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논문 기본 정보

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저자정보
황안규 (제이브이지) 이재용 (충남대학교) 김병철 (충남대학교)
저널정보
대한전자공학회 전자공학회논문지 전자공학회논문지 제55권 제9호(통권 제490호)
발행연도
2018.9
수록면
10 - 18 (9page)
DOI
10.5573/ieie.2018.55.9.10

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유무선 네트워크가 혼재된 환경에서 패킷 손실은 네트워크 혼잡뿐 아니라 무선 에러등 다양한 형태에 의해서 발생할 수 있다. 기존 TCP 송신자는 다양한 원인에 의한 패킷 손실을 네트워크 혼잡에 의한 손실로 판단함으로써, TCP 성능을 저하시키는 원인이 된다. 특정 네트워크에서 미리 준비된 학습데이터를 기반으로 머신러닝 알고리즘을 학습한 후 TCP 성능 향상을 이루려는 연구가 다양하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 미리 준비된 학습 데이터만을 기반으로 머신러닝 알고리즘을 학습함으로 인해 새로운 다양한 망 환경에서 최적의 성능을 보장 못하는 ML-TCP[21]의 단점을 보완하기 위해서, TCP 세션 연결 초기에 대역폭 측정을 통해서 기계 학습 알고리즘을 기반으로 네트워크 혼잡에 의한 패킷 손실과 무선 에러에 의한 패킷 손실을 예측하는 머신러닝 알고리즘을 제안한다. 이 방안을 적용하면 다양한 망 구조와 트래픽 발생 상황에서 적응적으로 학습을 수행하고, 이를 바탕으로 패킷 손실을 예측하게 되어 보다 정확한 예측이 이루어지게 된다. 제안된 알고리즘은 패킷 손실에 대한 머신러닝의 예측이 네트워크 혼잡에 의한 손실일 경우 기존 TCP와 동일하게 송신자의 cwnd와 sstresh를 감소시키고, 무선 에러에 의한 손실일 경우 기존 값으로 유지함으로써, TCP 성능을 높일 수 있다. 또한, 미리 학습을 하지 않기 때문에 다양한 네트워크에 적용될 수 있으며, 시뮬레이션을 통해서 기존의 다양한 TCP 알고리즘과 비교하여 무선환경에서 성능이 향상되는 것을 보였다.
#Wireless TCP #Congestion Control #Machine Learning #Bandwidth Estimation

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 머신러닝을 적용한 TCP 혼잡제어 알고리즘
Ⅳ. 시뮬레이션 및 성능 평가
Ⅴ. 결론 및 향후 연구 과제
REFERENCES

참고문헌 (21)

참고문헌 신청
V. Jacobson, “Congestion Avoidance and Control,” Proceedings of ACM SIGCOMM '88, Stanford, Aug 1988. A. Bakre and B. R. Badrinath, “I-TCP: Indirect TCP for Mobile Hosts”, Proceedings of the 15th International Conference on Distributed Computing Systems, Vancouver, Canada, Jun 1995. Kevin Brown, Suresh Singh, “M-TCP: TCP for Mobile Cellular Netwroks”, ACM Computer Communications Review (CCR), vol. 21, no. 5, 1997. H. Balakrishnan, V.N. Padmanabhan, S. Seshan, and Randy Katz, “A Comparison of Mechanisms for Improving TCP Performance over Wireless Links”, ACM SIGCOMM'96, pp. 256-269, Palo Alto, CA, Aug 1996. Tom Goff, James Moronski, Vipul Gupta, “Freeze-TCP: A true end-to-end TCP enhancement mechanism for mobile environments”, in Proceedings of IEEE INFOCOM 2000, Israel, Mar 2000.

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