신경망제어기에 의해 셀손실률을 학습하여 예측하고 그에 따라 사용자 파라미터 제어기를 통해 트래픽을 조절함과 더불어, 상기 예측된 셀손실률과 셀지연정보에 따라 호 수락 제어를 함으로써, 셀손실을 최소화하고 버퍼 이용효율을 높이며 셀 지연시간을 단축시킬 수 있는 효과가 있다.
또한, 본 발명은 각 클래스 및 트래픽 특성별로 셀손실률을 예측하여 그에 따라 트래픽을 제어하기 때문에, 각기 다른 서비스품질을 요구하는 트래픽에 대해 유연하게 대처하여 신뢰성있는 서비스품질을 제공할 수 있는 효과가 있다.

Claims (8)

  1. 호 요청에 대해 패턴테이블에 저장된 각 클래스별 트래픽정보에 따라 거절 또는 수락 제어를 하는 호 수락 제어수단과, 상기 호 수락 제어수단에 의해 수락되어 입력되는 셀의 손실률을 체크하여 셀의 손실이 발생되면 버퍼를 이용해 트래픽을 조절하는 사용자 파라미터 제어수단을 포함하는 비동기 전송 모드 교환기의 트래픽 제어장치에 있어서,
    상기 호 수락 제어수단은, 신경망제어기에 의해 학습된 각 클래스별 셀 손실 예측값 및 지연 등의 트래픽 정보를 참조하여 호 수락 또는 거절을 하고,
    상기 사용자 파라미터 제어수단은, 신경망제어기에 의해 예측된 셀 손실률에 따라 토큰발생을 제어하여 트래픽을 조절하는 것을 특징으로 하는 비동기 전송 모드 교환기의 트래픽 제어장치.
  2. 제 1 항에 있어서, 상기 신경망제어기는, 상기 사용자 파라미터 제어수단의 내부 버퍼로 입력되는 트래픽의 셀수와 버퍼에 입력된 셀수와 토큰 풀의 토큰수 및 손실된 셀수를 각각의 입력으로 한 학습을 통해 셀손실률을 예측하는 것을 특징으로 하는 비동기 전송 모드 교환기의 트래픽 제어장치.
  3. 제 1 항 또는 제 2 항에 있어서, 상기 사용자 파라미터 제어수단은, 상기 신경망제어기에 의해 예측된 셀손신률에 의해 버퍼의 임계치를 제어하는 과정을 더수행하는 것을 특징으로 하는 비동기 전송 모드 교환기의 트래픽 제어장치.
  4. 제 2 항에 있어서, 상기 신경망제어기는, 실제 버퍼에서 손실되는 셀의 손실량과 예측된 셀의 손실량을 비교하여 그 비교결과에 따른 오차값에 의해 셀의 손실률을 보정하며 학습하는 것을 특징으로 하는 비동기 전송 모드 교환기의 트래픽 제어장치.
  5. 호 요청이 있으면 이를 클래스별로 분류하고 클래스별 셀 손실과 지연 등의 트래픽 정보에 따라 호를 수락 또는 거절하는 호 수락 제어스텝과,
    호 수락된 트래픽을 사용자 파라미터 제어수단의 버퍼로 전송하는 스텝과,
    신경망제어기로 상기 호 수락된 트래픽의 셀수와 버퍼에 입력된 셀수와 토큰 풀의 토큰수 및 손실된 셀수 등을 입력하여 신경망제어기의 학습을 통해 셀손실률을 예측하는 스텝과,
    상기 예측된 셀손실률에 따라 토큰발생을 제어하고 제어된 토큰발생값에 따라 셀을 전송하여 트래픽을 조절하는 스텝과,
    상기 트래픽이 조절된 셀을 다중화기를 통해 다중화하여 네트워크로 전송하는 스텝으로 이루어진 것을 특징으로 하는 비동기 전송 모드 교환기의 트래픽 제어방법.
  6. 제 5 항에 있어서, 상기 예측된 셀손실률의 정보를 패턴 테이블에 저장하여호 요청에 대한 수락 또는 거절 제어를 할 때 상기 패턴 테이블에 저장된 셀손실률의 정보를 참조하는 스텝을 더 포함하여 이루어진 것을 특징으로 하는 비동기 전송 모드 교환기의 트래픽 제어방법.
  7. 제 5 항 또는 제 6 항에 있어서, 상기 신경망제어기에 의해 예측된 셀손신률에 의해 버퍼의 임계치를 제어하는 스텝을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 비동기 전송 모드 교환기의 트래픽 제어방법.
  8. 제 7 항에 있어서, 상기 신경망제어기는 실제 버퍼에서 손실되는 셀의 손실량과 예측된 셀의 손실량을 비교하여 그 비교결과에 따른 오차값에 의해 셀의 손실률을 보정하며 학습하는 스텝을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 비동기 전송 모드 교환기의 트래픽 제어방법.
KR1020000051854A 2000-09-02 2000-09-02 비동기 전송 모드 교환기의 트래픽 제어장치 및 방법 KR20020018499A (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020000051854A KR20020018499A (ko) 2000-09-02 2000-09-02 비동기 전송 모드 교환기의 트래픽 제어장치 및 방법

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020000051854A KR20020018499A (ko) 2000-09-02 2000-09-02 비동기 전송 모드 교환기의 트래픽 제어장치 및 방법

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR20020018499A true KR20020018499A (ko) 2002-03-08

Family

ID=19686998

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020000051854A KR20020018499A (ko) 2000-09-02 2000-09-02 비동기 전송 모드 교환기의 트래픽 제어장치 및 방법

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR20020018499A (ko)

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR19980036707A (ko) * 1996-11-19 1998-08-05 김영환 에이티엠(atm)망에서의 신경망제어기
KR19980047011A (ko) * 1996-12-13 1998-09-15 양승택 온(on)-오프(off) 모델의 신경회로망 학습에 의한 에이티엠(atm) 트래픽 발생장치
KR19980072729A (ko) * 1997-03-07 1998-11-05 김광호 에이티엠 스위치 네트워크의 트래픽 예측 장치 및 방법
JPH11112516A (ja) * 1997-10-06 1999-04-23 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> Ａｔｍ品質推定方法、ａｔｍマルチクラス呼受付制御方法及び装置
KR19990086088A (ko) * 1998-05-25 1999-12-15 윤종용 비동기전송모드 스위칭 노드에서의 실시간 트래픽 감시 및제어방법
JP2000101579A (ja) * 1998-09-21 2000-04-07 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> 帯域推定方法およびそれを適用したａｔｍ交換装置

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR19980036707A (ko) * 1996-11-19 1998-08-05 김영환 에이티엠(atm)망에서의 신경망제어기
KR19980047011A (ko) * 1996-12-13 1998-09-15 양승택 온(on)-오프(off) 모델의 신경회로망 학습에 의한 에이티엠(atm) 트래픽 발생장치
KR19980072729A (ko) * 1997-03-07 1998-11-05 김광호 에이티엠 스위치 네트워크의 트래픽 예측 장치 및 방법
JPH11112516A (ja) * 1997-10-06 1999-04-23 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> Ａｔｍ品質推定方法、ａｔｍマルチクラス呼受付制御方法及び装置
KR19990086088A (ko) * 1998-05-25 1999-12-15 윤종용 비동기전송모드 스위칭 노드에서의 실시간 트래픽 감시 및제어방법
JP2000101579A (ja) * 1998-09-21 2000-04-07 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> 帯域推定方法およびそれを適用したａｔｍ交換装置

Similar Documents

Publication Publication Date Title
EP0814632B1 (en) Method and device for multiclass ATM connection admission control
US6542467B2 (en) Bandwidth allocation system of virtual path in communication network of asynchronous transfer mode
US5546389A (en) Method of controlling access to a buffer and a device for temporary storage of data packets and an exchange with such a device
US5812526A (en) Traffic control mechanism in ATM communications network
Murase et al. A call admission control scheme for ATM networks using a simple quality estimate
JP2701507B2 (ja) セル廃棄率推定方法、ならびにこれを用いた呼受付制御装置およびバッファリンク設計装置
US5581544A (en) Method and apparatus for evaluating QOS in ATM multiplexing apparatus in which priority control is performed and for controlling call admissions and optimizing priority control on the basis of the evaluation
JP2620513B2 (ja) 通信ネットワーク、その接続方法、及び通信ネットワーク・ノード
EP0643514B1 (en) Dynamic bandwidth estimation and adaptation for packet communications networks
US5831971A (en) Method for leaky bucket traffic shaping using fair queueing collision arbitration
EP0755599B1 (en) A communication network control method and apparatus
EP0473188A1 (en) Method of controlling data transmission in ATM network with cell loss priority level
US6324166B1 (en) Call setup control apparatus in ATM switch
US6201790B1 (en) Network access control method, and device and system for implementing this method
JPH04311126A (ja) パケット網における流量監視方法及びシステム
US7388867B2 (en) Data networks
KR960016662B1 (ko) 집중과 분산 운용의 혼성 교환기 시스템에서의 과부하 제어 방법
KR100249514B1 (ko) 비동기전달모드 스위치에서 셀지연 우선순위 큐잉 대역폭 동적할당 방법
KR20020018499A (ko) 비동기 전송 모드 교환기의 트래픽 제어장치 및 방법
US5941948A (en) Admission controller for network access
RU2802911C1 (ru) Способ балансировки трафика в узле коммутации транспортной сети связи
KR100226997B1 (ko) 트래픽 모니터링 기반 고속 호출허용 제어방법 및장치
KR100209352B1 (ko) 상한 셀손실률에 의한 연결수락제어방법
RU2779503C1 (ru) Способ оценки эффективности информационного обмена системы связи с учетом информационных потерь
JPH06338902A (ja) 呼受付制御装置

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E601 Decision to refuse application