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ア ァ カ サ ザ タ ダ ナ ハ バ パ マ ヤ ャ ラ ワ ヮ ン イ ィ キ ギ シ ジ チ ヂ ニ ヒ ビ ピ ミ リ ウ ゥ ク グ ス ズ ツ ヅ ッ ヌ フ ブ プ ム ユ ュ ル エ ェ ケ ゲ セ ゼ テ デ ヘ ベ ペ メ レ オ ォ コ ゴ ソ ゾ ト ド ノ ホ ボ ポ モ ヨ ョ ロ ヲ ―

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      저자 : 권소라(Sora-Kwon) (검색결과 2 건)
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        권소라(Sora-Kwon),문진수(Jinsu-Moon),박홍빈(Hongbin-Park),이동주(Dongju-Lee),민상원(Sang-Won Min),김복기(Bok-Ki Kim) 한국통신학회 2012 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2012 No.11

      • KCI등재

        지연과 대역폭이 민감한 망에서의 효율적인 링크 집단화 방법

        권소라 ( Sora Kwon ),전창호 ( Changho Jeon ) 한국인터넷정보학회 2011 인터넷정보학회논문지 Vol.12 No.5

        본 논문에서는 계층적 QoS 라우팅을 위해 소스 라우팅 방식을 채택하고 있는 전달망에서 집단화된 링크 상태 정보의 정확성을 높이기 위한 서비스경계라인 근사법을 제안한다. 이 방법은 기존 집단화 과정에서 몇몇 경로 가중치들의 소멸로 높아지는 정보 왜곡을 줄이기 위해 주요 경로 가중치를 선정한 후 집단화 정보와 함께 외부망에 전달하는 것으로 지연과 대역폭을 동시에 QoS 파라미터로 갖는 집단화에 유용하다. 본 논문에서는 주요 경로 가중치를 가외치(outlier)로 정의한다. 제안 방법은 링크 당 집단화된 상태 정보를 저장하기 위해서 2k+5개의 파라미터를 갖는다. k는 가외치 개수로 가외치 선정 방법에 따라 달라진다. 모의 실험 결과 제안 방법이 가외치 선정이란 특수성 때문에 기존 방법들에 비해 1.5~2배 이상의 저장 공간을 갖지만 저장 공간과 정보 정확성 증가 비율로 고려한다면 제안 방법이 정보 정확성이 높음을 알 수 있었다. In this paper, Service Boundary Line approximation method is proposed to improve the accuracy of aggregated link state information for source routing in transport networks that conduct hierarchical QoS routing. The proposed method is especially useful for aggregating links that have both delay and bandwidth as their QoS parameters. This method selects the main path weight in the network and transports the data to the external networks together with the aggregation information, reducing information distortion caused from the loss of some path weight during aggregation process. In this paper, the main path weight is defined as outlier. Service Boundary Line has 2k+5parameters. k is the number of outliers. The number of storage spaces of Service Boundary Line changes according to the number of outliers. Simulation results show that our approximation method requires a storage space that 1.5-2 times larger than those in other known techniques depending on outlier selection method, but its information accuracy of proposed method in the ratio between storage space and information accuracy is higher

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