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Algorithmic Generation of Self-Similar Network Traffic Based on SRA
정해덕,이종숙,Jeong HaeDuck J.,Lee JongSuk R. Korea Information Processing Society 2005 정보처리학회논문지 C : 정보통신,정보보안 Vol.12 No.2
최근의 컴퓨터 네트워크에서 teletraffic의 양상은 Poisson 프로세스보다 self-similar 프로세스에 의해서 더 잘 반영된다. 이는 컴퓨터 네트워크의 teletraffic에 관련하여 self-similar한 성질을 고려하지 않는다면, 컴퓨터 네트워크의 성능에 관한 결과는 부정확 할 수밖에 없다는 의미가 된다. 따라서, 통신 네트워크에 관한 시뮬레이션을 수행하기 위한 매우 중요한 요소 중에 하나는 충분히 긴 self-similar한 sequence를 얼마나 잘 생성하느냐의 문제이다. 본 논문에서는 SRA (successive random addition) 방법을 이용한 pseudo-random self-similar sequence 생성기를 구현 및 분석하였다. 본 pseudo-random self-similar sequence 생성기의 성질을 매우 긴 sequence를 생성하는데 요구되는 통계적인 정확도와 생성시간에 대해서 분석하였다. 본 논문에서 제안한 SRA 방법을 이용한 pseudo-random self-similar sequence 생성기의 성능은 Hurst 변수의 상대적인 정확도로 보았을 때, 그리고 sequence의 생성시간을 고려했을 때에 적합함을 보였다. 이 생성기의 이론적 complexity는 n개의 난수를 발생하는데 O(n)이 요구된다. It is generally accepted that self-similar (or fractal) Processes may provide better models for teletraffic in modem computer networks than Poisson processes. f this is not taken into account, it can lead to inaccurate conclusions about performance of computer networks. Thus, an important requirement for conducting simulation studies of telecommunication networks is the ability to generate long synthetic stochastic self-similar sequences. A generator of pseudo-random self similar sequences, based on the SRA (successive random addition) method, is implemented and analysed in this paper. Properties of this generator were experimentally studied in the sense of its statistical accuracy and the time required to produce sequences of a given (long) length. This generator shows acceptable level of accuracy of the output data (in the sense of relative accuracy of the Hurst parameter) and is fast. The theoretical algorithmic complexity is O(n).
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통신 네트워크에 대한 시뮬레이션 수행결과의 신뢰도에 관한 연구
이종숙(JongSuk Ruth Lee),박형우(Hyoungwoo Park),정해덕(HaeDuck Jeong) 한국정보과학회 2003 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.30 No.1C
본 논문에서는 신뢰도가 높은 시뮬레이션 최종결과를 얻기 위한 2가지 중요 요건인 (1) 독립적이고 균일하게 분포된(independent and uniformly distributed) 난수를 발생시키는 적절한 난수 발생기(pseudo-random number generator)의 사용과 (2) 적절한 시뮬레이션 데이터의 분석 기법에 대해서 고려하였다. 통신 네트워크 분야의 저명한 논문지들에 발표된 논문들을 조사하였다. 조사한 결과에 의하면 컴퓨터 시뮬레이션 기법이 아주 일반적인 연구 기법으로 사용되어지고 있었으나, 시뮬레이션이 통계적 실험임을 고려하지 않은 결과물도 아주 많았다. 따라서, 본 논문에서는 시뮬레이션 결과의 신뢰도를 높이기 위한 지침을 언급하였다.
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