KR20090010264A - Data traffic generator for the analysis of network performance and quality of service, and method of the same - Google Patents

Data traffic generator for the analysis of network performance and quality of service, and method of the same Download PDF

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KR20090010264A
KR20090010264A KR1020070073215A KR20070073215A KR20090010264A KR 20090010264 A KR20090010264 A KR 20090010264A KR 1020070073215 A KR1020070073215 A KR 1020070073215A KR 20070073215 A KR20070073215 A KR 20070073215A KR 20090010264 A KR20090010264 A KR 20090010264A
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KR1020070073215A
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Korean (ko)
Inventor
전승식
김병철
장재성
이세정
오가영
김정철
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에스케이 텔레콤주식회사
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    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04WWIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W24/00Supervisory, monitoring or testing arrangements
    • H04W24/06Testing, supervising or monitoring using simulated traffic
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04LTRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L43/00Arrangements for monitoring or testing data switching networks

Abstract

A data traffic generating for an analysis of a network performance and a quality of service are provided to automatically generate a predetermined traffic by the user's intended manipulation. A service generation module(110) generates, deletes, and modifies the service by a user's intention. The service DB(120) stores the traffic model information of the target service and the service information generated with the service generation module. If the generating traffic about the specific service is requested from the QoS prediction and network performance analysis simulator(200), the generating traffic module(130) generates the traffic of the SDU(Service Data Unit) unit about the target service by using the information of the service DB. The corresponding traffic is separated according to packet-by-packet and traffic data of packet-by-packet is produced. The simulator is stored to the accessible traffic DB(140).

Description

서비스 품질 예측 및 네트워크 성능 분석을 위한 데이터 트래픽 생성 장치 및 그 방법{Data Traffic Generator for the Analysis of Network Performance and Quality of Service, and Method of the Same}Data traffic generator for the quality of service prediction and network performance analysis and its method {Data Traffic Generator for the Analysis of Network Performance and Quality of Service, and Method of the Same}

본 발명은 통신 네트워크의 서비스 품질 예측 및 네트워크 성능 분석에 관한 것으로, 보다 자세하게는 망 성능 및 서비스 품질 분석 시뮬레이션을 위해 데이터 트래픽을 생성하는 데이터 트래픽 생성 장치 및 그 방법에 관한 것이다.The present invention relates to service quality prediction and network performance analysis of a communication network, and more particularly, to a data traffic generation device and method for generating data traffic for network performance and service quality analysis simulation.

네트워크 성능 분석 또는 서비스 품질 예측을 위해서는 시뮬레이션 방법론이 많이 사용되어 왔으며, 트래픽 생성 기능은 모든 시뮬레이터의 필수적인 요소이다.Simulation methodologies have been widely used for network performance analysis or service quality prediction. Traffic generation is an essential element of any simulator.

기존의 트래픽 생성 방식으로는 메시지 발송 방식, 실측 트래픽 재사용 방식, 트래픽 모델 사용 방식 등을 들 수 있다.Existing traffic generation methods include message sending, actual traffic reuse, and traffic model usage.

메시지 발송 방식은 의미있는 메시지를 생성하고, 순서에 따라 보내는 방식으로서, 호 처리나 제어 등을 처리하는 시스템의 성능을 측정하기 위한 시뮬레이터에서 이용된다. 이러한 방식은 시스템의 제어 성능을 측정하는데 적합하지만, 시스 템이 처리할 수 있는 용량이나 서비스의 품질을 예측하기 위한 시뮬레이션에 적합하지 않다.The message sending method is a method of generating meaningful messages and sending them in order, and is used in a simulator for measuring the performance of a system that handles call processing or control. While this method is suitable for measuring the control performance of a system, it is not suitable for simulation to predict the quality of the capacity or service that the system can handle.

그리고, 실측 트래픽 재사용 방식은, 실측된 트래픽을 수집하여 그대로 재사용하는 방식으로서, 그만큼 대용량의 저장 용량을 필요로 할 뿐만 아니라, 일반적인 환경을 시뮬레이션 하기에는 적합하지 않다는 문제가 있다.In addition, the measured traffic reuse method is a method of collecting measured traffic and reusing it as it is, and not only requires a large storage capacity, but also is not suitable for simulating a general environment.

또한, 트래픽 모델 사용 방식은 다양한 트래픽 모델에 따라 트래픽을 발생시키는 방식으로서, 상용 시뮬레이션 시스템에서는 대부분 이 방식을 사용한다.In addition, the traffic model is used to generate traffic according to various traffic models, and most of the commercial simulation systems use this method.

그러나 기존의 트래픽 모델 사용 방식은 포아송 프로세스에 기반한 얼랑 모델 위주여서, 데이터 트래픽 모델을 적용하기가 어렵고, 서비스에 따른 트래픽 특성을 반영하기에 트래픽 정의에 한계가 있다는 단점이 있으며, 성능 척도 및 품질 지표와 동떨어져 있다는 문제가 있다.However, the existing traffic model is based on the Poisson process based on the Erlang model, which makes it difficult to apply the data traffic model and limits the traffic definition to reflect the traffic characteristics of the service. There is a problem that is away from.

또한, 기존의 트래픽 모델 사용 방식은 대부분 패킷 단위 호 플로우 기반의 복잡한 방식의 트래픽 발생 모델을 사용하기 때문에 사용자가 쉽게 이용하기 어렵다는 단점이 있었다.In addition, the conventional traffic model has a disadvantage in that it is difficult for a user to easily use the traffic generation model based on a complex packet-based call flow.

따라서, 본 발명은 상기와 같은 종래 기술의 제반 단점과 문제점을 해결하기 위한 것으로, 통신망 성능 및 서비스 품질 예측 시뮬레이션을 위해 서비스 특성을 고려하여 트래픽을 지정할 수 있도록 하는 데이터 트래픽 생성 장치 및 그 방법을 제공함에 본 발명의 목적이 있다.Accordingly, the present invention is to solve the above disadvantages and problems of the prior art, and provides an apparatus and method for generating data traffic that can specify the traffic in consideration of the service characteristics for the simulation of network performance and service quality prediction There is an object of the present invention.

특히, 본 발명은 서비스의 특성에 따라 분류된 서비스별 트래픽 목록을 제공하여, 네트워크 시뮬레이션 과정의 입력 요소가 되는 트래픽 모델을 사용자가 트래픽 목록에서 선택함으로써 자동적으로 지정된 트래픽이 발생될 수 있도록 하며, 선택된 트래픽 모델에 대하여 변수 별 확률분포의 지정 및 모수 조정 등이 가능하도록 하여 사용자 의도에 맞게 다양한 방식으로 트래픽을 생성시킬 수 있도록 하는 서비스 품질 예측 및 네트워크 성능 분석을 위한 네트워크 트래픽 생성 장치 및 그 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.In particular, the present invention provides a traffic list for each service classified according to the characteristics of the service, so that the user can automatically generate the designated traffic by selecting a traffic model that is an input element of the network simulation process from the traffic list. Providing network traffic generation device and method for predicting service quality and analyzing network performance that can generate traffic in various ways according to user's intention by enabling probability distribution and parameter adjustment for each traffic model It aims to do it.

아울러, 본 발명은 무선 인터넷 서비스에 대한 트래픽 발생 패턴을 대부분 표현할 수 있도록 서비스 특성에 따라 트래픽 모델을 분류하여 제공하며, 각 트래픽 모델의 기본 단위를 시뮬레이션을 통해 측정하고자 하는 서비스 품질 지표와 연관되도록 하고, 트래픽 발생 자체에서 트래픽 발생 단위의 정보를 포함하도록 하여 다양한 체감품질 지표를 측정하는 데 용이한 서비스 품질 예측 및 네트워크 성능 분석을 위한 네트워크 트래픽 생성 장치 및 그 방법을 제공함에 목적이 있다.In addition, the present invention classifies and provides a traffic model according to a service characteristic to represent most traffic generation patterns for the wireless Internet service, and to associate the basic unit of each traffic model with the service quality indicator to be measured through simulation It is an object of the present invention to provide an apparatus and method for generating network traffic for service quality prediction and network performance analysis, which are easy to measure various haptic quality indicators by including information of traffic generation units in the traffic generation itself.

또한, 본 발명은 트래픽 모델을 트래픽 단위로 단순화하여, 기존 패킷 단위 의 트래픽 발생 방식에 비해 용이한 트래픽 모델링이 가능하도록 하는 것을 또 다른 목적으로 한다.In addition, another object of the present invention is to simplify the traffic model in units of traffic, so that traffic modeling is easier than in the conventional packet generation method.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 서비스 품질 예측 및 네트워크 성능 분석을 위한 데이터 트래픽 생성 장치는, 사용자가 서비스를 생성/삭제/수정할 수 있는 기능을 제공하며, 서비스 특성에 따라 분류된 트래픽 모델 리스트를 제시하고, 사용자가 상기 트래픽 모델 리스트를 이용하여 특정 서비스에 적용할 트래픽 모델 및 해당 트래픽 모델의 변수별 확률분포를 지정함에 따라 해당 트래픽 모델을 생성하는 기능을 수행하는 서비스 생성 모듈과; 상기 서비스 생성 모듈에서 생성된 각 서비스 정보 및 서비스 별 트래픽 모델 정보를 저장하는 서비스 DB(Database); 및 특정 서비스에 대한 서비스 품질 예측 및 네트워크 성능 분석 시뮬레이션이 요구되면, 상기 서비스 DB의 정보를 이용하여 해당 서비스에 대한 트래픽 모델에 근거하여 트래픽을 발생시키는 트래픽 발생 모듈; 을 포함한다.The apparatus for generating data traffic for service quality prediction and network performance analysis of the present invention for achieving the above object provides a function for a user to create / delete / modify a service, and classifies a traffic model list classified according to service characteristics. A service generation module configured to generate a traffic model according to the traffic model list and a user designating a traffic model to be applied to a specific service and a probability distribution for each variable of the traffic model using the traffic model list; A service DB (Database) for storing each service information generated by the service generation module and traffic model information for each service; And a traffic generation module for generating traffic based on a traffic model for the corresponding service using information of the service DB when a service quality prediction and a network performance analysis simulation for a specific service are required. It includes.

상기 서비스 생성 모듈은, 상기 서비스 DB에 저장된 서비스 리스트의 수정/확인/삭제 및, 신규 서비스 생성 시 상기 서비스 DB에 저장하는 역할을 담당하는 DB/파일 관리부; 사용자에 의해 서비스를 생성하고, 생성된 서비스에 대한 트래픽 모델을 설정하는 서비스 트래픽 설정부; 서비스 및 트래픽 모델 설정 시 GUI를 제공하는 유저 인터페이스부; 를 포함하여 이루어질 수 있다.The service generation module may include a DB / file manager configured to modify / check / delete a service list stored in the service DB and to store the service list in the service DB when a new service is created; A service traffic setting unit for generating a service by a user and setting a traffic model for the generated service; A user interface unit providing a GUI when setting a service and a traffic model; It may be made, including.

상기 서비스 트래픽 설정부는, 사용자가 생성할 서비스 정보가 입력되면, 서 비스 특성에 따라 분류된 트래픽 모델 리스트를 출력하여 해당 서비스에 적용할 하나 이상의 서브서비스 모델(트래픽 모델)을 선택할 수 있도록 하며, 선택된 서브서비스 모델에 대한 변수 정보를 제공하고 변수별 확률분포 모델을 사용자가 지정할 수 있도록 할 수 있다.When the service information to be generated by the user is input, the service traffic setting unit outputs a list of traffic models classified according to service characteristics to select one or more subservice models (traffic models) to be applied to the corresponding service. Variable information about the subservice model can be provided and the user can specify the probability distribution model for each variable.

이 때, 상기 서비스 트래픽 설정부는, 사용자로부터 서비스 이름, 서비스 클래스, 서비스 레이어 및 상기 서비스에 적용할 서브서비스 이름 정보 중 하나 이상의 서비스 정보를 입력받고, 서브서비스 이름 정보가 입력되면 해당 서브서비스 모델 선택을 위한 트래픽 모델 리스트를 출력하는 것이 바람직하다.In this case, the service traffic setting unit receives one or more service information among a service name, a service class, a service layer, and subservice name information to be applied to the service, and selects a corresponding subservice model when the subservice name information is input. It is preferable to output a traffic model list for.

상기 유저 인터페이스부는, 서비스 설정 과정에서 트래픽에 대한 통계값을 산출하는 기능 및 트래픽 발생 확인 기능을 제공할 수 있다.The user interface unit may provide a function of calculating a statistical value for traffic and a traffic occurrence checking function in a service setting process.

상기 트래픽 발생 모듈은, 서비스 품질 예측 및 네트워크 성능 분석 시뮬레이터로부터 특정 서비스에 대한 트래픽 발생이 요청되면, 상기 서비스 DB의 정보를 이용하여 해당 서비스에 대한 서비스 데이터 유닛(SDU) 단위의 트래픽을 발생시키고, 상기 서비스 데이터 유닛 단위의 트래픽을 하나 이상의 패킷으로 분리한 트래픽 데이터를 상기 시뮬레이터가 접근 가능한 트래픽 DB에 저장할 수 있다.When the traffic generation module is requested to generate traffic for a specific service from a service quality prediction and network performance analysis simulator, the traffic generation module generates traffic in a service data unit (SDU) unit for the corresponding service by using the information of the service DB. Traffic data obtained by dividing the traffic of the service data unit into one or more packets may be stored in a traffic DB accessible by the simulator.

이 경우, 상기 트래픽 DB는, 상기 시뮬레이터의 시뮬레이션 수행 상태에 따라, 각 트래픽 데이터가 갖는 트래픽 발생 시간 정보에 근거하여 상기 시뮬레이터로 트래픽 데이터를 제공하는 것이 바람직하다.In this case, it is preferable that the traffic DB provides the traffic data to the simulator based on the traffic occurrence time information of each traffic data according to the simulation execution state of the simulator.

상기 트래픽 발생 모듈은 하나 이상의 패킷으로 분리 가능한 데이터 단위인 서비스 데이터 유닛(SDU) 단위로 트래픽을 발생시키고, 상기 서비스 데이터 유닛 단위의 트래픽을 하나 이상의 패킷으로 분리하여 패킷의 SDU 발생 시간 정보와, SDU 일련번호 정보와, 패킷 발생 시간 정보 및 패킷 사이즈 정보 중 하나 이상을 포함하는 패킷 단위의 트래픽 데이터를 생성하는 것이 바람직하다.The traffic generation module generates traffic in units of a service data unit (SDU), which is a data unit that can be divided into one or more packets, and separates the traffic of the service data unit into one or more packets so as to generate SDU time information of the packet and the SDU. It is preferable to generate traffic data in a packet unit including one or more of serial number information, packet generation time information, and packet size information.

상기 트래픽 DB는, 상기 트래픽 발생 장치 또는 상기 시뮬레이터 내에 위치할 수 있다.The traffic DB may be located in the traffic generating device or the simulator.

상기 목적을 달성하기 위한 또 다른 본 발명은, 서비스 품질 예측 및 네트워크 성능 분석 시뮬레이션을 위한 데이터 트래픽을 생성하는 방법으로서, 사용자 의도에 따르는 서비스 생성을 위해, 생성할 서비스의 이름을 포함하는 서비스 정보를 사용자로부터 입력받는 서비스 생성 단계와; 서비스 특성에 따라 분류된 트래픽 모델 리스트를 제시하고, 사용자로부터 상기 제시된 리스트 중 하나 이상의 트래픽 모델을 서브서비스 모델로서 선택받는 서브서비스 모델 선택 단계; 및 상기 선택된 각 서브서비스 모델 별 변수를 제시하고, 사용자로부터 각 변수 별 확률분포를 지정받는 트래픽 모델 설정 단계; 를 포함한다.Another object of the present invention for achieving the above object is a method for generating data traffic for service quality prediction and network performance analysis simulation, the service information including the name of the service to be generated for service generation according to user intention Creating a service received from a user; A subservice model selection step of presenting a list of traffic models classified according to service characteristics and receiving at least one traffic model from the list as a subservice model by a user; And a traffic model setting step of presenting the selected variable for each subservice model and receiving a probability distribution for each variable from a user. It includes.

상기 서비스 생성 단계는, 생성할 서비스에 대한 서비스 정보로서 서비스 이름, 서비스에 대한 설명, 서비스 클래스, 서비스 레이어, 서브서비스 이름 중 하나 이상의 정보를 입력받는 단계일 수 있다.The service generation step may be a step of receiving one or more information of a service name, a description of a service, a service class, a service layer, and a subservice name as service information on a service to be generated.

상기 트래픽 모델 설정 단계는, 선택된 서브서비스 모델에 대한 트래픽 생성과 관련한 각 변수에 대해, 해당 변수의 단위, 확률분포 모델, 하나의 변수에 대해 둘 이상의 확률분포 모델이 지정될 경우에 필요한 확률분포 모델 별 가중치 정보 중 하나 이상을 지정받는 단계일 수 있다.The traffic model setting step may include a probability distribution model required when two or more probability distribution models are specified for a variable, a unit, a probability distribution model, and one variable of each variable related to traffic generation for the selected subservice model. It may be a step of receiving one or more of each weight information.

이 때, 상기 트래픽 모델 설정 단계에서, 상기 확률분포 모델을 지정받는 과정은, 사용자에 의해 확률분포 모델을 지정받고, 지정된 각 확률분포 모델에 대한 분포 모수, 절단분포 지정을 위한 최대/최소값, 분포의 스케일(Scale)값, 분포의 이동을 위한 쉬프트(Shift)값 중 하나 이상의 정보를 입력받는 과정을 포함한다.At this time, in the traffic model setting step, the process of designating the probability distribution model, the probability distribution model is designated by the user, the distribution parameters for each specified probability distribution model, the maximum / minimum value for specifying the truncation distribution, distribution And receiving one or more information of a scale value of and a shift value for movement of the distribution.

또한, 상기 트래픽 모델 설정 단계에서, 상기 확률분포 모델을 지정받는 과정은 사용자에 의해 임의의 확률분포 모형을 생성하는 과정일 수 있다.Also, in the traffic model setting step, the process of designating the probability distribution model may be a process of generating an arbitrary probability distribution model by a user.

그리고, 상기 트래픽 모델 설정 단계에서, 상기 확률분포 모델을 지정받는 과정은 실측 트래픽 데이터 이용을 위해 사용자로부터 트래픽 발생 시간 또는 트래픽 크기 정보를 입력받는 과정일 수 있다.In the traffic model setting step, the process of designating the probability distribution model may be a process of receiving traffic generation time or traffic size information from a user for using actual traffic data.

또한, 상기 트래픽 모델 설정 단계는, 상기 각 서브서비스 모델 별로 요구되는 서비스 품질 관련 변수값을 입력받는 과정을 더 포함할 수 있다.The setting of the traffic model may further include receiving a service quality related variable value required for each subservice model.

한편, 상기 트래픽 모델 설정 단계는, 확률분포의 지정에 따라 해당 분포의 확률밀도함수 그래프를 디스플레이하고, 해당 확률분포에 대한 평균값, 중앙값, 표준편차값 중 하나 이상을 표시하는 과정을 더 포함하는 것이 바람직하다.The traffic model setting step may further include displaying a graph of the probability density function of the corresponding distribution according to the designation of the probability distribution, and displaying one or more of an average value, a median value, and a standard deviation value for the corresponding probability distribution. desirable.

이 때, 상기 그래프를 디스플레이하는 과정은, 사용자로부터 그래프 디스플레이 범위 지정 정보를 입력받고, 해당 범위 내의 확률밀도함수 그래프를 디스플레이하는 과정일 수 있다.In this case, the process of displaying the graph may be a process of receiving graph display range designation information from a user and displaying a probability density function graph within a corresponding range.

그리고, 상기 트래픽 모델 설정 단계는, 확률분포가 지정되면, 해당 분포에 따라 난수를 발생하여 히스토그램을 디스플레이하는 과정을 더 포함할 수 있다.The traffic model setting step may further include displaying a histogram by generating a random number according to a corresponding distribution when a probability distribution is designated.

또한, 상기 트래픽 모델 설정 단계는, 확률분포가 지정되면, 해당 분포에 따라 트래픽을 발생시켜 시뮬레이션하고 그 결과를 출력하는 과정을 더 포함할 수 있다.In addition, the traffic model setting step may further include generating, simulating, and outputting the traffic according to the distribution if the probability distribution is designated.

한편, 본 발명의 데이터 트래픽 생성 방법은, 상기 생성된 서비스에 대한 서비스 정보 및 트래픽 모델 정보를 서비스 DB에 저장하는 서비스 저장 단계와; 상기 서비스에 대한 서비스 품질 예측 및 네트워크 성능 분석 시뮬레이션이 요구되면, 상기 서비스 DB의 정보를 이용하여 해당 서비스에 대해 설정된 트래픽 모델에 근거하여 트래픽을 발생시키는 트래픽 발생 단계; 를 더 포함할 수 있다.On the other hand, the data traffic generation method of the present invention includes a service storage step of storing the service information and traffic model information for the generated service in a service DB; A traffic generation step of generating traffic based on a traffic model set for a corresponding service using information of the service DB when a service quality prediction and a network performance analysis simulation for the service are required; It may further include.

이 때, 상기 트래픽 발생 단계는, 하나 이상의 패킷으로 분리 가능한 데이터 단위인 서비스 데이터 유닛(SDU) 단위로 트래픽을 발생시키고, 상기 서비스 데이터 유닛 단위의 트래픽을 하나 이상의 패킷으로 분리하여 패킷의 SDU 발생 시간 정보와, SDU 일련번호 정보와, 패킷 발생 시간 정보 및 패킷 사이즈 정보 중 하나 이상을 포함하는 패킷 단위의 트래픽 데이터를 생성하는 단계일 수 있다.At this time, the traffic generation step, generating the traffic in the unit of the service data unit (SDU), which is a data unit that can be divided into one or more packets, and the traffic of the service data unit is divided into one or more packets to generate the SDU time of the packet The method may include generating traffic data in a packet unit including information, SDU serial number information, packet generation time information, and packet size information.

상기 목적을 달성하기 위한 또 다른 본 발명은, 서비스 품질 예측 및 네트워크 성능 분석 시뮬레이션을 위한 데이터 트래픽을 생성하는 방법으로서, 사용자로부터, 생성할 서비스에 대한 서비스 이름, 서비스에 대한 설명, 서비스 클래스, 서비스 레이어, 서브서비스 이름 중 하나 이상의 서비스 정보를 입력받는 제1단계와; 서비스 특성에 따라 분류된 트래픽 모델 리스트를 제시하고, 사용자로부터 상기 제시된 리스트 중 하나 이상의 트래픽 모델을 서브서비스 모델로서 선택받는 제2단계 와; 선택된 서브서비스 모델에 대한 트래픽 생성과 관련한 각 변수에 대해, 해당 변수의 단위, 확률분포 모델, 확률분포 모델 별 가중치 정보 중 하나 이상을 지정받는 제3단계와; 지정된 각 확률분포 모델에 대한 분포 모수, 절단분포 지정을 위한 최대/최소값, 분포의 스케일(Scale)값, 분포의 이동을 위한 쉬프트(Shift)값 중 하나 이상의 정보를 입력받는 제4단계; 및 상기 제3단계 및 제4단계의 결과로 생성되는 트래픽 모델에 근거하여 트래픽을 발생시켜 시뮬레이터로 입력하는 제5단계; 를 포함한다.Another object of the present invention for achieving the above object is a method for generating data traffic for service quality prediction and network performance analysis simulation, from a user, a service name for the service to be generated, a description of the service, a service class, a service Receiving a service information of at least one of a layer and a subservice name; A second step of presenting a list of traffic models classified according to service characteristics, and receiving one or more traffic models selected from the list as a sub service model by a user; Receiving at least one of a unit, a probability distribution model, and weight information of each probability distribution model for each variable associated with generating traffic for the selected subservice model; A fourth step of receiving at least one information of a distribution parameter for each designated probability distribution model, a maximum / minimum value for designating a truncated distribution, a scale value of the distribution, and a shift value for moving the distribution; And a fifth step of generating traffic based on the traffic models generated as a result of the third and fourth steps and inputting it to the simulator. It includes.

여기서, 상기 제5단계는, 하나 이상의 패킷으로 분리 가능한 데이터 단위인 서비스 데이터 유닛(SDU) 단위로 트래픽을 발생시키고, 상기 서비스 데이터 유닛 단위의 트래픽을 하나 이상의 패킷으로 분리하여 패킷의 SDU 발생 시간 정보와, SDU 일련번호 정보와, 패킷 발생 시간 정보 및 패킷 사이즈 정보 중 하나 이상을 포함하는 패킷 단위의 트래픽 데이터를 생성하는 단계일 수 있다.Here, in the fifth step, the traffic is generated in units of a service data unit (SDU), which is a data unit that can be divided into one or more packets, and the traffic of the service data unit is divided into one or more packets to generate SDU time information of the packet. And generating traffic data in a packet unit including one or more of SDU serial number information, packet generation time information, and packet size information.

따라서, 본 발명의 서비스 품질 예측 및 네트워크 성능 분석을 위한 네트워크 트래픽 생성 장치 및 그 방법에 의하면, 서비스의 특성에 따라 미리 분류한 서비스별 트래픽 목록에서 생성할 서비스에 적용할 트래픽 모델을 선택함에 의해 자동적으로 지정된 트래픽이 발생될 수 있도록 하였기 때문에, 서비스 특성에 따르는 트래픽 발생이 용이하게 이루어질 수 있다는 효과가 있다.Therefore, according to the network traffic generating apparatus and method for the service quality prediction and network performance analysis of the present invention, by selecting the traffic model to be applied to the service to be generated from the traffic list for each service classified in advance according to the characteristics of the service Since it is possible to generate the traffic designated as, there is an effect that the traffic can be easily generated according to the service characteristics.

또한, 본 발명에 의하면, 선택된 트래픽 모델에 대하여 변수 별 확률분포의 지정 및 모수 조정 등이 가능하기 때문에, 사용자 의도에 맞게 다양한 방식으로 트래픽을 생성시킬 수 있으며, 서비스 특성에 따라 트래픽 모델을 다양하게 분류하여 제공하기 때문에 무선 인터넷 서비스에 대한 트래픽 발생 패턴을 대부분 표현할 수 있다는 장점이 있다.In addition, according to the present invention, since it is possible to specify the probability distribution for each variable and adjust parameters for the selected traffic model, the traffic can be generated in various ways according to the user's intention, and the traffic model can be varied according to service characteristics. Since it is classified and provided, it has an advantage that most traffic generation patterns for wireless Internet service can be expressed.

아울러, 본 발명에 따르면, 트래픽 모델의 기본 단위를 시뮬레이션에서 측정하고자 하는 서비스 품질 지표와 연관되도록 하고, 발생되는 트래픽 데이터에 트래픽 발생 단위의 정보가 포함되기 때문에 다양한 체감품질 지표를 측정하는 데 용이하다는 효과가 있다.In addition, according to the present invention, the basic unit of the traffic model is associated with the service quality indicator to be measured in the simulation, and since the generated traffic data includes the information of the traffic generation unit, it is easy to measure various haptic quality indicators. It works.

그리고, 본 발명에 따르면, 기존의 얼랑 분포뿐만 아니라 여러가지 확률분포의 지정이 가능하고, 사용자가 임의의 확률분포 모형을 만들 수 있으며, 이에 따라 데이터 트래픽에 발견되는 자기 유사성, Thick-Tail 현상, Burstiness 등을 구현할 수 있다는 잇점이 있다.In addition, according to the present invention, not only the existing Erlang distribution but also various probability distributions can be specified, and a user can create an arbitrary probability distribution model, and accordingly, self-similarity, thick-tail phenomenon, and burstiness found in the data traffic. The advantage is that it can be implemented.

또한, 본 발명에서는 트래픽 모델을 트래픽 단위로 단순화함으로써, 기존 패킷 단위의 트래픽 발생 방식에 비해 서비스의 개념을 통해 용이하게 트래픽 모델링을 할 수 있으며, 트래픽 발생 방식이 간결하여 네트워크 및 서비스의 품질을 측정함에 있어 트래픽 발생에 대한 소프트웨어 부하가 감소되고, 시뮬레이션 시간이 단축될 것으로 기대된다.In addition, in the present invention, by simplifying the traffic model by the traffic unit, it is possible to easily model the traffic through the concept of service compared to the traffic generation method of the existing packet unit, and the traffic generation method is concise to measure the quality of the network and service It is expected that the software load on traffic generation will be reduced, and the simulation time will be shortened.

본 발명의 상기 목적과 기술적 구성 및 그에 따른 작용 효과에 관한 자세한 사항은 본 발명의 명세서에 첨부된 도면에 의거한 이하 상세한 설명에 의해 보다 명확하게 이해될 것이다.Details of the above object and technical configuration of the present invention and the resulting effects thereof will be more clearly understood from the following detailed description based on the accompanying drawings.

먼저, 도 1은 본 발명의 일 실시예에 따르는 트래픽 생성 장치의 구성도이고, 도 2는 도 1의 서비스 생성 모듈의 구성도, 도 3은 도 1의 트래픽 발생 모듈의 발생 데이터 형식의 일 실시예도이다.First, FIG. 1 is a configuration diagram of a traffic generation apparatus according to an embodiment of the present invention, FIG. 2 is a configuration diagram of the service generation module of FIG. 1, and FIG. 3 is one embodiment of an occurrence data format of the traffic generation module of FIG. 1. It is an illustration.

도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 트래픽 생성 장치(100)는 서비스 생성 모듈(110), 서비스 DB(120), 트래픽 발생 모듈(130), 트래픽 DB(140)를 포함하여 구성된다.As shown in FIG. 1, the traffic generation apparatus 100 of the present invention includes a service generation module 110, a service DB 120, a traffic generation module 130, and a traffic DB 140.

상기 서비스 생성 모듈(110)은, 사용자가 자신의 의도에 맞도록 서비스를 생성, 삭제, 수정할 수 있는 기능을 수행하는 모듈로서, 서비스 특성에 따라 분류된 트래픽 모델 리스트를 제시하고, 사용자가 상기 트래픽 모델 리스트를 이용하여 자신이 생성하고자 하는 서비스에 적용할 트래픽 모델 및 해당 트래픽 모델의 변수별 확률분포를 지정함에 따라 해당 트래픽 모델을 생성하는 기능을 수행한다.The service generation module 110 is a module that performs a function of allowing a user to create, delete, and modify a service according to a user's intention. The service generation module 110 presents a list of traffic models classified according to service characteristics, and a user presents the traffic. By using the model list, the traffic model to be applied to the service to be created and the probability distribution for each variable of the corresponding traffic model are specified, thereby generating a corresponding traffic model.

예를 들어, VOD 스트리밍 서비스에 대한 시뮬레이션이 필요한 경우, 해당 VOD 스트리밍 서비스 제공에 의해 발생되는 트래픽의 모델링이 필요하게 되며, 이를 위해 사용자는 서비스 생성 모듈(110)을 통해 VOD 스트리밍 서비스에 대한 트래픽 모델을 생성할 수 있다. VOD 스트리밍 서비스의 트래픽은 비디오 트래픽과, 오디오 트래픽으로 구성될 수 있으며, 이 경우 사용자는 서비스 생성 모듈(110)을 통해 해당 VOD 스트리밍 서비스에 대하여 비디오 트래픽 및 오디오 트래픽 각각에 대한 트래픽 모델을 정하고, 해당 트래픽을 표현할 변수의 확률분포를 지정하여 VOD 스트리밍 서비스에 적합한 트래픽 모델링을 수행하게 된다.For example, if a simulation for the VOD streaming service is required, modeling of traffic generated by the provision of the VOD streaming service is required, and for this purpose, the user uses the service generation module 110 to model a traffic model for the VOD streaming service. Can be generated. The traffic of the VOD streaming service may be composed of video traffic and audio traffic. In this case, the user may determine a traffic model for each of the video traffic and the audio traffic through the service generation module 110 for the corresponding VOD streaming service. By designating the probability distribution of the variable to represent the traffic, the traffic modeling suitable for the VOD streaming service is performed.

한편, 이러한 서비스 생성 모듈(110)은 도 2와 같이 DB/파일 관리부(111), 서비스 트래픽 설정부(112), 유저 인터페이스부(113)를 포함하여 구성될 수 있다.Meanwhile, the service generation module 110 may include a DB / file manager 111, a service traffic setup unit 112, and a user interface 113 as shown in FIG. 2.

DB/파일 관리부(111)는 서비스 DB(120)에 저장된 서비스 리스트 즉, 기존에 생성된 서비스 리스트를 불러들여 수정/확인/삭제할 수 있도록 하는 기능을 제공하며, 신규 서비스가 생성되면 상기 서비스 DB(120)에 해당 서비스 정보를 저장한다.The DB / file manager 111 provides a function of loading a list of services stored in the service DB 120, that is, a list of previously generated services, and modifying / checking / deleting them. When a new service is created, the service DB ( In step 120), the corresponding service information is stored.

서비스 트래픽 설정부(112)는 사용자에 의해 서비스를 생성하고, 생성된 서비스에 대한 트래픽 모델을 설정하는 블록으로서, 트래픽 모델 설정을 위해 사용자가 여러가지 파라미터를 선택, 변경하여 원하는 트래픽 모델을 만들 수 있도록 한다.The service traffic setting unit 112 is a block for creating a service by the user and setting up a traffic model for the generated service, so that the user can select and change various parameters to set a traffic model so as to create a desired traffic model. do.

구체적으로 설명하면, 상기 서비스 트래픽 설정부(112)는 사용자가 생성할 서비스 정보가 입력되면, 서비스 특성에 따라 분류된 트래픽 모델 리스트를 출력하여 해당 서비스에 적용할 서브서비스 모델(트래픽 모델)을 선택할 수 있도록 하며, 선택된 서브서비스 모델에 대한 변수 정보를 제공하고 변수별 확률분포 모델을 사용자가 지정할 수 있도록 한다. In detail, the service traffic setting unit 112 selects a subservice model (traffic model) to be applied to the corresponding service by outputting a list of traffic models classified according to service characteristics when service information to be generated by the user is input. It provides the variable information about the selected subservice model and allows the user to specify the probability distribution model for each variable.

여기서, 사용자가 입력하는 서비스 정보로는 서비스 이름, 서비스 클래스, 서비스 레이어 및 상기 서비스에 적용할 서브서비스 이름 등이 있을 수 있으며, 서브서비스 이름 정보가 입력되면 서비스 트래픽 설정부(112)는 해당 서브서비스 모델 선택을 위한 트래픽 모델 리스트를 출력한다.Here, the service information input by the user may include a service name, a service class, a service layer, and a sub service name to be applied to the service. When the sub service name information is input, the service traffic setting unit 112 may transmit the corresponding sub service. Outputs a traffic model list for service model selection.

이 때, 앞서 언급한 VOD 스트리밍 서비스와 마찬가지로, 하나의 서비스에는 둘 또는 그 이상의 서브서비스가 포함될 수 있으므로, 사용자는 특정 서비스에 적용할 트래픽 모델 즉, 서브서비스 모델을 둘 이상 선택할 수 있다.In this case, like the above-described VOD streaming service, one service may include two or more subservices, and thus a user may select two or more traffic models to apply to a specific service, that is, a subservice model.

유저 인터페이스부(113)는 사용자 단말기(300)와의 인터페이스를 제공하는 블록으로서, 서비스 및 트래픽 모델 설정 시 GUI를 제공하고, 서비스 설정 과정에서 트래픽에 대한 통계값 계산, 간단한 트래픽 발생 확인 등의 역할을 수행한다.The user interface unit 113 is a block that provides an interface with the user terminal 300. The user interface unit 113 provides a GUI for setting a service and a traffic model, and calculates statistical values for traffic and confirms simple traffic generation during service setting. Perform.

한편, 상기와 같이 서비스 생성 모듈(110)에 의해 생성된 서비스 정보 및 해당 서비스의 트래픽 모델 정보는 DB/파일 관리부(111)를 통해 서비스 DB(120)에 저장된다.Meanwhile, the service information generated by the service generation module 110 and the traffic model information of the corresponding service as described above are stored in the service DB 120 through the DB / file manager 111.

트래픽 발생 모듈(130)은 서비스 품질 예측 및 네트워크 성능 분석용 시뮬레이터(200)로부터 특정 서비스에 대한 트래픽 발생이 요청되면, 상기 서비스 DB(120)의 정보를 이용하여 해당 서비스에 대한 SDU(서비스 데이터 유닛) 단위의 트래픽을 발생시키고, 해당 트래픽을 패킷 단위로 분리하여 패킷 단위의 트래픽 데이터를 생성한 후 상기 시뮬레이터(200)가 접근 가능한 트래픽 DB(140)에 저장한다.The traffic generation module 130, when a traffic generation for a specific service is requested from the simulator 200 for service quality prediction and network performance analysis, uses the information of the service DB 120 to provide an SDU (service data unit) for the corresponding service. Generates traffic in units of), generates the traffic data in units of packets by separating the traffic into units of packets, and stores the traffic data in the accessible traffic DB 140 of the simulator 200.

즉, 트래픽 발생 결과는 텍스트, XML, DAT 등의 형식을 갖는 패킷 단위 데이터이며, 발생되는 데이터 형식은, 도 3에 도시한 바와 같이 SDU 발생 시간, 패킷 발생 시간, 패킷 사이즈, SDU 시퀀스 번호 정보를 포함하는 형식일 수 있다. 여기서, SDU는 서비스 데이터 유닛을 말하며, 하나의 서비스 데이터 유닛은 하나 이상의 패킷으로 분리될 수 있다.That is, the traffic generation result is packet unit data having a format of text, XML, DAT, and the like, and the generated data format includes SDU generation time, packet generation time, packet size, and SDU sequence number information as shown in FIG. It may be in the form of inclusion. Here, the SDU refers to a service data unit, and one service data unit may be divided into one or more packets.

트래픽 DB(140)는 시뮬레이터(200)의 시뮬레이션 수행 상태에 따라, 각 트래 픽 데이터가 갖는 트래픽 발생 시간 정보에 근거하여 상기 시뮬레이터(200)로 트래픽을 제공한다. The traffic DB 140 provides traffic to the simulator 200 based on the traffic occurrence time information of each traffic data according to the simulation execution state of the simulator 200.

도면에는 트래픽 DB(140)가 트래픽 생성 장치(100)에 포함되는 것으로 도시하였으나, 시뮬레이터(200) 내에 위치할 수 있으며, 시뮬레이터(200)는 자신의 시뮬레이션 수행 상태에 따라 트래픽 DB(140)의 트래픽 데이터를 입력으로 하여 시뮬레이션 동작을 수행하게 된다.Although the drawing shows that the traffic DB 140 is included in the traffic generating apparatus 100, the traffic DB 140 may be located in the simulator 200, and the simulator 200 traffics the traffic DB 140 according to its simulation execution state. The simulation operation is performed by inputting data.

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따르는 트래픽 생성 방법을 순차적으로 나타낸 흐름도이다.4 is a flowchart sequentially illustrating a traffic generation method according to an embodiment of the present invention.

도시된 바와 같이, 본 발명의 데이터 트래픽 생성 방법은 우선 사용자가 시뮬레이션을 위해 생성할 서비스 정보(이름, 클래스, 레이어, 서브서비스 이름 등)을 입력하여 서비스를 생성하면(S501), 본 발명의 트래픽 생성 장치(100)는 해당 서비스에 적용할 서브서비스 모델을 선택할 수 있도록 서비스 특성에 따라 분류된 트래픽 모델 리스트를 제시하고, 사용자로부터 상기 제시된 리스트 중 하나 이상의 트래픽 모델을 서브서비스 모델로서 선택받는다(S503).As shown, the data traffic generation method of the present invention first generates a service by inputting service information (name, class, layer, subservice name, etc.) to be generated for the simulation (S501), and the traffic of the present invention. The generation device 100 presents a list of traffic models classified according to service characteristics so as to select a subservice model to be applied to the corresponding service, and receives from the user one or more traffic models among the presented lists as the subservice model (S503). ).

앞서도 언급한 바와 같이, 하나의 서비스에 대한 서브서비스 모델은 복수개로 선택될 수 있다.As mentioned above, a plurality of subservice models for one service may be selected.

다음, 본 발명의 트래픽 생성 장치(100)는 상기 선택된 각 서브서비스 모델 별 변수를 제시하고(S505), 사용자로부터 각 서브서비스 모델에 대하여 변수 별 확률분포를 지정받는 트래픽 모델 설정 과정을 수행한다(S507).Next, the traffic generating apparatus 100 of the present invention proposes a variable for each selected subservice model (S505), and performs a traffic model setting process for receiving a probability distribution for each subservice model from a user (S505). S507).

여기서, 확률분포를 지정받는 과정은, 우선 사용자가 트래픽 생성 장치(100)에서 제공하는 다양한 확률분포 모델 중 해당 변수에 대하여 사용할 하나 이상의 확률분포 모델을 선택받는 동작과, 변수의 단위, 하나의 변수에 대해 둘 이상의 확률분포 모델이 지정될 경우에 필요한 확률분포 모델 별 가중치 정보 등을 지정받는 동작들을 포함한다.In this case, the process of receiving a probability distribution may include: first, a user selecting one or more probability distribution models to use for a corresponding variable among various probability distribution models provided by the traffic generating apparatus 100, a unit of a variable, and one variable For example, when two or more probability distribution models are specified, operations including receiving weight information for each probability distribution model and the like are specified.

또한, 본 발명의 트래픽 생성 장치(100)는 특정 확률분포 모델이 선택되면, 해당 확률분포 모델에 대한 분포 모수, 절단분포 지정을 위한 최대/최소값, 분포의 스케일(Scale)값, 분포의 이동을 위한 쉬프트(Shift)값 등 확률분포를 결정하는 다양한 파라미터 값을 사용자가 지정할 수 있도록 하며, 이 동작 역시 확률분포를 지정받는 과정 즉, 트래픽 모델 설정 과정(S507)에 포함된다.In addition, when a specific probability distribution model is selected, the traffic generating apparatus 100 of the present invention performs a distribution parameter for the corresponding probability distribution model, a maximum / minimum value for designating a truncated distribution, a scale value of the distribution, and a movement of the distribution. The user can specify various parameter values for determining a probability distribution such as a shift value for the user. This operation is also included in a process of receiving a probability distribution, that is, in a traffic model setting process (S507).

상기와 같이 트래픽 모델 설정이 완료되면, 본 발명의 트래픽 생성 장치(100)는 설정된 트래픽 모델에 따라 그래프를 디스플레이하여 사용자가 그래프를 통해 트래픽 모델을 확인할 수 있도록 하며(S509), 이와 같은 과정에 의해 신규 서비스에 대한 트래픽 모델 설정이 완료되면 해당 트래픽 모델 정보를 서비스 정보와 매핑하여 서비스 DB에 저장한다(S511).When the traffic model setting is completed as described above, the traffic generating apparatus 100 of the present invention displays a graph according to the set traffic model so that the user can check the traffic model through the graph (S509). When the traffic model setting for the new service is completed, the corresponding traffic model information is mapped with the service information and stored in the service DB (S511).

한편, 본 발명에서 확률분포 모델은 상기한 바와 같이 미리 정해진 확률분포 모델 중 선택될 수 있도록 하는 것을 기본으로 하나, 사용자에 의해 임의의 확률분포 모형이 생성될 수 있도록 하거나, 실측 트래픽을 활용할 수 있도록 하는 것이 바람직하다.On the other hand, in the present invention, the probability distribution model is based on being able to be selected from a predetermined probability distribution model as described above, so that any probability distribution model can be generated by the user, or to use the measured traffic It is desirable to.

이를 위해 본 발명의 트래픽 생성 장치(100)는 확률분포 모델로서 사용자 모 델(CUSTOM MODEL)을 선택할 수 있도록 하고, 사용자 모델이 선택된 경우에는 컨트롤 포인트값을 지정하도록 하여 그래프를 통해 사용자가 의도하는 확률분포 모델을 만들 수 있도록 하며, 실측 트래픽 데이터 이용을 위해 사용자로부터 트래픽 발생 시간 또는 트래픽 크기 정보를 입력받아 해당 실측 트래픽으로 확률분포 모델이 형성되도록 한다.To this end, the traffic generating apparatus 100 of the present invention enables the user model (CUSTOM MODEL) to be selected as the probability distribution model, and when the user model is selected, the control point value is designated to indicate the probability that the user intends through the graph. A distribution model can be created, and a probability distribution model is formed from the actual traffic by receiving traffic generation time or traffic size information from a user to use the measured traffic data.

다음, 본 발명의 트래픽 생성 장치의 기능 및 트래픽 생성 방법을 도 5 내지 도 15를 통해 부연 설명하면 다음과 같다.Next, the functions and the traffic generating method of the traffic generating apparatus of the present invention will be described in detail with reference to FIGS. 5 to 15.

먼저, 도 5는 트래픽 생성 장치의 초기 실행 화면을 나타낸 실시예도이다.First, Figure 5 is an embodiment showing an initial execution screen of the traffic generating device.

도시된 바와 같이, 초기 실행화면에는 기존에 생성했던 서비스의 목록이 표시되며, 새로운 서비스를 정의하기 위한 메뉴, 기존 서비스를 수정하기 위한 메뉴, 기존 서비스를 복사하거나 제거하는 메뉴, 서비스 파일을 외부로부터 불러들이거나 외부 전송용 파일로 내보내는 메뉴 등이 제공된다.As shown, the initial execution screen displays a list of previously created services, a menu for defining a new service, a menu for modifying an existing service, a menu for copying or removing an existing service, and a service file from outside. There are menus for importing and exporting to a file for external transfer.

도 6은 도 5의 초기 실행화면에서 새로운 서비스를 정의하기 위한 메뉴(NEW)를 선택한 경우의 화면으로서, 정의할 서비스의 이름 및 설명을 입력하는 템플릿과, 새로 생성(정의)할 서비스에 적용할 트래픽 모델(서브서비스 모델)을 설정하는 템플릿 등이 도시되어 있다.FIG. 6 is a screen when a menu for defining a new service is selected in the initial execution screen of FIG. 5. The template for inputting a name and description of a service to be defined and a service to be created (defined) are applied. A template for setting a traffic model (subservice model) and the like are shown.

이전에도 언급하였듯이, 하나의 서비스는 두개의 이산 서브서비스로 구성될 수 있으며, 이 경우 사용자는 각 서브서비스마다 트래픽 모델(TYPE)을 선택하고 서브서비스의 이름을 정한다.As mentioned previously, one service may consist of two discrete subservices, in which case the user selects a traffic model (TYPE) for each subservice and names the subservice.

도면에서와 같이, 무선 인터넷 서비스에 적용되는 트래픽 모델로는 스트리밍 서비스 모델, 왑 서비스 모델, MMS 서비스 모델, 인스턴트 메시징 서비스 모델, 비트 스트림 서비스 모델, 음성 서비스 모델, PC 인터넷 서비스 모델 등이 있을 수 있으며, 도면에는 트래픽 모델로 8가지 타입을 도시하였으나, 이에 한정되지는 않는다.As shown in the figure, traffic models applied to the wireless Internet service may include a streaming service model, a swap service model, an MMS service model, an instant messaging service model, a bit stream service model, a voice service model, a PC internet service model, and the like. In the figure, eight types are illustrated as traffic models, but the present invention is not limited thereto.

도 7에는 본 발명의 트래픽 생성 장치에서 제공하는 트래픽 모델의 실시예들을 나타내었다. 도시된 바와 같이, 트래픽 모델은 각각 서로 다른 변수 및 서로 다른 트래픽 발생 패턴을 가지게 되며, 사용자는 새로 생성할 서비스의 특성에 따라 가장 적합한 트래픽 모델을 선택하고, 관련 변수를 조정하는 등의 방법으로 트래픽 모델링을 수행한다.7 shows embodiments of a traffic model provided by the apparatus for generating traffic of the present invention. As shown in the figure, each traffic model has different variables and different traffic generation patterns, and the user selects the most appropriate traffic model according to the characteristics of the new service to be created and adjusts the related variables. Perform modeling.

도 8은 특정 트래픽 모델을 선택한 경우, 해당 트래픽 모델에 따라 지정해야 할 변수를 지정할 수 있는 화면이다.8 is a screen for designating a variable to be designated according to a corresponding traffic model when a specific traffic model is selected.

도시된 바와 같이, 스트리밍 서비스에 해당하는 TYPE 1의 트래픽 모델을 선택한 경우에는 SDU(서비스 데이터 유닛)의 사이즈 및 인터 어라이벌 타임(Inter-Arrival Time)을 지정하여야 하며, 각 변수마다 변수의 단위, 확률분포, 가중치 등을 지정할 수 있다. 여기서, 가중치값은 하나의 변수에 대해 두개 분포의 혼합 즉, 혼합분포를 취하고자 하는 경우, 각 분포에 대한 가중치값을 말한다.As shown in the figure, when the traffic model of TYPE 1 corresponding to the streaming service is selected, the size and inter-arrival time of the SDU (Service Data Unit) must be specified. Probability distributions and weights can be specified. Here, the weighted value refers to a weighted value of each distribution when a mixture of two distributions, that is, a mixed distribution, is to be taken for one variable.

한편, 도면에서 알 수 있듯이, 각 트래픽 모델의 변수에 대한 확률분포 등을 지정할 때, 상기 각 트래픽 모델 별로 요구되는 서비스 품질 관련 변수값도 입력할 수 있다.On the other hand, as shown in the figure, when specifying the probability distribution for the parameters of each traffic model, it is also possible to input the service quality-related variable value required for each traffic model.

도 9는 각 변수 별로 확률분포 모델을 선택하고, 선택된 모델에 대한 세부 파라미터를 지정하는 화면이다.9 is a screen for selecting a probability distribution model for each variable and specifying detailed parameters for the selected model.

도시된 바와 같이, 확률분포 모델을 선택하고 그 이름을 정한 후, 사용자는 지정된 각 확률분포 모델에 대한 분포 모수, 절단분포 지정을 위한 최대/최소값, 분포의 스케일(Scale)값, 분포의 이동을 위한 쉬프트(Shift)값 등의 정보를 입력 또는 수정하여 확률분포를 지정한다.As shown, after selecting and naming the probability distribution model, the user can select the distribution parameter for each specified probability distribution model, the maximum / minimum value for specifying the truncation distribution, the scale value of the distribution, and the movement of the distribution. A probability distribution is specified by inputting or modifying information such as a shift value.

도 10은 확률분포를 지정하는 예를 설명하기 위한 도면이다.10 is a diagram for explaining an example of specifying a probability distribution.

도시된 바와 같이, 본 발명의 트래픽 생성 장치(100)는 지정한 분포의 확률밀도함수(PDF) 그래프 및 해당 확률분포에 대한 평균값, 중앙값, 표준편차값 등의 정보를 표시한다.As shown, the traffic generating apparatus 100 of the present invention displays a probability density function (PDF) graph of a specified distribution and information such as an average value, a median value, and a standard deviation value for the corresponding probability distribution.

또한, 사용자는 그래프 디스플레이 영역(Display Range)을 지정할 수 있으며, 분포모수 및 절단분포 지정 시 최대/최소값 절단 모수를 지정하면 도 10의 PDF와 같이 양 옆이 잘려진 분포가 설정된다. 그리고, 스케일값 및 쉬프트값을 조정하면, 해당 분포의 크기 및 X축상 이동이 이루어진다.In addition, the user may designate a graph display range, and when the distribution parameter and the maximum / minimum cut parameter are specified when the cut distribution is specified, the cutouts are set as shown in the PDF of FIG. 10. When the scale value and the shift value are adjusted, the size of the distribution and the X-axis movement are made.

도 11은 확률분포 모델로서 사용자 모델(CUSTOM)을 선택하여, 사용자가 임의의 분포를 지정하는 실시예를 나타낸 것으로, 컨트롤 포인트 값 설정을 통해 임의의 분포를 설정할 수 있다.FIG. 11 illustrates an embodiment in which a user designates an arbitrary distribution by selecting a user model (CUSTOM) as a probability distribution model, and may set an arbitrary distribution by setting a control point value.

Import/Export 메뉴는 지정한 분포를 외부에서 사용하거나, 외부의 데이터를 불러들이기 위한 메뉴이고, Apply 메뉴는 도면의 모수들을 수정하고 해당 메뉴를 선택하면, 수정된 값으로 PDF를 디스플레이하고 통계값을 재계산해주는 메뉴이다. Import / Export menu is for using externally specified distribution or importing external data. Apply menu is for modifying drawing parameters and selecting the corresponding menu. Calculate menu.

그리고, Verify 메뉴는 도 12에서와 같이 실제 분포에 따라 난수를 발생하여 PDF 및 히스토그램을 표시해주는 메뉴이다.And, the Verify menu is a menu for displaying a PDF and histogram by generating a random number according to the actual distribution as shown in FIG.

도 13 내지 도 15는 두개의 분포를 혼합한 실시예를 설명하기 위한 도면으로서, 도시된 바와 같이 도 13에 나타낸 두개의 분포를 혼합하여 가중치 값을 설정하고 하나의 분포로 지정하면, 도 14와 같은 분포가 생성되며, View 메뉴를 통해 도 14와 같은 혼합분포의 PDF 및 통계값을 확인할 수 있고, Simulation 메뉴는 도 15와 같이 지정된 트래픽 모델로 트래픽을 발생시켜 트래픽 발생 패턴을 보여준다.13 to 15 are diagrams for explaining an embodiment in which two distributions are mixed. As shown in FIG. 13, when two distributions shown in FIG. 13 are mixed to set weight values and designated as one distribution, FIG. 14 and FIG. The same distribution is generated, and the PDF and statistical values of the mixed distribution as shown in FIG. 14 can be checked through the View menu, and the Simulation menu shows traffic generation patterns by generating traffic with the designated traffic model as shown in FIG. 15.

본 발명이 속하는 기술분야의 당업자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있으므로, 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적인 것이 아닌 것으로서 이해해야만 한다. 본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 등가개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.As those skilled in the art to which the present invention pertains may implement the present invention in other specific forms without changing the technical spirit or essential features, the embodiments described above should be understood as illustrative and not restrictive in all aspects. Should be. The scope of the present invention is shown by the following claims rather than the detailed description, and all changes or modifications derived from the meaning and scope of the claims and their equivalents should be construed as being included in the scope of the present invention. do.

전술한 본 발명의 데이터 트래픽 생성 장치 및 그 방법은, 통신망 성능 및 서비스 품질 예측 시뮬레이션을 위한 시뮬레이터 또는 데이터 트래픽 생성기에 적용될 수 있으며, 이러한 장치에 탑재 또는 설치되는 프로그램의 형태로 구현될 수 있다.The apparatus and method for generating data traffic of the present invention described above may be applied to a simulator or a data traffic generator for simulation of network performance and quality of service prediction, and may be implemented in the form of a program installed or installed in such apparatus.

또한, 본 발명은 네트워크 시뮬레이션 과정의 입력 요소가 되는 트래픽을 사용자 의도에 맞게 다양하게 생성시킬 수 있도록 하는 데에 활용되며, 서비스의 특성에 따라 다양한 트래픽을 발생시킬 필요성이 있는 장치에 적용될 수 있다.In addition, the present invention is used to variously generate the traffic that is an input element of the network simulation process according to the user's intention, and can be applied to a device that needs to generate various traffic according to the characteristics of the service.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따르는 트래픽 생성 장치의 구성도,1 is a block diagram of a traffic generating apparatus according to an embodiment of the present invention,

도 2는 도 1의 서비스 생성 모듈의 구성도,2 is a configuration diagram of a service generation module of FIG. 1;

도 3은 도 1의 트래픽 발생 모듈의 발생 데이터 형식의 일 실시예도,3 is a diagram illustrating an embodiment of a generation data format of the traffic generation module of FIG. 1;

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따르는 트래픽 생성 방법을 순차적으로 나타낸 흐름도,4 is a flowchart sequentially illustrating a traffic generation method according to an embodiment of the present invention;

도 5 내지 도 15는 본 발명의 트래픽 생성 장치의 동작을 설명하기 위한 실시예도이다. 5 to 15 is an embodiment for explaining the operation of the traffic generating apparatus of the present invention.

< 도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명 ><Description of Symbols for Main Parts of Drawings>

100 : 트래픽 생성 장치 110 : 서비스 생성 모듈100: traffic generating device 110: service generation module

111 : DB/파일 관리부 112 : 서비스 트래픽 설정부111: DB / file management section 112: service traffic setting section

113 : 유저 인터페이스부 120 : 서비스 DB113: user interface unit 120: service DB

130 : 트래픽 발생 모듈 140 : 트래픽 DB130: traffic generation module 140: traffic DB

200 : 시뮬레이터 300 : 유저 단말기200: simulator 300: user terminal

Claims (37)

서비스 품질 예측 및 네트워크 성능 분석을 위한 데이터 트래픽 생성 장치로서,Data traffic generation device for service quality prediction and network performance analysis. 사용자가 서비스를 생성/삭제/수정할 수 있는 기능을 제공하며, 서비스 특성에 따라 분류된 트래픽 모델 리스트를 제시하고, 사용자가 상기 트래픽 모델 리스트를 이용하여 특정 서비스에 적용할 트래픽 모델 및 해당 트래픽 모델의 변수별 확률분포를 지정함에 따라 해당 트래픽 모델을 생성하는 기능을 수행하는 서비스 생성 모듈과;The user can create / delete / modify a service, present a list of traffic models classified according to service characteristics, and use the traffic model list to select a traffic model and a corresponding traffic model to apply to a specific service. A service generation module that performs a function of generating a corresponding traffic model by designating a probability distribution for each variable; 상기 서비스 생성 모듈에서 생성된 각 서비스 정보 및 서비스 별 트래픽 모델 정보를 저장하는 서비스 DB(Database); 및A service DB (Database) for storing each service information generated by the service generation module and traffic model information for each service; And 특정 서비스에 대한 서비스 품질 예측 및 네트워크 성능 분석 시뮬레이션이 요구되면, 상기 서비스 DB의 정보를 이용하여 해당 서비스에 대한 트래픽 모델에 근거하여 트래픽을 발생시키는 트래픽 발생 모듈;A traffic generation module for generating traffic based on a traffic model for a corresponding service using information of the service DB when a service quality prediction and a network performance analysis simulation for a specific service are required; 을 포함하는 서비스 품질 예측 및 네트워크 성능 분석을 위한 데이터 트래픽 생성 장치.Apparatus for generating data traffic for service quality prediction and network performance analysis comprising a. 제1항에 있어서,The method of claim 1, 상기 서비스 생성 모듈은,The service generation module, 상기 서비스 DB에 저장된 서비스 리스트의 수정/확인/삭제 및, 신규 서비스 생성 시 상기 서비스 DB에 저장하는 역할을 담당하는 DB/파일 관리부;A DB / file management unit responsible for modifying / checking / deleting a service list stored in the service DB and storing the service list in the service DB when a new service is created; 사용자에 의해 서비스를 생성하고, 생성된 서비스에 대한 트래픽 모델을 설정하는 서비스 트래픽 설정부;A service traffic setting unit for generating a service by a user and setting a traffic model for the generated service; 서비스 및 트래픽 모델 설정 시 GUI를 제공하는 유저 인터페이스부;A user interface unit providing a GUI when setting a service and a traffic model; 를 포함하는 것을 특징으로 하는 서비스 품질 예측 및 네트워크 성능 분석을 위한 데이터 트래픽 생성 장치.Apparatus for generating data traffic for service quality prediction and network performance analysis comprising a. 제2항에 있어서,The method of claim 2, 상기 서비스 트래픽 설정부는,The service traffic setting unit, 사용자가 생성할 서비스 정보가 입력되면, 서비스 특성에 따라 분류된 트래픽 모델 리스트를 출력하여 해당 서비스에 적용할 하나 이상의 서브서비스 모델(트래픽 모델)을 선택할 수 있도록 하며, 선택된 서브서비스 모델에 대한 변수 정보를 제공하고 변수별 확률분포 모델을 사용자가 지정할 수 있도록 하는 것을 특징으로 하는 서비스 품질 예측 및 네트워크 성능 분석을 위한 데이터 트래픽 생성 장치.When the service information to be created is input by the user, a list of traffic models classified according to the service characteristics is output so that one or more subservice models (traffic models) to be applied to the corresponding service can be selected, and variable information on the selected subservice model is provided. Apparatus for generating data traffic for service quality prediction and network performance analysis, characterized in that to provide a user and specify a probability distribution model for each variable. 제3항에 있어서,The method of claim 3, 상기 서비스 트래픽 설정부는,The service traffic setting unit, 사용자로부터 서비스 이름, 서비스 클래스, 서비스 레이어 및 상기 서비스에 적용할 서브서비스 이름 정보 중 하나 이상의 서비스 정보를 입력받고, 서브서비스 이름 정보가 입력되면 해당 서브서비스 모델 선택을 위한 트래픽 모델 리스트를 출력하는 것을 특징으로 하는 서비스 품질 예측 및 네트워크 성능 분석을 위한 데이터 트래픽 생성 장치.Receiving at least one service information among a service name, a service class, a service layer, and subservice name information to be applied to the service, and when the subservice name information is input, outputting a traffic model list for selecting a corresponding subservice model; A device for generating data traffic for service quality prediction and network performance analysis. 제2항에 있어서,The method of claim 2, 상기 유저 인터페이스부는,The user interface unit, 서비스 설정 과정에서 트래픽에 대한 통계값을 산출하는 기능 및 트래픽 발생 확인 기능을 제공하는 것을 특징으로 하는 서비스 품질 예측 및 네트워크 성능 분석을 위한 데이터 트래픽 생성 장치.A device for generating data traffic for service quality prediction and network performance analysis, characterized in that it provides a function for calculating a statistical value for traffic and a traffic occurrence checking function in a service setting process. 제1항에 있어서,The method of claim 1, 상기 트래픽 발생 모듈은,The traffic generation module, 서비스 품질 예측 및 네트워크 성능 분석 시뮬레이터로부터 특정 서비스에 대한 트래픽 발생이 요청되면, 상기 서비스 DB의 정보를 이용하여 해당 서비스에 대한 트래픽 데이터를 생성하여 상기 시뮬레이터가 접근 가능한 트래픽 DB에 저장하는 것을 특징으로 하는 서비스 품질 예측 및 네트워크 성능 분석을 위한 데이터 트래픽 생성 장치.When the generation of traffic for a specific service is requested from the service quality prediction and network performance analysis simulator, the traffic data for the corresponding service is generated using the information of the service DB and stored in the accessible traffic DB of the simulator. Device for generating data traffic for predicting service quality and analyzing network performance. 제6항에 있어서,The method of claim 6, 상기 트래픽 DB는,The traffic DB, 상기 시뮬레이터의 시뮬레이션 수행 상태에 따라, 각 트래픽 데이터가 갖는 트래픽 발생 시간 정보에 근거하여 상기 시뮬레이터로 트래픽 데이터를 제공하는 것을 특징으로 하는 서비스 품질 예측 및 네트워크 성능 분석을 위한 데이터 트래픽 생성 장치.According to the simulation execution state of the simulator, the data traffic generating apparatus for the service quality prediction and network performance analysis, characterized in that providing the traffic data to the simulator based on the traffic occurrence time information of each traffic data. 제6항 또는 제7항에 있어서,The method according to claim 6 or 7, 상기 트래픽 발생 모듈은, 하나 이상의 패킷으로 분리 가능한 데이터 단위인 서비스 데이터 유닛(SDU) 단위로 트래픽을 발생시키고, 상기 서비스 데이터 유닛 단위의 트래픽을 하나 이상의 패킷으로 분리하여 패킷 단위의 트래픽 데이터를 생성하며, The traffic generation module generates traffic in units of a service data unit (SDU), which is a data unit that can be divided into one or more packets, and generates traffic data in packet units by separating the traffic of the service data unit into one or more packets. , 상기 트래픽 데이터는,The traffic data, SDU 발생 시간 정보, SDU 일련번호 정보, 패킷 발생 시간 정보 및 패킷 사이즈 정보 중 하나 이상을 포함하는 것을 특징으로 하는 서비스 품질 예측 및 네트워크 성능 분석을 위한 데이터 트래픽 생성 장치.An apparatus for generating data traffic for service quality prediction and network performance analysis comprising at least one of SDU generation time information, SDU serial number information, packet generation time information, and packet size information. 제6항 또는 제7항에 있어서,The method according to claim 6 or 7, 상기 트래픽 DB는, 상기 트래픽 발생 장치 또는 상기 시뮬레이터 내에 위치하는 것을 특징으로 하는 서비스 품질 예측 및 네트워크 성능 분석을 위한 데이터 트래픽 생성 장치.The traffic DB is a data traffic generation device for service quality prediction and network performance analysis, characterized in that located in the traffic generating device or the simulator. 서비스 품질 예측 및 네트워크 성능 분석 시뮬레이션을 위한 데이터 트래픽을 생성하는 방법으로서,A method of generating data traffic for quality of service prediction and simulation of network performance analysis. 사용자 의도에 따르는 서비스 생성을 위해, 생성할 서비스의 이름을 포함하는 서비스 정보를 사용자로부터 입력받는 서비스 생성 단계와;A service generation step of receiving service information from a user, the service information including a name of a service to be generated, for creating a service according to a user's intention; 서비스 특성에 따라 분류된 트래픽 모델 리스트를 제시하고, 사용자로부터 상기 제시된 리스트 중 하나 이상의 트래픽 모델을 서브서비스 모델로서 선택받는 서브서비스 모델 선택 단계; 및A subservice model selection step of presenting a list of traffic models classified according to service characteristics and receiving at least one traffic model from the list as a subservice model by a user; And 상기 선택된 각 서브서비스 모델 별 변수를 제시하고, 사용자로부터 각 변수 별 확률분포를 지정받는 트래픽 모델 설정 단계;A traffic model setting step of presenting the selected variable for each subservice model and receiving a probability distribution for each variable from a user; 를 포함하는 서비스 품질 예측 및 네트워크 성능 분석을 위한 데이터 트래픽 생성 방법.Data traffic generation method for service quality prediction and network performance analysis comprising a. 제10항에 있어서,The method of claim 10, 상기 서비스 생성 단계는,The service generation step, 생성할 서비스에 대한 서비스 정보로서 서비스 이름, 서비스에 대한 설명, 서비스 클래스, 서비스 레이어, 서브서비스 이름 중 하나 이상의 정보를 입력받는 단계인 것을 특징으로 하는 서비스 품질 예측 및 네트워크 성능 분석을 위한 데이터 트래픽 생성 방법.Generating data traffic for service quality prediction and network performance analysis, comprising the step of receiving one or more information of a service name, a description of a service, a service class, a service layer, and a subservice name as service information on a service to be generated. Way. 제10항에 있어서,The method of claim 10, 상기 트래픽 모델 설정 단계는,The traffic model setting step, 선택된 서브서비스 모델에 대한 트래픽 생성과 관련한 각 변수에 대해, 해당 변수의 단위, 확률분포 모델, 하나의 변수에 대해 둘 이상의 확률분포 모델이 지정될 경우에 필요한 확률분포 모델 별 가중치 정보 중 하나 이상을 지정받는 단계인 것을 특징으로 하는 서비스 품질 예측 및 네트워크 성능 분석을 위한 데이터 트래픽 생성 방법.For each variable related to traffic generation for the selected subservice model, one or more of the unit information, the probability distribution model, and the weight information for each probability distribution model required when two or more probability distribution models are specified for one variable. Data traffic generation method for the service quality prediction and network performance analysis, characterized in that the step of receiving. 제12항에 있어서,The method of claim 12, 상기 트래픽 모델 설정 단계에서,In the traffic model setting step, 상기 확률분포 모델을 지정받는 과정은, 사용자에 의해 확률분포 모델을 지정받고, 지정된 각 확률분포 모델에 대한 분포 모수, 절단분포 지정을 위한 최대/최소값, 분포의 스케일(Scale)값, 분포의 이동을 위한 쉬프트(Shift)값 중 하나 이상의 정보를 입력받는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 서비스 품질 예측 및 네트워크 성능 분석을 위한 데이터 트래픽 생성 방법.In the process of designating the probability distribution model, a probability distribution model is designated by a user, distribution parameters for each of the specified probability distribution models, a maximum / minimum value for designating a truncation distribution, a scale value of a distribution, and movement of a distribution. A method of generating data traffic for service quality prediction and network performance analysis, comprising: receiving one or more pieces of information of a shift value. 제12항에 있어서,The method of claim 12, 상기 트래픽 모델 설정 단계에서,In the traffic model setting step, 상기 확률분포 모델을 지정받는 과정은 사용자에 의해 임의의 확률분포 모형을 생성하는 과정인 것을 특징으로 하는 서비스 품질 예측 및 네트워크 성능 분석을 위한 데이터 트래픽 생성 방법.The process of designating the probability distribution model is a process of generating an arbitrary probability distribution model by a user. 제12항에 있어서,The method of claim 12, 상기 트래픽 모델 설정 단계에서,In the traffic model setting step, 상기 확률분포 모델을 지정받는 과정은 실측 트래픽 데이터 이용을 위해 사용자로부터 트래픽 발생 시간 또는 트래픽 크기 정보를 입력받는 과정인 것을 특징으로 하는 서비스 품질 예측 및 네트워크 성능 분석을 위한 데이터 트래픽 생성 방법.The process of designating the probability distribution model is a process of receiving a traffic generation time or traffic size information from a user for using actual traffic data. 제10항에 있어서,The method of claim 10, 상기 트래픽 모델 설정 단계는,The traffic model setting step, 상기 각 서브서비스 모델 별로 요구되는 서비스 품질 관련 변수값을 입력받는 과정을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 서비스 품질 예측 및 네트워크 성능 분석을 위한 데이터 트래픽 생성 방법.And a step of receiving a service quality related variable value required for each sub service model. 제10항 내지 제16항 중 어느 한 항에 있어서,The method according to any one of claims 10 to 16, 상기 트래픽 모델 설정 단계는,The traffic model setting step, 확률분포의 지정에 따라 해당 분포의 확률밀도함수 그래프를 디스플레이하고, 해당 확률분포에 대한 평균값, 중앙값, 표준편차값 중 하나 이상을 표시하는 과정을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 서비스 품질 예측 및 네트워크 성능 분석을 위한 데이터 트래픽 생성 방법.Displaying the probability density function graph of the corresponding distribution according to the designation of the probability distribution, and displaying at least one of the mean, median, and standard deviation value for the probability distribution, characterized in that the service quality prediction and network performance How to generate data traffic for analysis. 제17항에 있어서,The method of claim 17, 상기 그래프를 디스플레이하는 과정은, 사용자로부터 그래프 디스플레이 범위 지정 정보를 입력받고, 해당 범위 내의 확률밀도함수 그래프를 디스플레이하는 과정인 것을 특징으로 하는 서비스 품질 예측 및 네트워크 성능 분석을 위한 데이터 트래픽 생성 방법.The displaying of the graph may include receiving graph display range designation information from a user, and displaying a probability density function graph within a corresponding range. 제10항 내지 제16항 중 어느 한 항에 있어서,The method according to any one of claims 10 to 16, 상기 트래픽 모델 설정 단계는,The traffic model setting step, 확률분포가 지정되면, 해당 분포에 따라 난수를 발생하여 히스토그램을 디스플레이하는 과정을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 서비스 품질 예측 및 네트워크 성능 분석을 위한 데이터 트래픽 생성 방법.If the probability distribution is specified, generating a random number according to the distribution, and displaying the histogram, characterized in that it further comprises the step of generating data traffic for service quality prediction and network performance analysis. 제10항 내지 제16항 중 어느 한 항에 있어서,The method according to any one of claims 10 to 16, 상기 트래픽 모델 설정 단계는,The traffic model setting step, 확률분포가 지정되면, 해당 분포에 따라 트래픽을 발생시켜 시뮬레이션하고 그 결과를 출력하는 과정을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 서비스 품질 예측 및 네트워크 성능 분석을 위한 데이터 트래픽 생성 방법.If a probability distribution is specified, generating traffic according to the distribution, simulating the output, and outputting the results. The method for generating data traffic for service quality prediction and network performance analysis. 제10항 내지 제16항 중 어느 한 항에 있어서,The method according to any one of claims 10 to 16, 상기 트래픽 생성 방법은,The traffic generation method, 상기 생성된 서비스에 대한 서비스 정보 및 트래픽 모델 정보를 서비스 DB에 저장하는 서비스 저장 단계와;A service storage step of storing service information and traffic model information on the generated service in a service DB; 상기 서비스에 대한 서비스 품질 예측 및 네트워크 성능 분석 시뮬레이션이 요구되면, 상기 서비스 DB의 정보를 이용하여 해당 서비스에 대해 설정된 트래픽 모델에 근거하여 트래픽을 발생시키는 트래픽 발생 단계;A traffic generation step of generating traffic based on a traffic model set for a corresponding service using information of the service DB when a service quality prediction and a network performance analysis simulation for the service are required; 를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 서비스 품질 예측 및 네트워크 성능 분석을 위한 데이터 트래픽 생성 방법.Method for generating data traffic for service quality prediction and network performance analysis, characterized in that further comprises. 제21항에 있어서,The method of claim 21, 상기 트래픽 발생 단계는,The traffic generation step, 하나 이상의 패킷으로 분리 가능한 데이터 단위인 서비스 데이터 유닛(SDU) 단위로 트래픽을 발생시키고, 상기 서비스 데이터 유닛 단위의 트래픽을 하나 이상의 패킷으로 분리하여 패킷의 SDU 발생 시간 정보와, SDU 일련번호 정보와, 패킷 발생 시간 정보 및 패킷 사이즈 정보 중 하나 이상을 포함하는 패킷 단위의 트래픽 데이터를 생성하는 단계인 것을 특징으로 하는 서비스 품질 예측 및 네트워크 성능 분석을 위한 데이터 트래픽 생성 방법.Generating traffic in units of a service data unit (SDU), which is a data unit that can be divided into one or more packets, and separating the traffic of the service data unit into one or more packets, thereby generating SDU time information, SDU serial number information, And generating traffic data in a packet unit including at least one of packet generation time information and packet size information. 서비스 품질 예측 및 네트워크 성능 분석 시뮬레이션을 위한 데이터 트래픽 을 생성하는 방법으로서,A method of generating data traffic for service quality prediction and network performance analysis simulation. 사용자로부터, 생성할 서비스에 대한 서비스 이름, 서비스에 대한 설명, 서비스 클래스, 서비스 레이어, 서브서비스 이름 중 하나 이상의 서비스 정보를 입력받는 제1단계와;A first step of receiving, from a user, at least one service information of a service name, a description of a service, a service class, a service layer, and a subservice name of a service to be generated; 서비스 특성에 따라 분류된 트래픽 모델 리스트를 제시하고, 사용자로부터 상기 제시된 리스트 중 하나 이상의 트래픽 모델을 서브서비스 모델로서 선택받는 제2단계와;Presenting a traffic model list classified according to service characteristics, and receiving at least one traffic model selected from the list as a sub service model by a user; 선택된 서브서비스 모델에 대한 트래픽 생성과 관련한 각 변수에 대해, 해당 변수의 단위, 확률분포 모델, 확률분포 모델 별 가중치 정보 중 하나 이상을 지정받는 제3단계와;Receiving at least one of a unit, a probability distribution model, and weight information of each probability distribution model for each variable associated with generating traffic for the selected subservice model; 지정된 각 확률분포 모델에 대한 분포 모수, 절단분포 지정을 위한 최대/최소값, 분포의 스케일(Scale)값, 분포의 이동을 위한 쉬프트(Shift)값 중 하나 이상의 정보를 입력받는 제4단계; 및A fourth step of receiving at least one information of a distribution parameter for each designated probability distribution model, a maximum / minimum value for designating a truncated distribution, a scale value of the distribution, and a shift value for moving the distribution; And 상기 제3단계 및 제4단계의 결과로 생성되는 트래픽 모델에 근거하여 트래픽을 발생시켜 시뮬레이터로 입력하는 제5단계;A fifth step of generating traffic based on the traffic models generated as a result of the third and fourth steps and inputting it to the simulator; 를 포함하는 서비스 품질 예측 및 네트워크 성능 분석을 위한 데이터 트래픽 생성 방법.Data traffic generation method for service quality prediction and network performance analysis comprising a. 제23항에 있어서,The method of claim 23, wherein 상기 제5단계는,The fifth step, 하나 이상의 패킷으로 분리 가능한 데이터 단위인 서비스 데이터 유닛(SDU) 단위로 트래픽을 발생시키고, 상기 서비스 데이터 유닛 단위의 트래픽을 하나 이상의 패킷으로 분리하여 패킷의 SDU 발생 시간 정보와, SDU 일련번호 정보와, 패킷 발생 시간 정보 및 패킷 사이즈 정보 중 하나 이상을 포함하는 패킷 단위의 트래픽 데이터를 생성하는 단계인 것을 특징으로 하는 서비스 품질 예측 및 네트워크 성능 분석을 위한 데이터 트래픽 생성 방법.Generating traffic in units of a service data unit (SDU), which is a data unit that can be divided into one or more packets, and separating the traffic of the service data unit into one or more packets, thereby generating SDU time information, SDU serial number information, And generating traffic data in a packet unit including at least one of packet generation time information and packet size information. 서비스 품질 예측 및 네트워크 성능 분석 시뮬레이션용 데이터 트래픽을 생성하기 위한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체로서, A computer-readable recording medium for generating data traffic for service quality prediction and network performance analysis simulations. 사용자 의도에 따르는 서비스 생성을 위해, 생성할 서비스의 이름, 서비스에 대한 설명, 서비스 클래스, 서비스 레이어, 서브서비스 이름 중 하나 이상의 정보를 포함하는 서비스 정보를 사용자로부터 입력받는 서비스 생성 기능;A service generation function for receiving service information from a user, the service information including at least one of a name of a service to be created, a description of a service, a service class, a service layer, and a subservice name for generating a service according to a user's intention; 서비스 특성에 따라 분류된 트래픽 모델 리스트를 제시하고, 사용자로부터 상기 제시된 리스트 중 하나 이상의 트래픽 모델을 서브서비스 모델로서 선택받는 서브서비스 모델 선택 기능;A subservice model selection function for presenting a list of traffic models classified according to service characteristics and receiving at least one traffic model from the list as a subservice model by a user; 상기 선택된 각 서브서비스 모델 별 변수를 제시하고, 사용자로부터 각 변수 별 확률분포를 지정받는 트래픽 모델 설정 기능;A traffic model setting function for presenting the selected variable for each subservice model and receiving a probability distribution for each variable from a user; 을 실행하기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.A computer-readable recording medium that records a program for executing the program. 제25항에 있어서,The method of claim 25, 상기 트래픽 모델 설정 기능은,The traffic model setting function, 선택된 서브서비스 모델에 대한 트래픽 생성과 관련한 각 변수에 대해, 해당 변수의 단위, 확률분포 모델, 하나의 변수에 대해 둘 이상의 확률분포 모델이 지정될 경우에 필요한 확률분포 모델 별 가중치 정보 중 하나 이상을 지정받는 기능을 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.For each variable related to traffic generation for the selected subservice model, one or more of the unit information, the probability distribution model, and the weight information for each probability distribution model required when two or more probability distribution models are specified for one variable. A computer-readable recording medium comprising a designated function. 제26항에 있어서,The method of claim 26, 상기 확률분포 모델을 지정받는 기능은,The function that is assigned the probability distribution model is, 사용자에 의해 확률분포 모델을 지정받고, 지정된 각 확률분포 모델에 대한 분포 모수, 절단분포 지정을 위한 최대/최소값, 분포의 스케일(Scale)값, 분포의 이동을 위한 쉬프트(Shift)값 중 하나 이상의 정보를 입력받는 기능인 것을 특징으로 하는 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.A probability distribution model is designated by the user, and at least one of distribution parameters for each specified probability distribution model, a maximum / minimum value for specifying a truncation distribution, a scale value of the distribution, and a shift value for moving the distribution A computer-readable recording medium, characterized in that the function for receiving information. 제26항에 있어서,The method of claim 26, 상기 확률분포 모델을 지정받는 기능은,The function that is assigned the probability distribution model is, 사용자에 의해 임의의 확률분포 모형을 생성하는 기능인 것을 특징으로 하는 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.Computer-readable recording medium, characterized in that for generating a random distribution model by the user. 제26항에 있어서,The method of claim 26, 상기 확률분포 모델을 지정받는 기능은,The function that is assigned the probability distribution model is, 실측 트래픽 데이터 이용을 위해 사용자로부터 트래픽 발생 시간 또는 트래픽 크기 정보를 입력받는 기능인 것을 특징으로 하는 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.A computer-readable recording medium, characterized in that a function of receiving traffic generation time or traffic size information from a user to use actual traffic data. 제25항에 있어서,The method of claim 25, 상기 트래픽 모델 설정 기능은,The traffic model setting function, 상기 각 서브서비스 모델 별로 요구되는 서비스 품질 관련 변수값을 입력받는 기능을 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.And a function for receiving a service quality related variable value required for each sub service model. 제25항 내지 제30항 중 어느 한 항에 있어서,The method according to any one of claims 25 to 30, 상기 트래픽 모델 설정 기능은,The traffic model setting function, 확률분포의 지정에 따라 해당 분포의 확률밀도함수 그래프를 디스플레이하 고, 해당 확률분포에 대한 평균값, 중앙값, 표준편차값 중 하나 이상을 표시하는 기능을 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.A computer readable recording function of displaying a probability density function graph of a corresponding distribution according to a designation of a probability distribution, and displaying one or more of an average value, a median value, and a standard deviation value for the probability distribution. media. 제25항 내지 제30항 중 어느 한 항에 있어서,The method according to any one of claims 25 to 30, 상기 트래픽 모델 설정 기능은,The traffic model setting function, 확률분포가 지정되면, 해당 분포에 따라 난수를 발생하여 히스토그램을 디스플레이하는 기능을 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.And if a probability distribution is specified, generating a random number according to the distribution and displaying a histogram. 제25항 내지 제30항 중 어느 한 항에 있어서,The method according to any one of claims 25 to 30, 상기 트래픽 모델 설정 기능은,The traffic model setting function, 확률분포가 지정되면, 해당 분포에 따라 트래픽을 발생시켜 시뮬레이션하고 그 결과를 출력하는 기능을 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.If a probability distribution is specified, the computer-readable recording medium comprising the function of generating, simulating, and outputting the traffic according to the distribution. 제25항 내지 제30항 중 어느 한 항에 있어서,The method according to any one of claims 25 to 30, 상기 트래픽 생성 기능은,The traffic generation function, 상기 생성된 서비스에 대한 서비스 정보 및 트래픽 모델 정보를 서비스 DB에 저장하는 서비스 저장 기능과;A service storage function for storing service information and traffic model information of the generated service in a service DB; 상기 서비스에 대한 서비스 품질 예측 및 네트워크 성능 분석 시뮬레이션이 요구되면, 상기 서비스 DB의 정보를 이용하여 해당 서비스에 대해 설정된 트래픽 모델에 근거하여 트래픽을 발생시키는 트래픽 발생 기능;A traffic generation function for generating traffic based on a traffic model set for a corresponding service using information of the service DB when a service quality prediction and a network performance analysis simulation for the service are required; 을 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.Computer-readable recording medium comprising a. 제34항에 있어서,The method of claim 34, wherein 상기 트래픽 발생 기능은,The traffic generation function, 하나 이상의 패킷으로 분리 가능한 데이터 단위인 서비스 데이터 유닛(SDU) 단위로 트래픽을 발생시키고, 상기 서비스 데이터 유닛 단위의 트래픽을 하나 이상의 패킷으로 분리하여 패킷의 SDU 발생 시간 정보와, SDU 일련번호 정보와, 패킷 발생 시간 정보 및 패킷 사이즈 정보 중 하나 이상을 포함하는 패킷 단위의 트래픽 데이터를 생성하는 기능인 것을 특징으로 하는 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.Generating traffic in units of a service data unit (SDU), which is a data unit that can be divided into one or more packets, and separating the traffic of the service data unit into one or more packets, thereby generating SDU time information, SDU serial number information, And a function of generating traffic data in units of packets including at least one of packet generation time information and packet size information. 서비스 품질 예측 및 네트워크 성능 분석 시뮬레이션용 데이터 트래픽을 생성하기 위한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체로서, A computer-readable recording medium for generating data traffic for service quality prediction and network performance analysis simulations. 사용자로부터, 생성할 서비스에 대한 서비스 이름, 서비스에 대한 설명, 서비스 클래스, 서비스 레이어, 서브서비스 이름 중 하나 이상의 서비스 정보를 입력 받는 제1기능과;A first function of receiving, from a user, at least one service information of a service name, a description of a service, a service class, a service layer, and a subservice name of a service to be generated; 서비스 특성에 따라 분류된 트래픽 모델 리스트를 제시하고, 사용자로부터 상기 제시된 리스트 중 하나 이상의 트래픽 모델을 서브서비스 모델로서 선택받는 제2기능과;A second function of presenting a list of traffic models classified according to service characteristics and receiving at least one traffic model from the list as a subservice model by a user; 선택된 서브서비스 모델에 대한 트래픽 생성과 관련한 각 변수에 대해, 해당 변수의 단위, 확률분포 모델, 확률분포 모델 별 가중치 정보 중 하나 이상을 지정받는 제3기능과;A third function for receiving at least one of a unit, a probability distribution model, and weight information for each probability distribution model of the variable, for each variable related to traffic generation for the selected subservice model; 지정된 각 확률분포 모델에 대한 분포 모수, 절단분포 지정을 위한 최대/최소값, 분포의 스케일(Scale)값, 분포의 이동을 위한 쉬프트(Shift)값 중 하나 이상의 정보를 입력받는 제4기능; 및A fourth function of receiving at least one information of a distribution parameter for each designated probability distribution model, a maximum / minimum value for designating a truncation distribution, a scale value of the distribution, and a shift value for moving the distribution; And 상기 제3단계 및 제4단계의 결과로 생성되는 트래픽 모델에 근거하여 트래픽을 발생시켜 시뮬레이터로 입력하는 제5기능;A fifth function of generating traffic and inputting it to a simulator based on the traffic models generated as a result of the third and fourth steps; 을 실행하기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.A computer-readable recording medium that records a program for executing the program. 제36항에 있어서,The method of claim 36, 상기 제5기능은,The fifth function is, 하나 이상의 패킷으로 분리 가능한 데이터 단위인 서비스 데이터 유닛(SDU) 단위로 트래픽을 발생시키고, 상기 서비스 데이터 유닛 단위의 트래픽을 하나 이상의 패킷으로 분리하여 패킷의 SDU 발생 시간 정보와, SDU 일련번호 정보와, 패킷 발생 시간 정보 및 패킷 사이즈 정보 중 하나 이상을 포함하는 패킷 단위의 트래픽 데이터를 생성하는 기능인 것을 특징으로 하는 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.Generating traffic in units of a service data unit (SDU), which is a data unit that can be divided into one or more packets, and separating the traffic of the service data unit into one or more packets, thereby generating SDU generation time information, SDU serial number information, And a function of generating traffic data in units of packets including at least one of packet generation time information and packet size information.
KR1020070073215A 2007-07-23 2007-07-23 Data traffic generator for the analysis of network performance and quality of service, and method of the same KR20090010264A (en)

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* Cited by examiner, † Cited by third party
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KR101124376B1 (en) * 2010-09-03 2012-03-16 서경대학교 산학협력단 Slave station simulator for communicating with master station using dlms/cosem protocol
WO2014189224A1 (en) * 2013-05-20 2014-11-27 주식회사 아이디어웨어 Server apparatus for reducing wireless network load, operating method thereof, and recording medium
KR101668294B1 (en) * 2015-05-19 2016-10-21 (주)클루닉스 Parallel simulation method for estimating true value of simulation parameter used in agent based modeling and simulation

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